% !TEX TS-program = LuaLaTeX
% !TEX encoding = UTF-8 Unicode 
% !TEX root = ../../mal-core.tex

\gdef\mujnazevCS{Superprognózy -- Umění a věda předpovídání budoucnosti}
\gdef\mujnazevEN{Superforecasting: The Art and Science of Prediction}
\gdef\mujnazevPR{\mujnazevCS}
\gdef\mujnazevDR{\mujnazevEN}
\gdef\mujauthor{Jan Kalina}

\bonushyper

\nazev{Superprognózy -- Umění a věda\\[2pt] předpovídání budoucnosti}

\nazev{Superforecasting: The Art and\\[2pt] Science of Prediction}

\author{\mujauthor}

%\Adresa{}

\Email{kalina@cs.cas.cz}

%\Abstrakt{}
%\smallskip
%\KlicovaSlova{}

%\Abstract{}
%\smallskip
%\KeyWords{}
\bigskip

\noindent
Z Knihovničky ČStS vybíráme recenzi. Philip E. Tetlock, Dan Gardner, vyšlo 2015, v češtině 2016 v nakladatelství Jan Melvil Publishing, 384 stran, recenzi napsal Jan Kalina (Ústav informatiky AV ČR) v srpnu 2020.
\medskip

\fboxsep=0pt
\fboxrule=1pt
\medskip
\noindent\hfil
\fbox{\includegraphics[height=6cm]{superforecasting2.jpg}}\quad
\fbox{\includegraphics[height=6cm]{superforecasting1.jpg}}
\medskip


\noindent
Kniha přináší velmi zajímavý vhled do prognózování politických událostí. Takové prognózy (jako např.~zda v příštích 5 letech dojde k vojenskému převratu v Thajsku) jsou obtížné i spekulativní, čímž kniha od začátku získává nádech tajemna. Kritika běžně publikovaných prognóz mě rozesmála odvážnými tvrzeními: obvykle nezáleží na jejich přesnosti, představují vědomé lhaní, a 
i~šimpanz by prognózoval stejně nepřesně jako tzv.~experti (kap.~3). Kniha ale nenabízí formální definici prognostiky, rád bych zde zdůraznil (což autoři opomněli), že se kniha nevěnuje predikování na základě dostupných dat tak, jak ze statistiky známe, tj.~nejde zde třeba o průzkumy volebních preferencí nebo o~predikci sledovanosti televize na základě měření.

Ocenil jsem, že autoři konstatují, že dobré prognózování (a rozhodování obecně) je především otázka správné práce s pravděpodobnostmi. Zde přiznávám knize velkou zásluhu při popularizaci pravděpodobnostního uvažování široké veřejnosti, pro kterou je primárně určena; podle kap.~6 si většina (americké) veřejnosti nepřipouští vliv náhodných procesů na utváření dějin.
Na druhou stranu vnímám určitý rozpor, když kniha na začátku slibuje, jak nás učiní chytřejšími a moudřejšími, a pak směřuje 
\uv{jen} k tomu, že promyšlené prognózy (superprognózy) vyžadují zjišťování {\bf informací}, kritické uvažování a rozbor dané situace, odhad {\bf pravděpodobností} jednotlivých variant, a~vrcholnými triky pak jsou nejjednodušší verze Bayesova vzorce či regrese k~průměru. Každopádně partie o rozdílech mezi analytickým a intuitivním uvažováním (kap.~2) ve mě vzbuzují zájem o myšlenky psychologa Daniela Kahnemana. 

Kniha je čtivá, možná až na podrobné prognózy konkrétních amerických politických událostí, v nichž se autor projevil jako zkušený politolog. Řekl bych, že kniha by mohla směřovat k závěrům rychleji, autoři čtenáře napínají, přehled vlastností dobrých prognostiků ze str.~217 jsem čekal výrazně dřív. Z hlediska pravděpodobnosti a statistiky bych rád zmínil tyto myšlenky:
\begin{itemize}\setlength{\itemsep}{-1mm}
\item Prognóza může být současně rozumná a špatná (kap.~4).
\item Statistici nepůsobí na veřejnosti přesvědčivě, protože mluví o náhodě, neurčitosti a nejistotě, zatímco veřejnost ráda slyší sebejistou prezentaci stoprocentně platných závěrů (kap.~10).
\item K lepším výsledkům vede, když se prognózy subjektivně \uv{zextremizují}, například odhadnutou předpověď $70\,\%$ je podle knihy lepší mechanicky \uv{natlačit} na $85\,\%$ (tak doslovně na str.~109, viz též kap.~9).% nebo 239).
\end{itemize}

V partiích, které kritizují žalostnou historii klinického rozhodování v medicíně a obdivují pokrok po zavedení randomizovaných experimentů, mi kniha mluví z duše. Medicínu založenou na důkazech (EBM) klade jako vzor i~pro humanitní obory. Kniha ovšem
mluví v kontextu EBM o důkazech, zatímco za vhodnější bych považoval překládat tyto vědecké důkazy do češtiny jako evidenci; vždyť jde o {\bf statistickou} evidenci získanou opakovanými experimenty. O medicíně založené na důkazech se zájemci mohou víc dočíst v~práci~\cite{[1]}.

\renewcommand{\refname}{Literatura}
\begin{thebibliography}{0}
%\vspace{3mm}\noindent
\bibitem{[1]} Kalina J. (2019): Mental health clinical decision support exploiting big data. In Chui K.\,T., Lytras M.\,D. (eds.): \textit{Computational methods and algorithms for medicine and optimized clinical practice.} IGI Global, Hershey, 160\,--\,184.

\end{thebibliography}


