브랜드 읊는 서당개

Prediction Market이란?

Prediction Market이란 미래에 관란 Yes, No 방식의 예측을 거래하는 주식시장과 유사한 Online 거래 시장을 말합니다. 예를 들어, 선거에서 A라는 사람이 당선이 된다.의 이분법적인 방식으로 주식거래를 통해 그 상황을 예측해보는 것 입니다. 미래 예측이 Yes라고 생각하는 사람들은 Prediction Market에서 그 예측을 사려고 하고, 반대로 예측이 No라고 생각하는 사람들은 팔려고 할 것 입니다. 이러한 과정을 통해 Prediction Market에서 해당 예측의 가격을 보면, 미래 예측에 관한 사람들의 생각을 알 수 있는데요. 다시 말해 주식이나 상품의 미래 가격을 예측하는 선물시장과 유사한 것입니다.

Prediction Market에 대한 이론적인 기반

Prediction Market의 이론적인 기반은 바로 Wisdom of Crowds, 집단지성입니다. 여러 사람들의 집단적인 정보로 예측을 한다는 점에서 이러한 설명을 할 수 있겠는데요. 그런데 여론조사도 집단지성을 통한 결과물이라고 할 수 있는데, Prediction Market이 더 예측성이 뛰어나다는 결과가 있습니다. 왜 그런것일까요? 이는 단순하게 말해 '돈'이 걸린 문제이기 때문입니다. 여론조사는 자신이 책임을 지고 잃을 것이 없는 설문조사로 불성실하게 정보를 제공하는 측면이 있습니다. 그러나, Prediction Market은 자신의 '돈'을 가지고 주식시장의 형태로 예측을 하는 것이기에 위험성과 책임이 따르게 되는 것으로 더 신중한 판단의 정보를 제공해주게 됩니다.

실제 선거시장에서도 정확한 예측성을 발휘한 Prediction Market

실제로 1998년에 대통령 후보의 선거 결과를 예측하기 위한 목적으로 Bush와 Dukakis 선거전,후 미국 대통령 선거 결과를 사전에 예측하였습니다. 1988년 선거 전날 Prediction Market은 Bush 53.2dollar, Dukakis 45.2dollar를 예측했는데요. 놀랍게도 실제 선거 결과를 보면 Bush 53.2%, Dukakis 45.4%로 거의 정확하게 예측이 되었습니다. 이후 대통령 선거를 예측을 계속 해왔는데 75%정도 전통적인 여론 조사보다 더 정확했다고 하네요. 위에서 설명했듯이 여론조사보다 Prediction Market은 배팅을 하는 자신의 책임이 위험으로 다가오기 때문에 신중함이 더해지고 이러한 결과를 만들었다고 생각이 됩니다.

기업에서도 경영계획에 활용을 하는 Prediction Market

Best Buy사는 신규 점포 open 예정일을 Prediction Market을 통해 거래를 하며 예측을 하였는데요. Prediction Market에서 "상하이 점포가 2006년 12월에 open한다."는 예측을 기준으로 실시를 하였는데, 2006년 가을에 예측가격이 80dollar에서 40~50dollar선으로 갑자기 폭락을 한 것을 경영진은 발견할 수 있었습니다. 이는 상하이 점포 open작업에 문제가 있다는 것을 의미하는 것으로 경영진은 이 문제를 사전에 포착을 할 수 있었고 대비를 할 수 있는 기회를 만들었다고 합니다. 실제로 상하지 점포는 2007년 1월에 open을 하게 되었습니다. 이처럼 기업에게 Prediction Market은 단순히 예측을 하는 것이 아닌 지금 상황의 문제점을 미리 파악할 수 있는 중요한 분석자료로 사용이 될 수 있습니다. 굳이 회의를 하지 않아도 Prediction Market을 통해 사전 파악이 되며, 기업 특성상 문제가 있어도 쉽게 말하지 못하는 문제점을 해결할 수 있는 상당히 중요한 분석 시스템이라고 생각이 됩니다. 이 외에도 Google, Cisco Systems, GE Healthcare 등에서 Prediction Market을 내부적으로 활용하고 있다고 합니다.

Prediction Market은 특성상 상당히 정확한 예측성을 나타내고 있으며, 이는 기업에게 예측을 해주는 하나의 지표에서 더 나아가 현 상황을 문제점을 바로 파악할 수 있는 중요한 분석 시스템입니다. 이 시스템을 제대로 활용한다면 오늘날 처럼 급변하는 경영환경 속에서 정확한 예측으로 기업에게 긍정적인 결과를 가져다 줄 수 있다고 생각이 됩니다. 이상 포스팅을 마치겠습니다^^