Tatistical aggregering används ofta för att kombinera flera åsikter inom en grupp. Sådana aggregat överträffar individer, inklusive experter, i olika förutsägelse- och skattningsuppgifter. Detta resultat tillskrivs "folkskarornas vishet". Vi försöker förbättra kvaliteten på sådana aggregat genom att eliminera dåligt presterande individer från mängden. Vi föreslår ett nytt bidrag för att bedöma domarnas resultat i förhållande till gruppen och använda positiva bidragslämnare för att bygga upp en viktningsmodell för aggregering av prognoser. I Studie 1 analyserar vi 1 233 domare som förutspår nästan 200 aktuella händelser för att illustrera vår modells överlägsenhet över oviktade modeller och modeller som vägs av mått på absolut prestanda. I studie 2 kopierar vi våra resultat med hjälp av ekonomiska prognoser från Europeiska centralbanken och visar hur metoden kan användas för att identifiera mindre skaror av de främsta positiva bidragsgivarna. Vi visar att modellen får sin kraft genom att identifiera experter som konsekvent överträffar publiken. Uppgifter, som tilläggsmaterial, finns tillgängliga på http://dx
Budescu m.fl. I REF föreslås en metod för att mäta en enda domares (t.ex. en enda prognosts) bidrag till publikens resultat och man använder positiva bidragslämnare för att bygga en viktningsmodell för aggregering av prognoser.
Identifying Expertise to Extract the Wisdom of Crowds
{'venue': 'Management Science', 'journal': 'Management Science', 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science']}