社会网络结构多样性和集体决策:进化的视角,基于主体模拟

文摘

集体,尤其是关于管理决策在组织中是至关重要的。使用一个进化理论的集体决策方法,以代理人为基础的模拟进行了研究如何影响人类的集体决策代理人的多样性在讨论问题的理解和/或行为,以及他们的社会网络结构。仿真结果表明团体一致的问题理解往往会产生更高的效用值的思想并显示更好的决策融合,但前提是没有集体组级别的偏见问题的理解。仿真结果也表明selection-oriented之间的平衡(即的重要性。、剥削)和基于变更(即。,explorative) behaviors in discussion to achieve quality final decisions. Expanding the group size and introducing nontrivial social network structure generally improved the quality of ideas at the cost of decision convergence. Simulations with different social network topologies revealed collective decision making on small-world networks with high local clustering tended to achieve highest decision quality more often than on random or scale-free networks. Implications of this evolutionary theory and simulation approach for future managerial research on collective, group, and multilevel decision making are discussed.

1。介绍

集体决策中发挥着越来越重要的作用在社会和组织中今天1- - - - - -6]。在高科技行业,例如,数量的工程师参与设计的一个产品可达数百甚至数千由于增加了产品的复杂性远远超出每个工程师的能力,几乎不可避免地导致次优的结果(7- - - - - -9]。另一个例子是在线集体决策在大规模匿名参与者通过大规模计算机的通信网络,包括集体网站/产品评级和共同知识库形成(10,11]。在这些和相关的情况下,参与者和他们的社会或组织结构可能会影响决策过程的最终结果。过程的复杂性更明显当参与者异构和嵌入在一个权力和微分拓扑网络非均匀分布,在大多数组织和社会系统(3]。人类集体决策的动态等情况知之甚少,这样给社会带来重大挑战和组织科学。

这些挑战存在于领导的证据,心理学,和组织行为/管理学科集体动力学,用实验和应用研究,通常强调线性具体之间的统计关系,狭义的团队或个体层面的变量(2,12- - - - - -14]。传统的研究很少考虑非线性动力学过程,发生在一个高维问题空间和/或重要的社会结构相互作用发生在一个网络化的组织结构。雅培(15)强调了这个问题在社会科学通过讨论“一般线性现实”,主流社会科学的理论和方法将线性模型作为社会制度的实际表示。

最近的研究的例子不一定遵循“一般线性现实”模型固有的复杂性在社会系统中发现复杂系统研究社区,地方社会过程研究了使用一个数学/计算机建模方法(3,4,8,17- - - - - -25]。因为强调紧急系统引起的非线性动力学行为的大量的部分之间的交互(普遍现象还发现在物理等领域,生物学,社会学、心理学、经济学、工程和计算机科学),复杂系统建模的进步可能适用于组织研究中获益26,27]。然而,许多这样的复杂系统模型开发的非人类物理学和生物学等内容,因此他们的模型通常假设过于简单捕获人类集体决策的复杂性。

本研究的目的是揭示我们如何可以提高性能的团体和其他实体参与人类集体决策通过扩大社会系统的计算模型复杂的问题域,通过应用他们预测个人和集体对决策变量的影响性能。集体决策意味着更大的集群的互相依赖基于共同的期望或层次结构。集体可以复杂的结构,包括个人、团体、甚至更大的社交网络(4,28- - - - - -30.]。我们寻求提高我们理解集体决策过程的动态特性(31日]和多样性的影响和社会连接问题相关决策的参与群成员。我们的独特的贡献包括采用进化的观点理解决策(16),使一个简单的、机械的解释许多实证研究团体组成的影响对组织性能和动力学。考虑具体的类内水平问题决策的合作过程也可能提供清晰的关于组织成分对性能的影响。

我们首先探讨进化理论可以解决复杂的变化随着时间的推移,通过提供一个解释框架,集体决策过程,然后讨论如何指定目标层次的分析可以通知适当的解释和决策在动态环境下的局限性。最后,计算基于代理模型(19,20.,25)与进化的关注集体决策团体和社交网络的开发和测试,与理解的多样性问题,行为模式和社会网络结构操纵实验变量。这种方法类似于科和同事的32)建议用于捕获的多级动态出现通过开发一个基于代理的概念基础和集成建模理论测试过程的一部分。

具体来说,本研究适应四个建议从梅尔et al。33推进我们的集体决策的理论理解复杂的社会系统:考虑时间的影响,通过构建一个动态仿真模型;情况在不断变化的研究定位互动代理商在一个不断变化的社会环境;结合非线性概念利用进化理论认为,自然是非线性复杂问题空间的探索;和设计多级研究中考虑和差异以及复杂的社会网络拓扑。这些指导方针为调查提供一个起点集体决策的复杂性进化和多级网络框架。之前组织动力学建模研究可能考虑时间和情况在不断变化的影响;然而,几乎没有包括特定的进化和多层次、网络的概念。

2。背景

2.1。进化理论和集体决策

进化理论描述了自适应变化的人口主要由结合机制变化和选择的34,35]。这两种机制的角色类似于“探索”和“剥削”在组织学习文学36- - - - - -38]。在生物进化、变异是造成主要由内部遗传机制(例如,突变和重组)和具有探索性的作用,可能会导致一种新的生命形式的可能性,但它通常降低了人口的竞争力。相比之下,选择是主要是由外部环境造成的(例如,自然和性选择)和具有剥削作用增强了成功的存在实体(基因、个人或组)和消除不成功的,减少的可能性,潜在的改善人口的整体竞争力。保持一种动态平衡的两种机制是一个成功的进化适应的关键(39]。

我们建议人类决策过程在一个集体(比如一群或一个组织)也可能是透过类似的镜头,把视角从个别成员的个人属性(一个更传统的心理和决策方法)动态变化的思想在集体讨论,人口的潜在思想演变通过重复性的操作,比如复制、重组、突变,和选择思想,由参与人类个体成员作为环境的想法(16]。表1提供一个概要说明进化框架提出的一些关键的进化理论的概念是如何与人类决策过程的组件。我们采用了这个方法,因为进化理论提供了一个强大的理论框架,可以很容易地解决复杂变化的系统随着时间的推移在非常高维问题空间,而它的解释机制(遗传、变异和选择)理论上是十分方便(35]。此外,通过将从个人观点的想法,一个模型可以从常用的中解放出来,但有些人为假设每个人总是记住他/她的决定。相反,各种思想开发的参与者共同反映在内部和之间的人口,也不同于单个认知/行为模式可以很容易地应用同时作为一组多个进化算子作用于相同的,人口分享想法。将观点从个人也优先在文件文献[40,41]。

2.2。进化的运营商和集体决策过程

各种人类行为的讨论和决策过程可能映射到几个进化算子([16,42];也见下表1)。例如,宣传特定概念的讨论可以被认为是复制一个想法,一种积极的选择,一个想法的流行中增加的人口思想。另一个例子是批评一个主意。给一个关键评论一个想法可以被认为是一种消极的,减去的选择,从而减少人口中的批评观点的流行观点。这些积极的和消极的形式的选择缩小决定可能性基于公用事业(“适应性”)的想法被参与者。其他人类行为可以被理解为更多的基于变更的进化算子。例如,问“如果”类型的随机问题对应随机点突变进化,这使得随机小改变已有的想法。然而,这种突变可能发生在一个非随机,更复杂的方式在人类决策。人类可以精神探索不同的可能性,评估不同的“假设”场景,然后分享最高的想法认为效用。这可以被认为是一个聪明,或爬山,点突变(7在进化框架(不存在的生物进化)。最后,创建一个新的想法跨越多个现有的想法可以被认为是一个复合的基因组进化框架。这些基于变更的进化算子促进探索各种可能性,潜在成本的实用程序(健身)的想法。

总结如表1集体决策,我们定义作为一个进化的生态思想。个人参与集体决策过程有种群进化的想法通过不断进化算子的应用,如复制、重组、突变、选择、和移民的想法。这个定义自然可以扩展到一个社交网络设置(16),人类之间的社会关系是思想迁移路径。因此,似乎有一个直观的之间的平行进化框架和集体决策过程。将进化理论应用于集体决策似乎符合迈耶的精神等。33)建议关于改进研究技术,以更好地反映的情况在不断变化和非线性概念进化框架内。

2.3。水平的分析和演化

进化生物学家威尔逊和威尔逊[43)重申适应之间的联系和一个特定的方面分析水平的多层次的选择理论的历史回顾。进化的观点来看,在多级选择挑战研究者评估之间的平衡水平的选择,特别是在类内选择反对群体间的选择。这个更深层次的视图的多级演化过程可以应用到组织研究[44]。研究在组织行为水平的分析28,45,46和团体协作流程47- - - - - -50)强调了明确的重要性和价值观看群体的异质性和/或同质性和/或集体。这种同质性和异质性的角度可以被视为一种within-level检查,利益仍然是集团的实体,但至少可以有两个有效的观点在集体层面:同质性或整个团体(进化理论是指一个群体间的焦点)和异质性或组部件(进化论所谓类内聚焦)(28,29日,44,45]。注意,在这两种观点,我们认为组织的集体决策背景个人参与者合作朝着一个共同的目标,其中有一个依赖项,因此,异质性或组的部分观点是完全不同于研究仅收集不同的个人,没有形成一个合作小组。

不同视角的概念在一个实体可以提供更具体的见解关于组织流程,在感兴趣的现象可能更相关的关于他们的会员组织均匀,但在特征区别于其他组织。在这种整体的情况下,所有成员在一组具有相同的(或至少是非常相似的)特点,而下一组第一组所有成员拥有一些其他特性,也许没有。可以采取另一种观点涉及大量的特色礼物,组的成员会拥有相同的特点,而下一组的成员也会具有相同的特点,但所有成员会更多的特点,或所有成员会少的特点。

从对比的角度来看,现象时可能更相关的利益群体是异构的关于他们的会员。在这种情况下,一组内成员会不同程度的特点,第二组也会不同程度的特点,同样适用于所有群体。

2.4。决策水平的研究和分析

先例已经建立了一个广泛适用的建模方法在解决网络的发展架构48]。本研究考虑启用一个通用的解决问题的环境和评估出现规律性的连接器内环境的问题。此外,Chang和哈林顿的研究与建模两个同质的代理(47)和异构代理(48感兴趣的是我们的工作。具体来说,我们使用群体的同质性和异质性意味着检查水平的分析相关问题集体和/或组的过程。

虽然常和哈林顿的47,48]更多级代理之间的关系进行建模(个人)和更大的环境中,我们关心的是检查会,集体,或者协作的决策过程,个体不会考虑之外的。我们考试的一个独特的within-level进化过程,采用类内和群体间的角度,是一种新型的协同决策并提出集体环境的理解。

我们研究的一个关键的区别是,我们感兴趣的研究过程中发生的一种组随着时间的推移,不一定是过程中的特定变量。Dansereau、Yammarino Kholes [51)强调了这种研究的本质在一个实体和实体的变化的不同看法而不是特定变量随时间的变化。因为我们感兴趣的类型过程发生在团体在决策过程中,我们同意Dansereau和他的同事们51)的变量描述水平可能会改变或保持稳定,但感兴趣的水平是相同的(在我们的例子中,感兴趣的水平仍然是集团)。

相关多元化和/或同质性和异质性的组织和信息共享5,52- - - - - -54)提供了一个附加层的决策过程需要考虑。Nijstad和kap55)指出,偏好的同质性导致缺乏分享独特的信息在一个组,而偏好多样性防止过早的共识和促进公正的讨论的偏好。Lightle Kagel,柜(56)暗示个体异质性信息召回可能发挥作用在未能确定隐藏档案中的组。同样,van ginke和van Knippenberg [49]发现团体在决策任务中表现得更好当任务表示强调信息细化和该组织承认,他们共享任务的视图表示。这些发现强化了群体倾向于找到共同点和达成共识,但强调理解的重要性,作为一个群体,代表的任务。这种共识可能是组织成功的关键和适应,因此,我们包括的指标如何小组成员共享一个视图的问题。

虽然在研究决定继续进步,继续关注个体层面的许多方面与决策者有关,比如如何采用实际行为规则(57]或识别性能主持人函数,在模拟环境中可能影响个人行为(58]。而多层次的影响存在于最近决定研究[49,55,59),专注于有限的类内水平方面决策过程。此外,Maldonato [57]指出可能没有把决策过程的最好方法。因此,可能会有一些好处的发展初步模型探索会员相似和差异的影响从进化和水平组的决策过程的分析视角。这样一个模型的进步发展的理解集体决策,它是建立在之前的关键决策研究[48,55,60,61年),包含提供的建议改善组织研究梅尔et al。33富勒,逐步增加了复杂性的理解现象表示在先前的集体决策模型。

2.5。集体决策建模的动态

建筑从上面的概念、计算模型的应用动态过程,如集体决策可以使组织研究人员更适当地代表一个集体的潜在的非线性过程。例如,跨学科的交流可能已经通知最近的组织研究,包括几个动态模型提出了集体决策在社交网络,由许多相互作用的个人(7,62年]。这些模型,主要是理论物理模型开发的延伸,提供一种新颖的、有前途的研究方向组织动力学和集体决策。限制的研究和更具体的能力模型的复杂的社会系统,然而,只有简单的问题空间的考虑,通常由二进制或连续数字0和1之间的选择。

日益复杂的非线性建模问题空间(7,63年,64年)考虑相互依赖的网络的一个复杂问题的多个方面。然而,这项研究不是一个集体,建模的重要的社会背景。这并不奇怪,因为出现问题集体决策模型,他们通常认为每个个体经纪人或让他/她自己的决定。这些假设后,集体决策的动态表示为一个传播的过程,互动,和修改的个人决策。这是一个过于简单化的假设与实际认知过程和行为的个人和集体65年,66年]。个人经常记住多个想法,可能期间保持犹豫不决或者甚至在一个共同的决定。集体决策形式不仅通过个人决策的交互作用也更加活跃,不完整的动态交流思想和心理模型正在开发的每一个人(3]。这样在个体心理和行为的复杂性已经开始被包括在计算模型(出口的。,(61年,67年),应考虑在更大程度上为了研究人类集体决策的复杂性。

3所示。方法

视图的上下文计算模型的社会和组织科学审查前一节中,我们曾提出了一个原型基于代理模型,应用进化框架上面介绍了模型在一小型集体决策过程,人脉广泛的社会网络结构(16]。这个模型被用来进行特定within-level分析如何同质或异质影响参与者的目标和决策效用函数动力学和他们的集体决策的最终结果,和这个模型的预测也证实了人类主体实验(16]。这个模型还相当有限,因为集体的规模仍然很小,代理的进化行为,而非系统设计,特别的方式,以及社会网络结构的影响没有考虑。从这个意义上说,这是不够发达,提供足够的关键研究问题的答案在多样性和网络结构的集体在前一节中讨论。

在本文中,我们提出一个新的基于代理模型可以直接解决这些关键研究问题通过实现系统控制代理人的行为selection-oriented和基于变更的运营商之间的平衡,加上大得多,重要的社会网络结构的代理在本地交换意见。在我们的模型中,代理协同工作在一个抽象效用最大化的任务,没有显性知识的整个结构的实用函数。组织内的代理可能有相似的效用函数,但在组织可能存在不同的效用函数。这样一个齐次状态可以代表一个“整体”看来,在每个特定组的所有成员共享一个强烈程度的相似性与他们组织的独特效用函数。相反,代理人可能有不同的效用函数。这样一个异构条件可以表示“组”视图中,独特的和/或不同的效用函数在每组获胜,但是在组织,这种模式并不是唯一的,组后组展品同样类型的独特性其成员之一。

我们相信,我们的社会动力学研究方法可以将社会科学从一个过于简单化的观点,探讨非线性变化在组织研究33]。此外,研究一个新的理论框架是一致的计算模型的发展,作为-阿德纳et al。68年)认识到仿真通常是一种理论建设。

3.1。模型的假设

3.1.1。组或社交网络

我们的模型假设N代理连接到一个有限数量的其他代理通过链接交换想法。每个代理可以记住或持有多个想法主意。可能存在多个副本的一个想法,代表一种相对受欢迎程度这一想法的代理。每个代理初始化与少量的随机生成的想法主意的一个模拟世界中。代理开始执行的一组操作的人口思想在他们脑海中反复进行固定数量的迭代。代理采取行动的顺序是随机的,但它是保证每一个代理每迭代一个采取行动。这个循环格式中常用的想法分享阶段和决策技术,如名义群体技术和各种头脑风暴活动69年,70年]。因此,执行的操作的数量在一个模拟的产品数量的代理N和迭代次数T。

而其他群体决策研究建模层次团队在决策模型(出口的。,(67年]),我们不假设关于预定的领导和/或能力在团队中作为self-led和分享一些团队在组织领导的责任(66年]。我们研究的潜在影响不同组内成员(即。,no assumption of identical abilities or uniform connectivities in general) on the potential pool of ideas. Since no single person is powerful enough to eliminate an idea from the group (i.e., shared leadership), we assumed that actions were performed on single copies of an idea, not the equivalence set of all idea replicates (described in detail below).

3.1.2。效用函数

使用效用函数在集体决策研究是一种自然产物的早期研究曹国雄et al。71年)注意团队决策理论可以被认为是一种适应性的个体决策模型和决策的选择可以沿着单变量连续变化。这个视图提供了一个多层次(如集团零部件和集团整体)视角和允许适应个人效用函数在集体决策过程。这两个因素都可以代表和/或被计算机模型(由集体决定。,(67年])。因此,效用函数的使用有助于这个模型的发展。

我们使用一个类似的模型设置问题空间和效用函数提出的狭山和迪翁16]。空间被定义为一个问题米维二进制空间,其中有2^米可能的想法。模拟,每个可能的想法有一个固有的实用价值真正的效用函数U_T。没有一个代理可以直接访问真正的效用函数。相反,个体感知的想法效用值根据他们自己的个人效用函数U_j通过添加噪声的构造主效用函数U_米。主效用函数U_米可能是也可能不是一样的吗U_T根据组级别的偏见(下面解释)的可能性。这种初始化反映了概念,今天的组织问题过于复杂单个解决(即。,真正的utility value not available to any of group members), and therefore groups or collectives are assembled to solve problems and make decisions [7,66年]。理想情况下,集体函数通过将独特的信息(即成员。,在d我v我dual utility functions) together in such a way as to produce ideas that exceed an individual’s idea development capability [2]。

效用值被分配到每一个点(想法)问题空间如下:首先,n随机的长字符串(0和1)年代=(我= 1…n)生成代表思想,每个v_我由代表一个想法米位。其中一个想法分配产生最大效用值,1,和另一个被分配的最小效用值,0。每个剩余的n- 2的想法被分配一个随机的抽样数量从一个统一的概率分布在0和1之间。这种方法保证整个范围的效用值总是从0到1,这使得它更容易比较不同的仿真结果。在这个范围内的详细形状分布变化不同的模拟运行。

其他可能的想法的效用值不包括在代表概念集年代是由插值。具体地说,一个想法的实用价值v没有出现在年代计算的加权平均效用值代表的想法如下: 在哪里 在的问题是,U_T(v_我)是代表想法的效用v_我在年代,D(v_我,v)之间的汉明距离v_我和v。之间的汉明距离是衡量不同两个字符串,它反映了两个字符串的不同的比特数(72年]。真正的效用函数U_T(v从(获得)1)有一个合理的“光滑”结构(即一个高维的问题空间。,类似的想法往往有相似的效用值,一般来说)。这样一个光滑的结构问题空间智能决策必须比愚蠢随机试验和错误。

注意,上述实用景观施工方法与考夫曼的不同n - k健身景观常用于管理科学(73年- - - - - -75年]。我们选择这种方法是因为我们的方法更容易和更直观的介绍组级别的偏见,即。,差异真正和掌握实用函数。

组级别偏见通过添加随机扰动模拟当主效用函数U_米是由真正的效用函数U_T使用类似的算法作为受雇于峡山,迪翁(16]。具体来说,偏见参数β,每一位代表思想年代翻转概率是0.25吗β每一点,和一个范围内的随机数β,β)被添加到每个代表的实用价值的想法。然后重整其效用值范围 。主效用函数U_米从这些摄动生成代表思想使用(1)。在这种背景下,β= 0创建一个条件与完美的理解问题(U_米=U_T)作为一个集体,而更大的值β代表问题的缺乏了解。

此外,每个代理将无意识地有不同的个人效用函数,U_j(v)(j= 1…N),这是通过添加随机噪声生成到主效用函数U_米这 对所有 ,在哪里的参数决定了效用函数的变化之间的代理。ξ= 0代表一个完美均匀的集体,每个代理都有完全相同的效用函数(U_我(v)=U_j(v)为所有我和j),而更大的值ξ代表了异构集体做出不同的代理商有不同的个人效用函数。图1显示了一个示例的个人效用函数与主效用函数。误解由个人的问题是明显的摄动的个人效用函数(灰色点)维护的一些结构主效用函数(黑点),但它们并不是完全相同的。作为有限理性的演员,代理商不知道可用的全套方案,代理也不能完全指定潜在的因果联系(动作电位的结果76年]。因此代理在我们的模型中没有意识到整个结构自己的个人效用函数。他们不能告诉什么想法会产生全球最大/最小效用值,尽管他们可以检索的效用值函数当一个特定的想法,这是一种常见的假设在复杂的全局优化问题(77年]。

我们认识到,没有组级别的同质组偏差不大可能在实际组织和集体所有。在现实中,减少组级别的偏见会通过不同的角度,技术,和经验(即。多样性)。不同多样性在任意数量的维度(如种族、性别、功能背景、教育、年龄)在团队研究在文献(出口的。,(78年- - - - - -80年]),研究相关集团的表现褒贬不一,关于多样性团队的利益。虽然一些多样性被认为产生更有效率,功能性冲突而不是徒劳的,关系冲突(81年),一个荟萃分析冲突(82年强调,这些各种形式的冲突都是负相关的组织性能。因此,组级别的偏见是包含在我们的模型来评估与同质性群体内部相关的潜在问题。

3.1.3。进化的运营商

我们的模型使用代理行为反映选择或类似物的变化决策行为:复制、随机的点突变,智能点突变、重组,减去选择。而这五个运营商反映常见形式的行动在进化过程中(除了智能点突变,不存在真正的生物进化),他们还结合行动通常存在于头脑风暴和规范性决策概念生成阶段,目标是建立新的想法从单独生成的建议69年(即。,米utations and recombination) and idea evaluation phases where culling or supporting ideas (i.e., replication and/or subtraction) lead to final group idea selection and decision. Among those evolutionary operators, replication and subtractive selection use a preferential random search algorithm [83年),一个代理随机样本r_p想法主意人口的主意,然后代理选择最好的(或坏的)想法中取样的复制(或减去选择)。注意,这个模型中使用的进化算子的设计不同于那些用于模型(早些时候16),为了使变异和选择机制更清晰地分离。他们也在扩展,其结果不仅影响代理的想法人口还有那些地方邻国的社交网络,代表通过社会关系交换思想。换句话说,其他代理可以“听”焦剂的意见和更新自己的想法人口根据它。

的五个进化的运营商,复制和减去选择selection-oriented运营商,驱动开发的讨论和决策过程。其他三个过程(随机/智能点突变和重组)是基于变更的运营商,增加多样性和进一步探索问题空间。系统地控制和扫描之间的平衡两个进化的“力量”(选择/剥削和变异/探索),我们引入了一个全球性的参数p,决定了代理的行为趋势。具体来说,每个代理选择一个剥削与概率算子p的探测的操作符(或1 -概率p;见表2)。设置p= 1使代理完全selection-oriented,p= 0使他们充分探索。

3.1.4。仿真设置

表2总结了参数值用于我们的计算机模拟。大多数这些值被从早些时候的工作(16),并选择典型的集体决策是合理的针对设置。我们测试了几个变化的参数设置和确认结果没有显著不同于下面的报道。

有几个我们三组不同的实验参数计算下面的实验。第一组计算实验操纵β、组级别的偏见ξ,类内噪音。这两个参数变化来表示不同程度的准确性和一致性的个人效用函数在一个组。第二组计算实验不同p,参数决定selection-oriented之间的平衡和基于变更的运营商代理商的行为。第三组计算实验不同的大小和拓扑结构,通过以指数方式增长的数量的代理N= 5,一小群的大小是决策团队的最优范围内(2,12),N= 640,这形成了一个重要的社交网络。在所有情况下,平均节点度(即。,average number of connections attached to a node) was always kept to four, which is a typical number of people one could have meaningful conversations with simultaneously. This assumption made theN= 5例完全连接网络,而网络变得越来越稀疏N增加了。为每一个特定的值N三种不同的网络拓扑进行了测试:随机(RD),小世界(SW) [84年),而无标度(SF) [85年]。对小世界网络链路重连概率是设置为10%,实现了小世界属性(84年]相对小型的网络就像那些用于这项研究。这些拓扑变化不会导致任何有效的差异较小N,但作为N增加,影响网络拓扑和动态的想法进化开始分化。

3.1.5。集团业绩的指标

一组可能是一个多维结构体的性能,测试不同的作者有不同的维度的组的适应(出口的。,(86年,87年])。为了集体决策在组织设置、收敛的能力决定是至关重要的,作为一个群体,不能产生一个决定可能失败的任务。同时,融合在一个贫穷的决定可能同样有害的一群,因为错误可能是昂贵的。这样,看起来,最低限度的考虑需要融合和决策质量评估小组的性能。根据日益复杂的组织环境,团体和组织还需要收敛迅速决策和确保这些决策有很高的功效相关的解决发现的问题。

因此,我们使用了两种不同的性能指标提出的最初狭山和迪翁16]:一个是真正的实用价值模式的想法(最支持的想法)在最后的人口思想来自所有代理的思想,来衡量集体决策的整体质量。这个被选为最有可能是最支持的想法代表了组织的首选的主意,一旦选择,这个支持的想法将被测试在实际解决问题。

剩下的其他性能指标的多样性的想法最后收集的人口思想的所有代理的思想,来衡量群体收敛的失败。这个测量是基于经典的香农信息熵的定义(88年), 在哪里米代表了许多不同类型的人口和想法在最后的想法p(x_我)的数量的比率我th类型的想法最终想法人口的总大小。的理论最大H将米,它发生在所有的2^米可能也同样代表着截然不同的想法。H人口减少的想法变得更加均匀,达到理论最低0时只有实例的人口是由相同的想法(这永远不会发生在模拟)。重新调节这个量的范围在0和1之间,我们使用(米- - - - - -H)/米作为一个测量最终收敛的集体决定。

4所示。结果

在本节中,我们描述我们的仿真结果在三个部分:类内噪声的影响和组级别偏见(问题理解的多样性),selection-oriented平衡的影响和基于变更的行为(行为)的多样性,和集团规模和社会网络拓扑结构的影响。第一部分直接地址知识/观点的多样性和多层次问题集体决策。第二部分说明了行为的多样性的影响组织的集体决策的性能。最后,第三部分我们理解扩展到大规模、网络化的组织设置。

4.1。第1部分:类内噪声和组级别的偏见的影响

我们首先做了一个计算实验研究(a)会增加噪声的影响,ξ,即,heterogeneity of individual utility functions within a group, and (b) group-level bias,β,即,d我年代crepancy of the master utility function from the true utility function at a group level, on the overall group performance. For this initial computational experiment, the group was made of five agents with fully connected social network structure (i.e., everyone could talk to everyone else; a small group setting). We assumed that the agents were balanced in terms of their tendency between selection-oriented and variation-oriented behaviors in the discussion (i.e.,p= 1/2)。

图2总结了模拟的结果与类内噪音ξ和组级别偏见β系统的变化。每个两个性能指标(即。,level of convergence and utility of most supported idea, as described above) is visualized in a separate 3D surface plot. We found that the level of convergence was affected significantly by the within-group noise, while it was not affected at all by the group-level bias. On the other hand, the true utility of collective decisions degraded significantly when either the within-group noise or the group-level bias (or both) was increased. The true utility achieved by the most heterogeneous groups (ξ~ 1.0)或最偏向组(β~ 1.0)下降到0.5,可以实现通过随机生成创意。这意味着没有实现净改进在这些组织的讨论。

4.2。第2部分:平衡Selection-Oriented和基于变更行为的影响

上面的计算实验假设代理人的行为selection-oriented和基于变更的运营商之间的平衡。我们因此跑另一个计算实验调查selection-oriented平衡的影响,通过系统的不同参数基于变更的行为p。更大的值p表示与selection-oriented的行为(即组。,宣传和批评),而较小的值p(即代表团体,更多基于变更的行为。突变和重组)。组级别的偏见,β,也是另一个实验参数的不同而不同,而类内噪音,ξ对这次试验是固定的,至0.2。组的大小和他们的网络拓扑结构相同的计算实验。

图3显示第二个计算实验结果的摘要比较组表演与不同组的行为,绘制两个性能指标在不同的3 d图,用于图2(注意,其中一个轴是现在p,而不是ξ)。收敛行为平衡水平的影响是直接的,更大p(更selection-oriented行为)倾向于促进融合。的影响p在集体决策的工具,然而,并非如此简单。而纯粹的基于变更的行为(p~ 0.0)没有帮助提高决策质量,也没有纯粹的selection-oriented行为(p~ 1.0)。有一个范围的最优平衡(p= 0.7 ~ 0.9),集团取得了最高的决策质量。同时,组级别的偏见的影响类似,如图2,所以集体决策的效用会显著降低如果有组级别的偏见。

4.3。第3部分:集团规模和社会网络拓扑结构的影响

上面的第一个两个计算实验假设小,完全连接的网络代理。而产生的结果对集体决策有用的影响在小组环境中,他们并不足以产生洞察更一般的集体决策动力学在更大的重要的社会环境,如在一个复杂的组织或社会媒体。因此我们进行计算实验,第三组的大小以指数的方式从5提高到640。对于每一个组织/网络的大小,每个代理的平均连接数(即。,“degree” in network science terminology) was always kept to four, which was the same value as in the first two experiments above. The following values were used for other parameters:β= 0.0,ξ= 0.2,p= 0.5。

在这个计算实验,大组不再被认为是一个典型的“集团”,而是他们形成了一个更复杂的社会/组织网络,更象征“集体”的组织。为每个网络规模,我们使用以下三个社交网络拓扑。一个新的网络拓扑是为每个独立的模拟运行生成:(我)随机网络(RD):一个随机网络是一个网络连接是随机分配,可以用作一个随机控制条件。对于我们的计算实验,共有2N随机选择对代理商之间建立了联系。(2)小世界网络(SW) [84年):小世界网络是一个本地集群(伪)常规网络,与少量的全球链接引入显著减少网络的有效直径(即。“小世界效应”)。小世界网络可能被视为一个空间扩展网络的大多是本地连接但一些全球连接。我们的计算实验,N代理第一次被安排在一个圈,每个代理连接到最近的第二最近的邻国,这样将对所有四个程度。10%的链接被随机选择和每个链接的来源或目的地关联的是一个随机选择的代理。(3)无尺度网络(旧金山)85年]:一个无标度网络是一个网络节点度的分布显示了一个幂律分布。它代表了一种异构网络由大量的连接节点和一些严重不良连接”中心。“许多现实世界的网络,包括生物、工程、和社交网络,被证明是无标度(89年]。虽然这种网络显示一个小有效直径和小世界网络一样,他们可能没有高本地集群。对我们的实验中,一个众所周知的优惠附件算法(85年),从一个完全连接网络的五个代理,然后逐步增加代理通过连接两个链接两个现有代理商选择基于他们的优先度,直到网络规模N。

图4显示的影响大小和网络的拓扑结构决定的结果。组(或网络)变得越大,越难达到收敛。显然没有实质性区别的三种拓扑结构对收敛的影响水平。另一方面,越来越多的集团规模的效用有积极影响集团内部最支持的想法或社交网络。

一个特别有趣的现象如图4之间的区别是在集体决策的效用小世界网络和其他两个网络的大吗N(N> 100)。图5为这一发现提供了一个更详细的视图,显示分布的公用事业最支持的观点为500个独立的模拟运行N在这三个条件下= 640。在每个条件,代理商能够找到最好的实用程序1.0的大部分时间,但小世界网络促进这样的最优决策最频繁。的Mann-WhitneyU测试发现小世界和随机统计上显著差异(p< 0.003)以及小世界和无标度(p< 10⁻⁶)网络,而随机和无尺度(没有明显区别p= 0.107)网络。小世界网络的关键区别性特征,在随机的或不存在无标度网络的本地集群。

5。讨论

在这项研究中,我们开发了一个基于主体的模型和应用进化算子的说明如何个人、团体和集体可能通过决策过程基于生态的思想在一个社交网络的栖息地。我们还考虑了各种成分的小组成员从异质性和同质性检验的影响组织行为的动态决策过程。这些探索走向一个更实际的观点的集体决策在复杂的社会系统和接听电话(例如,33)的研究,认为时间和情况在不断变化的影响,以及非线性多级概念整合概念发展进化。在下面,我们将讨论我们的发现及其对人类的影响集体决策。

5.1。对问题理解的多样性和多层次问题

探索表明,团队或组织的组成影响决策和可能考虑的复杂本质要求几个人聚在一起,达成方向最适合集团/集体,而不是为每个单独的。对群体多样性的研究发现不同的结果与多样性和群体创造力和决策效率等性能问题(90年- - - - - -97年]。然而,我们的研究表明一个重要的权衡会减少之间的冲突和缓解组级别的偏见,因为它们不是相互独立的。具体来说,如果一组组装通过收集类似的患者相似的背景,专业知识,和意见,然后小组往往会减少冲突,但可能会有一个更大的组级别的偏见。另一方面,如果一个组织是由不同的个体有不同的背景,专业知识,和意见,该集团可能会促进更大冲突但它可能成功地减少潜在的组级别的偏见和实现更深层次的讨论和更好的集成思想,随着不同的观点可能代表的实际性质问题更准确。

这意味着什么样的群体形成的策略将最优的真正效用最大化集体决策仍然是一个重要的和problem-dependent问题,和最好的团队或组织成分可能很大程度上取决于对特定问题的设置。例如,如果一个团队的任务是在时序要求严格的工作任务,然后收敛速度是他们成功的关键,因此重点应该放置更多的组同质性,以避免类内的冲突。或者,如果一个团队形成寻求一个真正高质量的解决一个问题,然后最小化组级别的偏见的可能性为团队的成功是至关重要的,这可能需要增加会促进多样性。

5.2。在行为和演化趋势的多样性

我们的研究结果也暗示selection-oriented之间的平衡和基于变更的行为可能在集体决策起着重要的作用。探索这些行为平衡的研究是有意义的一步,因为在现实的组织设置,一些组织可能更容易是至关重要的,试图清除坏主意,而其他组织可能倾向于促进组合多个思想的讨论。这种行为模式的例子包括组织“文化”由所有成员共享,这是一个似是而非的观点的因素,可能会影响群体动力学(12]。

我们的研究结果表明,selection-oriented行为极大地促进了收敛,但他们并不足以实现尽可能高的效用。提高决策质量,需要好好探索(基于变更)和剥削的混合物(selection-oriented)行为。这也关系回到上面讨论多样性问题;一群不一定受益于个体的多样性问题的理解,但它可以受益于行为群体成员的多样性。在我们的模拟中,选择和变异是达到最佳平衡p~ 0.8(即。,80年% selection, 20% variation) but this particular balancing point may be problem dependent.

5.3。组织规模和社会网络结构

最后,我们的结果与社会网络结构说明了有趣的集团规模和网络拓扑的影响决策质量,体现特别是对于更大的网络。没有惊喜,集团(或网络)变得越大,越难以捉摸的收敛决定成为。然而,集团规模并积极的影响效用最支持的想法,因为在一个大型网络,代理可以进行不同的线程并行的讨论,这就增加了机会让他们集体在复杂问题空间找到一个更好的主意。重要的是代理商互相保持联系,以便更好的想法逐渐在网络上传播和广泛接受,成为更多支持的想法。相同数量的断开连接(noncollaborative noninterdependent)代理将无法实现这种信息聚合和选择任务。

一个更有趣的发现是获得关于重要的网络拓扑结构的影响。而网络拓扑似乎并没有影响程度的收敛,小世界网络空间局部集群倾向于促进集体搜索最优的想法通常随机或无标度网络,尽管网络规模和平均程度都是一样的。这样的本地集群社会网络中网络结构有助于不同地区的代理维护各自的重点领域和从事不同的本地搜索,可能增强集体决策的有效的并行性,因此导致更多的成功的决策。相比之下,随机和无标度网络缺乏这样的本地集群,这些网络的链接都是“全球”混合过早讨论,因此减少了有效的并行性的集体决策。这些观察与事实有一个有趣的对比,随机和无标度网络的高效的信息传播,因为全球连通性。我们的结果表明,这种信息传播效率不一定意味着相同的有效的集体决策。

这一发现提供了另一种含义的多样性在集体决策:特定的组织结构可能更有效地生成和维护观点的多样性在讨论,其他结构会降低多样性和促进理想的想法往往过早收敛。这类似于生物学事实,某些地理栖息地结构能保持更大的生物多样性进化生态学。在决策环境中,这意味着不仅会促进多样性或行为平衡,而且社交网络拓扑可能会影响思想的动态进化集体决策过程。

6。结论

在这项工作中,我们表明,使用一个进化框架模型人类集体的决策过程,可以专门研究各种各样的决策过程的功效受雇于组织和集体所有。我们提出的框架允许直接比较不同的想法的一种方式进化路径在集体决策,使一个探索如何关键团队的组成和结构取决于决策任务的总体要求。此外,进化框架和随后的计算模型使进步在理解集体决策在一个动态的、复杂的社会系统。我们可以通过使用一个进化框架探索时间和情况在不断变化的影响,使非线性探索流程建模。最后,多层次,网络的研究更适当的模型潜在的团队组成的差异和组织拓扑。它增加了我们对集体决策的复杂性的理解,和潜在的缺陷和问题采用不同的决策过程和设计团队在异构和/或均匀的方式。

6.1。局限性和未来的发展方向

有几个限制我们的计算模拟研究。例如,进化算子组可能不存在的“干净”,因为在我们的仿真建模。我们使用简单的参数化设置控制经营者的流行,这可能不合适代表真正的个人行为的讨论。另外,我们的模型只考虑代理人的效用函数的异质性。进行更全面、系统的调查的同质性和异质性问题,这将是关键的异质性将参与者的领域的专业知识,除了他们的效用函数。此外,我们测试只有三个典型社交网络的拓扑结构,但他们绝不是一个详尽的清单可能的组织结构。进行计算和人类受试者的实验更现实的社交网络拓扑将增加更现实的动态结果,这是我们未来的研究计划。

数据可用性

计算仿真数据用于支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这种材料是基于工作由美国国家科学基金会支持下批准号1734147。

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