De Wijsheid van de Massa: Een Dubbelzijdig Zwaard

De wijsheid van de massa heeft mijn aandacht, want vaak vertrouw ik op de meningen van anderen bij het nemen van bepaalde beslissingen. Wanneer ik bijvoorbeeld een goed restaurant wil vinden in een onbekende omgeving, raadpleeg ik Yelp. Zoek ik naar kwaliteitsproducten? Dan kijk ik op Amazon. En voor het juiste hotel bezoek ik TripAdvisor.

Al deze platforms delen een gemeenschappelijk kenmerk: talloze beoordelingen. Ze bieden zowel individuele als gemiddelde ratings voor de producten en diensten die ze dekken. Meestal bleek de massa gelijk te hebben.

Bijvoorbeeld, als ik een goed paar scharen op Amazon moet kopen, kan ik de algemene beoordeling en enkele individuele recensies raadplegen om mijn keuze te maken. Dit werkt omdat de massa meer informatie heeft over scharen dan ik. Ik ben geen expert op het gebied van scharen, dus ik laat me graag adviseren door de menigte.

Maar er zijn ook momenten geweest waarop de massa me teleurstelde. Elke keer was de reden hetzelfde: het gebrek aan expertise. Mensen wisten simpelweg niet genoeg over het onderwerp.

De wijsheid van de massa werkt alleen als iedereen iets weet over het onderwerp dat ze beoordelen. Stel je voor dat ik een groep Amerikanen vraag om het gewicht van een Tesla Cybertruck in ponden te raden. De antwoorden zullen uiteenlopen. Sommige mensen raden misschien zo laag als 1.000 pond, terwijl anderen tot 30.000 pond schatten. Desondanks verwacht ik dat het gemiddelde van hun schattingen redelijk dicht bij het werkelijke gewicht ligt, dat ligt tussen 6.600 en 6.900 pond afhankelijk van de configuratie.

Maar als ik diezelfde groep zou vragen om het gewicht van de Cybertruck in grammen te raden, zou ik verwachten dat het gemiddelde veel minder nauwkeurig is. Ter info, 1 pound is gelijk aan 453 gram, wat betekent dat een Cybertruck ongeveer 3 miljoen gram weegt.

Het probleem ontstaat omdat Amerikanen, waaronder ikzelf, niet vaak met grammen werken, wat resulteert in onjuiste schattingen. Dit is waarom ik vragen om advies op Reddit problematisch vind, vooral als het om financiële zaken gaat. Te vaak zie ik dat de massa een antwoord omhoog duwt dat fout, financieel riskant of beide is.

Neem bijvoorbeeld een geval uit september 2017: na een bepaalde post daalde het aandeel GE met 75% op zijn dieptepunt en presteerde het meer dan 100% slechter dan de S&P 500 tot op heden. In zo'n situatie zou ik diversificatie aanbevelen, maar dat krijgt zelden de meeste stemmen.

Bij het zoeken naar financieel advies is het belangrijk om voorzichtig te zijn aan wie je je vragen richt. Wil je weten welke bank de beste klantenservice biedt? Dan zal de massa doorgaans een goed antwoord geven. Maar bij onderwerpen die deskundigheid vereisen, is het beter om experts te raadplegen.

Onlangs ervoer ik de onwetendheid van de massa tijdens mijn reis naar Japan. Voor degenen die het niet weten: mijn grootste jaarlijkse uitgave gaat op aan dineren. Ik geef geen geld uit aan dure kleding of mooie auto’s, maar aan restaurants, vooral in New York City. Daarom probeer ik tijdens het reizen de beste eetgelegenheden te vinden.

Dit brengt echter enige druk met zich mee. Met slechts 9 avonden in Japan is het cruciaal om zorgvuldig te kiezen waar ik ga eten. Het vinden van de beste restaurants is normaal gesproken niet moeilijk, omdat de massa over het algemeen goede suggesties doet. Maar in Japan, waar miljoenen toeristen jaarlijks komen, bleek dat veel minder effectief.

De reden ligt in twee aspecten. Ten eerste zijn vrijwel alle eetgelegenheden in Japan van hoge kwaliteit, zelfs de goedkope opties. Een $3 eiersandwich van 7-Eleven was ongelooflijk, met een romige textuur die ik nog nooit eerder had ervaren. Een lezer beschreef de Japanse eetcultuur als de 'uitmuntendheid van het gewone', en daar kan ik me volledig in vinden. Gemiddeld eten in Japan is op het niveau van het 80e percentiel in vergelijking met de rest van de wereld.

Maar deze hoge kwaliteit heeft ook een nadeel: het is veel moeilijker voor de massa om het verschil te zien tussen gewoon goed en werkelijk uitzonderlijk eten. De meeste mensen uit de massa dineren niet vaak genoeg of komen uit een stad met een bloeiende eetcultuur om dat te kunnen bepalen. Als gevolg daarvan zijn ze vaak verrast door alles wat ze in een plaats met een levendige foodscene zien.

Daarom las ik talloze recensies van Japanse restaurants met titels als 'BESTE SUSHI OOIT!!'. Ik geloof niet dat deze recensenten loegen, maar waarschijnlijk hadden ze nog nooit sushi van topkwaliteit geproefd. Hierdoor kon ik de geweldige restaurants in Japan niet onderscheiden van de beste op basis van online beoordelingen en gegevens.

Voordat je me beoordeelt als een soort culinaire elitist, is het belangrijk te begrijpen dat New York City wordt beschouwd als de beste eetstad in Amerika met 72 Michelin-sterrenrestaurants. Tokyo heeft daarentegen 170, de meeste ter wereld. Kyoto volgt met 100 en Osaka met 85. De derde meest bezochte stad in Japan heeft zelfs 13 meer Michelin-sterrenrestaurants dan NYC! Hoewel het aantal Michelin-sterrenrestaurants niet de enige maatstaf is, staat het wel in verband met de algehele eetcultuur.

Juist om deze reden was de massa niet zo behulpzaam als ik had gehoopt. Er zijn simpelweg te veel opties. Wat heb ik in plaats daarvan gedaan? Ik heb geluisterd naar mensen die ik vertrouw voor restaurantaanbevelingen.

De beste steak die ik in Japan had, kwam op aanbeveling van David Chang, de beroemde chef-kok. De beste burger kreeg ik van een vriend die een enorme foodie is. En de beste sushi kreeg ik aanbevolen door een geweldige chef die ik in NYC ontmoette. Ik gaf mijn vertrouwen aan experts, en die keuze lijkt vruchten af te werpen. De massa krijgt de meeste dingen goed, maar wanneer je dieper wilt graven, kijk dan vooral elders.

Fijne kerstavond en bedankt voor het lezen!

Als je dit bericht leuk vond, overweeg dan om je in te schrijven voor mijn nieuwsbrief.

Dit is post 430. Iedere code die ik heb met betrekking tot deze post vind je hier met dezelfde nummering: https://github.com/nmaggiulli/of-dollars-and-data.