人群的智慧：智慧城市可以从死牛和活鱼中学到什么

1906年，弗朗西斯·高尔顿（Francis Galton）在一次乡村涨势上，与会者有机会猜测一头死牛的体重。高尔顿猜测了787名公平竞争者的猜测，发现平均猜测仅比正确体重少了1磅-即使个人猜测不合理。

这个概念被称为“人群的智慧”或“集体智慧”，在过去的一个世纪中已应用到许多情况中，从人们估计罐子里豆形软糖的数量到预测重大体育赛事的获胜者（通常是成功率很高。不管是什么问题，人群的平均答案似乎都是准确的解决方案。

但这是否也适用于有关系统的知识，例如生态系统，医疗保健或城市？我们是否总是需要深入的科学查询来描述和管理它们-还是可以利用人群？

这个问题吸引了工程技术管理副教授Antonie J. Jetter多年。现在，有一个答案。由杰特（Jetter）合着并发表在《自然可持续发展》上的一项最新研究表明，当地自然资源利益相关者的不同人群可以集体产生与受过训练的专家非常相似的复杂环境模型。

在这项研究中，约250名钓鱼者，水卫队和德国钓鱼俱乐部的董事会成员被要求绘制联系，从钓鱼者的角度显示生态关系如何影响派克种群，以及养分和捕鱼压力等因素如何确定派克的数量在淡水湖泊生态系统中。然后，将个人的绘画（或所谓的心理模型）数学上组合成一个集体模型，以表示他们对生态系统的平均理解，并与同一主题的最佳科学知识进行比较。

结果是惊人的。如果您将许多独立钓鱼者的想法通过平均他们的心理模型加以结合，那么最终结果或多或少地与派克生态学的科学知识相对应-利益相关者的本地知识所产生的结果绝不亚于冗长而昂贵的科学研究。

杰特解释说：“越多的钓鱼者参与集体解决方案，结果就会越好，但这并不是简单的投票。”

研究发现，重要的是要保留并分别考虑不同类型的垂钓者（休闲垂钓者，渔业经理或渔业协会理事会成员）的意见。仅一组钓鱼者的知识库可能具有特定于组的偏见，这些偏见可能会上涨为可能错误的解决方案。

杰特说：“其他复杂系统的可能性令我感到兴奋。” “我们现在了解了如何调查诸如改善学校或增加公共交通出行率之类的问题，我们要求经常与这些系统互动的人并合并其系统描述。这具有使城市变得更智能的巨大潜力。”

然而，这项研究最令人兴奋和有益的方面是它如何结合在一起的。该研究由现任博士学位的Payam Aminpour领导。密歇根州立大学学生。杰特说：“这确实是一个跨学科，相互协作，坚持不懈和偶然性的故事，跨越了好多年。

对于PSU，它始于Jetter在会议上遇到生态学家Steven Gray。他们在Jetter博士的领导下获得了两项赠款，并经常讨论如何获得按比例缩放的系统描述。在2016年，它最终获得了认可：将两篇早期论文的思想联系起来，包括杰特（Jetter）的一篇，他们提出了利用人群的智慧，并就如何使其发挥作用起草了初步的思想。但是，他们仍然需要一个数据集和一个定量分析专家。

数据来自格雷的合作者，德国莱布尼兹淡水生态研究所的渔业科学家罗伯特·阿林豪斯（Robert Arlinghaus）在2010年几乎遗忘的一项研究。研究的专家分析员和科学负责人是博士学位。学生Payam Aminpour是经过培训的土木工程师，他加入了MSU社区可持续发展部Gray的团队，并与Jetter在PSU领导的赠款上紧密合作，这使得合作成为可能。其他贡献者是约克夏·英特罗（Joshua Introne）和前密苏里州立大学（MSU）附属学者艾莉森·辛格（Alison Singer）。

杰特说：“在弗朗西斯·加尔顿（Francis Galton）引入人群智慧现象大约一百年之后，我们扩展了这一理论，并凭经验表明，对大人群进行平均判断也可以满足描述复杂系统的认知上更加苛刻的任务。” “也许有一天，这将使我们的城市变得更聪明。如果做到这一点，那就是跨学科研究的证明。”

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