在20世紀70年代，心理學(xué)家歐文·詹尼斯（Irving Janis）率先對一種現(xiàn)象進行了研究，這種現(xiàn)象有一個大多數(shù)人都知道的名字——“群體思維”（group thinking）。你可能憑直覺就能理解，也可能有親身經(jīng)歷過這種情況。詹尼斯在他研究的一系列糟糕的集體決策中看到了群體思維的癥狀，他對白宮的災(zāi)難特別感興趣，比如豬灣入侵和越南戰(zhàn)爭的升級。不僅如此，挑戰(zhàn)者號航天飛船的災(zāi)難中也存在群體思維。詹尼斯稱其為“由于群體壓力而導(dǎo)致的頭腦效率、現(xiàn)實驗證和道德判斷的惡化”。

但是，究竟什么時候群體思維會占據(jù)上風(fēng)，從而毀掉一個委員會、一個管理機構(gòu)或一個社會的決策過程？獨立思考缺失到何種程度時，集體的判斷會誤入歧途？重新審視自己的意見又能起到什么作用？最近，由維姬·楊（Vicky Yang）及其同事發(fā)表在《美國國家科學(xué)院院刊》（Proceedings of the Academy of Sciences）上的一篇論文研究了這些問題。

楊是一位應(yīng)用數(shù)學(xué)家，在圣塔菲研究所（Santa Fe Institute）研究人類的集體行為，這個機構(gòu)匯集了各方面的研究人員，專門研究復(fù)雜的科學(xué)學(xué)科。為了弄清楚集體決策是如何在兩個選項之間的選擇了較差的選項，楊的團隊想出了一個簡單的模型，包括兩種類型的學(xué)習(xí)者——個人學(xué)習(xí)者和社會學(xué)習(xí)者。個人學(xué)習(xí)者為自己思考，而社會學(xué)習(xí)者則從他人那里獲得線索。楊說，社會學(xué)習(xí)者是社會系統(tǒng)中的一個 “核心問題”，因為人類面臨的一些最緊迫的挑戰(zhàn)——如氣候變化和疫情——需要共同思考和行動來解決。社會學(xué)習(xí)者也是一種潛在的風(fēng)險，“關(guān)于集體決策的一個關(guān)鍵問題是，當(dāng)一些集體的成員向他人學(xué)習(xí)而不是自己評估選項時，社會系統(tǒng)是否能夠選出最佳的可用選項?！?/p>

楊的模型最初的設(shè)定是，所有的學(xué)習(xí)者——無論是個人學(xué)習(xí)者還是社會學(xué)習(xí)者——都在兩個選項中持有隨機的偏好。假設(shè)你和你的19個朋友正試圖決定下周末去看哪部電影——電影A或電影B，在任何人讀到影評之前，一半人可能傾向于其中一部電影，另一半傾向于另一部。然而，如果80%的網(wǎng)評認為電影A有更好的情節(jié)、更好的演技以及更好的特效，那么隨著時間的推移，你朋友中的個人學(xué)習(xí)者會根據(jù)自己的研究來做出最終決定，而社會學(xué)習(xí)者則會根據(jù)他們從群體中其他人那里聽到的內(nèi)容做出決定。大多數(shù)人選擇評論較好的電影的概率有多大？用楊的話說，收獲更好評價的電影，是一個“有更高聲望的選擇”。

研究人員改變了幾個變量：群體中社會學(xué)習(xí)者和個人學(xué)習(xí)者的比例、最終會決定選擇電影A而不是電影B的個人學(xué)習(xí)者的比例，以及朋友群體中的社會服從度。

最后一個因素取決于社會學(xué)習(xí)者的不同行為方式。某些群體具有較低服從度，這意味著，社會學(xué)習(xí)者不會改變他們的想法，除非群體的其他成員壓倒性地說，“你們應(yīng)該改變?！毖芯咳藛T將此描述為 “信息順從”（informational conformity），因為社會學(xué)習(xí)者似乎在等待群體做出明智的判斷。如果你的許多朋友都喜歡電影，但根本沒有時間去閱讀所有的影評，那他們可能就是信息順從者。

另一些群體的順從度很高，這意味著社會學(xué)習(xí)者很容易被大多數(shù)人的意見所左右。容易被動搖就是所謂的 “規(guī)范性順從”，因為社會學(xué)習(xí)者似乎對群體和諧，而不是做出明智的判斷這件事更感興趣。

假設(shè)你的朋友圈里有10個人是個人學(xué)習(xí)者，10個人是信息順從者，10位個體學(xué)習(xí)者中的8位最終決定他們應(yīng)該去看電影A。這意味著，根據(jù)楊的分析，群體中其余的大多數(shù)人最終也會選擇看電影A，盡管投票結(jié)果可能更接近于五比五，而不是八比二。事實上，即使最初不知情的群體的意見傾向于電影B，情況也會如此。

另一方面，如果你身邊的社會學(xué)習(xí)者是隨和的懶人、只想和他們的朋友和睦地相處，那么這個群體的行為可能更難預(yù)測。楊的團隊表明，在這種情況下，如果順從者的比例超過一定的閾值，那么這個群體就會變得不穩(wěn)定。最終的決定可能取決于群體中無知的初始意見，以及誰在什么時候改變主意。也許，如果你所屬的群體中45%的人最初贊成看電影A，那么它將在最后獲勝，但如果只有40%的人一開始就喜歡這個想法，那么電影B將獲勝?；蛘?，也許電影B一早就會說服足夠多的社會學(xué)習(xí)者為它投票，以至于電影A無法追趕它。預(yù)測哪種情況最終發(fā)生很難，或者說根本不可能。

服從者對看到一部好電影的感受和與大家相處的感受的平衡，以及個人學(xué)習(xí)者觀點的平衡，決定了雙穩(wěn)態(tài)不可預(yù)測性（bistable unpredictability）所需的社會學(xué)習(xí)者數(shù)量。如果社會學(xué)習(xí)者在規(guī)范和信息之間平衡，那么，除非幾乎所有的學(xué)習(xí)者都是社會性的，否則這個群體會可預(yù)測地選擇其中一部電影。由于社會學(xué)習(xí)者更傾向于“和睦相處”，一定數(shù)量的此類人士的存在，便會使群體進入不可預(yù)測的狀態(tài)。

在現(xiàn)實中，我們可能沒有人是純粹的“個人”或“社會”學(xué)習(xí)者。我們所有人都有可能兩者兼而有之，我們也都不同程度地受到周圍人的影響。此外，有時我們無法解釋為什么我們喜歡一件事而不是另一件事；我們可能一時興起而改變主意。楊和同事在他們的模型的三個稍微復(fù)雜的版本中反映了這些真相。在每一種情況下，模型的表現(xiàn)都與較簡單的模型類似，但有一個例外。如果一個人隨機改變主意的概率很大，比如50%或更多，那么雜音就會壓倒信號。該群體最終將達到意見的平均分配，并且永遠無法決定看哪一部電影。

楊的小組還嘗試了該模型的另一種變化版本。他們讓其中一個選項比另一個 “更有粘性”，這意味著不管學(xué)習(xí)效果的強度如何，偏愛這個選項的個體學(xué)習(xí)者不太可能改變他們的想法。心理學(xué)家亞當(dāng)·格蘭特（Adam Grant）在他的《再思考》（Think Again）一書中稱，這是 “卡在了愚蠢山上”。他寫道：“（選舉）預(yù)測者成功的唯一最重要的要素，是他們改變自己信念的頻率?！?/p>

例如，可能有一群電影A的死忠粉，和一群電影B的死忠粉。如果評價較好的電影A比較有粘性，那么模型的表現(xiàn)與之前一樣。然而，如果電影B更有粘性，結(jié)果則相反。如果社會學(xué)習(xí)者的比例很低，哪怕電影B更差，但最終也會占上風(fēng)。如果社會學(xué)習(xí)者比例高，就會出現(xiàn)雙穩(wěn)態(tài)的情況。值得注意的是，這里的問題不是社會學(xué)習(xí)者，不愿改變主意的個人學(xué)習(xí)者才是問題所在。

如果這些理論性的、通過數(shù)學(xué)和計算機模擬測試得出的結(jié)論，事實上與現(xiàn)實生活相符，那么它們說明什么呢？許多人推測，對社交媒體的改變——如打破信息繭房，確保用戶看到與他們持不同意見的人的帖子——將改善民主進程。然而，每個社會學(xué)習(xí)者都受到其他學(xué)習(xí)者影響的模型版本，似乎與限制學(xué)習(xí)者之間交流的版本沒有什么不同。人們發(fā)布的內(nèi)容比哪些人看到哪些帖子更重要。

在你能想到的任何類型的組織中，有相當(dāng)數(shù)量的人需要為自己評估信息，但他們也需要對這種判斷保持靈活。這是因為，正如楊和她的同事所發(fā)現(xiàn)的，“如果個別學(xué)習(xí)者從未根據(jù)新的證據(jù)改變他們的想法，他們所選擇的選項可能會在整個社會網(wǎng)絡(luò)中傳播?！倍?，不管怎樣，這意味著 “堅定的少數(shù)人可以對民主選舉的結(jié)果產(chǎn)生重要影響”。

集體思維可以是一種智力上的懶惰，但并非所有智力上的懶惰都必定導(dǎo)致集體思維，也并非所有社會學(xué)習(xí)都是智力上的懶惰。楊的研究小組表明，信息順從可以是一種有效的決策策略，可以減少努力，甚至規(guī)范性順從在適度的情況下也有效。真正的問題在于，有時群體中的成員不愿意或不能根據(jù)新的信息重新考慮他們的意見。

楊的研究表明，缺乏反思不僅破壞了個人的成功，也破壞了他們所屬的團體的成功。楊指出，“當(dāng)決策團體的成員為了避免對其領(lǐng)導(dǎo)人或同事的想法做出過于嚴厲的判斷時，就會出現(xiàn)集體思維的癥狀?！背晒Φ膱F體鼓勵一種文化——在這種文化中，正如格蘭特所說，他們“擁抱錯誤的喜悅”，并重新思考。

本文作者Joshua Holden是羅斯-豪曼理工學(xué)院（Rose–Hulman Institute of Technology）科學(xué)、工程和數(shù)學(xué)教育創(chuàng)新的講席教授，同時也是一位數(shù)學(xué)教授。

（翻譯：王寧遠）