Kollektive Intelligenz

Studie: Wer trifft in Expert_innengruppen die genauesten Entscheidungen?

Egal ob Ärzt_innen, Wissenschaftler_innen oder Expert_innen, sie alle stellen Diagnosen und machen Vorhersagen, die oftmals weitreichende Auswirkungen haben. Oft kommen dabei auch sehr unterschiedliche Ergebnisse heraus. Doch wie findet man heraus, wer in einer Gruppe die genauesten und somit besten Entscheidungen trifft? Das erforschte jetzt ein interdisziplinäres Forschungsteam vom Max-Planck-Institut und entwickelte dafür eine neue, einfache Methode, mit deren Hilfe die besten Entscheider_innen aus einer Expert_innengruppe ermittelt werden können. Als Grundlage dienten dem Team Erkenntnisse zur Kollektiven Intelligenz. Die Methode beruht auf einer einfachen Annahme: Wer innerhalb einer Expert_innen-Gruppe Entscheidungen trifft, welche die höchste Ähnlichkeit zu den Entscheidungen der Anderen haben, trifft auch die besten Entscheidungen. In mathematischen Modellen lässt sich diese Annahme bei Ja-oder-Nein-Entscheidungen einfach nachweisen.

Um zu überprüfen, ob die Methode auch in realen Gruppen funktioniert, analysierten die Forscher_innen schon veröffentlichte Vorhersagen; zum Beispiel jene von 100 Radiolog_innen aus den USA, die aufgrund von Mammografieaufnahmen Brustkrebs vorhersagen sollten. Vergleicht man diese Fälle, kann man diejenigen ermitteln, deren Entscheidungen insgesamt am ähnlichsten zu denen der anderen waren. Da die Wissenschaftler_innen Zugang zu den späteren Krankheitsverläufen der 155 Patientinnen hatten, konnten sie auch feststellen, welche Radiolog_innen die genauesten und somit besten Diagnosen stellten. Und siehe da: Es waren dieselben, die die Wissenschaftler_innen mit der statistischen Methode ermittelt hatten.

Gute Expert_innen sind ähnlich gut
„Es zeigt sich immer wieder, dass gute Expert_innen in ihrem Fach auf eine ähnliche Art und Weise gut sind, dagegen sind die schlechten unter ihnen auf ganz unterschiedliche Arten schlecht. Aus dieser Beobachtung heraus haben wir diese Methode entwickelt und in verschiedenen Bereichen erfolgreich überprüft“, sagt Ralf Kurvers, Erstautor und Wissenschaftlicher Mitarbeiter des Forschungsbereichs Adaptive Rationalität am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung.

Zu den weiteren Vorhersagen gehörten auch Hautkrebsdiagnosen von 40 italienischen Dermatolog_innen, geopolitische Vorhersagen von 90 Prognostiker_innen der Onlineplattform „Good Judgment Project“ sowie die Ergebnisse eines einfachen Wissenstests, in dem 100 Proband_innen zwischen zwei amerikanischen Städten die größere wählen sollten.

„Wir glauben, dass der Zusammenhang zwischen Ähnlichkeit in den Entscheidungen und deren Genauigkeit ein wirkungsvolles Werkzeug für die Praxis sein kann. Kollektive und individuelle Entscheidungsprozesse in der medizinischen Diagnose, in Umweltrisikoanalysen oder in der Wirtschaft können mit dieser Methode verbessert werden“, sagt Koautor Stefan Herzog, ebenfalls Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Forschungsbereich Adaptive Rationalität.

Die Ergebnisse der Studie sind im Journal Science Advances erschienen.

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