Umijeće otkrivanja mikrotrendova ili problem nevjernog Tome

Zašto je uočavanje mikrotrendova jedna od apsolutno najvažnijih vještina data scientista?

Zato što izraz mikrotrend "...označava snažnu skupinu koja se prepoznaje, raste i ima potrebe i želje koje trenutačna ponuda tvrtki, tržišnih stručnjaka, stratega i drugih koji utječu na ponašanje društva ostavlja neispunjenima..." (Mikrotrendovi, M.Penn)

No, mikrotrend je potrebno uočiti prije negoli dosegne 1%. Naime, kada dosegne 1%, mikrotrend je već spreman iznjedriti hit film, književnu uspješnicu, ali i politički pokret.

E sad na scenu stupa protuintuitivnost.

Kako to lijepo Penn navodi u svojoj knjizi Mikrotrendovi: "...mikrotrendovi se temelje na ideji da su najsnažnije sile u našem društvu protuintuitivni trendovi u nastajanju koji nam naočigled oblikuju sutrašnjicu...".

Što je to protuintuitivno? Paaaa...npr. ovo...

Izvrstan primjer protuintuitivnog Bruce Bueno de Mesquita navodi u fenomenalnoj knjizi „The Predictioneers Game“. BTW, to je onaj isti de Mesquita o kojemu je History Chanel snimio 90-minutnu emisiju „The Next Nostradamus“. To je i onaj isti de Mesquita koji postiže točnost predviđanja preko 90% u petogodišnjem razdoblju te koji je dvostruko precizniji od najboljih CIA-inih analitičara. De Mesquita je i matematički modelirao pregovore o razoružanju Sjeverne Koreje te bliskoistočni proces pregovora.

Dakle, protuintuitivni problem kojeg opisuje de Mesquita odnosi se na potencijalno korištenje zabranjenih supstanci (steroida) u sportu, a temelji se na ideji selektivnog razmišljanja koje vodi do pogrešnih zaključaka. Pretpostavimo da je za sportaše koji koriste steroide vjerojatnost da će biti pozitivan na testu 90%. Možemo li temeljem navedenog zaključiti sljedeće - sportaš koji je pozitivan na testu vrlo vjerojatno koristi steroide? Uz pretpostavku da od 100 sportaša (samo) 10 sportaša koristi steroide te pretpostavku da je ishod testa pozitivan za 9 od 10 sportaša koji uzimaju steroide, kolika je vjerojatnost da sportaš koji je pozitivan na testu zaista uzima steroide? Spremni?

Dakle, uz navedene uvjete vjerojatnost da sportaš koji je pozitivan na testu zaista uzima steroide iznosi 50%. Zanimljivo, ha?

Zašto vam to pričam? Zato što je problem selektivnog razmišljanja toliko snažan da uzrokuje strahovite pogreške u zaključivanju. Osim toga, postavlja se pitanje kako riješiti problem instinktivnih mentalnih osobina, kako minimalizirati heuristike, pristranosti i logičke pogreške. Kako zaobići prepreke objektivnom rasuđivanju uzrokovane našim mentalnim sklopom? Kako neutralizirati ta kognitivna ograničenja koje su čest uzrok analitičkog neuspjeha?

OK, ali koji bi mogao biti primjer mikrotrenda?

Recimo ovaj, nazovimo ga fenomen odraslih videoigrača.

2002. prosječna dob videoigrača bila je 24 godine, a 2006. bila je 33 godine. Hm...

Prema udruzi Entertainmnet Software Association igrači mlađi od 18 godina ne čine ni trećinu, a stariji od 50 godina čine četvrtinu gejmerske populacije. Nadalje, 35% roditelja igra igrice, a 80% njih igra ih sa djecom. Mogli bismo postaviti hipotezu da videoigre postaju sve više zabava odraslih. Može li industrija igara taj mikrotrend, kako se ono popularno kaže, monetizirati? Apsolutno.

Ili npr. fenomen dalekih putnika. 2000. godine je oko 10 milijuna građana SAD-a putovalo na posao dulje od sat vremena (deset godina prije njih 7 milijuna). A njih 3,4 milijuna putuje više od sat i pol do posla (deset godina prije dvostruko manje). Hm... to znači da u svakodnevnom putovanju na posao provedu koliko? Oko 3 sata. Svaki dan. Kako monetizirati taj mikrotrend? Proizvoditi audio knjige!!!

I onda nekim čudom (čitaj znanjem i vještinom) data scientist uspije (na vrijeme) uočiti mikrotrend. Unatoč protivljenju svog vlastitog mozga (protuintuitivnost) i kognitivnim zamkama i ograničenjima...te pun žara i istraživačkog zanosa podijeli važnost svojeg otkrića ekspertima određenog poslovnog područja...

Eksperti ga saslušaju i kažu: "...nema šanse da je to istina..."..."...15 godina radim u tvrtki i prvi put čujem za tako nešto..."..."...nikada se na tržištu to nije dogodilo...

S druge strane Philip Tetlock je u knjizi "Expert Political Judgment prikazao rezultate dugoročnog istraživanja provedenog u razdoblju 1985-2003. o točnosti predviđanja u kojem je istražio 284 stručnjaka te njihovih 82.361 predviđanja. Pritom je korištena definicija "stručnjaka" bila sljedeća: „stručnjak je profesionalac koji zarađuje za život komentiranjem ili pružanjem savjetodavnih usluga o političkim ili ekonomskim trendovima od značaja za dobrobit određene države, klastera država ili međunarodnog sustava u cjelini“.

Ovo su neki od rezultata istraživanja:

• stručnjaci nisu značajno učinkovitiji od ne-stručnjaka;
• statistički regresijski modeli postigli su bolje rezultate od ljudskih stručnjaka;
• stručnjaci su manje učinkoviti od majmuna u pikadu (dart-­throwing monkeys) te
• preveliko znanje može biti otegotna okolnost kod predviđanja.

Kako da data scientist uvjeri decision makere u postojanje mikrotrenda koji predstavlja konkurentsku prednost?

Kada je njih uvjerio, kako da uvjeri eksperte da su ponekad dio problema, a ne rješenja problema?

A kada je njih uvjerio kako da uvjeri sve ostale nevjerne Tome?

*  O autoru: Doc. dr. Robert Kopal, jedan od najvećih hrvatskih autoriteta na području znanosti o podacima i prvi koji je, u suradnji s Darijom Korkut,  predstavio primjenu matematičke discipline teorije igara u poslovanju. Muče li i data scientiste dileme kao i normalne ljude, što je brute force analitika i što je paradoksalno u inovativnosti doc.dr. Kopal otkriva u četiri kratke priče.