Using sequential collaboration to aggregate judgments into accurate estimates
Arbeitsgruppe | Wissenskonstruktion |
Laufzeit | 08/2022-offen |
Förderung | IWM-Haushaltsmittel |
Projektbeschreibung
Mit der Verbreitung des Internets und dem Aufkommen kollaborativer Online-Projekte wie Wikipedia und OpenStreetMap hat sich auch die Zusammenarbeit von Personengruppen radikal verändert. Statt als Gruppe gemeinsam Informationen zu teilen und Urteile zu treffen, organisieren sich Beitragende in einem sequenziellen Kollaborationsprozess, bei dem eine sequenzielle Kette einen ersten unabhängigen Eintrag gestartet wird, der von folgenden Beitragenden verändert und verbessert oder beibehalten werden kann. In diesem Projekt wird untersucht, ob und unter welchen Rahmenbedingungen Beitragenden in einem solchen Prozess zu genauen Urteilen kommen.
In ersten Untersuchungen zu sequenzieller Kollaboration konnte bereits gezeigt werden, dass numerische und geografische Urteile im Verlauf einer sequenziellen Kette mit vier bis sechs Teilnehmern zunehmend genauer werden. Der sequenzielle Schätzer am Ende einer sequenziellen Kette kann dabei sogar genauer als die gleiche Anzahl von gemittelten unabhängigen Urteilen werden, welche allgemein als bereits sehr akkurat gelten. Die Verbesserung von Urteilen in sequenzieller Kollaboration wird maßgeblich dadurch gefördert, dass Beitragende entsprechend ihrer Expertise Urteile verändern, und dadurch überwiegend verbessern, oder beibehalten. Diese Ergebnisse zeigen bereits, dass sequenzielle Kollaboration eine Möglichkeit darstellt, Urteile erfolgreich zu aggregieren und dabei die Expertise der Beitragenden zu berücksichtigen.
In weiteren Projektteilen soll nun untersucht werden, welche Rolle die Möglichkeit kein Urteil abzugeben in sequenzieller Kollaboration spielt und wie zusätzliche Informationen über andere Teilnehmer und den sequenziellen Prozess selbst Einfluss auf Urteile im sequenziellen Prozess nehmen. Dabei liegt ein besonderes Augenmerk darauf, den sequenziellen Kollaborationsprozess so zu verändern, dass Urteile noch genauer werden und sehr akkurate Urteile nicht wieder verschlechtert werden.
Kooperationen
Prof. Dr. Daniel W. Heck, Universität Marburg