# Kalabalığın bilgeliği
Kalabalığın bilgeliği, tek bir uzmanın görüşünden ziyade çeşitli ve bağımsız bir grup bireyin ortak düşüncesidir. Bu süreç, Bilgi Çağı için yeni olmasa da, Quora, Reddit, Stack Exchange, Wikipedia, Yahoo! Answers gibi sosyal bilgi siteleri ve kolektif insan bilgisine dayanan diğer internet kaynakları tarafından ana akım spot ışığına itilmiştir. Bu olgunun bir açıklaması, her bir bireysel kararla ilişkili kendine özgü bir sesin olması ve çok sayıda yanıtın ortalamasının alınmasının bu sesin etkisini ortadan kaldırmaya yönelik bir çaba olacağıdır.
Jürili yargılama, bir veya birkaç uzmana dayanan kürsü yargılamasına nazaran en azından kısmen kalabalığın bilgeliğine dayandığı şeklinde algılanabilir. Siyasette bazen kalabalığın bilgeliğinin neye benzeyeceğine örnek olarak seçim gösterilmektedir. Karar verme süreci oldukça homojen bir siyasi grup ya da parti yerine çeşitlilik arz eden bir grup tarafından gerçekleştirilecektir. Bilişsel bilim alanındaki araştırmalar, kalabalığın bilgeliği etkileri ile bireysel biliş arasındaki ilişkiyi modellemeye çalışmıştır.
Büyük bir grubun miktar tahmini, genel dünya bilgisi ve uzamsal muhakeme içeren sorulara verdiği toplu cevapların genellikle grup içindeki herhangi bir bireyin verdiği yanıt kadar iyi olduğu, ancak çoğu zaman daha iyi olduğu görülmüştür.
Sosyal seçim teorisindeki jüri teoremleri, çeşitli az ya da çok makul varsayımlar altında kalabalığın bilgeliği için resmi argümanlar sağlamaktadır. Teoremlerin kendileri tartışmalı olmasa da hem varsayımlar hem de sonuçlar tartışmalı olmaya devam etmektedir. En eski ve en basit olanı Condorcet'in jüri teoremidir (1785).


## Örnekler.
Aristoteles, "Politika" adlı eserinde "kalabalığın bilgeliği" hakkında yazan ilk kişi olarak kabul edilmektedir. Aristoteles'e göre, “tek tek iyi insanlar olmasalar da, bir araya geldiklerinde bireysel olarak değil ama toplu olarak iyi olanlardan daha iyi olmaları mümkün, tıpkı birçok kişinin katkıda bulunduğu toplu yemeklerin tek bir kişinin masrafıyla verilenlerden daha iyi olması gibi”.
Kalabalığın klasik bilgelik bulgusunda, sürekli bir miktarın noktasal tahmini söz konusudur. Plymouth'ta 1906 yılında düzenlenen bir kır panayırında, 800 kişi kesilip hazırlanmış bir öküzün ağırlığını tahmin etme yarışmasına katılmıştır. İstatistikçi Francis Galton, ortanca tahmin olan 1207 poundun, 1198 pound olan gerçek ağırlığın %1'i içerisinde doğru olduğunu gözlemlemiştir. Bu durum, bilişsel bilimde, bir kalabalığın bireysel yargılarının, tahmin edilen miktarın gerçek değerine yakın ortalanmış medyan ile yanıtların bir olasılık dağılımı olarak modelleştirilebileceği anlayışına katkıda bulunmuştur.
Son yıllarda “kalabalığın bilgeliği” olgusundan iş stratejisi, reklam alanları ve ayrıca siyasi araştırmalarda yararlanılmaktadır. Pazarlama firmaları, müşterileri için tüketici geri bildirimlerini ve marka izlenimlerini bir araya getirmektedir. Bu arada, Trada gibi şirketler müşterilerin gereksinimlerine göre reklam tasarlamak için kalabalıkları davet etmektedir. Son olarak, siyasi tercihler siyasi seçimleri tahmin etmek veya önceden tahmin etmek üzere bir araya getirilmektedir.
İnsan dışı örnekler de yaygındır. Örneğin, golden shiner gölgeli alanları tercih eden bir balıktır. Tek bir shiner, bir su kütlesindeki gölgeli bölgeleri bulmakta çok zorlanırken, büyük bir grup gölgeyi bulmakta çok daha başarılı olmaktadır.


## Kalabalığın tanımı.
Kalabalığın bilgeliği bağlamında "kalabalık" terimi geniş bir anlam kazanır. Bir tanım, kalabalığı, açık bir katılım çağrısıyla bir araya gelen bir grup insan olarak nitelendirmektedir. Kalabalıklar genellikle çevrimiçi uygulamalarda kullanılsa da, çevrimdışı bağlamlarda da kullanılabilirler. Bazı durumlarda, bir kalabalığın mensuplarına katılım için maddi teşvikler sunulabilmektedir. Amerika Birleşik Devletleri'ndeki jüri görevi gibi bazı “kalabalığın bilgeliği” uygulamalarında kalabalığın katılımı zorunludur.


## Zorluklar ve çözüm yaklaşımları.
Kalabalığın bilgeliği araştırmaları rutin olarak kalabalık ortalamaların bireysel yargılara göre üstünlüğünü bireysel gürültünün ortadan kaldırılmasına bağlamaktadır; bu da bireysel yargıların birbirinden bağımsız olduğunu varsayan bir açıklama olmaktadır. Bu nedenle kalabalık, farklı görüş ve ideolojilerden oluşuyorsa en iyi kararları verme eğilimindedir.
Ortalama alma, her bir kişinin cevabını farklı bir şekilde etkileyen rastgele hataları ortadan kaldırabilmektedir, fakat tüm kalabalığın görüşlerini aynı şekilde etkileyen sistematik hataları ortadan kaldıramamaktadır. Örneğin, kalabalığın bilgeliği tekniğinin bilişsel önyargıları telafi etmesi beklenmemektedir.
Scott E. Page farklılık tahmin teoremini ortaya atmıştır: “Kolektif tahminin karesel hatası, ortalama karesel hata eksi tahmin çeşitliliğine eşittir”. Bu nedenle, bir grupta çeşitlilik büyük olduğunda, kalabalığın hatası da küçük olmaktadır.
Miller ve Stevyers, bir bilgelik deneyinde katılımcılar arasında sınırlı iletişime izin vererek bireysel yanıtların bağımsızlığını azaltmıştır. Katılımcılardan, ABD başkanlarının sırası gibi genel bilgi sorularına yönelik sıralama sorularını yanıtlamaları istenmiştir. Soruların yarısı için her katılımcı başka bir katılımcı tarafından sunulan ve bu konuda bilgilendirilen sıralama ile başlamış, diğer yarısı için ise rastgele bir sıralama ile başlamış ve her iki durumda da gerekirse bunları doğru sıraya göre yeniden düzenlemeleri istenmiştir. Katılımcıların başka bir katılımcının sıralamasıyla başladığı yanıtlar, rastgele başlama koşulundakilerden ortalama olarak daha isabetliydi. Miller ve Steyvers, katılımcılar arasındaki farklı düzeydeki bilgilerin bu olgudan sorumlu olduğu ve katılımcıların önceki katılımcıların bilgilerini kendi bilgileriyle bütünleştirdiği ve artırdığı sonucuna varmıştır.
Kalabalıkların en iyi çalışma eğilimi, coğrafya veya matematikle ilgili bir soru gibi, sorulan sorunun doğru bir cevabı olduğunda ortaya çıkmaktadır. Ortada kesin bir cevap olmadığı zaman kalabalıklar gelişigüzel sonuçlara varabilmektedir. Kalabalığın bilgeliği algoritması, bireysel cevaplar yakınlık gösterdiğinde ve doğru cevap etrafında, bilinmeyen de olsa, simetrik bir dağılım gösterdiğinde başarılı olmaktadır. Bu simetri, yanıtlardaki hataların ortalamasının alınması işlemi sırasında birbirini yok etmesini sağlamaktadır. Tersine, bu algoritmalar doğru yanıtların alt kümesi sınırlı olduğunda rastgele önyargılara karşı koyamayarak sekteye uğrayabilmektedir. Bu zorluk, genellikle farklı uzmanlık seviyelerine sahip bireylerin anonim olarak yanıt verdiği çevrimiçi ortamda özellikle belirgin hale gelmektedir. Bazı “kalabalığın bilgeliği” algoritmaları, beklenti maksimizasyonu oylama tekniklerini kullanarak bu sorunu ele almaktadır. Wisdom-IN-the-crowd (Kalabalığın bilgeliği) (WICRO) algoritması tek geçişli bir tasnif çözümü sunmaktadır. Bireylerin uzmanlık seviyesini, aralarındaki göreceli “mesafeyi” değerlendirerek ölçmektedir. Özellikle, algoritma uzmanları, uzmanlık alanlarındaki soruları ele alırken yanıtlarının birbirlerine nispeten “daha yakın” olacağını farz ederek tanımlamaktadır. Bu yaklaşım, algoritmanın, katılımcıların yalnızca küçük bir alt kümesinin belirli bir alanda yeterliliğe sahip olduğu senaryolarda uzmanlık seviyelerini ayırt etme becerisini geliştirerek anonim çevrimiçi etkileşimler sırasında ortaya çıkabilecek potansiyel önyargıların etkisini azaltmaktadır.
Kalabalık bilgeliğinin etkisi kolayca baltalanabilir. Sosyal etki, kalabalığın cevaplarının ortalamasının yanlış olmasına neden olabilirken, geometrik ortalama ve medyan daha dayanıklıdır. Bu, bir bireyin belirsizliğini ve tahminine olan güvenini bilmeye dayanmaktadır. Bir konu hakkında bilgili olan bireylerin ortalama cevabı, konu hakkında hiçbir şey bilmeyen bireylerin ortalamasından farklı çıkacaktır. Bilgili ve deneyimsiz görüşlerin basit bir ortalaması, ortalamanın ağırlıklandırılmasının cevaplarının belirsizliğine ve güvenine dayandığı bir ortalamadan daha az doğru sonuç verecektir.
İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü tarafından yürütülen deneyler, bir grup insandan bir soruya birlikte cevap vermeleri istendiği zaman, bir fikir birliğine varmaya çalıştıklarını ve bunun da sıklıkla cevabın doğruluğunun azalmasına neden olduğunu ortaya koymuştur. Bu etkiye karşı bir öneri, grubun farklı geçmişlere sahip bir nüfustan oluşmasını sağlamaktır.
Good Judgment Project tarafından yapılan araştırma, tahmin anketleri düzenleyen ekiplerin erken fikir birliğine varmaktan kaçınabildiğini ve tahmin pazarlarında üretilenlerden daha doğru olan toplam olasılık tahminleri üretebildiğini göstermiştir.