Forscher an der ETH Zürich meinen, einen Nachweis erbracht zu haben, dass sozialer Einfluss die Intelligenz der Vielen (Schwarmintelligenz) verschlechtern kann. Jan Lorenz und Heiko Rauhut extrapolieren aus ihren Studien die These, dass die Finanzkrise ein besonders gutes Beispiel dafür sei, dass Massenentscheidungen zu einem Fiasko führen können. Denn dort hätten sich viele unter dem Einfluß fremder Entscheidungen in die „falsche“ Richtung beeinflussen lassen.

Der locus classicus des Begriffs kommt aus England, wo Anfang des 20. Jahrhunderts Francis Galton alle Besucher einer Viehzuchtversteigerung die Viecher per Karte nach Gewicht und Größe schätzen ließ und zu seiner Verwunderung feststellte, dass im Mittel die Schätzungen näher am richtigen Wert lagen als die einzelnen Schätzungen für sich genommen. Damit war der Beweis erbracht, dass die Masse klüger war als das Individuum.

Der weise Leser wird merken, dass hier das Mittel des Grundgesamts aller Schätzungen verglichen wird mit zufälligen einzelnen Bewertungen. Analog könnte ich sagen, ich kann eine bessere Aussage über die Klimazone eines mir unbekannten Ortes machen, wenn ich ein Jahresmittel der Temperatur habe als wenn ich einen beliebigen Wert aus dem Jahr nehme. Natürlich ist der Mittelwert aussagekräftiger, weil die Extremwerte wegfallen, was als Fehlerkorrektur zu bewerten ist. Bei einem einzelnen Wert kann ich gar keine Fehlerkorrektur ausführen…

Aber schon wenn man die Welt der quantitativen Aussagen verlässt und qualitative und kategorische Alternativen als Problemlösung einer Aufgabe zulässt, fällt das gesamte Kartenhaus der Statistik in sich zusammen. Denn es wird klar, dass Wissen und Probleme nur bedingt etwas mit besten und schlechten Lösungen zu tun haben. Jeder Mensch fasst einen Sachverhalt anders auf. Insofern sind Probleme auch immer vor dem individuelle Verstehenshorizont zu sehen. Statistische Forschung um die Qualität von Entscheidungen zu betreiben hat daher einen besonderen Haken. Der jeweilige Hintergrund des individuellen Vorwissens kann und soll gar nicht einfließen.

Die Forscher der ETH Zürch nutzen folgendes Experiment, um die These der Weisheit der Massen ins Wanken zu bringen:

Jede Versuchsperson musste sechs Fragen beantworten, allerdings mit unterschiedlichen Voraussetzungen: einmal ohne jedes Wissen, wie die anderen antworten, dann mit der Informationen, wie die anderen im Schnitt geantwortet hatten, und dann noch einmal mit dem Wissen, was jeder andere der zwölfköpfigen Versuchsgruppe als Lösung angegeben hatte. Um „Spaßantworten“, aber auch Anpassungen durch den Gruppendruck zu verhindern, bekamen die Studierenden Geld – je näher an der richtigen Antwort, desto mehr. Quelle: science@ORF.at

Als Ergebnis beschrieben die Wissenschaftler, dass die ersten unbeeinflussten Antworten weitgehend die besten Antworten seien und je größer der Einfluß durch andere Antworten würde, die Nähe zum richtigen Ergebnis abnähme.

Nun muss man aber sagen, dass Entscheidungen in den seltensten Fällen auf Faktenwissen beruhen. In Zürich fragte man aber nur reines Faktenwissen ab über die Bevölkerungszahl der Schweiz oder die Länge der Grenze zwischen der Schweiz und Italien. Die Finanzkrise aber nötigte den Entscheidern Heuristiken ab. Das bedeutet, aufgrund von Vorwissen wurde auf mögliche Szenarien extrapoliert. Je wahrscheinlicher dem Investor eines der Szenarien erschien, desto eher richtete er seine Entscheidung aus.

Das Problem der Finanzkrise wäre aber nie eingetreten, hätten Menschen so etwas entschieden. Im realen Börsenleben aber übernehmen das „Trading“ der Aktien aufwändig erstellte Computerprogramme, da nur diese die Sekundenbruchteile ausnutzen, die man braucht um mehr zu verdienen, weil man früher kauft oder verkauft. Denn der postmoderne Börsenhandel funktioniert per Algorithmen. Menschen reagieren einfach zu langsam. Dafür richten Händler ihre Rechnzentren direkt an Internetknotenpunkten ein, um ein paar Sekundenbruchteile beim digitalen Handel schneller zu sein als andere. Der menschliche Händler kann dann nur noch bestimmte Ober- und Untergrenzen (stop/loss) bestimmen.

Aber um noch präziser zu sein: Ein großer Teil der Probleme um die Finanzwelt liegt ja nun in der Liberalisierung. Hätte Gerhard Schröder damals nicht für seine Freunde aus der Investmentwelt die Daumenschrauben gelockert (und Credit Default Swaps für alle und jeden erlaubt) und sogar steuerfreie Firmenkäufe ermöglicht, dann wäre zumindest in Deutschland wenig von der Finanzkrise angekommen. Es ist noch gar nicht so lange her, dass für den zukünftigen Kanzlerkandidaten Peer Steinbrück die international frei flottierenden Heuschrecken ein Segen waren (Der Spiegel, Nr. 39, 2006, S. 92). Deswegen hat er ja kräftig mitgemischt in der Liberaliade (dem gegenseitigen Überbieten an Freiräumen für Spekulanten). Das war nicht in allen Ländern so. Kanada und Brasilien haben praktisch nichts von der Finanzkrise abbekommen.

Schwarmintelligenz ist also mitnichten am Werk gewesen: weder bei der Finanzkrise noch beim Schätzen des Viehzeugs noch beim Abfragen der Fakten über die Schweiz. Denn wenn man die biologische Erklärung zugrunde legt, dann ist Schwarmintelligenz eher ein Orientierungsverfahren oder eine Koordinierung von Vielen zum Nutzen aller. Das hat mit Faktenwissen rein gar nichts zu tun. Das gemeinsame und jeweils spezifische Handeln eines Bienen- oder Ameisenstaates hat die generationenübergreifende Fortpflanzung ermöglicht. Analog ist auch das Gehirn ein Schwarm an Neuronen, das seine Intelligenz erst in der Spezialisierung und der Plastizität erreicht. Wir haben also alle auch Schwarmintellgenz in uns. Und aus der technischen Auffassung der Schwarmintelligenz aus der KI-Forschung könnten wir eines lernen: SRNs, also rekurrente neuronale Netze, lernen mithilfe von Informations-Filtern, die sich selbst programmieren. Das heißt, dass die einzelnen Neuronen nach einer bestimmten Zeit nur noch auf bestimmte Reize reagieren und andere Muster gar nicht unterscheiden.

Es wäre gut, wenn wir endlich anfangen würden, die Muster einiger profilneurotischer Forscher zu ignorieren und uns einüben in egalitärer Kooperation und offener Kommunikation. Dazu müssten wir das Primat des Wettbewerbs als überholt ansehen. Dann und nur dann, wäre es wirklich möglich, angemessenes Strategiemanagement mit evolutionärem Charakter anzuwenden. Dazu müssen wir aber die aktuelle Welt des Sammelns von Daten – bis der Speicher bricht – aufgeben. Denn die Entscheidungsposition ist nicht dann am besten, wenn man am meisten Informationen hat, sondern wenn das Vorwissen nicht andauernd alle Informationen, die relevant sein können, vorfiltert. Diese Vorstufe des Filterns, die in rekurrenten neuronalen Netzen „einfach so“ automatisiert funktioniert, die müssen wir zum Gegenstand der Reflexion machen. Dann klappt’s auch mit dem gemeinsamen Klugsein.

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Schlagwörter: crowd, dullness, Entscheidung, schwarmintelligenz, wisdom, wissen