佛罗里达州立大学 卡拉姆赫德等人描述的集体决策过程示意图
在一群犹豫不决的代理人(蓝色)中，早期采用者(红色)做出了一个糟糕的决定
看到这个决定，一些早期采用者也跟着做了，但是更多的早期采用者(绿色)选择了最有益的解决方案
在观察了早期采纳者的决策动态后，落后者做出了他们的决定，引导一大部分人纠正最初的错误决定
信用:APS/艾伦·斯通布拉克 无论是蚂蚁在形成一条小径，还是个人在穿越街道，信息的交流都是做出日常决策的关键
但是佛罗里达州立大学的新研究表明，当成员处理信息的方式稍有不同时，群体决策过程可能会取得最佳效果
数学助理教授巴尔加夫·卡拉姆赫德和一组研究人员今天发表了一项新的研究，研究群体如何做出决策以及快速准确决策的动力
他发现，由冲动和深思熟虑的个人组成的网络，平均而言，比拥有同质思考者的群体做出更快、更好的决策
“在有冲动和深思熟虑的个人的群体中，第一个决定是由冲动的个人迅速做出的，他不需要什么证据来做出选择，”卡拉姆赫德说
“但是，即使在错误的时候，这个快速的决定也能向其他人揭示正确的选择
同质群体的情况并非如此
" 这篇论文发表在《物理评论快报》上
研究人员在论文中指出，信息交流在各种生物和社会功能中至关重要
但是卡拉姆赫德说，尽管已经对网络中的信息共享进行了相当多的研究，但是关于网络中的个人应该如何将来自同龄人的信息与他们自己的私人证据积累相结合的研究却很少
大多数研究，无论是理论的还是实验的，都集中在孤立的个体如何最佳地收集证据来做出选择
“这项工作的动机就是这样，”卡拉姆赫德说
“个人应该如何利用从同龄人那里获得的证据，最佳地积累他们自己看到的证据，以做出最佳决策？” 休斯顿大学数学、生物学和生物化学穆雷斯教授、该研究的资深作者克雷西米尔·乔西奇指出，当一个群体中的个体充分利用他们不同的背景来收集必要的材料和知识以做出最终决定时，这一过程效果最佳
乔西奇说:“如果所有人都能获得不同类型的信息，集体的社会决策就很有价值。”
卡拉姆赫德用数学模型得出了自己的结论，但他表示，后续研究还有很大的空间
卡拉姆赫德说，他的模型假设一个人积累的证据独立于该团体其他成员收集的证据
如果一群人试图根据每个人都可以获得的信息做出决定，就需要额外的建模来说明信息的相关性如何影响集体决策
“例如，在选举中选择投票给共和党还是民主党，每个人都可以获得的信息是普遍的，而不是专门为一个人提供的，”他说
“包括相关性将需要开发新的技术来分析我们开发的模型
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