群衆の知恵における社会的影響のネットワークダイナミクス

社会科学、生物学、計算科学における長年の問題は、分散した個体群がどのようにして知的な集団的判断を形成できるかを明らかにすることです。ゴールトンの「群衆の知恵」の発見以来、集団知性の理論は、集団の判断の正確性は、個人が独立しているか、相関のない信念を持つ必要があるか、多様である場合には負の相関を持つ信念でなければならないと示唆しています。以前の実験研究は、社会的影響が群衆の知恵を損なうことを主張することでこの見解を支持してきました。これらの結果は、被験者が互いの信念を見ると、個人の推定がより似通ってしまい、その結果多様性が減少し、群の正確性が向上しないことを示しました。対照的に、私たちは社会的影響がグループの推定の正確性を向上させる一般的なネットワーク条件を示します。個々の信念がより似ていく中でも、情報の交換によりグループの推定値が信頼性を持って正確になることを示す理論的予測と実験結果を提示します。さらに、グループの正確性のダイナミクスはネットワーク構造によって変化することを示します。中心的な個人の影響が集団評価プロセスを支配する中央集権型ネットワークでは、グループの推定誤差が増す可能性が高くなります。