Stupidità del gregge o Intelligenza della folla? | Giorgio De Carlo | TEDxMontebelluna
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0:21 - 0:23Io mi occupo, da 30 anni ormai,
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0:23 - 0:29di sondaggi d'opinione e ricerche
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0:29 - 0:34e sono più che altro proiettato
verso le cosiddette ricerche -
0:34 - 0:38verso la comprensione
di quello che sarà il futuro, -
0:38 - 0:40quindi le previsioni.
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0:40 - 0:44Chi vincerà le elezioni;
quanto potrà costare un prodotto; -
0:44 - 0:50quale sarà la soddisfazione dell'utenza
per un prodotto o un servizio; -
0:50 - 0:52e cose di questo genere.
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0:52 - 0:57Ho notato che nel corso
dei 15 anni precedenti -
0:57 - 1:00non si è mossa una foglia
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1:01 - 1:05nelle tecnologie e nelle metodologie
che si utilizzavano. -
1:05 - 1:08Nel corso degli ultimi 15 anni,
invece, è cambiato molto. -
1:09 - 1:14Sono intervenute le neuroscienze,
le nuove tecniche statistiche, -
1:14 - 1:20ci sono tutta una serie di nuovi approcci
verso l'utente finale -
1:20 - 1:27che può essere consultato
rispetto ai vari eventi previsionali, -
1:27 - 1:30e quindi le cose si stanno muovendo molto.
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1:30 - 1:34Uno dei temi che mi sta molto a cuore,
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1:34 - 1:37e che sto cercando
di sviluppare, ultimamente, -
1:37 - 1:41è quello della cosiddetta
"intelligenza della folla". -
1:42 - 1:47Ma il tema fondamentale
da cui volevo partire era: -
1:47 - 1:51"ma è così evidente
che la folla è intelligente?". -
1:51 - 1:55Cioè, andando a pensare
nella nostra intuizione, -
1:55 - 1:57questo è contro-intuitivo.
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1:57 - 2:00La folla, di per sé, non è intelligente.
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2:02 - 2:07Una persona che è coinvolta in una folla
assume un atteggiamento etero-diretto. -
2:07 - 2:09Fa quello che gli dicono gli altri,
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2:09 - 2:13o sennò perde tutto il suo spirito critico
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2:13 - 2:18e assume quello della maggioranza
delle altre persone. -
2:19 - 2:23Questa è una cosa che per noi
è assolutamente evidente -
2:23 - 2:27quando parliamo ad esempio del web,
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2:28 - 2:31di internet, dei social network.
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2:31 - 2:36E vi voglio dare degli esempi:
ce ne sono a iosa, -
2:36 - 2:40però ve ne darò alcuni molto puntuali
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2:40 - 2:44che possono aiutarci a capire
di cosa stiamo parlando. -
2:45 - 2:51Questo, adesso ve lo spiego,
ma forse non devo nemmeno spiegarvelo, -
2:51 - 2:53questo è Antonio Cassano.
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2:53 - 2:56È un giocatore di calcio di serie A,
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3:00 - 3:02è noto solo per le sue doti calcistiche.
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3:02 - 3:09Hanno intitolato così questa news:
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3:09 - 3:12"Antonio, ricercatore universitario
di filologia classica -
3:12 - 3:15costretto ad emigrare
per i tagli all'università". -
3:15 - 3:18"È una vergogna, diamoci da fare,
teniamo i nostri cervelli in Italia" -
3:18 - 3:20e cose del genere.
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3:20 - 3:25Questa è una news comparsa su Facebook
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3:25 - 3:28che ha avuto una valanga di like
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3:28 - 3:32e un'infinità di commenti
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3:32 - 3:35a favore del mantenimento dei cervelli,
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3:35 - 3:38del fatto che bisogna tenerli in Italia.
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3:38 - 3:43Tutte cose giustissime:
però completamente decontestualizzate, -
3:43 - 3:46perché Cassano non c'entra niente
con tutto questo. -
3:47 - 3:50Un'altra interessante è questa:
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3:50 - 3:53questo lo riconoscerete tutti,
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3:56 - 3:58il leader dei Doors.
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3:59 - 4:02In questo caso
hanno scritto addirittura: -
4:02 - 4:06"Questo è Goran Hadzic, ha commesso
più di 50 rapine nel nord-est, -
4:06 - 4:09ma ogni volta che viene preso,
poi viene rilasciato. -
4:10 - 4:12Renzi vai a casa."
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4:12 - 4:16E tutte queste cose, per cui
ha generato una valanga di like. -
4:16 - 4:19Ma la cosa interessante,
che voglio farvi notare, -
4:19 - 4:24è che alla fine hanno coinvolto
un noto politico italiano, -
4:24 - 4:26il quale sotto dice:
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4:26 - 4:31"Sì, è una vergogna,
vediamo di sistemare questa cosa". -
4:31 - 4:35Quindi nessuno è immune dal problema
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4:35 - 4:39di quella che io in questo caso
definisco "stupidità di gregge". -
4:39 - 4:45Cioè il fatto per cui una notizia,
per il fatto di essere pubblicata, -
4:45 - 4:49viene dato per scontato
che sia una notizia già verificata. -
4:50 - 4:53Non si tratta delle fake news,
ma di quello che le fake news generano. -
4:55 - 4:58Un altro aspetto, ancora più interessante,
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4:58 - 5:00è quello in cui togliamo le fotografie
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5:00 - 5:05perché esse già inducono
ad un atteggiamento emotivo. -
5:05 - 5:08Togliamo la fotografia
e scriviamo una notizia di per sé. -
5:08 - 5:13Vediamo come reagisce la gente
ad una notizia completamente falsa -
5:13 - 5:18e che possono, in ogni momento,
verificare che è falsa. -
5:18 - 5:21Questa che vi farò vedere ora
è particolarmente interessante -
5:21 - 5:24perché sono una decina d'anni
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5:24 - 5:27che compare ciclicamente sempre la stessa,
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5:27 - 5:31e ha sempre questa valanga di like
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5:31 - 5:36e di gente che continua
a cliccarla, apprezzarla -
5:36 - 5:40e a fare dei commenti
totalmente a sproposito. -
5:40 - 5:42Eccola qua.
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5:42 - 5:44"Ieri il Senato della Repubblica
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5:44 - 5:49ha approvato con 257 voti a favore
e 165 astenuti - -
5:49 - 5:51e vi prego di fare la somma dei numeri,
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5:51 - 5:55che sono oltre i Senatori
della Repubblica Italiana. -
5:58 - 6:02Penso sia un livello un po' elevato,
per alcuni, ma per noi no - -
6:02 - 6:07ha approvato il disegno di legge
del Senatore Cirenga". -
6:07 - 6:11Sono dieci anni che c'è
questo Senatore Cirenga. -
6:11 - 6:16Nessuno si prende la briga
di andare a vedere che non esiste. -
6:16 - 6:20Sono dieci anni che viene fuori questo
e fa una strage di like - -
6:20 - 6:25adesso un po' meno,
ma sempre nella top list. -
6:26 - 6:29"Che prevede la nascita del fondo
per i Parlamentari in crisi, -
6:29 - 6:33creato in vista
dell'imminente fine legislatura. -
6:33 - 6:37Questo fondo prevede lo stanziamento
di 134 miliardi di euro - -
6:38 - 6:42anche qui, non occorre fare
tanti conti per capire: -
6:42 - 6:45una manovra più o meno
è di una ventina di miliardi di euro, -
6:47 - 6:50una manovra pesante
è sui 20-30 miliardi di euro. -
6:50 - 6:53Qua siamo a manovre spaventose,
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6:53 - 6:55e questo ti fa già capire
che è una bufala, -
6:55 - 6:57oltre alle cose precedenti.
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6:57 - 7:01"Che non troveranno lavoro
nell'anno successivo, -
7:01 - 7:03cioè alla fine del mandato.
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7:03 - 7:04E questo quando in Italia
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7:04 - 7:08i malati di SLA sono costretti
a pagarsi da soli le cure. -
7:08 - 7:10Rifletti e fai girare".
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7:10 - 7:15Ecco, l'unica cosa
su cui uno pone l'attenzione -
7:15 - 7:20sono le ultime tre righe,
quelle in cui si parla dei malati di SLA. -
7:20 - 7:25Quindi attenzione forte verso l'emotività,
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7:26 - 7:29totale disinteresse
per la realtà della notizia - -
7:29 - 7:36questa qui, la vedete,
qualcuno l'ha sicuramente già vista. -
7:36 - 7:39Anzi, facciamo così:
chi l'ha vista questa notizia? -
7:39 - 7:43Ecco, perfetto.
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7:45 - 7:49Ha messo il Like? Ok.
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7:51 - 7:54Però è un concetto chiaro.
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7:56 - 7:59Sicuramente, adesso,
che non l'ha mai vista farà caso. -
7:59 - 8:01Il prossimo anno la vedrete ancora.
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8:01 - 8:03Sarà ancora il Senatore Cirenga.
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8:03 - 8:06Saranno sempre 134 milioni di euro.
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8:06 - 8:10E saranno sempre 257+165,
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8:10 - 8:12più dei Senatori
della Repubblica Italiana. -
8:12 - 8:14Sempre uguale.
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8:14 - 8:17Cioè non cambia neanche il format,
così è e così rimane. -
8:18 - 8:20Allora la domanda è:
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8:20 - 8:23ma possiamo credere che esista,
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8:23 - 8:27posto che questa
è la stupidità del gregge, -
8:27 - 8:29possiamo credere che esista
un'intelligenza della folla? -
8:29 - 8:31Possiamo crederlo.
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8:31 - 8:35Abbiamo delle realtà
inoppugnabili e concrete -
8:35 - 8:37che ce lo affermano.
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8:37 - 8:41E vedremo anche se, tra la platea,
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8:41 - 8:45mantenete il concetto
di intelligenza della folla. -
8:45 - 8:49Perché 100 persone di voi
hanno fatto questo esperimento, -
8:51 - 8:53che mi interessa ora condividere con voi.
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8:53 - 8:55Condividerò con voi,
in diretta, i risultati, -
8:55 - 9:00e vediamo se siete stati bravi o no.
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9:01 - 9:05Perché l'idea di intelligenza della folla
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9:05 - 9:08nasce più di 100 anni fa.
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9:08 - 9:11La persona che vedete lì è Thomas Galton,
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9:12 - 9:17un centinaio di anni fa,
o anche più, 120 anni fa. -
9:17 - 9:20Ad una fiera campionaria
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9:21 - 9:23vide che c'era una riffa
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9:23 - 9:29in cui le persone
erano invitate a scommettere -
9:29 - 9:32quanto sarebbe pesato
un animale come quello, -
9:32 - 9:34pesato e disossato.
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9:34 - 9:37800 persone parteciparono alla riffa
-
9:37 - 9:41e una persona si avvicinò
il più possibile al risultato -
9:41 - 9:43e vinse il premio.
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9:43 - 9:45Galton si fece dare gli 800 bigliettini
-
9:45 - 9:48delle persone che avevano
partecipato alla riffa, -
9:48 - 9:52e scoprì una cosa sconvolgente.
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9:52 - 9:55Mentre alcune persone
avevano detto che pesava una follia, -
9:55 - 9:57e altre che pesava pochissimo,
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9:57 - 10:02la media delle persone
era assolutamente vicina, -
10:02 - 10:05con un errore del 5%,
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10:06 - 10:10rispetto al reale peso
dell'animale pesato e disossato. -
10:10 - 10:15Questo è il risultato a cui arrivò Galton.
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10:15 - 10:21A partire da quel momento,
sono iniziati una serie di studi -
10:21 - 10:24e approfondimenti metodologici e tecnici
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10:24 - 10:26per cercare di sviluppare
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10:26 - 10:31quello che veniva definito allora,
e ancora adesso, intelligenza della folla. -
10:31 - 10:34La cosiddetta "wisdom of crowds",
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10:34 - 10:37un libro del 2004
mai tradotto in italiano. -
10:38 - 10:43A chi ha partecipato al gioco,
questa è l'urna, -
10:45 - 10:47do i risultati in diretta.
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10:55 - 10:59Queste sono mezze penne rigate,
più o meno mezzo chilo. -
11:00 - 11:03Di chi ha partecipato al gioco,
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11:03 - 11:07qualcuno ha detto che qui ce ne sono 1800.
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11:09 - 11:11Va bene.
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11:11 - 11:16Una persona ha detto,
valore più basso, che ce ne sono 70, -
11:24 - 11:28Il dato reale è di 287:
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11:29 - 11:36la media raggiunta da voi è 272,
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11:37 - 11:41l'errore è più o meno pari al 5%.
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11:41 - 11:47Chi ha vinto ha fatto un risultato
minore della media -
11:47 - 11:49perché la persona
che si è avvicinata di più -
11:49 - 11:51ha detto che ce n'erano 300.
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11:52 - 11:56Quindi il concetto
è che anche in questo caso, -
11:58 - 12:01come in quello di Galton,
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12:01 - 12:07voi siete riusciti,
attraverso delle stime indipendenti, -
12:07 - 12:12in cui si accolgono
sia quelle più assurde in assoluto -
12:12 - 12:16che quelle in altezza e a ribasso,
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12:18 - 12:21la media, visto che
gli opposti si eliminano, -
12:21 - 12:27ha permesso di arrivare ad un risultato
molto, molto vicino alla realtà. -
12:27 - 12:30Questa è l'intelligenza della folla
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12:32 - 12:36di cui Thomas Galton
è stato il precursore. -
12:36 - 12:38Noi continuiamo,
-
12:38 - 12:43qualcuno si era accorto
che stavamo parlando di Raffaella Carrà, -
12:43 - 12:45dei fagioli
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12:45 - 12:49e delle varie esperienze
che sono state fatte -
12:51 - 12:53in passato in TV;
-
12:53 - 12:55però voglio aggiungere alcune cose.
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12:55 - 13:01A parte appunto il jelly bean,
che sono quelli che abbiamo visto adesso, -
13:01 - 13:04c'è un altro esempio empirico,
molto interessante, -
13:04 - 13:09che nasce dalla trasmissione
"Chi vuol essere milionario". -
13:10 - 13:13Ve la ricorderete tutti:
c’erano tre possibilità di risposta, -
13:13 - 13:18in una o rispondeva lui,
o rispondeva l’amico da casa -
13:18 - 13:22oppure rispondeva
il pubblico presente in sala. -
13:23 - 13:27Quando è stato chiuso il programma,
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13:27 - 13:32le statistiche ci danno chiaramente
un enorme vantaggio -
13:32 - 13:36nella capacità predittiva
del pubblico in studio -
13:36 - 13:39rispetto alla persona da casa.
-
13:39 - 13:42Ci sono più o meno
20 punti percentuali di differenza. -
13:43 - 13:47Quindi anche questo ci conferma
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13:50 - 13:54che le previsioni
che vengono fatte da una folla -
13:54 - 13:56possono essere molto migliori
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13:56 - 14:00delle previsioni che vengono
fatte dal singolo. -
14:00 - 14:01Però, naturalmente,
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14:01 - 14:04ci sono delle caratteristiche
che devono essere rispettate. -
14:05 - 14:08Nel corso del tempo
abbiamo anche implementato -
14:10 - 14:14delle tecniche e delle metodologie
molto sofisticate -
14:14 - 14:17che ci hanno permesso di arrivare
a dei risultati molto interessanti. -
14:17 - 14:19Ve ne condivido uno.
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14:19 - 14:26Nel 2008, attraverso uno strumento
di prediction market -
14:26 - 14:30che sfrutta il tema
dell’intelligenza collettiva -
14:30 - 14:31di cui vi parlerò adesso.
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14:31 - 14:35Nel 2008, come vedete,
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14:35 - 14:36Nate Silver,
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14:36 - 14:43un americano molto preparato
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14:43 - 14:45nei confronti di questi temi predittivi,
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14:45 - 14:48ebbe un risultato strabiliante.
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14:48 - 14:51Come potete vedere, poté prevedere,
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14:51 - 14:56dei 50 stati presenti negli Stati Uniti,
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14:56 - 15:01fece una previsione corretta su 49 stati,
quindi ne sbagliò uno solo. -
15:01 - 15:04Questo è un esempio clamoroso
-
15:04 - 15:06della capacità del prediction market
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15:06 - 15:10di essere robusto
e assolutamente affidabile. -
15:11 - 15:15Il prediction market, che sfrutta i temi
di intelligenza collettiva, -
15:15 - 15:21viene usato in tutti gli ambiti
-
15:21 - 15:25professionali, pubblici, attuali.
-
15:25 - 15:29Per esempio noi lo usiamo moltissimo
per fare le previsioni politiche; -
15:29 - 15:33ma è stato usato
anche dal governo americano -
15:33 - 15:36su studi sul cambiamento climatico;
-
15:36 - 15:39è stato usato durante la guerra del Golfo,
-
15:39 - 15:46è stato usato per stabilire i prezzi
dell’iPad Mini, ad esempio. -
15:46 - 15:49Viene usato dalla Hewlett Packard
-
15:49 - 15:55per stabilire i bilanci provvisori
-
15:55 - 15:59nel corso dell’anno
intervistando i quadri. -
15:59 - 16:03Quindi è uno strumento
che viene utilizzato moltissimo, -
16:03 - 16:09e che ha delle grandi
capacità di previsione -
16:09 - 16:14purché venga utilizzato
"cum grano salis", come si dice. -
16:14 - 16:18Ci sono delle regole molto precise
-
16:18 - 16:22perché il prediction market
possa essere utilizzato, e sono: -
16:23 - 16:28il fatto che deve essere garantita
la diversità di opinione, -
16:28 - 16:32come è capitato a voi che avete appunto,
indipendentemente dagli altri, -
16:33 - 16:39deciso quante mezze penne
ci sono qua dentro. -
16:40 - 16:44Le vostre opinioni non devono
essere influenzate dagli altri. -
16:44 - 16:47Nessuno deve avere
il privilegio, rispetto agli altri, -
16:47 - 16:52di decidere di che cosa stiamo parlando
o quali sono le previsioni definitive. -
16:52 - 16:58Le opinioni poi devono essere aggregate
in modo da ottenere un risultato finale -
16:58 - 17:04e soprattutto, alla fine, un gruppo
scelto a caso risolutore di problemi -
17:09 - 17:13e questo è l'esito fondamentale
se rispettiamo le regole precedenti, -
17:13 - 17:15un gruppo scelto a caso
di solutori di problemi -
17:15 - 17:17dà risultati migliori
-
17:17 - 17:19rispetto al gruppo
dei migliori solutori individuali. -
17:19 - 17:21Grazie.
-
17:21 - 17:25(Applausi)
- Title:
- Stupidità del gregge o Intelligenza della folla? | Giorgio De Carlo | TEDxMontebelluna
- Description:
-
Giorgio De Carlo parla del Prediction Market, un gioco di scommesse competitivo, studiato per sfruttare la capacità dell’intelligenza collettiva di prevedere il futuro.
È una tecnica basata sul ruolo dell’intelligenza della folla nel fare previsioni negli ambiti più svariati: il successo di una nuova idea, l’andamento di un nuovo prodotto, il risultato di una competizione elettorale e molto altro. Giorgio De Carlo è docente al Master universitario in Strategie per il Business dello Sport dell’Università Ca’ Foscari di Venezia.
È fondatore e direttore dell’Istituto di ricerca Queris, leader per ricerche di mercato, indagini di marketing strategico e sondaggi d’opinione.
Ha collaborato come ricercatore e consulente con il Ministero dell’Istruzione dell’Università e della Ricerca, è stato membro della commissione RAI per il portale RAI Educational e fa parte del gruppo Atlantide.Questo intervento è stato presentato a un evento TEDx che utilizza il format della conferenza TED, ma è stato organizzato in maniera indipendente da una comunità locale. Per maggiori informazioni, visita il sito http://ted.com/tedx
- Video Language:
- Italian
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDxTalks
- Duration:
- 17:29