群衆の知恵

群衆の知恵

アンカーによる大衆市場版の表紙
著者	ジェームズ・スロウィッキ
言語	英語
出版社	ダブルデイ; アンカー
発行日	2004
出版地	アメリカ合衆国
ページ	336
番号	978-0-385-50386-0
OCLC	61254310
デューイ十進分類法	303.3/8 22
LCクラス	JC328.2 .S87 2005

2004年に出版された『群衆の知恵：なぜ多数は少数より賢いのか、そして集合知がビジネス、経済、社会、国家をどう形作るのか』は、ジェームズ・スロウィッキが書いた本で、集団で情報を集約すると、その結果、集団のどのメンバーが下すよりも良い決定が下されることが多いという内容です。この本では、その主張を説明するために多数のケーススタディや逸話が紹介されており、主に経済学と心理学の分野に触れています。

冒頭の逸話は、フランシス・ゴルトンが郡のフェアで集まった人々が、それぞれの推測を平均すると雄牛の体重を正確に推測したことに驚いたというものである（平均は、ほとんどの群衆の推測よりも、雄牛の実際の屠殺後の体重に近かった）。^{[1] [2]}

この本は、伝統的に理解されている群衆心理学ではなく、独立して決定する多様な個人の集団に関するものです。独立して決定する多様な個人の集団は、個人や専門家よりも優れた特定の種類の決定や予測を行う可能性が高いというその中心的論点は、統計的サンプリングと多くの類似点を描いていますが、統計について明示的に議論されている部分はほとんどありません。

そのタイトルは、 1841年に出版されたチャールズ・マッケイの著書『大衆の異常な妄想と群衆の狂気』を暗示したものである。^[3]

スロウィエツキは、無秩序な意思決定の利点を3つの主なタイプに分類しています。

認知

市場判断などの思考と情報処理は、専門家や専門家委員会の審議よりもはるかに速く、信頼性が高く、政治的な力の影響を受けにくいと彼は主張する。

調整

行動の調整には、人気のバーの利用を最適化し、移動中の交通の流れにぶつからないようにすることが含まれます。この本には実験経済学の例が満載ですが、このセクションでは、歩行者が歩道の流れを最適化したり、人気のレストランの混雑度を測ったりするなど、自然に発生する実験に重点を置いています。彼は、文化内の共通理解によって、文化の他の人々の特定の反応について驚くほど正確な判断ができる理由を検証しています。

協力

人々のグループが、行動を制御したり、コンプライアンスを直接強制したりする中央システムなしで、信頼のネットワークを形成する方法。このセクションは、特に自由市場を支持しています。

すべての群衆（グループ）が賢明なわけではありません。たとえば、株式市場バブルにおける暴徒や狂った投資家を考えてみましょう。Surowiecki によると、賢明な群衆と非合理的な群衆を分ける重要な基準は次のとおりです。

スロウィエツキの著書に基づいて、オイナス・クッコネン^[4]は群衆の知恵のアプローチを次の8つの仮説で捉えています。

1. グループ内の人々が全体としてどのように考えているかを説明することが可能です。
2. 場合によっては、グループは非常に知的であり、そのグループ内の最も賢い人々よりも賢い場合がよくあります。
3. グループがインテリジェントになるための 3 つの条件は、多様性、独立性、分散化です。
4. 最良の決定は意見の相違と競争から生まれます。
5. コミュニケーションが多すぎると、グループ全体の知性が低下する可能性があります。
6. 情報集約機能が必要です。
7. 適切な情報は、適切な場所に、適切なタイミングで、適切な方法で、適切な人に届けられる必要があります。
8. 専門家を追いかける必要はありません。

スロウィエツキは、群衆が非常に悪い判断を下す状況（合理的バブルなど）を研究し、このような状況では群衆のメンバーが（何らかの形で）他人の意見を意識しすぎて、異なる考え方をするのではなく、お互いを真似して従い始めたために、彼らの認知や協力が失敗したと主張している。彼は、説得力のある話し手によって集団的に動かされた群衆の実験の詳細を示しているが、人々の集団が知的に従う主な理由は、意思決定システムに体系的な欠陥があるためだと述べている。

このような失敗の原因と詳細な事例は次のとおりです。

2005年のオライリー 新興技術カンファレンスで、スロウィッキは「独立した個人と賢明な群衆、あるいはつながりすぎることはあり得るのか？」と題したセッションを行った。^[6]

私たち全員にとっての疑問は、集団知性の重要な要素である独立性を失うことなく、情報のカスケードなしに相互作用を実現するにはどうすればよいかということです。

彼は次のように推奨しています:

• ネクタイは緩めにしておきましょう。
• できるだけ多様な情報源に触れるようにしてください。
• 階層全体にわたるグループを作成します。

ティム・オライリー^[7]らも、群衆の知恵という文脈で 、グーグル、ウィキ、ブログ、Web 2.0の成功について議論している。

スロウィエツキ氏は意思決定市場のメリットを強く主張しており、物議を醸したDARPAの政策分析市場が軌道に乗らなかったことを残念に思っている。同氏は、公共市場と企業内市場の成功を、さまざまな視点を持ちながらも (適切な推測をするという) 同じ動機を持つ人々の集まりが正確な総合予測を生み出せる証拠だと指摘する。スロウィエツキ氏によると、総合予測はどのシンクタンクの成果よりも信頼性が高いことが実証されている。同氏は、既存の先物市場をテロ活動や企業内の予測市場 などの分野にまで拡張することを主張している。

この主張を例証するために、彼は出版社が、一回限りの契約で個々の著者に本のアイディアを持ち込んでもらうことで、より魅力的な作品を出版できると述べています。こうすることで、社内の執筆チームで可能になるよりもはるかに多くの人々の知恵を活用できるのです。

ウィル・ハットンは、スロウィエツキの分析は事実問題だけでなく価値判断にも当てはまり、「私たち自身の集合的な自由意志から生じる群衆の決定は驚くほど...まともである」と主張した。彼は「多元主義、多様性、民主主義、そして真に独立した報道機関にとって、これ以上の事例はない」と結論付けている。^[8]

群衆の知恵効果の応用は、予測市場、デルファイ法、従来の世論調査の拡張という 3 つの一般的なカテゴリに存在します。

最も一般的な応用は予測市場、つまり検証可能な予測を行うために作られた投機市場または賭け市場です。Surowiecki は予測市場の成功について論じています。デルファイ法に似ていますが世論調査とは異なり、予測 (情報) 市場では「選挙で誰が勝つと思いますか?」などの質問が行われ、結果をかなり正確に予測します。「誰に投票しますか?」という質問に対する回答はそれほど予測的ではありません。^[9]

資産とは、特定の結果（例：候補者Xが選挙に勝つ）またはパラメータ（例：次の四半期の収益）に結びついた金銭的価値である。現在の市場価格は、イベントの確率またはパラメータの期待値の予測として解釈される。Betfairは世界最大の予測取引所であり、2007年には約280億ドルが取引された。NewsFuturesは、ニュースイベントのコンセンサス確率を生成する国際的な予測市場である。アイルランドのダブリンを拠点とする個人対個人の予測市場を運営していたIntrade.comは、2012年の米国大統領選挙に関連して非常に高いメディアの注目を集め、IntradeおよびIntradeデータへの検索参照は150万件を超えた。現在、いくつかの企業が、プロジェクトの完了日、売上、または新しいアイデアの市場の可能性を予測するためのエンタープライズクラスの予測マーケットプレイスを提供している。^[要出典]主にスポーツイベントや株式市場に関する予測を提供するWebベースの準予測マーケットプレイス企業が数多く登場しているが、他のトピックについても予測を提供している。予測市場の原理は、プロジェクト管理ソフトウェアでも使用され、チーム メンバーがプロジェクトの「実際の」期限と予算を予測できるようにします。

デルファイ法は、独立した専門家のパネルに依存する体系的かつインタラクティブな予測方法です。慎重に選ばれた専門家が、2 回以上のラウンドでアンケートに回答します。各ラウンドの終了後、ファシリテーターが、前回のラウンドの専門家の予測の要約と、その判断の理由を匿名で提供します。これにより、参加者は、グループの他のメンバーの回答を考慮して、以前の回答を修正するよう促されます。このプロセス中に、回答の範囲が狭まり、グループが「正しい」回答に収束すると考えられています。合意された予測の多くは、個人が行った予測よりも正確であることが証明されています。

群衆の知恵を解き放つための最適化された方法として設計されたこのアプローチは、同期したユーザーグループの周りにリアルタイムのフィードバックループを実装し、より少ないユーザー数からより正確な洞察を得ることを目的としています。ヒューマンスウォーミング（ソーシャルスウォーミングと呼ばれることもあります）は、鳥、魚、昆虫の生物学的プロセスをモデルにしており、UNU集合知プラットフォームなどの仲介ソフトウェアを使用してネットワークユーザー間で有効になります。ローゼンバーグ（2015）が発表したように、このようなリアルタイム制御システムにより、人間の参加者のグループは統合された集合知として行動することができます。^[10] たとえば、UNUプラットフォームにログインすると、分散したユーザーのグループは、単一の出現エンティティとして集合的に質問に答え、アイデアを生み出し、予測を行うことができます。^{[11] [12]} 初期のテストでは、ヒューマンスウォームがさまざまな現実世界の予測で個人よりも優れた予測をできることが示されています。^{[13] [14]}

ヒューゴー賞受賞作家ジョン・ブルナーの 1975 年のSF小説「ショックウェーブ・ライダー」には、デルファイ法に基づく「デルファイ」と呼ばれる 、地球規模の精巧な情報先物取引と賭けプールが登場します。

イリュージョニストのダレン・ブラウンは、2009年9月にイギリスの国営宝くじの結果をいかに正確に予測したかを説明するために「群衆の知恵」のコンセプトを使ったと主張した。彼の説明は、そのコンセプトが誤って適用されたと主張する人々からオンラインで批判を受けた。^[15]使用された方法論はあまりにも欠陥があり、サンプルの人々は複数回集められ、互いにあまりにも社交的であったため、完全に客観的で自由な思考ではなかったはずである。スロウィエツキは、それが純粋な独立性と必要な心の多様性を蝕む状態であると述べている (スロウィエツキ 2004:38)。したがって、グループは集団思考に陥り、互いの影響に基づいて決定を下すようになり、正確性が低下する。しかし、他のコメンテーターは、ショーの娯楽性を考えると、ブラウンの理論の誤った適用は、彼の真の方法を隠すための意図的な煙幕であった可能性があると示唆している。^{[16] [17]}

これはテレビシリーズ「エデンの東」でも紹介されており、約 10,000 人のソーシャル ネットワークが、非常に短い時間でミサイルを阻止するアイデアを考案しました。^{[引用が必要]}

『群衆の知恵』は、クラウドソーシングのクリエイティブ企業Tongalの命名に大きな影響を与えました。Tongal は、スロウィエツキの本の序文で取り上げられている社会科学者の姓である Galton のアナグラムです。フランシス・ゴルトンは、牛の体重に関する群衆の平均推測が専門家の正確さを上回ることを認識していました。^[18]

ダニエル・タメットは著書「Embracing the Wide Sky」で、この考え方の誤りを指摘している。タメットは、知識をプールする手段が適切に定義されていないシステムでは問題が発生する可能性があると指摘し、クラウドソーシングシステムでは、知識の少ない人物によって主題の専門家が却下され、不当に罰せられることさえあると述べ、Wikipedia の事例を挙げている。さらに、タメットは2005 年にNatureで言及された研究で説明されているWikipedia の正確性の評価に言及し、研究方法論のいくつかの欠陥を概説し、研究では小さなエラーと大きなエラーを区別していなかったとしている。

タメット氏はまた、オンライン チェス プレイヤー数万人の知力をガルリ・カスパロフ氏との対戦で手を選ぶオンライン コンテスト「カスパロフ対世界」を挙げている。このコンテストは「群衆」ではなくカスパロフ氏が勝利した。カスパロフ氏は「これはチェス史上最高のゲームだ。膨大な数のアイデア、複雑さ、そしてチェスにもたらした貢献により、チェスはこれまでプレイされたゲームの中で最も重要なゲームとなっている」と語っている。

ジャロン・ラニアーは著書『You Are Not a Gadget』の中で、群衆の知恵は最適化を伴う問題には最適だが、創造性や革新性を必要とする問題には不向きであると主張している。オンライン記事『Digital Maoism』では、集団が賢くなる可能性が高いのは、

1. 独自の質問を定義していない、

2. 回答の良し悪しは単純な結果（単一の数値など）によって評価でき、

3. 集団に情報を提供する情報システムは、個人に大きく依存する品質管理メカニズムによってフィルタリングされます。

ラニアーは、そのような状況下でのみ、集団は個人よりも賢くなることができると主張している。これらの条件のいずれかが破られると、集団は信頼できないか、さらに悪い状態になる。

プリンストン大学の生態学および進化生物学科の教授であるイアン・カズン氏と彼の学生であるアルバート・カオ氏は、2014 年に Proceedings of the Royal Society 誌に掲載された論文で、「群衆の知恵に関する従来の見解は、複雑で現実的な環境では役に立たない可能性があり、小集団であれば多くの状況で意思決定の精度を最大化できる」と主張しています。カズン氏とカオ氏が言う「小集団」とは、12 人未満の集団のことです。彼らは結論として、「非常に大規模な集団の意思決定は、使用される情報が独立してサンプリングされている場合は非常に正確かもしれませんが、相関情報の悪影響を特に受けやすく、たとえその情報を使用するのが集団の少数派だけであったとしても、その影響は大きい」と述べています。

• ビクチャンダニ、スシル、デイヴィッド・ハーシュライファー、イヴォ・ウェルチ。「情報カスケードとしての流行、ファッション、習慣、文化変化の理論。」政治経済ジャーナル、第100巻、第5号、992～1026頁、1992年。
• イワノフ、クリスト(1972)。情報の品質管理: データバンクと経営情報システムにおける情報の正確さの概念について:ストックホルム大学および王立工科大学。(博士論文。Diss. Abstracts Int. 1974、Vol 35A、3、p. 1611-A。Nat. Techn. Info. Service NTIS 注文番号 PB-219297)
• ジョンソン、スティーブン、『エマージェンス：アリ、脳、都市、ソフトウェアのつながり』 (2002) スクリブナー、ISBN 0-684-86876-8 
• ル・ボン、ギュスターヴ（1895）『群衆：大衆の心の研究』。ペンシルバニア大学のプロジェクト・グーテンベルクから入手可能
• リー、ジェラルド・スタンリー。(1913)。群衆。民主主義の動く絵。ダブルデイ、ペイジ＆カンパニー。プロジェクト・グーテンベルクから入手可能
• Oinas-Kukkonen, Harri (2008)。ネットワーク分析と群衆が新たな組織知識の源泉となる。A. Koohang 他 (編) 著「知識管理: 理論的基礎」Informing Science Press、サンタローザ、カリフォルニア州、米国、pp. 173–189。
• シャーキー、クレイ(2009)。みんながやってくる: 組織なしで組織化する力 ペンギン
• サンスティーン、キャス、インフォトピア：何人の心が知識を生み出すのか（2006年）オックスフォード大学出版局、ISBN 0-19-518928-0 
• タルド、ガブリエル(2001、原文 1901)。意見と不当な意見。ブックサージ出版、ISBN 0-543-97083-3 
• L. フィッシャー、「完璧な群れ：日常生活における複雑性の科学」、ベーシックブックス、2009 年。
• S. Roy Chowdhury、C. Rodriguez、F. Daniel、F. Casati。「知恵を意識したコンピューティング：構成知識のインタラクティブな推奨について」ICSOC'10 Proceedings of the 2010 international conference on Service-Oriented Computing、Springer-Verlag、サンフランシスコ、カリフォルニア州、米国。
• NPRのジェームズ・スロウェイキ