Загрузка...

Революция в краусорсинге свершилась

Революция в краусорсинге свершилась - Фото 1

Этот заголовок – не преувеличение. Придуман новый алгоритм краудсосинга, позволяющий прорывным образом повысить «мудрость толпы».

Сегодня краудсорсинг довольно широко используется в различного рода онлайн-голосованиях: от социально-политических и экономических прогнозов до оценки стоимости художественных работ и ранжирование заявок на научно-исследовательские работы.

Однако по-настоящему широкого распространения, казалось бы, вытекающего из популярного утверждения о «мудрости толпы» всегда превосходящей ум одиночек, — так пока и не получилось.

«Мудрость толпы» оказалась с изъяном в виде своей демократической основы: правильное мнение — есть мнение большинства.

Оказалось, что демократия часто склоняется не к наиболее правильным ответам, а к наиболее популярным. Невежество масс легко забивает мнение меньшинства, располагающего знаниями по теме вопроса, в результате чего выигрывает неправильный ответ.

Попыток уйти от демократического подхода в краудсорсинге было множество. Но все они были тяжеловесны в реализации и неоднозначны по результатам (я и сам приложил к этому руки, потратив не один год).

И вот, по сути, открытие. До гениальности простой, как формула Е=МС2, новый алгоритм краудсорсинга уменьшает ошибку «мудрой толпы» при ответе на бинарный вопрос на 22—24%. И это в корне меняет применимость краудсорсинга.

Новый алгоритм основан на том, что вместо одного вопроса задается два. Первый – это основной вопрос (например, — является ли Филадельфия столицей штата Пенсильвания?). А второй – это просьба предсказать, какой процент участников ответит на 1 й вопрос «Да». 

Вот и все. Дальше чистая математика, утверждающая, что правильным будет «неожиданно популярный» ответ (т. е. популярный вопреки ожиданиям участников). 

Для приведенного примера, — это ответ «Нет», который получает неожиданно высокую оценку, исходя из ответа на 2 й вопрос (ведь столица Пенсильвании не известный всем большой город  Филадельфия, а маленький и почти неизвестный Гаррисберг). 

Как это получается на конкретных примерах и цифрах, можно прочесть по ссылкам: научная статья (http://www.nature.com/nature/journal/v541/n7638/full/nature21054.html) за деньги и ее научно-популярное изложение (http://news.mit.edu/2017/algorithm-better-wisdom-crowds-0125) бесплатно.

Новый алгоритм имеет прочное теоретическое обоснование в форме солидной математической базы. Он также протестирован на практике для 3 х областей: опросы конгресса США, диагнозы дерматологов и аукционная оценка предметов искусства.

Оставить комментарий

Загрузка...
Loading...