फॉर्च्यून टेलर विरोधाभास

सूचना प्रौद्योगिकी के युग में, विशेषज्ञ विश्लेषकों और यहां तक ​​कि भविष्यवक्ताओं ने अधिक से अधिक दिखाई देना शुरू कर दिया। उनका काम यह है कि थोड़ी देर बाद क्या होगा, क्या देखना है और भविष्य में क्या रुझान की उम्मीद की जानी चाहिए। लेख में मैं थोड़ा अलग प्रकार की भविष्यवाणियों का विश्लेषण करना चाहूंगा।

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एक प्रसिद्ध व्यवसाय प्रकाशन अगले वर्ष के रुझानों पर एक संख्या तैयार कर रहा है। प्रमुख प्रश्नों की पहचान करता है, विशेषज्ञों का साक्षात्कार करता है। विशेषज्ञ राय को सबसे निराशावादी से सबसे आशावादी परिदृश्य में समान रूप से विभाजित किया जाता है, सबसे सतर्क तटस्थ पूर्वानुमान बनाते हैं।

ऐसे पल मुझे शर्मिंदा करते हैं। यदि हम Apple शेयरों के विकास की भविष्यवाणी करने के बारे में बात कर रहे हैं, तो एक साल में हम केवल एक मूल्यवर्ग देखेंगे: कीमत या तो एक निश्चित गलियारे में गिरेगी, बढ़ेगी, या रहेगी। इसका मतलब यह है कि, न्यूनतम "that विशेषज्ञों" को अभी उनके पूर्वानुमानों में गलत माना गया है और परिभाषा के अनुसार "विशेषज्ञ" नहीं हो सकते हैं। फिर भी, यह हर समय होता है।

एक शहर की सड़क पर 50% एक जीवित डायनासोर के मिलने की संभावना है। वह उससे मिलेंगी या नहीं। तो आप कुछ विशेषज्ञों के तर्क का मूल्यांकन कर सकते हैं, अर्थात्। अनुमान / न लगाया गया। मैं ध्यान देता हूं कि 50% पूर्वानुमान की संभावना का एक बड़ा प्रतिशत है, इसलिए बड़ी संख्या में राय के साथ आप हमेशा किसी ऐसे व्यक्ति को पाएंगे जो अनुमान लगाता है कि उसकी वास्तविक विश्लेषणात्मक क्षमताओं के बारे में कुछ भी नहीं कहा गया है।

यही है, आपको विशेषज्ञ की राय को अनुमान लगाने से सीखने की आवश्यकता है।

स्थिर "अस्थिरता"

भूलभुलैया का सिद्धांत कहता है "हमेशा सही मुड़ें।" दूसरे शब्दों में, हमेशा एक ही राय है। आखिरकार, यदि आप नदी के किनारे पर लंबे समय तक बैठते हैं, तो दुश्मन की लाश गुजर जाएगी।

इस सिद्धांत को दुनिया के सबसे प्रभावशाली अर्थशास्त्री नूरियल रौबीनी ने अच्छी तरह से प्रदर्शित किया है, जिसने 2008 के वैश्विक संकट की भविष्यवाणी की थी। संपूर्ण बिंदु यह है कि, 90 के दशक की शुरुआत से, नुरियल ने बार-बार अर्थव्यवस्थाओं के पतन, उभरते बाजारों और आर्थिक संकटों की भविष्यवाणी की। वैश्विक अर्थव्यवस्था और भू-राजनीतिक प्रक्रियाओं की स्थिर "अस्थिरता" को देखते हुए, कोई भी ऐसी परिस्थितियों में वित्तीय संकट की भविष्यवाणी कर सकता है।

ऐसी स्थिति में, न केवल किसी घटना की घटना के तथ्य की भविष्यवाणी करना बहुत महत्वपूर्ण है, बल्कि उन वास्तविक कारणों की पहचान करना है जिनके लिए यह घटना घटित होगी। और ऐसा करने के लिए जब अन्य "विशेषज्ञ" आपके मंदिर में आपके "पूर्वानुमान" पर आपकी नाक के सामने घुमाएंगे।

कारण संबंध

एक कारण संबंध घटना के बीच एक संबंध है जिसमें एक घटना, जिसे एक कारण कहा जाता है, कुछ शर्तों के तहत एक और घटना को जन्म देती है, जिसे परिणाम कहा जाता है।

भविष्यवाणियों की मुख्य समस्याओं में से एक यह है कि बहुत बार कारण और प्रभाव भ्रमित होते हैं, या वास्तविक कारणों के बारे में कुछ भी ज्ञात नहीं है।

उदाहरण के लिए, जब यूक्रेन में बैंकिंग संकट हुआ, तो इसका कारण उन नागरिकों को कहा गया जिन्होंने बड़ी संख्या में उपभोक्ता ऋण एकत्र किए, जिसने बैंकों के नकदी भंडार को तबाह कर दिया। उसी समय, नकदी की कमी का वास्तविक कारण यह था कि दो साल पहले, बैंकों ने प्रति वर्ष 30% (!) पर जमा रखा था और उधारकर्ता की सॉल्वेंसी की पुष्टि किए बिना ऋण वितरित किए थे। इस प्रकार, जब जमा की दर बढ़कर 30% प्रति वर्ष हो गई तो वह क्षण था जब विशेषज्ञों को आसन्न वित्तीय संकट के बारे में अनुमान लगाना था। अरे हाँ, आप अभी भी पश्चिमी प्रेस को पढ़ सकते हैं, जिसमें एक समय में आसन्न संकट के बारे में लिखा गया था जब हम बड़ी संख्या में ऋण प्राप्त कर रहे थे।

प्रक्रिया चक्र

ऐतिहासिक घटनाओं के आधार पर भविष्यवाणियां करने के लिए एक और भविष्यवक्ता चाल है। फिर, कार्य-कारण संबंध को नहीं समझना। इससे गलत निष्कर्ष निकलता है।

उदाहरण के लिए, कल किसी ने मुझे फेसबुक पर टिप्पणियों में लिखा था कि विंडोज फोन विफलता की प्रतीक्षा कर रहा है, क्योंकि मैं बोली "मेरे पास एक एंड्रॉइड और एक आईफोन है, जो विकास के लिए पर्याप्त है"। उद्देश्य की स्थिति यह है कि भले ही विंडोज फोन विफलता की प्रतीक्षा कर रहा है, यह स्पष्ट रूप से इस कारण से नहीं है। सफल एंड्रॉइड और आईओएस की उपस्थिति भी भविष्य की स्थिति के बारे में कुछ नहीं कहती है। आखिरकार, आप तुरंत कोडक, ब्लैकबेरी और उसी नोकिया को याद कर सकते हैं। इस सरल उदाहरण के साथ, मैं यह दिखाना चाहता था कि कारण-प्रभाव संबंधों का विश्लेषण पहली नज़र में लगने वाले समय की तुलना में अधिक समय लेने वाला कार्य है।

सफलता और असफलता की कहानियाँ

मैं शायद ही कभी सफलता की कहानियां पढ़ता हूं, क्योंकि 99.99% मामलों में वे जाने-माने कारकों और स्थितियों के सफल संयोजन से ज्यादा कुछ नहीं हैं। मैं महान लोगों की आत्मकथाओं को नहीं पढ़ने की कोशिश करता हूं, इसके अलावा, मैं उन्हें विश्लेषणात्मक क्षमताओं के विकास के लिए विनाशकारी मानता हूं। मैं विशिष्ट नाम नहीं दूंगा, लेकिन प्रत्येक व्यक्ति की जीवनी में आप कुछ ऐसा पा सकते हैं, जिसने उसकी सफलता को प्रभावित किया है (हालांकि वास्तव में ऐसा नहीं हो सकता है)। मुख्य समस्या यह है कि एक जीवनी (आमतौर पर सकारात्मक तरीके से) पढ़ते हुए, आप कई काल्पनिक कारण-प्रभाव संबंध पा सकते हैं, और सफलता के वास्तविक कारणों को नहीं पहचान सकते हैं। इसके अलावा, कभी-कभी व्यक्ति स्वयं भी निश्चितता के साथ नहीं कह सकता कि वास्तव में सफलता का कारण क्या है।

लेकिन मुझे असफलता की कहानियाँ पढ़ना बहुत पसंद है। संभव फ़ाइल के लिए खुद को स्थापित करने के लिए या खुद को समझाने के लिए नहीं कि "यह सामान्य है" (जैसा कि किसी स्टार्टअप हैंगआउट में प्रथागत है)। नहीं, मेरा लक्ष्य न केवल उस क्षण की पहचान करना है जब यह सभी के लिए स्पष्ट हो गया है कि सब कुछ टैटारर के लिए उड़ जाएगा, लेकिन सबसे शुरुआती क्षण जब आसन्न खतरे को पहचानना पहले से ही संभव था ।

जब मैं विशेषज्ञों की राय पढ़ता हूं, तो मैं निष्कर्ष पर ध्यान नहीं देने की कोशिश करता हूं (वे हमेशा अपने आप से होने चाहिए), लेकिन तर्क करने की एक श्रृंखला "कारण" - "परिणाम 1" - "परिणाम 2" और यह श्रृंखला कितनी संभावना है। सभी श्रृंखलाओं में से आपको वह चुनना होगा जिसकी संभावना सबसे अधिक है। ठीक है, निश्चित रूप से, "काले हंस" के बारे में मत भूलना।

तो भविष्यवक्ता विरोधाभास क्या है? यह इस तथ्य में समाहित है कि भविष्यवाणी की अवधि जितनी लंबी होगी, सटीक पूर्वानुमान लगाना उतना ही आसान होगा। लेकिन एक महीने में क्या होगा इसकी भविष्यवाणी करना लगभग असंभव है।

यह मेरी मदद कैसे कर सकता है?

परियोजना प्रबंधन, सबसे पहले, संभावित जोखिमों का आकलन है और वे परियोजना के पाठ्यक्रम को कैसे प्रभावित कर सकते हैं। यहाँ, कारण और प्रभाव संबंधों का विश्लेषण अपरिहार्य है। संभावित खतरों की पहचान करने और विभिन्न परिदृश्यों का अनुकरण करने के लिए शुरुआती चरणों में यह बहुत महत्वपूर्ण है। बाद में ये समस्याएँ सामने आती हैं, यह आपके लिए उतना ही बुरा होगा।

और फिर भी, अपने स्वयं के निष्कर्षों का विश्लेषण और ड्रा करें, और "विशेषज्ञों" की राय से मूर्ख न बनें।

आपका ध्यान के लिए धन्यवाद!