Kalabalıkların Bilgeliği, ilk olarak sosyal bilimci Francis Galton’un 1906 yılında İngiltere Plymouth’daki çiftçi festivalinde gerçekleştirilen bir yarışmaya tanık olması ile gündeme gelmiştir. Bu yarışmada bir sığırın kesilip derisi yüzülür ve yarışmacılara kaç kg et çıkacağı sorulur. 787 yarışmacıya tahminlerini bir kağıda yazmaları istenir. Yarışmacıların arasında kasapların oluşturduğu uzmanların yanı sıra konu ile hiç ilgisi olmayan sadece festivali ziyaret etmek için gelen katılımcılar da yer almaktadır. Tahminler toplanır, açıklanan sonuç şaşırtıcı derecede gerçek değere yakındır. Ortalama tahmin 542 kg, gerçek rakam 543 kg dir. Galton bu dikkat çekici sonucu 1907 yılında Nature dergisinde kalabalıkların bilgeliği kavramının ciddiye alınması ana fikriyle makale haline getirdi. Amerikalı gazeteci James Surowiecki ise 2004 yılındaki kitabı “Kitlelerin Bilgeliği” ile Galton’ın bıraktığı yerden alarak konuyu, güncel örnekler-İş dünyası, Ekonomi, Toplum ve Ulus biçimlendirmeleri- ile tartışmaya açtı.

Kavram nasıl çalışıyor ve hangi uygulamalarla kullanılıyor?

Bu yöntem, bir konu/sorun ile ilgili cevap almanın kolay bir yoludur. Ancak en iyi ve en doğru sonuçları elde etmek için aşağıdaki kurallara uymak gerekir. Oluşturulan grubun çeşitliliği: Verilecek karar ile ilgili kaynakları ele alalım. Farklı geçmişe sahip insanlardan bir grup oluşturun. Bunların bir kısmı alanında uzman, bazıları ise başka ilgilere sahip olsun. Bu çeşitlilik benzer cevapları alma ihtimalini düşürür ve sizi en iyi sonuca götürür.

Grubun bağımsızlığı: Buna aslında gözetlememe/rahat bırakma kuralı da diyebiliriz. Ek olarak grubun karar vermesini sağlayan girdilerin bağımsızlığı ve bu girdilerin birbirlerinden etkilenmemesi sağlıklı düşünce ve kararların oluşmasını sağlar.

Özgürlük kuralı : Üstteki kurala benzer şekilde katılımcılar istedikleri kaynakları özgürce kullanabilmelidir. Bu şart, daha etkili ve daha yüksek geçerlikte sonuç almanıza imkan sağlar.

Ölçülebilir olması: Kullanılan girdilerin sayısal ve ölçülebilir olması, hesaplamanın kolay ve hızlı hale getirmenin en kolay yoludur. Çünkü “Kalabalığın Bilgeliği”, yalnızca girdileri birleştirip tek bir sonuç elde ettiğinizde işe yarayan bir yöntemdir.

İşimizde “Kalabalığın Bilgeliği” nasıl çalışır?

Örneğin işe alım sürecinin aday değerlendirme aşamasında, ekip çalışmasına ihtiyaç duyulur. Ekip, aranılan pozisyonda gözardı edilebilecek özgeçmişleri de dikkate alarak bağımsız bir puanlama yapar. Mantıklı örnek çalışma soruları ile ilk aşama değerlendirme de diyebileceğimiz puanlama sonucunda işe alım yöneticisi short list yapmak için bu puanların ortalamasını alabilir.

Aynı şekilde aday mülakatı sırasında da belirli kriterlere bağlı değerlendirme soruları ile her bir aday puanlanabilir. Bu aşamalarda yukarıda yer alan kurallara uymak gerekir.

Kalabalıkların Bilgeliği, işe alım sürecinin yanında, ekip performansını tahmin etmede, müşteri değerlendirme ve gelecek müşteri potansiyellerini araştırmada, fikir/strateji geliştirme ve mevcut durumun değerlendirilmesinde de kullanılabilen metotlardan biridir.

Kalabalıkların Bilgeliği ile ilgili senaryolar:

Bir konu belirleyelim. Konumuz, yeni ürün geliştirme, lansmanı yapılan bir ürünün satışı, yeni bir yatırım kararı alma gibi konulardan herhangi biri olabilir. Şeçtiğimiz konu ile ilgili bir toplantı tertiplenecek.

Senaryo 1 : Toplantı başlıyor ve katılımcıların tamamı konu hakkında hemfikir. Herkes aynı şeyleri düşünüyor ve herkes benzer mantık yürüterek aynı tahminleri yapıyor (Homojen topluluk).

Senaryo 2: Toplantı başlıyor. Farklı deneyimlere sahip insanlar, farklı modeller kullanarak farklı mantık ilişkileri ile farklı tahminlere ulaşıyor (Heterojen topluluk).

Birinci senaryoda iki ihtimal vardır: Ya herkes doğru tahmin eder ya da herkes yanlış.

Ele alınan konu zorlayıcı bir konu ise, sonuç muhtemelen doğru tahmin olmayacaktır. Toplantıyı oluşturan grubu rahatlatan tek şey, zor bir konuda kolay tahmin ile toplantıyı bitirme kolaycılığıdır. Aslında kolay olmayan bir konuda -her konuda hemfikir- bu grubun doğru tahminde bulunamama ihtimali oldukça yüksektir. İkinci senaryoya gelelim. Grup üyelerinin tahminleri birbirinden farklı. Anlaşmazlık, hatta çatışma var. Konumuz, ürünümüzün satışını artırmak diyelim. Bazı grup üyeleri satışların olması gerektiği seviyelerde olduğunu, bazıları ise çok yetersiz olduğunu düşünüyor. Kalabalıkların Bilgeliği teoreminin “Çeşitlilik” kriteri gerçekleşmiş ve kalabalığın ortalama tahmin doğruluğunun daha doğru olacağını artık biliyoruz. Artık rahatlıkla şunu düşünebilirsiniz. Kalabalık muhtemelen ben dahil rastgele bir kişinin kendi başına yapacağından daha iyi bir tahminde bulundu. Başka bir deyişle, toplantıda bir tahminde bulundunuz, diğer katılımcılar sizinle aynı fikirde değil ise bu iyidir. O ortamda çeşitlilik var demektir ve çeşitlilik performansı artırır.

Özetle; kişisel hayatta ve iş ortamında herhangi bir konuda tahminde bulunurken çeşitli modelleri kullanmak hem daha eğlenceli olacak hem de geleceği doğru okuyabilmede etkili sonuçlar verecektir. Kalabalıkların bilgeliği de bu yöntemler arasında elinizi güçlendirecek önemli bir enstrüman olacaktır.

Dan Gates

Scott E. Page Michigan Univercity