Insights sobre a precisão das previsões dos cientistas sociais sobre a mudança social

Nature Human Behavior volume 7, páginas 484–501 (2023) Citar este artigo

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Quão bem os cientistas sociais podem prever a mudança social e quais processos fundamentam suas previsões? Para responder a essas perguntas, realizamos dois torneios de previsão testando a precisão das previsões de mudança social em domínios comumente estudados nas ciências sociais: preferências ideológicas, polarização política, satisfação com a vida, sentimento nas mídias sociais e carreira de gênero e viés racial. Depois de fornecermos a eles dados de tendências históricas no domínio relevante, os cientistas sociais enviaram previsões mensais pré-registradas para um ano (Torneio 1; N = 86 times e 359 previsões), com a oportunidade de atualizar as previsões com base em novos dados seis meses depois (Torneio 2; N = 120 equipes e 546 previsões). A precisão da previsão de benchmarking revelou que as previsões dos cientistas sociais não eram, em média, mais precisas do que as dos modelos estatísticos simples (médias históricas, caminhadas aleatórias ou regressões lineares) ou as previsões agregadas de uma amostra do público em geral (N = 802). No entanto, os cientistas eram mais precisos se tivessem experiência científica em um domínio de previsão, fossem interdisciplinares, usassem modelos mais simples e previsões baseadas em dados anteriores.

Os cientistas sociais podem prever mudanças sociais? Os governos e o público em geral geralmente confiam em especialistas, com base na crença geral de que eles fazem melhores julgamentos e previsões do futuro em seu domínio de especialização. A mídia também busca especialistas para emitir seus julgamentos e opiniões sobre o que esperar do futuro1,2. No entanto, pesquisas sobre previsões em muitos domínios sugerem que os especialistas podem não ser melhores do que modelos puramente estocásticos para prever o futuro. Por exemplo, gerentes de portfólio (que são pagos por sua expertise) não superam o mercado de ações em suas previsões3. Da mesma forma, no domínio da geopolítica, os especialistas geralmente atuam em níveis aleatórios ao prever ocorrências de eventos políticos específicos4. Com base nesses insights, pode-se esperar que os especialistas achem difícil prever com precisão as mudanças sociais.

Ao mesmo tempo, os pesquisadores das ciências sociais desenvolveram modelos ricos e empiricamente fundamentados para explicar os fenômenos das ciências sociais. Ao examinar dados amostrados, os cientistas sociais se esforçam para desenvolver modelos teóricos sobre mecanismos causais que, em casos ideais, descrevam de forma confiável o comportamento humano e os processos sociais5. Portanto, é possível que os modelos explicativos ofereçam aos especialistas em ciências sociais uma vantagem na previsão de fenômenos sociais em seu domínio de especialização. Aqui testamos essas possibilidades, examinando a previsibilidade geral das tendências em fenômenos sociais, como polarização política, preconceito racial ou bem-estar, e se os especialistas em ciências sociais são mais capazes de prever essas tendências do que os não especialistas.

Iniciativas anteriores de previsão não abordaram totalmente essa questão por dois motivos. Em primeiro lugar, as iniciativas de previsão com especialistas no assunto têm se concentrado em examinar a probabilidade de ocorrência de eventos únicos específicos4,6, em vez da precisão das previsões ex ante de mudanças sociais em várias unidades de tempo. De certa forma, prever eventos no futuro (ex ante) é o mesmo que prever eventos que já aconteceram, desde que os especialistas (os participantes da pesquisa) não saibam o resultado. No entanto, há razões para pensar que a previsão futura é diferente de uma maneira importante. Considere os preços das ações: os participantes podem prever retornos de ações no passado, exceto que eles sabem muitas outras coisas que aconteceram (conflitos, bolhas, Cisnes Negros, tendências econômicas, tendências de consumo e assim por diante). Post hoc, aqueles que fazem previsões têm acesso à variância temporal ou ocorrência de cada uma dessas variáveis ​​e, portanto, têm maior probabilidade de sucesso em previsões ex post. As previsões sobre eventos passados, portanto, acabam sendo mais para testar as explicações das pessoas do que suas previsões em si. Além disso, todas as outras coisas sendo iguais, a probabilidade de uma previsão sobre um evento único ser precisa é, por padrão, maior do que a de uma previsão sobre mudanças sociais em um período prolongado. As previsões binárias para o evento único não exigem precisão na estimativa do grau de mudança ou da forma da série temporal prevista, que são desafios extras na previsão de mudanças sociais.