Методологические ограничения бенчмарков для венчурных предсказаний

VCBench имеет важные ограничения, влияющие на интерпретацию результатов. В выборке 9% успешных фаундеров против 1.9% в реальности — это смещение может завышать точность моделей. VC в реальности работают с пре-фильтрованной выборкой проектов, а не со всеми стартапами подряд, поэтому их более низкая точность может объясняться другими условиями задачи, а не меньшей компетентностью. Данные из LinkedIn/Crunchbase также могут содержать систематические смещения.

Связи

• 20210115_1065 Измеримость как условие существования — Оба о критической важности корректных метрик и измерений для валидности выводов
• 20190409_0414 Убывающая отдача от добавления моделей — Оба анализируют ограничения предсказательных моделей и точности прогнозирования
• 20240210_2211 Ревизия решений при недостатке фокуса — Оба о необходимости критической проверки выводов при искажающих факторах
• 20240527_0727 Лингвистический фрейминг для преодоления зашоренности — Оба о том, как фрейминг и постановка задачи влияют на результаты

---

Источник: Telegram, 2025-10-14