Die Weisheit der Vielen

Gastbeitrag von Corvin Schmoller*

Sie haben sich vielleicht schon einmal gefragt: Was ist eigentlich die „Weisheit der Vielen“, ein viel verwendeter Begriff in der heutigen Zeit. Nun, ich kann es Ihnen sagen, denn ich habe an dem Thema langjährig geforscht und schon im Jahr 2008 eine Magisterarbeit zum Thema geschrieben.

In der heutigen Zeit wird dieser Begriff gleichbedeutend mit der Intelligenz der Masse verwendet, es tauchen Begriffe auf, wie Schwarmintelligenz, kollektive Intelligenz, Gruppenintelligenz und irgendwie ist die Masse schlau, aber andererseits ist sie auch dumm, man schwimmt einer Meinung hinterher, es gibt den Herdentrieb und ähnliche Vergleiche. Wie hängt das alles zusammen und warum funktioniert die Masse nur manchmal als schlauer Superorganismus, und warum und unter welchen Umständen? Und ist das alles, worüber ich im Internet von Intelligenz oder über Weisheit lesen kann wirklich so intelligent und wo liegen die Unterschiede?

Beginnen wir mit dem, wo geschichtlich alles begann: Auf einem Jahrmarkt in England.

Anfang des 20. Jahrhunderts war der Wissenschaftler Francis Galton auf einem Jahrmarkt und er beobachtete einen Wettbewerb, wo Besucher das Gewicht eines Ochsen schätzen sollten. Ca. 800 Menschen nahmen an diesem Wettbewerb teil, unter Anderen Experten, wie Metzger und Landwirte, aber auch dahergelaufene Jahrmarktbesucher. Der britische Statistikgelehrte Francis Galton beobachtete dieses Geschehen, schrieb alle Tipps des Publikums auf und stellte sie graphisch dar. Danach ordnete er die Schätzwerte aller Wettteilnehmer und mittelte das Ergebnis. Das errechnete Resultat war genauer als die Schätzungen der Mehrheit und auch genauer als die beste Einzelschätzung. Die Ausstellungsbesucher hatten das Gewicht des geschlachteten ausgeweideten Ochsen auf 1197 [englische] Pfund geschätzt. Und nach Schlachtung und Ausweidung wog das Tier dann genau 1198 Pfund. Mit anderen Worten: Das Gruppenurteil traf fast haargenau ins Schwarze.

Beobachten wir noch 2 andere Beispiele. Das erste im Jahr 1968. Ein U-Boot war verschwunden, das von der USA in Richtung Mittelmeer auf einer Mission war. John Craven, ein Tiefseewissenschaftler, nahm an, dass es untergegangen war, aber er wusste nicht wo? Er kam auf die Idee, eine Menge U-Boot- und Bergungsexperten sowie Seefahrer vermuten zu lassen, wo das U-Boot zu finden sei. Der berechnete Mittelwert aller dieser Schätzungen bezeichnete eine Stelle, die 650 Kilometer entfernt von den Azoren lag. Fast niemand glaubte an die Richtigkeit dieser Schätzung, aber das U-Boot wurde in 3000 Metern Tiefe nur 200m entfernt von der berechneten Stelle gefunden! Eine verblüffende Präzision.

Ein etwas moderneres Beispiel ist die Spielshow „Wer wird Millionär“. Der Publikumsjoker beschreibt wieder die Genauigkeit einer von vielen Menschen getroffenen Entscheidung. Denn zu 91% wurde bei der amerikanischen Variante dieser Show das richtige Ergebnis festgestellt, während nur 65% der einzelnen angerufenen Experten, des Telefonjokers, richtig lagen.

Die Bedingungen:

Wir beobachten alle diese Beispiele und sehen, dass ein präzises Ergebnis bei einer von vielen Personen getroffenen Entscheidung entsteht, wenn

1. die Personen unabhängig voneinander ihre Meinung preisgeben (bei allen Beispielen wurden Personen separat und unabhängig voneinander befragt),
2. Meinungsvielfalt vorliegt, also möglichst verschiedenartige Personen an einer Schätzfrage teilnehmen (sowohl das bunt gemischte Publikum bei „Wer wird Millionär“, die U-Boot-Befragten aus verschiedenen Berufsbereichen, als auch die dahergelaufenen Jahrmarktbesucher tragen durch unterschiedlich geprägte Meinungen zur Vielfalt bei),
3. die Informationen dezentralisiert sind, was automatisch dadurch zustande kommt, wenn Personen möglichst verschiedener Hintergründe eine Einschätzung abgeben,
4. die Informationen gleichberechtigt sind. Jede Schätzung muss gleichermaßen zum Gesamtergebnis beitragen,
5. die Informationen aggregiert werden durch Mittelwerte (wie im Falle des Jahrmarkts oder des U-Boots) oder dem statistischen Median (wie im Falle von „Wer wird Millionär“).

Nur wenn diese Faktoren erfüllt sind, entsteht kollektive Intelligenz als zusammengetragenes Wissen. Das Wissen ist unter den Menschen verteilt. Niemand weiß alles, jeder weiß etwas. Kollektive Intelligenz bedeutet vom Wortstamm collectivus = angesammelt eine angesammelte Intelligenz, trifft also genau den Vorgang, der entsteht, wenn intelligente Entscheidungen aus einer Masse von Personen getroffen werden, wenn also zu jeder Schätzfrage immer Antworten aus den verschiedensten Blickwinkeln betrachtet und diese summiert und aggregiert werden. Dann entsteht als Ergebnis umgangssprachlich eine Weisheit der Vielen und das zuverlässig immer wieder.

Kollektive Intelligenz kann also das Wissen des Einzelnen bereichern und aus dem Wissen der Masse einen Mehrwert an Informationsgehalt aggregieren.

Werden aber die Bedingungen für die Entstehung kollektiver Intelligenz nicht eingehalten, kommt es häufig zu eklatanten Fehlentscheidungen.

Dies ist bei Entscheidungen im Schwarm wie auch bei Entscheidungen in Gruppen der Fall, denn hier entstehen Informationen durch gegenseitige Beeinflussung.

An der Börse führt Schwarmintelligenz zum Herdentrieb und zu schädlichen Informationskaskaden. Die Anleger richten sich überwiegend blind nach der Meinung des Schwarms, sie blenden ihre eigene Meinung aus und es kommt zu schädlichen Übertreibungseffekten.

Und auch die Gruppenintelligenz, die Entscheidung in der Gruppe verzerrt die eigene Meinung, weil die Person, die in der Gruppe die größte Überzeugungskraft hat, die Gruppenmeinung bestimmt. Es kommt zu ungenaueren Ergebnissen, als wenn diese durch die Faktoren kollektiver Intelligenz neutral aufgenommen und ausgewertet werden. (Beispiele hierzu finden sich auch viele in unseren Literaturempfehlungen am Ende des Textes)

Insbesondere in Fragen, wo man massenhaften Informationen ausgesetzt ist, ist es sinnvoll Informationsabläufe zu strukturieren und Bedingungen zu schaffen, bei denen kollektive Intelligenz entstehen kann.

Für die Börse haben wir deswegen ein selbstregulierendes Anlageempfehlungssystem auf der Basis kollektiver Intelligenz entwickelt. Für die Anlageauswahl und Aufteilung werden genau die Vorgänge geschaffen, die notwendig sind, um die statistische Erfolgswahrscheinlichkeit zu erhöhen. Auf unserer Plattform werden Nutzer durch einen Empfehlungsprozess geführt, wo Sie keinerlei Beeinflussungen ausgesetzt sind, weder durch Ergebnisse vor der eigenen Empfehlungsabgabe noch durch Einzeltipps anderer Mitglieder. Auch gibt es keine Gesprächsforen auf der Plattform, die den Nutzer in seiner Meinung beeinflussen können. Die einzeln eingegebenen Informationen von Nutzern aus den verschiedensten Berufsbereichen sind dezentralisiert und die Meinungen werden dadurch vielfältig, und sie werden je nach Auswertungsbereich gleichberechtigt nach Mittelwerten oder dem statistischen Median aggregiert.

Und die Ergebnisse? Die sind herausragend. Sowohl im Fondsmodell als auch über die Anlageempfehlungplattform produzieren wir im Musterdepot Anlagezusammenstellungen, die ihre Vergleichsindizes, wie DAX und MSCI World deutlich schlagen. Und das bei geringer Volatitlität (Schwankungsbreite).

Für das Anlageempfehlungssystem und unsere Informationstechnologie sind wir vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie und die EU durch ein EXIST-Gründerstipendium ausgezeichnet worden. Wir das bin ich, Corvin Schmoller, und das Unternehmen Intelligent Recommendations GmbH.

Es würde uns freuen, wenn auch Sie die statistischen Informationsvorteile kollektiver Intelligenz für sich entdecken. Mit den im Text vorgestellten wissenschaftlichen Voraussetzungen können Sie jetzt jedes Anlagesystem, das auf der Meinung von vielen Personen beruht, prüfen, ob dort die statistischen Vorteile kollektiver Intelligenz überhaupt zum Tragen kommen können.

Teilweise wird im Internet nämlich von „Die Weisheit der Vielen“ gesprochen oder von „Kollektive Intelligenz“, obwohl dort die notwendigen Bedingungen zur Entstehung von kollektiver Intelligenz genau nicht vorliegen.

Im wesentlichen gibt es drei Kriterien, mit denen Anlageplattformen hier regelmäßig durchfallen:

1. Es wird nur ein ganz bestimmter Personenkreis befragt oder es werden bestimmte Informationen nach bestimmten Kriterien über- oder unter –gewichtet.
2. Ergebnisse von Einzelschätzungen teilnehmender Personen werden veröffentlicht und beeinflussen die Meinungen anderer bei der Informationseingabe.
3. Es bestehen Gesprächsforen auf der Plattform, auf denen sich Nutzer über Anlagen austauschen.

Die genannten Punkte sind nicht nur Faktoren, die die kollektive Intelligenz negativ beeinflussen, es sind Faktoren durch die kollektive Intelligenz überhaupt nicht funktioniert. Was dort entsteht, können zufällig richtige Ergebnisse sein. Mit dem nachhaltigen statistischen Vorteil kollektiver Intelligenz haben solche Plattformen nichts zu tun.

An unserem Intelligent Recommendations System können Sie über unsere Anlageempfehlungsplattform http://www.ir-system.com teilnehmen und erhalten sofort für Ihre Riskoklasse die geeigneten durch kollektive Intelligenz ermittelten Anlageempfehlungen zur Anlageaufteilung (Asset Allocation) und Tipps zu Einzelwerten. Und das völlig kostenfrei! Voraussetzung für die Einsicht in die Ergebnisse ist allein, dass auch Sie Ihre Anlagefavoriten auf der Plattform mitteilen.

Falls Sie nicht teilnehmen wollen, aber an den Ergebnissen unseres Systems interessiert sind, bieten wir kostenpflichtige Premium- und Profitrader-Mitgliedschaften an. Diese und auch die Literatur-Empfehlungen unseres Hauses finden Sie bei unseren Premium-Produkten unter: http://www.ir-system.com/produkte/.

Für den klassischen Anleger bieten wir einen Aktienfonds an, der die Signale zu attraktiven Einzelwerten aus dem Aktienbereich, die durch kollektive Intelligenz ermittelt werden, verarbeitet. Der Fonds ist direkt über Ihre Bank, Ihren Broker oder die Börse erhältlich. Mehr über den Fonds lesen Sie hier: http://www.ir-system.com/fonds/.

Über erfolgreiche Experimente kollektiver Intelligenz und einen ARD-Videobeitrag, der den Gegensatz zwischen unabhängiger kollektiver Intelligenz versus beeinflusster Gruppen-oder Schwarmintelligenz in der Fußgängerzone testet, lesen Sie hier auf unser Website : http://www.ir-system.com/experiment/.

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* Corvin Schmoller ist Gründer und Geschäftsführer der Intelligent Recommendations, Hamburg.

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