第8章　群体是如何放大噪声的

马修·萨尔加尼克和他的合作者开展了一项大型音乐下载的研究：Matthew J. Salgaik, Peter Sherida Dodds, Duca J. Watts, “Experimetal Study of Iequality ad Upredictability i a Artificial Cultural Market,” Sciece 311（2006）: 854–856。另见：Matthew Salgaik, Duca Watts, “Leadig the Herd Astray: A Experimetal Study of Self-Fulfillig Prophecies i a Artificial Cultural Market,” Social Psychology Quarterly 71（2008）: 338–355; Matthew Salgaik, Duca Watts, “Web-Based Experimets for the Study of Collective Social Dyamics i Cultural Markets,” Topics i Cogitive Sciece 1（2009）: 439–468。

流行程度会自我强化：Salgaik, Watts, “Leadig the Herd Astray”。

在其他领域也出现了类似的结果：Michael Macy et al., “Opiio Cascades ad the Upredictability of Partisa Polarizatio,” Sciece Advaces（2019）: 1–8。另见：Hele Margetts et al., Political Turbulece（Priceto: Priceto Uiversity Press, 2015）。

社会学家迈克尔·梅西：Michael Macy et al., “Opiio Cascades”。

人们在网上如何对各种评论做出判断：Lev Muchik et al., “Social Ifluece Bias: A Radomized Experimet,” Sciece 341, o. 6146（2013）: 647–651。

有些研究已经表明了这一点：Ja Lorez et al., “How Social 第8章　群体是如何放大噪声的

马修·萨尔加尼克和他的合作者开展了一项大型音乐下载的研究：Matthew J. Salgaik, Peter Sherida Dodds, Duca J. Watts, “Experimetal Study of Iequality ad Upredictability i a Artificial Cultural Market,” Sciece 311（2006）: 854–856。另见：Matthew Salgaik, Duca Watts, “Leadig the Herd Astray: A Experimetal Study of Self-Fulfillig Prophecies i a Artificial Cultural Market,” Social Psychology Quarterly 71（2008）: 338–355; Matthew Salgaik, Duca Watts, “Web-Based Experimets for the Study of Collective Social Dyamics i Cultural Markets,” Topics i Cogitive Sciece 1（2009）: 439–468。

流行程度会自我强化：Salgaik, Watts, “Leadig the Herd Astray”。

在其他领域也出现了类似的结果：Michael Macy et al., “Opiio Cascades ad the Upredictability of Partisa Polarizatio,” Sciece Advaces（2019）: 1–8。另见：Hele Margetts et al., Political Turbulece（Priceto: Priceto Uiversity Press, 2015）。

社会学家迈克尔·梅西：Michael Macy et al., “Opiio Cascades”。

人们在网上如何对各种评论做出判断：Lev Muchik et al., “Social Ifluece Bias: A Radomized Experimet,” Sciece 341, o. 6146（2013）: 647–651。

有些研究已经表明了这一点：Ja Lorez et al., “How Social Ifluece Ca Udermie the Wisdom of Crowd Effect,” Proceedigs of the Natioal Academy of Scieces 108, o. 22（2011）: 9020–9025。

我们来看一个实验，该实验比较了现实世界中的陪审团和“统计中的陪审团”：Daiel Kahema, David Schkade, Cass R. Sustei, “Shared Outrage ad Erratic Awards: The Psychology of Puitive Damages,” Joural of Risk ad Ucertaity 16（1998）: 49–86.

由他们组成500多个6人一组的陪审团：David Schkade, Cass R. Sustei, Daiel Kahema,“Deliberatig about Dollars: The Severity Shift,” Columbia Law Review 100（2000）: 1139–1175.

第三部分　预测性判断中的噪声

一致性比率（PC）：一致性比率与肯德尔和谐系数（Kedall’s W）关联密切。

成年男性脚的尺码与身高的PC值为71%：Kawal Kamboj et al., “A Study o the Correlatio Betwee Foot Legth ad Height of a Idividual ad to Derive Regressio Formulae to Estimate the Height from Foot Legth of a Idividual,” Iteratioal Joural of Research i Medical Scieces 6, o. 2（2018）: 528。

相关系数和一致性比率（PC）的对应关系：一致性比率的计算基于这样的假设：联合分布（joit distributio）是二元正态分布。表1中的数值就是基于该假设的近似值。感谢朱利安·帕里斯绘制表格。Ifluece Ca Udermie the Wisdom of Crowd Effect,” Proceedigs of the Natioal Academy of Scieces 108, o. 22（2011）: 9020–9025。

我们来看一个实验，该实验比较了现实世界中的陪审团和“统计中的陪审团”：Daiel Kahema, David Schkade, Cass R. Sustei, “Shared Outrage ad Erratic Awards: The Psychology of Puitive Damages,” Joural of Risk ad Ucertaity 16（1998）: 49–86.

由他们组成500多个6人一组的陪审团：David Schkade, Cass R. Sustei, Daiel Kahema,“Deliberatig about Dollars: The Severity Shift,” Columbia Law Review 100（2000）: 1139–1175.

第三部分　预测性判断中的噪声

一致性比率（PC）：一致性比率与肯德尔和谐系数（Kedall’s W）关联密切。

成年男性脚的尺码与身高的PC值为71%：Kawal Kamboj et al., “A Study o the Correlatio Betwee Foot Legth ad Height of a Idividual ad to Derive Regressio Formulae to Estimate the Height from Foot Legth of a Idividual,” Iteratioal Joural of Research i Medical Scieces 6, o. 2（2018）: 528。

相关系数和一致性比率（PC）的对应关系：一致性比率的计算基于这样的假设：联合分布（joit distributio）是二元正态分布。表1中的数值就是基于该假设的近似值。感谢朱利安·帕里斯绘制表格。第9章　判断与模型，简单的模型普遍优于人类判断

一项关于绩效预测的真实研究：Marti C. Yu, Natha R. Kucel, “Pushig the Limits for Judgmetal Cosistecy: Comparig Radom Weightig Schemes with Expert Judgmets,” Persoel Assessmet ad Decisios 6, o. 2（2020）: 1–10。本书所描述的专家们的相关系数0.15是指3个实验样本（总共847个样本）的相关系数的非加权平均值。真实实验中的相关系数与此处的这一简化的相关系数在某些方面有所不同。

它是对各种预测因素的平均值进行加权后获得预测分数的方法：对平均值进行加权计算的先决条件是所有预测因素都必须用可比较的测量单位测量。我们介绍的这个例子是满足这个先决条件的，所有的预测因素都是用0到10分的量表测量的。但在一些情况下，这一先决条件可能无法满足。比如，绩效表现的预测因素包括面试官给的0到10分的评分、相关工作经验的时长，以及工作技能的笔试成绩。多元回归分析程序在整合这些变量之前，会把这些变量先转换为标准分。标准分测量的是一个观测值与群体平均值之间的距离，它以标准差为单位。例如，如果技能测试的平均分是55分，标准差是8分，那么标准分为+1.5就意味着技能测试为67分。需要注意的是，把每个个体数据标准化会消除所有平均值之间的误差痕迹，或者说会消除个体判断变异中的误差痕迹。

你可能认为，与目标变量相关性越密切的预测因素，其权重也应该越大：多元回归最主要的特征是每个预测因素的最优权重都依赖于其他预测因素。如果一个预测因素与另一个预测因素高相关，两个预测因第9章　判断与模型，简单的模型普遍优于人类判断

一项关于绩效预测的真实研究：Marti C. Yu, Natha R. Kucel, “Pushig the Limits for Judgmetal Cosistecy: Comparig Radom Weightig Schemes with Expert Judgmets,” Persoel Assessmet ad Decisios 6, o. 2（2020）: 1–10。本书所描述的专家们的相关系数0.15是指3个实验样本（总共847个样本）的相关系数的非加权平均值。真实实验中的相关系数与此处的这一简化的相关系数在某些方面有所不同。

它是对各种预测因素的平均值进行加权后获得预测分数的方法：对平均值进行加权计算的先决条件是所有预测因素都必须用可比较的测量单位测量。我们介绍的这个例子是满足这个先决条件的，所有的预测因素都是用0到10分的量表测量的。但在一些情况下，这一先决条件可能无法满足。比如，绩效表现的预测因素包括面试官给的0到10分的评分、相关工作经验的时长，以及工作技能的笔试成绩。多元回归分析程序在整合这些变量之前，会把这些变量先转换为标准分。标准分测量的是一个观测值与群体平均值之间的距离，它以标准差为单位。例如，如果技能测试的平均分是55分，标准差是8分，那么标准分为+1.5就意味着技能测试为67分。需要注意的是，把每个个体数据标准化会消除所有平均值之间的误差痕迹，或者说会消除个体判断变异中的误差痕迹。

你可能认为，与目标变量相关性越密切的预测因素，其权重也应该越大：多元回归最主要的特征是每个预测因素的最优权重都依赖于其他预测因素。如果一个预测因素与另一个预测因素高相关，两个预测因素的权重就不会都很大——这就跟变量被重复计算了一样。

判断和决策研究的主力军：Robi M. Hogarth, Natalia Karelaia, “Heuristic ad Liear Models of Judgmet: Matchig Rules ad Eviromets,” Psychological Review 114, o. 3（2007）: 734。

二者都具有如下一些简单的结构：在这里的讨论主要基于透镜判断模型的研究框架，该模型被广泛用于人员测评的情境中。参见：Keeth R. Hammod, “Probabilistic Fuctioig ad the Cliical Method,” Psychological Review 62, o. 4（1955）: 255–262; Natalia Karelaia, Robi M. Hogarth, “Determiats of Liear Judgmet: A Meta-Aalysis of Les Model Studies,” Psychological Bulleti 134, o. 3（2008）: 404–426。

保罗·梅尔：Paul E. Meehl, Cliical Versus Statistical Predictio: A Theoretical Aalysis ad a Review of the Evidece（Mieapolis: Uiversity of Miesota Press, 1954）。

弗洛伊德的照片：Paul E. Meehl, Cliical Versus Statistical Predictio: A Theoretical Aalysis ad a Review of the Evidece（Northvale, NJ: Aroso, 1996）序言部分。

梅尔不仅是一位学术研究人员，还是一位有着丰富临床经验的精神分析学派的心理咨询师：“Paul E. Meehl,” i Ed Lidzey（Ed.）, A History of Psychology i Autobiography, 1989。

“大量且一致”：“Paul E. Meehl,” i A History of Psychology i 素的权重就不会都很大——这就跟变量被重复计算了一样。

判断和决策研究的主力军：Robi M. Hogarth, Natalia Karelaia, “Heuristic ad Liear Models of Judgmet: Matchig Rules ad Eviromets,” Psychological Review 114, o. 3（2007）: 734。

二者都具有如下一些简单的结构：在这里的讨论主要基于透镜判断模型的研究框架，该模型被广泛用于人员测评的情境中。参见：Keeth R. Hammod, “Probabilistic Fuctioig ad the Cliical Method,” Psychological Review 62, o. 4（1955）: 255–262; Natalia Karelaia, Robi M. Hogarth, “Determiats of Liear Judgmet: A Meta-Aalysis of Les Model Studies,” Psychological Bulleti 134, o. 3（2008）: 404–426。

保罗·梅尔：Paul E. Meehl, Cliical Versus Statistical Predictio: A Theoretical Aalysis ad a Review of the Evidece（Mieapolis: Uiversity of Miesota Press, 1954）。

弗洛伊德的照片：Paul E. Meehl, Cliical Versus Statistical Predictio: A Theoretical Aalysis ad a Review of the Evidece（Northvale, NJ: Aroso, 1996）序言部分。

梅尔不仅是一位学术研究人员，还是一位有着丰富临床经验的精神分析学派的心理咨询师：“Paul E. Meehl,” i Ed Lidzey（Ed.）, A History of Psychology i Autobiography, 1989。

“大量且一致”：“Paul E. Meehl,” i A History of Psychology i Autobiography, ed. Ed Lidzey（Washigto, DC: America Psychological Associatio, 1989）, 362。

一项发表于2000年的对136项研究的综述：William M. Grove et al., “Cliical Versus Mechaical Predictio: A Meta-Aalysis,” Psychological Assessmet 12, o. 1（2000）: 19–30。

人类在判断时还具有不对等的优势，因为他们可以获取未提供给计算机模型的“私人”信息：William M. Grove, Paul E. Meehl, “Comparative Efficiecy of Iformal（Subjective, Impressioistic）ad Formal（Mechaical, Algorithmic）Predictio Procedures: The Cliical-Statistical Cotroversy,” Psychology, Public Policy, ad Law 2, o. 2（1996）: 293–323。

20世纪60年代后期，戈德堡基于霍夫曼的早期工作，开始研究用于描述个体判断行为的统计模型：Lewis Goldberg, “Ma Versus Model of Ma: A Ratioale, plus Some Evidece, for a Method of Improvig o Cliical Ifereces,” Psychological Bulleti 73, o. 6（1970）: 422–432。

台球专家们在描述某一杆如何进球时，表现得就好像他们解开了复杂的方程一样，然而实际上他们并未真的这样做：Milto Friedma, Leoard J. Savage, “The Utility Aalysis of Choices Ivolvig Risk,” Joural of Political Ecoomy 56, o. 4（1948）: 279–304。

尽管不是完全相关，但这种相关性已经足以支持所谓的“假设”理论了：Karelaia, Hogarth, “Determiats of Liear Judgmet,” 411, Autobiography, ed. Ed Lidzey（Washigto, DC: America Psychological Associatio, 1989）, 362。

一项发表于2000年的对136项研究的综述：William M. Grove et al., “Cliical Versus Mechaical Predictio: A Meta-Aalysis,” Psychological Assessmet 12, o. 1（2000）: 19–30。

人类在判断时还具有不对等的优势，因为他们可以获取未提供给计算机模型的“私人”信息：William M. Grove, Paul E. Meehl, “Comparative Efficiecy of Iformal（Subjective, Impressioistic）ad Formal（Mechaical, Algorithmic）Predictio Procedures: The Cliical-Statistical Cotroversy,” Psychology, Public Policy, ad Law 2, o. 2（1996）: 293–323。

20世纪60年代后期，戈德堡基于霍夫曼的早期工作，开始研究用于描述个体判断行为的统计模型：Lewis Goldberg, “Ma Versus Model of Ma: A Ratioale, plus Some Evidece, for a Method of Improvig o Cliical Ifereces,” Psychological Bulleti 73, o. 6（1970）: 422–432。

台球专家们在描述某一杆如何进球时，表现得就好像他们解开了复杂的方程一样，然而实际上他们并未真的这样做：Milto Friedma, Leoard J. Savage, “The Utility Aalysis of Choices Ivolvig Risk,” Joural of Political Ecoomy 56, o. 4（1948）: 279–304。

尽管不是完全相关，但这种相关性已经足以支持所谓的“假设”理论了：Karelaia, Hogarth, “Determiats of Liear Judgmet,” 411,