吹牛假设

激进怀疑论者已经经受了一次考验，但是这不应当阻止我们去检验他们余下的假设。我们已经看到，因为将高可能性依附在低频率事件上，预测者付出了过高的校准代价。吹牛假设宣称专家相比于业余爱好者更容易受过度自信的影响，因为专家“知道得太多”：他们在精通领域有如此多的具体案例的知识，如此熟练地收集信息以构建令人信服的因果情景，以至于他们可以说服自己去赋予极端概率——远远偏离了客观基准率的概率。随着专业知识的提高，我们应该期待，预测信心增长更快，并快于预测的准确度。

然而，那么我们应该小心谨慎。趋中回归的结果能模拟过度自信。如果我们做出可靠的设想，即我们的主观概率和客观频率的指标有误差，那么我们应该预期以下纯属运气，即在专家赋予结果以极度自信的概率值的时候——比如说0（不可能）或1.0（肯定的事），这些结果在高于0%而低于100%的时间内出现（到底高多少或低多少，是一种主观概率和客观概率的相关以及标准差大小的函数——参见技术附录）。关键的问题是，是否观察到的过度自信的幅度——要么这件事会发生（1.0），要么不会发生（0）——超出了我们建立在运气基础上的期望。

为了回答这个问题，我们需要确定概率判断与事件的三种高级分类的每个平均客观频率是否明显不同，这三个分类是：没有变化、变好和变坏。与系统误差假定相一致，对专家和业余爱好者来说，一连串的t检验显示着概率和现实间巨大的差距。两组都赋予变化以极高的概率值——特别是变坏，而赋予维持现状极低的概率值。而与吹牛假设相一致，我们发现概率和现实间的差距，专家的要比业余爱好者的大。专家因为用概率尺度的极端点非常频繁［断言结果不可能（0）或几乎不可能（0.1），以及不可避免（1.0）或几乎不可避免（0.9）］而付出了代价。在专家作出的所有判断中，30.3%的断言结果不可能或基本不太可能，而6.9%的断言结果是确定或基本可能。相比之下，业余爱好者就比较缺乏自信，他们只赋予了预测的25.8%以最低概率值而预测的4.7%以最高概率值。考虑到我们已经知道专家和业余爱好者在熟练地赋予概率值（在两组中不可能或几乎不可能发生的事件大约有15%的时候，而在两组中确定的事情或几乎确定无法发生的事件有27%的时候）方面大致相当，与业余爱好者相比，算法决定了专家所犯错误更大，并需要为之进行辩解。(https://www.daowen.com)

评估吹牛假设的核心主张——专家一边倒的论证，自信心过度膨胀——需要超越在概率尺度上的标记，并对预测者预测的依据进行编码。就像在方法论附录中描述的，我们要求所有的参与者为他们的预测提供解释，这些预测的主题一个在他们的专业领域内，一个在他们的专业领域外。然后这些思维的规程要服务于内容分析的需要，即评估时，除了别的以外，评估论点的冗长、支持每一个可能未来的论点的数量，以及支持或反对最可能未来的论点间的权衡。结果证实了：（a）预测者拥有越多的相关专业知识，他们对预测的论证越详尽。在专家的思维规程中提出的“最有可能未来”的因果性论点平均数是5.4，而业余爱好者的平均数是2.9，它们之间有着高度显著性的差异；（b）这些论点越一面倒地支持最可能未来（赞成与反对的论点的比例），感觉未来的可能性就越高（r=0.45）。

不管怎样，最终解决这种争论要求说明在导致专家和业余爱好者出现预测信心差异过程中思维的调解作用。在这里，回归分析展现了当我们在统计上控制了专业知识和好辩（论点的数量），以及极端观点与好辩之间的关系的时候，专家比业余爱好者做出的更加极端的预测趋势消失了。当我们控制了支持最有可能未来的一边倒论点数量的时候，专业知识和极端观点的关系也消失了。在两个案例中，有关的偏相关降到了0.10以下。