The Wisdom of the few

Der sogenannte "Wisdom of the crowds" - die "Weisheit der Massen" - ist Grundlage vieler Web 2.0-Anwendungen. Wiki-Systeme, Social Networks oder Rating-basierte Nachrichtenportale wie Digg.com basieren auf der Annahme, dass der "Durchschnitt aller Nutzer" (z.B. bei Meinungen und Bewertungen) zu besseren Ergebnissen als der Input eines Einzelnen führt.

Das ist in vielen Fällen richtig - aber sind tatsächlich alle Nutzer "gleich"? In der Realität ist dies kaum der Fall: Bei bestimmten Themen - etwa an der Börse - sind einige Nutzer eindeutig besser informiert, weitsichtiger, oder ganz einfach etwas "intelligenter" als der Durchschnitt aller Teilnehmer. Anstatt also auf eine reine "Gleichmacherei" zu setzen, wäre es in vielen Fällen sinnvoll, aus dem Kreis der Nutzer die jeweils "besten" für eine Aufgabe heranzuziehen, und aus deren (durchschnittlicher) Meinung eine qualitativ höherwertige Aussage zu ziehen als bei einer reinen Durchschnittsberechnung.

Die "Schlauen" finden - aber wie?

Statt eines reinen "Wisdom of the crowds" ist also ein "Wisdom of the few" gefragt - also eine "Weisheit der wenigen", wobei diese "wenigen" die jeweils besten Teilnehmer für eine Aufgabe repräsentieren sollten. Dieser Ansatz ließe sich etwa für die „Veredelung“ von Nutzer-Ratings heranziehen, indem die Bewertungen der Nutzer wiederum "qualitativ" bewertet und entsprechend gewichtet werden. Möglich ist dies, wenn die „Qualität“ der Ratings zumindest nachträglich objektiv messbar ist und aus deren Analyse somit langfristig ein „Qualitätsprofil“ der bewertenden Nutzer gewonnen werden kann. Qualitativ „hochwertige“ Nutzer werden dann bei künftigen Durchschnittsbewertungen höher gewichtet  als die durchschnittlichen Nutzer.

Anders als allgemeine Rating-Mechanismen geht dieser „Wisdom of the few“-Ansatz also davon aus, dass einige Nutzer qualitativ hochwertigere Ratings abgeben als andere, und dass diese Nutzer durch eine automatisierte Auswertung ihrer Ratings identifiziert werden können. Dadurch können aus der Masse der Nutzer automatisch „Experten“ zu bestimmten Themengebieten zu identifiziert – und aus deren Durchschnittsbewertung eine zunehmend scharfe Gesamtbeurteilung abgeleitet werden.

Sport und Börse: Geldwerte Prognosen

Einen „Wisdom of the few“-Ansatz verfolgt beispielsweise die werbefinanzierte Sportwettseite Pickspal, auf der Nutzer kostenlose Wetten zu verschiedenen Sportereignissen von Baseball bis bis Basketball einreichen können. Zu gewinnen gibt es nichts. Dafür aber werden Wett-Teilnehmer in ein Ranking aufgenommen, das auf der durchschnittlichen Treffergenauigkeit ihrer Vorhersagen beruht, und können sich somit eine Reputation als „Sport-Gurus“ ihrer Community aufbauen.

Bei der Analyse der Wettdaten fiel dem Pickspal Team auf, das ein sehr geringer der Prozentsatz der Nutzer in ihren Vorhersagen weit überdurchschnittlich abschnitt. Aus der Gruppierung dieser Nutzer in eine „Premium-Gruppe“ resultierten in der Regel äußerst aussagekräftige Sportprognosen, die das Pickspal-Team rasch als vermarktungsfähigkes Produkt identifizierte. Seit September 2006 können Pickspal Nutzer für 10 US-Dollar auf die gemeinschaftliche Weisheit der 30 besten Pickspal Spieler in einer Sportart zurückgreifen, und erhalten für die Gebühr fünf Vorhersagen für künftige Spiele.

Dieser „Wisdom of the few“-Ansatz lässt sich natürlich auch auf andere Geschäftsmodelle übertragen. Communities wie SocialPicks of Motley Fool Caps setzen beispielsweise auf die Auswertung der Nutzerintelligenz für Finanzprognosen. Die Community-Mitglieder prognostizieren die Kursentwicklung börsennotierter Titel, und werden anschließend anhand der Genauigkeit ihrer Prognosen und dem durchschnittlichen Returns der Investments gerankt. Anhand der Plattformdaten werden dann Kursprognosen errechnet, in denen die Prognosen „erfolgreicher“ Mitglieder überdurchschnittlich hoch gewichtet werden. (Beispiele aus unserer Studie Grid Media - (Überlebens-)Strategien für Publisher im digitalen Zeitalter).

Interessant ist das "Wisdom of the few"-Verfahren vor allem, wenn es um Vorhersagen oder die Antizipation künftiger Entwicklungen geht. Medienanbietern könnte der „Wisdom of the few“-Ansatz etwa die Möglichkeit eröffnen, aus der Masse ihrer Nutzer Trendsetter zu identifizieren, die einen überdurchschnittlichen Einfluss oder ein überdurchschnittliches Gespür für das Interesse ihrer jeweiligen Peer-Groups haben.

Wie wäre es zum Beispiel mit einer "Wisdom of the few"-Applikation zum frühzeitigen Aufspüren neuer Musiktrends? Oder mit einer "Modeprognose" für das kommende Jahr (hier könnte auch so mancher Fashion-Konzern von lernen)? Weitere Beispiele? Ich bin gespannt auf Ihre Anregungen ...

Comments

[Kommentiert von: Sebastian Garn]

Zu diesem Beitrag kann ich das passende Buch mit dem Titel die "Weisheit der Vielen" oder im Original "Wisdom of the crowds" von James Surowiecki empfehlen.

Allerdings vertrete ich eher die Meinung des Autors, dass es nicht darum geht innerhalb der Gruppe für Homogenität zu sorgen indem man nur Individuen herranzieht die man für die am besten - geeigneten hält.
Vielmehr macht gerade die Heterogenität die Weisheit der Vielen aus, da zum Beispiel weniger gut informierte Menschen innerhalb der Gruppe bei der Entscheidungsfindung bzw. Problemlösung andere Blickwinkel mit einbringen, selbst wenn diese noch so abstrakt sind.
Eine homogene Gruppe hingegen ist nichtt in der Lage diese unterschiedlichen Blickwinkel in die Problemlösung mit einzubringen, da Sie nur über beschränkte bzw. auf ein Gebiet ausgelegte Informationen verfügen.
Erst die Mischung von Experten und Laien sorgt dafür das alle Möglichkeiten und Blickwinkel einer Problemstellung berücksichtigt werden und die Informationen der heterogenen Gruppe zu einem Gesamtbild zusammengefügt werden können.

Trotzdem ein sehr interessanter Beitrag den ich in der nächsten Zeit auch mal in meinem Blog aufgreifen werde.

[Kommentiert von: Klemens Höppner]

Während ich grundsätzlich mit dem Gedanken der Wisdom of the Few übereinstimme, stolpere ich über den Teil "Sport und Börse: Geldwerte Prognose". Warum? In der Tat erinnert mich der Beitrag an eine schon seit geraumer Zeit im Investment Management geführte Diskussion. Nur wenige Analysten und Portfolio Manager liefern konsistente Prognosen über längere Zeiträume. Der weitaus größere Teil folgt dem Herdentrieb und schneidet nur durchschnittlich ab.

Wie nun mache ich mir den Wert der überdurchschnittlichen Prognosen zu Nutze (geldwerte Prognose)? Im Fall der öffentlich angebotenen offenen Investment Fonds läßt sich beobachten, dass die Starperformer - also die Few Wise Guys - nur eine bestimmte Zeit lang Starperformer bleiben. Nämlich so lange, bis zu viele Anleger ihnen ihr Geld anvertrauen und der Wise Guy auch in Titel investieren muss, die er nicht mehr so gut kennt bzw. den Wert seiner Anlage auf Grund der schieren relativen Größe seiner Investments manipuliert (vereinfacht gesprochen).

Die Lösung? Das sind diese kleinen Insekten, die neuerdings in aller Munde sind: Heuschrecken, auch als Hedgefonds bekannt. Sehr gute Manager gründen einen Hedgefonds, können dort das Volumen von Anlegergeldern beschränken und veröffentlichen auch ihre Anlagestrategien nicht (um sich vor Nachahmern zu schützen). Der Vorteil: Sie erzielen nach wie vor überdurchschnittliche Renditen und verdienen selber auch gut daran.

Allerdings, und deshalb stolpere ich, geschieht Letzteres nicht mehr in der Öffentlichkeit, sondern wahrlich im Geheimen (auf allen Präsentationen steht "confidential"). An der Börse gilt also der Grundsatz, dass die Zusatzrendite umso geringer wird, je mehr Teilnehmer auf die Wise Guys hören - die Märkte werden einfach effizienter, weil die Prognosen der Wise Guys den Prognosegegenstand selber beeinflussen. Und zu diesem Zeitpunkt beginnt dann das Smart Money "passiv" zu investieren, also die Entwicklung des reinen Marktdurchschnitts zu replizieren. Denn jetzt ist die Rendite der Wise Guys unter Marktdurchschnitt, weil die Kosten der Wise Guys zu hoch sind, der Geldwert pfutsch ist.

Wie ist das nun, wenn der Prognosegegenstand unabhängig von der Prognose ist, wie z.B. bei Sportwetten? Hier prognostiziere ich, dass der Geldwert der guten Prognosen auch umso mehr abnimmt, je mehr Teilnehmer auf diese Prognosen hören. Die Wettbüros werden einfach ihre Wettquoten entsprechend anpassen, um sicherzustellen, dass sie selber immer noch Gewinn machen.

Eine letzte Beobachtung aus dem Börsengeschehen als Gedankenanstoß: Viele von denen, die während der Anfangs- und auch der Hochzeit des neuen Marktes als Wise Guys angesehen wurden, waren es schon kurze Zeit nicht mehr. Hier hatten sich die Wise Guys durchaus auch gegenseitig hoch geschaukelt, bis die Realität sie dann überholte. Birgt ein breites Ratingverfahren, wie es oben beschrieben ist, nicht auch das große Risiko, dass diese "Wellen" größer werden?

[Kommentiert von: tschentscher]

Vielen Dank für diesen anregenden und gut durchdachten Kommentar!

Tatsächlich beruhen diese Überlegungen auf einem abnehmenden Grenzwert von Insiderwissen, also der These, dass "exclusives Wissen" (also in diesem Fall das Wissen der "Wenigen") mit seiner Vermarktung und damit allgemeinen Verfügbarkeit an Wert verliert.

Im Finanzumfeld und auch im Umfeld von Sportwetten, bei denen der "Return" der Einsätze mit der Orientierung der Massen an den Vorgaben der Experten abnimmt, ist dies sicherlich richtig. Allerdings zeigt sich hier oftmals - zumindest über einen begrenzten Zeithorizont - auch eine Art "selph fullfilling" prophecy. Bilden sich bei Aktienbewertungen beispielsweise wenige Experten heraus, die die Meinung der Massen beeinflussen, so beeinflussen deren Empfehlungen natürlich auch den Kursverlauf. Anders gesagt: Hält ein Experte eine Aktie für kaufenswert und orientieren sich andere Anleger an dessen Empfehlung, so sorgt die steigende Nachfrage - zumindest kurzfristig - für eine Kurserhöhung, so dass sich die Empfehlung des Experten dann "automatisch bewahrheitet". Ob diese Entwicklung dann langfristiger Natur ist, ist allerdings eine ganz andere Frage ...

Tatsächlich aber lässt sich der "Wisdom of the few"-Ansatz auch auf Szenarien anwenden, bei denen die allgegenwärtige Verfügbarkeit der Expertenmeinung deren "Wert" nicht beeinträchtigt, siehe die Beispiele zum Thema Mode- und Musiktrends oder etwa politische Einschätzungen. Natürlich können sich hier einzelne Experten auch als "Trendsetter" etablieren und damit allein durch ihre Einschätzungen das reale Resultat ihrer Prognosen beeinflussen, doch sinkt dadurch noch nicht der Wert dieser Aussagen. Zudem müssen Plattformbetreiber die Expertenaussagen nicht notwendigerweise an Dritte vermarkten, sondern können diese (etwa über den Einsatz von Gewichtungsalgorithmen) auch zur Optimierung ihrer eigenen Angebote nutzen (man denke hier beispielsweise an Musikplattformen).