地缘事件的混合预测

健全的决策依赖于对从军事冲突到疾病爆发等具体结果的准确预测。为提高众包式预测准确性，我们开发了 SAGE 系统，这是一个结合人类和机器生成预测的混合预测系统。该系统提供了一个平台，用户可与机器模型交互，从而以客观基准为判断依据锚定自己的判断。系统还会根据靠近程度和评估技能对人类和机器预测进行加权，同时调整过度自信。我们 presenting 来自混合预测竞赛 (HFC) 的结果——规模超过可比较预测比赛，包含 1085 名用户对 398 个真实世界预测问题进行 8 个月的预测。我们的主要结果是，混合系统生成的预测比仅依赖人类预测的基线更准确。我们发现，获得机器生成预测支持的专家预测者比仅查看历史数据的预测者表现更好。我们还展示了将机器生成预测纳入聚合算法后，性能在准确性和可扩展性方面都得到了提高。这表明，混合预测系统 potentially 需要更少的人力资源，即可在更大范围的预测问题上维持竞争水平的准确性。