Un semplice sistema di ricompensa potrebbe rendere la folla molto più saggia

C'è un problema con la saggezza delle folle.

Le economie di mercato e le democrazie si basano sull'idea che intere popolazioni sappiano di più su ciò che è meglio per loro rispetto a un piccolo gruppo di élite. Questa conoscenza è potenzialmente così potente che può persino prevedere il futuro attraverso i mercati azionari, scambi di scommesse e veicoli di investimento speciali chiamati mercati di previsione.

Questi mercati consentono alle persone di scambiare "azioni" in possibili risultati futuri, come il vincitore delle prossime elezioni. Chiunque abbia nuove informazioni sul futuro ha un incentivo finanziario a diffonderle acquistando queste azioni. I mercati delle previsioni ora informano regolarmente le quote dei bookmaker e sono citati nelle notizie sulle elezioni insieme ai sondaggi di opinione più tradizionali.

Ma i mercati delle previsioni stanno attraversando una crisi di fiducia nelle capacità della folla. Si sono sistematicamente sbagliati su una serie di decisioni politiche di alto profilo, comprese le elezioni generali del Regno Unito del 2015, il referendum sulla Brexit e le elezioni presidenziali statunitensi del 2016.

Non dobbiamo aspettarci una precisione perfetta in ogni occasione, proprio come sappiamo i sondaggi di opinione sono spesso imperfetti. Ma sbagliare in modo così coerente su eventi così importanti indica possibili difetti nelle ipotesi che facciamo sull'intelligenza della folla. Per esempio, le persone non agiscono sempre in base alle informazioni che hanno e quindi potrebbero non diventare mai parte della decisione della folla. Le dinamiche delle folle e dei mercati potrebbero anche impedire alle persone di prestare attenzione ad alcune fonti di informazione.

Però, potrebbe esserci un modo per andare avanti. I miei colleghi ed io abbiamo escogitato un modello che supera questo problema dando alle persone un incentivo a cercare nuove fonti di informazione, e un motivo in più per condividerlo.

Una domanda importante per i mercati è "dove ottengono le informazioni le persone?" La ricerca mostra che le nostre opinioni e attività molto spesso corrispondono a quelle dei nostri colleghi. Tendiamo inoltre a cercare informazioni nei posti più ovvi, in linea con tutti gli altri.

Per fare un esempio, se ti guardi intorno su qualsiasi mezzo di trasporto pubblico nella City di Londra probabilmente vedrai persone con in mano copie del Financial Times. Questo è un problema perché se tutti hanno le stesse informazioni, la folla non è più intelligente di un singolo individuo. Gli studi dimostrano che avere una raccolta diversificata di opinioni, soprattutto includendo le opinioni di minoranza, è fondamentale per creare un gruppo intelligente.

Allora perché tendiamo a restringere le fonti delle nostre opinioni? Uno dei motivi è perché abbiamo un desiderio innato di imitare i nostri coetanei, comportarsi in modo sicuro e accettabile all'interno della nostra comunità. Ma può anche essere a causa di un razionale, motivazione alla ricerca del profitto.

Abbiamo studiato come si comportano le persone teoriche motivate dal profitto di fronte ai tipi di ricompensa visti in situazioni simili al mercato. Per fare questo, abbiamo creato una simulazione al computer di un mercato di previsione, dove le persone hanno ricevuto una ricompensa per aver fatto previsioni corrette. Le ricompense erano maggiori quando meno persone indovinavano la risposta giusta, proprio come in un mercato di previsione o in un betting exchange.

Il premio ricevuto da un individuo era un importo fisso diviso per il numero di altre persone che avevano fatto una previsione corretta. Questo avrebbe dovuto dare alle persone un incentivo a cercare risposte giuste che altre persone non avrebbero trovato. Ma abbiamo scoperto che le persone gravitavano ancora verso un sottoinsieme molto piccolo delle informazioni disponibili, proprio come i banchieri londinesi con le loro copie del Financial Times.

Quanto più complessa era la situazione, minore è la percentuale di informazioni disponibili effettivamente utilizzate dalle persone. Il problema era che più nicchia, informazioni non utilizzate, anche se potrebbe essere utile al gruppo, era così raramente utile all'individuo che lo possedeva che non c'era alcun incentivo a cercarlo.

Nuovo sistema di ricompense

Per contrastare questo, abbiamo creato un nuovo sistema teorico di mercato di previsione, dove le persone sarebbero state ricompensate solo se avessero espresso opinioni accurate ma fossero anche in minoranza. Per esempio, se qualcuno avesse predetto che Donald Trump avrebbe vinto le elezioni americane, contro la visione del consenso, avrebbero ricevuto una ricompensa una volta conosciuto il risultato. Al contrario, se la maggior parte delle persone prevedesse accuratamente che il Partito Conservatore vincerà le imminenti elezioni nel Regno Unito, non riceverebbe alcuna ricompensa.

Abbiamo scoperto che questo sistema di "ricompensa di minoranza", che favorisce esplicitamente coloro che vanno contro l'opinione popolare se si rivelano corretti, prodotto decisioni collettive molto più accurate. Ciò era particolarmente vero quando le situazioni erano complesse, influenzato da molti fattori.

Intuitivamente, questo ha senso. Se la tua opinione supporta la visione popolare esistente, non puoi cambiare se il gruppo sarà corretto o meno. Nel nostro modello, le persone hanno un incentivo ad andare a caccia di fonti di informazione più esoteriche sui possibili risultati futuri. Per esempio, piuttosto che leggere il Financial Times, potrebbero seguire blog oscuri, oppure leggi i giornali locali alla ricerca di informazioni sulle aziende della zona.

Sanno che solo trovando informazioni a cui pochissimi hanno accesso avranno la possibilità di andare correttamente contro la saggezza prevalente. Ciò incoraggia l'intero gruppo a riunire una serie di informazioni molto più ampia, portando a decisioni collettive più accurate.

I nostri risultati sono finora confinati a un modello teorico, ma ci danno un'idea del motivo per cui le attuali forme di previsione dei mercati possono essere inclini al fallimento, e come potremmo cercare di migliorarli in futuro. Ci auguriamo che queste informazioni vengano utilizzate per creare mercati di previsione più accurati, poiché tutti potremmo beneficiare di una migliore previsione collettiva.

Previsioni migliori e un processo decisionale collettivo potrebbero aiutare la società a decidere quali idee politiche funzioneranno o meno. Migliorare la capacità dei mercati azionari di prevedere quali aziende e idee andranno bene potrebbe migliorare il ritorno sull'investimento e generare una maggiore crescita economica. Anche il mondo accademico è un esercizio su larga scala di saggezza collettiva. Se cambiare il modo in cui i ricercatori vengono ricompensati può migliorare la saggezza di questa folla, potrebbe portare a scoperte scientifiche più importanti.