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Der Prediction-Score bewertet die Prognosefähigkeit jedes einzelnen Befragten. Je näher die Projektion an der tatsächlichen Verteilung liegt, desto höher der Prediction-Score eines Befragten.
Bei einer „perfekten“ Vorhersage, erhält ein Befragter einen PS von 100. Damit misst der Prediction-Score, wie gewissenhaft die Antworten der Befragten sind.
Die Prämisse hinter dem Prediction-Score ist folgende: Befragte mit höherer Sorgfalt im Antwortverhalten können besser vorhersagen, wie sich andere verhalten werden.
Gemeinsam mit dem Information-Score ist der Prediction-Score Teil des sogenannten Bayesian Truth Serum . Dieses Konzept entstammt einer über 15-jährigen Grundlagenforschung am Massachusetts Institute of Technology (MIT), unter der Leitung von Prof. Drazen Prelec. Die Ergebnisse wurden auch in unterschiedlichen wissenschaftlichen Publikationen veröffentlicht.
Der Prediction-Score kann bei jeder Befragung als auch methodenunabhängig eingesetzt werden. Voraussetzung ist lediglich die Integration von projektiven Fragesets.