对预测分析的日益依赖导致人们做出决定，对自己的行为负责并评估风险的方式发生了重大变化。本文将从不同的角度探讨这些变化，并讨论它们如何影响社会的不同方面。必须指出，这项研究的重点是定量分析和统计方法，而不是个人经验的定性研究。人类判断
预测分析涉及使用历史数据创建可用于预测未来结果的模型。然后，这些模型用于帮助包括金融，医疗保健和政府在内的各个行业的人们决策过程。依靠这些算法，人们可能会对自己的选择不那么负责，因为他们相信自己可以访问有关未来会发生什么的更准确的信息。这可能导致对细节的关注减少，缺乏批判性思维技能以及自满情绪增加。
还具有更高的效率和更高的精度等优点。医生现在可以使用机器学习技术来识别最有可能发展某些疾病或对特定治疗的最佳反应的患者。当人们过于依赖预测性分析时，他们可能不太可能在出现问题时承担责任。如果算法无法准确预测结果，他们可能会责怪程序而不是承担责任。在某些情况下，如果人们声称自己被错误的预测误导，可能会导致法律责任问题。此外，各组织可能过度依赖这些模式，没有在风险管理或应急规划等其他领域投入足够的资源。不确定性日益依赖预测分析可能会影响人们看待不确定性的方式。人们可能开始将不可预测的事件视为异常，而不是作为更大画面的一部分。他们还可以低估主观因素的重要性，例如直觉和基于经验的判断。结果，社会可能会失去那些以非标准方式思考或挑战传统观点的人的重要思想。重要的是找到平衡这些竞争力量的方法，使人们保持创造性和适应性，同时继续从技术进步中受益。对预测分析的日益依赖对人的判断、问责制和不确定性观念既有优缺点。每个用户都应根据具体情况决定这些妥协是否适当。
对预测分析的日益依赖如何影响人类对不确定性的判断、责任和理解？
对预测分析的依赖日益增加，这种分析对人类的判断、问责制和不确定性的看法产生了不同的影响。虽然对基于数据的预测的更强烈依赖将导致更好的决策似乎是合乎逻辑的，但最近的研究表明，情况并非总是如此。研究表明，人们在呈现模棱两可的信息时倾向于相信自己对数据的直觉，特别是如果他们缺乏特定领域的专业知识或知识（Cummings等。