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主题:【原创】群众的智慧 -- 淮夷

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家园 【原创】群众的智慧

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人事档案或登记表格,皆有“政治面貌”一栏。人的面貌千姿百态,而政治面貌只有三类:党员、团员、群众。每次我填上“群众”的时候,总觉得自个儿特像一落后分子。

最近读到一本书恰好讨论“群众”问题,此书颇值一读,叫作《The Wisdom of Crowds》(群众的智慧),出版于2005年, 作者是美国人James Surowiecki。

本书开头提及一个有趣的称牛实验。1906年英国统计学家 Galton参观一个普利茅斯的家畜展,展会上牵来一头肥牛,围观人们比赛猜测该牛体重,猜对者获奖。

Galton在赛后找到主办方,索到人群的竞猜记录。现场计有787人参与,Galton计算了一下787个样本的均值,是1197磅。换言之,现场人群作为一个集体,给牛估重1197磅。

那头牛的正确体重,是1198磅。契合度之高,令人惊叹。

更奇怪的是,展会的人群五花八门,在给牛称重这件事儿上,大多数人(大量的游客)毫无专业知识。少数屠户也参与竞猜,屠户对牛的重量有积年经验,他们代表人群中的专业人士或曰精英分子。

结果呢,乌合之众聚在一起,轻松打败了专业人士。

这仅是一次统计上的意外吗?

作者不认为它是一个统计意义上的噪音,实际上,它揭示出了一个颇具普遍意义的社会现象:群众往往比少数人更聪明。

此书的”群众”指社会中的人群,但这一现象亦适用于鸟群、蚁群、以及其它“自组织”(self-organization)状态的自然界系统。

在Galton的称牛实验之后,美国学者做了大量的课堂实验,研究所谓的“群体智慧”现象。

哥伦比亚大学的社会学家Hazel Knight做过一个温度实验,让全班学生各自写下对教室温度的现场估计,集体的均值是72.4度,教室真实温度是72度。

在另一个经典的课堂实验中,金融学教授Jack Treynor让全班56个学生判断一个罐子放有多少颗软糖。罐中实有850颗糖,班级平均数是871颗糖。全班只有一个学生的猜测优于集体平均值。

小课堂之外,大规模的社会人群里,集体智慧也发挥着它的魔力。

最典型的社会学例子,当属美国的电视秀”Who Wants to Be a Millionaire?”,这个例子我在《异见分子》链接出处也有提及。选手对一个选择题犹豫不定,可求助专家,也可求助观众。美国节目的统计结果是,专家答对65%的问题,而随机组合的观众人群,尽管看起来并无针对某问题的专长,其答对率竟然高达91%。

另一个社会学的例子,是1986年美国航天飞机挑战者号发射失败,半空爆炸。事故发生几分钟后,股市做出了反应,投资者开始大量抛售四家公司的股票。

这四家公司是参与挑战者号发射工程的承包商,它们分别是:Rockwell(船体和主引擎)、Lockheed(地面设施)、Marietta (外燃料槽)、Thiokol(固体火箭助推器)。

以事故发生当天的收盘价计算,前三家公司股票下跌3%,唯独第四家公司Thiokol跌的最惨,12%的跌幅。

这意味着,股市投资者作为一个群体,早早的就给Thiokol公司贴上“肇事责任人”的标签了。

事实上,股市收盘的次日,纽约时报的报道还是一头雾水:“关于这次灾难的发生原因,目前还没有任何线索。”

直到六个月后,里根总统的特别调查委员会,才给出了结论,事故原因是火箭助推器的O型环密封失效,制造商恰好就是Thiokol公司。------ 股市最初的押注是对的。

这到底是投资者神奇的先知先觉,抑或又是一次偶然巧合?这个现象引起了金融学家Maloney和Mulherin的兴趣。他们做了一些研究,发现在灾难当日,Thiokol管理层并未抛售自己公司的股票,而Thiokol的竞争对手亦未抛售Thiokol股票。这些迹象表明,Thiokol股价暴跌,并非insider trading所致,而更有可能,是投资大众作为一个集体瞬间做出了正确的选择。

上面提到的一些课堂实验和社会人群实例,如果剥去它们的传奇色彩,不难发现这里隐伏着几个重要的前提:1)人群要具备一定的规模,换言之,分散性够强;2)每个人皆能做出独立决策;3)所解决的主要是“认知问题”,意即,找到一个孤立事件的真相,不论这事件是牛重、室温、软糖个数、抑或事故灾难的成因。这些问题一般来说总能找到唯一的正确解。

这些前提,其实正是所谓“群众智慧”得以发挥的幕后原因。作者的解释是这样:每个人对“认知问题”的看法都包含了两个成分:一是有效的信息,二是无效的噪音。假如一个大规模人群的每个分子进行独立判断,无效噪音将互相抵消,留下的是有效信息。有效信息的汇聚意味着,群众的选择越来越接近真相。

那么,一个很自然的假设是,假如人群的个体并非独立选择,而是先后选择,这会如何?

“先后选择”最简单的体现,大约就是开会了。不管政府开会还是公司开董事会,一个常见的情形是老板先发言,定调子,指方向。之后,下属人员逐一发表见解。

在讲究尊卑秩序的东亚文化,这种领导先开口的模式之下,我以为很难产生“群众智慧”的效应。实际上,即使先开口的那位不是领导,也往往对集体选择的准确度产生很大的不确定性。

关于这个“先后选择”的问题,美国经济学家Angela Huang和Charles Plott做的一个社会实验给出很好的验证。

这个实验使用两个罐子,罐内有黑白两色石子。实验参与者被告知,A罐的黑子多(是白子两倍),B罐的白子多(是黑子两倍)。

现在,两个罐子中的一个,就放在参与者面前。参与者轮流从中抽取一个石子,并根据自己抽到的石子颜色,判断这个罐子是A,还是B。

假如前面三个参与者先后抽取之后,都说这是A罐(黑子多),而你是第四个人,你抽出来一个白子。这时候,你该怎么选择?

如果你做的是独立判断,抽到白子后,合理选择是B。B罐的白子是黑子2倍,(这意味着选B有2/3的概率赢)。

但是,前面人群都选了A,你会不会放弃B而选A呢?

78%的实验次数中,人们都选择了跟随前面,而放弃了自己的独立判断。事实上,先后选择的模式很容易创造一个强大的反馈机制。试想一下,当你前面的10个人、20个人、30个人,依次认为这是A罐,那么你多半觉得最好的选择就是A了,不必管你实际抽到的是白子还是黑子。

看起来,这是一个利用贝叶斯公式,根据已知信息更新概率估计的过程,似乎很合理。

而这个实验的巧妙在于,每个参与者只能说出自己的选择,而不能说出自己抽到的石子颜色。这意味着,人群的选择根本不是什么贝叶斯推断,因为实验者无从得知前面的石子颜色,也就无法有效的更新自己的概率估计。

前面的几个人出于偶然连续抽到某个石子,而这种偶然性、或曰“噪音”,很快被后面的跟随效应强化了,乃至演变成为“唯一正确”答案。一旦人们丢弃了真正的有效信息(自己抽取的石子颜色),而代之以噪音,群众的选择并非集体智慧,而是集体发晕。

类似的集体发晕现象在自然界亦有一个例子。20世纪初,美国自然学家William Beebe在南美看到一幅奇景。一群蚂蚁沿着一个大圆圈不停的走动,圆圈周长1200英尺,一只蚂蚁需要大约2个小时才能走完一圈。

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蚁群排着队,绕着圆圈暴走不止,两天之后,大多数蚂蚁力竭而亡。这个离奇的现象被生物学家称作”circular mill”。

生物学家后来找到了一个原因。蚂蚁迷路时遵循一个简单的法则:跟着前面的蚂蚁走。反馈效应之下,蚁群作为一个集体,陷入一个原地转圈的循环,至死方休。

石子实验及蚂蚁转圈,皆显示出,集体里每个个体的独立精神之重要。倘若一个人群,既具备个体独立,又有适度的规模和分散性,这样的人群除了解决认知问题,是否也有预测未来的智慧呢?

有个很有趣的例子,是解释群体智慧是如何用来预测未来的。

这个例子是关于选举结果预测的。1988年,美国爱荷华大学创办了一个电子交易市场,叫做IEM (Iowa Electronic Markets)。IEM交易的不是股票,而是远期合约,这些合约以未来选举结果作为交割目标。人们可以交易各种选举,包括总统大选、国会选举、州长选举,等等。

IEM的交易模式并不复杂。举例来说,2004年总统大选之前,你从IEM买入一份看好小布什的远期合约,如果小布什赢了,你获得1美元。小布什输了,你什么都拿不到。

一份合约最大收益是1美元元,最小收益是0,所以它的理论价格区间是0 - 1美元。

合约的市场价,完全取决于IEM的参与者对候选人获胜机率的判断。譬如小布什合约的价格是60美分,意味着市场认为他有60%的概率赢得选举。如果过一段时间,这个合约涨到65美分,意味着,布什的获胜概率提高到了65%。

IEM的预测准不准呢?对IEM交易数据的研究表明,从1988-2000年之间的49次选举中,IEM的市场价格非常贴近真实选情,表现远好于大型民意测验。以IEM的合约成交价和实际的候选人得票率来分析,在总统大选方面,IEM的偏差率只有区区1.37%。

受到IEM的启发,美国如今涌现出各种各样的decision markets,旨在利用群众的集体智慧,对未来做出预测。

其中好莱坞交易所(HSX)以预测电影票房和奥斯卡著称,2002年的奥斯卡40项提名,HSX能事先测中35项。类似的虚拟交易市场,还有许多,譬如Lumenogic市场(预测新闻时事),以及MIT创立的Innovation Futures市场(预测科技的未来走向)。

小到肥牛重量,大到总统竞选,群众的眼睛总是雪亮的。我忽然想再填一次表格了,在政治面貌一栏,自豪的写上:群众。

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