예측이란 불확실할 수밖에 없는 것이라는 주장을 펴면서 그러한 예측의 불확실성에 대한 대처방안을 제시하는 책.

이 책에서 저자는 일기예보와 인구예측와 같은 극히 일부를 제외하고는 미래를 예측하는 데 전문가와 아마추어의 차이를 발견할 수 없다는 것을 구체적인 예를 들어가며 주장하고 있다. 예측. 특히 사회와 관련된 예측은 수많은 요소의 영향을 받는 복잡한 시스템이기 때문이다. 그래서 “현상은 변하며 따라서 미래는 예측할 수 없다”는 카오스나 복잡계의 이론은 예전부터 있어왔다.

특히 그 중 에서도 예측을 어렵게 하는 요소 중의 하나가 바로 상황적 선입견이다. 상황적 선입견이란 우리의 예지력이 현재의 상황에 가려져 미래를 볼 수 없게 되는 현상을 말한다. 그 예로 1987년 미국 주식시장 폭락 후 경제와 주식시장이 기록적인 회복을 보이고 있었음에도 시장분석가들은 매우 비관적인 전망을 했던 경우가 있다. 또 1994년의 혹독한 겨울 이후 대다수 기상전문가들은 추운 봄과 늦은 여름이 될 것으로 예측했다. 그러나 그 해는 이례적으로 따뜻하고 상쾌한 날씨를 기록했다. 이렇듯 잘못된 예측은 미국 국민과 기업들이 연간 부담하는 2,000억 달러의 예측비용보다 많은 손실을 가져올 수 있다. 더구나 개인이나 기업체, 정부가 이러한 잘못된 예측을 토대로 중대한 결정을 내릴 경우에는 훨씬 더 커다란 금전적인 리스크를 지게 되는 것이다.

필자는 이러한 예측의 불확실성에 대한 대처방안을 제시하고 있다. 가장 핵심인 예측의 신뢰성을 알아보기 위해서는 과학적 근거, 예측을 이끌어내는 데 사용된 방법론, 예측가의 사회적 신용도, 예측가의 신뢰할 만한 실적 등에 대한 고찰과 함께 특정한 예측에 대한 신뢰가 사고방식이나 희망적 관측의 영향을 받고 있는 것은 아닌지 숙고할 것을 권한다.