まだ途中までしか見てません。３章までです。ところで今まで見せていただいたBLOGでの参考情報にこれは入っていたのかな？
第１章２８ページ （前略で、結構正しい理由は）「なぜか。多様で、自立した個人から構成される、ある程度の規模の集団に予測や推測をしてもらう。その集団の回答には情報と間違いという二つの要素がある。算数のようなもので、間違いを引き算したら情報が残るというわけだ。」
これは、なぜ正しくなるかの根拠を言っています。これは通信業界の用語ではダイバシティ、もっと普通の用語なら、ベイズ推定とかの、もっとも確からしいのmaximum liklihoodを推定する確率的決定手法になるのかな。(ベイズの定理は「はじめに」の章の二番目の実例であげた潜水艦沈没場所を２００メートルの誤差で算出した計算方法として紹介されてはいるが、中身を述べてはいないし、根拠としても触れていないです。)
もっと分かりやすくすると、不確かなものでも数多くうまく重ね合わせれば、確からしさを好きなだけ向上できるって、やつですね。数をどんどん増やすと、１００パーセントの正確性に近づく、という理屈です。ダイバシティで言うところの最大比合成でやれば、どんなに不確かな意見であっても、うまく足せば正確性は向上する、といのがポイントです。
でもまだ最後まで見ないと、これを言いたかったのかはまだ分かりませんです。