PNAS:任务越复杂,越能凸显群体智慧
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导语
群体的表现优于个体 , 这被称为群体智慧 。 9月7日 , 计算社会学家DuncanWatts团队发表于PNAS的一篇论文“任务复杂度调控群体协作”指出 , 当任务复杂时 , 群体解决问题的速度与最快的个体相当 , 效率会优于群体中最高效的个体;但在任务简单时却并非如此 。 文章精确量化了相互作用的群体的合作收益和过程损失 , 发现两者之间的权衡取决于群体的复杂性 。
该研究对之前相互矛盾的研究 , 给出了整合且更具普遍性的描述 。
研究领域:群体智慧 , 任务复杂度 , 团队表现
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论文题目:
Taskcomplexitymoderatesgroupsynergy
论文链接:
https://www.pnas.org/content/118/36/e2101062118
管理学中的一个常见问题是 , 管理者是将任务分配给一个相互交流的团队 , 还是分配给相当数量的独立工作的个人?PNAS的最新研究指出 , 对该问题的回答 , 取决于管理者关注的指标 , 以及问题的复杂度 。
1.群体的表现一定优于个体吗?
问题的复杂度 , 可通过问题中包含的部分的数量 , 以及这些部分的相互关系的多少、强度和类型来定义 。 解决复杂度更高的问题 , 意味着要解决的是一组相互之间有密切关联的子问题 。 因此问题的复杂度越高 , 解决问题所需的时间越长 , 解法的质量(得分)越低 , 解决问题的效率也越低 。 在该研究中 , 根据1200名受试者在多种复杂度问题上的表现 , 得到图1 。
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图1.随着任务复杂度提升 , (A)解决问题的得分降低 , (B)时长变长 , (C)效率降低 。
已有研究指出 , 群体并没有提升问题的解题质量 , 即群体的表现并不优于群体中最优的个体 。 该研究重现了这一发现 , 即除了很简单、复杂度很低的任务 , 群体的表现都不会优于群体中表现最好的那个人(图2A橙色和绿色条块) 。 可能原因是 , 群体交流让那些本来能给出最优解的个体 , 没有探索更多可能解的空间 , 而是停滞在局部最优中 。
对于解决问题的速度 , 在问题简单时 , 群体的速度不会比群体中最快的人更快;随着问题复杂度的提升 , 群体解决问题的时长逐渐优于平均值;当问题复杂度极高时 , 群体解决问题的速度和群体中最快的个体不相上下 , 这被称为弱的群体智慧 。 (图2B红色和绿色条块)
对于解决问题的效率 , 能看到类似的规律 。 问题不难时 , 群体表现极差;当问题极为复杂时 , 群体的效率显著高于群体中效率最高者 。 这被称为强的群体智慧 。 (图2C灰色和绿色条块)
上述两点出现的原因可能是 , 当问题简单时 , 群体交流多半和任务无关 , 因此效率不高、耗时更长;但当问题复杂度很高时 , 通过将问题拆解 , 可以让每个人专门解决一部分 , 从而提升问题的解决效率 。
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图2.随着任务复杂度提升 , 群体和个体在解决问题的(A)得分、(B)耗时及(C)效率的对比 。
图中五种颜色的条块依次表示:随机个体、最高得分个体、耗时最少的个体、效率最高的个体 , 以及相互作用的群体 。
2.群体智慧何时显现?
具体来看 , 不论任务的复杂度如何 , 群体都比最优个体产生了更多的解答 , 且在任务复杂度最高时差异最显著(图3A);对于每分钟产生的解(效率) , 任务越复杂 , 群体智慧带来的增益越大(图3B);图3C说明 , 不论任务复杂度如何 , 群体的探索半径都比群体中最优的个体要大;但群体给出解答的质量都没有超越群体中最优的成员(图3D) 。
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