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Kollektive Intelligenz: Wie man falsche Antworten ausschließt

Lässt man eine Gruppe von Menschen beispielsweise das Gewicht eines Jumbojets schätzen, kommt der Mittelwert ihrer Antworten dem tatsächlichen Ergebnis oft erstaunlich nahe. Problematisch wird es allerdings bei Fragen wie der nach der Hauptstadt von Australien. Wenn sich eine falsche Antwort (zum Beispiel Sydney) geradezu aufdrängt, gerät die richtige Lösung (Canberra) ins Hintertreffen.

Wie man in solchen Fällen mit Hilfe der Schwarm­intelligenz doch noch die korrekte Antwort identifizieren kann, haben nun Forscher um Dražen Prelec vom Massachusetts Institute of Technology untersucht – und dabei ein verblüffend simples Verfahren gefunden: Sie lassen die Befragten zusätzlich einschätzen, wie wohl die anderen Gruppenmitglieder antworten. Dann vergleichen sie die tatsächliche Verteilung der Antworten mit den Vermutungen der Teilnehmer.

Gibt es keine Unterschiede, hat die Mehrheit vermutlich Recht. Weichen reale und erwartete Antworten jedoch voneinander ab, ist man einem Mehrheitsirrtum auf der Spur: Denn dann dürfte die Antwort, die häufiger genannt wird als geschätzt, die richtige sein. Das kommt durch eine kleine Gruppe von "Experten" zu Stande, die sowohl wissen, dass sie die richtige Antwort kennen, als auch, dass eine falsche verbreiteter ist. Entsprechend preisen sie dies in ihre Abschätzung der Antwortverteilung ein. Die falschen Lösungen sammeln dadurch in der Schätzung dann mehr Stimmen, als sie am Ende tatsächlich bekommen.

Ihre Methode habe sich bei unterschiedlichsten Tests mit Gruppen von 20 bis 51 Personen bewährt, meinen Prelec und Kollegen. Sie stellten beispielsweise Laien allgemeine Quizfragen und ließen Hautärzte Bilder von Hautveränderungen beurteilen. 21 bis 36 Prozent effektiver sei ihr Vorgehen gewesen, je nachdem, mit welchem Verfahren man es vergleiche – zum Beispiel mit einer ähnlichen Methode, bei der Probanden zu jeder Antwort noch angeben müssen, wie sicher sie sich sind. Dieses ältere Verfahren hat den Nachteil, dass die Experten, die sich zwar sehr sicher sind, aber nur einen kleinen Teil der Gruppe ausmachen, in der Masse falscher Antworten untergehen.

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  • Quellen
Nature 541, S. 532–535, 2017