Социальные сети против мудрости толпы – уроки для краудсорсинга

Сокращенный перевод статей из журнала PNAS, издаваемого Национальной Академией Наук США. Автор Бертон Сингер.

В 2010-2011 гг. Цюрихским Техническим университетом и Университетом Флориды было проведено крупномасштабное исследование. В нем приняли участие более 200 человек из Соединенных Штатов и Швейцарии.

Предметом исследования было изучение вопроса, как социальные сети, т.е. взаимосвязи между людьми, влияют на эффективность  «мудрости толпы».

На первом этапе исследования все его участники были разбиты на три группы. В первую вошли люди, которые друг друга никогда не знали и не общались. Вторую группу составили молодые люди, которые общались в онлайне и частично имели контакты в офлайне. Соответственно в третью группу включили тех, кто поддерживает постоянные взаимоотношения между собой и в реале, и в виртуале.

При этом, численность групп оказалась неравной. В группу тех, кто не знает друг друга, было включено 80 человек, которые и представляли собой виртуальную «толпу» в ее классическом понимании. Вторая группа – те, кто знает друг друга преимущественно в онлайне, была разбита на две команды по 35 человек. Наконец, из двух магистерских групп из Швейцарии и США были сформированы команды тех, кто общается и в офлайне, и в онлайне.

Все команды должны были в течение пяти месяцев заниматься прогнозированием. Четыре их прогноза касались экономики, четыре прогноза относились к результатам спортивных состязаний, четыре прогноза были связаны с результатами выборов и, наконец, три прогноза имели отношение к результатам проката блокбастеров в первую неделю.

Итоги оказались следующими. Наиболее точные прогнозы сделала классическая  «толпа». Более худшие показатели в среднем оказались у тех, кто общается в онлайне. И наконец, самые худшие результаты прогнозирования показали команды, которые включали в себя людей, постоянно взаимодействующих и в виртуале, и в реале.  Больше всего удивило исследователей, что такая градация по результатам оказалась сходной для всех команд. Можно было ожидать, что, например, одна команда из реальных друзей окажется лучшими прогнозистами, чем виртуальные знакомые или «толпа», а например, другая, покажет совсем плохие результаты. Но этого не случилось.

Поскольку испытуемые были людьми примерно одного возраста, одного круга занятий, одних и тех же национальностей, мест проживания и т.п., то единственным, что различало между собой группы, был уровень социального взаимодействия. Фактически оказалось, что чем люди теснее взаимодействуют между собой, тем результат прогнозирования для всей группы в целом оказывается хуже. При этом весьма и весьма существенно. Единственно, на что хотелось бы обратить внимание, это то, что речь идет именно об индивидуальных оценках, которые делаются в группе. Исследователи не использовали методики и технологии коллективного прогнозирования, когда прогноз делается на основе коллективного обсуждения и модерирования. Кроме того, не был исследован наиболее эффективный способ учета оценок. Принципиально этот учет можно производить как по средней, так и исходя из принципа 80/20.  Всем этим исследователи занимаются в настоящее время, и о результатах расскажут в конце сентября.

Исходя из результатов прогнозирования, исследователями был сделан вывод о том, что на прогнозы серьезное влияние оказывают неупорядоченные контакты людей между собой, а также влияние и мнения других участников команды и команды в целом относительно результатов их прогнозных оценок. Оказалось, что чем сильнее социальные связи и сила группового мнения, тем результаты прогноза хуже. Причем хуже настолько, что «эффект толпы» не работает.

Кстати, из этого проистекает один неутешительный вывод. Большинство современных деловых, макроэкономических, политических решений опираются на мнения экспертов. Эксперты – это в чистом виде третья группа из эксперимента. Они постоянно общаются между собой и в реале и в виртуале, имеют тесные социальные взаимодействия и весьма дорожат мнением коллег и экспертной корпорации в целом.  В результате получается беда.

Далее исследователи провели второй этап эксперимента. Они ввели еще два фактора. Первый связан с источниками информации, второй – с денежным вознаграждением. Для этого этапа были отобраны 150 участников Технического Университета в Цюрихе. Они были разбиты случайным образом на две команды, которые должны были осуществлять предсказания по принципу «мудрой толпы», т.е. без каких-либо контактов между собой и знания распределения результатов прогноза внутри группы. Т.е. каждый был сам по себе и знал только свои результаты.

Одна из групп строила свои прогнозы, опираясь на любые источники информации, которые находились в распоряжении ее членов. Для второй группы готовились специальные обзоры по предметам прогнозов, которые по электронной почте рассылались всем участникам группы.

Первая группа показала намного лучшие результаты. Поскольку обзоры были достаточно качественными, то исследователи сделали вывод, что причина случившегося не в том, что участников второй группы дезинформировали. Единственным объяснением оказалось то, что количество вовлеченных в оборот источников информации у первой группы было намного большим, чем у второй. Да и содержание этих источников было менее упорядочено и более разнообразно. Этот вывод подтвердили и специальные опросы, которые были проведены среди всех участников обоих команд.

Тем самым оказалось, что эффект «мудрости толпы» действует только в том случае, когда «толпа» использует разнообразные, разнородные и неорганизованные со стороны источники информации.  (От себя добавлю, что в противном случае толпа превращается в стадо).

Любопытные результаты были получены относительно связи денежного вознаграждения с результатами прогнозирования. Подход был такой же, как и в первом случае. Испытывались две группы. Одна – с вознаграждением, другая – без. В ходе испытания они должны были сделать 10 прогнозов.

На практике получились следующие результаты. В первых трех прогнозах сильнее оказалась  группа, которая получала денежное вознаграждение. После этого лучше результат показали те, кто прогнозировал без денег. Затем лучше были опять получатели бонусов, а последние четыре прогноза уверенно выиграла группа без вознаграждения.

Исследователи интерпретировали эти результаты следующим образом. Сначала деньги стимулируют прогнозистов, заставляют их мобилизовывать свой потенциал. Но постепенно вознаграждение становится привычным и соответственно растет боязнь его потерять. В итоге эта боязнь сказывается на результатах прогнозирования.