Введение

Книга Джеймса Суровецкого 2004 года «Мудрость толпы: почему многие умнее немногих и как коллективная мудрость формирует бизнес, экономику, общество и нации», опубликованная в 2004 году, посвящена агрегации информации в группах и показывает, что решения, принимаемые таким образом, часто оказываются лучше, чем те, которые мог бы принять отдельный человек. Автор приводит множество примеров и анекдотов, иллюстрирующих его аргументы, и затрагивает различные области, прежде всего экономику и психологию. Книга начинается с рассказа о том, как Фрэнсис Гальтон был удивлен тем, что толпа на сельскохозяйственной ярмарке смогла достаточно точно угадать вес быка, усреднив индивидуальные оценки (среднее значение оказалось ближе к фактическому весу после забоя, чем оценки большинства участников). Книга рассматривает разнообразные группы независимо принимающих решения людей, а не психологию толпы в традиционном понимании. Основной тезис книги заключается в том, что разнообразная группа независимых людей, скорее всего, примет определенные решения и сделает прогнозы лучше, чем отдельные личности или даже эксперты, что перекликается со статистической выборкой, хотя в книге и не содержится прямого обсуждения статистики. Название книги является аллюзией на работу Чарльза Маккея «Необыкновенные популярные заблуждения и безумие толпы», опубликованную в 1841 году.

Приложения

Суровецкий – убежденный сторонник преимуществ рынков прогнозов и сожалеет о неудаче противоречивого рынка анализа политики DARPA. Он указывает на успех публичных и внутренних корпоративных рынков как доказательство того, что совокупность людей с различными точками зрения, но с единой мотивацией (сделать точный прогноз), способна генерировать точные агрегированные предсказания. По мнению Суровецкого, агрегированные прогнозы оказываются более надежными, чем результаты работы любого аналитического центра. Он выступает за расширение существующих рынков фьючерсов, в том числе в такие области, как террористическая активность, и за внедрение рынков прогнозирования внутри компаний. Чтобы проиллюстрировать свою теорию, он приводит пример, что его издательство может выпускать более качественную продукцию, полагаясь на отдельных авторов, работающих по разовым контрактам и предлагающих идеи для книг. Таким образом, издательство получает доступ к мудрости гораздо более широкой аудитории, чем это было бы возможно с собственной командой авторов. Уилл Хаттон утверждает, что анализ Суровецкого применим не только к фактическим вопросам, но и к ценностным суждениям, а решения, принимаемые коллективно и "возникающие из нашей свободной воли, удивительно благородны". Он заключает, что "нет лучшего обоснования для плюрализма, разнообразия и демократии, а также для подлинно независимой прессы". Существует три основные области применения эффекта мудрости толпы: рынки прогнозирования, метод Дельфи и расширенные варианты традиционных опросов общественного мнения.

Рынки прогнозирования

Наиболее распространенным применением является рынок прогнозов – спекулятивный или рынок ставок, созданный для получения проверяемых прогнозов. Суровецкий обсуждает успешность рынков прогнозирования. Подобно методам Дельфи, но в отличие от опросов общественного мнения, рынки прогнозирования (информационные рынки) задают вопросы типа: "Кто, по вашему мнению, победит на выборах?" и достаточно точно предсказывают результаты. Ответы на вопрос: "За кого вы проголосуете?" менее предсказательны. Активы – это денежные ценности, привязанные к конкретным исходам (например, победа кандидата X на выборах) или параметрам (например, выручка следующего квартала). Текущие рыночные цены интерпретируются как прогнозы вероятности наступления события или ожидаемого значения параметра. Betfair – крупнейшая в мире биржа прогнозов, объем торгов на которой в 2007 году составил около 28 миллиардов долларов. NewsFutures – международный рынок прогнозов, формирующий консенсусные вероятности для новостных событий. Intrade.com, компания, управлявшая рынком прогнозов между участниками, базирующимся в Дублине, Ирландия, в 2012 году привлекла значительное внимание СМИ в связи с президентскими выборами в США, получив более 1,5 миллионов поисковых ссылок на Intrade и данные Intrade. Сейчас несколько компаний предлагают корпоративные платформы для прогнозирования сроков завершения проектов, объемов продаж или рыночного потенциала новых идей. Ряд веб-компаний предлагают квази-рынки прогнозов, в основном для спортивных событий и фондовых рынков, но также и по другим темам. Принцип рынка прогнозов также используется в программном обеспечении для управления проектами, позволяя членам команды прогнозировать "реальные" сроки и бюджет проекта.

Дельфийские методы

Метод Дельфи — это систематический, интерактивный метод прогнозирования, основанный на группе независимых экспертов. Тщательно отобранные эксперты отвечают на анкеты в два или более раундов. После каждого раунда модератор предоставляет анонимный обзор прогнозов экспертов из предыдущего раунда, а также обоснования, которые они привели для своих оценок. Таким образом, участникам предлагается пересмотреть свои первоначальные ответы с учетом ответов других членов группы. Считается, что в ходе этого процесса разброс ответов уменьшается, и группа сходится к наиболее вероятному ответу. Многие прогнозы, основанные на консенсусе, оказались точнее индивидуальных прогнозов.

Людей становится больше

Этот подход, разработанный как оптимизированный метод для раскрытия мудрости толпы, реализует петли обратной связи в реальном времени вокруг синхронных групп пользователей с целью получения более точных результатов от меньшего числа участников. Человеческое роение (иногда называемое социальным роением) моделируется по аналогии с биологическими процессами, наблюдаемыми у птиц, рыб и насекомых, и реализуется среди пользователей сети с помощью посреднического программного обеспечения, такого как платформа коллективного интеллекта UNU. Как показал Розенберг (2015), такие системы управления в реальном времени позволяют группам людей действовать как единый коллективный разум. Например, пользователи, подключенные к платформе UNU, могут коллективно отвечать на вопросы, генерировать идеи и делать прогнозы, выступая в качестве единого, возникающего целого. Первоначальные тесты демонстрируют, что человеческие рои способны превосходить отдельных людей в точности прогнозов по широкому спектру реальных сценариев.

В популярной культуре

В научно-фантастическом романе Джона Брюннера "Всадник ударной волны" (1975) описывается сложная общепланетарная система прогнозирования и ставок под названием "Дельфи", основанная на методе Дельфи. Иллюзионист Деррен Браун заявил, что использовал концепцию "мудрости толпы", чтобы объяснить, как ему удалось правильно предсказать результаты Национальной лотереи Великобритании в сентябре 2009 года. Его объяснение вызвало критику в сети, поскольку многие утверждали о некорректном применении этой концепции. Примененная методология была слишком несовершенна: выборка людей не могла быть полностью объективной и свободной в своих суждениях, так как участники неоднократно собирались вместе и слишком активно общались друг с другом – условие, которое, по мнению Суровецкого, подрывает истинную независимость и разнообразие мышления, необходимые для точных прогнозов (Surowiecki 2004:38). В результате группы склонны к конформизму, принимая решения под влиянием друг друга и, следовательно, становясь менее точными. Однако другие наблюдатели предположили, что, учитывая развлекательный характер шоу, неверное применение теории Брауном могло быть намеренным отвлекающим маневром, призванным скрыть его истинный метод. Подобное было показано и в телесериале "Восток Эдема", где социальная сеть, состоящая примерно из 10 000 человек, за короткий срок разработала идеи по предотвращению ракетного удара. Концепция "мудрости толпы" оказала значительное влияние на название креативной компании Tongal, являющейся анаграммой фамилии Гальтон – социолога, о котором упоминается во введении к книге Суровецкого. Фрэнсис Гальтон обнаружил, что среднее значение оценок веса быков, сделанных толпой, превосходит точность оценок экспертов.

Критика

В своей книге "Обнимая широкое небо" Дэниел Таммет критикует эту точку зрения. Таммет указывает на потенциальные проблемы в системах, где плохо определены способы обобщения знаний: эксперты в своей области могут быть проигнорированы и даже несправедливо наказаны менее компетентными людьми в системах, основанных на коллективном разуме, приводя в качестве примера случай из Википедии. Кроме того, Таммет упоминает оценку точности Википедии, описанную в исследовании, опубликованном в журнале Nature в 2005 году, и указывает на несколько недостатков в методологии этого исследования, в частности, на то, что в нем не проводилось различие между незначительными и серьезными ошибками. Таммет также ссылается на соревнование "Каспаров против мира", в котором десятки тысяч шахматистов онлайн выбирали ходы в матче против Гарри Каспарова, и в котором победил Каспаров, а не "коллективный разум". Хотя Каспаров отметил: "Это величайшая игра в истории шахмат. Огромное количество идей, сложность и вклад, который она внесла в шахматы, делают ее самой важной игрой, когда-либо сыгранной". В своей книге "Вы не гаджет" Джарон Ланье утверждает, что коллективная мудрость лучше всего подходит для задач оптимизации, но не подходит для задач, требующих творчества или инноваций. В онлайн-статье "Цифровой маоизм" Ланье утверждает, что коллектив способен быть умным лишь в следующих случаях: 1. он не формулирует собственные вопросы, 2. правильность ответа можно оценить простым результатом (например, одним числовым значением) и 3. информационная система, предоставляющая данные коллективу, отфильтрована механизмом контроля качества, опирающимся на индивидуальную оценку. Ланье утверждает, что только при соблюдении этих условий коллектив может быть умнее отдельного человека. Нарушение любого из этих условий делает коллектив ненадежным или даже хуже. Иэн Кузин, профессор кафедры экологии и эволюционной биологии Принстонского университета, и его студент Альберт Као в статье 2014 года, опубликованной в журнале Proceedings of the Royal Society, утверждают, что "распространенное представление о мудрости толпы может быть неинформативным в сложных и реалистичных условиях, и что работа в небольших группах может максимизировать точность принятия решений в различных ситуациях". Под "небольшими группами" Кузин и Као подразумевают группы, насчитывающие менее дюжины человек. Они заключают, что "решения очень больших групп могут быть высокоточными, когда используемая информация собирается независимо, но они особенно уязвимы к негативному влиянию коррелированной информации, даже если такую информацию использует лишь меньшинство участников группы".