वॉक्स की फ्यूचर परफेक्ट टीम ने 2025 की शुरुआत में किए गए 25 पूर्वानुमानों पर फिर से विचार किया, जिसमें यह निर्धारित किया गया कि 19 भविष्यवाणियाँ सच हुईं जबकि चार नहीं हुईं। वार्षिक अभ्यास, जो हर 31 दिसंबर को आयोजित किया जाता है, उन भविष्यवाणियों की सटीकता का आकलन करता है जो निर्दिष्ट संभावनाओं के साथ की जाती हैं, जो प्रत्येक पूर्वानुमान में टीम के आत्मविश्वास के स्तर को दर्शाती हैं।

टीम ने एक भविष्यवाणी को "सही कॉल" माना यदि 50 प्रतिशत से अधिक संभावना वाली घटना घटित हुई, या यदि 50 प्रतिशत से कम संभावना वाली घटना घटित नहीं हुई। इसके विपरीत, एक भविष्यवाणी को गलत माना गया यदि 50 प्रतिशत से अधिक संभावना वाली घटना साकार होने में विफल रही, या यदि 50 प्रतिशत से कम संभावना वाली घटना घटित हुई। अप्रत्याशित परिस्थितियों, जैसे कि डेटा जारी करने में सरकारी देरी के कारण, अनसुलझे पूर्वानुमानों को अंतिम गणना से बाहर रखा गया।

फ्यूचर परफेक्ट टीम के सदस्य ब्रायन वाल्श ने कार्यप्रणाली को समझाया: "हमारा लक्ष्य खुद को जवाबदेह ठहराना और अपनी पूर्वानुमान क्षमताओं का एक पारदर्शी मूल्यांकन प्रदान करना है। संभावनाओं को निर्दिष्ट करके, हमारा उद्देश्य अपनी अनिश्चितता को मापना और समय के साथ अपने प्रदर्शन को ट्रैक करना है।"

यह अभ्यास भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने में निहित चुनौतियों पर प्रकाश डालता है, खासकर तेजी से विकसित हो रहे तकनीकी और सामाजिक-राजनीतिक परिदृश्य में। टीम के पूर्वानुमानों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति, वैश्विक राजनीतिक गतिशीलता में बदलाव और सार्वजनिक स्वास्थ्य में विकास सहित कई विषय शामिल थे। प्रारंभिक रिपोर्ट में विशिष्ट भविष्यवाणियां और उनके परिणाम विस्तृत नहीं थे।

टीम के एक अन्य सदस्य डायलन मैथ्यूज ने पूर्वानुमान सटीकता में सुधार करने में इस तरह के अभ्यासों के महत्व पर प्रकाश डाला। मैथ्यूज ने कहा, "अपनी सफलताओं और विफलताओं का विश्लेषण करके, हम अपने पूर्वानुमान मॉडल को परिष्कृत कर सकते हैं और उन कारकों को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं जो भविष्य के परिणामों को प्रभावित करते हैं।" टीम आने वाले हफ्तों में प्रत्येक भविष्यवाणी का विस्तृत विश्लेषण प्रकाशित करने की योजना बना रही है, जिसमें प्रारंभिक पूर्वानुमान के पीछे का तर्क और वे कारक शामिल हैं जिन्होंने इसकी सफलता या विफलता में योगदान दिया। यह विश्लेषण पूर्वानुमान की जटिलताओं और भविष्य कहनेवाला मॉडलों की सीमाओं में बहुमूल्य अंतर्दृष्टि प्रदान करेगा।