Kalabalığın bilgeliği
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.
Charles Wellington Furse tarafından 1954'te Londra'daki Ulusal Portre Galerisi'ne verilen Sir Francis Galton