한 사람의 예측은 자주 틀리지만, 서로 모르는 많은 사람의 예측을 모으면 놀랄 만큼 정확해집니다. 이것이 집단지성이며, 100년 넘게 연구로 확인된 현상입니다.
① 골턴의 황소 (1907, 학술지 Nature)영국 시골 장터에서 787명이 황소 무게를 맞혔습니다. 대부분 크게 틀렸지만 전체의 중앙값은 1,207파운드, 실제 무게는 1,198파운드로 오차가 1%도 안 됐습니다.
② 콩도르세 배심원 정리 (1785)각자가 반반보다 조금이라도 더 잘 맞히고 서로 독립적으로 판단하면, 사람 수가 늘수록 다수결이 맞을 확률은 100%에 가까워집니다.
③ 『대중의 지혜』 (제임스 서로위키, 2004)집단이 똑똑해지는 4가지 조건: 다양성 · 독립성 · 분산성 · 취합. 전문가 한 명보다 조건을 갖춘 대중이 더 정확한 사례를 정리했습니다.
④ 예측시장 연구 (Berg 외, 2008)미국 아이오와 전자시장에서 대중이 모여 예측한 선거 결과가 여론조사보다 약 4번 중 3번 더 정확했습니다.
⑤ 남의 답을 보면 집단이 멍청해진다 (Lorenz 외, 2011, PNAS)다른 사람의 답을 보고 고치게 하자 의견이 한쪽으로 쏠리고 집단의 정확도가 떨어졌습니다.
그래서 TWF는 투표 전에는 남의 선택을 숨기고(독립성), 전 세계 누구나 참여하게 하고(다양성), 모든 표를 실시간으로 모아(취합) 보여줍니다. 매일 집단이 얼마나 맞혔는지는 상단 집단지성 적중률에 공개됩니다.
One person's forecast is often wrong, but pooling many independent guesses is surprisingly accurate. This is the wisdom of crowds, confirmed by more than a century of research.
① Galton's ox (1907, Nature)787 people at an English country fair guessed an ox's weight. Most were far off, but the median was 1,207 lb against a true 1,198 lb — less than 1% error.
② Condorcet's jury theorem (1785)If each person is even slightly better than a coin flip and judges independently, the majority's chance of being right approaches 100% as the group grows.
③ The Wisdom of Crowds (James Surowiecki, 2004)Four conditions make a crowd smart: diversity, independence, decentralization, aggregation.
④ Prediction markets (Berg et al., 2008)The Iowa Electronic Markets beat opinion polls on election outcomes about 3 times out of 4.
⑤ Social influence hurts (Lorenz et al., 2011, PNAS)When people saw others' answers and revised, opinions converged and the crowd became less accurate.
So TWF hides other people's picks until you vote (independence), lets anyone in the world join (diversity) and pools every vote live (aggregation). How often the crowd is right is shown as Crowd accuracy at the top.