Обратная связь

Особое мнение – 2-я революция в краудсорсинге

2017-й год стал прорывным в краудсорсинге и понимании процессов по разработке креативных идей. Первая новость вышла в начале года, но мы выжидали, чтобы поделиться с вами финальным результатом ученых изысканий, и оказались правы – третий прорыв свершился в декабре.

Предлагаем вашему вниманию подборку публикаций Сергея Карелова о трех революциях в мире краудсорсинга: часть 2.

Часть 1. Революция в краудсорсинге свершилась


Автор: Сергей Карелов
Текст приводится в редакции.
Источник

Между февральской и октябрьской революциями 1917 года в России прошло 8 месяцев.

Между 1-й и 2-й краудсорсинговыми революциями 2017 года прошло вдвое меньше – всего 4 месяца. Время ускоряется.

1-я революция случилась в результате изобретения нового алгоритма краудсорсинга, уменьшающего ошибку «мудрой толпы» на 22-24%. Это был качественный прорыв, в корне меняющий применимость этой технологии.

О 2-й краудсорсинговой революции оповестила статья «Оптимальное вознаграждение для коллективного интеллекта» в майском номере Трудов национальной академии наук США. Второй качественный прорыв организационно прост, но математически сложен, как часовой механизм.

Авторы математически доказали следующее.

(1) Традиционная система вознаграждения в краудсорсинге предсказаний (например, рынки предсказаний или научный поиск) или поиске верных ответов/решений) награждает тех, кто дал правильный ответ или точно предсказал. Такая система вознаграждения стимулирует рост практически всех негативных психологических эффектов, свойственных краудсорсингу (стадное поведение, заякорность мышления, тяга к наиболее популярному, доминирование горлопанов и т.д.). Тем самым систематически выпадают из рассмотрения многие факторы, которые, взятые по отдельности, имеют ограниченную предсказательную силу, но способные внести вклад в агрегированные предсказания, если бы краудсорсера можно было убедить обратить на них внимание.

(2) Чтобы максимизировать коллективную мудрость группы, люди не должны вознаграждаться только за то, что сделали успешные предсказания или выводы. Общее вознаграждение не должно распределяться только среди тех, кто был успешным или точными. Вместо этого, награды должны быть в первую очередь направлены на тех, кто сделал успешные предсказания, противоречащие мнению большинства участников.

Т.е. наибольшее вознаграждение должно выдаваться за особое мнение, оказавшееся правильным.

Авторы отправили статью про него на ревю национальной академии наук США в ноябре прошлого года. Полгода ушло на проверку леса математических формул. И вот официальное признание открытия в майском номере трудов национальной академии наук.

Продолжение: Часть 3. Краудсорсинг + Машинное обучение = Страшная сила

23 января 2018 года
  • Опубликовать в Facebook