PNAS：任务越复杂，越能凸显群体智慧

导语

群体的表现优于个体，这被称为群体智慧。9月7日，计算社会学家 Duncan Watts 团队发表于 PNAS 的一篇论文“任务复杂度调控群体协作”指出，当任务复杂时，群体解决问题的速度与最快的个体相当，效率会优于群体中最高效的个体；但在任务简单时却并非如此。文章精确量化了相互作用的群体的合作收益和过程损失，发现两者之间的权衡取决于群体的复杂性。

该研究对之前相互矛盾的研究，给出了整合且更具普遍性的描述。

管理学中的一个常见问题是，管理者是将任务分配给一个相互交流的团队，还是分配给相当数量的独立工作的个人？PNAS 的最新研究指出，对该问题的回答，取决于管理者关注的指标，以及问题的复杂度。

1. 群体的表现一定优于个体吗？

问题的复杂度，可通过问题中包含的部分的数量，以及这些部分的相互关系的多少、强度和类型来定义。解决复杂度更高的问题，意味着要解决的是一组相互之间有密切关联的子问题。因此问题的复杂度越高，解决问题所需的时间越长，解法的质量（得分）越低，解决问题的效率也越低。在该研究中，根据1200名受试者在多种复杂度问题上的表现，得到图1。 

图1. 随着任务复杂度提升，（A）解决问题的得分降低，（B）时长变长，（C）效率降低。

已有研究指出，群体并没有提升问题的解题质量，即群体的表现并不优于群体中最优的个体。该研究重现了这一发现，即除了很简单、复杂度很低的任务，群体的表现都不会优于群体中表现最好的那个人（图2A橙色和绿色条块）。可能原因是，群体交流让那些本来能给出最优解的个体，没有探索更多可能解的空间，而是停滞在局部最优中。

对于解决问题的速度，在问题简单时，群体的速度不会比群体中最快的人更快；随着问题复杂度的提升，群体解决问题的时长逐渐优于平均值；当问题复杂度极高时，群体解决问题的速度和群体中最快的个体不相上下，这被称为弱的群体智慧。（图2B红色和绿色条块） 

对于解决问题的效率，能看到类似的规律。问题不难时，群体表现极差；当问题极为复杂时，群体的效率显著高于群体中效率最高者。这被称为强的群体智慧。（图2C灰色和绿色条块）

 上述两点出现的原因可能是，当问题简单时，群体交流多半和任务无关，因此效率不高、耗时更长；但当问题复杂度很高时，通过将问题拆解，可以让每个人专门解决一部分，从而提升问题的解决效率。

图2. 随着任务复杂度提升，群体和个体在解决问题的（A）得分、（B）耗时及（C）效率的对比。图中五种颜色的条块依次表示：随机个体、最高得分个体、耗时最少的个体、效率最高的个体，以及相互作用的群体。

2. 群体智慧何时显现？

具体来看，不论任务的复杂度如何，群体都比最优个体产生了更多的解答，且在任务复杂度最高时差异最显著（图3A）；对于每分钟产生的解（效率），任务越复杂，群体智慧带来的增益越大（图3B）；图3C说明，不论任务复杂度如何，群体的探索半径都比群体中最优的个体要大；但群体给出解答的质量都没有超越群体中最优的成员（图3D）。

图3. 随着任务复杂度提升，群体（A）产生的解的数量更多、（B）效率更高、（C）探索半径更大，但（D）给出的最好解答并没有优于得分最高的个体。

对图3D描述的现象，一个可能的解释是，得分最高的个体对问题能构造出更好的表征（低维近似值） ，这使得他们能够离线评估解决方案，而无需通过实验进行测试。如果这种解释是对的，团队可以通过分配一个团队领导或者对求解过程进行干预（该研究中的团队没有领导者及过程管理），使得在问题质量方面同样呈现强的群体智慧。

3. 对管理者的启示

回到开篇的问题，管理者应该将任务分配给团队还是个人呢？

通过研究我们看到，如果想要在最短时间内找到一个可行方案，建议是当问题复杂时交给小组去解决，当问题简单时则由独立的个体来完成。 

而且因为团队提交的方案通常不是最优，这说明记录团队中最好的解决方案非常重要，可以方便随后在此基础上进行迭代改进，提升团队的方案质量。

此外，对比团队和个体在问题解决不同阶段的耗时可以发现，虽然团队在得到初步解决方案、最优方案上耗时比较短，但团队需要花费比个体更多的时间来决定一项任务是否已经完成，也就是说，要更多时间达成共识 。这意味着，指派一个有能力单方面做出决定的团队领导者，可以加速达成共识，提高团队绩效。 

该研究全面而系统化地分析了群体智慧和任务复杂度之间的关系，指出了群体智慧为何在某些条件下可能不成立；而进一步的研究可在现实而非实验室环境，使用数量更多且文化背景更多元的受试者，进一步探讨群体智慧和任务复杂度的关系。