Testata per la stampa

Una piattaforma Open Source a supporto dell'intelligenza collettiva (Prediction market) a disposizione degli studenti della Federico II

Immagine frecce colorate

 
 
Sono state portate a termine con successo le attività didattiche e scientifiche basate sull'utilizzo di piattaforme software di tipo Prediction Markets, grazie alla collaborazione tra il CSI, il Dip. di Ingegneria Economico-Gestionale e il Center for Collective Intelligence del Massachusetts Institute of Technology.
Le attività sono state svolte nell'ambito del corso di Economia e Organizzazione Aziendale 1 tenuto dal prof. Luca Iandoli nel corso di laurea di Ingegneria Gestionale della Logistica e della Produzione. Circa 100 studenti sono stati coinvolti nelle attività, utilizzando un pacchetto sofware open-source per la realizzazione di un prediction market (Zocalo) e un'applicazione sviluppata presso il Center for Collective Intelligence del Massachusetts Institute of Technology.
 
I prediction markets sono una tecnologia a supporto dell'intelligenza collettiva. Si tratta di applicazioni online di supporto alle decisioni che, a differenza di strumenti più tradizionali, si basano sull'ipotesi che le "folle", date certe condizioni, possano essere più sagge dei singoli componenti che ne fanno parte. In pratica, in un prediction market i partecipanti sono chiamati a selezionare un'opzione tra un insieme di alternative, per esempio relative al verificarsi di eventi futuri (Chi vincerà i mondiali di calcio?; Di quanto crescerà il PIL italiano l'anno prossimo?, ecc.). Durante l'esperimento i partecipanti acquistano e vendono titoli delle opzioni disponibili; si può dimostrare che in certe condizioni il valore di mercato di una opzione è una stima molto accurata della probabilità che l'evento associato a quel titolo si verificherà.
 
Una serie di evidenze empiriche e risultati teorici mostrano che:
a) un gruppo può elaborare previsioni molto accurate, anche più accurate di un singolo esperto o di un piccolo gruppo di esperti;
b) la qualità della previsione cresce con il numero dei partecipanti e il loro livello di competenza medio. 
 
L'esperimento pone le basi per la realizzazione di una piattaforma stabile a disposizione di tutto l'Ateneo per l'esecuzione di Prediction Markets basata sul software Zocalo. Il software potrebbe essere utilizzato a fini didattici per diversi scopi. A titolo di esempio, nei corsi di Economia i prediction markets possono essere utilizzati per simulare un mercato; una versione del software consente all'utente amministratore di manipolare il mercato, per esempio creando asimmetrie informative ed altre imperfezioni. In questo modo gli studenti possono verificare in ambiente simulato l'emergere di comportamenti irrazionali e fallimenti del mercato. Il software potrebbe essere molto interessante anche in corsi sulla teoria delle decisione, Decision support systems, Artificial Intelligence, e in tutti i corsi in cui vengono affrontate tematiche legate all'aggregazione di giudizi e preferenze individuali.
 
Si tratta, infine, di strumenti molto semplici da utilizzare e implementare. Grazie a tali caratteristiche, numerose aziende, tra le quali Google e HP, utilizzano questo strumento per migliorare la qualità e l'efficienza dei propri sistemi di forecasting.


Per informazioni ed aderire alla sperimentazione:
Luca Iandoli
Facoltà di Ingegneria
DIEG, piazzale Tecchio 80, 80125 Napoli
0817682935, iandoli@unina.it
 

CSI Divisione Sistemi
Giovannibattista.barone@unina.it
 

Per saperne di più
 

· S.E. Page, The Difference: How the Power of Diversity Creates Better Groups, Firms, Schools, and Societies, Princeton University Press, NJ, 2007.
· J. Surowiecki, The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter Than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies and Nations, Doubleday, New York, 2004.
· J. Wolfers, E. Zitzewitz, Prediction markets, The Journal of Economic Perspectives 18 (2004) 107-126.
· Chris Hibbert blog, http://blog.Commerce.Net
 


 
Chiudi la versione stampabile della pagina e ritorna al sito