सामूहिक खुफिया विशेषज्ञों के विचार को कैसे हराता है?

Question

मुझे कुछ सामूहिक खुफिया प्रोग्रामिंग करने में दिलचस्पी है, लेकिन आश्चर्य है कि यह कैसे काम कर सकता है?

यह सटीक भविष्यवाणियां देने में सक्षम होने के लिए कहा जाता है: उदाहरण के लिए ओ'रेली प्रोग्रामिंग कलेक्टिव इंटेलिजेंस बुक, कहते हैं कि व्यापारियों की कार्रवाई का एक संग्रह वास्तव में भविष्य की कीमतों (जैसे मकई) की भविष्यवाणी कर सकता है।

अब हम आंकड़े वर्ग में भी जानते हैं कि, यदि यह 40 छात्रों का परीक्षा ले रहा है, तो 3 से 5 छात्र होंगे जिन्हें "ए" ग्रेड मिलेगा। 8 हो सकता है जो "बी" प्राप्त करता है, और 17 जो "सी" प्राप्त करता है, और इसी तरह। वह मूल रूप से एक घंटी वक्र है।

तो इन दो स्टैंडपॉइंट्स से, "बी" और "सी" उत्तरों का संग्रह "ए" प्राप्त होने वाले उत्तर की तुलना में बेहतर भविष्यवाणी कैसे दे सकता है?

ध्यान दें कि मकई की कीमत, उदाहरण के लिए, मौसम में सटीक मूल्य फैक्टरिंग, मकई का उपयोग करके खाद्य कंपनियों की मांग, "आत्मनिर्भर भविष्यवाणी" के बजाय, अधिक लोग मक्का वायदा खरीदते हैं और कीमत बढ़ जाती है और अधिक लोग फिर से वायदा खरीदते हैं)। यह वास्तव में भविष्य में एक सटीक मूल्य देने के लिए आपूर्ति और मांग की सटीकता से भविष्यवाणी कर रहा है।

यह कैसे संभव है?

अद्यतन: क्या हम कह सकते हैं कि सामूहिक खुफिया शेयर बाजार उदारता और आतंक में काम नहीं करेगा?

Answer 1

The Wisdom of Crowds विकी पेज एक अच्छी व्याख्या प्रदान करता है।

संक्षेप में, आपको हमेशा अच्छे उत्तर नहीं मिलते हैं। इसके होने के लिए कुछ स्थितियां होने की आवश्यकता है।

Answer 2

ठीक है, आप एक अनुमान के लिए निम्नलिखित "मॉडल" के बारे में सोचना चाहते हो सकता है:

guess = right answer + error 

अगर हम बहुत से लोगों को एक सवाल पूछने, हम विभिन्न अनुमान के बहुत सारे मिल जाएगा। लेकिन अगर, किसी कारण से, error एस का वितरण शून्य के आसपास सममित है (वास्तव में इसका शून्य मतलब होना चाहिए) तो अनुमानों का औसत सही उत्तर का एक बहुत अच्छा भविष्यवाणी होगा।

ध्यान दें कि अनुमानों को जरूरी नहीं होना चाहिए - यानी, त्रुटियां वास्तव में बड़ी हो सकती हैं (ग्रेड बी या सी, ए के बजाए) जब तक कि ग्रेड बी और सी दोनों तरफ वितरित न हों सही उत्तर का। जहां यह हमारे अनुमान के लिए एक भयानक मॉडल है, इसलिए सामूहिक खुफिया जाएगा हमेशा काम ...

Answer 3

गलती अपने सादृश्य में है, दोनों राय नहीं के बराबर हैं नहीं

बेशक, ऐसे मामले हैं। व्यापारियों ने अपने लेनदेन के लिए प्रत्यक्ष लाभ की भविष्यवाणी की है (बाजार का उनका हिस्सा थोड़ा अधिक है), जबकि विशेषज्ञ समग्र क्षेत्र की भविष्यवाणी करने की कोशिश करता है।

आईओओ कुल व्यापारियों की स्थिति पाई के अपने संबंधित टुकड़े (जहां उन्हें विशेषज्ञ माना जाता है) के लिए बड़ी संख्या में छोटी राय के आधार पर एक जिग्स पहेली की तरह एक साथ पाई जाती है।

एकमात्र दिमाग उस तरह के विवरण को संसाधित नहीं कर सकता है, यही कारण है कि समग्र स्थिति असली विशेषज्ञ को प्रभावित कर सकती है। ध्यान दें कि यह विशेष रूप से फेनोमोन आमतौर पर एक स्थिर स्थिर बाजार तक सीमित है, न कि अशांति की अवधि में। विशेषज्ञ आमतौर पर तब बेहतर प्रदर्शन करते हैं, क्योंकि उन्हें अक्सर सामान्य भावना के साथ जाने से बचने के लिए बेहतर प्रशिक्षित और प्रेरित किया जाता है।(जो अक्सर अशांति के समय में एक झुकाव की तुलना में तुलनीय है)

कक्षा समानता के साथ समस्या यह है कि ग्रेडिंग सिस्टम यह नहीं मानता कि छात्र अपने (भविष्यवाणी करने में मुश्किल) इलाके में स्वामी हैं, इसलिए यह तुलनात्मक नहीं है।

पी। ध्यान दें कि आधार वसंत क्षेत्र के एक छोटे टुकड़े में विशेषज्ञ होने वाले सभी खिलाड़ियों पर निर्भर करता है। यदि कोई आवश्यकता वास्तव में वेब 2 पर्यावरण के लिए अच्छी तरह से ट्रांसपोर्ट करता है तो कोई बहस कर सकता है।

Answer 4

भीड़ बुद्धि तकनीक, भविष्यवाणी बाजारों की तरह, कुछ स्थितियों में अच्छी तरह से काम, और खराब अन्य लोगों में, अन्य तरीकों (विशेषज्ञों, उदाहरण के लिए) अपने शक्तियों और कमजोरियों है बस के रूप में। इष्टतम क्षेत्र इसलिए, वे हैं जहां कोई अन्य दृष्टिकोण बहुत अच्छा नहीं करता है, और पूर्वानुमान बाजार अच्छी तरह से कर सकते हैं। कुछ उदाहरणों में सार्वजनिक चुनावों की भविष्यवाणी, परियोजना पूर्ण होने की तारीखों का अनुमान लगाने और महामारी के प्रसार की भविष्यवाणी शामिल है। ये वे क्षेत्र हैं जहां सूचनाएं लगभग अलग-अलग फैली हुई हैं, और विशेषज्ञों को प्रभावी मॉडल नहीं मिलते हैं जो विश्वसनीय रूप से भविष्यवाणी करते हैं।

सामान्य विचार बाजार के भागीदारों के एक दूसरे की कमजोरियों के लिए साइन अप करते हैं। उम्मीद नहीं है कि बाजार हमेशा सही ढंग से हर परिणाम की भविष्यवाणी करेगा, लेकिन है कि, अन्य लोगों की गलतियों देख लोगों की वजह से, वे महत्वपूर्ण जानकारी को याद नहीं होगा, जैसा कि अक्सर, और कहा कि लंबी दौड़ से अधिक है, वे बेहतर परिणाम मिलेंगे। ऐसे मामलों में जहां बहिष्कार वास्तव में उत्तर जानते हैं, वे परिणाम को प्रभावित करने में सक्षम होंगे। विभिन्न विशेषज्ञ विभिन्न प्रश्नों पर वजन कर सकते हैं, इसलिए प्रत्येक का अधिक प्रभाव होता है जहां उनके पास सबसे अधिक ज्ञान होता है। और जैसे-जैसे बाजार समय के साथ जारी रहता है, प्रत्येक प्रतिभागी को उनके लाभ और हानियों से प्रतिक्रिया प्राप्त होती है जो उन्हें बेहतर तरीके से सूचित करती है कि वे वास्तव में किस तरह के प्रश्नों को समझते हैं और उन्हें किससे दूर रहना चाहिए।

एक कक्षा में, लोगों को अक्सर एक वक्र पर वर्गीकृत किया जाता है, तो ग्रेड के वितरण के बारे में आप कितना अच्छा जवाब थे ज्यादा नहीं बताता है। भविष्यवाणी बाजार वास्तविक परिणामों के खिलाफ सभी उत्तरों को कैलिब्रेट करते हैं। सफलताओं और असफलताओं का यह सार्वजनिक रिकॉर्ड तंत्र को मजबूत करने के लिए बहुत कुछ करता है, और भविष्यवाणी के अधिकांश अन्य दृष्टिकोणों में गायब है।/अंतिम परिणाम निर्धारित करने के लिए जिम्मेदार बताते हैं

Answer 5

कलेक्टिव खुफिया उनके पीछे जटिल व्यवहार है कि समस्याओं का करने के लिए आ रहा है पर वास्तव में अच्छा है, क्योंकि वे राय के एकाधिक स्रोतों लेने में सक्षम हैं। इस तरह के एक सेटअप के साथ, प्रशिक्षण प्रक्रियाओं के अंतिम परिणाम को अनुकूलित करने में मदद करता है।