集體決策如何避開“羊群效應(yīng)”

按照以往的理論，人越多越有智慧，越困難的任務(wù)就需要越多的人才能應(yīng)對。然而，一項行為實驗發(fā)現(xiàn)，集體決策更可能在面對小的挑戰(zhàn)時有效。對于不確定性程度較高的任務(wù)，人越多越可能出現(xiàn)“羊群效應(yīng)”，也就是盲目從眾的現(xiàn)象。

集體決策的場景很多，按照理想模式，其主要特征是通過互動，對社會信息的共享和學習，從而提高決策的質(zhì)量，實現(xiàn)整體效益更大化。

那么集體決策真能產(chǎn)生決策質(zhì)量嗎？2019年1月《自然·人類行為》雜志的一項行為實驗發(fā)現(xiàn)，集體決策更可能在面對小的挑戰(zhàn)時有效。對于不確定性程度較高的任務(wù)，人越多越可能出現(xiàn)“羊群效應(yīng)”，也就是盲目從眾的現(xiàn)象。

何為“羊群效應(yīng)”

“羊群效應(yīng)”又稱從眾效應(yīng)，是社會心理和經(jīng)濟管理研究中都會涉及的一個概念。蘿卜價高都種蘿卜，白菜價高都種白菜，共享單車出來一個后馬上涌現(xiàn)出多個，這些都屬于此類現(xiàn)象。

通過社會學習，多觀察別人的言行，與更多人保持一致，有時候確實是安全的。但英國圣安德魯斯大學的豐川航等人通過實驗和模型發(fā)現(xiàn)，在集體決策中，社會學習這把雙刃劍產(chǎn)生怎樣的效果，與任務(wù)的不確定性程度和人群的規(guī)模都有關(guān)系。不同的學習策略會有不同的行為模式。

這個實驗是在網(wǎng)上進行的，699個人分組參與一些類似賭博的游戲，一共玩70輪，共有3個選擇，有一個回報最大，從第41輪開始，回報率最高的選項會調(diào)整。游戲任務(wù)按不確定性程度分為高、中、低三種，所謂不確定性的高和低是指個人獨自探索出準確結(jié)果的難易程度。每組的人數(shù)規(guī)模是不一致的。當然這些實驗背后的操作參與者是不知道的。

研究發(fā)現(xiàn)，在低不確定性狀態(tài)下，也就是任務(wù)相對容易的時候，人們不太會從眾。這樣，相比人數(shù)少的組，人數(shù)越多最后整體的準確率越高。這些人在決策時仍保持著靈活性。

但是，在中度、高度不確定的狀態(tài)中，困難的環(huán)境使人們更傾向于從眾。在回報率環(huán)境改變之前，人數(shù)更多的組表現(xiàn)會更好些。但因為缺乏靈活性，也更容易在環(huán)境變化之后作出不適當?shù)倪x擇。

保持靈活性很重要

當然，并不是所有人都會采取這樣的策略，豐川航等人在實驗中還發(fā)現(xiàn)，有些人會故意避開多數(shù)人都選的那個，還有一些是隨機選的，因為研究的局限，并不能把所有人的策略都歸納出來。不過那些表現(xiàn)比較好的組基本都是集體行為更靈活的組。

一般來說，集體決策是會產(chǎn)生智慧還是產(chǎn)生瘋狂，與深處集體中的個體在決策時是如何平衡個人觀察和社會信息之間的關(guān)系有關(guān)。如果人們過于仰仗社會信息，凡事與他人保持一致，過度依賴模仿他人行為，那么包括不當行為在內(nèi)，任何思想都可能大行其道。而完全不理會社會信息，也可能使自己陷入困境。大部分人在社會學習的過程中，其實是在這兩個極端之間擺動。

在不同環(huán)境中，采取不同社會學習策略的人基于個人層面的靈活性，加之人與人之間的差異，共同形成集體決策結(jié)果，也影響集體決策的質(zhì)量。

集體是否能產(chǎn)生智慧，與社會信息質(zhì)量、互動頻率和個體學習策略等社會互動的情況有著很大的關(guān)系?，F(xiàn)實情況錯綜復雜，變化很快，如果不能保持足夠的靈活性，極易陷入僵化。

正如最新研究中所發(fā)現(xiàn)的，事情越困難，人越從眾的情況一樣，理性與否已經(jīng)不足以完全解釋這樣的情況。更何況在實際情況中，并不是每個人都是理性的。

制造恐懼對從眾行為更有效

法國社會心理學家古斯塔夫·勒龐在其代表作《烏合之眾》中指出，群體的推理不需要很高級，只要夠具體、夠普遍以及夠簡單明了即可。

一項最新網(wǎng)絡(luò)行為實驗中的結(jié)論，正是因為高度不確定性的、困難的環(huán)境使人們更傾向于從眾，一套簡單具體的方案足以加速這一過程。正如過去很多地方已經(jīng)采取過的措施一樣，戰(zhàn)時狀態(tài)、緊急狀態(tài)，甚至制造假想敵，更容易促成團結(jié)。制造恐懼和不確定性對控制更多人保持一致的思想和行為更有效。這也更凸顯了個人的理性之于集體智慧形成的重要性。

所以，通過在社會學習中保持靈活性，抵制僵化，或許可以及時釋放和捕獲對集體決策有益的信息，進而盡可能使得更多的人最終作出更準的決策確。

（《南方周末》2019.3.26 王江濤/文）