कैसे झुंड सोच पूर्वानुमान में हमें बदतर बना सकते हैं

झुंड 4 7 को बेवकूफ न बनाएंनए व्यवहार के अनुसार लोग किसी समूह में पूर्वानुमान कैसे बना सकते हैं, इस पर नए शोध के अनुसार, "व्यक्तिगत रूप से होशियार, लेकिन सामूहिक रूप से कमज़ोर" हो सकते हैं।

एक वेब ब्राउज़र या सेलफोन के साथ, उपभोक्ता आज फंड के कारणों, शेयरों को लेने, देखने के लिए फिल्में, देखने के लिए रेस्तरां, आने-जाने के लिए उत्पाद, खरीदने के लिए संगीत और आंशिक रूप से एकल प्रश्न के उत्तर के आधार पर सुनने के लिए निर्णय ले रहे हैं: क्या करता है बाकी सब सोचते हैं?

Yelp, Amazon, Rotten Tomatoes और Kickstarter जैसी साइटें भविष्य के ग्राहकों का मार्गदर्शन करने के लिए पिछले उपभोक्ताओं की सामूहिक बुद्धि का उपयोग करती हैं। लेकिन इससे पहले कि ग्राहक बैंडवागन पर कूदते हैं और रात का खाना, किताब, या मूवी टिकट खरीदते हैं, मान लीजिए कि बैंडवाले को बेहतर बनाने का कोई तरीका था?

"दूसरों की जानकारी देखने में समस्या यह है कि लोग दूसरों के साथ झुंड में रहते हैं ..."

जर्नल में एक नए पेपर के पीछे केंद्रीय प्रश्न है प्रबंधन विज्ञान.

हम झुंड में रहते हैं

शोधकर्ताओं ने वित्तीय मंच एस्टीम डॉट कॉम के आंकड़ों की जांच की, जहां पेशेवर विश्लेषकों, शौकीनों और छात्रों को सार्वजनिक रूप से कारोबार वाली कंपनियों के लिए तिमाही आय-प्रति-शेयर अनुमान प्रदान करते हैं।

शोधकर्ताओं ने पाया कि प्रत्येक अनुमानित उपयोगकर्ता जितना कम उपयोगकर्ता दूसरे उपयोगकर्ताओं के अनुमानों के बारे में जानता था, भीड़ का औसत अनुमान उतना ही सटीक था। वास्तव में, अंतर गहरा था: जब एस्टिमेट उपयोगकर्ता अन्य उपयोगकर्ताओं के अनुमान देख सकते थे, तो आम सहमति के अनुमान ने वॉल स्ट्रीट सर्वसम्मति को लगभग 57 प्रतिशत को हराया। जब वे, हालांकि, सर्वसम्मति से अधिक सटीक 64 प्रतिशत समय नहीं था।

सेंट लुइस में वाशिंगटन विश्वविद्यालय में ओलिन बिजनेस स्कूल में वित्त के सहायक प्रोफेसर कोथोर जिंग हुआंग कहते हैं, "दूसरों की जानकारी देखने में समस्या यह है कि लोग दूसरों के साथ झुंड में रहते हैं।" "यह व्यक्तिगत पूर्वानुमान को अधिक सटीक बनाता है, लेकिन ... आम सहमति सटीकता को कम करता है।"


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होशियार या डम्बर?

देखा गया हेरिंग व्यवहार कागज के प्रमुख टेकवे के बीच था। जब अलग-अलग उपयोगकर्ताओं के पास बड़े पैमाने पर समुदाय से पूर्वानुमान का उपयोग होता है, तो वे अन्य पूर्वानुमानों के साथ "झुंड" के लिए जाते हैं। लेकिन इससे भी आगे, हेरिंग व्यवहार उपयोगकर्ताओं को "व्यक्तिगत रूप से स्मार्ट, लेकिन सामूहिक रूप से कमज़ोर बनाता है।" कागज भी ध्यान देता है कि हेरिंग सबसे अधिक मायने रखता है जब "प्रभावशाली उपयोगकर्ता" अपने पूर्वानुमानों को जल्दी बनाते हैं।

मार्च 2012 से जून 2015 तक के डेटा को कवर करने के परिणाम बहुत ही स्पष्ट थे, उपयोगकर्ताओं को अपने स्वयं के पोस्ट करने से पहले अन्य उपयोगकर्ताओं के अनुमानों को देखने से रोकने के लिए एस्टिमेट ने अक्टूबर 2015 द्वारा अपना प्लेटफ़ॉर्म बदल दिया।

"हम परिणामों से प्रेरित थे," एस्टिमेट ब्लॉग ने बताया। "'अंधा' डेटा सेट असमान रूप से बेहतर था।"

"हम भी प्रयोगों को चलाने के लिए एस्टिमेट के साथ सहयोग करने के लिए काफी भाग्यशाली थे जहां हम उपयोगकर्ताओं के सूचना सेट को यादृच्छिक कर सकते हैं," हुआंग कहते हैं।

शोधकर्ताओं ने 2,516 से डेटा का उपयोग किया उन उपयोगकर्ताओं का अनुमान लगाएं जिन्होंने 2,147 फर्मों से 730 कमाई रिलीज के आगे अनुमान लगाया था। लेकिन हुआंग का कहना है कि परिणाम किसी भी साइट के लिए शिक्षाप्रद हो सकते हैं जो भीड़ के ज्ञान को एकत्रित करता है - जिसमें वोटिंग प्लेटफ़ॉर्म, भीड़-फ़ंडिंग साइटें, या उत्पाद समीक्षा पृष्ठ शामिल हैं - यदि वे बड़े पैमाने पर समुदाय के उन लोगों के विचारों को अलग कर सकते हैं।

स्रोत: सेंट लुइस में वाशिंगटन विश्वविद्यालय

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