DMDM – Die Macht der Massen!?

• Blog Collective Intelligence: Search Clicks sagten den Wahlsieg von Obama voraus vom 6. Nov. 2008: Das Thema diese Blogs ist die kollektive Intelligenz im Zusammenhang mit der Präsidentschaftswahl in den USA 2008 und Google Search Trends. Da dies aber nicht zu meinem Fokus gehört, werde ich nicht näher darauf eingehen.
• Blog Dass Kollektive Intelligenz funktioniert, macht Executives stutzig vom 7. Nov. 2008: “Die erste Einstellung von Executives ist eigentlich immer Stutzigkeit, ein bisschen Missglauben, wenn sie von Collective Intelligence hören” (Wagner). Diesen Unglauben gegenüber kollektiver Intelligenz legen sie jedoch ab, wenn Wagner das Beispiel “Wer wird Millionär” mit dem Publikumsjoker erklärt.
  “Professor Wagner sagt: Jeder hat das schon einmal gesehen und ist erstaunt, dass 50% des Publikums die richtige Antwort “wissen”, was ja nicht der Fall ist, sondern was nur so aussieht. Die Einsicht ist verblüffend, dass die grosse Masse den Experten voraus ist. Diesen Effekt erklärt er uns wie folgt[, kollektive Intelligenz ist]:
  • Die Leute wissen nicht, was die richtige Antwort ist, aber sie können falsche Antworten ausschliessen … Das ist Information.
  • Wenn ich genug Leute habe, eine grosse “Masse”, dann kommt die richtige Antwort wie Luftblasen in die Höhe.
  • Falsche Antworten werden zwar auch noch als richtig angesehen, das ist dann das Rauschen (noise)…. Aber das Signal (signal), die beste Antwort, kommt dann hervor”.
  

  Wer wird Millionär (Quelle: http://tinyurl.com/c5r9b6)

  Analog kann das Prinzip von “Wer wird Millionär” im Geschäftsalltag nun z.B. folgende Anwendung finden: Wenn die alternativen A (= 3 Monate), B (= 6 Monate), C (= 9 Monate) und D (= 12 Monate) Schätzungswerte für den Zeitpunkt sind, wann ein Produkt fertig wird, so können gewisse Daten ausgeschlossen werden. Somit sind die übrigen Datenwerte wahrscheinlicher. Genau durch diese Aggregation kommt die beste Antwort zum Vorschein. Dies ist das Millionärsprinzip – somit auch kollektive Intelligenz - angewandt im Geschäftsleben.

  Um an den Blog Begriffsdefinitionen zum Thema DMDM anzuknüpfen: das Prinzip von “Wer wird Millionär” würde in der Grafik der Typen von kollektiver Intelligenz  der Cognition entsprechen: Die Masse ist besser als Experten. 

• Blog Glauben Executives an Prediction Markets? vom 21. Nov. 2008: Hierbei wird der Prediction Market erläutert. Da dies vom Fokus ausgeschlossen wurde, wird nicht näher darauf eingegangen.
• Blog Industrialisierung der Wissensproduktion (Teil 4 von 9) vom 5. Dez. 2008: Die Analogie, dass es eine Industrialisierung bei Informations- und Wissensprodukten gäbe, bestätigt Wagner eher nicht. Er sieht die Analogie in der kollektiven Intelligenz vielmehr in der “Intelligenzpumpe“. Dieses Thema ist auch nicht weiter relevant für den Fokus dieses Blogs.
• Blog Wiki-Zauber: Viele neue Paare Augen (Teil 5 von 9) 12. Dez. 2009: In diesem Gespräch geht es um die Prinzipien von Wikis, die es einer “Masse” – d.h. auch vielen Amateuren – ermöglichen, ein Produkt von hoher Qualität zu schaffen. Unter anderem mit dem “Eyeballs-Prinzip”. Wikipedia gehört nicht zu den Beispielen kollektiver Intelligenz, welche im Blog vertieft diskutiert werden. Es wäre schon möglich das Thema Wikipedia mit Unternehmen in Bezug zu bringen, denn ich weiss von zwei Bibliotheken, die solche Wikis als Wissensmanagement anwenden. Aber ich habe mich entschieden andere Beispiele von Unternehmen und kollektiver Intelligenz vorzustellen, und darum werde ich nicht näher darauf eingehen. Es könnte jedoch sein, dass es als Einstieg durchaus sinnvoll ist mit diesem bekannten Phänomen anzufangen. Dasselbe gilt für den Blogeintrag Dass Kollektive Intelligenz funktioniert, macht Executives stutzig, der auch als Einstieg dienen kann. 

Wikipedia Concept Map (Quelle: http://tinyurl.com/dhsagz)

• Blog Weisheit der Vielen: Gut genug oder haargenau (Teil 6 von 9) 19. Dez. 2009: Die Qualität der Resultate von kollektiver Intelligenz z.B. in Wikipedia ist  nicht Gegenstand dieses Blogs und wird hier darum nicht näher erläutert.
• Blog Alchemie der Aggregierung von Light Knowledge (Teil 7 von 9) 26. Dez. 2009: “Wagner sagt: Ich würde Knowledge Light so beschreiben: Das sind Informationsteilchen, die der Einzelne preisgeben kann, ohne grosse Mühe, diese sind sehr einfach wegzugeben. Jeder gibt nur so einen kleinen Teil – das kann man nicht einmal als Knowledge bezeichnen, sondern als Datenpunkt. Und die Gruppe weiss auf einmal viel mehr durch die Aggregierung. Oftmals, in Unternehmen, fällt es uns so schwer, alle Richtlinien zu kennen, ein gesamtes Regelwerk zu beschreiben. Aber wenn jeder ein bisschen schreibt, was dem Einzelnen leicht fällt, und wir das dann aggregieren können, auf einmal haben wir enorm viel.” Diese Aggregation funktioniert jedoch nicht nach dem Prinzip der Alchemie, sondern nach jener der “Intelligenzpumpe“.
  Dies widerum ist ein Beispiel für kollektive Intelligenz in Unternehmen.
• Blog Ein Wiki ist festgehaltene Diskussion (Teil 8 von 9) 2. Jan. 2009: Da dieser Beitrag das Thema Prediction Markets und Conversational Knowledge Management geht, ist es nicht relevant für diesen Blog. Das Thema Cluetrain Manifest käme dem Fokus schon näher, aber da es wieder ein Thema für sich ist, wäre es zu viel, dies auch noch zu behandeln. 
• Blog Wann Kollektive Intelligenz nicht funktionieren kann (Teil 9 von 9) 9. Jan. 2009: Dieser Inhalt ist nun im Gegensatz zu den meisten anderen auch für meinen Blog sehr interessant. Die Frage, was ist hinderlich für eine Anwendung kollektiver Intelligenz. Wagner nennt zwei Faktoren:
  • “Speziell in meinem Erfahrungsraum (Anm.: in China wohnend) ist das Aussprechen seiner eigenen Meinung in einer Gruppe nicht immer das kulturell Richtige. Z.B. wird, wenn der Chief Executive etwas sagt und man im gleichen Raum ist, eifrig genickt. Das sieht man auch oftmals in Unternehmen. … Es ist eben so wichtig, dass es eine Vielfalt von Meinungen gibt, die auf einer Vielfalt von Theorien beruhen, und auf einer Vielfalt von Information, und dass die nicht abgesprochen werden.
    Selbst solche Techniken wie Synectics haben dieses Prinzip. In der divergierenden Phase dürfen die Teilnehmer der Expertengruppe nicht miteinander sprechen. Wir wissen ja, dass ‘Group Think‘ dann doch die Meinungsvielfalt zerstört und damit nicht die Qualität erzielt, die wir wirklich brauchen.
  • Als K.O.-Punkt 2 führt er an:
    Man kann nicht aus Unwissen Wissen machen. Ich sagte vorher, oftmals kann man irgendetwas Falsches aus vielen Möglichkeiten ausschliessen. Aber nur Raten, am Ende aggregiert, ist immer noch Raten. Etwas Wissen muss da sein. Man kann aus ein bisschen Wissen Wissen machen”.

Gedanken zur Lektion:

Wie bereits erwähnt, kann sowohl der Video des Blogs Dass Kollektive Intelligenz funktioniert, macht Executives stutzig, als auch derjenige des Blogs Wiki-Zauber: Viele neue Paare Augen (Teil 5 von 9) als Einstieg ins Thema dienen. Denn es sind Anwendungen von kollektiver Intelligenz, welche wir kennen, vielleicht nicht als kollektive Intelligenz, aber sie sind uns bekannt. Und mit etwas einzusteigen, wo Zuhörer an ihre Erfahrungen und Alltag anknüpfen können, ist für den Lernprozess gut. Allenfalls, nicht nur im Sinne von Stoffvermittlung, auch als Auflockerung, könnte ich mit der Klasse eine Runde ”Wer wird Millionär” spielen. Dann ist nicht nur der Erinnerungseffekt, sondern wenn es klappt, dann auch gleich eine direkte Erfahrung der kollektiven Intelligenz durch den Publikumsjoker.

Falls das Video Wiki-Zauber: Viele neue Paare Augen (Teil 5 von 9) abgespielt würde, müsste ich darauf hinweisen, auf was geachtet werden soll: Und zwar auf das Erfolgsrezept von Wikipedia (Eyeballs).  Zudem müsste ich die Begriffe Eyeballs und Wisdom of Crowds vorher klären.

Das Vidoe Wann Kollektive Intelligenz nicht funktionieren kann (Teil 9 von 9) könnte als Auflockerung im Theorieteil Einzug finden. Aber ich weiss, dass ich nicht alles machen kann. Das sind auch erst Ideen. Vielleicht ergibt sich noch etwas anderes.