虽然这些“魔法子弹”式（结果发生逆转）的预测模式依据的是定量信息，比如已公布的经济统计数据，但还是失败了。实际上，本书所引用的那些最差劲的预测案例有些就是定量分析的案例。比如，那些评级机构就是运用不同模型对不同类型的抵押贷款的违约率进行预测，它们得到的都是精确到具体数据的估值。然而这些模型却漏洞百出，因为它们依据的是一种利己假设——不同抵押贷款之间的违约风险互不相干——这一假设在房地产市场和信用泡沫中完全行不通。当然，我自己在作预测时也非常喜欢运用定量的方法。刺猬型专家会接收各种类型的信息，并借助这些信息强化他们的偏见，而狐狸型专家则会对不同类型的信息进行总体权衡，将定性分析和定量分析结合起来，所以能经常做出正确的预测。
说到预测成功率，没有几个政治分析家能比得过“库克政治报道”这样一个紧密团结的团队。来自路易斯安那州的查理·库克长了一张友善的圆脸，他在1984年组建了这个团队，当时在贝尔特威以外的地方几乎没有人听说过他们。但是，政治狂热者多年来一直十分信任库克团队的预测，而且这个团队也几乎没让他们失望过。
库克和他的团队有一项特殊使命：对全美各级选举的结果进行预测，特别是对美国国会的选举结果进行预测。这就意味着，每隔一年，他们就要对外发布对美国众议院全部435场竞选结果的预测，还要发布对美国参议院大约35场竞选结果的预测报告。
预测美国参议院选举或是州长竞选的结果相对简单。因为选民一般对这些候选人都非常熟悉，这些最为重要的竞选活动往往会引起广泛关注，还会有声誉良好的公司定期进行民意调查。在这种情况下，想要像我在538网站中那样改进收集民调结果的方法并非易事。
而美国众议院选举就完全是另外一番景象了。候选人通常身份比较低微，其中包括那些想在美国政坛一展身手的市议会议员或小企业家，而且在选举前，这些候选人一般不为选民所熟知。同时，美国国会选区几乎遍布全国各个角落，全美国人都被调动起来了。如果有人能够提供众议院选区的民调结果，这个结果必定是最起伏不定的，当然通常情况下几乎没有人能提供。
但这并不意味着像库克这样的分析家就无从知晓信息了，事实上，他们得到的信息量很大：除了民调结果，他们还知道某个选区的人口数据，也了解该选区此前几次选举的投票情况。他们还掌握了美国党派的总体发展趋势的数据，比如现任总统的支持率。此外，他们甚至能得到必须上报美国联邦选举委员会的筹款数据。
除了上述信息，其他类型的信息更偏向于定性信息，但同样很重要。比如，这位候选人是一个出色的公共演说家吗？她所在选区的政纲基调是什么？她的竞选口号是什么？政治活动其实就是一个小公司，她能管理好自己的职员吗？
