Elip Sport
Thành Viên [LV 0]
Đưa Ra Quyết Định Tốt Nhất: Toán Học Cho Thấy Những Người Suy Nghĩ Đa Dạng Có Kết Quả Tốt Hơn Như Nhau
Bản phác thảo của quá trình ra quyết định tập thể được mô tả bởi Karamched et al. Trong một quần thể các tác nhân chưa quyết định (màu xanh), người chấp nhận sớm (màu đỏ) đưa ra một quyết định kém. Khi thấy quyết định này, một nhóm những người chấp nhận sớm sẽ làm theo, nhưng một nhóm lớn hơn một chút những người chấp nhận sớm hơn (màu xanh lá cây) chọn giải pháp có lợi nhất. Sau khi quan sát động thái ra quyết định của những người sớm áp dụng, những người đi sau sẽ đưa ra quyết định của họ, dẫn đến một phần lớn dân số phải sửa lại quyết định ban đầu, kém hiệu quả. Tín dụng: APS / Alan Stonebraker
Cho dù đó là kiến tạo thành đường mòn hay các cá nhân băng qua đường, việc trao đổi thông tin là chìa khóa để đưa ra các quyết định hàng ngày. Nhưng nghiên cứu mới của Đại học Bang Florida cho thấy quá trình ra quyết định nhóm có thể hoạt động tốt nhất khi các thành viên xử lý thông tin hơi khác một chút.
Bhargav Karamched, trợ lý giáo sư toán học và một nhóm các nhà nghiên cứu đã công bố một nghiên cứu mới hôm nay đề cập đến cách các nhóm đưa ra quyết định và động lực giúp đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác. Ông phát hiện ra rằng mạng lưới bao gồm cả những cá nhân bốc đồng và cố ý, trung bình, đưa ra các quyết định nhanh hơn và tốt hơn so với một nhóm có những người suy nghĩ đồng nhất.
“Trong các nhóm có những cá nhân bốc đồng và cố ý, quyết định đầu tiên được đưa ra nhanh chóng bởi một cá nhân bốc đồng, người cần ít bằng chứng để đưa ra lựa chọn,” Karamched nói. "Nhưng, ngay cả khi sai, quyết định nhanh chóng này có thể tiết lộ các lựa chọn chính xác cho những người khác. Đây không phải là trường hợp của các nhóm đồng nhất."
Bài báo được đăng trên tạp chí Physical Review Letters.
Các nhà nghiên cứu đã lưu ý trong bài báo rằng việc trao đổi thông tin là rất quan trọng trong nhiều chức năng sinh học và xã hội. Nhưng Karamched cho biết mặc dù việc chia sẻ thông tin trong mạng đã được nghiên cứu khá nhiều, nhưng rất ít nghiên cứu được thực hiện về cách các cá nhân trong mạng nên tích hợp thông tin từ đồng nghiệp của họ với việc tích lũy bằng chứng riêng tư của họ. Hầu hết các nghiên cứu, cả lý thuyết và thực nghiệm, đều tập trung vào cách những cá nhân bị cô lập thu thập bằng chứng một cách tối ưu để đưa ra lựa chọn.
“Công việc này được thúc đẩy bởi điều đó,” Karamched nói. "Làm thế nào để các cá nhân tích lũy một cách tối ưu bằng chứng mà họ tự thấy với bằng chứng mà họ thu được từ đồng nghiệp để đưa ra quyết định tốt nhất có thể?"
Krešimir Josić, Giáo sư Toán học, Sinh học và Hóa sinh Moores tại Đại học Houston và tác giả chính của nghiên cứu, lưu ý rằng quá trình hoạt động tốt nhất khi các cá nhân trong một nhóm tận dụng tối đa nền tảng đa dạng của họ để thu thập các tài liệu và kiến thức cần thiết một quyết định cuối cùng.
Josić nói: “Việc ra quyết định xã hội tập thể có giá trị nếu tất cả các cá nhân có quyền truy cập vào các loại thông tin khác nhau.
Karamched đã sử dụng mô hình toán học để đưa ra kết luận của mình nhưng nói rằng có rất nhiều chỗ cho nghiên cứu tiếp theo.
Karamched nói rằng mô hình của ông giả định rằng bằng chứng do một cá nhân thu thập được là độc lập với bằng chứng do một thành viên khác trong nhóm thu thập. Nếu một nhóm cá nhân đang cố gắng đưa ra quyết định dựa trên thông tin có sẵn cho tất cả mọi người, thì mô hình bổ sung sẽ cần tính đến cách các mối tương quan trong thông tin ảnh hưởng đến việc ra quyết định của tập thể .
Ông nói: “Ví dụ, để lựa chọn bỏ phiếu cho Đảng Cộng hòa hay Dân chủ trong một cuộc bầu cử, thông tin có sẵn cho mọi người là chung chứ không phải dành riêng cho một cá nhân. "Bao gồm các mối tương quan sẽ yêu cầu phát triển các kỹ thuật mới để phân tích các mô hình mà chúng tôi phát triển". Tham khảo: bihaku.vn
Cho dù đó là kiến tạo thành đường mòn hay các cá nhân băng qua đường, việc trao đổi thông tin là chìa khóa để đưa ra các quyết định hàng ngày. Nhưng nghiên cứu mới của Đại học Bang Florida cho thấy quá trình ra quyết định nhóm có thể hoạt động tốt nhất khi các thành viên xử lý thông tin hơi khác một chút.
Bhargav Karamched, trợ lý giáo sư toán học và một nhóm các nhà nghiên cứu đã công bố một nghiên cứu mới hôm nay đề cập đến cách các nhóm đưa ra quyết định và động lực giúp đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác. Ông phát hiện ra rằng mạng lưới bao gồm cả những cá nhân bốc đồng và cố ý, trung bình, đưa ra các quyết định nhanh hơn và tốt hơn so với một nhóm có những người suy nghĩ đồng nhất.
“Trong các nhóm có những cá nhân bốc đồng và cố ý, quyết định đầu tiên được đưa ra nhanh chóng bởi một cá nhân bốc đồng, người cần ít bằng chứng để đưa ra lựa chọn,” Karamched nói. "Nhưng, ngay cả khi sai, quyết định nhanh chóng này có thể tiết lộ các lựa chọn chính xác cho những người khác. Đây không phải là trường hợp của các nhóm đồng nhất."
Bài báo được đăng trên tạp chí Physical Review Letters.
Các nhà nghiên cứu đã lưu ý trong bài báo rằng việc trao đổi thông tin là rất quan trọng trong nhiều chức năng sinh học và xã hội. Nhưng Karamched cho biết mặc dù việc chia sẻ thông tin trong mạng đã được nghiên cứu khá nhiều, nhưng rất ít nghiên cứu được thực hiện về cách các cá nhân trong mạng nên tích hợp thông tin từ đồng nghiệp của họ với việc tích lũy bằng chứng riêng tư của họ. Hầu hết các nghiên cứu, cả lý thuyết và thực nghiệm, đều tập trung vào cách những cá nhân bị cô lập thu thập bằng chứng một cách tối ưu để đưa ra lựa chọn.
“Công việc này được thúc đẩy bởi điều đó,” Karamched nói. "Làm thế nào để các cá nhân tích lũy một cách tối ưu bằng chứng mà họ tự thấy với bằng chứng mà họ thu được từ đồng nghiệp để đưa ra quyết định tốt nhất có thể?"
Krešimir Josić, Giáo sư Toán học, Sinh học và Hóa sinh Moores tại Đại học Houston và tác giả chính của nghiên cứu, lưu ý rằng quá trình hoạt động tốt nhất khi các cá nhân trong một nhóm tận dụng tối đa nền tảng đa dạng của họ để thu thập các tài liệu và kiến thức cần thiết một quyết định cuối cùng.
Josić nói: “Việc ra quyết định xã hội tập thể có giá trị nếu tất cả các cá nhân có quyền truy cập vào các loại thông tin khác nhau.
Karamched đã sử dụng mô hình toán học để đưa ra kết luận của mình nhưng nói rằng có rất nhiều chỗ cho nghiên cứu tiếp theo.
Karamched nói rằng mô hình của ông giả định rằng bằng chứng do một cá nhân thu thập được là độc lập với bằng chứng do một thành viên khác trong nhóm thu thập. Nếu một nhóm cá nhân đang cố gắng đưa ra quyết định dựa trên thông tin có sẵn cho tất cả mọi người, thì mô hình bổ sung sẽ cần tính đến cách các mối tương quan trong thông tin ảnh hưởng đến việc ra quyết định của tập thể .
Ông nói: “Ví dụ, để lựa chọn bỏ phiếu cho Đảng Cộng hòa hay Dân chủ trong một cuộc bầu cử, thông tin có sẵn cho mọi người là chung chứ không phải dành riêng cho một cá nhân. "Bao gồm các mối tương quan sẽ yêu cầu phát triển các kỹ thuật mới để phân tích các mô hình mà chúng tôi phát triển". Tham khảo: bihaku.vn
