كيف الذكاء الجماعي فاز الخبراء الرأي ؟ [مغلقة]

Question

أنا مهتم في القيام ببعض الذكاء الجماعي البرمجة, ولكن أتساءل كيف يمكن أن تعمل ؟

ويقال أن تكون قادرة على إعطاء تنبؤات دقيقة:أورايلي برمجة الذكاء الجماعي الكتاب ، على سبيل المثال ، يقول مجموعة من التجار العمل في الواقع يمكن أن توقع الأسعار المستقبلية (مثل الذرة) أفضل من خبير.

الآن نحن نعرف أيضا في الإحصاءات الطبقة ذلك ، إذا كانت الغرفة من 40 طالبا أخذ الامتحان سيكون هناك 3 إلى 5 الطلاب الذين سوف تحصل على "A" الصف.قد يكون هناك 8 التي تحصل "ب" ، و 17 التي حصلت "ج", وهلم جرا.وهذا هو الأساس منحنى الجرس.

لذلك من هذين وجهات النظر ، كيف أن مجموعة من "ب" و "ج" الإجابات تعطي تنبؤ أفضل من الجواب الذي حصلت "ممتاز" ؟

علما بأن سعر الذرة ، على سبيل المثال ، هو سعر دقيقة العوملة في الطقس ، الطلب من شركات الأغذية باستخدام الذرة ، وما إلى ذلك بدلا من "الذات تحقيق النبوة" (المزيد من الناس على شراء العقود الآجلة للذرة و ترتفع الأسعار والمزيد من الناس على شراء العقود الآجلة مرة أخرى).هو في الواقع توقع العرض والطلب بدقة لإعطاء دقيق السعر في المستقبل.

كيف يكون ذلك ممكنا ؟

تحديث: يمكن أن نقول الذكاء الجماعي لا تعمل في سوق الأسهم النشوة و الذعر ؟

Answer 1

حكمة الحشود صفحة Wiki تقدم تفسير جيد.

باختصار، لا تحصل دائما على إجابات جيدة. يجب أن تكون هناك بضع شروط لحدوثها.

Answer 2

حسنا, قد ترغب في التفكير التالية "نموذج" من أجل تخمين:

guess = right answer + error

إذا سألنا الكثير من الناس سؤال سوف تحصل على الكثير من التخمينات مختلفة.ولكن إذا كان لسبب ما, توزيع errors هو متماثل حول الصفر (في الواقع انها مجرد أن يكون صفر يعني) ثم متوسط من التخمينات ستكون مؤشرا الجواب الصحيح.

علما بأن التخمينات ليس بالضرورة أن تكون جيدة -- أي أخطاء يمكن أن تكون كبيرة (درجة B أو C ، بدلا من) طالما هناك درجة B و C الإجابات موزعة على كلا الجانبين من الجواب الصحيح.

بالطبع هناك حالات حيث فظيع نموذج التخمينات ، لذلك الذكاء الجماعي لا دائما العمل...

Answer 3

تقنيات الحكمة الحشد، مثل أسواق التنبؤ، تعمل بشكل جيد في بعض المواقف، وبشكل سيء في الآخرين، مثل الأساليب الأخرى (الخبراء، على سبيل المثال) نقاط القوة والضعف لها. وبالتالي، فإن الساحات المثلى، هي تلك التي لا توجد بها أي نهج أخرى بشكل جيد للغاية، ويمكن أن تفعل أسواق التنبؤ بشكل جيد. وتشمل بعض الأمثلة التنبؤ بالانتخابات العامة، وتقدير تواريخ إكمال المشروع، والتنبؤ بانتشار الأوبئة. هذه هي المجالات التي تنتشر فيها المعلومات حول ضاحية، ولم يعثر الخبراء على نماذج فعالة تتنبأ بشكل موثوق.

الفكرة العامة هي أن المشاركين في السوق يعوضون نقاط ضعف الآخر. لا توقع التوقع أن الأسواق ستتنبؤ دائما بكل نتيجة بشكل صحيح، ولكن بسبب الأشخاص الذين يلاحظون أخطاء الآخرين الآخرين، فلن يفوتون معلومات حاسمة في كثير من الأحيان، وعلى المدى الطويل، سوف يفعلون أفضل. في الحالات التي تعرف فيها بالفعل الإجابة، سيكونون قادرين على التأثير على النتيجة. يمكن للخبراء المختلفين أن يزنوا في أسئلة مختلفة، لذلك كل منها تأثير أكبر حيث لديهم معظم المعرفة. وكما تستمر الأسواق مع مرور الوقت، يحصل كل مشارك على تعليقات من مكاسبهم وخسائرهم التي تجعلهم أكثر إطلاعا على أنواع الأسئلة التي يفهمونها فعليا والتي يجب أن تبقى بعيدا عنها.

في الفصول الدراسية، غالبا ما يتم تصنيف الناس على منحنى، وبالتالي فإن توزيع الدرجات لا يخبرك كثيرا عن مدى جودة الإجابات. أسواق التنبؤ معايرة جميع الإجابات مقابل النتائج الفعلية. هذا السجل العام للنجاحات والإخفاقات يفعل الكثير مما يعزز الآلية، وفقده في معظم النهج الأخرى للتنبؤ.

Answer 4

الاستخبارات الجماعية جيدة حقا في الخروج إلى المشاكل التي لها سلوك معقد وراءهم، لأنهم قادرون على اتخاذ مصادر متعددة من الآراء / السمات لتحديد النتيجة النهائية. مع إعداد مثل هذا، يساعد التدريب على تحسين النتيجة النهائية للعمليات.

Answer 5

الخطأ في القياس الخاص بك، كلا الآراء ليست متساوية. يتوقع التجار ربحا مباشرا عن معاملتهم (الجزء الصغير من السوق لم ينظر له نظرة عامة)، في حين يحاول الخبير التنبؤ بالحقل العام.

Iow يتم تجميع موقف المتداولين الشاملين معا مثل لغز بانوراما بناء على كمية كبيرة من الآراء الصغيرة لقطعة من الفطيرة الخاصة بهم (حيث يفترض أنهم خبراء).

لا يمكن لعقل واحد معالجة هذا النوع من التفاصيل، وهذا هو السبب في أن الوضع العام قد يطرح على الخبير الحقيقي. لاحظ أن هذا هو الفينومون بشكل خاص يقتصر عادة على سوق ثابت إلى حد ما، وليس في فترات الاضطرابات. عادة ما تفعل الخبير بشكل أفضل، لأنها غالبا ما تكون أفضل تدريبا وتحفيزا لتجنب الذهاب مع المشاعر العامة. (والتي غالبا ما تكون قابلة للمقارنة مع تلك الليمون في أوقات الاضطرابات)

المشكلة في تشبيه الطبقة هي أن نظام الدرجات لا يفترض أن الطلاب هم الماجستير في التضاريس الخاصة بهم (من الصعب التنبؤ)، لذلك فهي غير قابلة للمقارنة.

ملاحظة ملاحظة أن Axiom Base يعتمد على جميع اللاعبين يجري خبراء في قطعة صغيرة من الحقل. يمكن للمرء أن يناقش إذا كان هذا الشرط ينقل فعلا جيدا إلى بيئة ويب 2.