O apoio público a intervenções políticas depende das crenças dos cidadãos sobre os seus efeitos prováveis. Examinamos como os indivíduos formam tais crenças ao estudar suas previsões de resultados experimentais em um cenário relevante para políticas públicas, e por que suas previsões diferem dos referenciais dos especialistas. Obtivemos previsões de 127 economistas profissionais e de uma amostra representativa de 6.200 famílias alemãs sobre um experimento comportamental de larga escala em política educacional (N=3.133). Os não especialistas preveem tanto os resultados médios quanto os efeitos do tratamento com muito menos precisão do que os especialistas. A precisão das previsões melhora com priors calibrados, esforço autorrelatado e o uso de raciocínio estruturado, mas permanece bem abaixo dos níveis dos especialistas. Demonstramos que características de design escaláveis — incluindo o fornecimento de âncoras numéricas bem calibradas e incentivos monetários para aumentar o esforço — melhoram as previsões dos não especialistas, com efeitos de magnitude comparável ao ensino superior ou ao raciocínio estruturado. Nossas descobertas têm implicações importantes para reduzir a 'lacuna de expertise' no discurso público.
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