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Die Hauptseite des Handbook of Collective Intelligence des MIT Center of Collective Intelligence zeigt den Stand der Erkenntnis im Bereich kollektive Intelligenz. Folgende Inhalte wurden daraus herausgegriffen:
- Was ist kollektive Intelligenz (siehe Kollektive Intelligenz – Begriffsdefinition)
- Welche Faktoren fördern kollektive Intelligenz (Auswahl):
- Diversity (Vielfalt): Will man eine geringe Abweichung zwischen dem, was die Gruppe voraussagt und dem, was die Wahrheit ist, so muss man eine Gruppe mit Menschen bilden, die verschiedene Ansichten haben. Prognosen jedoch, können auch von einer grossen Vielfalt in einer Gruppe nicht mit Sicherheit richtig vorausgesagt werden. D.h. es ist nicht sicher, dass sie bessere Entscheidungen treffen. Surowiecki meint gar, dass nicht nur eine Vielfalt an Wissen, sondern auch an Fähigkeiten, die kollektive Intelligenz fördert.
- Formal and informal structure (Formale oder informale Organisationsstruktur): Bei kollektive Intelligenz denkt man weniger an formale Strukturen. Man ist sich noch nicht einige, was besser ist, damit Innovationen entstehen.
- Dense communication structure (klare Kommunikationsstrukturen): Es ist umstritten, ob klare Kommunikationsstrukturen (Informationswege, leider wurde diese Erklärung nur über Fachdatenbank gefunden und diese ist passwortgeschützt) die Produktivität der Gruppe erhöhen. Gruppenzugehörigkeit und Vertrauen sind jedoch klare Faktoren, um die Produktivität zu erhöhen.
- Incentives for contribution (Anreize schaffen für Mitwirkung): Dies kann einerseits ein monetärer Anreiz sein, wie bei InnoCentive oder intrinsische Motivation wie bei ESP Game (Erklärung zum ESP Game). Es können aber auch Beitragskosten reduziert werden.
- The Power of the Edge (Informationen von buttom-up): Wenn eine Organisation eine Top-down-Hierarchie hat, dann riskiert sie, dass Informationen ihrer Mitglieder (andere Sichtweisen, früheres erkennen von Veränderung) nicht beachtet werden. Darum ist Buttom-Up-Information nicht zu unterschätzen.
- Conformity enforces (Gleichgesinnte): Eine Community funktioniert dann besser, wenn die Mitglieder eine gleiche Grundanschauung teilen. Das erleichtert die Kommunikation und Zusammenarbeit, da nicht die ganze Energie in Debatten verbraucht wird. Siehe dazu auch Blogeintrag “Buch: We are smarter than me” im Abschnitt zum 8. Kapitel und in diesem Abschnitt unter Punkt 3.
- Inner judges (gegenseitige Überwachung/Kontrolle): Mechanismen, die bewirken, dass Gutes belohnt und Fehler korrigiert werden.
- Independence (Unabhängigkeit): Das eigene Wissen und die eigene Fähigkeit soll genutzt werden ohne übermässige Beeinflussung durch die Community. Wenn die Beeinflussung zu hoch ist, können falsche Ergebnisse entstehen.
- A particular kind of decentralization (Balance zwischen Kollektiv und Individualität): Mitglieder sollen eine gute Balance finden zwischen Wissen global und kollektiv nutzbar zu machen und Wissen bei sich zu behalten
- Auch Don Tapscott und Anthony D. Williams meinen, dass kollektive Intelligenz Massenzusammenarbeit (mass collaboration) ist. Sie sagen, dass 4 Prinzipien für das Konzept kollektiver Intelligenz nicht nur fördernd sind, sondern gar existieren müssen. Diese 4 Prinzipien sind nicht aus dem Handbook of Collective Intelligence sondern aus dem Wikiartikel Collective intelligence. Da sie auch Faktoren beschreiben, die kollektive Intelligenz fördern, werden sie hier trotzdem auch aufgeführt. Die 4 Prinzipien sind:
- “Openness: During the early ages of the communications technology, people and companies are reluctant to share ideas, intellectual property and encourage self-motivation. The reason for this is these resources provide the edge over competitors. Now people and companies tend to loosen hold over these resources because they reap more benefits in doing so. By allowing others to share ideas and bid for franchising, their products are able to gain significant improvement and scrutiny through collaboration” (Collective intelligence). (Siehe weiter unten Sharing)
- “Peering: This is a form of horizontal organization with the capacity to create information technology and physical products. One example is the ‘opening up’ of the Linux program where users are free to modify and develop it provided that they made it available for others. Participants in this form of collective intelligence have different motivations for contributing, but the results achieved are for the improvement of a product or service. As quoted, “Peering succeeds because it leverages self-organization – a style of production that works more effectively than hierarchical management for certain tasks.”
- Sharing: This principle has been the subject of debate for many, with the question being “Should there be no laws against distribution of intellectual property?” Research has shown that more and more companies have started to share some, while maintaining some degree of control over others, like potential and critical patent rights. This is because companies have realized that by limiting all their intellectual property, they are shutting out all possible opportunities. Sharing some has allowed them to expand their market and bring products out more quickly.” Diese Aussage bestätigt auch Libert und Spector, indem sie sagen, dass weit dem Web 2.0 Informationen nicht gehortet, sondern frei zugänglich gemacht werden, um mit Hilfe von Benutzern (Kunden) Verbesserungen zu erhalten (S. 21).
- Acting Globally: The emergence of communication technology has prompted the rise of global companies, or e-Commerce. E-Commerce has allowed individuals to set up businesses at almost no or low overhead costs. As the influence of the Internet is widespread, a globally integrated company would have no geographical boundaries. They would also have global connections, allowing them to gain access to new markets, ideas and technology. Therefore it is important for firms to stay globally competitive and updated or they will face a declining rate of clientele” (Collective intelligence. Als Quelle für diesen Beitrag im Wikipediaartikel Collective intelligence diente das Buch: Wikinomics).
- Welche Faktoren erschweren kollektive Intelligenz (Auswahl):
- Biases (Täuschung): Täuschung meint zum Beispiel, wenn Gruppenmitglieder die Meinung, Aussagen, usw. der eigenen Mitglieder bevorzugen, auch wenn die Gegenpartei oder aussenstehende Person im Recht ist.
- Social capital (Soziales Kapital): Toleranz, Wechselseitigkeit und Vertrauen sind wichtig in Gemeinschaften und somit auch für die kollektive Intelligenz. Putman meint, dass es gerade in Amerika an diesem sozialen Kapital fehle. Fazit: fehlt soziales Kapital, so erschwert es kollektive Intelligenz.
- Narrow bandwidth among members (begrenzte Übereinstimmung): Geografisch verteilte Teams haben Schwierigkeiten, weil sie nicht das gleiche Wissen teilen. Das wirkt sich z.B. auf die Kommunikation aus (Missverständnisse).
- Cultural boundaries (kulturelle Grenzen): Die grösste Barriere für kollaboratives Arbeiten ist die Schwierigkeit Einigkeit zu erreichen. Dies macht Entscheidungsfindung schwieriger. “Even if collaboration members do manage to agree they are very likely to be agreeing from a different perspective. This is often called a cultural boundary” (Handbook). Self-interest (eigene Interessen): Eigene Interessen können die Entstehung von kollektiver Aktion verhindern.
- Auch Faktoren, welche den traditionellen Anlagenmarkt negativ beeinflussen, können die kollektive Intelligenz negativ beeinflussen. So z.B. Manipulation, Herdenverhalten.
- Auch Wagner nennt Faktoren, die kollektive Intelligenz behindern. Obwohl sie nicht aus dem Handbook of Collective Intelligence stammen, werden sie hier aufgeführt. Siehe dazu Wann Kollektive Intelligenz nicht funktionieren kann.
- Techniken, um kollektive Intelligenz zu erhöhen (Auswahl):
- Enhancing social capital and networks (Soziales Kapital und Netzwerke fördern)
- Aligning interests (Interessengruppen): Grosse Gruppen haben ein Problem mit kollektiven Aktionen, daher müssen kleinere Abspaltungen gemacht werden.
- Enhancing social interaction (Soziale Interaktion fördern): zum Beispiel mit Wahlen oder Diskussionsforen.
Das Handbook of Collective Intelligence steht unter folgender Creative Common Lizenz.
Zum Inhalt dieses Blogeintrages: Der Text im Handbook of Collective Intelligence ist einerseits wegen des Englischen, aber auch wegen seiner Tiefe nicht leicht zu verstehen. Daher habe ich Inhalte weggelassen, die mir auf keinen Fall verständlich – oder es nur mit intensivem Einsatz und gründlicher Erklärung – sind. Dies geht eigentlich gegen meine Arbeitsweise alle Hintergrundkenntnisse zu haben, aber es geht nicht anders.
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Weitere Recherchen
Im ersten Blogeintrag schrieb ich über die Schwierigkeiten herauszufinden, was mein Thema DMDM beinhaltet und welchen Fokus ich wählen könnte. Auch bei diesem Blogeintrag geht es mit diesen Fragen weiter.
Vorerst einmal möchte ich meine weiteren Recherchen beschreiben und wieder das Mind Map hinzufügen. Letzteres wurde seit dem ersten Blogeintrag erweitert.
- Mind Map Recherche bis zum 09.03.2009
- Mind Map Recherche bis zum 08.03.2009 (Rückseite)
Als Literatureinstieg benutze ich zuerst einmal Wikipedia mit “Collective intelligence“. Dieser Artikel brachte mich auf das Buch “Wisdom of Crowds” von James Surowiecki und den Wikiartikel dazu. Zudem fand ich über Nebis die Bücher “Die kollektive Intelligenz: für eine Anthropologie des Cyberspace” und “Kollektive Intelligenz analysieren, programmieren und nutzen“. Dank des Tipps von Prof. Dr. Hans-Dieter Zimmermann bestellte ich zudem auch das Buch “We are smarter than me” bzw. ”Viele wissen mehr als einer“.
Als ich mir überlegte, welche vertrauenswürdigen Quellen ich im Internet sonst noch haben könnte, ausser den Datenbanken, kamen mir die Universitäten in den Sinn. Irgendeinmal fiel mir das Kürzel MIT ins Auge und ich nahm mir vor, auf dieser Website einmal zu schnuppern. Als ich das Kürzel dann im Artikel “Decisions 2.0: The Power of Collective IntelligenceDecisions 2.0: The Power of Collective Intelligence“, den Prof. Dr. Hans-Dieter Zimmermann in der CiteULike Gruppe IGEP gepostet hat, wieder las, erinnerte ich mich, dass ich bei MIT auch noch suchen wollte. Bei der Recherche auf der Website des Massachusetts Institute of Technologie (MIT) suchte ich gleich zu Beginn nach Videos und wurde fündig. Aufgrund dieser Videos wurde ich auf das MIT Center of Collective Intelligence aufmerksam. Dieser Fund freute mich sehr und ich hoffe, dass mir dieses Material etwas nützt.
Durch das Surfen im Internet ist mir die Begriffserklärung für kollektive Intelligenz im Allgemeinen etwas Näher gekommen. Ich weiss schon jetzt, dass dies nur der Beginn ist. Wenn ich die Bücher genauer studieren kann, dann werde ich sicherlich auf umfassendere Definitionen treffen. Zum Beispiel bei “Die kollektive Intelligenz: für eine Anthropologie des Cyberspace” von Pierre Lévy auf S. 29fff wird dies der Fall sein. Ausserdem erhoffe ich mir auch vom MIT Center of Collective Intelligence gute Informationen. Ein Beginn könnte der Artikel “What is collective intelligence and what will we do about it?” sein.
Aber nicht nur die Begriffsdefinition wurde mir klarer, das Buch “Viele wissen mehr als einer” gab mir auch eine mögliche Idee für die Lektion. In den Anmerkungen der Autoren (leider fehlt die Seite Xf, wo es geschrieben steht) beschreiben sie, wie dieses Buch geschrieben wurde und zwar mit Hilfe einer Gemeinschaft (Community). Vielleicht lässt sich dies auf die Lektion übertragen: Wisdom of Class in Bezug auf das Thema DMDM bzw. kollektive Intelligenz?
Fragen
Bei der Recherche sind zudem weitere Fragen aufgetaucht:
- Welchen Zusammenhang hat kollektive Intelligenz mit dem Thema Social Networks, Social Software, mit Wikinomics, Folksonomies, usw.
- Zudem beschäftigt mich die Begriffsvielfalt bei Wikipedia “Collective intelligence” und was ich selber noch zusammengetragen habe (siehe Mind Map grüne Farbe). Gibt es ein Synonyme für kollektive Intelligenz (z.B. Crowdsourcing, Wisdom of Crowds)? Stehen diese grünen Begriffe in einem Zusammenhang? Sind einige Ober- andere Unterbegriffe? Welche Konzepte stecken dahinter? Was ist der Unterschied zwischen kollaborativ, kollektiv und kooperativ?
Fokus?
Gerne würde ich nun sagen, ich habe den definitiven Fokus gefunden. Bis anhin habe ich mich noch nicht in die Lektüre vertieft. Eigentlich habe ich bisher nur gesammelt. Trotzdem wage ich es einmal einen vorläufigen Fokus zu setzen:
Wie ist der Zusammenhang von Wikipedia und anderen ähnlichen Internetanwendungen (Web 2.0-Anwendungen bzw. Social Software) zu kollektiver Intelligenz? Was hat kollektive Intelligenz mit Unternehmen zu tun?
Ausschliessen möchte ich kollektive Intelligenz im Zusammenhang mit Börsenvorhersagen, Softwareentwicklung (Open-Source).
Auseinandersetzung mit DMDM
Bis ich diesen Blogeintrag endlich geschrieben hatte, war ich in einigen Situationen verunsichert: z.B.:
- Bücher: sind es die Richtigen und reicht es bis zum Vortrag?
- Fokus: Nicht vorwärts kommen, nicht vom Fleck kommen, auf der Stelle treten, … nur einige Wendungen für ein und dasselbe Gefühl, das mich die ganze Zeit plagte. Und bin ich mit meinem Fokus auf dem richtigen Weg, oder geht es eher in Richtung Kommunikationsmittel und DMDM?
- Ausserdem bleibt auch noch die Frage, vom ersten Blogeintrag: Ist kollektive Intelligenz der einzige Schlüsselbegriff für DMDM? Gehört noch mehr zum Thema DMDM, als ich bis anhin entdeckt habe? Passen mein Fokus meine Überlegungen zu den Gedanken in der Präsentation von Prof. Dr. HD Zimmermann am 17. Februar zusammen?
- Englisch: Verstehe ich alles richtig im englischen Wikipedia, in den Videos, usw.?
- Bin ich bis zur Lektion in zwei Wochen genug sicher im Thema?
- Ist es eine gute Idee in der Lektion die kollektive Intelligenz der Klasse zu nutzen?


