Apa yang Saya Harap Seseorang Bilang Lebih Awal
Ketika saya pertama kali mulai bekerja dengan model prediksi, saya membuat kesalahan yang tampak jelas di belakang: saya memperlakukan prediksi probabilitas tinggi seperti jaminan. Perkiraan 75% terasa seperti "ini akan terjadi." Dan ketika tidak terjadi, saya mempertanyakan seluruh model.
Butuh waktu untuk menginternalisasi bahwa prediksi 75% seharusnya salah 25% dari waktu. Itu bukan cacat—itu secara harfiah arti 75%. Memahami ini mengubah cara saya berpikir tentang semua perkiraan probabilistik.
Perbedaan Antara Probabilitas dan Kepastian
Inilah pergeseran mental yang membantu saya:
Pemikiran lama: "Model mengatakan 65% untuk Tim A, jadi Tim A mungkin akan menang."
Pemikiran lebih baik: "Jika kita melihat 100 situasi persis seperti ini, Tim A akan menang sekitar 65 kali."
Tidak ada framing yang salah persis, tapi yang kedua mengingatkan Anda bahwa 35 hasil lainnya adalah kemungkinan nyata, bukan hanya catatan kaki teoretis.
Perangkap Kognitif yang Menangkap Semua Orang
Bias hasil: Menilai prediksi sepenuhnya berdasarkan apakah "benar" kali ini. Prediksi 60% yang tidak terjadi tidak selalu salah.
Kekeliruan hot hand: Berpikir prediksi benar baru-baru ini berarti model "sedang dalam performa bagus." Prediksi tidak memiliki momentum.
Godaan naratif: Menemukan cerita untuk menjelaskan setiap hasil setelah fakta. "Tentu saja mereka kalah—striker mereka lelah."
Kepercayaan berlebihan pada presisi: Memperlakukan 62.3% sebagai berbeda secara bermakna dari 61.8%. Perbedaannya adalah noise.
Cara Menggunakan Prediksi dengan Benar
Lacak semuanya seiring waktu. Satu prediksi hampir tidak memberi tahu apa-apa. Seratus prediksi memberi tahu apakah model terkalibrasi.
Fokus pada ekstrem. Prediksi paling menarik adalah yang modelnya sangat tidak setuju dengan konsensus.
Perbarui prior Anda. Jika Anda terus-menerus terkejut dengan hasil, tanyakan mengapa.
Terima varians. Bahkan model yang terkalibrasi sempurna akan memiliki rentetan prediksi "salah."
Framework Saya Saat Ini
- 1Lihat probabilitas, bukan hanya hasil yang paling mungkin
- 2Ingat bahwa hal-hal "tidak mungkin" terjadi—itulah mengapa disebut tidak mungkin, bukan mustahil
- 3Evaluasi kinerja pada sampel, bukan kasus individual
- 4Skeptis terhadap penjelasan yang hanya muncul setelah mengetahui hasil
- 5Rangkul ketidakpastian sebagai informasi, bukan kegagalan
Pemikiran probabilistik membutuhkan latihan. Tapi begitu Anda memahaminya, Anda tidak akan pernah melihat prediksi dengan cara yang sama lagi.
*OddsFlow menyediakan analisis olahraga bertenaga AI untuk tujuan edukasi dan informasi.*