p Em 1907, um estatístico chamado Francis Galton registrou as inscrições de uma competição de avaliação de peso enquanto as pessoas adivinhavam o peso de um boi. Galton analisou centenas de estimativas e descobriu que, embora as suposições individuais variassem enormemente, a mediana das entradas foi surpreendentemente precisa e dentro de um por cento do peso real do boi. Quando Galton publicou seus resultados, ele introduziu a teoria da inteligência coletiva, ou a "sabedoria das multidões, "na consciência pública. p A sabedoria coletiva tem seus limites, no entanto. Em um novo estudo publicado no Interface do Jornal da Royal Society , pesquisadores Albert Kao (Harvard University), Andrew Berdahl (Instituto Santa Fe), e seus colegas examinaram o quão precisa é nossa inteligência coletiva e como o preconceito individual e o compartilhamento de informações distorcem as estimativas agregadas. Usando suas descobertas, eles desenvolveram uma correção matemática que leva em consideração o preconceito e as informações sociais para gerar uma estimativa melhorada da multidão. No estudo, suas medidas corrigidas eram mais precisas do que a média, mediana, e outras estatísticas tradicionais.

p "Há evidências crescentes de que a sabedoria das multidões pode ser realmente poderosa, "Kao diz." Muitos estudos mostram que você pode calcular a média das estimativas e essa média pode ser surpreendentemente boa. "

p "Contudo, "acrescenta Berdahl, "há muitas evidências de que as pessoas têm fortes preconceitos nas tarefas de estimativa e decisão."

p Os pesquisadores recrutaram mais de 800 voluntários para participar do estudo e pediram a cada participante que adivinhasse o número de chicletes em um frasco, que variou em várias ordens de magnitude de 54 a mais de 27, 000. Além disso, eles quantificaram como os indivíduos incorporam informações sociais em suas próprias opiniões. Para fazer isso, os pesquisadores ofereceram aos participantes detalhes falsos sobre as suposições de outras pessoas e permitiram que mudassem suas estimativas à luz dessas informações.

p A equipe de Kao descobriu que, embora as estimativas variassem consideravelmente, eles eram altamente previsíveis. As pessoas tendiam a adivinhar números menores do que o valor real e adivinhavam uma gama mais ampla de números para potes maiores. A informação social também desempenha um papel na sabedoria coletiva. Por exemplo, as informações sociais simuladas revelaram que o conselho dos pares influenciava mais fortemente um indivíduo se o conhecimento sugerisse que o número real de itens fosse maior do que a estimativa inicial do adivinhador. Suposições menores, mesmo se mais preciso, parecem ser descontados com mais frequência.

p Os resultados definem um conjunto claro de regras para estimativa coletiva, o que, por sua vez, fornece uma visão sobre por que observamos a sabedoria das multidões. Esse entendimento pode melhorar a sabedoria do grupo em uma variedade de ambientes. Seja adivinhando o peso de um boi gordo ou prevendo o resultado de futuras eleições, Kao e seus colegas ajudaram a multidão a ficar mais inteligente.