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兰·费雪，英国布里斯托大学物理系教授，纳米物理学与软物质研究所研究员。研究遍及物理、化学、生物、哲学等众多领域，被誉为挑战“乌合之众”的全能科学家。 · 拥有悉尼大学，新南威尔士大学等多所名校的化学、数学、辐射化学、物理学、生物科学、哲学等多个学科的博士和硕士学位。 · 著有多部脍炙人口的作品，其中，《如何泡饼干》（How to Dunk a Doughnut）一书被美国物理协会评为“年度最佳科普图书”。在《新闻周刊》、《华盛顿邮报》和《科学美国人》等著名期刊发表多篇文章。 目錄： 前言.完美的群体，超凡的智慧 · 为什么音乐会结束时，只要一个人开始鼓掌，就能带动整个音乐厅的观众一起鼓掌？为什么屡获格莱美大奖的纽约奥菲斯室内乐团竟然没有一名指挥？ · 正是人类自组织与超个体的形式提升了群体的智慧，利用这种智慧，群体可以作出集体性决策，因此，超个体比简单的个体叠加更加强大。 【关键词】超个体自组织动态次序 复杂自适应系统涌现特性 第一部分 发现群体智慧的力量 第1章 寻找隐藏的秩序：群体智能的产生 · 对人类而言，获得群体智能的关键，不是丢失个体性，而是让个体学会如何与邻近的其他个体适当地互动。 · 究竟是什么让群体保持着凝聚力，并做出看似理性的决定？个人之间的相互作用如何转化为复杂的行为模式？ 【关键词】群体智能正反馈福特效应连锁反应 负反馈 第2章 .5%的核心领导者=90%的成功：蝗群与蜂群模式，同步与无形的领导者 · 一个团体中，只要有5%的领导者知道目标，就有90%的机会成功领导团体其他成员达成目标。 · 如果路上有一个人凝望某处，可以诱使 40%的行人一起凝望；有两个人凝望，“模仿者”的比例为 60%；有五个人凝望，“模仿者”的比例上升至 80%。 【关键词】柏德三规则 第3章.永远会有最短和最快的路线：蚁群模式，最佳实践的正反馈 · 选择一条非正式的捷径越过田野或公园时，不要盲目地跟随前人的脚步，应该为自己找到最短的路线。实验表明，总会有更短的路线出现。 · 执行任务时，注意附近执行类似任务的人。如果他们比你表现得更好，放下你的骄傲，效仿他们的行为！ 【关键词】蚁群优化粒子群优化 第4章.非自愿力量与自愿力量的结合：人类群体模式，社会力与物理力连接的自组织 · 如果你和一群人同处于一个危险环境中，你应该用60％的时间跟随人群，用剩余40％的时间找到自己的逃生路线。 · 在人群中穿行的最好方法就是保持与人群流动的同步性，随着人群一起流动而不是打乱它的秩序。 【关键词】社会力恐慌指数0.4人群行为的社会关怀模式 第二部分 掌控群体智慧的力量 第5章. 少数服从多数，还是取平均值：群体决策 · 即便每个个体都只有 60%的机会得出正确答案，但在一个 17人的群组中，多数人正确的机会将会上升到80%；而在一个 45人的群组中，多数人正确的机会将会上升到90%。 · 电视答题节目中，“询问观众”一直都胜过“询问专家”。因为观众回答问题的正确率为90%，而“专家”的正确率却只有66%。 【关键词】多样性预测定理多数意见陪审团定理 第6章 从乌合之众到群体智慧：群体共识 · 如果饭店门前没有停靠任何车辆，我们选择这家饭店用餐的概率很小；如果有一两辆车，我们兴许会停下来想一想；如果有许多辆车都停在那里，我们几乎会马上义无反顾地走进这家饭店。 · 选择最可行的表决方法，而不是最接近理想的表决方法。没有理想的投票方法，而且永远也不可能有。 【关键词】法定人数响应投票悖论不可能定理群体思想 第7章 一张没有蜘蛛的网：网络世界里的群体智慧 · 信件传递实验中，有 24 163条关系链参与实验，其中384条关系链完成任务，完成率只有 1.5%，因为大部分人缺乏完成传递的动力。 · 关注网络中的核心比关注个人更加有效，让个人节点“更适合”自己的目标，从而为关系链延续下去提供永久动力。 【关键词】六度分隔节点马太效应 第8章.做个“淘金者”：复杂群体信息的10大筛选规则与5大对策 · 如果给你两个选择，而你只能识别其中一个，那就选择可以识别的那一个；如果你了解一个以上的选择，那就选择你最容易确认的那个。 · 在不能重新选择已拒绝过的选择时，着重考虑有效选择中的37%，然后挑选下一个最好的选择，你将有13的机会作出最佳选择。 【关键词】经典决策理论启发式力场分析 第9章.穿越复杂性的迷宫：复杂群体信息的两大量化模型 · 在一个有540个人或事件的群组中，我们总是可以建立一个拥有7个节点长的关系链。 · 用什么可以判断一个人是否想用伪装的形象欺瞒我们？用什么可以证实是否应该相信我们有时自以为看见的模式？ 【关键词】本福德定律后此谬误拉姆齐定理 结语.群体的智慧，复杂中的简单之美 · 让我们从受困的复杂性泥潭中挣脱出来，利用规则，为自己提供一个最佳机会！ · 融入“完美的群体”，利用群体智慧和协作思维的超群力量，掌控我们的未来！ 內容試閱： 第8章 做个“淘金者” 如果给你两个选择，而你只能识别其中一个，那就选择可以识别的那一个；如果你了解一个以上的选择，那就选择你最容易确认的那个。 在不能重新选择已拒绝过的选择时，着重考虑有效选择中的37%，然后挑选下一个最好的选择，你将有13的机会作出最佳选择。 澳大利亚作家爱德华·戴森（Edward Dyson）的著名短片小说《金色小屋》（The Golden Shanty）中讲述了一个故事。一家酒吧附近发现了一座金矿，但酒吧老板并不知道自己竟然拥有了一大笔财富。矿工意识到酒吧的墙砖是用含金黏土制成的，于是开始偷酒吧的墙砖。直到酒吧老板偶然打破了一块墙砖，看到里面闪耀的金光，才知道到底发生了什么事。 那些矿工能够发现金砖，显然是因为他们擦亮了眼睛。不过，大多数矿工淘金的方法是盲目地从河床收集岩石、石块和碎石，将它们置于淘盘中，不断用水冲洗将金子从中分离出来。 经验丰富的淘金者还会采用另一种方法，这种方法也是世界各地的矿业公司所采用的，即远远地观察可能含有丰富矿脉的地表结构。 以前的淘金者在探索的道路上走得相当成功，在几年之内就找到了一些金矿，其中一个在索法拉省，离我在澳大利亚居住的地方不远。如今，你在索法拉附近地区唯一能发现的黄金就是在巴瑟斯特附近出售的“索法拉黄金”冰激凌。它是香草冰激凌和数块蜂窝状脆皮的完美组合。当我向我的小孙子推荐这款冰激凌时，他利用旧时代的勘探技术挑选出了他喜欢的蜂窝脆皮，以下是他的步骤： 首先，他挑出了表面的一小块脆皮；然后，用勺子戳附近的冰激凌，以便找到更多；最后，他意识到，有一种可能是大部分的脆皮沉到了最底层，他所需要做的就是在冰激凌下挖出一大堆脆皮。 每天，在可能吞没我们的、堆积如山的复杂数据中进行信息挖掘时，我们同样可以采用淘金者使用的方法。 首先，我们可以寻找表面的金块和宝石——这是很容易识别的，是绕过问题复杂性的简单决策规则。 其次，当我们需要考虑复杂性时，我们可以收集所有相关材料，在脑海中像淘金一样把所有信息淘洗一遍，直到我们的思维模式开始形成，金子开始析出。我们的助手就是经典决策理论，这一理论为我们提供了制定决策的规则，其依据就是模式的出现和宝贵信息的收集。 最后，我们可以退后一步置身事外，在未经分类排序的大量数据中寻找模式。利用数据挖掘这样的现代科学可以揭示其中的一些趋势和模式，当需要作出决定时，这些模式可以帮助我们找到金子。但是要当心，其他模式可能包含“假黄金”（黄铜矿）——第一眼看上去十分可靠，但仔细审查后证实是毫无价值的东西。有时候我们能够在拉姆齐定理的帮助下区分有意义的和毫无意义的。但是通常情况下，我们仍然要依靠我们的直觉和判断。 经典决策理论：经典决策理论的主题分为“规范”，即如何合理制定决策的理论和“描述”，即实际过程中如何制定决策。其内容包含了经济学（采购和投资决策），政治学（投票和集体决策），心理学（我们是如何做出决策的）和哲学（制定决策所必须具备的条件是什么）。 10大简单规则 我最喜欢的漫画镜头之一，是一位愤怒的丈夫对妻子说：“我认为，你觉得你无所不知。如果我说错了，你告诉我。” 如果我们真的无所不知，那我们就总是可以从现有的数据中得到最佳结论。我们考虑所有的事实，权衡所有的选择，考察它们的利弊，并得出最佳行动路线。 这是本杰明 ·富兰克林在他的“道德代数”里试图完成的，他给英国化学家约瑟夫 ·普利斯特里（Joseph Priestley）的信中这样叙述： 我的方法是将一张纸用一条线分成两栏，一列的标题为支持，另一列的标题为反对。之后，经过三四天的考虑，我在不同的标题下简短地记录各种不同动机，即我在不同的时间里想到的支持和反对的理由。当我最终把它们放在一起时，我努力权衡它们各自的重要性，如果我在两边各发现一个理由，而它们看上去是等效的，我就把它们剔除掉。如果我找到两个反对的理由和三个支持的理由是等效的，我就剔除这五个理由。经过一段时间，我就可以找到平衡点。 富兰克林的方法背后隐藏的假设是，有更多的信息，就会有更好的决策。如果他发现少量信息往往会导致更准确的决定，可能会感到无比惊讶。 少即是多 德国心理学家歌德 ·吉仁泽（ Gerd Gigerenzer）对“少即是多”假设进行了研究。吉仁泽和他的同事丹尼尔 ·戈德斯坦（ Daniel Goldstein）询问芝加哥大学的学生，圣迭戈和圣安东尼奥两座城市，哪座城市的居民更多。只有 62%的学生选择了圣迭戈这个正确的答案。但是，当研究人员要求德国慕尼黑大学的学生回答同样的问题时，所有的学生都给出了正确的答案。 他们能答对的原因是，他们比美国学生掌握的信息更少。研究人员发现，大部分德国学生只听说过圣迭戈，很少有人听说过圣安东尼奥。由于没有别的好办法，他们认为，他们曾经听说过的城市可能有更多的居民。 德国学生单凭经验得到结论。这种情况中的规则是：如果给你两个选择，而你只知道一个，那么选择你知道的那一个。这个规则在技术上被称为“启发式”——根据有限的资料或在有限的时间内作出正确决定的一个或一套简单规则。 吉仁泽认为，人类使用启发式过于频繁，以至于我们应该给人类冠以“启发式人”（Homo heuristicus，相对于智人、经济人等说法）的称号。吉仁泽和他的同事们认为，即使有堆积如山的信息，“启发式人”也往往能够通过将精力集中在真正的金子上，而不是在一大堆垃圾上，来展示他们的“无所不知”。 启发式：启发式是指根据有限的资料或在有限的时间内，做出正确决定的一个或一套简单规则。 富兰克林作决策的方法是启发式的，但这是一个相当复杂的方法。现代与富兰克林的方法类似的是力场分析，这是心理学家和商业顾问帮助人们理解和实现变革的一种工具。 辅导员或治疗师为了鼓励那些希望生活发生变化的人们准备了一个两栏的“力场图”，一边是动力而另一边是阻力，画上指向相反方向的箭头，箭头长度代表该力量的大小。 利用这样的一个图表，很容易看出其中的主要问题在哪里。再仔细分析，有时可以发现，真正的问题已经完全不存在了。 有些愿意减肥的人，可能会将运动、压力、食品等列为主要因素，却将“舒适饮食”这一可能最重要的因素置于脑海之外，直到治疗师询问是否应将其列入名单之内。 从这个意义上说，与其说力场分析是一种行动工具，还不如说它是帮助人们自省的工具。当涉及人生很多必须要作出的行动选择时，最近的研究表明，简单的启发式往往是有帮助的。 力场分析：力场分析基于以下想法：通过两组对立力的互动维持平衡——即企图推进变革的力量（动力）和企图维持现状的力量（阻力）。 事实上，有时简单的启发式甚至可能比复杂的方法更好。在上面的例子中，美国学生比德国学生掌握的信息更多。在研究中，几乎所有的美国学生都听说过圣安东尼奥。他们大多数都知道圣安东尼奥位于哪里，许多人从自己的途径获取了其他的信息片断。他们可能已经把这方面的资料放入支持和反对列，或列在力场里，但令人怀疑的是这是否会大大改善他们的表现。不过，这肯定不会帮他们将表现提高 到德国学生的水平，这些德国学生因信息缺乏而获益。 德国人使用的可识别的线索，不是我们在谈到决策时能够使用的唯一一个简单启发式。吉仁泽和他的同事们一共归纳了 10种启发式，其中有许多我们在日常生活中已经使用了，而有些是我们可以更好地利用的。我详细介绍了其中 5个，用于提供简单的策略，以帮助人们解决生活中的复杂问题。另外 5个只简单介绍。 1. 识别 如果给你两个选择，而你只能识别其中一个，那就选择可以识别的那一个。 正如我几年前在曼谷迷路时所发现的一样，启发式识别在我们存在一定无知度的情况下效果最好。 我不会讲泰国话，我也不记得我的饭店或其所在街道的名字，所以我遇到了一个相当大的麻烦。幸运的是，我和妻子花了颇多时间在市区行走，我记住了几个主要街道的名称，因为这些是我们经常经过的。我们在所在地区来回奔波，最终找到了我们记得的那些名称中的一个。沿着这条街散步，我很快就找到了我能识别的另一个名字，加上我建立的方向感，我们安全地回到了酒店。 如果我不记得我曾见过的任何名称，我可能会完全迷路。不过，如果我记得我们曾走过的每一个街道名称，我会一直处在等效的信息拥挤之中，因为我不知道在缺乏其他资料的情况下要选择哪一个。由于部分的无知，即仅仅记住了我们看到次数最多的街道名称，我在解决困境的过程中获得成功。 ……

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