最好的答案并非總是最受歡迎的那一個(gè)。
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本報(bào)訊 讓一群人猜一個(gè)陌生人的體重，按照傳統(tǒng)思路，每個(gè)人答案的平均值應(yīng)該最接近正確值。而這一想法被稱為群眾智慧，依據(jù)是一大群錯(cuò)誤的判斷應(yīng)該能夠彼此抵消。
但在有些情況下，這一經(jīng)典理論將面臨著分崩離析的危險(xiǎn)。如果你問一群人，費(fèi)城是不是美國賓夕法尼亞州的首府，大多數(shù)人都會錯(cuò)誤地回答“是”。這是因?yàn)樗麄冎肋@樣一組事實(shí)——費(fèi)城是賓夕法尼亞州的一座大型城市，而省會城市往往是巨大的。但另一群更少的人會給出正確的答案：哈里斯堡。
由劍橋市麻省理工學(xué)院社會科學(xué)家Drazen Prelec率領(lǐng)的一個(gè)研究小組在日前出版的《自然》雜志上報(bào)告稱，一種新的算法可以幫助正確的答案從人群中脫穎而出，即便最流行的答案是錯(cuò)誤的也沒有關(guān)系。
在這項(xiàng)研究中，科學(xué)家要求試驗(yàn)受試者回答一組給定的問題。隨后研究人員要求這些受試者猜測其他人會怎樣回答這些問題。新的算法之后便會尋找那些“出人意料流行”的答案，抑或是比大多數(shù)受試者所認(rèn)為的更加流行的答案。在大多數(shù)情況下，超出預(yù)期的答案往往是正確的。
Prelec表示：“在社會中，我認(rèn)為有這樣一個(gè)假設(shè)，即平均意見一般是正確的，這是受到過去對群眾智慧的統(tǒng)計(jì)參數(shù)所支持的。”他說：“但這不是證據(jù)應(yīng)有的工作方式。這里有具備專門知識的專家，比如醫(yī)生。這讓我們了解了這些知識。”
Prelec和他的同事向由20名到51名受試者組成的不同小組詢問了各種各樣的問題。這些問題有時(shí)是簡單的地理知識，例如省會城市的名稱；有時(shí)則要求受試者評估藝術(shù)的價(jià)值，以及要求皮膚科醫(yī)生診斷皮膚損害。
Prelec說，大多數(shù)情況下，與其他方法（例如依靠最流行的答案或者根據(jù)信心給答案排名）相比，這種新算法更有效地找出正確答案的比例高出了21%至36%。它更加善于回答“是”與“非”的問題，例如費(fèi)城是哪里的首府，而不是評估藝術(shù)的價(jià)值。
加利福尼亞大學(xué)爾灣分校認(rèn)知科學(xué)家Mark Steyvers指出：“這是一項(xiàng)非常聰明的技術(shù)，也是對投票的人來說非常簡單的一種方式。”
Steyvers指出，在現(xiàn)實(shí)生活中，人們互相詢問彼此的背景和能力，從而用來確定其信息的有效性。他說，但是在匿名投票的情況下，Prelec的方法是依據(jù)專業(yè)知識來確定觀點(diǎn)的好方法。
然而Prelec和Steyvers都警告稱，這一算法并不能解決生活中遇到的所有難題。它只適用于真實(shí)的話題，即人們不得不以老式的方式找出政治和哲學(xué)問題的答案。 （趙熙熙）
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