Et nytt spørsmål er avgjort: Hvor mange av de følgende hovedstedene (London, Paris, Madrid, Berlin, Roma og Oslo) vil oppleve et dødelig terrorangrep i løpet av det neste året?
- To av tre deltagere (67,3 %) traff bedre enn tilfeldig gjetning.
- Forskere, aldersgruppen 70+ og kvinner traff i snitt best, mens offiserer (OF5-OF9), deltagere 60-69 år og de to gruppene med lavest utdanningsnivå traff dårligst.
- Luftforsvarets deltagere traff i snitt klart best, etterfulgt av deltagerne fra Forsvarets fellestjenester og Heimevernet, mens deltagerne fra Forsvarsstaben, Forsvarets personell- og vernepliktssenter og Forsvarets operative hovedkvarter traff dårligst.
Om spørsmålet og svaret
| Publisert | 02. oktober 2017 |
| Spørsmål | Hvor mange av de følgende hovedstedene (London, Paris, Madrid, Berlin, Roma og Oslo) vil oppleve et dødelig terrorangrep i løpet av det neste året? |
| Svaralternativer | 1: Ingen av hovedstedene, 2: 1-2 av hovedstedene, 3: 3-4 av hovedstedene, 4: 5-6 av hovedstedene |
| Riktig svar | 2: 1 hovedstad (Paris) |
| Antall deltagere | 597 |
Kilde: Det er bare registrert ett dødelig terrorangrep i Paris i mai 2018, der én ble drept og flere andre skadd, foruten angriperen selv. I tillegg kjørte en bil inn i en folkemengde utenfor en moské i London, men ingen ble drept og politiet etterforsker hendelsen som hatkriminalitet, ikke terror.
Les mer om spørsmålet og kriteriene her.
Hva predikerte deltagerne på dette spørsmålet?
Resultater
Resultatene beregnes ved hjelp av to ulike mål – Brier score og Accuracy score – der det alltid er om å gjøre å få lavest mulig score. Jo lavere, jo bedre!
Hvordan måles Brier og Accuracy score?- Brier score er et objektivt mål på hvor langt unna du er fra å predikere riktig. Brier score måles på en skala fra 0 til 2, der lavere score er bedre. Hvis du predikerer «helt riktig», ved å anslå 100 % sannsynlighet for noe som skjer, får du en score på 0. Hvis du predikerer «helt feil», ved å anslå 100 % sannsynlighet for noe som ikke skjer, får du en score på 2. Hvis du bare gjetter på et ja/nei-spørsmål (50 % på begge alternativene), får du en Brier score på 0,5.
- Accuracy score er et relativt mål på hvor god du er til å predikere sammenlignet med andre som svarte på samme spørsmål. Dette beregnes ved å trekke medianen av alle Brier scorene på et spørsmål fra din Brier score. Det betyr at hvis du får en negativ Accuracy score (under 0), predikerte du bedre enn halvparten av alle deltagerne. Til forskjell fra Brier score justerer Accuracy score derfor også for ulike vanskelighetsgrader på spørsmålene.
- Når treffsikkerheten til ulike grupper deltagere eller forsvars- og fagmiljøer skal sammenlignes, beregnes det en gjennomsnittlig Accuracy score for alle deltagerne i hver kategori, f.eks. snittet av Accuracy scoren til alle kvinner og menn. Det betyr at hver gruppes Accuracy score er snittet av hvor godt alle deltagerne traff sammenlignet med alle andre deltagere på det aktuelle spørsmålet.
- Du kan lese mer om hvordan prediksjonsevnen beregnes her.
Hvor godt traff deltagerne sammenlignet med tilfeldig gjetning?
For å kunne si noe om hvor langt unna deltagerne var fra å predikere helt riktig, sammenlignes medianen av Brier scoren til alle deltagerne med den Brien scoren en ville fått om en bare “gjettet”. Tilfeldig gjetning er i alle figurene representert ved “Apen” (grønn), som er en algoritme der alle svaralternativer tildeles lik sannsynlighet.
Omtrent to av tre (67,3 %) av 597 deltagere traff bedre enn apen, som predikerte 25 % sannsynlighet for alle fire svaralternativer.
Hvilke deltagere traff best?
| Navn | Score | |
|---|---|---|
| 1 | Narve Toverød | -0.13833 |
| 1 | Helene Berg | -0.13833 |
| 1 | Audun Kveberg | -0.13833 |
| 1 | Eirik Glimsdal | -0.13833 |
| 1 | Tommy Markhus Kristoffersen | -0.13833 |
| 1 | Tor A Moen | -0.13833 |
| 1 | Thorbjørn Skamo | -0.13833 |
| 1 | Daniel Berger Opheim | -0.13833 |
| 1 | Anonym | -0.13833 |
| 1 | Tor Magnus Storaker | -0.13833 |
| 1 | Mikkel von der Fehr | -0.13833 |
| 1 | Geir Hobberstad | -0.13833 |
| 1 | Avmeldt | -0.13833 |
| 1 | Gunnar Olav Faanes | -0.13833 |
| 1 | irene nordhaug hansen | -0.13833 |
| 16 | anders Horn-Lyndgren | -0.13827 |
| 17 | Eivind Byre | -0.13773 |
| 18 | Trond Sverre Mariussen | -0.13667 |
| 19 | Ellen Eidem | -0.1366 |
| 20 | Joakim Flathagen | -0.13273 |
Hvilke forsvars- og fagmiljøer traff best?
Hvilke grupper deltagere traff best?
Hvor langt unna de andre deltagerne traff du?
Alle deltagere som svarte på dette spørsmålet har fått en egen mail med sin individuelle score og plassering. Rangeringen din sier imidlertid ikke noe om hvor langt unna (i score) du var deltagerne over og under deg. Kanskje var du langt unna topp fem, kanskje kom du ganske nært?
For å kunne se hvor mye bedre eller dårligere du traff sammenlignet med alle andre deltagerne, kan du slå opp din plassering i dette spørsmålets resultatliste (PDF):
- Her listes alle deltagere anonymt etter oppnådd plassering og Accuracy score. Hver rad representerer én individuell deltager – og én av dem er deg, hvis du predikerte.
- Her kan du se hvilken Accuracy score alle de andre deltagerne som havnet over og under deg fikk – og hvor stor forskjellen var. Husk: Jo lavere Accuracy score, jo bedre. NB! Flere deltagere kan ha samme plassering og score.
- Kolonnen til høyre visualiserer forskjellen mellom hver deltagers Accuracy score og median-scoren til alle deltagerne (midtpunktet). Jo lenger den blå stolpen strekker seg til venstre, jo bedre traff du. Jo lenger den rød stolpen strekker seg til høyre, jo dårligere traff du.
- For å gjøre det best mulig sammenlagt, ønsker du å oppnå en blå stolpe som strekker seg så langt til venstre som mulig på så mange spørsmål som mulig.