A equipe Future Perfect da Vox revisitou 25 previsões feitas no início de 2025, determinando que 19 previsões se concretizaram, enquanto quatro não. O exercício anual, realizado todo 31 de dezembro, avalia a precisão das previsões feitas com probabilidades atribuídas, indicando o nível de confiança da equipe em cada previsão.

A equipe considerou uma previsão um "acerto" se um evento com probabilidade superior a 50% ocorresse, ou se um evento com probabilidade inferior a 50% não ocorresse. Por outro lado, uma previsão foi considerada incorreta se um evento com probabilidade superior a 50% não se materializasse, ou se um evento com probabilidade inferior a 50% ocorresse. Previsões não resolvíveis, devido a circunstâncias imprevistas, como atrasos governamentais na divulgação de dados, foram excluídas da contagem final.

Bryan Walsh, membro da equipe Future Perfect, explicou a metodologia: "Nosso objetivo é nos responsabilizarmos e fornecer uma avaliação transparente de nossas habilidades de previsão. Ao atribuir probabilidades, pretendemos quantificar nossa incerteza e acompanhar nosso desempenho ao longo do tempo."

O exercício destaca os desafios inerentes à previsão de eventos futuros, particularmente em um cenário tecnológico e sociopolítico em rápida evolução. As previsões da equipe abrangeram uma variedade de tópicos, incluindo avanços na inteligência artificial, mudanças na dinâmica política global e desenvolvimentos na saúde pública. As previsões específicas e seus resultados não foram detalhados no relatório inicial.

Dylan Matthews, outro membro da equipe, observou a importância de tais exercícios para melhorar a precisão da previsão. "Ao analisar nossos sucessos e fracassos, podemos refinar nossos modelos de previsão e entender melhor os fatores que influenciam os resultados futuros", disse Matthews. A equipe planeja publicar uma análise detalhada de cada previsão, incluindo o raciocínio por trás da previsão inicial e os fatores que contribuíram para seu sucesso ou fracasso, nas próximas semanas. Esta análise fornecerá informações valiosas sobre as complexidades da previsão e as limitações dos modelos preditivos.