Mudrost gomile

Mudrost gomile

Mudrost gomile koja je zasnovana na teorije o mudrosti mase, čiji je autor Džejms Surovjecki, pretpostavlja da grupa donosi pametnije odluke od pojedinaca, čak i ako su ti pojedinci stručnjaci za datu oblast. Po ovoj teoriji velika grupa prikuplja bolje odgovore na pitanja, koja uključuju procenu količine, opšteg svetsko znanja i često se smatra boljim odgovorom, od odgovora nekog pojedinca u grupi. Međutim, potrebno je u tom smislu zadovoljiti nekoliko važnih kriterijuma koji se odnose na raznovrsnost izbora, kognitivnu nezavisnost pojedinca i decentralizaciju.

Postoje, međutim, i brojni primeri u kojima grupa postiže lošije rezultate od pojedinaca prilikom deliberacije ili zapadanja u kaskade, tako da ostaje glavno pitanje da li više ljudi više zna ili je češće jedan čovek vredniji od hiljada drugih. Odnosno može se postaviti pitanje koja je granica primenljivosti ovog otkrića, jer su istraživanje pokazala da je gomila dobra kada samostalno i po sopstvenom mišljenju daje procene bez spoljnih implikacija i kada su u pitanju problemi koji uključuju optimizaciju. Dakle, procena neke veličine za koju mi imamo osećaj. Ali kada je reč o rešavanju problema koji uključuju inovacije i kreativnost, tada je gomila najčešće totalno neuspešna.

Definicija gomile

Svaka grupa ljudi okupljena nekim povodom, može biti nečim isprovocirana i može reagovati nezadovoljstvom ili zadovoljstvom, a masu ili gomilu, kako ih je nazvao Gistav L' Bon u svom delu „Psihologija gomila” (La Psychologie des Foules) iz 1895, predstavlja skup pojedinaca (lica, individua), bilo kojeg naroda, zanimanja ili pola, bez obzira na slučaj koji ih je okupio.

Termin gomila, u kontekstu mudrosti, odnosi se na grupu ljudi, kao što su korporacije, grupe istraživača, ili jednostavno na celu javnost. Sama grupa ne mora da bude kohezivna; na primer:

• grupa ljudi koja odgovara na pitanja na internetu, i koja se ne poznaje međusobno van foruma na internetu,
• grupa ljudi koja se kladi na konjskim trkama, i koja možda ne zna međusobne opklade, ali oni ipak formiraju masu, po ovoj definiciji.

Klasični primeri

Klasično pronalaženje mudrosti gomile uključuje i tačku procene kontinuiranog kvantiteta.

Statističar Francis Galton doprine je shvatanjima kognitivne nauke, da procene pojedinaca iz gomile mogu biti uzete kao raspodele verovatnoće čija je srednja vrednost blizu prave srednje vrednosti koja će biti procenjena

Na seoskom vašaru, koji je održan 1906. godine u Plimutu, 800 ljudi je učestvovalo u takmičenju kako bi procenili težinu zaklanog vola. Statističar Francis Galton zaključio je da je medijana pogodka 1.207 funti, bila tačna za 1% prave težine od 1.198 funti. Ovo je doprinelo shvatanju kognitivne nauke, da procene pojedinaca iz gomile mogu biti uzete kao raspodele verovatnoće čija je srednja vrednost blizu prave srednje vrednosti koja će biti procenjena.

Testiranje hipoteze da gomila nema neko znanje nego da samo specijalisti imaju potrebno znanje odvelo je na seoski vašar, koji je održan 1906. godine u Plimutu, i na kome je 800 ljudi učestvovalo u takmičenju kako bi procenili težinu zaklanog vola i statističara Frensisa Galtona. Galton je skupio listiće na kojima su sudionici pogađali težinu i nezavisno je uzeo procenu od mesara. Srednja vrednost dobijena iz iznosa skupljenih s listića lutrije odlično se poklapala sa tačnom vrednošću i bila puno bolja od procene koju su dali mesari.

Navedeni eksperiment je ponovljen puno puta do sada na raznim slučajevima, u kojima je gomila morala pogoditi npr. broj bombona u posudi i sl. Koliko god puta ponovili eksperiment uvek će srednja vrednost rezultata biti najbliže tačnom broju iako se može desiti dasiti da je tu i tamo neki drugi pojedinac bio bliže tačnom odgovoru. Bitno je da gomila konzistento „zna” tačan rezultat.

Dva fascinantna primera odnose se na katastrofe. Za vreme hladnog rata Sjedinjennj Američknj Države izgubile su nuklearnu podmornicu i jedino što su znali je njen zadnji položaj. Potraga se na otvorenom moru činila nemogućom misijom zbog veličine prostora koji je trebalo pretražiti. Jedan mornarički oficir odlučio se za drugačiji pristup. Pitao je nezavisne stručnjake što se moglo desiti i u kom smeru bi podmornica krenula. Rezultate je ubacio u Bayesovu formulu koja se koristi u računima verovatnoće, i iz pomoću nje dobio predviđeni položaj podmornice. I u ovom slučaju gomila se pokazala mudrom. Podmornica je nađena na 200 metar od predviđenog položaja.

Primena

Mudrost gomile može da ima praktičnu korsis npr. u demokratskom novinarstvu, kada grupa ljudi koji nisu eksperti, određuje koja vest je važna. Tako a ljudi izvan grupe mogu da vide vesti na osnovu njihovog rangiranja, a ne realne stvarsnosti.

Pri tome treba imati u vidu da procenu neke veličine, ili informacije za koju imamo osećaj može da izvrši gomila. Međutim kada treba rešiti probleme koji uključuju inovativnost i kreativnost tu je gomila potpuno neuspešna.

Problemi

Istraživanje o Mudrosti gomile, rutinski se pripisuje superiornosti gomile proseka nad pojedinačnim sudovima do eliminacije pojedinačnog. Tako grupa donesi najbolje odluke, ako su one napravljene od različitih mišljenja i ideologija.

Skot I. Pejdž predstavio je teoremu raznovrsnosti predviđanja

„ Kvadrat grešaka kolektivne prognoze jednak je proseku kvadrata grešaka umanjenog za intuitivne raznolikosti. ”

Stoga, kada je različitost u grupi velika, greška grupe je mala.

Miler i Stajvers ograničavaju nezavisnost individualnih odgovra u eksperimentu „Mudrost gomile” dozvoljavajući ograničenu komunikaciju između učesnika.

„ Učesnici su bili zamoljeni da odgovore na pitanja vezana za opštu kulturu : kao što je na primer, redosled američkih predsednika. U polovini grupe, svaki učesnik je nastavio rangiranje koje je započeo prethodni učesnik (učesnici su bili upoznati sa tom činjenicom), dok je druga polovina učesnika počela sa nasumičnim poretkom, i u oba slučaja su bili zamoljeni da prerangiraju odgovore ako je to potrebno da bi dobili dobar poredak. Odgovori učesnika koji su svoje rangiranje nastavili na već započetu listu prethodnog učesnika, bili su u proseku precizniji od odgovora učesnika koji su rangiranje zaopčinjali sami. ”

Miler i Stajvers su na osnovu ovoga zaključili da je različit stepen poznavanja stavki između učesnika, odgovoran za ovaj fenomen, a da učesnici integrišu i uvećavaju znanje prethodnih učesnika svojim znanjem. Prema tome masa se trudi da radi najbolje, kada postoji tačan odgovor na postavljeno pitanje, kao što je na primer pitanje iz geografije i matematike.

Efekat „mudrost gomile” bi lako moglo da se potkopaa ako društveni uticaj može izazvati da prosek odgovora gomile bude neprecizan, dok su geometrijska sredina i medijana daleko robusniji.

Sličnosti sa pojedinačnim saznanjem „u gomili”

Uvid u odgovore gomile na zadatu ocenu, može se modelovati kao uzorak iz raspodele verovatnoće poređenjem sa individualnom spoznajom. Posebno, moguće je da je individualna spoznaja verovatna u smislu da su individualne procene iz „interne distribucije verovatnoće”. Ako je ovo slučaj, onda dve ili više procene od strane iste osobe, predstavljaće srednju vrednost koja je bliža istini od bilo koje individualne istine, jer se efekat statističke buke sa svakim od ovih sudova smanjuje. To se zasniva na pretpostavci da je buka povezana sa svakim sudom, statistički nezavisna. Drugo upozorenje je da su individualni sudovi verovatnće često pristrasni prema ekstremnim vrednostima. Tako je svaka korist od višestrukih sudova od strane iste osobe ograničena na uzorcima iz nepristrasne distribucije.

Vul i Pasler (2008) zatražili su od učesnika procene vezane za opšte obrazovanje kao što je npr.

„ ...koji procenat svetskih aerodroma se nalazi u Sjedinjenim Američkim Državama? Mada nisu bili upozoreni unapred, od polovine ispitanika je zatraženo da daju drugi različit odgovor na isto pitanje, a od druge polovine učesnika je zatraženo da učine isto, ali tek posle tri nedelje. Prosek dva odovora (nagađanja) je bio precizniji od bilo kog individualnog odgovora. Osim toga, proseci odgovora datih posle tri nedelje bili su precizniji od proseka napravljenih odmah. ”

Jedno od objašnjenja za ovaj efekat jeste, da su trenutni odgovori međusobno nezavisni (efekat sidra), i na taj način su bili predmet iste vrste buke. U principu ovi rezultati sugerišu da individualna spoznaja može biti predmet interne raspodele verovatnoće koju karakteriše stohastičnost.

Hourihan i Bendžamin (2010) testirali su hipotezu da su poboljšanja procena posmatrana od strane Vula i Paslera bila rezultat povećane nezavisnosti procena. Hourihan i Bendžamin zaključuju da procene zavise od memorije čoveka, ili od njegove mogućnosti da zapamti što više stvari. Oni su otkrili da su veći napredak ili bolje poboljšanje procena ostvarili oni učesnici sa manjom memorijom u odnosu na učesnike sa većom memorijom.

Rauht i Lorenc (2011) su proširili ovo istraživanje, tražeći od učesnika da daju odgovore na pitanja iz realnog života, ali su učesnici bili obavešteni da treba da daju pet uzastopnih odgovora (procena). Ovaj pristup je omogućio istraživačima da utvrde:

• koliko puta se neko zapita pre nego što odgovori tačno i pita druge ;
• stopu pri kojoj procene date od strane jednih učesnika poboljšavaju procene ostalih učesnika.

Sve u svemu, našli su malu podršku za takozvanu „mentalnu distribuciju” od kojih su pojedinci izveli svoje procene, zapravo, došli su do zaključka

„ da što se više puta čovek zapita šta je tačan odgovor dolazi do smanjivanja tačnosti odgovora. ”

Vidi još

• Delfi metod
• Otvoreni kod