极化时代的艰难预测

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沈联涛


2020年11月14日,特朗普的一些支持者在华盛顿的美国最高法院前举行集会,一名参与者正在休息。图/法新

  或许美国大选已结束。但这个国家的内部如此分歧,以至不能两立,我们仍然不知道失败者是否会停止幼稚的玩闹,向胜利者承认自己落败。
  我们所知道的是,民意测验再次失准。他们预言民主党将取得压倒性的胜利,但事实证明,这场竞赛的参与双方咬得很紧。
  如今民意调查是个有风险的行当,选民们并不会告诉你他们到底想把选票投给谁。2016年遭遇同样的滑铁卢之后,大多数民意测验公司进行复盘,想搞清楚哪里出了问题。
  本质上,我们的思维模式崇尚谨慎和渐进,并不适应一惊一乍。在特朗普执政四年的纷纷乱象中,政策方向经常被一段推文所改变,许多人期盼着白宫的行动不再让人难以预测。
  但是拜登还有一大堆烂摊子要收拾:疫病大流行仍无消停迹象,经济陷入停滞,而更令人忧心的是,还要在千钧一发的外交政策方面作出抉择。根据国际健康指标与评估(IHME)机构的预测模型,到2021年1月21日特朗普卸任时,将有36万人死于新冠肺炎。
  2021年的光景将会如何?大多数经济预测都预言在今年触底之后,明年将迎来反弹。这就是所谓的“J曲线效应”。市场在有效疫苗面世的利好消息面前出现反弹。专家们为明年将要到来的复苏欢呼,因为没有人喜欢听情况会更糟的说法。
  科学的真义就是解释、预测并根据现有证据采取行动。在这个被愤怒和情绪主导的时代,理性和基于科学的思维却在半数情况下都无用武之地。
  戴口罩与否的争议就表明,有很大一部分人相信被要求戴口罩,侵犯了他们的个人自由。因此,一半人用他们的大脑投票,另一半人则由着性子投票。所以,对人的行为进行预测时,理性预期已经失效。
  有三种预测未来的基本方法。
  第一种是使用概率统计(基于过去的数据)线性预估未来。
  第二种使用情景构建模式,专家给出好、坏和中间结果,每一个都能自圆其说。
  第三种是历史模式,考察过去人们如何应对混乱时期。
  哈佛学者格雷厄姆·艾里森,因声称中国和美国这样的大国,更有可能卷入战争而不是相反,因此而声名鹊起。这就是“修昔底德陷阱”,这一概念借鉴了希腊历史学家修昔底德对暴发于雅典和斯巴达之间的伯罗奔尼撒战争的解释。
  预测专家、《超预测》的作者菲利普·泰洛克认为,最好的预测方法是将概率统计和情景构建的预测模型结合起来,以便专家在解释两种预测结果时,可以“反向构想”,即从不同的情景中倒推,思考不同的参与者在不同条件下会如何行动。
  的确,借助大数据和人工智能,可以通过基于代理的模型来模拟不同场景,而超级计算机早晚可以推断出不同参与者可能的举动。更复杂的模型则需要心理学家通过认知偏差、情绪反应和盲点进行思考。
  这些预测模型中最具原创性且最成功的一个出自人口统计学家彼得·图尔钦的手笔,他早在2010年就曾预测,在21世纪20年代,美国和西欧将作别稳定经济增长。
  图尔钦通过建立一个多维模型来改进历史叙述,该模型探查过去的政治动荡历史,但会引入有关人口统计、出生、死亡、抗议和犯罪等方面的定量数据。他提出的政治压力指标显示,在未来十年中,政治压力将急剧增加,这一点我们如今已有目共睹。
  政治动荡加剧的原因是多种因素混杂作用的结果,例如民众与精英之间的互动、国家间竞争的升级、激进意识形态涌现,以及恐怖主义、暴动、革命和内战。就如同地震一样,压力会逐渐增加,然后暴发出来。
  这些极化因素目前正在接近爆点。全球化让数百万人摆脱了贫困。但是,由于富裕国家的中产阶级失去工作,生活水平也急剧下降,他们觉得自己为精英们所卖,最好的体现就是华尔街和小城镇之间的财富鸿沟正不断扩大。
  经济学家也是精英的一部分。大多数经济学家赞成自由贸易和全球化。但是小城镇的人们则感到这些政策让他们失去工作、入不敷出,让他们面对生活变得弱不禁风、无依无靠,并在情感上也受到伤害。主张自由民主的那一派承诺,未来将会是平等和自由的,但越来越多的人感到绝望,对自己的生计和前景都失去信心。富裕的精英们对这些人的呼聲充耳不闻,甚而事不关己、高高挂起。
  2016年,当希拉里·克林顿将特朗普的支持者称为“可悲者”时,尽显精英之傲慢自大。
  这些人坚定地投票支持着特朗普,尽管他输了,但他对移民、保护主义、堕胎、枪支、法律和秩序的右翼观点仍将在47%的选民中持续引发共鸣。
  图尔钦的复杂模型证实,许多人都已经意识到在未来几年,美国和欧洲将饱受社会和政治动荡的困扰。疫病大流行只是加剧了社会在种族、宗教、性别和意识形态方面的分歧。
  拜登承诺,他的任务是治愈分裂。但很明显,共和党将坚决阻止他走向成功的脚步,以便在2022年夺回众议院。这种根深蒂固的观念将促成分裂而不是团结,因此治愈分裂的成功几率并不大。但必须行动起来。
  准备好吧,迎接未来几个月内更多动荡、暴力和冲突。
  (翻译:臧博;编辑:袁满)
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