什麼聰明的蜜蜂可以教人類集體智慧
蜜蜂不僅展示了集體智慧,而且在製定群體決策時也具有靈活性。 SHUTTERSTOCK, CC BY

在製定決策時,我們大多數人在某種程度上受到其他人的影響,無論是選擇餐館還是政治候選人。 在做出選擇之前,我們想知道別人的想法。

人類是社會動物。 因此我們很少能夠獨立於他人,因為我們傾向於復制行為和溝通 - 也被稱為 社會學習.

人類每天都互相抄襲。 您可能會購買最新的運動鞋,因為它們非常受歡迎,即使您不知道它們的質量如何。 然後你可能會分享這些信息,也許可以在社交媒體上發布評論。 這可以誘導“更聰明”的購買決策,因為通常,如果產品很受歡迎,那麼質量差的可能性就會降低。 因此,有時社交學習可以改善我們的決策。

一起學習

我們的社會學習能力帶來了非凡的技術 成功。 現代科學技術的進步,從智能手機到 希格斯玻色子粒子,不僅是天才的創新,而是人類的創造 能夠向他人學習。 所以社會學習被視為一種來源 集體智慧 - 在個人群體中進行明智的決策,提高一個人的能力。 這在管理,產品開發和預測選舉等領域非常有用。


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然而,相反的情況也可能如此。 當無效或有害的知識由於復製而變得病毒式傳播時,人群也可能遭受集體“瘋狂” - 這種現像被稱為 適應不良的放牧 - 這可能引發股市不穩定等問題。

為什麼人類群體有時會表現出集體智慧,有時又表現出瘋狂? 我們能否降低適應不良放牧的風險,同時增加集體智慧的可能性?

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理解這種明顯的衝突已經成為了 長期存在的問題 在社會科學。 這個難題的關鍵可能是個人使用他人信息的方式與他們自己的反複試驗問題所獲得的信息。 如果人們只是簡單地複制他人而不參考他們自己的經驗,任何想法 - 甚至是壞想法 - 都可以傳播開來。 那麼社會學習如何改善我們的決策呢? 在復制他人和依賴個人經驗之間取得適當的平衡是關鍵。 然而,我們仍然需要確切知道什麼是正確的平衡。

聰明靈活的蜜蜂

人類並不是展示集體智慧的唯一動物。 蜜蜂也因其製作能力而聞名 準確的集體決定 當他們尋找食物或新巢時。 更重要的是,蜜蜂可以避免適應不良的放牧。 蜜蜂可以防止不良信息變成病毒,儘管它們通過溝通和社交學習相互複製。 但他們是如何做到的呢?

在20世紀初期,奧地利行為生物學家 卡爾馮弗里施 發現工蜂蜜蜂使用一種“搖擺舞”來互相交流。 簡而言之,這些搖擺舞蹈是在線購物評級系統的蜜蜂版本。 蜜蜂評級取決於明星或好評,取決於舞蹈的持續時間。 當蜜蜂找到良好的食物來源時,它會長時間跳舞。 當它找到一個糟糕的舞蹈時,舞蹈的持續時間很短或根本不存在。 舞蹈越久,越多的蜜蜂遵循其建議餵養那裡。

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研究人員有 證明 即使在其他地方已經開始覓食之後,蜂群也會將其努力轉移到更豐富的地點,從而防止適應不良的放牧。 集體靈活性是關鍵。

沒有那麼靈活的人類

問題是,為什麼人群不能像蜜蜂一樣靈活,特別是當兩者都有類似的社會信息共享系統時? 為了研究這個,我們開發了 數學模型 這是受集體蜜蜂覓食行為的啟發。

確定了兩個關鍵因素進行研究:符合性 - 即個人遵循多數意見的程度; 和復制傾向 - 個人忽視自己的個人知識並完全依賴於他人的程度。

我們推出了一個簡單的在線遊戲作為心理學實驗。 參與者必須反複選擇三台老虎機中的一台。 一個位置可能會比其他位置下降更多的錢,但玩家一開始就不知道哪一個。

任務是確定最佳位置並儘可能多地贏得獎金。 因為很多人參加了同一個實驗,所以玩家可以實時看到其他參與者在做什麼。 然後他們可以復製或忽略其他人的選擇。

結果顯示,一項具有挑戰性的任務引起了更大程度的整合,複製隨著團隊規模的增加而增加。 這表明,與蜜蜂不同,當大群體面臨嚴峻挑戰時,集體決策變得不靈活,適應不良的放牧行為也很突出。 流行的插槽變得更受歡迎,因為人們遵循多數選擇,即使它實際上並不是贏家。

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該研究還表明,當符合性或複制性低時,群體中的人可以像蜜蜂一樣靈活。 當團隊規模很小或者任務的挑戰性較低時,玩家可以切換到一個新的更好的選擇。 由於整合度低,有人願意探索不那麼受歡迎的選項,最終可能找到最好的選項而不是最常選擇的選項。

我們的結果表明,當這些條件 - 大群體規模和困難問題 - 佔上風時,我們應該更加意識到適應不良放牧的風險。 我們不僅應該考慮​​最流行的意見,還要考慮其他少數意見。 以這種方式思考,人群可以避免適應不良的放牧行為。 這項研究可以告知集體智慧如何應用於現實世界的情況,包括網上購物和 預測市場.

在個人中激發獨立思考可以降低集體瘋狂的風險。 將一個小組分成小組或將任務分解成一個簡單的小步驟可以促進靈活而又聰明的人類“群體”情報。 我們可以從卑微的蜜蜂身上學到很多東西。談話

關於作者

Wataru Toyokawa,生物學院JSPS研究員, 聖安德魯斯大學

本文重新發表 談話 根據知識共享許可。 閱讀 原創文章.

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