A sabedoria das multidões -The Wisdom of Crowds

Este artigo é sobre o livro de James Surowiecki. Para a opinião coletiva, consulte Sabedoria da multidão . Para a série de TV, veja Wisdom of the Crowd .
A sabedoria das multidões
Wisecrowds.jpg
Capa da edição para o mercado de massa da Anchor
Autor James Surowiecki
País Estados Unidos
Língua inglês
Editor Doubleday; Âncora
Data de publicação
 2004
Páginas 336
ISBN 978-0-385-50386-0
OCLC 61254310
303,3 / 8 22
Classe LC JC328.2 .S87 2005

A sabedoria das multidões: por que muitos são mais inteligentes do que poucos e como a sabedoria coletiva molda negócios, economias, sociedades e nações , publicado em 2004, é um livro escrito por James Surowiecki sobre a agregação de informações em grupos, resultando em decisões que, ele argumenta, muitas vezes são melhores do que poderiam ter sido feitas por qualquer membro do grupo. O livro apresenta vários estudos de caso e anedotas para ilustrar seu argumento e aborda vários campos, principalmente economia e psicologia .

A anedota de abertura relata a surpresa de Francis Galton de que a multidão em uma feira municipal adivinhou com precisão o peso de um boi quando suas estimativas individuais foram calculadas (a média estava mais próxima do peso real do boi abatido do que as estimativas da maioria dos membros da multidão).

O livro se refere a diversas coleções de indivíduos que decidem independentemente, ao invés da psicologia de multidão como tradicionalmente entendida. Sua tese central, de que uma coleção diversa de indivíduos que decidem independentemente tende a tomar certos tipos de decisões e previsões melhor do que indivíduos ou mesmo especialistas, traça muitos paralelos com a amostragem estatística ; entretanto, há pouca discussão aberta sobre estatística no livro.

Seu título é uma alusão ao Charles Mackay 's Extraordinário Popular Delírios ea loucura das multidões , publicada em 1841.

Tipos de sabedoria da multidão

Surowiecki divide as vantagens que ele vê nas decisões desorganizadas em três tipos principais, que ele classifica como

Conhecimento
O pensamento e o processamento de informações, como o julgamento do mercado , que ele argumenta podem ser muito mais rápidos, mais confiáveis ​​e menos sujeitos às forças políticas do que as deliberações de especialistas ou comitês de especialistas.
Coordenação
A coordenação de comportamento inclui otimizar a utilização de uma barra popular e não colidir nos fluxos de tráfego em movimento. O livro está repleto de exemplos de economia experimental , mas esta seção se baseia mais em experimentos que ocorrem naturalmente , como pedestres otimizando o fluxo do pavimento ou a extensão da aglomeração em restaurantes populares. Ele examina como o entendimento comum dentro de uma cultura permite julgamentos notavelmente precisos sobre reações específicas de outros membros da cultura .
Cooperação
Como grupos de pessoas podem formar redes de confiança sem um sistema central que controle seu comportamento ou imponha diretamente sua conformidade. Esta seção é especialmente voltada para o mercado livre .

Cinco elementos necessários para formar uma multidão sábia

Nem todas as multidões (grupos) são sábias. Considere, por exemplo, turbas ou investidores enlouquecidos em uma bolha do mercado de ações . De acordo com Surowiecki, esses critérios-chave separam as multidões sábias das irracionais:

Critério Descrição
Diversidade de opinião Cada pessoa deve ter informações privadas, mesmo que seja apenas uma interpretação excêntrica dos fatos conhecidos. (Capítulo 2)
Independência As opiniões das pessoas não são determinadas pelas opiniões daqueles ao seu redor. (Capítulo 3)
Descentralização As pessoas podem se especializar e aproveitar o conhecimento local. (Capítulo 4)
Agregação Existe algum mecanismo para transformar julgamentos privados em decisões coletivas . (Capítulo 5)
Confiar Cada pessoa confia que o grupo coletivo seja justo. (Capítulo 6)

Baseado no livro de Surowiecki, Oinas-Kukkonen captura a sabedoria da abordagem das multidões com as seguintes oito conjecturas:

  1. É possível descrever como as pessoas em um grupo pensam como um todo.
  2. Em alguns casos, os grupos são notavelmente inteligentes e muitas vezes mais espertos do que as pessoas mais espertas deles.
  3. As três condições para um grupo ser inteligente são diversidade, independência e descentralização.
  4. As melhores decisões são produto de desacordo e contestação.
  5. O excesso de comunicação pode tornar o grupo como um todo menos inteligente.
  6. A funcionalidade de agregação de informações é necessária.
  7. As informações certas precisam ser fornecidas às pessoas certas, no lugar certo, na hora certa e da maneira certa.
  8. Não há necessidade de perseguir o especialista.

Falhas na inteligência da multidão

Surowiecki estuda situações (como bolhas racionais ) em que a multidão produz um julgamento muito ruim e argumenta que, nesses tipos de situações, sua cognição ou cooperação falhou porque (de uma forma ou de outra) os membros da multidão estavam muito conscientes das opiniões de outros e começaram a imitar uns aos outros e se conformar em vez de pensar de forma diferente. Embora ele forneça detalhes experimentais de multidões influenciadas coletivamente por um orador persuasivo, ele diz que a principal razão pela qual grupos de pessoas se conformam intelectualmente é que o sistema de tomada de decisões tem uma falha sistemática.

Surowiecki afirma que o que acontece, quando o ambiente de tomada de decisão não está configurado para aceitar a multidão, é que os benefícios de julgamentos individuais e informações privadas são perdidos, e que a multidão só pode fazer tão bem quanto seu membro mais inteligente, ao invés de desempenhar melhor (como ele mostra é possível). As causas e histórias de casos detalhadas de tais falhas incluem:

Extremo Descrição
Homogeneidade Surowiecki enfatiza a necessidade de diversidade dentro da multidão para garantir variação suficiente na abordagem, no processo de pensamento e nas informações privadas.
Centralização O desastre do ônibus espacial Columbia em 2003 , que ele atribui a uma burocracia hierárquica de gerenciamento da NASA que estava totalmente fechada à sabedoria dos engenheiros de baixo escalão.
Divisão A Comunidade de Inteligência dos Estados Unidos , afirma o Relatório da Comissão de 11 de setembro , falhou em evitar os ataques de 11 de setembro de 2001, em parte porque as informações mantidas por uma subdivisão não estavam acessíveis a outra. O argumento de Surowiecki é que as multidões (de analistas de inteligência , neste caso) funcionam melhor quando escolhem por si mesmas no que trabalhar e de que informações precisam. (Ele cita o isolamento do vírus SARS como um exemplo em que o fluxo livre de dados permitiu que laboratórios em todo o mundo coordenassem a pesquisa sem um ponto central de controle.)

O Escritório do Diretor de Inteligência Nacional e a CIA criaram uma rede de compartilhamento de informações no estilo Wikipedia, chamada Intellipedia, que ajudará no fluxo livre de informações para evitar essas falhas novamente.

Imitação Onde as escolhas são visíveis e feitas em sequência, uma " cascata de informações " pode se formar na qual apenas os primeiros tomadores de decisão ganham algo ao contemplar as escolhas disponíveis: uma vez que as decisões anteriores se tornaram suficientemente informativas, vale a pena para os tomadores de decisão posteriores simplesmente copiá-las Ao redor deles. Isso pode levar a resultados sociais frágeis.
Emotividade Fatores emocionais, como sentimento de pertencimento, podem levar à pressão dos colegas , ao instinto de rebanho e, em casos extremos, à histeria coletiva .

Conexão

Na Conferência de Tecnologia Emergente O'Reilly 2005 , Surowiecki apresentou uma sessão intitulada Indivíduos Independentes e Multidões Sábias , ou É Possível Estar Muito Conectado?

A questão para todos nós é: como você pode ter interação sem cascatas de informações , sem perder a independência que é um fator tão importante na inteligência do grupo?

Ele recomenda:

  • Mantenha seus laços soltos.
  • Mantenha-se exposto ao maior número possível de fontes de informação.
  • Faça grupos que abrangem hierarquias.

Tim O'Reilly e outros também discutem o sucesso do Google , wikis , blogs e Web 2.0 no contexto da sabedoria das multidões.

Formulários

Surowiecki é um forte defensor dos benefícios dos mercados de decisão e lamenta o fracasso do controverso Mercado de Análise de Políticas da DARPA em arrancar. Ele aponta para o sucesso dos mercados corporativos públicos e internos como evidência de que um grupo de pessoas com pontos de vista variados, mas a mesma motivação (para fazer um bom palpite) pode produzir uma previsão agregada precisa. De acordo com Surowiecki, as previsões agregadas têm se mostrado mais confiáveis ​​do que o resultado de qualquer think tank . Ele defende extensões dos mercados de futuros existentes, mesmo em áreas como atividade terrorista e mercados de previsão dentro das empresas.

Para ilustrar essa tese, ele diz que sua editora pode publicar uma produção mais atraente contando com autores individuais sob contratos únicos que lhes trazem ideias de livros. Dessa forma, eles são capazes de explorar a sabedoria de uma multidão muito maior do que seria possível com uma equipe interna de redatores.

Will Hutton argumentou que a análise de Surowiecki se aplica a julgamentos de valor, bem como questões factuais, com decisões de multidão que "emergem de nosso próprio livre arbítrio agregado [sendo] surpreendentemente ... decente". Ele conclui que "Não há melhor caso para pluralismo, diversidade e democracia, junto com uma imprensa genuinamente independente".

As aplicações do efeito sabedoria das multidões existem em três categorias gerais: Mercados de previsão , métodos Delphi e extensões da pesquisa de opinião tradicional .

Mercados de previsão

Artigo principal: Mercado de previsão

A aplicação mais comum é o mercado de previsões, um mercado especulativo ou de apostas criado para fazer previsões verificáveis. Surowiecki discute o sucesso dos mercados de previsão. Semelhante aos métodos Delphi, mas ao contrário das pesquisas de opinião , os mercados de previsão (informação) fazem perguntas como: "Quem você acha que vai ganhar a eleição?" e prever resultados muito bem. Respostas à pergunta: "Em quem você votará?" não são tão preditivos.

Ativos são valores em dinheiro vinculados a resultados específicos (por exemplo, o candidato X vencerá a eleição) ou parâmetros (por exemplo, receita do próximo trimestre). Os preços atuais de mercado são interpretados como previsões da probabilidade do evento ou do valor esperado do parâmetro. A Betfair é a maior bolsa de previsões do mundo, com cerca de US $ 28 bilhões negociados em 2007. NewsFutures é um mercado de previsões internacional que gera probabilidades de consenso para eventos de notícias. A Intrade.com , que operava um mercado de previsão de pessoa para pessoa com base em Dublin, Irlanda, obteve grande atenção da mídia em 2012 em relação às eleições presidenciais dos EUA, com mais de 1,5 milhão de referências de pesquisa para dados Intrade e Intrade. Várias empresas agora oferecem mercados de previsão de classe empresarial para prever datas de conclusão de projetos, vendas ou o potencial de mercado para novas ideias. Várias empresas de mercado de quase previsão baseadas na Web surgiram para oferecer previsões principalmente sobre eventos esportivos e bolsas de valores, mas também sobre outros tópicos. O princípio do mercado de previsão também é usado no software de gerenciamento de projetos para permitir que os membros da equipe prevejam o prazo e o orçamento "reais" de um projeto.

Métodos Delphi

Artigo principal: Método Delphi

O método Delphi é um método de previsão sistemático e interativo que conta com um painel de especialistas independentes. Os especialistas cuidadosamente selecionados respondem a questionários em duas ou mais rodadas. Após cada rodada, um facilitador fornece um resumo anônimo das previsões dos especialistas da rodada anterior, bem como as razões que eles forneceram para seus julgamentos. Assim, os participantes são encorajados a revisar suas respostas anteriores à luz das respostas de outros membros do grupo. Acredita-se que durante esse processo o alcance das respostas diminuirá e o grupo convergirá para a resposta "correta". Muitas das previsões de consenso provaram ser mais precisas do que as previsões feitas por indivíduos.

Enxame Humano

Projetado como um método otimizado para liberar a sabedoria das multidões, esta abordagem implementa ciclos de feedback em tempo real em torno de grupos síncronos de usuários com o objetivo de obter insights mais precisos de um número menor de usuários. O Enxame Humano (às vezes referido como Enxame Social) é modelado a partir de processos biológicos em pássaros, peixes e insetos, e é habilitado entre usuários em rede usando software de mediação, como a plataforma de inteligência coletiva UNU . Conforme publicado por Rosenberg (2015), tais sistemas de controle em tempo real permitem que grupos de participantes humanos se comportem como uma inteligência coletiva unificada . Quando conectado à plataforma UNU, por exemplo, grupos de usuários distribuídos podem responder coletivamente a perguntas, gerar ideias e fazer previsões como uma entidade emergente singular. Testes iniciais mostram que enxames humanos podem prever melhor os indivíduos em uma variedade de projeções do mundo real.

Na cultura popular

O romance de ficção científica de 1975 do escritor vencedor de Hugo, John Brunner , The Shockwave Rider, inclui um elaborado conjunto de futuros e apostas em todo o planeta chamado "Delphi", baseado no método Delphi.

O ilusionista Derren Brown afirmou usar o conceito de 'Sabedoria das Multidões' para explicar como ele previu corretamente os resultados da Loteria Nacional do Reino Unido em setembro de 2009. Sua explicação foi recebida com críticas on-line por pessoas que argumentaram que o conceito foi mal aplicado. A metodologia empregada era muito falha; a amostra de pessoas não poderia ter sido totalmente objetiva e livre de pensamento, porque elas foram reunidas várias vezes e socializadas demais umas com as outras; uma condição que Surowiecki nos diz que é corrosiva para a independência pura e a diversidade de mente necessária (Surowiecki 2004: 38). Os grupos, portanto, caem no pensamento de grupo, onde cada vez mais tomam decisões com base na influência uns dos outros e são, portanto, menos precisos. No entanto, outros comentaristas sugeriram que, dada a natureza de entretenimento do show, a aplicação incorreta de Brown da teoria pode ter sido uma cortina de fumaça deliberada para esconder seu verdadeiro método.

Isso também foi mostrado na série de televisão East of Eden, onde uma rede social de cerca de 10.000 pessoas teve ideias para parar os mísseis em um espaço de tempo muito curto.

Wisdom of Crowds teria uma influência significativa na nomeação da empresa criativa de crowdsourcing Tongal , que é um anagrama de Galton, o sobrenome do cientista social destacado na introdução do livro de Surowiecki. Francis Galton reconheceu a capacidade das estimativas do peso médio de uma multidão para bois exceder a precisão dos especialistas.

Crítica

Em seu livro Embracing the Wide Sky , Daniel Tammet critica essa noção. Tammet aponta o potencial para problemas em sistemas que têm meios mal definidos de agrupar conhecimento: Especialistas no assunto podem ser rejeitados e até mesmo punidos por pessoas com menos conhecimento em sistemas de crowdsourcing, citando um caso disso na Wikipedia. Além disso, Tammet menciona a avaliação da precisão da Wikipedia conforme descrito em um estudo mencionado na Nature em 2005, destacando várias falhas na metodologia do estudo, que incluiu que o estudo não fez distinção entre erros menores e erros grandes.

Tammet também cita o Kasparov versus the World , uma competição online que colocou a cabeça de dezenas de milhares de jogadores de xadrez online escolhendo jogadas em uma partida contra Garry Kasparov , que foi vencida por Kasparov, não pela "multidão". Embora Kasparov tenha dito: "É o maior jogo da história do xadrez. O grande número de idéias, a complexidade e a contribuição que deu ao xadrez o tornam o jogo mais importante já jogado."

Em seu livro You Are Not a Gadget , Jaron Lanier argumenta que a sabedoria da multidão é mais adequada para problemas que envolvem otimização, mas inadequada para problemas que exigem criatividade ou inovação. No artigo online Maoísmo Digital , Lanier argumenta que o coletivo tem mais probabilidade de ser inteligente apenas quando

1. não está definindo suas próprias questões,
2. a qualidade de uma resposta pode ser avaliada por um resultado simples (como um único valor numérico), e
3. o sistema de informação que informa o coletivo é filtrado por um mecanismo de controle de qualidade que depende em alto grau dos indivíduos.

Lanier argumenta que apenas nessas circunstâncias um coletivo pode ser mais inteligente do que uma pessoa. Se alguma dessas condições for quebrada, o coletivo torna-se inseguro ou pior.

Veja também

Referências

Leitura adicional