của họ đã bị trì hoãn bởi một tài toán quy nạp. Thứ hai, họ không phải đối
mặt với kết quả dự đoán của mình trong những hoàn cảnh khắc nghiệt. Như
chúng ta đã chứng kiến ở cuộc thi Makridakis, các nhà thống kê đều dựa
vào lối liên tưởng ngụy biện, nhưng lại không muốn nghe về nó.
MỘT LẦN NỮA, HÃY THẬN TRỌNG VỚI
CÁC NHÀ DỰ ĐOÁN
Tôi xin đưa vấn đề này lên mức cao hơn. Như đã được đề cập trước đó,
nhiều mô hình hiện đại tìm cách giải thích về nguồn gốc của Extremistan.
Quả thực, chúng được chia thành hai lớp nhóm lớn, nhưng đôi khi vẫn có
thêm các phương pháp tiếp cận khác. Nhóm thứ nhất gồm mô hình đơn
giản người-giàu-càng-giàu-hơn (hay người-mập-càng-mập-hơn) - mô hình
này được dùng để giải thích cho việc con người tụ tập đông đúc quanh các
thành phố lớn, sự thống lĩnh thị trường của Microsoft và VHS (thay vì
Apple và Betamax), v.v. Nhóm thứ hai có liên quan đến những gì được gọi
chung là “các mô hình thâm nhập”, trong đó không những chỉ ra hành vi
của cá nhân đó mà còn cả “lãnh địa” nơi người đó hoạt động. Khi bạn rót
nước lên một bề mặt xốp, cấu trúc của bề mặt đó sẽ có ý nghĩa hơn so với
chính chất lỏng được rót. Khi một hạt cát rơi vào một đống cát, cách cơ cấu
của địa hình đó chính là những gì quyết định sự xuất hiện của một hiện
tượng lở cát.
Dĩ nhiên, hầu hết các mô hình đều cố gắng trở thành thứ có thể dự đoán
được chứ không đủ mang tính mô tả; điều này khiến tôi điên tiết. Chúng là
những công cụ hữu ích để minh họa cho nguồn gốc của Extremistan, nhưng
tôi khẳng định rằng “người tạo ra” thực tế có vẻ như không tuân theo các
mô hình này một cách đủ chặt chẽ để khiến chúng trở nên hữu ích trong
việc dự đoán chính xác. Ít ra là dựa trên những gì bạn tìm thấy trong các tài
liệu ghi chép hiện có về chủ đề Extremistan. Một lần nữa, chúng ta lại đối
mặt với những vấn đề định cỡ vô cùng nghiêm trọng, vì thế, cách thật khôn
ngoan nếu tránh được những lỗi thông thường trong khi định cỡ một quy
