O moudrosti davu: Proč je skupina chytřejší než jednotlivci

13. 9. 2009 / Jan Čulík

Zajímavé je, že důležitá je diverzita skupiny. Scott Page, politolog z University v Michiganu, zjistil, že skupiny, které se skládají zároveň z chytrých lidí a z ne zrovna chytrých lidí, mají vždycky lepší výsledky než skupiny, které se skládají jen z chytrých lidí. Potíž totiž je, že inteligence sama nedokáže zajistit přítomnost různých pohledů na zkoumaný problém. Potíž je, že inteligentní lidé mají tendenci reagovat podobně. To znamená, že skupina jako celek ví méně, než by jinak mohla vědět.

Přičleníte-li do skupiny pár jedinců, kteří jsou méně inteligentní, ale mají jiné schopnosti a zkušenosti, zlepší to její výkon. Homogenní skupiny nejsou dost schopné na to, aby dokázaly zkoumat alternativní řešení. Je velmi cenné přivádět do společnosti nové lidi, i když jsou méně zkušení a méně schopní, protože to málo, co takový nový člen přinese, je jiné.

Několik čtenářů namítlo, že údajná "moudrost davu" je jen statistický trik. Někdo by měl přeložit a vydat Jamese Surowieckého. Zde je několik dalších myšlenek z úvodních kapitol jeho knihy The Wisdom of Crowds: Why the Many are Smarter Than the Few. Vyplývá z nich, že jde o daleko složitější fenomén než "statistický trik":

Socioložka K.H. Gordonová požádala dvě stě studentů, aby uspořádali předměty podle váhy, a zjistila, že skupinový "odhad" byl přesný na 94 procent, lepší výsledek mělo jen 5 z těch 200 studentů. Profesor finančních studií Jack Treynor provedl experiment se sklenicí, která obsahovala 850 bonbonů, studenti měli odhadovat, kolik jich ve sklenici je. Nejlepší skupinový odhad byl 871, jen jeden z 56 lidí ve skupině to odhadl lépe.

Důležité je, aby členové skupiny spolu nespolupracovali, nehovořili a neřešili problém společně. Odhad několika málo jednotlivých členů skupiny bude vždy lepší než průměrný odhad celé skupiny. Při opakování experimentů však bylo zjištěno, že lepší "odhadci" nejsou vždycky titíž lidé. Po deseti experimentech je vždycky odhad celé skupiny lepší než odhad jednotlivců.

Teoretický fyzik Norman L. Johnson využil počítačových simulací jedinců, kteří hledali cestu bludištěm. Poslal subjekty do bludiště dvakrát, nejprve, aby se v něm zorientovali, a napodruhé, aby našli cestu ven. Klíčovým aspektem experimentu však bylo toto: Johnson sloučil záznamy, kde v bludišti jeho subjekty při hledání cesty ven odbočovaly napravo či nalevo, a pak vytvořil "průměrnou" cestu bludištěm podle toho, kolik lidí se průměrně rozhodlo zabočit kam na každé křižovatce. (Když se na určité křižovatce dalo víc lidí doleva než doprava, "průměrná" cesta šla doleva.) Ukázalo se, že "průměrná" cesta ven z bludiště měla jen devět rozhodnutí, což bylo nejen kratší než cesta průměrného samostatného jednotlivce (12,8 rozhodnutí) ale bylo to stejně krátké jako cesta nejchytřejšího subjektu. Byla to také nejkratší možná cesta z bludiště ven -- z bludiště se nedalo vyjít v méně než 9 krocích. Takže skupina objevila nejoptimálnější možné řešení.

R. 1986 vybuchl po startu americký raketoplán Challenger. Jeho start se vysílal v televizi, takže katastrofa byla okamžitě známá. Raketoplán Challenger vyrobily čtyři podniky, ale burza se soustředila na jeden, Morton Thokiol, který vyrobil startovací raketu na pevný pohon. Akcie tohoto jediného podniku okamžitě drasticky poklesly. Burza usoudila, že za katastrofu nese vinu výlučně tento podnik. Prokázalo se to o půl roku později, kdy bylo zjištěno a zveřejněno, že katastrofu způsobila chybná těsnění v palivové nádrži, kterou vyrobila tato firma.

Profesoři finančnictví Michael Maloney a Harold Mulherin vypracovali studii, kdy se snažili zjistit, jak je možné, že akcionáři hned věděli, že vinu za katastrofu nesla firma Morton Thokiol. Nic nezjistili. Jednotliví akcionáři si prostě položili po katastrofě otázku: Kolik hodnoty ztratily tyto čtyři firmy po katastrofě?

Podle Surowieckého byly splněny čtyři podmínky: rozrůzněnost a izolovanost názorů (každý akcionář měl nějaké soukromé informace), nezávislost (rozhodování akcionářů nebylo ovlivňováno názory jiných), decentralizace (lidi měli možnost se specializovat a využívat místních znalostí) a agregace (existoval systém, který individuální úsudky dal dohromady). Skupina ale musí být do určité míry informovaná - Dvě stě dětí by po katastrofě Challengeru těžko zvolilo firmu Morton Thokiol jako viníka.

Dokáže skupinová inteligence fungovat za podmínek opravdové nejistoty, totiž kdy se správná odpověď zdá být nepoznatelná, protože se událost ještě nestala? V relativně technické kapitole o sázkařství v různých sportech cituje Surowiecki četné matematické studie, z nichž vyplývá, že sázející publikum kolektivně předpovídá, kdo vyhraje, s relativně velkou přesností.

Surowiecki dále poukazuje na to, že všichni jsme zvyklí používat internetových vyhledávačů, jako je Google. Považujeme za automatické, že často z milionů výsledků je mezi prvními ten správný. Ale ono to automatické není. Podstatou vyhledávání v Googlu je algoritmus PageRanku, který dovoluje samotným internetovým serverům, aby určily, svými odkazy, které stránky na internetu jsou nejdůležitější. Google prostě interpretuje link ze serveru A na server B jako hlasování serveru A pro server B. Google hodnotí význam stránky počtem hlasů, které dostává od jiných serverů.

University of Iowa založila r. 1988 Iowa Electronic Markets. Jsou to trhy, které předpovídají výsledky voleb -- amerických prezidentských, kongresových, guvernérů amerických států a zahraničních. Investujete do kandidáta, o němž se domníváte, že vyhraje, a když zvítězí, dostanete peníze. V letech 1988 -- 2000 uspořádaly IEM 596 takovýchto volebních sázek. Jejich výsledky se od skutečných výsledků prezidentských voleb lišily o 1, 37 procent. Výsledky IEM byly většinou lepší než výsledky průzkumů veřejného mínění a přesnější než výsledky průzkumů veřejného mínění dlouhé měsíce před volbami. Byly daleko méně nestabilní než výsledky průzkumů veřejného mínění, a to z celé řady různých důvodů, které Surowiecki analyzuje

V březnu r. 2000 se Wall Street Journal snažil předem zjistit, kdo dostal oscarové ceny. Americká filmová akademie zuřila a zakázala svým členům s novináři z Wall Street Journal hovořit. Avšak deník přislíbil členům Akademie anonymitu a získal od 356 členů, tedy 6 procent členů Akademie informace, jak hlasovali. Wall Street Journal zveřejnil tyto informace den před oskarovou ceremonií a ukázalo se, že pět z šesti jeho výsledků bylo správných. Hollywood Stock Exchange, která umožňuje lidem sázet na výsledky oskarové soutěže, však získala všech šest správných odpovědí. V roce 2002 HSE dokázala předem určit 35 z 40 oskarových nominací.

Je pozoruhodné a zarážející, uzavírá Surowiecki, jak málo pozornosti věnuje podnikatelská sféra těmto trhům, které činí úsudky a rozhodnutí ohledně nejisté budoucnosti. Z jejich výsledků vyplývá, že to jsou vynikající a spolehlivé nástroje.

Zajímavé je, že důležitá je diverzita skupiny. Scott Page, politolog z University v Michiganu, zjistil, že skupiny, které se skládají zároveň z chytrých lidí a z ne zrovna chytrých lidí, mají vždycky lepší výsledky než skupiny, které se skládají jen z chytrých lidí. Potíž totiž je, že inteligence sama nedokáže zajistit přítomnost různých pohledů na zkoumaný problém. Potíž je, že inteligentní lidé mají tendenci reagovat podobně. To znamená, že skupina jako celek ví méně, než by jinak mohla vědět.

Přičleníte-li do skupiny pár jedinců, kteří jsou méně inteligentní, ale mají jiné schopnosti a zkušenosti, zlepší to její výkon. Homogenní skupiny nejsou dost schopné na to, aby dokázaly zkoumat alternativní řešení. Je velmi cenné přivádět do společnosti nové lidi, i když jsou méně zkušení a méně schopní, protože to málo, co takový nový člen přinese, je jiné.

Rozmanitá skupina lidí, kteří mají různou míru znalostí a porozumění věcem, dokáže učinit inteligentnější rozhodnutí než dva chytří ředitelé.

Swarowski cituje slavné absurdní výroky významných podnikatelů, jako např. Henry Warnera z firmy Warner Brothers, který řekl r. 1927: "Kdo myslíte, sakra, že by chtěl, aby herci na plátně mluvili?" anebo Thomas Watson z firmy IBM, který prohlásil r. 1943: "Myslím, že je na světě trh tak pro pět počítačů."

Je spolehlivě zjištěno, že většina expertů se dlouhodobě systematicky mýlí. Platí to pro zejména pro manažery investičních fondů. Velmi znepokojivá je i statistika o důslednosti úsudků lékařských patologů, z níž vyplývá, že kdyby se patologovi předložily tytéž důkazy od pacienta znovu, v 50 procentech případů by patolog dospěl k opačnému závěru než posledně na základě týchž důkazů. Experti také mají velmi malou schopnost kritického odstupu k svým úsudkům. Protože jsou experti, usuzují o sobě, že mají vždycky pravdu. Experti se většinou nejen mýlí, ale nemají tušení, jak strašně se mýlí.

Vždycky je záhodno agregovat výsledky od co největší skupiny expertů a skupinové rozhodnutí bude vždycky kvalitnější než rozhodnutí jednotlivce. Je možné, dodává Surowiecki, že existují i někteří experti, kteří se nemýlí, ale jak je mezi většinou těch, kteří se mýlí, najít?

Pozitivní argument, proč je kognitivní diverzita důležitá pro kvalitní rozhodování, je to, že se jejím prostřednictvím rozšiřuje množina možných řešení a umožňuje to skupině konceptualizovat problémy novými způsoby. Negativním argumentem pro kongitivní diverzitu je skutečnost, že diverzita umožňuje skupině činit rozhodnutí založená na faktech a nikoliv na vlivu, protekci, či skupinové loajalitě.

Homogenní skupiny jsou často obětí stádovitosti. Důležitým rysem stádovitosti není ani, že by cenzurovala odlišné názory, ale odlišné názory příslušníkům skupiny vůbec nepřijdou na mysl.

V knize pak Surowiecki podrobně -- na základě vědeckých studií -- rozebírá mechanismus "moudrosti davu" a vysvětluje rozborem jednotlivých charakteristik tohoto mechanismu, proč to funguje.

Vytisknout

Obsah vydání | Pátek 11.9. 2009