6.4 Previsioni per analogia

Un utile approccio discrezionale spesso implementato nella pratica è la previsione per analogia. Un esempio comune è la determinazione del prezzo di una casa attraverso un processo di valutazione. Un perito stima il valore di mercato di una casa confrontandolo con proprietà simili che sono state vendute nella zona. Il grado di somiglianza dipende dalle caratterische dell’immobile considerate come la dimensione del terreno, la dimensione dell’abitazione, il numero di camere da letto e bagni, e lo spazio del garage.

Anche pensare e discutere di prodotti o situazioni analoghe può generare informazioni utili (e talvolta cruciali). Il seguente esempio illustra questo punto8.

Progettazione di un curriculum scolastico liceale

Ad un piccolo gruppo di accademici ed insegnanti è stato assegnato il compito di sviluppare un curriculum per insegnare presso le scuole superiori in Israele come prendere decisioni in condizioni di incertezza. Ad ogni membro del gruppo è stato chiesto di prevedere quanto tempo ci sarebbe voluto per completare il curriculum. Le risposte variavano tra i 18 e i 30 mesi. Ad uno dei membri del gruppo, esperto in progettazione di curricula, è stato chiesto di considerare gli sviluppi di curricula analoghi in tutto il mondo. Questi ha concluso che il 40% dei gruppi analoghi che ha considerato non ha mai completato il compito, mentre il resto ha impiegato dai 7 ai 10 anni. Il progetto di Israele è stato completato in 8 anni.

Ovviamente, le previsioni per analogia comportano delle sfide. Si dovrebbe aspirare a basare le previsioni su analogie multiple piuttosto che su una singola analogia per non creare distorsioni. Tuttavia, gli elementi su cui basare le analogie possono essere difficili da identificare. Allo stesso modo, si dovrebbero considerare più attributi/caratteristiche. L’identificazione o anche il confronto di questi può non essere sempre semplice. Come sempre, si suggerisce di eseguire questi confronti e il processo di previsione usando un approccio sistematico. Inoltre è sempre utile sviluppare un meccanismo di punteggio dettagliato per classificare gli attributi e tenere traccia del processo di classificazione.

Un’analogia strutturata

In alternativa, si può implementare un approccio strutturato che comprenda un panel di esperti, come proposto da Green & Armstrong (2007). Il concetto è simile a quello di un Delphi; tuttavia, il compito di previsione viene completato considerando le analogie. In primo luogo, viene nominato un facilitatore. Poi l’approccio strutturato comporta i seguenti passi.

  1. Viene creato un gruppo di esperti che abbiano esperienza con situazioni analoghe.
  2. Vengono stabiliti compiti/sfide di previsione che sono successivamente distribuiti agli esperti.
  3. Gli esperti identificano e descrivono quante più analogie possibili e generano previsioni basate su ogni analogia.
  4. Gli esperti elencano le somiglianze e le differenze di ogni caratteristica analoga con la situazione obiettivo, valutando poi la somiglianza di ogni analogia con la situazione obiettivo su una scala di punteggio.
  5. Il facilitatore ricava le previsioni usando una regola stabilita. Questa può essere una media ponderata, dove i pesi possono essere derivati dai punteggi utilizzati nella classificazione di ogni analogia da parte degli esperti.

Come con l’approccio Delphi, l’anonimato degli esperti può essere un vantaggio, ma potrebbe ostacolare la collaborazione. Green e Armstrong non hanno trovato alcun guadagno nella collaborazione tra gli esperti nei loro risultati. Una scoperta chiave fu che gli esperti con analogie multiple (più di due), che avevano esperienza diretta con le analogie, generarono le previsioni più accurate.

Bibliografia

Kahneman, D., & Lovallo, D. (1993). Timid choices and bold forecasts: A cognitive perspective on risk taking. Management Science, 39(1), 17–31. [DOI]

  1. Questo esempio è estratto da Kahneman & Lovallo (1993)↩︎