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三個臭皮匠想打敗一個諸葛亮?先消弭集體智慧的偏差

Credit: CC by  Keoki Seu@flickr

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文 / Mr.柳澤

在絕大多數的情況下,三個臭皮匠(集體智慧)的預估或判斷,更勝一個諸葛亮(個體智慧)——這已獲得許多科學研究結果證實。最有名的例子莫過於一項早在1906年(英國維多利亞時代)進行的實驗,當時的人類學家兼統計學家高爾頓(Francis Galton),從一群人(800位個體)猜測被屠殺牛隻的平均重量,意外得到99%的高準確度(實際數值為1198磅,集體猜測數值為1208磅),此項結果令人非常驚訝,同時推翻了過去我們對少數「專家意見」的迷信。

當然,這個現象在今日隨處可見,例如以群眾投票為主經營的新聞網站Reddit,其模式在台灣也常被yahoo、蘋果等新聞平台利用。但熟悉這些投票網站的人都知道,集體智慧未必都是「明智的」,它還必須建立在兩項前提上:「高度多樣性」以及「獨立性」。換句話說,多樣性不足且相互影響效力大的集體意見時常流於平庸,甚至愚蠢。

因此,消弭集體智慧的偏差/偏見,重點在於收集廣泛、不受干擾的預估或判斷。而所謂的干擾包含「個體之間的相互干擾」,以及如媒體、名嘴煽動等「外界干擾」。

那麼,該如何消弭集體智慧(Wisdom of Crowds)的偏差/偏見呢?

西班牙馬德里卡哈爾研究機構的兩位神經科學家Gabriel Madirolas和Gonzalo De Polavieja提出一個可行的解決方法:將所有研究參與者分為兩組--「獨立型集體智慧組」與「偏差型集體智慧組」。此外,他們在實驗過程中發現,自信心愈強的個體,對外界資訊的接受程度也愈小,因此傾向於獨立思考,能夠形成「獨立型集體智慧組」。

接下來衍生另一個問題,研究人員要如何定義出自信心強的個體呢?

研究團隊根據另一個實驗結果建立數學判別模型。這個實驗讓參與者執行各種估算任務(如瑞士和義大利邊界的總長度),並依據估算數值將參與者分組。

執行完一項估算任務之後,研究人員會向某些參與者透露其他組別的綜合估算結果(即外界附加資訊)。

而根據此數學判別模型,他們進一步分析這些參與者對外界附加資訊的「接受程度」。首先,假設每個成員按照「兩項資訊」得出最終估算值:一項完全出於自身的獨立判斷,另一項則是接受他組資訊後的綜合判斷結果。而參與成員可自行給予這兩項資訊不同的權重值。

結果發現,容易得出大幅偏差的人給予外界附加資訊的權重也很大(即易受外界干擾);反之,部分參與者給予外界附加資訊的權重極小,甚至是零——這些成員就被定義成自信心強的個體。

當成功定義出自信心強的個體後,研究人員比對這些人的行為與模型,並將參與者分成「獨立型集體智慧組」與「偏差型集體智慧組」。結果顯而易見,「獨立型集體智慧組」的估算結果較為準確。

神經科學家Gabriel Madirolas和Gonzalo De Polavieja的最新研究顯示,對集體估算數值取平均值、中位數或幾何平均值無法得到較高的「集體智慧」,但將變動社會中,個體對外界資訊的接受程度納入考量,卻可獲得更為明智的集體智慧。

儘管由於人類天生是社會性動物,相互影響勢必難以避免,然而這項實驗依舊提供了一個有趣的出發點:或許消弭其偏差 /偏見的第一步是精確定義出自信心強的個體,並有效整合這些個體以提升「獨立型集體智慧」。接著,在外界資訊頻繁交流的時代,我們便能於資訊網站或相關社會行為,善加運用集體智慧,勾勒出一幅新的想像。

參考資料:

  1. arxiv.org/abs/1406.7578 : Wisdom of the Confident: Using Social Interactions to Eliminate the Bias in Wisdom of the Crowds(Wisdom of the Confident: Using Social Interactions to Eliminate the Bias in Wisdom of the Crowds, Gonzalo De Polavieja, Gabriel Madirolas(Submitted on 30 Jun 2014)
  2. 《群眾的智慧》the wisdom of the crowds

關於作者

楊仕音(Mr. 柳澤)

楊仕音(Mr. 柳澤)

「科學新聞閱讀」重度成癮患者。臺大動物學系學士、動物學研究所碩士,主修病毒遺傳。美國常春藤Dartmouth College科技管理學碩士。因曾經歷個人金融海嘯,而意外在爆肝的正職+兼職日子裡,學會包括品牌行銷、專案管理、口筆譯、專利工程、英語教學等雜七雜八的謀生技能,讓我目前能成為餓不死的自由工作者。譯有多本科普人文書籍與影片字幕,熱愛科普寫作和從科學發想的藝術創作。獲頒吳大猷科學普及著作翻譯類獎。