Ao final de 2025, a equipe Future Perfect da Vox revisitou 25 previsões feitas no início do ano, constatando que 19 previsões se concretizaram, enquanto quatro não. O exercício anual, concebido para avaliar a precisão da análise prospectiva, atribui probabilidades a cada previsão, refletindo o nível de confiança da equipe. Previsões com mais de 50% de probabilidade que se mostraram corretas, ou aquelas com menos de 50% que não se concretizaram, foram consideradas precisas. Por outro lado, previsões acima de 50% que falharam, ou abaixo de 50% que tiveram sucesso, foram marcadas como incorretas.

O método de previsão, de acordo com Bryan Walsh, um dos principais membros da equipe Future Perfect, visa fornecer uma avaliação transparente de suas capacidades preditivas. "Ao atribuir probabilidades, não estamos apenas dizendo o que achamos que vai acontecer, mas o quão confiantes estamos nessa avaliação", afirmou Walsh. Essa abordagem permite uma compreensão mais matizada dos fatores que influenciam eventos futuros e a incerteza inerente envolvida.

Um aspecto fundamental da metodologia da equipe é a confiança na análise orientada por dados e na consulta de especialistas. Dylan Matthews, outro membro da equipe, enfatizou a importância de consultar diversas fontes e perspectivas. "Nós nos esforçamos para incorporar uma ampla gama de pontos de vista e pontos de dados em nossas previsões", explicou Matthews. "Isso nos ajuda a mitigar o viés e melhorar a precisão de nossas previsões."

No entanto, circunstâncias imprevistas, como atrasos governamentais na divulgação de dados, ocasionalmente tornaram algumas previsões não verificáveis. Nesses casos, a equipe reconheceu as limitações da modelagem preditiva diante de eventos imprevisíveis. A equipe reconheceu que a precisão das previsões pode ser afetada por eventos imprevistos, como mudanças de política ou avanços tecnológicos inesperados.

A equipe Future Perfect pretende refinar sua metodologia de previsão com base nas lições aprendidas com a revisão de 2025. Marina Bolotnikova, cientista de dados da equipe, destacou a importância da melhoria contínua. "Estamos constantemente avaliando nossos métodos e buscando maneiras de aprimorar nossa precisão preditiva", disse Bolotnikova. "Isso inclui explorar novas fontes de dados, refinar nossos modelos estatísticos e incorporar feedback de especialistas em diversas áreas." A equipe planeja publicar uma análise detalhada de seu desempenho de previsão, incluindo uma discussão dos fatores que contribuíram para previsões bem-sucedidas e malsucedidas.