MTの理論は、人々がグループでより賢くなっているということを意味するものではありません。 怒った暴徒を見た人は誰でもこれを確認します。 しかし、問題の正しい声明と適切な内部接続があるチームはより賢くなることができます。 これらの条件下では、人々のグループは、その唯一のメンバーのどれよりも賢明です。
標準的な例（3つの類似したテスト1、2 、および3が昨年ハブですでに実行されました）：コインの入った箱があるとします。 数百人に何枚のコインが入っているか尋ねてください。 調査を要約すると、すべての仮定が間違っている可能性があります。 しかし、すべての答えの算術平均を見つけた場合、結果は正しいものにかなり近くなります。
参入障壁が低く、社会的境界が曖昧なネットワークは、集合的な心の複雑さを探求するためのユニークな環境です。 Googleの検索結果、急流、habratopicsなどの多くの例をネットで見つけることができます（別の例は記事に記載されています）。 各例で、結果は大勢の人々の平均的な意見に基づいています。
集合的な精神が機能するためには、ほんのいくつかのことを知る必要があります。
シンプルさ
コインの箱がある例では、各参加者に番号を尋ねます。 Googleは検索結果の生成を誰にも依頼しません。参照される頻度を考慮して、インデックス内の各ページの重要度パラメーターを使用します。
上記の各ケース：メインのgoogle、torrent、habratopik、およびコインの箱では、入力については説明していません。 ダイアログ入力は、MTシステムには複雑すぎます。 オンラインディスカッションシステムは、それ自体では知恵につながりません。
個々のタスクの単純さも重要です。 コレクティブマインドシステムはかなり複雑なプロジェクトで占められていますが、各プロジェクトは最初に最も単純なコンポーネントに分解する必要があります。
インターフェース
複雑なインターフェイスは、複雑なタスクには理想的かもしれませんが、MTシステムには理想的ではありません。 インターフェースが複雑であればあるほど、参加する人が少なくなり、混乱しやすくなります。 集合的なマインドシステムへの参加は時間がかかるべきではありません。 グループのメンバーに無理矢理考えさせる必要はありません。
MTインターフェースは、ほとんどの場合、「いいね」/「嫌い」の原則を使用した投票メカニズムですが、たとえば、地図上のポイントを選択したり、図を描いたりすることもできます。
データ収集
議論が結果につながらないことが多い理由の1つは、情報の収集がなく、会話のみであるということです。 しかし、集団マインドシステムは結果を生み出さなければなりません。 ドライブとアルゴリズムが必要です。
コインの箱がある例では、ドライブはすべての推測を合計する人であり、アルゴリズムは算術平均です。 Googleの検索結果の例では、Googleはドライブであり、PageRankとして知られるアルゴリズムは常に進化し、十分に保護された秘密です。
グループメンバー
MTシステムの特徴は、参加者が多いほど結果が良くなることです。 フォーラムやチャットルームでは、人が多すぎるとディスカッションがバラバラになります。 あなたのコミュニティが新しいメンバーで悪化した場合、それは集合的な知恵システムと呼ばれることはできません。
また、グループは異種である必要があります。 反対意見を持つ人々が互いにバランスをとるため、集合的な心が機能します。 特定のグループまたは社会のセクションを代表する参加者が多すぎる場合、結果が影響を受ける可能性があります。
わがまま
考えられる仮定に反して、最も正しい集団的決定は、グループのニーズについてではなく、自分のニーズについて考える人々で構成されるグループで行われます。 株式市場では、参加者全員がより安く購入し、より多く販売するように動機付けられています。 株式の価値は、投資家が市場の企業の価値を判断したことを（不完全に、しかし非常に効果的に）反映しています。 すべての市場参加者は、特定の会社や市場全体についてではなく、自分の利益について考えますが、これはまさに有効です。
同様に、サイトの作成者はプロジェクトに故意に投票しないかもしれませんが、訪問者の集合的な決定は依然として良い結果につながります。 Googleの機能メカニズムも株式市場に似ています。 集団的意見の特定の操作（たとえば、参照ファームの作成）が観察される場合がありますが、どちらの場合も正直な結果のみに関心があるため、彼らはそれを打ち消そうとします。
エゴイズムは、集団の各メンバーが集団の利益を自分自身の利益よりも高くするときに、より大きな問題であるグループ思考と格闘します。 集団の意見が広まり始めるとすぐに、グループは危険にさらされます。 グループの決定により、株式市場の崩壊、チャレンジャーの崩壊、その他多くの例が生じる可能性があります。
コインの箱を使った例では、参加者は正しい答えを推測するとすべてのお金が勝つと言われました。 彼らの参加は完全に利己的でした-彼らはお金を獲得したかったです。 結果を得るために回答が平均化されたという事実は、単なる良い副作用でした。
しかし、人々の利己心の現れのために、現金で支払う必要はありません。 たとえば、最も頻繁に送信される記事を取り上げたニュースサイトが多数あります。 お気に入りのストーリーを選択するために誰もお金を払う必要はありません。ニュースレター情報はサーバー上で簡単に生成されます。 重要な要素は、ユーザーの参加を促すことです。 人々はそれぞれの理由で参加します。 ニュースへの投票は意図的に禁止されていますが、投票は副産物にすぎません。
この方法は、ユーザーが最も関連性の高い記事に明確に投票するdigg（またはhabr）などのサイトで投票する方法とは対照的です。 そのようなサイトでは、システムと対戦しようとする人々に対する絶え間ない「戦争」があります。 diggのホームページに記事を投稿することを約束している多くの企業があります。
計数システム
スコア（ポイント、ポイントなど）の保存はゲームの一部であり、集合サイトもゲームと見なすことができます。 そのため、グループの各メンバーの参加を評価するためのシステムを慎重に検討する必要があります。
たとえば、 slashdot Webサイトでは、各参加者のカルマは、参加の程度に応じて計算されました。 カルマメトリックは、一部の機能（他のユーザーによるコメントのモデレート機能や利用可能なデフォルトのコメント数など）に影響を与えました。
そして、すべてが素晴らしいように見えました。 しかし、彼らはユーザーに「カルマ」の指標を明らかにしました。 その瞬間、サイトの作成者がこれを行ったとき、彼らはそれを知らずに「カルマの薬局方」を発明しました（興味深いことに、promtはこの表現を「運命の売春婦」と翻訳しました）コミュニティによる評価。 したがって、グループ思考のユニークなタイプが作成されました。
プレイヤーがサイト自体に利益をもたらす限り、ゲームは素晴らしいです。 現在、slashdotはグループ思考またはトローリングによって支配されています。 両方の現象はおそらくカルマの啓示の前に存在していましたが、それは確かにそれらの急速な発展に貢献しました。
多数意見
多数意見は、集団マインドシステムの問題です。 一方では、うまく調整されたMTシステムにより、ほとんどの人の意見を見ることができます。 ユーザーレビューが収集され、アルゴリズムが要約され、結果が表示されます-ここでは、Google検索結果など、最高のものから最低のものへと順番にアイテムのリストの形式で表示されます。
しかし、1つの不快な瞬間があります。コミュニティへのリストの開示は、グループ思考を強化します。 評価の高い記事はさらに評価が高く、評価の低い記事はすぐに見えなくなります。 リスト表示は、集合的な知恵の正確さを破壊します。
それで、何ができるのでしょうか？ 以下にいくつかの提案を示します。
- 一時変数の使用。 投票には一定の時間しか許可できません。 時間がなくなると、投票が終了し、結果が表示されます。
- 表示結果の混合。 順序付けされたランク付けされたリスト（または多数意見）を表示する代わりに、高評価のアイテムのリストをランダムな順序で表示できます。 「興味」のショーでflickrを使用します。
- ユーザーに開示評価を獲得させる。 投票が行われた後にのみ、コミュニティの評価を表示できます。 これは、投票者の選択に対する現在の結果の影響を避けるために、多くの投票システムで使用されています。
- アルゴリズムの使用。 得点リストが表示されるとき、声に加えて多くのデータを考慮に入れた複雑な数式が使用されます。 これは、検索結果を生成するときに検索エンジンが行うことです。 このアルゴリズムは、常にあらゆる種類の最適化の対象となりますが、PageRankカウントシステムを公開しようとする人々との絶え間ない戦いにおけるGoogleのツールです。
明示的および暗黙的なフィードバック
引用された例の多くでは、集合的知恵は人間の行動によって形作られました。 これらの場合、フィードバックは暗黙的でした。 他の例では、投票システムのように、ユーザーは何かを直接評価するように求められました。 これは明確なフィードバックでした。 明示的または暗黙的なフィードバックの使用、またはそれらの組み合わせは、MTシステムの設計における重要な決定です。
集団マインドシステムを使用する場合は、人々に意見を直接尋ねる必要がない場合に、暗黙的なフィードバックを使用する可能性にさらに注意を払ってください。 暗黙的なフィードバックは通常、より正直で操作性が低くなります。 たとえば、投票を使用して、要約するときに他のデータ（ページビュー、コメント、または他のユーザーアクションなど）を考慮に入れるなど、両方のタイプの通信を組み合わせる方法もあります。
投票
これは非民主的と思われますが、集合的知恵のシステムにおけるすべてのプロセスの管理を委任すべきではありません。 多くの場合、これを行うべきではありません。
投票数が最も多いニュースは、議論の余地のない勝者として宣言されるべきではありません。 同じように、物議を醸すニュース（良い票と悪い票の割合が高い）または非公開（低い票数）について結論を出すことができます。
すべてのユーザー投票が等しくなる必要はないことを覚えておく必要があります。 「良い」参加者からの投票（「良い」という言葉を理解している人）は、より大きな影響を与えることができます。
複数のポイントを評価する場合、ユーザーは順番に否定的に投票する可能性が高いことを調査が示しています。 言い換えれば、人が否定的に投票し始めるとすぐに、彼はそれをさらに続ける可能性が高くなります。 したがって、同じユーザーの否定的な投票の後に起こる場合、否定的な投票の重みを小さくすることは公平でしょう。 または、投票セッションの期間を変数として保存し、この期間中の後半の投票と比較して、しばらくして早期投票を評価することができます。 誰かが1時間以内に投票した場合、その投票はそれをより価値あるものにしますか、それとも減らしますか？ あなたが見つけるために実験を行うことができます。
片方の頭がいい...
MT理論のこれらの側面は、基本にすぎません。 これらおよび他の多くの概念は、シュロヴィエスキの本でより詳細に開示されています。 最も重要なことは、集合的なマインドシステムが常に進化しなければならないことを覚えておく必要があります。 正しく行われれば、彼らは私たちのオンライン生活を変えることができ、おそらく私たちを少し賢くすることができます。