| Titlul original | (ro) Înțelepciunea mulțimilor |
|---|---|
| Limba | Engleză |
| Autor | James surowiecki |
| Drăguț | Non-ficțiune ( în ) |
| Data de lansare | 2004 |
| Țară | Statele Unite |
La Sagesse des Foules este o carte scrisă de James Surowiecki , publicată în 2004 , tradusă în franceză în 2008 , despre agregarea informațiilor în grupuri, rezultând evaluări care, potrivit unei teoreme pe care le furnizează, vor fi adesea mai bune nu numai decât cele de indivizi izolați de grup, dar decât media evaluărilor grupului (diferența provenind din luarea în considerare a informațiilor despre diversitate). Cartea prezintă mai multe studii de caz și anecdote care ilustrează această teză. El aplică această teorie a inteligenței colective în mai multe domenii, inclusiv economie , politică și psihologie . Surowiecki examinează, de asemenea, apariția piețelor predictive ca instrument pentru valorificarea înțelepciunii mulțimilor.
Titlul este o aluzie la Folie des foules (en) de Charles Mackay , publicată în 1841 .
Este de obicei acceptat faptul că oamenii adoptă anumite comportamente particulare atunci când se adună în mulțimi . Astfel, potrivit pentru Gustave Le Bon Psihologia Mulțimi , „individul este alterat de mulțime, devine mai presus de toate sub rezerva inconștient, și regrese spre un stadiu primar al umanității. „ Această constatare poate duce la o percepție negativă a comportamentului mulțimii umane. Pierre Desproges exprimă, de exemplu, că atunci când bărbații sunt uniți, „inteligența lor nu se adună, se împarte” . Georges Brassens mai cântă că „pluralul nu valorează nimic pentru om și, de îndată ce suntem mai mult de patru, devenim o trupă de ...” .
Înțelepciunea mulțimilor se ocupă de mai multe situații în cazul opus: percepția și rezolvarea unei probleme mai eficiente de către o mulțime decât de către orice individ, indiferent dacă fac sau nu parte din ea.
Ca prim exemplu, Surowiecki citează o anecdotă din 1906 a statisticianului britanic Francis Galton . Galton - presupunând inițial că evaluarea experților este mai fiabilă decât cea a mulțimii - merge la o piață engleză de vite unde are loc o competiție. Aceasta implică ghicirea greutății unui bou după ce a fost sacrificat și „tăiat”. Galton ia act de câteva sute de pariuri (787), și descoperă că lor medie este de 1197 de lire sterline (548 kg ) , în timp ce greutatea reală a cărnii de vită este de 1198 de lire sterline, în acest caz particular o precizie de 10 -3 , care îl surprinde.
Dincolo de teoria „ raționalității mărginite ” a economistului Herbert Simon , Surowiecki oferă în această carte multe exemple de probleme conform cărora mulțimea posedă dacă nu chiar o „înțelepciune” măcar o interesantă putere de evaluare statistică. Astfel, propune o clasificare în trei categorii:
Surowiecki discută apoi ceea ce vede el ca rețetă pentru succes în inteligența mulțimii:
Originalitatea operei sale este să nu se mai limiteze la media estimărilor, ci să introducă un factor de corecție legat de diversitate (pe care statisticienii îl numesc deviația standard ), sau chiar la erorile individuale de estimare în sine agregate. disponibile și pentru a demonstra că, în ipoteze simple, cum ar fi neglijarea zgomotului discret, această estimare va fi optimă.
Păstrând pentru fiecare evaluator informații despre direcția erorilor sale obișnuite de evaluare (în exces sau implicit) și amplitudinea acestora, se obțin factori corecți și mai eficienți. Cu toate acestea, aceste ultime informații sunt ușor de obținut prin statistici individualizate privind achizițiile efective sau, dimpotrivă, intențiile de cumpărare fără urmărire (a se vedea articolele Amazon și managementul randamentului ).
Un experiment cunoscut este adesea de a cere elevilor să ghicească câte baloane se află într-o sticlă care este umplută cu ele. Media de răspuns este adesea foarte apropiată de numărul real și mai bună decât cea a majorității elevilor din clasă, cu prejudecăți cognitive ale elevilor care se compensează reciproc într-o oarecare măsură.
Acest tip de caz este cunoscut de casele de pariuri din jocurile de predicție . De exemplu, în cursele de cai, dacă șansele unui cal sunt de trei la unu, înseamnă că calul ar trebui să câștige 25% din timp, conform opiniei de piață a pariorilor. Această conjectură se dovedește a fi destul de realistă atunci când piața jocurilor este atât mare, cât și lichidă, cu alte cuvinte atunci când nu există manipulări („sfaturi” care vizează părtinirea estimărilor) și acest echilibru reflectă percepțiile medii ale jucătorilor.
Exemplu cu mai multe consecințe financiare: sistemul PageRank , pe care se bazează Google , clasifică paginile web în special în funcție de numărul de alte pagini care conduc la acestea, ținând cont de greutatea individuală a fiecăreia dintre aceste pagini. Algoritmul Google, prin urmare, ar trebui să reflecte „opinia” colectivă a webului pe o anumită pagină, își propune să clasifice paginile considerate cele mai relevante. Acest algoritm stă la baza succesului său.
În mod similar, Universitatea din Iowa a fondat în 1988 proiectul Iowa Electronic Markets (en) (EMI) - piața electronică din Iowa. Acest sistem electronic a fost conceput pentru a prezice rezultatele următoarelor alegeri. Oamenii pot cumpăra și vinde „contracte” pe baza opiniei lor despre performanța candidaților. De exemplu, dacă prețul lui Bush este de 48 de cenți, înseamnă că piața estimează că Bush va obține 48% din voturile alegerilor.
Între 1988 și 2000, 596 buletine au fost comparate cu prețul prognozei IEM în ziua alegerilor; S-a constatat că IEM este mai precis decât sondajele de trei ori de patru ori.
Autorul se întreabă, de asemenea, dacă un grup ia decizii mai bune atunci când i se atașează o recompensă; stimulentul financiar, spune el, funcționează bine, dar creditul (reputația, „karma”) și considerația sunt alte forme de stimulente eficiente.
Aceste metode sunt, de asemenea, interesante pentru companii, deoarece instrumentele de grup oferă o mină exploatabilă (a se vedea articolul Data mining ) de informații imparțiale a priori. Același lucru este valabil și pentru exploatarea reacțiilor clienților „individuali” la promoțiile din supermarketuri (de aici faimoasele „carduri de clienți”) etc.
Coordonarea necesită gândirea la alegerea pe care o consideră cea mai bună pe baza unei evaluări a celorlalți, domeniu studiat până acum de teoria jocurilor . O coordonare incorectă ar duce la situații paradoxale, cum ar fi cluburile de noapte în care „nimeni nu merge acum pentru că sunt prea mulți oameni”.
Studiile sociale arată că avem puncte focale asupra cărora așteptările converg prin convenție tacită. Deci, într-un birou, mergem la prânz împreună în jurul prânzului sau altădată; găsiți o persoană cu care nu puteți comunica într-un punct central etc.
Aceste convenții tacite sunt frecvente. Astfel, alocarea locurilor în metrou este rezolvată prin „ primul venit este primul servit ”. Când un pasager așezat este întrebat politicos dacă este de acord să părăsească locul, fără a oferi nicio justificare, răspunsul este adesea pozitiv, deoarece această cerere încalcă o convenție și sugerează un motiv care este el însuși important.
O piață liberă încearcă să rezolve o problemă de coordonare foarte complexă: obținerea resursei potrivite pentru a fi investită la locul potrivit, la costul corect. Arrow și Debreu au arătat că acest obiectiv poate fi atins cu condiția ca fiecare cumpărător și fiecare vânzător să aibă toate informațiile. Câteva sute de experiențe sugerează că, dacă fiecare jucător are informații pe care nu le dezvăluie și pe care le folosește pentru a cumpăra sau vinde titlurile lor, rezultatul va fi similar: piața atinge un echilibru în ciuda acestor informații împărtășite imperfect.
Volatilitatea piețelor și , uneori, „bule“ , urmată de plesnire lor ne reamintesc că această abordare are , de asemenea , o instabilitate, la care Benoît Mandelbrot a consacrat o lucrare scrisă în colaborare cu Richard Hudson.