【噪声这本书】不仅仅是音乐下载,其他领域也一样如果你是一个多疑的人,你可能会认为音乐下载只是一个特例,

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本文选自 丹尼尔·卡尼曼新作《噪声》,扫上面码免费领电子书

不仅仅是音乐下载,其他领域也一样

如果你是一个多疑的人,你可能会认为音乐下载只是一个特例,
或者至少与其他的群体判断不同,然而,在其他领域也出现了类似的
结果。我们来看一下在英国的公民投票 〈简称公投) 中,人们对不同
提案的支持情况。在公投中决定是否要投支持票时,人们自然要判断
这是不是一个好的主意。这种模式类似于萨尔加尼克及其同事的研
究, 最初涌现的流行度会自我强化,如果某项提案在第一天没有受到
关注,那么它很快就会沉寂。在政治领域就像在音乐实验中一样,支
持与反对在很大程度上依赖于社会影响,具体而言,依赖于人们是否
看到其他人投的是支持票还是反对票。

美国康奈尔大学社会学家迈克尔。 (Michael Macy) 及其合
作者在音乐下载实验的基础上构建了另外一个实验,目的是型清楚,
他人的观点是否会影响人们的判断,使得相应的政治观点受到民主党
人的欢迎,而遭到共和觉人的反对〈或者相反) 。答案简单明了, 是
的。在网络群体中,如果民主觉人看到某一观点一开始就受到其他民
主党人的支持,那么他们就会采纳这一观点,并最终导致大部分民主
党人支持这一观点。但是,如果另一个网络群体中的民主党人看到,
某一观点一开始就受到共和党人的支持,那么这些民主党人就会拒绝
接受这一观点,并最终导致大部分民主党人部拒绝接受该观点。简而
言之,政治观点同罗曲一样,最终的命运取决于最初的受欢迎程度。
正如梅西等研究人员指出的那样,“少数先行者的随机差异”会对整
个群体产生颠著性的影响一一让共和党人和民主党人都欣然接受一系
列与彼此的立场毫不相关的观点。

我们还可以思考一个一般性的群体决策问题,人们在加上如何对
各种评论做出济断。耶路撤冷希伯来大学教授列夫* 称奇尼克《Lev
Muehnik) 及其同事在一个网站上开展了一项实验,他们向人们呈现不
同的故事,并多许人们发表评论,以及对这些评论投痪成票或反对票。研究人员可以人为地、自动化地给一些评论投出第一张竟成票 。
你可能会想,在成百上千名访客中,使某条评论多出一张初始赞成标
根本无足轻重,这个想法合情合理,却是错的。在看到第一张赞成票
之后〈别忘了这完全是人为操作的) ,下一个访客对该评论投赞成票
的可能性增加了32%。

令人惊讶的是,这一效应随着时间的推移一直在持续。5个月后,
开始时人为投出的那张竟成票,使得该评论的平均赞成票得票率增加
了25%。最初的一张赞成票竟然产生了如此大的影响,这表明噪声确实
存在。不管最初那一票是为何而投,它都使整体的受欢迎程度发生了
巨大的改变。

这项研究为群体态度的转变以及群体内为何存在噪声提供了一条
线索: 相似的群体会做出非常不同的判断,而同一群体做出的判断也
仅仅是一系列可能性中的一种。群体成员表达的赞成、中立、反对意
见,其作用也类似于一开始投赞成票或反对票。如果群体中的一个成
员立即表示赞同,那么其他成员也就有理由这么做。毫无疑问,当群
体赞同某些产品、人、活动或思想时,可能并不是因为它们的内在优
点,而是因为“提前投票”发挥了作用。当然,穆奇尼克的研究针对
的是大规模群体,但同样的结果也会出现在小规模群体中,甚至更加
富有戏剧性,因为最开始投下的赞同某个计划、产品或判决的赞成票
经常会对他人产生更大的影响。

这里有一个相关的观点。我们曾经指出群体智慧效应指的是,如
果你召集一大群人,问他们一个问题,他们的答案的平均值更有可能
接近真实答案。对判断进行汇总是一种减少噪声,进而减少误差的非
常好的方法,但是如果人们互相交流,那情况又会如何呢? 你可能认
为这样做是有好处的。毕竟人们可以互相学习,从而找出正确答案。
在一些非常有利的条件下,互相分享知识、深思熟虑的群体确实会做

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