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在選擇餐館或投票的時候，多數人在制定決策時，會在某種程度上受到他人的影響 —— 因為在作出選擇之前，我們很希望知道別人的想法。畢竟人類是社會動物，很少能夠獨立于他人存在。我們傾向于溝通并復制其他人的行為，專家們將之稱作“社會學習”。人類每天都在“互相抄襲”中度過，比如即便在不知其質量如何的情況下，追求購買最新的網紅商品，然后在社交網絡上分享并發表評論。

（視頻截圖）

這些誘導會引發“更明智”的購買決策，因為人們慣性地認為 —— 如果產品很受歡迎，質量差的可能性就會降低。因此，某些時候的“社交學習”，可以改善我們的決策。

我們的社交學習能力，帶來了非凡的技術成功，尤其是現代科學技術的進步 —— 從智能手機，到希格斯玻色子粒子。除了天才創新，我們還可以通過借鑒他人的學習能力實現。

因此，社會學習被視為集體智慧的源泉。群體性的明智決策，可以提升個人的能力。這在管理、產品開發和預測選舉等方面，都可以發揮重要的作用。

不過這把雙刃劍的另一面，會在某些無效或有害的知識出現病毒式傳播時，呈現出更大的負面效應（maladaptive herding），這可能引發股票市場的不穩定等問題。

那么，我們能否降低“群體盲目”的風險，同時增加集體智慧的可用性？答案是肯定的，而且離我們并不遙遠 —— 因為蜜蜂就表現出了聰明且靈活的群體智慧。

并不是只有人類才知道群體智慧，因為蜜蜂也在尋找食物或構建新巢時，表現出了精準的集體決策。更重要的是，它們可以很好地避免負面效應。

盡管蜜蜂之間的溝通，同樣取決于社交學習中的相互復制，那它們又是如何做到避免負面效應的無限放大的呢？

20 世紀初期，奧地利行為生物學家 Karl von Frisch 發現，工蜂會跳起一段‘搖擺舞’來相互交流。時至今日，你可將它理解為網購評價系統的初始版本。

蜜蜂的好評星級，取決于舞蹈的持續時間。當蜜蜂找到良好的食物來源時，它會跳得更加持久。反之，它跳的時間就很短（或根本懶得跳）

研究人員已經證明，即使已經在其它地方覓食過，蜂群也會努力轉移到食物更豐富的地方，從而消除了負面效應，這顯然得益于它們靈活的集體決策。

問題是，為何人類不能像蜜蜂那樣靈活？特別是當兩者都有類似的社會信息共享系統的情況下？為了研究這個問題，有人開發出了一個受蜜蜂集體覓食行為啟發的數學模型。

我們需要對兩個關鍵因素進行研究 —— 符合性（conformity）與復制的傾向（copying tendency）—— 前者為個人遵循多數意見的程度，后者是完全忽視自己的個人見解、并完全依賴于他人的程度。

我們用一個簡單的在線游戲，作為心理學實驗的例子 —— 參與者必須反復選擇三臺老虎機中的一臺，其中一臺掉下的籌碼會更多，但玩家一開始就不知道是哪一個。

實驗目標是確定最佳位置、并盡可能多地贏得獎金。鑒于許多人參與了同一個實驗，所以玩家可以實時看到其他參與者在做什么，然后可以復制或忽略其他人的選擇。

結果顯示，一項具有挑戰性的任務，會引發更大程度的整合。復制行為的次數，隨著團隊規模的增加而增加。人多的機臺會更受歡迎，因為人們遵循多數選擇，即便這不能讓他們成為大贏家。

這表明，與蜜蜂不同，當大群體面臨嚴峻挑戰時，集體決策會變得不靈活，不利聚集的現象也更加突出。

該研究還表明，當符合性或復制性低時，人群又可以像蜜蜂一樣靈活了。換言之，當團隊規模很小、或任務的挑戰性較低時，玩家可以切換到一個更好的新選擇。

由于整合度較低，有人愿意探索不那么受歡迎的選項，最終找到最好選項的機會也更大、而不是最常被其他人選擇的那一個。

綜上所述，當群體規模和問題困難度占上風時，我們應該更加意識到“不利聚集”效應的風險。在“隨大流”的同時，也應該兼容并包其它少數意見。

以這種方式思考，人們可以很好地規避負面效應，讓集體智慧在現實世界中得到更好的運用，比如線上購物和市場預測。

[編譯自：TNW]