2017年12月19日 星期二

【書摘】《預測未來》by Bruce Bueno de Mesquita




今天要介紹一本不僅書名,連封面設計都看很玄、很瞎的書,名叫《預測未來》。若是平時匆匆在書店的商業傳記區瞥到這本,我一定不會拿起來翻,直覺地猜測又標題下的斗大的倉業工具書。好在我是在圖書館才稍微翻了下內容,決定要藉這本書。


「預測未來 書 賽局」的圖片搜尋結果


看書名的英文 ─The Predictioneer’s Game ,著實令我吃了一驚。所謂Predictioneer是Predict與Engineer的結合體,可知本書的知識領域是一門學問、甚至在政府企業部門中其職位,果不其然在書中作者自介為一名「預測工程師」,平時接案更涉及法律訴訟、企業併購的策略顧問,並曾為美國中情局等政府部門服務。

本書的預測思維主要奠基於經濟學的「賽局理論」,這是因為與者在真實事件中,往往會設想可能情形而做出決策,而情況也會因為參與者的決策而有所變化,因此需要考量多方交互作用的賽局思維。然而「賽局理論」如何真正應用於政治、外交、法律案件 ?

作者認為要做出可靠的預測,需要 :
(1) 找出所有與問題相關的利害關係人 (可視為賽局中的Player)
(2) 找出個別利害關係人的各自的偏好與傾向
(3) 估計該議題對每個利害關係人的重要程度
(4) 估計每隔利害關係人對彼此互或事件的影響力

其中(2)、(3)、(4)的資料蒐集往往作者是透過顧問式訪談利害關係人、搜尋各大媒體市調資料、或是諮詢該領域專家後,將所得的質化資料轉成在1-100量尺上的量化資料後,謂進作者在電腦裡建構的模型。

外交談判由於有明確的決議程序(如聯合國投票席次)、有不同的讓步程度的可能,因此是最典型的賽局預測。如作者在書中舉到以色列與巴勒斯坦的和平談判上,列出下列的表格:





藉由計算 (影響力x談判和解選項x關切程度) / (影響力x談判和解選項) 可以得到加權平均數,即最終可能傾向的談判結果。當然,更細節部分需要根據決策議程來計算,並加入偏誤修正、納入突發事件可能來做修正,作者並未在本書詳細描述其模型結構 (說出來就失業啦,跟魔術師一樣XD)。

即便如此,我們還是可以從本書得到許多將賽局應用於實例的觀點。往後我們在審視牽涉賽局的事件時(如政治選舉、原告與被告的角力、中俄美三國關係等、甚至是出遊的行程決定),我們可以將所有Player列出,並預估並數值化的「影響力」、「立場」、「關切程度」,即可以窺知事件的走向與力道,以及若要該變其方向,該從哪位Player下手。

除此之外,作者也提醒我們另一個影響人類決策過程的概念 ─「誘因」,其中又分為正面的誘因與負面的誘因,若能清楚區分Player的誘因,我們便能知道如何改變其行為。書中作者舉到以色列與巴勒斯坦的邊境問題時,指出任一方入若是首先收兵將土地拱手讓人以換取和平,都無法確保對方會信守承諾,因此作者認為應該找出讓雙方能「自我執行」的誘因,比方讓以色列與巴勒斯坦依人口比例拆分觀光稅收。由於研究顯示戰爭會大幅減少該地觀光客的人數,而觀光收入又佔巴勒斯坦GDP很大比例,如此一來,雙方都會因為減少邊境紛爭而受惠於觀光財,此即找尋到雙方願意自發且又能解決紛爭的誘因。順道一提,「自我執行」的概念在《平台經濟模式》當中反覆出現,要找到國與國都接收的決議,其實與如何在平台上吸引買家與賣家有異曲通工之妙,都要找到能使雙方「正向交互循環」的「誘因」