Wie man die Weisheit der Massen entfesselt

Wie man die Weisheit der Massen entfesselt

Der große viktorianische Polymath Sir Francis Galton war auf einer Landmesse in 1906, so die Geschichte, und stieß auf einen Wettbewerb, bei dem man das Gewicht eines Ochsen erraten musste. Sobald der Wettbewerb vorbei war, nahm Galton, ein Entdecker, Meteorologe, Wissenschaftler und Statistiker, die 787-Schätzungen und berechnete den Durchschnitt, der zu 1,197-Pfund kam. Das tatsächliche Gewicht des Ochsen war 1,198 Pfund. In der Tat hatte die Menge eine nahezu perfekte Antwort geliefert. Galton würde später veröffentlichen diese Einsicht in der Natur.

Dieses Phänomen, wo kollektive Weisheit ist besser als die meisten, wenn nicht alle Personen in der Menge als die Weisheit der Vielen bekannt geworden ist. Die maßgebliche Nehmen auf ihm kam von James Surowiecki. Ein mehr up-to-date Beispiel dafür ist das "das Publikum fragen" Teil Wer will ein Millionär sein, wo das Studiopublikum befragt wird und die beliebteste Antwort die richtige Antwort ist 91% der Zeit.

Selbst wenn es eine bessere individuelle Vermutung ist, stellen Sie das Problem der Entscheidung, welche einzelnen Vermutung zu wählen. Wenn Sie die Menge Vermutung wählen, wird die Entscheidung für Sie gemacht, und es gibt jede Chance, dass Sie eine gute Antwort erhalten wird, auf jeden Fall besser als zufällig von den anderen Vermutungen entschieden haben. Die Technik hat praktische Anwendungen jenseits der Quizshow.

Das Verständnis der Challenger-Katastrophe

Im Januar 28 1986 der Space Shuttle Herausforderer löste 73 Sekunden nach dem Start auf und tötete alle sieben Astronauten an Bord. Die Katastrophe wurde in den dazwischen liegenden 30 Jahren gut berichtet, aber ein faszinierender Aspekt davon ist möglicherweise an Ihnen vorbeigegangen.

Fast unmittelbar nach der Explosion begannen die Anleger mit dem Verkauf von Aktien der vier Hauptunternehmer, die am Challenger-Start beteiligt waren - Lockheed, Rockwell International, Martin Marietta und Morton Thiokol. Von den vier Unternehmen fiel Morton Thiokol am meisten, fast 12% bis zum Handelsschluss an diesem Tag, verglichen mit etwa 3% für die anderen drei Unternehmen.

Dies war ein Anzeichen dafür, dass der Aktienmarkt der Meinung war, Morton Thiokol sei an der Katastrophe schuld, ohne jedoch konkrete Beweise vorzuweisen.

Auf jeden Fall ein halbes Jahr später wurde der Markt richtig erwiesen. Die O-Ring-Dichtungen an den Booster-Raketen hergestellt von Thiokol waren die Ursache des Problems. Richard Feynman, der berühmte Physiker stellte bekanntlich seine Erkenntnisse an die Rogers Kommission zeigt, wie die Dichtungen versagt hatte.

Es ist noch nicht ganz klar, wie die Weisheit der Massen gelungen, das Unternehmen zu identifizieren, die für die Katastrophe innerhalb von Minuten von ihm geschieht schuld war. Märkte wiegen immer eine Vielzahl von Faktoren, und es ist schwer, die rationales im Spiel aufzutrennen. Es ist nur etwa möglich, dass einige Investoren Wind flüstert aus der Zeit vor dem Start erwischt über Ingenieure Bedenken.

Das Finden der Scorpion U-Boot

Am 22 1968 Mai verlor die US-Marine einen seiner U-Boote und wollten das Wrack zu finden, aber die Intelligenz war es ein Gebiet nicht in der Lage war zu schaffen, die effektiv zu suchen klein genug war, um. John Craven ein Marineoffizier, beschlossen, die Weisheit der Massen zu nutzen.

Er fragte eine große Gruppe von Individuen, die aus verschiedenen Hintergründen stammten, von Mathematikern bis zu Rettungsexperten, um den Standort des U-Boots zu erraten. Die durchschnittliche Rate der Gruppe war nur 220 Yards von der Stelle, wo der Scorpion schließlich gefunden wurde.


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Was macht es funktioniert?

Die Weisheit der Menschenmengen könnte wie ein einfacher Weg erscheinen, Antworten zu bekommen. Fragen Sie einfach viele Leute wollen sie denken und aggregieren die Antworten. Wenn die Methode das Scorpion-U-Boot finden könnte, dann sollte ein fehlendes Flugzeug genauso einfach sein? Nun, nein.

Als noch niemand in der Lage war, die Malaysia Airlines Flugzeug MH370 zu finden, die im März 2014 vermisst. Fast zwei Jahre auf und die Absturzstelle - vorausgesetzt, es ist abgestürzt - wurde nicht gefunden. Das ist trotz eines massiven Crowdsourcing- Versuch, die Lage des Flugzeugs zu identifizieren, die detailliert in ein Artikel über das Gespräch. Aber es war ein Fall, nach Trümmerteilen zu suchen und keine Vermutungen über den Ort zu machen. Und es führt uns zu den wichtigsten Regeln, denen wir folgen müssen, wenn Sie die Weisheit der Menschenmengen zu Ihrem Vorteil nutzen wollen.

Vier Kriterien sind wichtig bei der Herstellung dieses ein wirksames Instrument.

  1. Unabhängigkeit: Die verschiedenen Vermutungen müssen unabhängig voneinander sein. Das heißt, jede Person muss raten, ohne zu wissen, was andere Leute erraten haben.

  2. Diversität: Es ist wichtig, verschiedene Vermutungen zu haben. In der Schätzung des Gewichts des Ochsenbeispiels reichten die Leute, die die Vermutungen anstellten, von Bauern, Metzgern, Viehzüchterexperten, Hausfrauen usw. Das heißt, einige Leute würden als Experten betrachtet, während andere als Leute mit nur einem vorübergehenden Interesse betrachtet würden.

  3. Dezentralisierung: Die Menschen, die Vermutungen machen sollten in der Lage auf der privaten, lokalen Wissen zu ziehen.

  4. Anhäufung: Es muss eine gewisse Art und Weise der Aggregation der Vermutungen in einem einzigen kollektiven Vermutung. In der Vermutung das Gewicht des Ochsen Beispiel wurde dies, indem der Mittelwert Vermutung getan. Dies ist eine gängige Methode, aber andere können auch verwendet werden.

Philip Ball, in dieser BBC-Artikel, betonte Mängel in der Theorie, wenn Studien die Regeln ignorieren. Entfernen Sie die Unabhängigkeit, und die Menschen beginnen sich auf einen Konsens hin zu bewegen, der von der richtigen Antwort abweicht. Reduzieren Sie die Vielfalt und die Befragten verlassen sich auf gemeinsame Voreingenommenheit, wie ein Raum voller Fußballfans, die Ergebnisse vorhersagen, während sie mit dem Wissen belastet werden, welche Mannschaften die Favoriten sind. Mit anderen Worten, es hilft, ein wenig Weisheit bei der Auswahl Ihrer Crowd einzusetzen.

Über den Autor

Über den Autor

Graham Kendall, Professor für Operations Research und Vice-Provost, University of Nottingham. Seine Forschungsinteressen umfassen: Operational Research, Evolutionäre Computing, Scheduling, Spiele

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