Pada bulan Juni 2020, saya memiliki pengalaman yang menarik ketika mencoba mengembangkan sistem prediksi hasil golf PGA. Saya awalnya terlihat sangat terkesan dengan banyak data yang tersedia dan mulai merasa bingung saat berusaha memahami semua statistik.

Pada awalnya, saya melakukan hal yang sama seperti dua minggu sebelumnya, yaitu melihat course hole by hole dan menuliskan beberapa kunci stats yang paling relevan berdasarkan tata letak course. Namun, setelah itu, saya terjebak dalam "rabbit hole" dan mulai mengumpulkan banyak data. Saya tidak dapat memahami semua statistik tersebut dan akhirnya menjadi kebingungan.

Saya perlu mengambil break dan pergi ke gym untuk mencoba melepas diri dari kerumitan. Kemudian, saya mendengar podcast yang sangat bermanfaat yang dikenal sebagai The Knowledge Project. Podcast ini dipimpin oleh Shane Parrish, yang membantu Anda memahami ilmu yang telah diketahui orang lain. Episode #48: Winning at the Great Game benar-benar berisi informasi yang berguna untuk saya.

Episode ini berfokus pada cara belajar dan gagal, serta bagaimana mengambil keputusan. Saya terinspirasi oleh diskusi tentang handicapping horse racing, tetapi bukanlah seputar handicapping itu sendiri. Robinson menjelaskan bahwa manusia memiliki kemampuan pengolahan informasi yang terbatas. Kita tidak dapat memproses banyak informasi pada satu waktu.

Saya menjadi sangat tertarik dengan konsep ini karena saya sedang mengalami hal yang sama saat mencoba mengembangkan sistem prediksi PGA stats. Saya merasa bingung dan terlalu banyak informasi yang saya kumpulkan, sehingga saya tidak dapat memahaminya.

Pada episode #48, Robinson juga membahas tentang studi yang menunjukkan bahwa delapan handicapper horse racing mencoba memprediksi Sportsbook dari 40 lomba. Studi ini membagi lomba menjadi jumlah stats yang digunakan, mulai dari 5 hingga 40. Dengan menggunakan 5 stats, handicapper memiliki akurasi 17 persen. Namun, dengan menambahkan 35 stats lainnya, mereka masih memiliki akurasi yang sama, tetapi rasa percaya diri mereka meningkat menjadi 31 persen.

Robinson menjelaskan bahwa kelebihan informasi tambahan tersebut hanya memperkuat bias konfirmasi mereka. Mereka telah membuat keputusan berdasarkan 5 statistik dan semua informasi baru hanya membuat mereka lebih yakin dengan keputusan yang sudah diambil.

Kesimpulan dari episode ini adalah bahwa kita tidak dapat berpikir dengan banyak variabel. Kita harus mengurangi kompleksitas menjadi beberapa hal yang kita dapat ikuti dan rasionalkan. Dalam handicapping, kita tidak dapat berpikir dengan banyak variable. Dengan kata lain, kita tidak dapat memproses semua informasi.

Ketika mencoba membuat keputusan, kita harus memahami bahwa kita tidak dapat berpikir dengan banyak variabel. Kita harus mengurangi kompleksitas menjadi beberapa hal yang kita dapat ikuti dan rasionalkan. Dengan demikian, kita dapat meningkatkan rasa percaya diri dan membuat keputusan yang lebih baik.

Saya yakin bahwa konsep ini juga berlaku untuk olahraga lainnya, seperti baseball, ice hockey, atau football. Misalnya, dalam football, jika saya tahu sebuah tim memiliki offensive passing-oriented, saya hanya perlu melihat yards per game atau yards per attempt. Contoh informasi yang terlalu rinci adalah mencari percentage passing play, average team passer rating, atau yards gained from passes of 20-plus or 30-plus yards.

Jadi, kita harus memahami bahwa kita tidak dapat berpikir dengan banyak variabel. Kita harus mengurangi kompleksitas menjadi beberapa hal yang kita dapat ikuti dan rasionalkan. Dengan demikian, kita dapat meningkatkan rasa percaya diri dan membuat keputusan yang lebih baik.