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从众人群比例超过临界值,群体可能无法做出最优选择

一、社会群体选择中的临界点

哈佛大学的诺瓦克(Martin A. Nowak)以关于合作行为的研究闻名,他基于仿真模型,结合博弈论提出,如果一个群体中背叛者的比例超过三分之一时,群体会迅速演化为由背信弃义者组成。这其中三分之一便是一个关键的临界点。

PNAS 的这项最新研究通过数学模型,系统性地研究了影响群体决策演化的诸多因素,证明在社会互动中也存在临界点。一旦超过这个临界点,群体决策就可能出现不稳定结果,且可能未必会选择价值更高的选项。

假设社会作为一个整体,面临两个选项,一个结果更好,一个结果更差。一定是更好的结果被选择吗?恐怕并非如此,我们经常看到反例。对于为何会这样,一种解释是社会中往往存在两类人:一类是独立学习者,他们根据两种选择的相对收益做出判断;另一类则是根据周围有多少人选择这种选项来做出决策,文中称其为社会学习者(social learner)

社会学习者对群体选择会产生怎样的影响,之前的研究得出了不尽相同的回答。有的研究称其会损害群体选择,尤其是当群体中做出正确选择的那部分人被忽视时。另一些研究更关注哪些因素会对群体选择产生影响,例如初始选择不同选项的人群的比例,不同人群在群体中的位置和相对影响力。一直以来,很少有模型能将上述两种情况放在一起讨论,这正是新模型在方法学上的亮点。

图1:社会学习者的三种学习函数(conformity function)。横轴表示,面临两个选项X和Y,某个社会学习者随机看到的人群中,有多少比例选择了 X,纵轴表示他们有多大的概率改弦更张,从选项Y转变为X。

文章进一步将社会学习者分为三类。其中绿线表示,周围选择策略X的人群比例总是等于采取该策略的概率。黄线代表,在周围人没有超过50%选择X时,社会学习者受社交的影响更大,即使只有少数人的选择和自己不一样,也有可能改变主意,这一类称为标准的社会学习者(normative social learner),主要关注的是如何融入群体。蓝线则与之相反,当相对多数人选择X时,其改变选择为X的概率会高于身边人选择X的比例,这一类称为信息型的社会学习者(informational social learner),主要动机是寻找潜在的最优选项。

该模型假设一个均匀混合的人群,其面临一个判断题,选X就不能选Y。作者分别考虑了群体选择演化的复杂动力学过程,其影响因素包括个人和社会学习者的相对比例,选项X和Y之间的相对收益(范围为0~1,0.5代表两者收益等价),及社会影响的过程(形式的还是信息的),由此可以将之前关于社会学习者影响的彼此矛盾的研究统一起来。该数学模型既简单又通用,能够准确地反映系统中运动部件的多样性。

二、社会学习者比例太高,影响群体选择

假设两种选项的收益相等,当社会学习者的比例超过临界值时,模型指出,在演化的终点,选择两种选项的人的比例不会如之前是稳定的。随着社会学习者的比例提升到70%以上,最终达成的稳定态中,社会中选择两种原本等价选项的比例会变得越来越悬殊(图2A)

这就如同豆腐脑口味是甜是咸本来没什么区别,总是会有一半人选甜的,一半人选咸的,后来越来越多人失去了味觉(这变成社会学习者的一种诙谐的描述),于是在一些城市里大多数人喜欢吃甜的,另一些城市里大多数人喜欢吃咸的(多次模拟,每个模拟会展现不同的稳定点)

图2:(A)两种选项收益相等(m=0.5)时,随着社会学习者比例(s)超过0.7,群体选择两种结果的比例变得越来越悬殊。(B)收益不均衡(m=0.6)时,社会学习者比例带来的影响。

如果上面例子中其它条件不变,只是两种选择的相对收益变为0.6(代表选项X优于Y),此时社会学习者的比例越高,接受高收益选择的人的比例也越高;但一旦社会学习者的比例超过临界值,那么相对收益差的选项反而也可能被选择(图2B)图中有两个稳定的状态(实线表示),说明这时系统的演化取决于初始情况,而虚线代表对应的状态是不稳定的。

图3的模拟结果也展示,在两种选项存在好坏之分时,当社会学习者的比例超过理论推出的临界值后,群体选择的结果并总不是最优解。

图3:模拟结果表明,相对收益比为0.6时,一旦社会学习者的比例超过0.8,群体选择的最终结果可能不是最优选项。

这就解释了为何会出现很多不理性的群体选择。当大众传媒代替了独立思考,社交媒体放大了同伴压力,更多的人甚至不能意识到自己有选择的权力,此时就可能会让低价值的选项成为社会主流。

当社会剧烈变化时,一个表现是,不同选项的相对价值不明显,这时群体选择的演变会出现不稳定的状态。如图4所示,当选项X相对Y的差异在0.4~0.6之间时,会出现这种不稳定状况,而当两种选项的相对收益差异明显时,群体选择总会演化到一个稳定点。

图4:不同选项的相对价值带来的影响会使得选择对应选项的比例存在一个不稳定态。

该模型还包含很多扩展,例如考虑社会学习者的学习函数对临界值的影响,以及认知噪音、空间结构、意见强度对群体选择的演化动力学的影响。

模型还预测存在“坚定的少数派”,即那些无论证据如何都拒绝改变主意的人,他们会对群体选择的演化发挥不成比例的重要影响。尽管每个群体各有差异,但这些拒不改变主意者可以得到社会学习者的支持,从而影响影响群体选择的结果。

三、对群体决策的启发

经由该模型,我们认识到,为了在企业或组织中促成良好的群体决策,需要让社会学习者的比例降低到临界值以下。虽然我们不能要求每个人都能基于事实做出独立判断,但如果一个组织中社会学习者的比例过高,或者社会学习者的收益总是比个人学习者更高,那么我们就应该保持警惕。因为一部分人可能会成为随波逐流者,放任群体选择并非价值最高的选项。

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