Un chercheur de Microsoft a correctement prédit 21 catégories sur 24 aux Oscars
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David Rothschild, un économiste de Microsoft Research New York City a prédit les gagnants des Oscars en 2013 en utilisant diverses données disponibles sur le web. Il a été précis avec sa prédiction dans 19 des 24 catégories des Oscars. Pour les Oscars 2014, il a publié ses prédictions pour 24 catégories il y a quelques semaines. L'événement des Oscars 2014 vient de se terminer et qu'en est-il de sa précision de prédiction cette année ? Il a correctement prédit 21 catégories sur 24, ce qui représente une grande amélioration par rapport à l'année dernière. Les trois catégories dans lesquelles il s'est trompé étaient le meilleur court métrage d'animation, le meilleur long métrage documentaire et le meilleur court métrage d'action en direct. Je suppose que le manque de données suffisantes est l'une des raisons derrière les trois erreurs ci-dessus.
David a commenté ce qui suit sur les résultats,
Il y a deux façons de juger de l'exactitude. Tout d'abord, et le plus évident, vous voulez une petite erreur. Prédire correctement 21 catégories sur 24 et avoir une probabilité non négligeable pour les trois autres gagnants indique une petite erreur. Deuxièmement, vous voulez que les prédictions soient bien calibrées. Le meilleur candidat de chaque catégorie avait en moyenne 86.5 % de probabilité de victoire. Ainsi, multipliés sur 24 catégories, nous nous attendions à choisir le gagnant 20.76 catégories. Gagner 21 sur 24 signifie que nos prédictions étaient parfaitement calibrées. Si nous avons choisi plus de catégories, nous aurions dû avoir des probabilités de victoire plus élevées (c'est-à-dire que si vous obtenez 24 sur 24, vous devriez avoir 100 % de chances pour le gagnant dans chacune des catégories) et si nous en avons choisi moins, nous aurions dû avoir probabilités plus faibles.
Ma dernière pensée pour la nuit est qu'il s'agit d'un autre cas d'experts et d'initiés annoncer un événement proche lorsque l'agrégation appropriée des données a dit que ce n'était pas le cas. Comme je l'ai noté sur Twitter plus tôt, mon discours d'acceptation est court. Je tiens à remercier les marchés de prédiction pour l'agrégation efficace de données dispersées et idiosyncratiques.
La source: Prédictif
