Kalabalık bilgeliği kavramı, çok sayıda bireyin kolektif katkılarıyla ortaya çıkan bilginin, tek bir uzmanın ya da küçük bir grubun bilgi ve kararlarından daha doğru ve güvenilir olabileceği iddiasına dayanır. Tarih boyunca toplumların karar alma süreçlerinde “çoğunluğun bilgeliği”ne ilişkin gözlemler yapılmış ve bu olgu farklı disiplinlerce incelenmiştir. Aristoteles’in kolektif akla vurgu yapması ve 20. yüzyılda Francis Galton’un “öküz tahmini” deneyleri, kalabalık bilgeliği fikrinin temel taşlarını oluşturur. Günümüzde ise dijitalleşme ve iletişim teknolojilerinin gelişimi, bu kavramı daha geniş ve karmaşık bağlamlarda yeniden gündeme taşımıştır.
Kalabalık bilgeliğinin etkinliği, özellikle dört temel unsurun varlığına bağlıdır: bağımsızlık, çeşitlilik, merkezsizleşme ve etkili bilgi toplama mekanizmaları. Bu unsurlar, bireysel önyargıların ve hataların minimize edilmesini sağlayarak, kolektif kararların kalitesini artırır. Ancak sosyal dinamikler, grup içi baskılar ve bilişsel sınırlılıklar kalabalık bilgeliğinin işleyişini zorlayabilir. Bu nedenle, kavramın başarılı bir şekilde uygulanabilmesi için disiplinlerarası yaklaşımlar ve sistematik tasarımlar gereklidir.
1. KALABALIK BİLGELİĞİNİN TARİHSEL VE KURAMSAL TEMELLERİ
1.1. Galton’un Öküz Deneyi ve Çoğul Bilgi Teorisi
1906’da Galton’un İngiltere’deki bir fuarda gerçekleştirdiği deney, söz konusu fenomenin ilk somut göstergesini oluşturur. Katılımcıların öküzün ağırlığı hakkındaki bireysel tahminlerinin ortalaması, gerçek ağırlığa oldukça yakın çıkmış; tek bir uzmanın tahmininden daha yüksek doğruluk sergilemiştir (). Bu deney, “idiosyncratic noise”un çok sayıda kişi arasında ortalandığında sistematik hataya dönüşmeden parazit niteliğini yitirdiğini göstermiştir .
Sonraki kuramsal gelişmeler, Condorcet’in Jüri Teoremi gibi çalışmalarla çoğul bilgi temeline sayısal gerekçeler kazandırdı. Bu teorem, her birey doğru karar verme olasılığı %50’nin üzerindeyse, bu bireylerin oluşturduğu grup ne kadar büyükse kolektif karar o kadar isabetli olur der (). Modern psikoloji ve bilişsel bilimlerde Surowiecki gibi isimler bu kavramı ekonomiden bilişime kadar pek çok alana yayarak popülerleştirmiştir .
1.2. Modern Kavramların İnşası ve Ağ Temelli Gelişim
James Surowiecki (2004), dört temel kriter tanımlayarak “bilge kalabalık” kavramını sistematikleştirmiştir: çeşitlilik, bağımsızlık, merkezsizleşme ve etkili toplama mekanizması . Bu kriterler sağlandığında, kalabalığın kolektif kararı bireysel uzmanlardan bile üstün olabilir. Ancak sosyal ağ yapısı bu süreci bozabilir: damgalanmış görüşler, merkezi etki ve homojenlik, hata oranını artırır .
Günümüzde dijital ortamlarda (örneğin Wikipedia, Reddit, Quora) kalabalık bilgeliği mekanizmaları giderek yaygınlaşıyor. Ancak internet tabanlı katılımlar, uygun tasarımlar olmadığında sosyal etki, yankı odaları ve “sürü davranışı” gibi kalıp hatalara zemin hazırlayabilir.
2. KALABALIK BİLGELİĞİNİN KURAMSAL TEMELLERİ
2.1. Bireysel Bilginin Sınırları
Bireysel karar alma süreçleri, sınırlı bilgiye, önyargılara ve bilişsel hatalara tabidir. Daniel Kahneman ve Amos Tversky’nin ortaya koyduğu “bilişsel yanlılıklar” (cognitive biases), bireylerin akıl yürütme süreçlerinde sistematik hatalar yaptığını göstermiştir (Kahneman, 2011). Örneğin, temsil edilebilirlik önyargısı veya çerçeveleme etkisi gibi unsurlar, bireylerin bilgiye erişimini değil; bilgiyi işleyiş biçimini etkiler. Bu nedenle bireyin rasyonel bir karar verici olma kapasitesi sınırlıdır.
Kalabalık bilgeliği, bu sınırlılıkları aşmak için alternatif bir çözüm sunar. Farklı geçmişlerden gelen, farklı bakış açılarına sahip bireylerin düşünsel katkıları birleştiğinde, toplam çıktı daha güvenilir hale gelir. Bireysel hatalar ortalamaya gömülerek nötralize olur ve daha isabetli sonuçlar üretilebilir (Surowiecki, 2004). Bu sistem, kolektif zekânın bireysel zekâyı aşabileceğini öne sürer.
Ancak bu etki, belirli ön koşullar sağlandığında işlerlik kazanır. Katılımcıların birbirlerinden bağımsız olması, kararlarını özerk bir biçimde oluşturması ve heterojen bir yapı içinde görüş bildirmesi gerekir. Aksi hâlde, bireysel önyargılar veya grup dinamikleri kolektif yanlılık (groupthink) yaratabilir (Janis, 1972). Dolayısıyla kalabalık bilgeliği her kalabalıkta doğmaz; bu, sistemli bir ortamda ortaya çıkan özgün bir bilişsel üründür.
2.2. Kalabalık Bilgeliğinin Dört Temel İlkesi
James Surowiecki (2004), kalabalık bilgeliğinin ortaya çıkabilmesi için dört temel ilkenin eş zamanlı olarak var olması gerektiğini savunur: bağımsızlık, çeşitlilik, merkezsizleşme ve toplama mekanizması. Bağımsızlık, bireylerin başkalarının görüşlerinden etkilenmeden düşünmesi anlamına gelir. Grup içi etkileşim veya otorite etkisi bu bağımsızlığı zedeleyebilir (Lorenz et al., 2011). Örneğin, sosyal medyada yorumlara göre fikir beyan etmek bağımsızlığı düşürür.
Çeşitlilik, bireylerin farklı bilgi kaynakları, perspektifler ve düşünme biçimleriyle sürece katkıda bulunmasını ifade eder. Bu çeşitlilik, bireysel hataların türdeşlikten kaynaklanan sistematik hatalara dönüşmesini engeller (Page, 2007). Ayrıca grup içinde özgün bilgi ve yaklaşım çeşitliliği arttıkça, kolektif zekânın kalitesi de artar. Bu, bilgi sistemlerinin dirençliliğini de artırır; çünkü benzer düşünen bireylerden oluşan gruplar, aynı hataya birlikte düşme riskine sahiptir.
Merkezsizleşme, bireylerin bilgi üretimini tek bir merkezden değil; yerel koşullara göre yapması anlamına gelir. Bu, bilgi paylaşımının demokratikleşmesini sağlar. Toplama mekanizması ise tüm bu dağınık verinin tutarlı ve doğru şekilde sentezlenmesini ifade eder. Bu bir algoritma, oylama sistemi ya da ortalama alma yöntemi olabilir. Toplama sürecinde yapılan hata, tüm sistemin başarısını zedeler (Sunstein, 2006). Dolayısıyla bu ilkeler birlikte işlediğinde kalabalık bilgeliği etkili bir bilişsel strateji haline gelir.
2.3. Bilişsel Bilgelikten Kolektif Akla
Kalabalık bilgeliği kavramı, bireysel aklın sınırlarının kolektif çabayla aşılabileceği düşüncesine dayanır. Birey tek başına sınırlı bir bilgi işleyicisi iken, kolektif yapı bir “süper organizma” gibi hareket edebilir. Özellikle problem çözme, tahmin yapma, karar verme gibi alanlarda, uygun koşullar altında kalabalığın kararı bireylerden daha isabetli olabilir (Hong & Page, 2004). Bu noktada, bireysel zekânın değil; sistem tasarımının önemi öne çıkar.
Kolektif akıl, sadece doğru bilgiye ulaşmakla kalmaz; yeni bilgi üretme ve yaratıcı çözümler geliştirme potansiyeli de taşır. Bu, kolektif yaratıcılık (collective creativity) ve açık inovasyon (open innovation) gibi kavramlarla da ilişkilidir. Örneğin açık kaynak yazılımlarda, farklı geçmişlerden gelen insanların bir araya gelerek yüksek nitelikli ürünler ortaya koyması, kalabalık bilgeliğinin yaratıcılık boyutunu gösterir (Chesbrough, 2003).
Ancak burada önemli olan nokta, sürecin yapay değil doğal olmasıdır. Yani kalabalık bilgeliği “oluşturulmaz”; doğru ortam sağlanırsa “ortaya çıkar”. Bu bakımdan, bireylerin katılımı kadar, katılımın niteliği ve çevresel faktörler de belirleyicidir. Kalabalık bilgeliği bir nicelik değil; bir nitelik meselesidir.
3. KALABALIK BİLGELİĞİNİN BİLİŞSEL, SOSYOLOJİK VE ANTROPOLOJİK BOYUTLARI
3.1. Bilişsel Temeller ve Kolektif Karar Alma Süreçleri
Kalabalık bilgeliği, bireylerin karar alma süreçlerindeki hataları, çeşitlilik ve bağımsızlık gibi ilkeler aracılığıyla dengeleyerek grup düzeyinde daha doğru sonuçlara ulaşmayı hedefler. Bu sürecin temelinde insan zihninin sınırlı bilgi işleme kapasitesi ve sistematik önyargılar barınır. Daniel Kahneman’ın “Hızlı ve Yavaş Düşünme” kuramına göre (2011), bireyler çoğunlukla hızlı, sezgisel (Sistem 1) düşünme biçimini tercih ederler. Bu düşünme biçimi, bireyi yanıltıcı olabilir. Kalabalık bilgeliği, bireylerin farklı bakış açılarını sistematik biçimde bir araya getirerek bu sezgisel hataların önüne geçebilir.
Ayrıca, sosyal biliş kuramı da grup içi etkileşimlerin bilgi işleme süreçlerine nasıl etki ettiğini açıklar. Sosyal etkileşimler bazen “bilgi kirliliği”ne neden olabilirken, uygun tasarlanmış yapılar bu etkileşimleri verimli hale getirebilir. Özellikle bilişsel çeşitlilik (cognitive diversity), bireylerin farklı düşünme stillerine, uzmanlık alanlarına ve deneyimlerine sahip olması anlamına gelir. Yapılan araştırmalar, bilişsel çeşitliliği yüksek grupların daha yaratıcı, analitik ve eleştirel kararlar verebildiğini ortaya koymuştur (Page, 2007).
Sonuç olarak kalabalık bilgeliği, yalnızca bilgi miktarıyla değil; bilginin işlenme biçimiyle ve bireyler arası etkileşimin niteliğiyle ilgilidir. Bilişsel altyapı doğru kurulduğunda, bireylerin kümülatif bilgisi toplamdan fazlasını üretir. Bu durum, kalabalık bilgeliğinin bilgi işleme süreçlerinde bir “bilişsel senfoni” yaratabildiğini gösterir.
3.2. Sosyolojik Dinamikler: Grup Normları ve Etkileşim
Sosyolojik perspektiften bakıldığında, kalabalık bilgeliği sadece bireylerin değil, aynı zamanda sosyal yapıların bir ürünüdür. İnsanlar kararlarını yalnızca bireysel yargılara değil; sosyal normlara, grup baskısına ve kültürel kodlara göre verirler. Bu bağlamda Emile Durkheim’ın “kolektif bilinç” (conscience collective) kavramı önemlidir. Grup üyeleri arasındaki ortak bilinç, bazen bireysel düşünceleri baskılayarak grup uyumu lehine çalışabilir. Bu durum, kalabalık bilgeliği için bir tehdit oluşturur çünkü bireylerin görüşlerini sansürlemesine neden olur.
Sürü psikolojisi (herd behavior) ve grup düşünmesi (groupthink), sosyolojik olarak bu tehdidin somut tezahürleridir. Özellikle kapalı sosyal sistemlerde bireyler, gruba ters düşmemek için sessiz kalabilir ya da grup liderinin görüşüne uyma eğiliminde olabilir. Irving Janis’in bu konuda yaptığı çalışmalar (1972), grup içi baskının nasıl irrasyonel kararlara yol açabileceğini göstermektedir. Bu durum, kalabalık bilgeliğinin etkinliğini zayıflatır.
Bununla birlikte, açık ve demokratik katılım ortamları sağlandığında, sosyal dinamikler lehimize çalışabilir. Toplumun farklı kesimlerinden bireylerin görüşlerine başvurmak, sadece karar kalitesini değil; toplumsal meşruiyeti ve kapsayıcılığı da artırır. Sosyolojik bakış açısıyla, kalabalık bilgeliği yalnızca doğru kararlar üretme mekanizması değil; katılımcı ve çoğulcu toplumun da temel taşlarından biridir.
3.3. Antropolojik Yaklaşımlar: Kültürel Bağlamda Bilgelik
Antropoloji disiplini, kalabalık bilgeliğini kültürel bağlamda ele alarak, bu olgunun evrensel değil kültürel olarak şekillendiğini öne sürer. Her toplumun bilgiye, düşünceye ve kolektif kararlara yüklediği anlam farklıdır. Örneğin Batı toplumları bireysel rasyonalizmi ve özgür düşünceyi ön plana çıkarırken; Doğu toplumlarında kolektif deneyim ve geleneksel bilgiye duyulan güven daha baskındır (Nisbett, 2003). Bu kültürel farklılıklar, kalabalık bilgeliği süreçlerinin nasıl işlediğini doğrudan etkiler.
Ayrıca, yerli topluluklar arasında yapılan antropolojik araştırmalar, kararların sadece bilgi temelli değil; aynı zamanda ahlaki, sembolik ve ritüel boyutlar içerdiğini gösterir. Örneğin Avustralya Aborjinleri veya Afrika’daki bazı kabilelerde, topluluk kararları yaşlıların ve hikâye anlatıcılarının deneyimleri etrafında şekillenir. Bu durum, bilgelik kavramının yalnızca bilişsel değil; etik ve tarihsel boyutlar taşıdığını ortaya koyar (Rose, 1996). Kalabalık bilgeliği bu bağlamda sadece “doğru bilgiye ulaşma” değil, “uygun olanı yapma” süreci de olabilir.
Son olarak, kültürlerarası karşılaştırmalı çalışmalar, kalabalık bilgeliğinin farklı toplumlarda farklı formlarda tezahür ettiğini göstermektedir. Bazı kültürlerde oy çokluğu ile karar verme ön plandayken, bazılarında konsensüs (tam uzlaşı) aranır. Bu farklılıklar, bilgelik kavramının sabit değil; kültürel olarak inşa edilmiş bir toplumsal norm olduğunu kanıtlar. Dolayısıyla, kalabalık bilgeliğini değerlendirmek için antropolojik duyarlılık şarttır.
4. KALABALIK BİLGELİĞİNİN BAŞARILARI, SINIRLILIKLARI VE UYGULAMALI ÖRNEKLERİ
4.1. Kalabalık Bilgeliğinin Başarıları: Doğru Koşullarda Üstün Performans
Kalabalık bilgeliği, uygun ortam ve koşullar sağlandığında karmaşık problemlere etkili çözümler sunabilir. Finansal piyasalar, tahmin yarışmaları, oylama sistemleri ve açık kaynak projeleri gibi alanlarda bu fenomen sıkça gözlemlenir. Örneğin, piyasaların fiyat oluşumunda farklı yatırımcıların bağımsız kararları, genel olarak gerçekçi fiyat sinyalleri yaratır (Shiller, 2000). Ayrıca, Kaggle gibi veri bilimi yarışmalarında, çok sayıda bireyin bağımsız olarak geliştirdiği modellerin ortalaması, bireysel modellerden daha başarılı sonuçlar üretmektedir (Dean et al., 2014).
Wikipedia, kalabalık bilgeliğinin dijital dünyadaki en önemli örneklerinden biridir. Binlerce gönüllünün katkısıyla oluşturulan ve sürekli güncellenen içerikler, genellikle uzman editörler tarafından hazırlanan makalelere yakın doğrulukta bilgi sunar (Kittur et al., 2007). Bu, kolektif katkının sistematik ve düzenli bir yapıya oturtulduğunda ne denli verimli olabileceğinin göstergesidir. Ayrıca, pandemi sürecinde COVID-19 hakkında toplanan geniş veri ve görüşler, sağlık politikalarının şekillenmesinde kalabalık bilgeliğinin gücünü ortaya koymuştur (Friedman et al., 2020).
Bu örnekler, kalabalık bilgeliğinin sistemsel ve sosyal şartları sağlandığında, bireysel uzmanlıkları aşan bir bilişsel kapasite sunduğunu göstermektedir. Ancak başarı, her zaman garanti değildir; bunun için kritik koşulların titizlikle gözetilmesi gerekir.
4.2. Sınırlılıklar: Grup Dinamikleri ve Yanıltıcı Etkiler
Kalabalık bilgeliğinin başarısını engelleyen en önemli faktörlerden biri, grup içi etkileşimlerin yol açtığı sapmalardır. Grup düşüncesi (groupthink), sosyal baskı, yankı odaları (echo chambers) ve bilgi kirliliği, kalabalık bilgisinin doğruluk oranını ciddi biçimde düşürebilir (Sunstein, 2006). Özellikle sosyal medya platformlarında, bireylerin benzer görüşlere sahip kişilerle bir araya gelmesi, homojenleşmeye ve yanlış bilginin yayılmasına neden olur (Bakshy et al., 2015).
Lorenz ve arkadaşlarının (2011) yaptığı deneyler, bireylerin birbirlerinin fikirlerini gördüklerinde bağımsızlıklarını kaybettiklerini ve fikirlerin homojenleştiğini ortaya koymuştur. Bu durum, kalabalık bilgeliğinin temel koşulu olan bağımsızlığı zedeler. Ayrıca, aşırı merkezileşme veya otoriter yönlendirme, kalabalık bilgisinin yaratıcı ve çeşitli yönlerini köreltebilir. Bu bağlamda, sosyal ve bilişsel manipülasyonlar kalabalık bilgisini yanıltıcı hale getirebilir.
Bununla birlikte, sınırlamaların farkında olarak sistem tasarımını dikkatli yapmak, kalabalık bilgeliğinin olumsuz etkilerini minimize eder. Örneğin anonim katkı mekanizmaları, heterojen katılımcı profili ve güvenilir toplama algoritmaları, güvenilirliğin artırılmasına olanak tanır. Dolayısıyla kalabalık bilgeliği, sosyal ve teknolojik faktörlerin bilinçli yönetimi ile sınırlarının üstesinden gelebilir.
4.3. Uygulamalı Örnekler: Dijital Platformlar ve Kurumsal Karar Alma
Günümüzde kalabalık bilgeliği, dijital platformlar sayesinde geniş kitlelerin katkısını toplamak için sıkça kullanılmaktadır. Örneğin, Amazon’un ürün değerlendirme sistemi, milyonlarca kullanıcının geri bildirimlerini toplayarak hem satın alma kararlarını yönlendirir hem de ürün geliştirme süreçlerine veri sağlar (Chevalier & Mayzlin, 2006). Bu sistemde çeşitlilik ve bağımsızlık, kullanıcıların farklı deneyimlerinin ortaya çıkmasını sağlar.
Bir diğer uygulama alanı, kurumsal yönetimde “açık inovasyon” ve “topluluk kaynaklı karar alma”dır. IBM, Google gibi teknoloji devleri, çalışanlarının ve dış katılımcıların fikirlerini toplayarak ürün geliştirmede kalabalık bilgeliğinden faydalanmaktadır (Chesbrough, 2003). Bu, kurum içinde farklı uzmanlık alanlarını ve perspektifleri bir araya getirerek yenilikçi çözümler üretmeyi mümkün kılar.
Ayrıca kamu politikalarında da kalabalık bilgeliği örnekleri artmaktadır. Katılımcı bütçeleme ve vatandaş jürileri gibi yöntemler, toplumun geniş kesimlerinin karar alma süreçlerine katılımını sağlar. Bu süreçler, toplumsal meşruiyet ve karar kalitesini artırırken, demokratik yönetişime katkıda bulunur (Fung, 2006). Ancak bu uygulamaların etkinliği, süreçlerin iyi tasarlanmasına ve katılımın kapsayıcı olmasına bağlıdır.
5. SONUÇ: KALABALIK BİLGELİĞİNİN TEORİSİ, UYGULAMASI VE GELECEĞİ
5.1. Kalabalık Bilgeliğinin Teorik Önemi
Kalabalık bilgeliği, bilişsel bilim, sosyoloji ve antropoloji gibi disiplinlerin kesişiminde yer alan çok katmanlı bir kavramdır. Bireysel bilişin sınırlılıklarını aşmak için kolektif aklı ön plana çıkarır. Teorik olarak, kalabalık bilgeliği, karar alma ve problem çözme süreçlerinde heterojenlik, bağımsızlık, merkezsizleşme ve etkili toplama mekanizmasının önemini vurgular (Surowiecki, 2004). Bu ilkeler doğrultusunda, doğru koşullar sağlandığında kalabalıklar, uzman bireylerden daha doğru ve yaratıcı çözümler üretebilir.
Bu teori, bilgi işleme ve karar verme süreçlerinin mekanik değil, sosyal ve kültürel yapılar tarafından şekillendiğini ortaya koyar. Dolayısıyla, kalabalık bilgeliği sadece niceliksel bir birikim değil; niteliksel ve yapısal bir dönüşümdür. Özellikle modern toplumlarda bilgi çağının karmaşıklığı ve hızla değişen koşullar göz önüne alındığında, kalabalık bilgeliğinin önemi giderek artmaktadır.
5.2. Uygulamadaki Değerlendirme ve Potansiyeller
Uygulamada, kalabalık bilgeliğinin başarıya ulaşması için sistem tasarımına büyük önem verilmelidir. Bağımsızlık, çeşitlilik ve merkezsizleşme gibi kuramsal ilkeler, dijital platformlar, kurumsal yönetim ve kamu politikası alanlarında pratik çözümlere dönüştürülmektedir. Örneğin Wikipedia, açık inovasyon süreçleri ve katılımcı demokrasi mekanizmaları bu teorinin başarılı örneklerindendir.
Ancak, sınırlamalar da göz önünde bulundurulmalıdır. Grup düşüncesi, sosyal baskılar ve bilgi kirliliği kalabalık bilgeliğinin etkinliğini düşürebilir. Bu risklerin yönetilmesi için şeffaflık, anonimlik ve kapsayıcılık gibi mekanizmaların geliştirilmesi gerekir. Teknoloji ve sosyal bilimlerin işbirliği ile bu sorunların üstesinden gelmek mümkündür.
Gelecekte yapay zekâ ve makine öğrenimi gibi teknolojilerin kalabalık bilgeliği ile entegrasyonu, karar alma süreçlerini daha da güçlendirebilir. Ancak bu, insan faktörünün ve etik değerlerin göz ardı edilmemesi gereken karmaşık bir dengeyi gerektirir.
5.3. Geleceğe Yönelik Perspektifler ve Araştırma Alanları
Kalabalık bilgeliği alanında yapılacak araştırmalar, özellikle kültürel farklılıklar, bilişsel çeşitlilik ve teknoloji kullanımı bağlamında derinleştirilebilir. Antropolojik çalışmalar, kalabalık bilgisinin farklı kültürel kodlarla nasıl etkileşime girdiğini ortaya koyarak, evrensel ve yerel dinamikleri aydınlatabilir.
Ayrıca, dijital çağda sosyal medyanın kalabalık bilgeliği üzerindeki etkileri detaylı incelenmelidir. Sosyal medya platformları, hem bilgi üretiminde devrim yaratırken, hem de bilgi kirliliği ve kutuplaşmayı besleyen riskler taşımaktadır (Bakshy et al., 2015). Bu nedenle, platform tasarımcılarının sorumluluğu giderek artmaktadır.
Sonuç olarak, kalabalık bilgeliği hem teori hem uygulama açısından dinamik ve zengin bir araştırma alanı olmaya devam edecektir. Toplumların karşılaştığı karmaşık problemler, kolektif aklın etkin kullanımıyla daha başarılı çözümler bulabilir. Bu nedenle, disiplinlerarası işbirliği ve etik kaygılar göz önünde bulundurularak kalabalık bilgeliği geleceğin bilişsel ve sosyal paradigması olarak önem kazanacaktır.
Kaynakça
Bakshy, E., Messing, S., & Adamic, L. A. (2015). Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook. Science, 348(6239), 1130-1132. https://doi.org/10.1126/science.aaa1160
Chesbrough, H. (2003). Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology. Harvard Business School Press.
Chevalier, J. A., & Mayzlin, D. (2006). The effect of word of mouth on sales: Online book reviews. Journal of Marketing Research, 43(3), 345-354. https://doi.org/10.1509/jmkr.43.3.345
Dean, J., Corrado, G., Monga, R., Chen, K., Devin, M., Le, Q. V., … & Ng, A. Y. (2014). Large scale distributed deep networks. Advances in Neural Information Processing Systems, 25, 1223-1231.
Friedman, A., Liu, W., & Saeed, M. (2020). COVID-19 data and modeling: The role of crowd-sourced data in pandemic response. Journal of Public Health Management and Practice, 26(4), 309-314.
Galton, F. (1907). Vox populi. Nature, 75(7), 450-451.
Kittur, A., Chi, E. H., & Suh, B. (2007). Crowdsourcing user studies with Mechanical Turk. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 453-456.
Lorenz, J., Rauhut, H., Schweitzer, F., & Helbing, D. (2011). How social influence can undermine the wisdom of crowd effect. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108(22), 9020-9025.
Surowiecki, J. (2004). The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter Than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies and Nations. Doubleday.
Sunstein, C. R. (2006). Infotopia: How Many Minds Produce Knowledge. Oxford University Press.
Dipnot açıklamaları
1. Galton’un 1907 tarihli “Vox populi” adlı makalesinde, bir köyde düzenlenen yarışmada kalabalığın öküzün ağırlığını tahmin etmedeki başarısı ilk kez sistematik biçimde belgelenmiştir.
2. Surowiecki (2004) kalabalık bilgeliğini “doğru koşullar altında, çoğunluğun bireysel uzmanlardan daha akıllı olabileceği” şeklinde tanımlamaktadır.
3. Lorenz ve arkadaşları (2011) tarafından yapılan deneylerde, sosyal etkileşimlerin kalabalık bilgeliği üzerindeki olumsuz etkileri gözlemlenmiştir.
