不可預測性環境的形成!

在很多的系統, 只要做了夠多個觀察, 常常可以對系統的反應跟趨勢做出預測. 但是在很多系統, 像是股市或是外匯行市場, 人卻發現這樣的預測性是不存在的. 而這個關鍵常常就是在參與的人本身.
以"科學影像 繽紛生命"這個粉斯團為例, 在過去的兩個星期中 (6.10-6.24) 每天的增加人數為3人, 每天的人數跟回歸的誤差也很少大於3人. 然而小機器人在6.27 提出了這樣的預測遊戲:
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---科學猜猜看遊戲, 歡迎來挑戰----
題目: 預測 "科學影像 繽紛生命" 在星期一晚上(6.28) 23點整時的加入人數.
規則:
1. 任何有fb帳號的人都可以參加跟隨時利用加入或是退出改變結果.
2. 預測截止時間為(6.28) 中午14點
3. 預測同樣接近者, 早猜者獲勝.
4. 最接近者誤差大於5時, 由小機器人獲勝.

背景資料: 過去一星期內, 每天增加人數約為三人
獎品: 小瓦力玩偶一隻. 但當小機器人獲勝時, 參加的人要幫忙介紹科學影像給一個喜歡科學的朋友.
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當時"科學影像 繽紛生命"加入的人數為84人, 根據過去的分析做預測, 合理的答案應該落在 87-90人這區間. 但是因為預期其他人看到這遊戲會加入的心理, 參與猜測的人猜測的範圍實際上是在100-170之間, 平均猜127,標準差15. 也就是很多人都給出很大的增加量的預測. 這樣的結果大大的偏離了過去的觀察值. 而實際上的數字, 人數增加從84到123. 這樣的結果說明了當參與者可以改變結果的時候, 會讓系統產生偏離系統的結果. 傳統的高斯隨機分布常常會變成不能適用. 另外還有一些常被提到的重要的資訊可以從這樣的結果看出. 第一個是人很熟悉這樣的偏離行為, 幾乎每個人都給出了預期大量增加的結果而不是利用歸納的結果. 第二是大部分的人在做預測的時候, 都會對趨勢及別人的看法重視. 當增加是趨勢的時候, 或是猜很多人的人數增加的時候, 猜測增加更多的人就會增加, 即使沒有經驗的支持. 最後, 雖然大部分的人都猜的離答案很遠, 可是預測的平均卻很接近答案. 可是這樣的平均卻是由很大差異的預測而來. 這種情況也常常發生在對外匯的預測上. 所以有一類的預測方式是讓專家投票然後加以平均.

雖然只是一個小實驗, 但希望經由這樣的小實驗可以說明一些巨觀市場上常常發生的事情的簡單原理. 市場的不可預測性就是來自於每個人的對群體行為的預測跟反應. 因為參與的人都做了自己的預測而且參與了改變結果, 這樣參與的過程就會讓一個簡單可預測的系統變的不可預測. 最後謝謝參加這次遊戲的各位朋友. :D