ভক্সের ফিউচার পারফেক্ট দল ২০২৫ সালের শুরুতে করা ২৫টি পূর্বাভাসের পুনর্মূল্যায়ন করেছে, যেখানে দেখে গেছে ১৯টি ভবিষ্যদ্বাণী সত্য হয়েছে, আর চারটি হয়নি। প্রতি বছর ৩১শে ডিসেম্বরে এই বার্ষিক অনুশীলনটি করা হয়। এখানে পূর্বাভাসের যথার্থতা যাচাই করা হয় এবং প্রতিটি পূর্বাভাসের ক্ষেত্রে দলের আত্মবিশ্বাসের স্তর নির্দেশ করে সম্ভাব্যতার হার নির্ধারণ করা হয়।

দলটি একটি পূর্বাভাসকে "সঠিক সিদ্ধান্ত" হিসেবে বিবেচনা করে যদি ৫০ শতাংশের বেশি সম্ভাবনার কোনো ঘটনা ঘটে, অথবা যদি ৫০ শতাংশের কম সম্ভাবনার কোনো ঘটনা না ঘটে। বিপরীতভাবে, কোনো পূর্বাভাসকে ভুল ধরা হয় যদি ৫০ শতাংশের বেশি সম্ভাবনার কোনো ঘটনা বাস্তবে না ঘটে, অথবা যদি ৫০ শতাংশের কম সম্ভাবনার কোনো ঘটনা ঘটে যায়। অপ্রত্যাশিত পরিস্থিতির কারণে অমীমাংসিত পূর্বাভাস, যেমন ডেটা প্রকাশে সরকারি বিলম্ব, চূড়ান্ত গণনা থেকে বাদ দেওয়া হয়েছে।

ফিউচার পারফেক্ট দলের সদস্য ব্রায়ান ওয়ালশ এই পদ্ধতির ব্যাখ্যা দিয়েছেন: "আমাদের লক্ষ্য হল নিজেদেরকে দায়বদ্ধ রাখা এবং আমাদের পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষমতার একটি স্বচ্ছ মূল্যায়ন করা। সম্ভাব্যতার হার নির্ধারণ করার মাধ্যমে, আমরা আমাদের অনিশ্চয়তাকে পরিমাপ করতে এবং সময়ের সাথে সাথে আমাদের কর্মক্ষমতা ট্র্যাক করতে চাই।"

এই অনুশীলনটি ভবিষ্যতের ঘটনাগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে অন্তর্নিহিত চ্যালেঞ্জগুলোকে তুলে ধরে, বিশেষ করে দ্রুত পরিবর্তনশীল প্রযুক্তিগত এবং socio-political প্রেক্ষাপটে। দলের পূর্বাভাস কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অগ্রগতি, বিশ্ব রাজনৈতিক গতিশীলতার পরিবর্তন এবং জনস্বাস্থ্যের উন্নয়নসহ বিভিন্ন বিষয়কে অন্তর্ভুক্ত করে। প্রাথমিক প্রতিবেদনে নির্দিষ্ট পূর্বাভাস এবং তাদের ফলাফল বিস্তারিতভাবে উল্লেখ করা হয়নি।

দলের আরেক সদস্য ডিলান ম্যাথিউস পূর্বাভাস দেওয়ার যথার্থতা উন্নত করার ক্ষেত্রে এই ধরনের অনুশীলনের গুরুত্বের কথা উল্লেখ করেছেন। ম্যাথিউস বলেন, "আমাদের সাফল্য এবং ব্যর্থতা বিশ্লেষণ করে, আমরা আমাদের পূর্বাভাস মডেলগুলিকে পরিমার্জন করতে পারি এবং ভবিষ্যতের ফলাফলকে প্রভাবিত করে এমন কারণগুলি আরও ভালোভাবে বুঝতে পারি।" দল আগামী কয়েক সপ্তাহের মধ্যে প্রতিটি পূর্বাভাসের একটি বিস্তারিত বিশ্লেষণ প্রকাশ করার পরিকল্পনা করেছে, যেখানে প্রাথমিক পূর্বাভাসের পেছনের যুক্তি এবং এর সাফল্য বা ব্যর্থতার কারণগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকবে। এই বিশ্লেষণ পূর্বাভাস দেওয়ার জটিলতা এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলোর সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করবে।