大群體風險決策理論與方法研究現狀及發展趨勢

□徐選華 侯宇舟

[中南大學 長沙 410083]

引言

群體決策的研究始于1781年法國數學家Jena-Charles de Borda提出的方案選擇模型。隨著社會的發展，研究問題變得復雜化，簡單的群體決策理論已無法滿足現實需求，大群體決策理論與方法應運而生。大群體決策[1]是指由眾多決策成員參與，根據所提供的決策信息對備選方案進行偏好表達，依據特定的規則將眾多成員偏好集結成為大群體偏好，以得出方案排序或從眾多備選方案中選擇所需方案的過程。大群體決策主要有以下特征[2]：（1）決策成員規模龐大，數量擴大至20人以上；（2）決策成員來源廣泛，其知識、經驗、個人特征具有明顯的多元化及異質性；（3）問題的復雜化使得決策依據、決策指標體系更加復雜多樣；（4）決策環境更為復雜，決策信息難以精確；（5）決策問題的目標多元化及動態演化取代了傳統的單一、靜態決策模式。

大群體決策問題的特征意味著決策過程中必然出現更多的不確定性，我們將這種不確定性稱為風險[3]。大群體決策的風險來源不僅有信息的不充分和高度動態性、決策機制不完善等客觀因素，還涉及大量的決策主體的個人經驗、知識水平、個人習慣、判斷能力等主觀因素[4]，將決策風險引入大群體決策方法中具備極大的現實意義，引起國內外學者的關注和研究。現有國內外研究對于大群體風險決策理論尚未有系統性定義，本文認為大群體風險決策是指眾多決策成員參與、考慮決策機制的客觀風險因素及決策成員主觀因素的大群體決策過程。

大群體決策風險來源眾多，本文據此將現有大群體風險決策的研究分為五個部分進行綜述：（1）對大群體決策中可能存在的決策風險進行識別的相關研究，此部分研究主要結合應急背景，應用于重特大突發事件；（2）決策成員的風險態度對大群體決策過程的影響研究，部分學者結合語言型偏好識別決策成員風險態度，部分學者將實證、信息熵等工具應用于此研究，通過風險態度的測度解決決策成員、屬性指標的權重分配及共識達成等問題；（3）決策成員的心理行為對最終決策結果形成研究，通過前景理論、后悔理論等風險決策工具，將決策成員心理行為融入最終方案排序結果；（4）社會網絡環境下考慮信任風險的大群體決策研究。隨著互聯網的普及，社會網絡的發展使得信任風險進入國內外學者的視野，社會網絡環境下考慮信任風險的大群體決策具有十分重要的研究意義；（5）大數據環境下的大群體風險決策研究，大數據時代的到來為大群體決策帶來了新的風險因素，研究大數據環境下的大群體風險決策十分必要。

經過十余年的發展，大群體風險決策理論不斷得到完善與發展，在理論和實踐方面都取得了許多成就。本文系統地梳理和回顧了大群體風險決策理論與方法的發展現狀、研究熱點和前沿進展，評述了當前大群體風險決策理論與方法研究面臨的問題和挑戰，探討了大群體風險決策的發展趨勢等。

一、大群體風險決策研究現狀

（一）大群體應急決策風險識別

風險決策往往和突發事件密不可分，無論是突發的地震、洪水、泥石流等自然災害，還是爆炸、火災等人為事故，事件發生后力爭在短時間內做出科學高效的決策以最大程度控制事態發展，降低事故損失。眾多決策專家組成的大群體決策環境下，隨著各決策成員偏好與認知水平差異而來的沖突和不一致性不可避免，也需要妥善應對突發事件背景下的不確定性因素，風險性大群體決策方法應運而生。Liu等[5]根據風險性應急響應的活動特點，構建緊急狀態故障樹，對突發事件的演化過程進行分析，測度在采取不同措施時發生不良結果的可能性，提出了一種基于故障樹分析原理的風險應急決策方法。大群體應急決策風險來源眾多，尹儇鵬等[6]將大群體應急決策風險分為個體因素及群體因素兩部分進行識別，并將識別的風險因素群體認知沖突及關系沖突相關聯，以構建大群體應急決策風險致因體系。Palomares等[7]基于模糊聚類的方法，檢測和管理決策主體與聚集的非合作行為，提出了一個適用于管理大規模決策者非合作行為風險的共識模型。Yin等[8]認為，大群體應急決策可以采用不同的策略，并結合不同策略特點，提出了群體偏好融合規則，構建了大群體應急決策的風險度量模型。徐選華等[9]以風險決策理論和沖突理論為基礎，以實證方法為工具，構建了一個被調節的中介模型，探索大群體沖突、風險感知和決策猶豫度影響應急決策質量的機制。尹儇鵬等[4]參考決策理論中的疏忽失誤和誤授失誤的概念，研究大群體應急決策過程中因決策群體選擇錯誤方案和拒絕最優方案導致決策失誤帶來的決策風險。

識別風險的目的是消減風險，使得決策過程中的不確定性因素降低，提高決策結果的可靠性。因此，在識別大群體應急決策風險成因的基礎上，Xu等[10]結合信息熵工具，構建應急決策風險消解框架，成功降低了大群體決策風險，有效促進偏好集結達成。Zhong等[11]利用統計學指標量化決策風險及決策成員的風險態度，以達到消減風險的目的。

此外，極端行為及極端偏好也是大群體決策中一個很重要的風險因素。Cao等[12]結合觀點動力學及意見領袖理論，構建風險偏好相似度模型和風險偏好演化模型，通過案例數據識別，將決策成員分為極端偏好表達者及非極端偏好表達者兩種類型。在此基礎上，曹靜等[13]將極端偏好群體進一步劃分為極端偏好同質群體集及極端偏好異質群體集，并結合風險偏好矢量的方向性及距離性，提出了一種新的決策成員風險偏好相似度模型。

（二）考慮決策成員風險態度的大群體決策

大群體決策是眾多不同領域專家參與的過程，在各決策成員提供偏好時可能存在一定差異性。人們對風險的偏好往往不一致[14]，擁有不同風險態度的成員提供的偏好信息也各不相同，部分學者運用實證方法將風險因素量化。段婧等[15]設計實驗研究了金錢和時間決策中決策者角色及相關因素對決策偏好的影響，實驗結果表明，個體決策者在角色不同的情況下可能引起風險偏好的反轉。陳俊霖等[16]通過Dospert量表對風險態度進行測量，引入時間壓力變量研究時間壓力對決策者在應急領域（自然災害、事故災難、公共衛生和社會安全）風險尋求或規避程度的影響。Suzuki等[17]設計實驗研究他人風險決策行為對本身決策行為的影響，結果揭示了風險偏好可以通過對神經層面的觀察得出。

對于語言型大群體決策問題，大量具有不同專業背景、個人特征和情感表達的決策成員在理解語言術語含義時可能存在個體差異，決策成員在提供語言偏好信息時應考慮其語言風險偏好。同一語言術語對不同的人可能有不同的意義。例如，一些專家都可以將備選方案評估為“良好”，但“良好”一詞可能對每種選擇都有不同的語義值。對于此問題，研究認為，決策成員提供的語言型偏好在轉化成實際數值參與共識達成、偏好集結等過程時，可以將決策成員的語言風險偏好提取為特征[18～21]，通過對語言術語進行分析識別決策成員的風險態度。Zhou等[22]提出了一個通用的不對稱語言術語集（GALTS）的概念，并將單個決策成員的風險偏好參數引入Sigmoid規模函數，通過對語言術語的風險偏好參數測度來體現心理預期語義值，Ebrahimnejad等[23]利用模糊語言表達的每位專家的風險態度，并將其與VIKOR方法結合以求解備選方案排序。Xu等[24]定義了廣義不對稱語言D數，考慮決策成員的語言風險偏好及在時間壓力下提供的不完整偏好信息，提出了一種新的偏好集結方法。結合各類語言型偏好的特點，識別使用各相應算子轉換時可能存在的基于決策成員風險態度的風險因素，降低大群體決策的不確定性。

對決策成員對于風險的態度，現有研究大多將其分為風險追求、風險中性、風險規避三種類型[25]。Song及Li[26]依據決策成員的積極、中性、消極的三種風險態度補全以概率語言術語集形式表達的決策成員偏好，從而完成偏好集結。Liu等[27]考慮決策成員的風險偏好，以決策結果公平最大化為目標，構建優化模型求解集結結果，Zhong等[11]從統計學的視角，利用統計學指標量化決策風險及決策成員的風險態度，以加強決策結果的可靠性。

對于考慮決策成員風險態度的大群體決策研究，部分學者通過風險決策理論將決策成員風險態度量化以解決屬性及專家權重求解問題，另一部分學者則通過風險態度識別用于促進共識達成過程，或將其應用于補全完整的偏好信息，以便得到更高共識的決策結果。

（三）考慮決策成員心理行為的大群體決策

在風險性大群體決策的背景下，決策成員心理行為的不穩定性也可以看作是決策過程中的不確定因素，決策成員觀點的不確定性是最終影響群體決策一致性的重要因素[28]。研究表明，先前情緒和過度自信對災難事件后繼風險決策存在一定影響[29]，說明決策成員的心理行為存在引發決策風險的可能。為解決這類問題，國內外學者做出了許多積極嘗試，現有文獻對于由決策成員心理行為引起的風險性大群體決策的探索主要集中于以下兩方面。

一方面，部分學者運用后悔理論進行決策成員心理行為的測度。徐選華等[30]利用風險熵計算每個聚集中的決策專家在不同狀態中的沖突風險，再結合后悔理論中的感知效用值獲得方案排序。Zhang等[31]定義了備選決策的模糊后悔感知效用函數，并以此為基礎測度群體一致性程度。Liu等[32]結合后悔理論、談判聚集論及蒙特卡洛仿真，提出了一種解決多屬性群體決策問題的新方法，并應用于工程決策項目。姚遠[33]將后悔理論與云模型結合，考慮決策者后悔規避的心理行為特征，建立“后悔—欣喜”函數、構建感知效用矩陣，進而確定備選方案綜合排序。

另一方面，部分學者通過前景理論以解決由決策成員心理行為引起的決策風險。糜萬俊和戴躍偉[34]提出了一種基于前景理論的多準則群體決策方法。李歡等[35]考慮雙參照點累積前景理論用于決策成員權重優化。耿秀麗等[36]提出結合聚類及熵權法的雙層專家權重分配方法，通過確定專家權重和綜合前景價值矩陣得出最終的決策結果。Liu等[37]提出了一種基于聚類分析及前景理論的失效模式與效果分析風險優先級方法，并結合熵理論客觀測度各風險因素權重。胡彥和陳華友[38]將前景理論與三支決策相結合，以解決網絡輿情突發事件應急群體決策。Zhao等[39]提出基于累積前景理論和二元組語言中智集的改進TODIM方法，將模糊因素進一步細分。此外，徐選華和楊玉珊[40]結合累積前景理論及馬爾科夫決策技術，將其擴展至大群體風險性動態應急決策方法。

現有研究多將后悔理論、前景理論等考慮決策成員心理行為的風險決策理論與技術結合，不僅對靜態的大群體風險決策有所研究，還結合現實情況將其擴展到從動態決策，對于決策成員心理行為的融入至偏好集結過程，不需要將風險因素提取后量化，直接可得到綜合了決策成員心理行為的方案排序結果，簡化了風險提取流程。

（四）社會網絡環境下考慮信任風險的大群體決策

行為是具有傳染性的，在學習他人風險決策行為后自身的風險偏好行為會發生改變[17]。以往大群體風險決策都建立在決策成員獨立的前提下，而現實中，決策成員間的社會關系往往會影響決策成員偏好的提出及修正[41]，社會網絡[42]的廣泛應用為這一發展奠定了理論基礎。隨著社會網絡技術的發展，由決策成員之間的信任關系構成的大群體社會網絡對大群體風險決策提出了新的挑戰。

考慮到信任傳遞過程中各決策成員可能存在不同信任風險的現實境況，Xu等[43]提出了一種風險定義的信任傳遞模型，將社會網絡中信任傳遞關系分為四類，即信任、不信任、不確定性和不一致性。基于這一思考，徐選華[44]提出了信任風險偏好的概念，據此測度決策專家間的信任知識度網絡，構建“信任–知識模型”對決策專家之間的信任關系進行集成及傳遞。Xu[45]在社會網絡背景下，運用信任風險和偏好風險，促進共識達成過程，并據此對非合作行為實施了有效管理。

此外，大群體決策過程中，多數人的意見不一定正確，真理可能掌握在少數人手里，故而少數人意見也不可忽視[46]，但考慮少數意見存在一定風險性。因而，我們有必要對少數群體意見進行風險測度，從而進行不同程度的調節，降低決策風險。張前輝等[47]通過少數意見聚集的信任風險系數調節少數意見聚集的權重，并通過偏好風險系數調節群體共識，以得到共識水平較高的大群體決策方案。

（五）大數據環境下的風險型大群體決策

大數據時代的到來使得突發事件發生后社會公眾得以通過社交媒體等渠道參與到決策過程中。隨著網絡的發展，短期內爆發的海量公眾評論數據對于大群體風險性決策有一定參考價值[48]，證據推理算法可以得出公眾對各備選方案的風險效用值，在此基礎上，運用大數據技術識別大群體決策者風險偏好，進而篩選出風險中立的決策者構成新的決策群體，達到降低決策風險的目的[49]。

此外，Yin等[50]針對公眾對大型突發事件大群體應急決策屬性的關注，提出了一種基于公共屬性偏好數據挖掘的大群體突發事件風險決策方法，通過信息熵風險度量模型，結合語言偏好對大群體成員給出的信息，對決策成員的決策風險進行了測度。

隨著社會經濟的發展，海量數據的產生為風險識別提供了一定來源，數據分析技術的日益發展也為大群體風險決策提供了決策輔助平臺，大數據環境下的風險型大群體決策在決策領域初露頭角，具有廣闊的研究空間及應用意義。

二、大群體風險決策研究面臨的問題和挑戰

大群體風險決策已成為一個熱門且富有一定成果的研究方向，具有常規群體決策沒有的獨特優勢，但在其發展過程中，同樣也存在一些制約因素。基于上述分析，大群體風險決策研究面臨的問題和挑戰總結如下：

1.在過去的十余年中，大群體風險決策取得了比較多的研究成果，已經開發了許多大群體決策風險識別的方法，但仍然未生成一套系統且公認的大群體決策風險因素體系。

2.在大群體風險決策問題中，決策者的意見、觀點或偏好通常存在較大的差異。決策成員風險偏好、風險態度的獲取主觀性較大，且具有一定復雜性，決策成員是否能準確認識自己的風險態度難以求證，存在較大的研究空間。

3.信任關系雖然在社會網絡環境下的大群體決策中起著重要作用，但在現實生活中卻很難獲得。因此，有必要制定辦法，使決策者之間信任關系的識別自動化。此外，在現有的大群體風險決策中，信任關系、信任風險在共識達成過程中被默認為靜態的。然而，在現實中，社交網絡環境下決策者之間的信任關系、信任風險會發生動態變化，這對大群體風險決策過程有一定的影響。

4.互聯網技術和大數據等技術日益發展，新的風險因素不斷增多，大數據環境下的大群體風險決策研究十分必要，但如何利用大數據挖掘技術降低決策風險是一個新的挑戰。

三、大群體風險決策研究發展趨勢

基于上述大群體風險決策發展現狀、研究熱點和前沿進展的總結，并對面臨的問題和挑戰進行分析，提出下列大群體風險決策的發展趨勢：

1.互聯網的發展使得數據科學成為一個新興崛起的學科，大數據時代的到來，掀起一股新的風潮，對各行各業帶來新的挑戰，數據科學與群體決策理論、風險理論相結合，對傳統的決策理論與方法帶來了巨大沖擊，也為大群體風險決策帶來了新的研究問題。海量的大數據將成為大群體風險決策重要的輔助工具，將從大數據中挖掘得到的客觀信息與大群體決策的主觀經驗相結合，互為補充。結合決策過程的復雜風險因素需要進行風險識別及控制，形成新的大數據智能風險決策理論與方法。

2.由于網絡技術的迅猛發展，信息傳遞速度加快，分秒之間便能悉知千里之外的信息。隨著傳遞速度的增加，靜態的大群體風險決策難以解決實際問題，已知信息的不斷變化對大群體風險決策的及時狀態更新提出了新的挑戰，大群體動態風險決策研究將是非常具有現實研究價值的方向。

3.隨著科學技術的發展，決策問題逐漸社會化，需要大群體決策解決的問題往往難以獨立決策，需要多方協調。此外，網絡技術的發展為分布各地、各行各業的決策專家乃至社會公眾提供了交流分享平臺，為公眾參與提供了便利。我國公眾數量龐大，難以統籌每條信息，信息的篩選存在眾多風險，識別協同過程中的風險因素十分重要，社會公眾參與下的大群體協同風險決策將成為未來發展趨勢。

四、結論

大群體風險決策作為大群體決策領域的重要分支，為我國經濟和社會發展中的復雜決策問題提供了科學可靠的解決途徑。本文從大群體應急風險決策風險識別、考慮決策成員風險態度的大群體決策、考慮決策成員心理行為的大群體決策、社會網絡環境下考慮信任風險的大群體決策及大數據環境下的風險型大群體決策五個主要方面的研究與發展現狀進行了較為系統的回顧和綜述，歸納了大群體風險決策當前的研究熱點和前沿進展，分析了大群體風險決策面臨的問題和挑戰，在此基礎上指出了大群體風險決策今后的發展趨勢，為廣大決策科學研究人員提供一個有益借鑒。