home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Space & Astronomy / Space and Astronomy (October 1993).iso / mac / TEXT_ZIP / spacedig / V15_2 / V15NO232.ZIP / V15NO232
Internet Message Format  |  1993-07-13  |  47KB

  1. Date: Tue, 22 Sep 92 05:11:31    
  2. From: Space Digest maintainer <digests@isu.isunet.edu>
  3. Reply-To: Space-request@isu.isunet.edu
  4. Subject: Space Digest V15 #232
  5. To: Space Digest Readers
  6. Precedence: bulk
  7.  
  8.  
  9. Space Digest                Tue, 22 Sep 92       Volume 15 : Issue 232
  10.  
  11. Today's Topics:
  12.         Space Platforms (political, not physical : -) [Part 1]
  13.  
  14.     Welcome to the Space Digest!!  Please send your messages to
  15.     "space@isu.isunet.edu", and (un)subscription requests of the form
  16.     "Subscribe Space <your name>" to one of these addresses: listserv@uga
  17.     (BITNET), rice::boyle (SPAN/NSInet), utadnx::utspan::rice::boyle
  18.     (THENET), or space-REQUEST@isu.isunet.edu (Internet).
  19. ----------------------------------------------------------------------
  20.  
  21. Date: 21 Sep 92 20:04:04 GMT
  22. From: Thant Tessman <thant@void.esd.sgi.com>
  23. Subject: Space Platforms (political, not physical : -) [Part 1]
  24. Newsgroups: sci.space,talk.politics.space,alt.politics.marrou,alt.politics.libertarian
  25.  
  26. To appear in Social Epistemology, 1992.  (version appeared: in Proc.
  27. Eighth Intl. Conf. on Risk and Gambling, London, 7/90.)
  28.  
  29.  
  30.           C O U L D   G A M B L I N G   S A V E   S C I E N C E?
  31.                     Encouraging an Honest Consensus
  32.  
  33.                           by Robin Hanson
  34.               Visiting Researcher, The Foresight Institute
  35.                 P.O. Box 61058, Palo Alto, CA 94306 USA
  36.                 hanson@charon.arc.nasa.gov 510-651-7483
  37.  
  38. The pace of scientific progress may be hindered by the tendency of our
  39. academic institutions to reward being popular, rather than being right.
  40. A market-based alternative, where scientists can more formally "stake
  41. their reputation", is presented here.  It offers clear incentives to be
  42. careful and honest while contributing to a visible, self-consistent
  43. consensus on controversial (or routine) scientific questions.  In
  44. addition, it allows patrons to choose questions to be researched without
  45. choosing people or methods.  The bulk of this paper is spent examining
  46. potential problems with the proposed approach.  After this examination,
  47. the idea still seems plausible and worth further study.
  48.  
  49. INTRODUCTION
  50.  
  51. After reviewing the discrepancy between what we want from academic
  52. institutions and what we get from current institutions, a market-based
  53. alternative called "idea futures" is suggested.  It is described through
  54. both a set of specific scenarios and a set of detailed procedures.  Over
  55. thirty possible problems and objections are examined in detail. Finally,
  56. a development strategy is outlined and the possible advantages are
  57. summarized.
  58.  
  59. THE PROBLEM
  60.  
  61. THE SCIENTIFIC REVOLUTION Four centuries ago, some Europeans complained
  62. that the existing academic institutions were biased against them.
  63. Insiders, it was said, were "inflated by letters" and shunned anyone who
  64. dared "speculate on anything out of the common way" [De].  Outsiders --
  65. astrologers, chemists, and people like Bacon and Galileo -- argued that
  66. they and their theories should be judged by how well they agreed with
  67. observations, and not by how they agreed with the authorities of the day
  68. [Gal].  This was the age of utopias [Whi], as these rebels debated
  69. possible academic reforms and imagined whole new social institutions,
  70. for both academia in particular and society in general.
  71.  
  72. Within a century or so, the intellectual descendants of these outsiders
  73. became the new insiders in a process now called the "Scientific
  74. Revolution".  They introduced a new respect for observations along with
  75. new social institutions, such as the Royal Society of London, inspired
  76. by those utopian ideals.  Since then science has made impressive
  77. progress.  Most controversial issues of four centuries ago seem long
  78. settled by now, and continued research may well settle most of today's
  79. controversies.  Academia can claim some credit for this, and academic
  80. institutions have continued to evolve in response to perceived problems,
  81. formalizing publication in journals, credit in citations, and evaluation
  82. in anonymous peer review.
  83.  
  84. PROBLEMS WITH ACADEMIA Yet little has really changed.  Academia is still
  85. largely a medieval guild, with a few powerful elites, many slave-like
  86. apprentices, and members who hold a monopoly on the research patronage
  87. of princes and the teaching of their sons.  Outsiders still complain
  88. about bias, saying their evidence is ignored, and many observers
  89. [Gh,Red,SmP,Syk,Tr,Tul] have noted some long-standing problems with the
  90. research component of academia. {footnote: Teaching reform is beyond the
  91. scope of this paper.  I am content to observe that there are no obvious
  92. reasons why the changes I will propose should make teaching worse.}
  93.  
  94. As currently practiced {footnote: Early peer reviewer consisted more of
  95. personally observing experiments and trying to reproduce analyses.} peer
  96. review is just another popularity contest, inducing familiar political
  97. games; savvy players criticize outsiders, praise insiders, follow the
  98. fashions insiders indicate, and avoid subjects between or outside the
  99. familiar subjects.  It can take surprisingly long for outright lying by
  100. insiders to be exposed [Red].  There are too few incentives to correct
  101. for cognitive [Kah] and social [My] biases, such as wishful thinking,
  102. overconfidence, anchoring [He], and preferring people with a background
  103. similar to your own.
  104.  
  105. Publication quantity is often the major measure of success, encouraging
  106. redundant publication of "smallest publishable units" by many
  107. co-authors.  The need to have one's research appear original gives too
  108. little incentive to see if it has already been done elsewhere, as is
  109. often the case, and neglects efforts to integrate previous research.  A
  110. preoccupation with "genius" and ideological wars over "true" scientific
  111. method [Gh] needlessly detract from just trying to be useful.
  112.  
  113. Perhaps the core problem is that academics are rewarded mainly for
  114. telling a good story, rather than for being right. (By "right" I include
  115. not only being literally correct, but also being on the right track, or
  116. enabling work on the right track.)  Publications, grants, and tenure are
  117. based what other insiders think today, independent of whether one's
  118. ideas and results are proved correct or valuable later.  Even for
  119. researchers with a good track record, grant proposals must usually
  120. describe in some detail exactly what will be discovered and how; true
  121. exploratory work is done on the sly.  This emphasis on story-telling
  122. rewards the eloquent, who know how to persuade by ignoring evidence that
  123. goes against their view, and by other standard tricks [Cia].
  124.  
  125. Admittedly, someone who has published an unusual idea that has proven
  126. right is thought of more highly, all else being equal.  But all else is
  127. usually not equal.  Outsiders find it hard to get an unusual idea
  128. published, and being able to say "I told you so" is of little help to
  129. academics who have failed to gain tenure.  The powerful often get credit
  130. for the successes of those under them [Re].  Only in the most
  131. experimental fields, where feedback is direct and frequent, can we
  132. expect people who are disliked -- but usually right -- to be rewarded
  133. through informal reputations.
  134.  
  135. Perhaps our biggest problem is the distortion evident when a science
  136. question becomes relevant for public policy, as in the recent debates
  137. over "Star Wars" or the greenhouse effect.  The popular media tend to
  138. focus on those scientists prone to hyperbole.  An honest consensus of
  139. relevant experts is often lost from public view, as advocates on each
  140. side accuse the other of bias and self-interest.  Public policy can
  141. suffer dramatically as a result, a consequence that becomes more serious
  142. as the pace of technological change quickens.
  143.  
  144. On the whole, current academic institutions seem less than ideal, with
  145. incentives that reward being popular, fashionable, and eloquent, instead
  146. of being right.
  147.  
  148. INCENTIVES MATTER Are these complaints just sour grapes?  Those who do
  149. well by an existing system tend to believe problems are minor.  But even
  150. if the best ideas eventually win, we should worry if the people who
  151. advocate those ideas don't win.  Good intentions and culture can only go
  152. so far in countering bad incentives; if you must publish or perish, you
  153. will do what it takes to publish (or perish).
  154.  
  155. The social organization of any human effort can have a tremendous effect
  156. on its efficiency.   Consider that different past societies with
  157. different ways of organizing science have had very different rates of
  158. scientific progress; compare Europe with China over the last five
  159. centuries.  Our rate of progress may be less than 2% of what it could be
  160. [Be].
  161.  
  162. Are we wasting precious resources?  Imagine what would happen if we used
  163. academic peer review to decide what products to manufacture.  Proposals
  164. for new products would be reviewed anonymously by powerful people who
  165. produce similar products.  These reviewers would pass judgement without
  166. taking any personal risk, and those judged favorably would win
  167. regardless of how useful their product turned out to be.
  168.  
  169. I much prefer our current business system, with all of its problems,
  170. where investors must take a personal risk when they endorse a product.
  171. Institutions like the stock market are comparatively egalitarian and
  172. flexible, allowing most anyone to participate in the ongoing debate
  173. about the profit potential of any public business or the relative
  174. potential of various industries, management styles, etc.  Why can't we
  175. have academic research institutions more like this?
  176.  
  177. ACADEMIC REFORMS Most efforts to improve academic institutions focus on
  178. incremental reform within the existing peer review framework.  Should
  179. reviewers be anonymous?  Should submissions be anonymous?  How many
  180. people should review each proposal?
  181.  
  182. Occasionally someone proposes a more radical reform within the current
  183. framework.  The surprising lack of agreement among reviewers [Cic] has
  184. lead some [Gi] to suggest we fund equally or randomly among "qualified"
  185. applicants, and let everything be published.  Conversely, the fact that
  186. a small fraction of scientists receive most citations [Co] has lead some
  187. [By] to suggest that we simple give $1M a year, no strings attached, to
  188. the top thousand scientists, chosen by an iterated popularity poll.
  189. Some have suggested universities and private labs be funded in
  190. proportion to their publication [Ro] or citation [Ts] count.  And some
  191. [Tu] advocate prizes, once a central method for funding research [He].
  192. Still others suggest scrapping the whole thing, abolishing tenure [SmP]
  193. or government funding [Fe,Wa] in favor of some existing alternative like
  194. private patrons, popular media, patents, or research tax credits.
  195.  
  196. Once in a while a whole new social institution is proposed.  Science
  197. courts [Kan] (also called "scientific adversary procedures") were
  198. invented to blunt hyperbole on science controversies by using court-like
  199. proceedings to encourage cross-examination and to document areas of
  200. agreement.  Hypertext publishing [Dr,Han88] imagines an electronic
  201. publishing medium where any critic could directly link a criticism to
  202. any published item, and where readers could decide what is worth reading
  203. by have software automatically combine the direct evaluations of
  204. previous readers they respect.
  205.  
  206. In this paper I propose a new academic institution, tentatively called
  207. "idea futures", intended to overcome some of the limitations of existing
  208. alternatives.  It is utopian in the sense of describing a coherent
  209. vision of how things might be rather different, but hopefully practical
  210. in the sense of considering what could go wrong and how to start small.
  211.  
  212. WHAT WE WANT Before considering specific mechanisms, let us reflect a
  213. moment on what we want from academic incentives.  We want to encourage
  214. honesty and fair play; the game should be open to anyone to prove
  215. him/herself.  Patrons who fund research, either private foundations or
  216. governments, presumably want research to be directed toward the academic
  217. subjects and questions of interest to those funders.  (Patrons also
  218. include the researchers themselves, to the extent that reduced salaries
  219. are understood to be in exchange for some research autonomy.)  On
  220. controversial questions, we want a clear measure of the current opinion
  221. of relevant experts, a measure which political advocates could not
  222. easily distort.  And those who contribute to such a measure should have
  223. clear incentives to be careful and honest.
  224.  
  225. Presumably we want as much progress as possible per effort invested, at
  226. least in situations where the following notion of "progress" makes
  227. sense.  Consider a well-posed question, such as "Is the Earth basically
  228. spherical?", with a handful of possible answers (such as "No, it's
  229. flat").  Experience indicates that, with enough study and evidence, one
  230. of the answers will eventually stand out as best to most anyone who
  231. considers the question carefully.  At least this seems to happen for
  232. most questions that have been traditionally labeled "scientific";
  233. questions about the morality of abortion or the nature of God may not
  234. fare as well.  Where there is such a limiting "right" answer, "progress"
  235. can mean the rate at which general scientific opinion converges to that
  236. answer.  {footnote: This definition of progress is more objective than
  237. citation counts [Co], and hopefully avoids debates about whether more
  238. knowledge is good, or whether there is really an ultimate truth.}
  239.  
  240. Translating these goals to an individual level, we want our institutions
  241. to reward academics for pushing scientific opinion toward the "right"
  242. answer, presumably by somehow increasing their reputation, influence, or
  243. resources.  Let us imagine an academic who, after some reflection or
  244. observation, comes to a tentative conclusion which he/she would like
  245. others to consider.  If most everyone already agrees with this
  246. conclusion, even without seeing the new supporting evidence or analysis,
  247. the academic should receive little credit for just making an "obvious"
  248. claim.
  249.  
  250. However, credit should be possible if the claim is surprising, i.e., if
  251. people who have not yet seen the evidence are not yet willing to agree.
  252. If, upon reviewing the evidence, most everyone now agrees with the
  253. surprising claim, then the academic should certainly receive some
  254. credit.  And, in fact, peer review can handle this case.  But what if
  255. there is not uniform agreement?  It still seems that the academic should
  256. be rewarded, if this surprising claim is eventually born out.  And
  257. others who supported this claim in the face of disagreement should also
  258. gain credit [Led], since they helped push the general opinion in the
  259. right direction.
  260.  
  261. Why shouldn't savvy academics now win credit by supporting as many
  262. claims as possible, or by multiplying controversies?  Clearly they
  263. should risk losing credit when they are wrong, so that credit is in some
  264. ways conserved.  The ratio of possible loss to gain should depend on how
  265. unusual one's position is.  Siding with the majority and being right
  266. should gain one less than siding with a minority and being right.  The
  267. total amount gained or lost should depend on how much of their
  268. reputation each academic has chosen to stake on this issue, as well as
  269. on how interesting the issue is to the ultimate research funders.
  270.  
  271. In summary, part of what we want from academic incentives is a fair game
  272. for staking our reputation, so that on questions of interest to funders,
  273. we converge as fast as possible to the "right" answer.
  274.  
  275. THE PROPOSAL
  276.  
  277. Surprising as it may seem, such a social institution exists.  It is
  278. relatively simple, cheap, decentralized, and egalitarian.  It could
  279. create a consensus on disputed science questions that would be clear,
  280. expert, honest, and self-consistent across a wide range of issues.  This
  281. consensus should respond quickly to new information, and predict at
  282. least as well as any other co-existing consensus mechanism.  It is
  283. well-grounded in our best theories of decision and incentives.
  284.  
  285. And it is ancient.  We need only revive and embellish a suggestion made
  286. back during the utopian scientific revolution.  Chemical physicians,
  287. excluded by the standard physicians from teaching in the British
  288. schools, repeatedly offered challenges like the following (circa 1651):
  289.  
  290.   Oh ye Schooles. ... Let us take out of the hospitals, out of the 
  291.   Camps, or  from elsewhere, 200, or 500 poor People, that have Fevers, 
  292.   Pleurisies, etc.   Let us divide them into halfes, let us cast lots, 
  293.   that one halfe of them may  fall to my share, and the other to yours; 
  294.   ... we shall see how many Funerals  both of us shall have: But let the 
  295.   reward of the contention or wager, be 300 Florens, deposited on both 
  296.   sides: Here your business is decided. [De]
  297.  
  298. They proposed to bet on their medical therapies, apparently believing
  299. bets to be a useful augmentation of the existing academic incentives!
  300. Bets are a long-established and robust reputation mechanism, widely seen
  301. as a cure for excessive verbal wrangling; you "put your money where your
  302. mouth is".  In science and elsewhere, phrases like "you bet" are
  303. standard ways to express confidence.  Offers to make token bets are
  304. particularly compelling, and scientists of equal stature often make and
  305. publicize such bets, with recent bets on resource depletion, computer
  306. chess, black holes [Hal], solar neutrinos, nuclear weapon yields [Ev],
  307. and cold fusion [Gar,Lew,WSJ].
  308.  
  309. Nor is gambling foreign to science funding.  King Charles II, founding
  310. patron of the Royal Society of London, was fond of laying wagers on the
  311. outcome of the Society's experiments [ShS].  Until 1830, public
  312. lotteries funded Colombia, Harvard, and Yale [Gei].  In 1872 Leland
  313. Stanford, founder of Stanford University, hired Eadweard Muybridge to
  314. help win his bet that a trotting horse has all four legs off the ground
  315. at some point; in the process Eadweard invented moving pictures [Jac].
  316.  
  317. Consider the example of Piers Corbyn, a London astrophysicist who has
  318. been unable to get academic meteorologists interested in his unusual
  319. theory of long-term weather cycles [NS].  Since June 1988 he has been
  320. making bets to gain publicity, betting against the bookmaker William
  321. Hill, who uses odds posted by the British Metrological Service.  And he
  322. has been winning.  Over the last 26 months (4/89-5/91), Corbyn has made
  323. at least 9 bets a month (and averaged over 20 bets a month) and has won
  324. 80% of these bets, gaining an average rate of return of over 25% per
  325. bet.  (Depending on what independence you assume between bets in a given
  326. month, the chance of this happening randomly is between one in 400 and
  327. one in 1050.)  Yet the Service still refuses to take Piers seriously, or
  328. make even token bets against him.  Which doesn't seem quite fair; hasn't
  329. Pier earned the right to be considered?  William Hill has taken on the
  330. bets for the publicity, but is tired of losing, and has adjusted their
  331. odds accordingly.  Why shouldn't these be the odds used for official
  332. British agricultural policy, instead of the Service's predictions?
  333.  
  334. Or consider Julian Simon, a population and natural resource optimist,
  335. who found he could not compete for either popular or academic attention
  336. with best-selling doomsayers like Paul Ehrlich.  So in 1980 Simon
  337. challenged Ehrlich to bet on whether the price of five basic metals,
  338. corrected for inflation, would rise or fall over the next decade.
  339. Ehrlich accepted, and Simon won, as would most anyone who bet that way
  340. in the last two centuries.  This win brought Simon publicity [Ti], but
  341. mostly in the form of high-profile editorials saying "Yeah he won this
  342. one, but I challenge him to bet on a more meaningful indicator such as
  343. ..."  In fact, however, not only won't Ehrlich bet again, though his
  344. predictions remain unchanged, but none of these editorial writers will
  345. actually put their money where there mouths are!  And the papers that
  346. published these editorials won't publish letters from Simon accepting
  347. their challenges [Si].  Shouldn't Simon's open challenges count as much
  348. as best-sellers in setting environmental policy?
  349.  
  350. If the primary way that academics are now rewarded for being right,
  351. rather than popular, is an informal process for staking their
  352. reputation, which has various biases because of its informality, and if
  353. we want a better reputation game, why not literally make bets and
  354. formalize the process?
  355.  
  356. Imagine a betting pool or market on most disputed science questions,
  357. with the going odds available to the popular media, and treated socially
  358. as the current academic consensus.  Imagine that academics are expected
  359. to "put up or shut up" and accompany claims with at least token bets,
  360. and that statistics are collected on how well people do.  Imagine that
  361. funding agencies subsidize pools on questions of interest to them, and
  362. that research labs pay for much of their research with winnings from
  363. previous pools.  And imagine that anyone could play, either to take a
  364. stand on an important issue, or to insure against technological risk.
  365.  
  366. This would be an "idea futures" market, which I offer as an alternative
  367. to existing academic social institutions.  Somewhat like a corn futures
  368. market, where one can bet on the future price of corn, here one bets on
  369. the future settlement of a present scientific controversy.  This is
  370. admittedly an unusual (though not entirely original
  371. [Bru,Ho81,Ho84,Lea,So]) suggestion; but consider what might happen.
  372.  
  373. SCENARIOS
  374.  
  375. CONTINENTAL DRIFT In 1915 German meteorologist Alfred Wegener published
  376. his theory of continental drift, for which he had collected extensive
  377. evidence.  But contemporaries considered his theory to be "impossible",
  378. and Wegener died an intellectual outcast in 1930 [Mar]. Yet in the
  379. 1960's his theory began to be taken seriously, and is now the
  380. established view.  Wegener eventually gained fame, but overall academia
  381. seems to discourage activity like his.  Some of Wegener's peers, for
  382. example, probably found his thesis plausible, but decided that to say so
  383. publicly would be a poor career move.
  384.  
  385. With idea futures, Wegener could have opened a market for people to bet
  386. on his theory, perhaps to be judged by some official body of geologists
  387. in a century.  He could have then offered to bet a token amount at, say,
  388. 1-4 odds, in effect saying there was at least at 20% chance his claim
  389. would be vindicated.  His opponents would have had to accept this
  390. estimate, and its implications about the importance of Wegener's
  391. research, or they would have to bet enough to drive the market odds down
  392. to something a little closer to "impossible".  They could not suppress
  393. Wegener merely by silence or ridicule.
  394.  
  395. As Wegener increased his stake, buying more bets to move the price back
  396. up, his opponents would hopefully think just a little more carefully
  397. before betting even more to move the price back down.  Others might find
  398. it in their interest to support Wegener; anyone who thought the
  399. consensus odds were wrong would expect to make money by betting, and
  400. would thereby move the consensus toward what they believe.  Everyone
  401. would have a clear incentive to be careful and honest.
  402.  
  403. The market would encourage more research related to continental drift,
  404. as one could make money by being the first to trade on new relevant
  405. information. Eventually the evidence would more clearly tip in Wegener's
  406. favor, and the price of his bets would rise.  Wegener, or his children,
  407. could then sell those bets and reap some rewards.  While those rewards
  408. would not make up for years of neglect, at least he would get something.
  409.  
  410. As the controversy became settled, and opinions converged, people would
  411. gradually sell and leave the market.  Few people, if any, need be left
  412. for the final judging, which could usually be avoided (using mechanisms
  413. to be described below).
  414.  
  415. COLD FUSION A more recent controversy began in March 1989, when Pons and
  416. Fleishman announced "fusion in a jar" at a dramatic press conference.
  417. In the months that followed, media aftershocks of confirmation attempts
  418. were tracked by thousands of scientists and others, who argued with each
  419. other about the chances of cold fusion being real.  Proposals to bet
  420. came up often, even in the public debates. Critics, uncomfortable with
  421. airing scientific disputes in public, complained that Pons and Fleishman
  422. broke the rules by going to the popular media instead of through normal
  423. peer review channels, unfairly gaining extra attention and funding.
  424. Supporters countered that popular media spread information quickly to
  425. other scientists; cold fusion, if right, was too important to wait for
  426. normal channels.
  427.  
  428. In the journal Science, Robert Pool speculated that a market in cold
  429. fusion might have gone something like Figure 1 [Poo].  If there really
  430. had been a betting market, then there really would have been a market
  431. price that journalists like Pool could publish as news.  A table of
  432. going prices might appear on the science page in the newspaper, much
  433. like the stock page in the business section, conveying current
  434. scientific opinion better than the current "balanced" interviews with
  435. extremists on all sides.  It's been suggested [Ze] that the added
  436. information in betting market prices might have helped resolve the
  437. debate more quickly.
  438.  
  439.                       FUSION CONFIDENCE INDEX
  440.                       
  441.                 Georgia confirms  Russia heat    Stanford 
  442.                                |  neutrons       confirms
  443.    Announce fusion    TexaxAM  |  |              |            
  444.    in bottle          confirms |  |   U.Wash     *             
  445.       |         Hungarian  |   |  *   tritium    ***           
  446.       | BYU     neutrons   |   *** *   |         *  *          
  447.       | confirms     |     |  *    *   *        *    **        
  448.        \    |        |      * *     * **        *      *****   
  449.         \   *        |     * *       *  *       *              
  450.          ** **       *     *            *      *               
  451.         *  *  *     * *   *   Georgia    *     *               
  452.        *       *    * ** *    reverses---*     *              
  453.      **        **  *    *                 *   *             
  454.                * * *    |        TexaxAM  *   *              
  455.                   *  MIT sees    hedges----*  *              
  456.                      nothing                **                
  457.  
  458.        Mar23      Apr3     Apr10     Apr14     Apr18         
  459.  
  460.   Figure 1  A Hypothetical Market in Cold Fusion (Science 28Apr89)
  461.  
  462. There needn't be a conflict between going through slow proper channels
  463. and getting the word out, if a fast market were a proper channel.  The
  464. effect of staged media events might be reduced as it might not be news
  465. if the price didn't change; advocates would have to convince, not the
  466. average listener, but those people willing to make bets.  Remaining
  467. biases, such as the overconfidence evident in figure 1, would be reduced
  468. by technical traders and other trading specialists.
  469.  
  470. Cold fusion businesses would have been less risky to start.  As it was,
  471. a new fusion business had to bet both that cold fusion was real, and
  472. that they were the best group to develop and market it in that case.
  473. With idea futures they could, by both starting a business and betting
  474. against cold fusion (essentially taking out insurance), really only be
  475. betting on their ability to develop cold fusion if it were real.
  476.  
  477. Insights from a great many people whose opinions on the cold fusion
  478. controversy were ignored, such as inarticulate folks without Ph.Ds,
  479. could have been integrated in a decentralized manner.  Popular play
  480. would end up subsidizing professional efforts on questions of popular
  481. interest, offering more "direct democracy" in setting research
  482. priorities.
  483.  
  484. NEUTRINO MASS Betting markets could also function in the absence of
  485. overt controversy, as in the following (hypothetical) story.
  486.  
  487. Once upon a time the Great Science Foundation decided it would be a
  488. "good thing" to know the mass of the electron neutrino.  Instead of
  489. trying to figure out who would be a good person to work on this, or what
  490. a good research strategy would be, they decided simply to subsidize
  491. betting markets on the neutrino mass.  They spent millions.
  492.  
  493. Soon the market odds were about 5% that the mass was above 0.1eV, and
  494. Gung Ho Labs became intrigued by the profits to be made.  They estimated
  495. that for about $300K spent on two researchers over 3 years, they could
  496. make a high confidence measurement of whether the mass was above 0.1eV.
  497. So they went ahead with the project, and later got their result, which
  498. they kept very secret.  While the market now estimated the chance of a
  499. mass over 0.1eV at 4%, their experiment said the chance was at most
  500. 0.1%.
  501.  
  502. So they quietly bought bets against a high mass, moving the price down
  503. to 2.5% in the process.  They then revealed their results to the world,
  504. and tried their best to convince people that their experiment was solid.
  505. After a few months they mostly succeeded, and when the price had dropped
  506. to 0.7% they began to sell the bets they had made.  They made $500K off
  507. of the information they had created, which more than covered their
  508. expenses to get that information.
  509.  
  510. If Gung Ho Labs had failed to convince the world of their results, they
  511. would have faced the difficult choice of quitting at a loss, or holding
  512. out for the long-term.  A careful internal review would probably be
  513. conducted before making such a decision.
  514.  
  515. Internally, Gung Ho would be free to use whatever organizational
  516. structures it found effective; even peer review, tenure, and fixed
  517. salaries.  The two researchers need not risk their life savings to be
  518. paid for their efforts.  But the discipline of the external market
  519. should keep these internal institutions from degenerating into mere
  520. popularity contests.
  521.  
  522. KILLER PEANUT BUTTER Once upon another time, Munchem Biolabs found
  523. compelling evidence that peanut butter was more deadly than most
  524. pesticides, a conclusion that Lunch Industries Exclusive (LIE) wanted
  525. desperately to suppress.  LIE's usual procedure was to fund a bunch of
  526. competing studies to come to opposite conclusions, which usually kept
  527. the waters muddy enough that legislators and customers would ignore it
  528. all.  But this time they had to deal with an idea futures market on the
  529. question, and the public was beginning to take the odds in such markets
  530. seriously.
  531.  
  532. Munchem had moved the market odds of deadly peanut butter up rather
  533. high.  LIE now had two choices; either they could use overwhelming cash
  534. to move the odds back down, or use competing studies, advertising, etc.
  535. to persuade others to bet on their side.
  536.  
  537. If they bet alone, they would know they were throwing their money away
  538. with no obvious limit on future spending.  Not only might Munchem find
  539. allies, but LIE employees who knew they were bluffing might be tempted
  540. to pick up a little free money with some anonymous bets.  If word of
  541. Lunch's bluff got out, as insider information often does, investors
  542. would flock in and wipe out the effect of LIE's bets.
  543.  
  544. If LIE tried to throw away other people's money through a persuasion
  545. campaign, they would face a market dominated, as most liquid markets
  546. are, by battle-hardened speculators.  These investors, not easily
  547. persuaded by clever jingles, would quickly hook up with research
  548. insiders, who generally know which labs tend to find whatever results
  549. their customers want.
  550.  
  551. So in the end, Lunch Industries accepted the market odds, and began
  552. research on non-toxic peanut butter.
  553.  
  554. PROCEDURES
  555.  
  556. Rather than just present an abstract utopian vision of market-based
  557. academic incentives, this paper aims to consider in some detail what
  558. problems might arise and possible approaches for dealing with them.  The
  559. following is a core set of procedures tentatively selected to deal best
  560. with known problems, a core that will be expanded upon later in this
  561. paper. No doubt, experience with real idea futures markets will show
  562. many of these suggestions to have been naive.  I offer them primarily to
  563. make plausible the idea that betting markets could be applied to a much
  564. wider range of scientific questions than is presently considered
  565. feasible.  (This section is somewhat dense, and may be profitably
  566. skimmed on a first reading.)
  567.  
  568. ASSETS Imagine that John bets Mary $5, at even odds, that it will rain
  569. next Monday. Since they don't entirely trust each other, John and Mary
  570. put the bet in writing and each give $5 to Frank, a trusted third party.
  571. John has essentially paid $5 for an I.O.U. that says "Worth $10 If Rain
  572. Monday", since if he wins he gets $5 from Mary and his own $5 back.
  573. Mary's I.O.U. says "Worth $10 If Not Rain Monday".  On Tuesday one of
  574. them can cash in their I.O.U. for $10 from Frank.
  575.  
  576. This standard betting scenario can be improved by breaking it into
  577. different transactions; first create the I.O.U.s and then sell them.
  578. Replace Frank with a stable financial institution, let's call it a
  579. "bank", which will sell a pair of "$10 if rain", "$10 if not rain"
  580. coupons to anyone for a price of $10.  The bank takes no risk, since
  581. exactly one of the coupons will be worth $10 in the end.  And since the
  582. bank holds the $10 in the meantime, it can afford to offer interest on
  583. the $10, and perhaps pay a local meteorologist to be an impartial judge.
  584. Now Mary can first buy a coupon pair from the bank for $10 and then
  585. offer to sell her "$10 if rain" coupon to John or anyone for $5,
  586. retaining the "$10 if not rain" for herself.
  587.  
  588. A central clearinghouse for such offers, which matched compatible offers
  589. and insured that traders made good on their offers, would always hold a
  590. best current offer to sell and to buy.  If the transaction costs of
  591. processing an offer through the clearinghouse were small, as current
  592. technology allows, then the "spread" between these offers could be quite
  593. small, leaving a going "market price".  A going price of $3.20 for "$10
  594. if rain Monday" would represent a temporary consensus of a 32% chance of
  595. rain Monday.
  596.  
  597. In general, these markets trade assets of the form "X if A" (often
  598. called "contingent assets"), where X is some pre-existing "base" asset
  599. and A is one of a set of mutually exclusive claims that some judging
  600. organization agrees, eventually, to choose from.  The base X can be any
  601. stock, bond, currency, commodity, or even another compatible contingent
  602. asset.  The set of claims constitutes a "question", and each claim is
  603. one possible answer to the question.  To enable trading on a question,
  604. we require an agreement between several parties - an author, a judge,
  605. and one or more banks, registries, clearinghouses, and randomness
  606. checkers.
  607.  
  608. An author carefully words a set of claims, and a judging organization
  609. agrees if necessary, to offer a verdict in favor of one of these claims
  610. at some, perhaps indirectly specified, date.  Registries hold records of
  611. public, i.e. not anonymous, trades made at clearinghouses.
  612. (Clearinghouses may be required to hold additional private records of
  613. all trades, available to be subpoenaed by criminal investigators.)
  614.  
  615. Consider a question with possible answers {A,B,...}.  Any bank
  616. authorized in the agreement on that question can "split" any allowed
  617. base X (usually anything) into the assets {"X if A", "X if B", ...}, or
  618. "join" those assets back into X.  In the example above, $10 was split
  619. into "$10 if rain" and "$10 if not rain".  The bank is trusted to report
  620. the net effect of these transactions to a central agent, who keeps track
  621. of the net "market capital" that has been split along this question.
  622.  
  623. On the specified date, and a short wait after a public announcement, the
  624. judges are given an agreed-upon judging-fee in order to study the
  625. question and render their verdict.  Verdicts assign a percentage of
  626. validity to each of the possible question answers.  If the verdict is
  627. 98% in favor of A, then banks are authorized to let people exchange
  628. their "X if A" assets for 98% of X.
  629.  
  630. The judging-fee is obtained from the banks, who devalue the current
  631. assets contingent on that question by some percentage, a percentage
  632. which can be no more than a pre-specified max-judging-percentage.  This
  633. devaluation creates an incentive for traders to "settle out of court"
  634. and sell before the judging date.
  635.  
  636. What if there is too little capital in the market to support the
  637. required judging fee?  John and Mary's market only has $10 in it, and
  638. with a 10% max-judging-fee, only $1 is available for judging, short of
  639. the $5 a meteorologist judge might require.  In this case we can hold an
  640. "audit lottery" [Pol]. {footnote: This name is suggested by the way an
  641. auditor might randomly select expense reports for more careful
  642. scrutiny.} The current market capital, $10, is gambled with whomever
  643. offers the best price, among those approved by the randomness checker.
  644. If the gamble is won, every asset contingent on this question increases
  645. in value, resulting in enough market capital for judging to proceed, in
  646. this case $50.  If the gamble is lost, all such assets become worthless
  647. and judging is not needed.  {footnote: Investors can insure against the
  648. added risk audit lotteries impose by putting money into an pot to be
  649. gambled in the same lottery, but on the other side.}
  650.  
  651. Judges can be given more flexibility to deal better with uncertainties
  652. regarding when a question will be judgeable and how much that will cost.
  653. For example, the max-judging-percentage could be spent in discrete
  654. units, each with a specific percentage-unit and fee-unit.  After
  655. spending each percentage-unit, the judges would have the choice to
  656. postpone judging to a later date and/or raise the next fee-unit.  If
  657. necessary, an audit lottery would be held before each new unit.
  658.  
  659. If desired, judges can also be given a direct financial incentive to be
  660. careful and honest.  "Appeals" markets can be created on the same
  661. question, but judged by an independent group much later and/or with a
  662. much higher judging-fee.  For a limited period after a verdict is
  663. announced, an amount, up to a fixed fraction of the original
  664. judging-fee, would be spent trying to move the price in the appeals
  665. market toward the verdict specified.  Judges would end up with some
  666. contingent assets saying their verdict would be upheld in the appeals
  667. market, assets they could sell immediately, at a loss, if they so chose.
  668.  
  669. Idea futures markets need no central management.  Anyone could author a
  670.  
  671. claim on any subject of interest to them, contract with different
  672. judging groups to judge that claim on different dates, and allow
  673. different banks to deal in each question.  And anyone should be able to
  674. open a clearinghouse to sell any asset.  All of these groups could
  675. compete openly for the attention and respect of investors.
  676.  
  677. INVESTORS Investors could be as diverse as they are in current markets,
  678. each focusing on some specialty while avoiding risk from other areas.
  679. For example, if the market odds are "incoherent", i.e., deviate from the
  680. standard axioms of probability, a trader who corrects that deviation can
  681. make better than the average rate of return without significant risk.
  682. Therefore coherence specialists should keep the market consensus roughly
  683. consistent over a wide range of subjects.  Similarly, technical traders
  684. would keep the pattern of price changes close to the ideal random walk
  685. [Mal].  The market odds should also quickly reflect information
  686. contained in any co-existing consensus measures, such as opinion polls
  687. or reports of elite committees, as traders could make easy money if
  688. alternative measures were reliably better predictors than the market.
  689.  
  690. A contingent asset, like "X if F", that is split again creates
  691. conjunctive contingent assets like "X if F and A".  Conjuncts which
  692. combine many claims may be popular, since they offer investors the
  693. greatest expected return.  Conjunctive assets also allow one to bet the
  694. conditional probability of A given F and remain insensitive to the
  695. verdict on F.  In this way diverse traders, each of whom has only local
  696. knowledge, could manage a large network of dependencies such as the
  697. currently popular "Bayes net" models [Pe].
  698.  
  699. SOCIAL ATTITUDES Some new social attitudes toward these new markets are
  700. important elements of the envisioned approach.  As with current
  701. financial markets, the market odds should be treated as the current
  702. social consensus on a question by popular media and policy makers.
  703. While one may of course disagree with this consensus in conversation, it
  704. is not impolite for others to inquire whether one who so disagrees has
  705. made investments commensurate with their wealth and the fuss they are
  706. making.  People who do so invest should receive the same sort of social
  707. credit now granted to "do-gooder" advocates who devote personal
  708. resources to changing current opinion on some important issue.  Like
  709. Phileas Fogg, the hero of Vernes Around the World in Eighty Days, "a man
  710. who rather laid wagers for honor's sake than for the stake proposed"
  711. [Ve], these investors should not be treated as mere risk-loving
  712. gamblers.
  713.  
  714. Social credit should also go to philanthropists who choose to subsidize
  715. a market on some important question.  By funding an automatic
  716. inventory-based [St] market-maker, which always offers to buy or sell at
  717. prices determined solely by its current inventory, one gives away money
  718. only to those who move the market price in the direction of its final
  719. verdict.
  720.  
  721. Reputation scores could be computed from each person's public trades,
  722. recorded at registries.  A trade is considered "public" if the trader
  723. committed at trading time to a date at which the trade would be publicly
  724. revealed, and that date has passed.  One simple reputation score would
  725. be the ratio of the current market value of assets held to their value
  726. when purchased, corrected for a few distortions.  People with high
  727. reputation scores should be respected for having been right against the
  728. crowd, and such scores might even compete with G.P.A.s or number of
  729. papers published as an evaluation measure.
  730.  
  731. OBJECTIONS
  732.  
  733. The main difference between "blue sky" fantasies and serious but radical
  734. suggestions is in how well they handle the details.  If you are like
  735. most readers, you will by now have thought of one or more problems with
  736. or objections to idea futures.  If so, you are encouraged to scan this
  737. section and go directly to the issues of concern to you.  (Most of these
  738. issues have been raised by at least three independent commentators in
  739. previous discussions.)
  740.  
  741. ISN'T GAMBLING ILLEGAL?  Yes, betting markets on science questions
  742. appear to be only legal in Great Britain, where they are highly
  743. regulated.  Even Nevada, which allows sports betting, prohibits general
  744. betting to avoid scandals that might "taint" the gambling industry.
  745. Which is a shame because most of the arguments against betting,
  746. discussed below, do not apply well to science betting.  We allow
  747. scattered markets that give us rather good consensus estimates on horse
  748. races and football teams, yet not on important science and technology
  749. questions!  In the long term perhaps we can persuade legislators to
  750. allow science bets because of their extra benefits and reduced problems.
  751. Science betting certainly seems easier to justify than the currently
  752. popular regressive taxation through state lotteries.
  753.  
  754. ISN'T BETTING A USELESS ZERO-SUM GAME?   A standard argument for making
  755. betting illegal is to keep people from wasting their energies in
  756. unproductive activities.  The only obvious value in betting on dice
  757. throws is entertainment, but laws to prohibit this usually also prohibit
  758. much more.  Life insurance, joint stock companies [Bre], and commodity
  759. futures markets [Ros] were all prohibited by anti-gambling laws until
  760. advocates managed to obtain exemptions.
  761.  
  762. Being monetarily zero sum does not make betting useless.  Betting
  763. markets allow traders to reduce risk, and create informative prices.  In
  764. liquid markets most of the trading, liquidity, and price rationalization
  765. comes from speculators, for whom the market is basically a betting game.
  766. Buying any particular stock in the stock market, for example, is
  767. basically a bet in a zero-sum game when compared to investing in the
  768. standard "market" combination of all assets in the same tax and risk
  769. category.  (While, if the prices are irrational, such bets may help the
  770. economy as a whole, this "externality" also benefits people not betting
  771. on that question.)
  772.  
  773. In fact, a standard way to analyze financial portfolios is to break them
  774. into contingent assets, each of which has value in only one possible
  775. world [ShW].  A "complete" market, where one can bet on anything, is
  776. best, allowing investors to minimize risk and maximize expected return
  777. [La].
  778.  
  779. Science bets would not only allow corporations to more easily insure
  780. against technological risk, but they would create prices embodying the
  781. sort of valuable information that governments now fund research to
  782. obtain.  When the betting stakes are invested in stocks, the money is
  783. hopefully being put into productive use by those companies.  Therefore,
  784. ignoring transaction costs and judging fees, the average rate of return
  785. of contingent assets split from stocks would be the same as the return
  786. on those stocks.
  787.  
  788. DOES ANYBODY EVER BET THIS WAY?  Liquid markets in contingent assets are
  789. a somewhat different betting mechanism from the usual bookies or
  790. pari-mutuels.  But they are not untried.  Such markets are widely used
  791. to teach MBA students about how markets work [Fo], and are usually done
  792. on elections.  Financial traders sometimes use them to bet on sports.
  793. And I have developed a board game where players use such a market to bet
  794. on a murder mystery as it unfolds.  Most ordinary people learn the
  795. mechanism very quickly.
  796.  
  797. WHAT ABOUT COMPULSIVE GAMBLING?  About 2% of the population seems unable
  798. to resist the temptation to risk more than they can afford to lose [APA]
  799. in casinos, racetracks, and high risk financial markets.  Lost in the
  800. thrill of "action" and the hope that all of their financial worries will
  801. soon be over, they often regret their excess later, and resort to
  802. desperate measures, like theft, to pay debts.
  803.  
  804. Compulsive gambling is encouraged by advertising and easy access to
  805. games with a quick and possibly large payoff.  British law reduces this
  806. problem by requiring casino players to apply 48 hours in advance, by
  807. allowing them to sign up on lists of people to be excluded from all
  808. casinos, and by forbidding youth and on-site alcohol, entertainment, and
  809. credit [Ke].  Margin limits in financial markets serve some similar
  810. functions.
  811.  
  812. Governments may impose similar rules to discourage compulsive gambling
  813. in idea futures, though it is important that any advertising
  814. restrictions not prevent the wide dissemination of current consensus
  815. odds on important issues.  More importantly, unless options (or
  816. investments on margin) are offered, science questions are generally too
  817. long term to be a problem, offering no more "action" than long-term
  818. stock investments.  Traders who regret their purchase a few days later
  819. can sell and get most of their money back.  And, given that many other
  820. options markets exist, it is not clear that allowing science options
  821. would increase opportunities for compulsive risky investing.
  822.  
  823. ------------------------------
  824.  
  825. End of Space Digest Volume 15 : Issue 232
  826. ------------------------------
  827.