百萬大決定

用戶評論 (總計54條)

•   內(nèi)容非常之好，講述了群體決策的優(yōu)勢，陌生人之間的協(xié)調(diào)和合作問題，引述了行為經(jīng)濟學(xué)、制度經(jīng)濟學(xué)、社會學(xué)等好多領(lǐng)域的研究。特別是其中關(guān)于互惠、合作的前沿探索（Axelord,Gintis,Bowles）以及制度法律的作用（Greif），也引用了進化、自發(fā)秩序等方面的社會理論。就是可惜的是，譯者好像對這些經(jīng)濟學(xué)完全不知道一樣，居然把institution翻譯成機構(gòu)，把evolution翻譯成革命。還好，不算太影響理解。原書5分，中文譯本3.5分。
•   了解了太多負面的群體效應(yīng)，不妨看看群體有效的一面。不錯。
•   很不錯,物美價廉,值得購買!
•   中文的翻譯還行，很多的經(jīng)濟學(xué)人名，翻譯時沒有參考現(xiàn)有文獻。書的內(nèi)容，其實跟書名差距很大?？梢噪S便翻翻。
•   垃圾書啊
•   　　群體決策究竟智慧還是愚蠢？集權(quán)究竟高效還是低效？兩者如何結(jié)合，并如何決定兩種模式在什么情況下使用。這是群體心理學(xué)的諸多著述試圖解決和研究的問題。
  　　最具有聳動性的言論來自于勒龐，那就是群體的愚蠢，即烏合之眾。烏合之眾的形成是實實在在的現(xiàn)象，成因乃在于其組織的封閉性和極端性，形成了一個正向的循環(huán)反饋機制，從而使得組織排外而走向極端。那么一個合理的推測就是，群體組織的愚蠢行為，可以通過增加成員組織的多元性，和獨立思考決策的機制來解決，此外，解決了眾多群體的獨立思考問題，還需要解決群體之間的協(xié)作與競爭的問題。并且即使這些問題得到解決，我們也不敢斷言，群體性組織能夠做出完美的決策，因為說不準還存在其它的一些變量使得群體的決策失敗。
  　　關(guān)于群體決策過程中的一些細節(jié)會成為人們質(zhì)疑的地方。最關(guān)鍵的一點是，群體的決策的正確性，到底和群體中的精英有沒有關(guān)系？到底是群體的智慧，還是精英的智慧？實際上，群體的智慧就包括了精英如何傳播信息及影響蠢人的決策過程。例如《引爆點》將人分別三種，每種人都對群體的決策產(chǎn)生影響。
  　　從概率上來說，智慧的決策肯定需要精英的參與，而且精英，即聰明人肯定是人群中的少數(shù)。并且，越是專業(yè)化的問題，越是復(fù)雜的問題，越是需要專家和知識精英。對于“大眾的決策肯定要比絞盡腦汁的專家做出的決策更好”這樣類似拍腦袋出來的結(jié)論，我懷有強烈質(zhì)疑。甚至，書中作者所說，通過讓大家估計牛的重量，得出的結(jié)論驚人正確。這種實驗的結(jié)果并不具有說服力，因此，可變變量為數(shù)眾多，只要測試環(huán)境的任何一個變量發(fā)生改變，實驗結(jié)果都可以改變。因此，假定其它變量都沒有影響，得出某一因素決定了結(jié)果的結(jié)論，是很荒謬的。
  　　多樣性和獨立性本身沒錯，但問題是究竟怎樣衡量多樣性足夠合理。一個常見的猜測是，某一“聰明”群體在決策某些問題時聰明，而另一些問題時極端而愚蠢，例如某民族對于外族的仇恨，使得多樣化的聰明人也變蠢了。
  　　對于市場經(jīng)濟來說，組織者分權(quán)，但是也有失靈的時候。而中央計劃體制，也并不是一無是處，其強大之處也是有目共睹?，F(xiàn)在的問題在于，群體性、扁平化組織的思想來源于自然界的自組織形式，這一想法會導(dǎo)致對于群體組織的盲目過度追求。
  　　從理論上來說，群體組織適合不可預(yù)知，復(fù)雜性較強的環(huán)境，而中央集權(quán)擅長調(diào)動和組織，完成一項無法自組織完成的事情，其缺點在于領(lǐng)袖成為組織的瓶頸，對于信息的感知越來越麻木。
  　　
•   　　 聽說《烏合之眾》很久沒有看過，先看到了這本書。前言中敘述是為烏合之眾打擂臺的書覺得很興趣。借來一閱。要想知道梨子的味道，不僅要嘗嘗梨子也要吃吃蘋果。不然你怎知道梨子是你喜歡的呢？
  　　 書中用了大量的范例試圖說明群體在決策中智慧的體現(xiàn)，很有說服力。就如最近某著名學(xué)府教授言之鑿鑿強奸有差別論，連我也感到吃驚，大多數(shù)人支持無差別論，以現(xiàn)實驗證了本書論點，令人欣慰。
  　　 群體在我國常是烏合之眾的代名詞。尤其是現(xiàn)今記者動輒專家云專家曰，我有繞口令可以形容：專家長，專家短，專家頭上頂個碗。只是這專家有無做過調(diào)研，有無深入論證過，打個問號。群體在專家面前固然顯得理論不足，但經(jīng)驗豐富。至少群體在觀點的多樣性方面不輸專家。你有張良計我有過墻梯，給他們發(fā)表言論的機會，定不輸專家。
•   　　1.多樣性。提高個體的數(shù)量和類型；確保少數(shù)人的意見得到充分表達。
  　　2.獨立性。確保個人不會輕易附和其他人的觀點。方法如：使決策結(jié)果與個人利益（廣義的利益）相關(guān)、同時（或在短時間內(nèi)）匿名投票。
  　　3.分權(quán)。確保個人的權(quán)利和地位。
  　　4.匯集。匯集群體中個人的信息和智慧的方式。如投票。
  　　
  　　
  　　支離結(jié)構(gòu)最重要的一點就是它的自相似性。支離形態(tài)，英文又稱 fractal (在數(shù)學(xué)上又被譯為”分形”)，是指一種分叉(分支)性的自相似的圖案(或結(jié)構(gòu))。自相似是指：如果將圖案中的某一區(qū)域放大，那么它看起來與整個圖案非常類似。我們?nèi)粘Ｋ娚锝缗c自然界的很多圖案，都可以歸納為自相似圖案。比如一棵大樹，樹干之上有樹枝，樹枝本身又會分叉，而它的枝叉上面會分出更小的叉，直到樹葉。如果將松樹的一個枝干折下來，再把它放大，那么它看起來就象一棵松樹一樣。又比如說雪花，它的每一個部分本身也是一個小小的雪花。
•   　　 開始覺得是對勒龐思想的顛覆，但是讀后覺得是相輔相成。因為兩者對群體的定義不同，勒龐對群體的定義是無意識結(jié)構(gòu)做主導(dǎo)時則形成群體，此時的群體做的決定是愚蠢，極端的。但索羅維基強調(diào)做出聰明決策的群體最主要一條就是要獨立判斷，要保持有意識結(jié)構(gòu)，不被他人所影響。所以索羅維基所講的群體更像是人人，而不構(gòu)成勒龐所說的人群。
•   　　我是在讀勒龐的《烏合之眾》之后閱讀的這本書。在中國的歷史上，群體通常是狂熱、破壞的代名詞，無論是歷次的農(nóng)民運動，各種迷信運動的興起，群體都在其中扮演著推波助瀾的角色?；蛟S，“群氓”這個詞能更好的表示這些群體。在互聯(lián)網(wǎng)成為信息主要擴散渠道的今天，各種大大小小的網(wǎng)絡(luò)事件背后，都有”烏合之眾“的痕跡。如勒龐所言，這些群體是低智商、容易被鼓動、在群體的掩護下失去判斷力的群體。
  　　
  　　而《群體的智慧》則給出了相對光明的結(jié)論。在滿足某些條件的情況下，長期來看，群體的智慧能夠比群體中單獨的個體都要優(yōu)秀。當然，在現(xiàn)實生活中，這樣的結(jié)論同樣可以找到例證。一個群體是會變成“烏合之眾”，還是能夠發(fā)揮出群體的智慧，一方面依賴于個體的判斷力，另一方面也依賴于群體的規(guī)則。但個體的智慧與群體的智慧之間一定存在正相關(guān)嗎？群體的組織形式對群體的智慧會造成怎樣的影響？什么樣的規(guī)則最適合群體發(fā)揮作用？也許沒有那么書能給出答案，人類社會會用自己的方式給出例證。
•   　　前兩天讀了《群體的智慧：如何做出最聰明的決策》，看這本書的時候，想到了其他一些書，建議一起閱讀——《烏合之眾》、《失控》。以下是觀點摘錄與評論：
  　　群體是一種不依賴于任何組織的有機體，它不但有身份，還有自己的意志。和《失控》的觀點一樣，群體也會表現(xiàn)出其中任何個體都沒有的新特性。
  　　團體指的是組織嚴密并明確意識到自己身份的一群人，而群體沒有正式的組織結(jié)構(gòu)，其核心區(qū)別，我的理解，是這群人“是否中心化”。
  　　
  　　在適當?shù)沫h(huán)境下，團體在智力上表現(xiàn)得非常突出，而且通常比團體中最聰明的人還要聰明。
  　　使群體變得睿智的必要條件：多樣性、獨立性以及特殊類型的分散化。多樣性和獨立性之所以重要，是因為最佳集體決策恰恰是分歧和爭論的產(chǎn)物，并非一致同意或者妥協(xié)的結(jié)果。
  　　多樣性不僅為團體增加了不同的觀點，而且更容易鼓勵個體說出自己的真實想法，更多的討論、更多的信息很重要。一個個體，能否通過自我虛擬的分裂出多個個體，然后通過群體決策提高自己的能力？
  　　獨立性的解讀：第一，能保證人們做出的錯誤決策不影響他人；第二，互不相干的個體更容易獲得新信息，而不是固守大家都很熟悉的陳舊數(shù)據(jù)。
  　　
  　　群體解決問題的方式：首先，發(fā)現(xiàn)可能的解決方案；其次，在這些方案中選擇。蜂群并不是首先分析所有可供選擇的方案，然后再確定一種理想的采蜜模式，它們其實不知道哪兒有花圃，它們的做法是向不同的方向排除偵查蜂，并相信其中至少有一支隊伍會發(fā)現(xiàn)最好的花圃。沒有那種體制擅長選擇優(yōu)勝者，相反的，一種體制取得成功的關(guān)鍵在于它辨別失敗者并馬上將其淘汰掉的能力，或者說，一種體制取得成功的關(guān)鍵在于它能生成許多失敗者，然后再將其辨別出來并淘汰掉，雖然看上去殘忍，但最明智。
  　　群體在已有解決方案中選擇的能力強于想出這些方案。
  　　群體決策的問題——如果錯了，如何問責？向誰問責？或者，是否需要問責？
  　　
  　　具有同質(zhì)特征的團體極善于做他們擅長的事情，但面對新領(lǐng)域則很難取得進步，很難創(chuàng)新。專家對某一領(lǐng)域的“過渡優(yōu)化”，反而會使他對其他領(lǐng)域更白癡，所以，要有空杯心態(tài)。群體太相像，還會出現(xiàn)群體極化，可以參見《烏合之眾》。
  　　人們之所以會改變意見，并非因為他確實認同了不同觀點，而是因為與挑戰(zhàn)團體的權(quán)威相比，改變自己的意見顯得更容易。
  　　
  　　創(chuàng)新其實是一個局整矛盾，對整體有利，但對個體不安全。所以，群體的進步需要感謝“具有創(chuàng)新意識”的勇敢者，群體也喜歡鼓勵勇敢者。
  　　個體的私人信息是不完整的，鼓勵每一個參與者多關(guān)注自己的私人信息，也就意味著鼓勵人們做出錯誤的選擇，但，這樣對團體而言，反而更有可能做出正確的集體判斷。
  　　
  　　一個健全的社會很大程度上要由人們?nèi)绾螌Υ吧耍ǘ唐诤献鳎﹣斫缍ǎ皇侨藗冊鯓訉Υ麄冋J識的人（長期合作），可以借博弈論理解這句話。
  　　
  　　這方面的話題還真是有意思。
  　　
•   　　讀這書讀到一半的時候，我猛然想起俺們中國人的俗話：三個臭皮匠，湊成一個諸葛亮。
  　　
  　　這本書的作者，把現(xiàn)代西方的科學(xué)家對于群體智慧的各種研究做了一個綜述。它不是給出一個結(jié)論，而是告訴我們是如何得出這個結(jié)論的，是怎樣研究，怎樣設(shè)計實驗來獲得數(shù)據(jù)的。
  　　
  　　俺大學(xué)的時候，熱力學(xué)和統(tǒng)計物理，是俺的專業(yè)基礎(chǔ)課。那門課當時我如果不作弊是肯定考不過去的。里面的公式太復(fù)雜，太難記。而且，當時的確沒真正搞懂。我對統(tǒng)計物理的感性理解，更多可能是來自《從一到無窮大》這本每個人都值得讀的科普經(jīng)典。
  　　
  　　剛剛開始接觸股票的時候，俺經(jīng)過思考，對股市進行了一個假定：在某個點位上，有人買，有人賣。每個人都有自己的理由。理由比如：國家要出臺抑制房價的政策，也許手上的房地產(chǎn)公司的股票該賣了。但我們不可能去了解每個人的想法。從巨大數(shù)量的統(tǒng)計學(xué)角度來看，每個人的選擇是隨機的，有人選擇買，有人選擇賣。既然是大數(shù)量的隨機行為，那就可以用統(tǒng)計物理的手法（統(tǒng)計氣體分子的隨機運動）來對統(tǒng)計結(jié)果 --- 也就是股票價格 --- 進行預(yù)測?；谶@樣的假定，俺用統(tǒng)計物理的公式對當時的股票趨勢進行計算，大概能預(yù)測三天到一周的走勢，準確率非常高。俺連續(xù)觀察了三個月，發(fā)現(xiàn)用統(tǒng)計物理的方法，基本上可以預(yù)測短期的股市走勢。當然了，俺一直沒買股票，因為俺對俺的【理論】沒有信心，怕萬一俺真的進去買了，命運女神就馬上把運行規(guī)則改了，俺的計算方法立馬失效，那就賠死了。
  　　
  　　N年后，俺在網(wǎng)上和一個給世界頂級投行寫代碼的程序員朋友說：你們寫股票代碼，是不是假定人群的買賣是隨機的，然后對隨機行為做統(tǒng)計預(yù)測？他說：我們就是基于這樣的假設(shè)來做的！得到這樣的回答，俺非常自豪：俺N多年前，剛剛大學(xué)畢業(yè)啥也不懂，單靠自己瞎琢磨，想到方法居然和頂級投行那幫人的想法一樣！可以小小地得意一下。
  　　
  　　關(guān)于股票價格這種巨大人群的共同行為的結(jié)果的預(yù)測，《群體的智慧》這本書里，也有提到。當然，我現(xiàn)在知道，股票價格的趨勢，不是簡單的完全隨機系統(tǒng)的統(tǒng)計結(jié)果。因為，操作股票的人，會從股票價格和其他人的操作里，獲得正反饋 --- 比如，買了，漲；漲了，再追。而一個正反饋系統(tǒng)，是非常不穩(wěn)定的，一個微小的參數(shù)改變可能導(dǎo)致系統(tǒng)的巨大變動甚至完全轉(zhuǎn)向。
  　　
  　　
  　　對于這本書，如果你有一定的悟性，而不是只是會認字，讀完之后，你會知道：一大群愚昧的人聚集在一起，每個人有自己的打算，完全沒有【統(tǒng)一思想，統(tǒng)一行動】，但他們各自決策或行動的統(tǒng)計結(jié)果，會是非常正面，非常有效率，非常接近事實真相，非常接近最佳狀態(tài)的。單靠一個天才來做決策，他可能會非常正確，但不能保證天才的決策每次都正確。而一大群愚昧的人各自作出的非常不靠譜的決策，其統(tǒng)計結(jié)果卻是比天才的決策更靠譜的。關(guān)于這一點，這本書里有個著名的例子，就是一幫人如何猜出了核潛艇的準確沉沒位置。
  　　
  　　這是什么意思？這本書完全沒有一句話提到【民主】。書的作者只是在介紹現(xiàn)代西方對這類問題的眾多的研究結(jié)果。但是，這些研究結(jié)果，剛好從理論上證明了：民主制度下做出的看似無效率的決策，無論如何都比天才的【明君獨裁】好很多。
•   　　《群體智慧》的核心觀點就是：群體做出的決策有時會優(yōu)于聰明人個人的決策，具體說是“在適當?shù)沫h(huán)境下，團體在智力上表現(xiàn)得非常突出，而且通常還比團體中最聰明的人還要聰明。即使一個團體中絕大多數(shù)人都不是特別的見多識廣，但是仍然能做出個體現(xiàn)出集體智慧的決定?！?
  　　書里第10章講公司、第11章講市場很值得經(jīng)驗者一讀。講Zara(P220)做到兩點可以讓自己成為世界上反映最快的服裝公司（別人一季出一次貨，Zara一個月出兩次貨），能最迅速跟上潮流。這兩點就是：預(yù)測消息費需求調(diào)整自己決策、成功協(xié)調(diào)上萬名員工的行動與決策。說起來比較簡單，做起來感覺比登天還難，比如：它給每個門店經(jīng)理配了手持設(shè)備可以直接與西班牙總部聯(lián)系——保證速度，下游小作坊全是公司的合伙人——保證質(zhì)量。雖然方法了展示未必適用于中國，但是理念很值得借鑒與學(xué)習(xí)。
  　　
  　　書里也對“專斷領(lǐng)導(dǎo)以及領(lǐng)導(dǎo)人決策在組織中起決定作用”提出了批評（P242）——不要期望公司的CEO是“企業(yè)的上帝”，沒有一個領(lǐng)導(dǎo)者在完全失敗之前被認為是愚蠢的，而且實際上他們并沒有什么太多變化，只不過是組織的形式阻止了其得到有效信息——部下傾向于只報告好消息（這是人性不是陰謀論），另一個原因就是不合理的考核——如果管理者必須達成目標才能得到獎勵，他們會做兩做事，降低下一年的目標或者利用各種手段作假以達到目標。
  　　到于如何克服以上問題，本書也做了初步的探討——用有效的組織決策來代替?zhèn)€人精英決策無疑是個解決方法。但是如何不讓組織變成“烏合之眾”，如何讓他們形成有效的體系》作者的回答是：讓組織決策聰明起來的三個前提是：多樣性、獨立性以及特殊類型的分散化，把此三點與協(xié)調(diào)合作加以有機整合會更加有效率。
  　　
  　　本書不足也比較明顯，只是對問題進行了羅列敘述并沒有很成體系的分析其中的根本原因。不能簡單用蟻群例子來解釋，要知道它們是經(jīng)過上億年進化才得到如此完善的結(jié)構(gòu)——蟻群里的個體都是單功能的，避免出錯；相比之下人類組織的產(chǎn)生尤其是公司的產(chǎn)生時間要短得多的多。
  　　此外，中國社會科學(xué)出版社翻譯了同樣的書，不過書名叫《百萬大決定世界是如何動作的？》在當當上賣只需要13塊，比中信這本便宜。既然內(nèi)容都一樣還是建議買價格低的。
  　　
  　　
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  　　本周看的這兩本書的主題有一些關(guān)聯(lián)，放在一起評論。
  　　
  　　《群體的智慧》是美國的一本暢銷書。全書主題就是講某些情況下群體的智慧高于個體中的專家的智慧。比如估算一頭牛的體重，估算一個瓶子里的糖果的數(shù)量，群體估算值的平均數(shù)一般來所優(yōu)于大部分個體的估算。并由這個話題延伸到許多熱門話題：民主決策、股票走勢、公司管理等等，可惜沒有嚴密的邏輯推理，沒說明白為什么群體估算牛的體重可以很準確，對股票的估值卻不一定準確。我看過之后對這個問題的解答是：群體的智慧可以在比較簡單的問題上顯出優(yōu)勢，但是不適合復(fù)雜的情況比如政治、經(jīng)濟、股票走勢、公司管理等方面。
  　　
  　　《誤區(qū)》像是一本科普書，詳細解釋了許多常見的思維誤區(qū)。基本上是在說普通大眾最常見的思維誤區(qū)。
  　　
  　　作者總結(jié)常見的六個思維誤區(qū)：
  　　1：喜歡故事勝過統(tǒng)計數(shù)據(jù)；
  　　2：尋求認同；
  　　3：不大重視偶然和巧合在生活中的作用；
  　　4：會錯誤地感知我們生活的世界；
  　　5：過分簡化；
  　　6：記憶有缺陷；
  　　
  　　第一個誤區(qū)常導(dǎo)致不正確的推論，最常見的應(yīng)該是醫(yī)療措施的效果，實際上個體的療效不能說明問題，但是人們很容易相信周圍親友的個例，因為這是有故事的。
  　　第二個誤區(qū)導(dǎo)致人們忽略反對意見；
  　　第三個誤區(qū)經(jīng)常導(dǎo)致人們誤把無關(guān)的事件關(guān)聯(lián)起來，比如很多體育明星的迷信行為；
  　　第四個誤區(qū)會導(dǎo)致人們看到自己想看到的東西；
  　　第五個誤區(qū)導(dǎo)致人們簡單地作出判斷；
  　　第六個誤區(qū)導(dǎo)致人們會受一些暗示，誤把不曾發(fā)生的事情歸入自己的記憶中。
  　　
  　　由于存在第二個思維誤區(qū)，一個不存在反對意見的群體可能做出明顯錯誤的或者比所有個體都冒險的決定。
•   　　春秋時，齊國曾幾乎被燕國滅掉，在逃難中，田單把車軸外面的木頭鋸掉，得以脫身，而其他人則因這段木頭太長，相互攪在一起，只好集體束手就擒。
  　　
  　　改裝一下車輛，這不需要很高明的思考，可為什么只有田單做到了呢？難道他比別人都聰明？
  　　
  　　在生活中，我們經(jīng)?？梢钥吹竭@樣的現(xiàn)象：一個人的判斷比許多人的判斷更準確。人多力量大是事實，但人多智慧少，也是事實，這引人深思：我們?yōu)槭裁磿任疑担?br /> 　　
  　　其實，我們并不比我傻，詹姆斯?索羅維基是一位行為經(jīng)濟學(xué)家，他通過大量案例研究證明，我們其實更聰明，即使在信息不完全的情況下，我們也能做出正確判斷。比如，人們共同猜測一頭牛的體重，其中絕大多數(shù)人是第一次見到這種動物，可大家的數(shù)據(jù)統(tǒng)計起來，平均值竟異常接近事實。
  　　
  　　“挑戰(zhàn)者”號爆炸時，當天股市上四支相關(guān)公司的股票暴跌，但很快三家有所回升，唯有橡膠公司損失慘重，幾個月后，調(diào)查結(jié)果出來了：正是這家公司的疏忽導(dǎo)致了最終的悲劇?？晒擅裨趺粗赖哪?？就算知道，也不可能這么快啊？唯一合理的解釋是：我們比我聰明，只要我們能合理決策，即使是瞎猜，也總能猜對。
  　　
  　　那么，田單為什么是獨一無二的？為什么人類的偉大發(fā)明，總是由少數(shù)天才完成的？
  　　
  　　其實道理很簡單，不是我們更傻，而是決策平臺有問題。貴族們長期生活在一個封閉的圈子中，他們的經(jīng)驗高度統(tǒng)一，當他們做決策時，他們是基于有限信息來判斷的，這就必然會產(chǎn)生“圈子誤會”，表面上，大家都在做決策，但決策所依據(jù)的材料一致，必然會集體犯錯誤，在田單得案例中，如果決策中有車夫和馬夫的意見，那么結(jié)果肯定不同。
  　　
  　　同樣的道理，科學(xué)家這個圈子也相對封閉，所以伽利略、愛因斯坦不常見，常見的是滿口名詞、絕無思想的蠢貨。
  　　
  　　群體越大，做出正確決策的可能性就越大，但問題的關(guān)鍵，在于每個人都是獨立在做判斷，他們在表達意見時，不受其他人的干擾與影響，這就是為什么，美國每次總統(tǒng)大選前的民意調(diào)查特別準確，而且越來越準確。
  　　
  　　如果沒有群體的智慧，我們便想象不出來，為什么當我們想喝一瓶啤酒時，超市里恰好會有一瓶在等著你。它經(jīng)過許多工序，跨越了遙遠的距離，而你只需掏出錢包，就能獲得它，而這，是靠個體智慧所能完成的嗎？
  　　
  　　相信群體智慧，就要給群體智慧一個正確的環(huán)境，要營造一個適合群體發(fā)揮智慧的機制，本書雖是通俗經(jīng)濟學(xué)之作，卻頗有啟迪價值。
  　　
•   　　群眾的意見并不是統(tǒng)一的時候最準確，而恰恰是融合很多不同意見的時候，準確性超過任何個別專家的意見。
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  　　作者區(qū)分了群眾的力量可能解決的3種問題：
  　　cognition problem比如猜測股市價格，牛的重量等
  　　coordination problem 比如協(xié)調(diào)開車，合同雙方合作等
  　　cooperation problem 比如交稅，處理污染等
  　　
  　　
  　　群眾力量作用的最好的條件如下；
  　　diversity 多樣性
  　　independence 獨立性
  　　特定的decentralization，權(quán)力下放
  　　
  　　
  　　獨立和多樣尤其重要，否則就容易相互egg on，反而走向極端，這個在小的 群體里面尤其的常見。
  　　
  　　過多的討論讓大家獨立性降低，而且討論也不是為了要彼此說服--而是要讓不同意見有辦法都對結(jié)果形成影響。聚合大家意見的機制如何設(shè)計，非常重要。
  　　
  　　中央集權(quán)容易出問題，而任何事情都大家討論決定又不夠有效率。
  　　
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  　　文章開頭Galton測量牛的重量的試驗是一個典型統(tǒng)計定理，central limit theorem.
  　　
  　　The sample mean also has smaller variance than the sample variance, i.e. 1/n that of the sample variance. No wonder the averaged ox weight deviates only slightly from the actual mean, while the majority of the individual estimates were way off mark. To visualize this, think of two bell shaped curves, with the same center (the actual population mean), and both cover the same area面積 underneath. One is fat and flat, and the other is slim and tall. The fat one represents distribution of the the sample and the slim one represents the distribution of the sample mean. The sample mean will always be closer to the actual mean.
  　　
  　　Actually I did some simple calculation, given a population of N(0, 100^2), and a sample of a large size n(say, 10000), then the sample mean will follow N(0,1), i.e. 95% of the sample means will be within (-1.96, 1.96), while only about 1.5% of the individual guesses will fall within this range. (hope I am doing the calculations right). That's exactly the contrast the author is talking about.
  　　
  　　就是，獨立重復(fù)某隨機事件若干次，他們的平均數(shù)最后會是正態(tài)分布，這個平均總是接近隨機事件的期望值（真實值），當數(shù)據(jù)點越多的時候，離真實值偏差越小。當然這條要成立，必須是獨立事件。
  　　
  　　這條在社會問題里面是否成立，不好說啊。
  　　獨立性就難保證吧，大家的信息很可能受到同一個來源超常的影響，這樣的平均值就有系統(tǒng)誤差了。
  　　
  　　另外正態(tài)分布的一個特點是，偏離中間的期望值越遠，其可能性越低，而且還是飛快的降低，偏離中心兩邊各3個方差之外，可能性<1%，6個之外就簡直不可能發(fā)生了。在身高體重這樣的生物數(shù)據(jù)上，的確是這樣的。但是在金融方面可就不是了。比如Nassim Nicholas Taleb具體講過，這些數(shù)據(jù)分布不符合正態(tài)，而是符合power law，到一定程度，無論偏離平均多遠，小概率事件發(fā)生得可能性也只稍微減少而已，并不會急劇減小。所以在cognition問題上不清楚是否作者已經(jīng)考察過了群眾做判斷的很多種情況。是否群眾判斷consistently可以超越個人判斷。而且更重要的是我們事先怎么知道這個特殊群眾做的判斷是否合理呢？他們是否獨立？他們意見的聚合是否合理？等等。
  　　
  　　
  　　很喜歡書里說的一些道理，就是不太明白如何應(yīng)用到實際生活中。
  　　
  　　我想最直接有用的一條就是，不要老是只跟自己想法一樣的人討論，也要多聽跟自己不同的意見。當然不同的意見讓人不爽，比如“志同道合”的人一起談話那么舒服，但是我想成長就是學(xué)習(xí)忍耐這些不舒服，從別人的意見里面汲取自己欠缺的知識。另外，也不是任何時候都需要這樣做?？梢岳斫馓嗟牟皇娣e攢起來，人很難一直覺得特別舒心了。只要在關(guān)鍵的重要的問題上能有意識的訓(xùn)練自己多聽不同意見，而無關(guān)緊要的小事上就別跟自己過不去了。
  　　
  　　討論問題的時候也要多聽幾個人的意見，不要讓個別嗓門特別大的人給忽悠了。人的自信程度跟能力并不成正比，而是個U型曲線。很牛叉和很傻叉的人都會對自己特自信。所以要注意了。
  　　
  　　遇到大家意見過分一致以至于沒人敢出頭發(fā)出不同聲音的時候，自己要小心了。
  　　
  　　聚合意見（找潛艇的例子）用的Bayesian analysis，這個想法不錯，就是用后來收集的數(shù)據(jù)不斷修正自己的看法。不要把自己最初的想法捏的太死了，be open minded.
  　　
  　　-----------------------------------------
  　　很有趣，剛好剛剛讀過Technopoly 里面作者剛剛攻擊了decentralization，跟這本意見截然相反。
•   　　書名不錯，看這本書時，是被他觀點吸引，
  　　但翻開書，卻不是我想要的，看不懂，也看不去，
  　　
  　　但是，我還是挺相信群體的智慧大于個人主義的。
  　　
  　　即使這樣，書中也沒能讓我從霧中走出來，我對這個觀念到底該怎么樣具體操作，還是很模糊。
  　　
  　　翻開本書，讓黃蓉覺得自己的觀點還是在霧里面。沒被他理清。
•   　　 作者舉了很多例子證明了，在適當?shù)臈l件下，群體的智慧是出色的（猜糖豆、電子市場），也舉了很多反例，論述了在一些環(huán)境中，群體又是非常愚蠢，甚至瘋狂的（泡沫、暴民）。在討論群體的智慧時，本書把問題對象分為三類：認知問題、協(xié)調(diào)問題與合作問題。
  　　
  　　 在解決認知問題時，分析了適當?shù)臈l件包括（第2、3、4章）：
  　　 1.保持個體的多樣性，以引入更多的新信息，并避免了群體迷思（選擇一樣長線條的實驗），有助于使其他人說出內(nèi)心真實的想法，利于獨立性。
  　　 2.保持個體的獨立性，因為：一是使個體的錯誤不易影響到其他人，二是使群體更容易獲得新信息。（模仿悖論）
  　　 3.有條件的分散化（分權(quán)化與專業(yè)化），一方面有溝通機制使個體的知識全局化并對集體有用，同時還要使個體絕對保持專業(yè)化和獨立性
  　　
  　　 在解決協(xié)調(diào)問題（即指解決問題時，人們不僅要考慮他們認為答案是什么，還要考慮其他人認為答案是什么，如El酒吧）時，作者認為協(xié)調(diào)問題過于復(fù)雜，以至于沒有完美的解決方案。目前有兩種思路：一是靠中央集權(quán)式的命令，個體聽從調(diào)度，二是靠自下而上逐漸產(chǎn)生的習(xí)俗、規(guī)范，來約束個體的行為（如排隊、讓座）。顯然，作者支持后者，因為一是靠習(xí)俗約束簡單易行，二是習(xí)俗通常是公平合理的，符合人性的（先到先得）。但有時習(xí)俗、規(guī)范也會有產(chǎn)生愚蠢的群體行為（電影院定價），但通常來說依靠習(xí)俗，是可以接受的解決方案。
  　　
  　　 在解決合作問題時，由于人大體上分為三種：完全利己者（完全理性人）、完全利他者以及有條件的利他者。而大部分人是有條件利他者，即如果大家都合作，那么他也合作，一旦有人搭便車，他就感到受愚弄，也開始搭便車。因此，設(shè)計一種機制，使有條件利他者繼續(xù)合作是群體合作的關(guān)鍵。
  　　
  　　 綜上，只要設(shè)計合適的機制，群體就會表現(xiàn)得比絕大多數(shù)個體聰明，甚至比其中最優(yōu)秀的個體都好。而磚家們，見鬼去吧！
•   　　開篇明題 但是 類似論調(diào)似乎早已有之 那么 它屬于哪個領(lǐng)域的研究？我覺得書中的某些表述有些粗俗 做了沒必要的對比和反例 無助于讀者明晰特定的概念和前提。。
•   　　2003年，在很多的國家和地區(qū)同時經(jīng)歷了SARS危機。這是一種很像流感的疾病，但實驗顯示它不是流感病毒，而是一種新型的病毒和疾病。還沒有發(fā)現(xiàn)SARS病源之前，人們只能通過 “隔離”的方式對付這種流行病毒。同年的3月15日，世界衛(wèi)生組織與遍布世界各國和地區(qū)的11個研究實驗室取得了聯(lián)系，要求人們共同致力于發(fā)現(xiàn)和分析SARS病毒，這項研究被稱為“多國研究協(xié)作計劃”。這些實驗室每天都要召開遠程電話會議，分享研究成果，商討未來調(diào)查手段，并對現(xiàn)階段的成果展開討論。3月21日，幾乎是在同一時間，香港大學(xué)的科學(xué)家和美國疾病控制中心的科學(xué)家們分離出了一種很像SARS病毒的冠狀病毒。4月16日，在協(xié)作研究過去僅一個月，研究人員便充滿信心地宣布這種冠狀病毒就是導(dǎo)致SARS的罪魁禍首。
  　　
  　　這是一次非常成功的集體協(xié)作，沒有從上到下的首席主持，也沒有共同協(xié)作的計劃和時間表，在各自為陣的研究室，人們發(fā)揮自身的創(chuàng)造力，并無私地共享研究成果，逐步排除錯誤的實驗和方法，其效率和速度遠超任何有著嚴密的層級制度的組織。在詹姆斯?索羅維基看來，這是一次“群體智慧”的最佳展示，在他的新書《群體智慧：如何作出最聰明的決策》中，現(xiàn)代科學(xué)的協(xié)作機制被詹姆斯?索羅維基認為是發(fā)揮“群體智慧”的理想類型，因為它滿足了在作者看來發(fā)揮群體智慧的所有必備條件：“多樣性、獨立性以及特殊類型的分散化”。
  　　
  　　在本書中，詹姆斯?索羅維基賦予了“群體智慧”以新的高度。在過去很長一段時間里，盡管人們享受著民主和市場——這是群體智慧給人們帶來的巨大福祉，但是幾乎所有重要的哲學(xué)家和作家都不相信群體會有任何“智慧”可言。群體往往與情緒和非理性相關(guān)，是“烏合之眾”和“群畜”，是“暴民”和“雅各賓主義”。正如勒朋在著名的《烏合之眾：大眾心理研究》中所言：“在群體中，匯聚起來的是愚蠢而不是天生的智慧”，“群體的智慧總是低于單獨的個人”。這是在19世紀末，人們逐漸形成了一種共識，“群體”是權(quán)威主義之外另一種“自由主義的敵人”。
  　　
  　　實際上，群體是現(xiàn)代性的要素之一，人們很難理解，個人理性不斷發(fā)展的時代，由理性人組成的群體，智慧會低于任何一個個體。但是，隨后兩次世界大戰(zhàn)的慘痛經(jīng)歷似乎以無可爭辯的事實證明了尼采和弗洛伊德的擔憂，人性的欲望和非理性并沒有消失，它藏身于群體的狂熱之中，像一頭沒有喂飽的獅子，被眾多的希特勒們輕易地利用和挑唆。
  　　
  　　《群體智慧：如何作出最聰明的決策》的意義就在于，重新讓人們認識“群體的智慧”，作者指出，群體并非天生就是非理性的，只要遵循恰當?shù)姆椒?，群體的智慧便能很好的被開發(fā)出來。作者用了大量的實例，包括經(jīng)濟、政治、科學(xué)等不同領(lǐng)域的事實證明，人們未能認識和利用群體的智慧，只在于人們未能正確地認識群體的特征。作者集中討論了群體的認識、協(xié)作，和合作的三大問題，指出要讓群體變得睿智，關(guān)鍵在于保持群體的多樣性、獨立性以及分散性。
  　　
  　　但這是一個非常悖論的論斷，因為群體的多樣性、獨立性和分散性特征在一般人的理解中正是瓦解“群體優(yōu)勢”的東西。“多樣性”讓群體的成員接觸到事物的盡可能多的方面；“獨立性”讓群體成員作出獨立的判斷，而不受任何權(quán)威力量的主導(dǎo)；“分散性”是保持群體成員能進行專門研究并依據(jù)局部認知作出判斷的條件。當然在滿足這些條件之后，要讓群體的智慧發(fā)揮出來，還需要一個“集中化”的過程，即一個讓個體判斷轉(zhuǎn)變?yōu)榧w決策的有效機制。
  　　
  　　如何講述這個關(guān)于“群體智慧”的故事，詹姆斯?索羅維基為我們復(fù)述了眾多市場的競爭而自然淘汰的故事，似乎他只是增加了經(jīng)濟學(xué)家們對于市場機制的贊美。實際上，在講述了早期美國汽車行業(yè)的發(fā)展故事之后，作者的確也得出這樣的結(jié)論：“行業(yè)的早期發(fā)展都是以大量可替代選擇為特征，而且在設(shè)計和技術(shù)上許多公司彼此之間都存在非常明顯的差異。隨著時間的流逝，市場開始甄別出優(yōu)勝者和失敗者，并在能夠繁榮發(fā)展的技術(shù)和沒有生命力的技術(shù)之間作出卓有成效的選擇。”也就是說，只要遵循群體的“自發(fā)秩序”，群體便能得出最明智的抉擇，在后面的論述中，作者也的確引用了哈耶克的這個著名論斷。
  　　
  　　但歷史的經(jīng)驗表明，所謂的“自發(fā)的市場秩序”似乎從來也沒有真正的實現(xiàn)過。奧爾森在《集體行動的邏輯》中發(fā)現(xiàn)的“搭便車”困境，以及瘋狂的“股市的泡沫”和各種“經(jīng)濟危機”其實就一直伴隨整個市場選擇的過程。但在作者開來，奧爾森“搭便車”困境只是說明了人們的合作有時候追求的是短期利益，“個人利益能夠引導(dǎo)人們合作的條件是，要具備對長期利益考慮周全的能力”，而“股市的泡沫”只是因為人們過于依賴別人的選擇，人們在股市中依據(jù)別人的選擇而選擇，而不是自己的獨立判斷，“一旦每個人都依靠群體的智慧，那么將沒有人為群體智慧增加新的信息”。在作者看來，這些反面的例子恰恰證明了自己的判斷，群體的智慧需要保持個體的多樣性、獨立性以及分散性。
  　　
  　　不出我們所料，作者不僅贊美了“自發(fā)的市場秩序”，也歌頌了民主的生活方式，“民主人士做出的決策也許不能代表群體的智慧，但民主化的決策過程卻可以代表群體的智慧”。群體的智慧最大程度的發(fā)揮最后的秘密是，堅持最樸素的市場機制和民主制度。這是一個意料之中而稍顯“平庸”的結(jié)論。作者最后似乎僅僅是在證明，市場和民主制度如何最大程度的發(fā)揮它們的優(yōu)勢，只是作者很巧妙地把市場和民主化成了“群體”這一可以用來論證的量化指標。
  　　
  　　《群體智慧：如何作出最聰明的決策》，詹姆斯?索羅維基 著；王寶泉 譯；中信出版社2010年10月出版。
  　　
  　　
  　　刊發(fā)于信息時報 有刪節(jié)
  　　
  　　
  　　
  　　
•   　　股票市場體現(xiàn)了群體智慧，每個人得到的信息不同，匯總起來就會變得無微不至，進而使得集體的判斷更切合實際。
•   　　就像上面有人講，翻譯成群體智慧會比較合適。
  　　副標題口氣比較大，世界是如何運作的。營銷手段吧。
  　　2008年發(fā)生很多事情，就看了一堆群體心理學(xué)相關(guān)的書，很是悲觀，:)
  　　看到這個書，心生好奇。
  　　
  　　網(wǎng)絡(luò)時代，蟻民作為整體的影響力有增長，所以維基百科，眾包，長尾理論，這些理論和實踐都有所見，也逐漸流行。
  　　不過，其實不能否定，集體無意識，以及群體智商的下降等等現(xiàn)象。
  　　
  　　也許一時一時吧。就像書中也提到這樣一句話：
  　　“如前所述，當群體不處于暴亂狀態(tài)或不為群體迷思所蒙蔽的時候，他們對于范圍廣泛的一系列問題都能做出圓滿的處理。”
  　　
  　　精英 vs. 群氓？總是一個可不斷討論的話題。
  　　
•   　　1. 群體決策的質(zhì)量在很多時候超過群體中的大多數(shù)個人的決策質(zhì)量，甚至超過“專家”的決策質(zhì)量。多種不同信息和觀點的對抗和互補是群體決策的優(yōu)勢。問題是如何很好地利用群體的智慧。
  　　
  　　2. 提高群體決策質(zhì)量的方法：
  　　1) 多樣性。提高個體的數(shù)量和類型；確保少數(shù)人的意見得到充分表達。
  　　2) 獨立性。確保個人不會輕易附和其他人的觀點。方法如：使決策結(jié)果與個人利益（廣義的利益）相關(guān)、同時（或在短時間內(nèi)）匿名投票。
  　　3) 分權(quán)/民主。確保個人的權(quán)利和地位。
  　　4) 匯集。匯集群體中個人的信息和智慧的方式。如投票。
  　　
  　　以上兩點是這本書的核心觀點，基本贊同。
  　　
  　　3. 難點：
  　　1) 當群體成員較多時，群體決策的效率問題。
  　　2) 如何平衡溝通與獨立性之間的矛盾。即如何使群體成員在參考別人意見的同時，又能夠保持自己的獨立性。
  　　3) 如何在匯集信息、觀點的同時又不匯集權(quán)力，即確保分權(quán)/民主。
  　　4) 企業(yè)中如何更好地調(diào)動和利用普通員工的群體智慧。
  　　這些難點在這本小書里沒有講清楚，估計也沒有一個簡單的答案，不過應(yīng)該是很值得思考的問題。
  　　
  　　4. 群體決策匯集的是個人的信息和智慧，而集權(quán)專制匯集的是權(quán)力。信息和智慧可以共享，不會因為分享的人多而減少；而權(quán)力是專屬的，政府/上級有了，民眾/下級就沒有。
  　　
  　　5. 對于政治領(lǐng)域的群體決策（民主），除了這本書里的那種理性分析之外，還有以下理由：
  　　1) 天賦人權(quán)。
  　　2) 歷史的反面教訓(xùn)。
  　　
  　　6. 覺得這本書翻譯得較差。大多數(shù)時候，我像在吃不干凈的飯，時不時就被沙子磕一下牙，沒有閱讀的流暢感。相當多的句子不知所云，而我不認為那是原文或我的理解力的問題。
•   　　不知道是翻譯的問題，還是作者的寫作方法比較學(xué)術(shù)。讀起來有點不流暢，不過里面的很多例子是非常好的，至于作者的結(jié)論總結(jié)之類基本沒怎么看
•   　　這本書的標準譯名應(yīng)該是《群體智慧（The Wisdom of Crowds）》，而不是出版商為了吸引眼球而設(shè)計的什么《百萬大決定》。作者通過不勝枚舉的諸多心理學(xué)、社會學(xué)實驗，試圖證明群體智慧在人類世界中的許多關(guān)鍵作用，以及所蘊含的巨大潛力。
  　　
  　　螞蟻是低等生物，但蟻群卻每每展現(xiàn)出非常驚人的集體智力。那么，作為高等動物的人類，其自組織構(gòu)造而成的群體智慧也往往發(fā)揮出非常巨大的作用。我的看法是，這種群體智慧其實并非生物學(xué)上的某種特殊構(gòu)造，而根本上是一種自下而上的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)所導(dǎo)致的必然結(jié)果。就好比人工智能領(lǐng)域的數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡單的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)就可以表現(xiàn)出極大的智慧潛力和高度的自適應(yīng)性。
  　　
  　　近年來互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)興起的Web2.0現(xiàn)象，其本質(zhì)也在于通過信息化的手段將群體的智慧進行聚合、集中、放大，并期望籍此產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟效應(yīng)。但遺憾的是，目前還未有產(chǎn)生特別有代表性的盈利模式?？梢娙祟惸壳皩θ后w智慧的理解和應(yīng)用還處于一個非常初級的階段。
  　　
  　　不過，本書的缺點在于僅僅提出了一些概念和案例，卻并未形成系統(tǒng)性的研究體系，更缺少一些技術(shù)層面的分析和推演。這可能是作者的專業(yè)局限，也是暢銷書的普遍局限。
•   觀點向左的書放在一起讀的確是很有意思的事情，我也正在看烏合之眾，準備把這本也找來讀一下。
•   簡單的對比兩本書，群體效應(yīng)可以簡單的理解為放大個體的某些特征：可能放大理性判斷能力，也可能放大情緒。所以，群體效應(yīng)只是一個自然的涌現(xiàn)或自組織現(xiàn)象；兩本書各自列舉了兩方面。正如樓主所說，我們要思考的是，如何被卷入瘋狂的群體性情緒中？如何防止這種群體情緒發(fā)生？如何發(fā)揮群體的智慧和創(chuàng)造力？
•   與失控和烏合之眾根本不是一個層面的書……
•   這個跟我的領(lǐng)域靠得有點近。所以我的決策非常受這個方向的影響 - 例如，挑child care，我更接受正規(guī)的daycare，基本排除family care和babysitter的方式；公校還是私校，我更傾向于公校 。
  　　
  　　還有你提到的獨立性，我更看重decision making unit的獨立性，也就是思維推理能力的獨立性。這樣群體在接收到一個異常信息源時，做出合理結(jié)論的可能性更大。
  　　
  　　還有群體判斷優(yōu)于精英判斷，除了你提到的問題的性質(zhì)外，其實還有一點，就是都是概率不是確定事件。所以走群體還是精英決策，也是賭個概率大的方案而已。
  最后一點，群體決策的可控性很差，就是有可能發(fā)生的結(jié)果是完全脫靶的，任何個體都預(yù)想不到的（精英判斷的可控性高很多）。
•   hmm? I thought I was talking about the same independence?
  and most things are probabilistic in nature, what the author claimed is not in absolute terms either.
  Basically, I don't know how to make use of the info....
•   其實獨立性和應(yīng)用，我們倆都是一個硬幣的兩面。因為你已經(jīng)占了一面，所以我說另一面，要不就沒必要re了，：）
  先說應(yīng)用，我理解你的應(yīng)用是如何增強自己的思維獨立性，是把自己放到了群體中來考慮（這個角度你可以看看the difference這本書，它是從分析個體思維結(jié)構(gòu)的角度來談群策論的）。我的應(yīng)用是面對一個問題，群策還是精英方案如何取舍？譬如說投資計劃，你更信任巴菲特還是fidelity的問題。
  這里有一個問題，什么時候群策優(yōu)于精英？作者給出了一定的條件（conditions），好像也是從heuristic或者社會學(xué)的角度論證的，沒有實際的理論推導(dǎo)？就算滿足作者給出的條件，如何計算群策優(yōu)于精英的概率也是個問題。
  關(guān)于你擔心的獨立性，我覺得你的隱含前提是保持單個個體的獨立性。如果從群策論的角度出發(fā)，我個人認為這個條件過于嚴格了，甚至超出了群策論的適用范圍。（當然這個點只是我個人的感覺，連論點都算不上，因為還沒找到solid的東西來支持）。
•   其實我可以接受的獨立是，信息進，結(jié)論出，至于這個個體和其他人之間怎么交互作用我都不管，只要這個結(jié)論是個體自己的自由意志得出的。
  也就是說不管搶購鹽還是捐款，我都可以自己決定自己的行為，不是被迫的；權(quán)威可以用信息影響，但不能直接把錢給扣了。
•   這么說來，群策和專家系統(tǒng)從定義的角度，就還沒有明確地區(qū)分開來。我快精粉咆哮了。
  難道一個是flat bell， the other slim bell?
•   O boy....now I know how the kids in my class hate me
  http://en.wikipedia.org/wiki/Central_limit_theorem
  Will add a plot to next semester's lecture....
•   不是lz沒說清楚啊，強烈表明一下立場。
  我上面說的跟書關(guān)系不大，是一些關(guān)于我自己的理想模型的思考，因為正好跟這本書有點沾邊，所以就在這里想了一下。
  我的思考基本發(fā)散到火星去了，要看書的直接忽略吧。
•   你更信任巴菲特還是fidelity的問題: Neither: this is 1 expert vs. a small group of expert. The whole stock market is the crowd.
  如何計算群策優(yōu)于精英的概率也是個問題: in cognition problem he used heuristics to prove the crowd ALWAYS outperforms most individuals.
  When the problem is reduced to the simplest form, this can be proved by CLT.
  But surely we don't live in a vacuum where individual estimates are truly independent.
  群策=flat bell curve
  their aggregate (here, the arithmetic average) = the slim bell
  small group of experts = another slim bell which can be centered around a different mean. Small variance, yes, but they could have a significant bias
•   專家系統(tǒng)能優(yōu)于精英，是不是存在一個隱含前提，就是專家系統(tǒng)的分布能接近crowd mean的分布。
  找專家的過程。能不能把專家看作自行操作了arithmetic average的個體？ 因為我認為，專家系統(tǒng)需要的不是保持bias，而是結(jié)構(gòu)上打破bias，從而實現(xiàn)專家的mean，趨近crowd mean的mean，從而更可能接近actual mean。
•   專家系統(tǒng)定義是？
  如果是某方向?qū)＜?，那不行?br /> 如果是各個不同方向的專家，那么潛水艇的例子Bayesian analysis to incorporate estimated probability from various domain experts 感覺會更靠譜
  不認為單獨的專家是已經(jīng)average過的個體。這個已經(jīng)證明過了？mutual fund managers( if we can call them experts) do not outperform the market.
•   Here by 專家系統(tǒng) I mean the network of experts, not expert system. Sorry for the confusion.
  　　
  　　"單獨的專家是已經(jīng)average過的個體" I don't think this point has been mathematially proved. Otherwise the network of experts should have been all over the place(like the old times of "neural network")
  　　
  　　But I feel it is the theorectical base for the phenomenon - sometimes crowds works better than elites. Let us say d_elite = abs( mean_elite - mean_actual). So d_expert < d_ crowd < d_elite (suppose they can find the right experts)
  　　
  　　How to realized d_expert<d_crowd? Let abs(d_expert - d_crowd mean) approaches 0.
  　　
  　　The example of mutual fund manager can only prove how hard/important to find the experts.
•   哎呀，完全看法不一樣。。。。
•   你怎么看呀？我這個都是個人觀點，還在試圖論證中。
•   我覺得我們對作者term的理解不一樣，所以好像說的都不是一件事情。
  就象"how to read a book"里面說的，讀書或者討論吧首先是定義術(shù)語(define terms)，大家對同一詞句，理解的含義可能完全不一樣。不先做定義，就很難討論出結(jié)果。
  作為統(tǒng)計人，unbiased sample，當然樣本大+independent & unbiased sampling就可以保證平均數(shù)更接近真實。But these are strong assumptions to make in socioeconomic settings.
  專家，只有當他們代表了unbiased sample才可能不出嚴重問題。記得NNT似乎證明過同方向?qū)＜沂潜舜酥ghighly correlated and similarly biased. 所以一般說，某方面專家能力并不高于"crowd wisdom" - 這里的定義我覺得就是隨機獨立大樣本的平均數(shù)，不做其他理解。
  專家的專，只限于在窄方向，超越某專項，就也偏差很大。而專家的自信遠高于常人，所以少量專家組成小組，特容易犯偏差嚴重還自信滿滿的錯誤。
  但是如果事實恰好可以用窄方向?qū)I(yè)知識完全解釋，那么專家因為專，所以做估計的偏差也相對小。
  我不理解如何運用，是因為我們常人生活里面沒有機會搞到這樣的樣本：
  1數(shù)量足夠
  2unbiased random sampling - 問的到的還不都是跟自己差不多的人么，大家都一樣Biased
  3聚合群眾意見 - 如果是象estimate weight of ox這樣的簡單問題，算術(shù)平均即可，那也無所謂。
  但是大部分問題，無法簡單判斷，又不能用Bayesian methods又不能meta analysis,我就不清楚如何聚合各個反方向的觀點了。
  作者提的解法也是simulate market strategy這樣相當復(fù)雜的機制，我想不太出來平時能怎么去用。
  至于群眾智慧失效的時候，眼下就有一個，搶鹽的。但是樂滋滋搶到的人必然不以為自己跟隨的是失效的智慧吧。。。。。。
•   群體智慧的例子正不斷涌現(xiàn)。
•   你的書評寫的很精彩，學(xué)習(xí)了！ 我記得余世維關(guān)于講日本人如何開會議，就是一次成功的群體智慧：日本人開會，先讓職位最低的人講，然后是職位中間的，然后才是高層。這樣保證了群體智慧的參與； 而中國的大多數(shù)會，是幾個“自認為聰明”的領(lǐng)導(dǎo)。如此看來，日本的發(fā)達是根植于其“群體智慧”。
•   喬布斯呢，典型的反例吧。團隊有項羽式的，有宋江式的，都有其缺陷也有其長處，就怕什么都不是。
•   當代傳媒在一定程度上左右著群體智商。
•   是啊 翻譯得太差了 也不知編輯是怎么把關(guān)的
•   謝謝你的書評，這本書我只閱讀了五十頁，然后大概翻了一下后面的內(nèi)容。但我從你的書評里，找到了這本書的核心思想，和此書的優(yōu)劣；這是不是就是在應(yīng)用“群體智慧”呢，呵呵
•   當然是，看別人的筆記就是在應(yīng)用群體的智慧，哈哈
•   翻譯的確很一般，甚至擅自改動了原著的章節(jié)。
•   《失控》中也提到了蟻族的群體智慧
•   這種群體智慧其實并非生物學(xué)上的某種特殊構(gòu)造，而根本上是一種自下而上的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)所導(dǎo)致的必然結(jié)果。就好比人工智能領(lǐng)域的數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡單的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)就可以表現(xiàn)出極大的智慧潛力和高度的自適應(yīng)性。+1
•   這種群體智慧其實并非生物學(xué)上的某種特殊構(gòu)造，而根本上是一種自下而上的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)所導(dǎo)致的必然結(jié)果。就好比人工智能領(lǐng)域的數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡單的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)就可以表現(xiàn)出極大的智慧潛力和高度的自適應(yīng)性。+2
•   我的看法是，這種群體智慧其實并非生物學(xué)上的某種特殊構(gòu)造，而根本上是一種自下而上的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)所導(dǎo)致的必然結(jié)果。就好比人工智能領(lǐng)域的數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡單的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)就可以表現(xiàn)出極大的智慧潛力和高度的自適應(yīng)性。 +2

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