Σοφία του πλήθους

Οι τύποι της Σοφίας του Πλήθους

Κατά τον Surowiecki, τα πλεονεκτήματα των αποδιοργανωμένων αποφάσεων μπορούν να κατηγοριοποιηθούν στους εξής τύπους: την Νόηση, τον Συντονισμό και την Συνεργασία.
Στην κατηγορία της Νόησης περιλαμβάνονται η σκέψη και επεξεργασία πληροφοριών καθώς και η κρίση της Αγοράς, η οποία κατά τον Surowiecki μπορεί να γίνεται γρηγορότερη, περισσότερο αξιόπιστη και λιγότερο υποκείμενη σε σε πολιτικές δυνάμεις σε σχέση με διαβουλεύσεις των ειδικών-εμπειρογνωμόνων και των ομάδων τους.
Στην κατηγορία του Συντονισμού περιλαμβάνονται η βελτιστοποίηση της χρήσης μιας δημοφιλούς γραμής και την αποφυγή συγκρούσεων σε κινούμενες κυκλοφορίες.
Στην κατηγορία της Συνεργασίας περιλαμβάνονται οι τρόποι με τους οποίους ομάδες ανθρώπων μπορούν να πραγματοποιήσουν σύσταση δικτύων εμπιστοσύνης χωρίς την ύπαρξη ενός κεντρικού συστήματος το οποίο θα ελέγχει την συμπεριφορά τους ή θα επιβάλει άμεσα την συμμόρφωσή τους.

Ορισμός του πλήθους

Ο όρος του πλήθους αναφέρεται σε οποιαδήποτε ομάδα ανθρώπων, όπως σε μια εταιρεία,μια ομάδα ερευνητών ή απλά το ευρύ κοινό. Για παράδειγμα, μια ομάδα ανθρώπων δεν μπορεί να γνωρίζει τα στοιχήματα του άλλου στην ιπποδρομία ή σε μια ομάδα φόρουμ δεν μπορεί να γνωρίζει ο ένας τον άλλον έξω από αυτό, αλλά παρ'όλα αυτά σχηματίζουν τον ορισμό του πλήθους. Έτσι με αυτό τον τρόπο, επικρατεί η ποικιλομορφία στις απαντήσεις, ενώ το σφάλμα του πλήθους είναι πολύ μικρό.

Αγορές Προβλέψεων

Μία εφαρμογή της σοφίας του πλήθους είναι οι αγορές πρόβλεψης (prediction market). Οι αγορές αυτές είναι κερδοσκοπικές και δημιουργήθηκαν για να επαληθεύσουν τις προβλέψεις του πλήθους. Είναι προγνωστικές αγορές στοιχημάτων όπου τα άτομα κάνουν προβλέψεις.
Ο Surowiecki στο βιβλίο του αναφέρεται στην επιτυχία των αγορών πρόβλεψης. Παρόμοια με τις μεθόδους Delphi, αλλά σε αντίθεση με τις δημοσκοπήσεις, οι αγορές πρόβλεψης κάνουν έξυπνες ερωτήσεις του στυλ "Ποιος νομίζετε ότι θα κερδίσει τις εκλογές;" και όχι του στυλ "Ποιόν θα ψηφίζατε". Τα αποτελέσμα των προβλέψεων αυτών είναι αρκετά καλά.
Συχνά ως κίνητρο για τη συμμετοχή δίνονται χρήματα για επιτυχείς προβλέψεις ενός συγκεκριμένου αποτελέσματος (π.χ. ο υποψήφιος Χ θα κερδίσει στις εκλογές) ή της τιμής μιας παραμέτρου (π.χ τα έσοδα μιας εταιρίας στο επόμενο τρίμηνο). Οι τρέχουσες τιμές της αγοράς ερμηνεύονται ως η πρόβλεψη της πιθανότητας εκδήλωσης του γεγονότος ή της αναμενόμενης τιμής της παραμέτρου. Η Betfair αποτελεί το μεγαλύτερο ανταλλακτήριο προβλέψεων στον κόσμο, με περίπου 28 δισεκατομμύρια $ να διαπραγματεύονται το 2007. Η NewsFutures είναι μια διεθνής αγορά προβλέψεων που ασχολείται με την πρόβλεψη γεγονότων ειδήσεων. Η  Intrade.com, με έδρα το Δουβλίνο της Ιρλανδίας, απέσπασε την προσοχή των μέσων ενημέρωσης το 2012 επειδή ασχολήθηκε με προβλέψεις σχετικά με τις Προεδρικές Εκλογές των ΗΠΑ, με περισσότερες από 1,5 εκατομμύρια αναφορές αναζήτησεων. Πολλές εταιρείες προσφέρουν διάφορες υπηρεσίες προβλέψεων, όπως για παράδειγμα ημερομηνίες ολοκλήρωσης έργων, στοιχεία πωλήσεων ή τις δυνατότητες της αγοράς να στηριχτούν καινοτόμες ιδέες. Έχουν επίσης αναπτυχθεί μια σειρά από διαδικτυακές εταιρείες που δίνουν προβλέψεις κυρίως σε αθλητικές εκδηλώσεις, χρηματιστηριακές αγορές, αλλά άλλα θέματα. Μερικά παραδείγματα αποτελούν οι Piqqem, Cake Financial, Covestor, Predictify και Motley Fool. Η αρχή της αγοράς προβλέψεων χρησιμοποιείται επίσης σε λογισμικό διαχείρισης έργων, όπως το Yanomo, ώστε να προβλέψει σωστά τις "πραγματικές" προθεσμίες και τον προϋπολογισμό ενός έργου.

Μέθοδος Delphi

Η μέθοδος Delphi είναι μια συστηματική, διαδραστική μέθοδος πρόβλεψης που βασίζεται στη συμμετοχή μιας ομάδας ανεξάρτητων εμπειρογνωμόνων. Οι  προσεκτικά επιλεγμένοι εμπειρογνώμονες απαντούν σε  ερωτηματολόγια σε δύο ή περισσότερους γύρους. Μετά από κάθε γύρο, ένας οργανωτής παρέχει ανώνυμα μια περίληψη των προβλέψεων των εμπειρογνωμόνων από τον προηγούμενο γύρο, καθώς και τους λόγους σύμφωνα με τους οποίους πήραν τις αποφάσεις τους. Έτσι, οι συμμετέχοντες ενθαρρύνονται να αναθεωρήσουν τις προηγούμενες απαντήσεις τους επηρεαζόμενοι από τις απαντήσεις των υπόλοιπων μελών της ομάδας. Εκτιμάται ότι κατά τη διάρκεια αυτής της διαδικασίας, το εύρος των απαντήσεων θα μειωθεί και η ομάδα θα συγκλίνει προς τη «σωστή» απάντηση. Πολλές από τις συναινετικές προβλέψεις έχει αποδειχθεί ότι είναι πιο ακριβείς από ότι οι προβλέψεις που γίνονται από μεμονομένα άτομα.

Human Swarming

Σχεδιασμένη ως μια βελτιστοποιημένη μέθοδος για την "εκμετάλλευση" της σοφίας του πλήθους, η προσέγγιση αυτή ζητά σε πραγματικό χρόνο τη γνώμη για κάποιο συγκεκριμένο θέμα από ομάδες χρηστών με στόχο την επίτευξη πιο ακριβών απαντήσεων από αυτές που θα προέκυπταν με μικρότερο αριθμό χρηστών. Η προσέγγιση αυτή κληρονομεί στοιχεία από μερικές βιολογικές διεργασίες που συναντώνται σε πουλιά, ψάρια, και τα έντομα και εφαρμόζεται μεταξύ δικτυωμένων χρηστών με τη χρήση κατάλληλου λογισμικού, όπως για παράδειγμα η πλατφόρμα συλλογικής νοημοσύνης UNU. Κατά τον Rosenberg (2015), τέτοια συστήματα ελέγχου πραγματικού χρόνου παρακινούν ομάδες ανθρώπων να συμπεριφέρονται ως μια ενιαία συλλογική νοημοσύνη. Για παράδειγμα, όταν συνδεθούν στην πλατφόρμα UNU, ομάδες χρηστών μπορούν να απαντήσουν συλλογικά σε ερωτήσεις, να δημιουργήσουν καινούριες ιδέες και να κάνουν προβλέψεις ως μια μοναδική οντότητα. Μετά τη διεξαγωγή αντίστοιχων πειραμάτων έχει εξακριβωθεί ότι τα ανθρώπινη σμήνη μπορούν να προβλέψουν καλύτερα από μεμονωμένα άτομα σε μια πληθώρα από εφαρμογές του πραγματικού κόσμου.

Παράδειγμα

Παρακολουθώντας το ντοκιμαντέρ «The code» του BBC  θα εντυπωσιαστεί κανείς πως αυτό το φαινόμενο μπορεί να συμβεί πραγματικά και στην πράξη. Ατομικά ο κάθε άνθρωπος δίνει τις δικές του προβλέψεις – εικασίες για τις καραμέλες στο βάζο που ελάχιστοι έχουν κοντέψει τον πραγματικό αριθμό. Παρόλα αυτά αν πάρουμε συλλογικά τις απαντήσεις και βγάλουμε ένα μέσο όρο τότε το αποτέλεσμα είναι εντυπωσιακό. Το αποτέλεσμα είναι 99.9% ακριβές με τον πραγματικό αριθμό των καραμελών στο βάζο. Η ακρίβεια μιας ομάδας ατόμων είναι πολύ μεγαλύτερη και εντυπωσιακή από αυτήν ενός ατόμου. Αυτό το φαινόμενο είναι η σοφία του πλήθους.