Can simple transmission chains foster collective intelligence in binary-choice tasks?
在许多社会系统中，一群人可以为复杂的认知问题找到非常有效的解决方案，有时甚至比一个专家更有效。然而，团队的成功关键取决于如何将团队成员的判断聚合起来，以产生集体的答案。在文献中描述了大量各种各样的这种汇总方法，例如对独立判断进行平均，依靠大多数人或进行小组讨论。在目前的工作中，我们介绍了一种新的方法聚合的判断-传输链-尚未得到一致的集体智慧的背景下进行评估。在传输链中，所有组成员都可以访问唯一的集体解决方案，并可以依次改进它。经过反复的改进，出现的集体解决方案反映了每个小组成员的判断。我们解决这样的传输链是否可以促进集体智慧的二元选择问题的问题。在一系列的数值模拟中，我们探讨了各种因素对传输链性能的影响，如组的大小，模型参数和人口的结构。该方法的性能进行比较的多数规则和信任加权多数。最后，我们依赖于两个现有的数据集的个人执行一系列的二元决策，以评估预期的性能的三种方法的经验。我们发现，参数空间的传输链具有最佳的性能很少出现在真实的数据集。我们的结论是，传输链是最适合于其他类型的问题，如那些具有累积属性。
2017-01-02 cs.SI physics.soc-ph
Collective intelligence: aggregation of information from neighbors in a guessing game
复杂系统表现出聚集信息和显示协调活动的能力。在社会系统中，不同个体的相互作用导致规范的出现，政治立场，观点，文化特征甚至科学进步的趋势。集体行为的例子可以在维基百科和Linux等活动中观察到，在这些活动中，个人为了社区的利益而聚集他们的知识，而公民科学则利用集体解决复杂问题的潜力。在这里，我们进行了一个在线实验，以调查的表现集体解决猜测问题，其中每个演员被赋予部分信息，并放置在一个互动网络的节点。我们测量的准确性的时间演变方面的集体的性能，发现两类网络，规则的格子和随机网络的性能没有统计差异。我们还确定，贝叶斯描述捕获的行为模式的个人遵循聚合信息从邻居做出决定。与其他简单的决策模型相比，玩家遵循的策略揭示了集体的次优表现。我们的贡献提供了基于个人的描述和集体现象之间的微观宏观联系的基础。
2016-03-29 cs.SI physics.soc-ph
Collective Intelligence in Humans: A Literature Review
这篇文献综述的重点是人类的集体智慧。在知识网上进行了关键词搜索，并对选定的论文进行了审查，以揭示与集体智慧有关的主题。在对这一现象的讨论中，确定了三个抽象层次：微观层次、宏观层次和涌现层次。文献中反复出现的主题在上述框架下进行了分类，并确定了未来研究的方向。
2012-04-16 cs.CY cs.SI
Collective Intelligence Outperforms Individual Talent: A Case Study in League of Legends
本文基于《英雄联盟》大规模数据，结合机器学习、统计分析及合作互动的拓扑与图谱谱测度，验证集体协作智能可优于个体天赋。
2025-10-19 cs.SI
Collective Intelligence in Citizen Science -- A Study of Performers and Talkers
最近出现的在线公民科学说明了一种有效和高效的手段，可以利用人群来实现一系列科学发现。从根本上说，公民科学项目吸引了大量的非专家志愿者来完成短期任务，这些任务在领域和复杂性上可能有所不同。然而，与大多数人类计算系统不同的是，这些系统的参与者，“公民科学家”是志愿者，因此不提供任何经济或其他激励措施。此外，在Zooniverse等公民科学平台的鼓励下，在线社区已经出现，为他们提供了一个讨论，分享想法和解决问题的环境。事实上，正是这些论坛的结果，使许多科学发现得以实现。在本文中，我们通过在线公民科学社区的活动和科学知识的发现之间的关系，探讨集体智慧的现象。我们对10个Zooniverse公民科学项目进行了跨项目分析，并分析了用户在完成任务活动和参与讨论方面的行为，并发现了高度活跃的用户的集体行为。虽然我们的研究结果对未来的公民科学设计有影响，但我们也考虑了对理解集体智慧研究的更广泛影响。
2014-06-29 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Knowledge Network System (KNS) by Evolutionary Collective Intelligence (ECI): Model, Algorithm and Applications
针对传统的知识、推荐、搜索和社会系统所面临的一些固有的缺陷和瓶颈，本文提出了一种新的知识图谱--知识网络系统（Knowledge Network System，KNS），该系统采用一种新的算法--进化集体智能（Evolutionary Collective Intelligence，ECI）算法来构建知识图谱。ECI是一种代理与机器交互算法，通过迭代向代理推荐有趣/匹配的样本/文件，同时利用代理的集体智能来构建KNS。据我们所知，基于ECI的KNS是文献中的第一次尝试，它将知识网络构建，高质量推荐，新型搜索和社交功能集成在同一个框架中。讨论了KNS和ECI的一些实际和潜在应用，并给出了一个名为VISVA的实际系统来证明它们的有效性。最后总结了一些有待进一步研究的问题。
2019-06-18 cs.SI
Learning from Collective Intelligence in Groups
Beckman Institute, University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校贝克曼研究所）；IBM T.J. Watson Research Center（IBM托马斯·J·沃森研究中心）
集合来自大量群体的共享信息的集体智慧通常受到具有低质量数据的不可靠信息源的负面影响。这成为在各种应用中有效使用集体智慧的障碍。为了解决这个问题，我们提出了一个概率模型来联合评估源的可靠性，并找到真实的数据。我们注意到，不同的来源往往不是相互独立的。相反，信息源往往相互影响，这使得它们在相互共享信息时相互依赖。来源之间的高度依赖性使得集体智慧容易受到过度使用来自依赖来源的冗余（可能是不正确的）信息的影响。因此，我们揭示了潜在的群体结构之间的依赖源，并聚集在群体水平上的信息，而不是直接从个人来源。这可以防止集体智慧不适当地被依赖的来源所支配。我们还将明确揭示群体的可靠性，并最大限度地减少不可靠群体的负面影响。在真实数据集上的实验结果表明了该方法相对于现有算法的有效性。
2012-10-03 cs.LG cs.SI
Influence Process Structural Learning and the Emergence of Collective Intelligence
最近的工作[Hazy 2012]通过计算证明，组织成控制资源流动的网络的集体可以学会识别环境中新出现的机会。本文认为，系统通过类似于神经网络学习的过程来实现这一点，相对状态扮演着突触权重的角色。哈齐通过计算表明，即使资源分配决策者对环境没有直接的可见性，对机会没有直接的理解，除了评估资助项目的成败之外，他们不参与开发这些机会，这种学习也会发生。有效地，交互系统了解哪些个体最容易获得生态系统中的信息和其他资源。Hazy [2012]将这种以前未被发现的涌现现象称为影响过程结构学习（Influence Process Structural Learning，IPSL）。在IPSL的先前模型中，在模型设计中预先确定了三层组织结构[Hazy 2012]。这些初始条件界定了集体智慧的出现可以被假定的程度，因为模型本身假设了一个确定的结构。这项工作有助于该领域的扩展IPSL的论点集体智慧的整体出现的论点。它首先简要回顾了以前发表的工作。它通过增加两个额外的步骤来继续对话：首先，它展示了三层组织结构如何通过已知的复杂性机制出现。在这种情况下，确定的机制是优先连接[Barabasi 2002]。其次，本文展示了如何集体智慧可以出现在一个系统中的代理时，这些代理之间的影响结构被视为一个遗传算法。
2014-06-29 cs.SI
Crowdsourcing Collective Emotional Intelligence
情绪智力的标志之一是调节情绪的能力。研究表明，认知重新评估--一种涉及重新解释思想或情况的意义的技术--可以下调负面情绪，而不会产生重大的心理或生理代价。习惯使用这种策略也与身体和情绪健康的许多关键指标有关。不幸的是，这种技术并不总是很容易应用。灵活地思考有压力的想法和情况需要创造力和镇定，而这些能力在我们最需要的时候往往会消失。在本文中，我们提出了一种辅助技术，根据需要协调集体智慧，帮助个人重新评估压力的想法和情况。在两个实验中，我们评估了我们的设计的关键功能，我们证明了众包共情重新评估与按需劳动力，如亚马逊的土耳其机械的可行性。
2012-04-16 cs.HC cs.SI
Social Technologies for Developing Collective Intelligence in Networked Society
我们项目中的科学问题被定义为一个问题：社会技术如何有助于智能和包容性社会的发展？我们研究的主题是网络项目（虚拟CI系统），其中包括集体决策工具和创新机制，允许和鼓励个人和团队的创造力，创业精神，在线协作，新形式的自我监管和自我治理，社区的自我配置，通过考虑这些项目作为CI出现的催化剂。这些理论问题的答案可能会产生巨大的实际影响，影响社会技术在实践中更合理和复杂的应用。
2014-06-29 cs.CY cs.SI
Collective emotions online and their influence on community life
电子社区，社会群体在网上互动，最近已成为跨学科研究的对象。与面对面的会议一样，互联网交流不仅包括事实信息，还包括情感信息-参与者对所讨论的主题或其他小组成员的感受。众所周知，情绪在离线通信中以多种方式影响交互伙伴是重要的。互联网交流中的情绪是否会影响他人，并系统地影响电子社区轨迹的数量和质量方面？自动情感分析的发展使得使用从网络收集的文本消息进行大规模情感检测和分析成为可能。目前尚不清楚电子社区中的情绪是否主要来自群体成员的个性，或者是否来自群体内的互动，以及它们是否影响群体活动。我们在从博客，Digg和BBC论坛下载的400万个帖子中观察到大规模的情感现象的集体特征。为了测试社区成员的情绪是否会影响其他人的情绪，帖子被分组为具有相似情绪效价的消息集群。长串的频率比情绪随机发生的频率要高得多。集群长度的分布可以用优先过程来解释，因为连续消息的条件概率随集群长度呈幂律增长。对于BBC论坛的帖子，前十条评论中的绝对平均情绪效价值越大，平均讨论长度越高，并且在讨论期间消息中的平均情绪量下降。我们的研究结果证明，集体的情绪状态可以通过互联网通信和情绪表达是维持一些电子社区的燃料创建和调制。
2011-07-13 cs.SI physics.soc-ph
Community-centric modeling of citation dynamics explains collective citation patterns in science, law, and patents
针对现有引用动力学研究局限于科学领域且难以解释延迟识别现象的问题，本文提出一种整体模型，通过捕捉三个核心机制，成功重现了科学、法律和专利中共享的集体引用模式，并提升了预测未来成功的能力。
2025-01-28 cs.SI physics.soc-ph
Fragmenting networks by targeting collective influencers at a mesoscopic level
保护网络免受传染病、恶意软件和有害病毒信息传播等流行过程的一种实用方法是预先删除一些有影响的节点，将网络分割成小的组件。由于确定删除节点的最佳顺序是一个计算困难的问题，已经提出了各种近似算法，以有效地通过顺序删除节点来分割网络。Morone和Makse提出了一种利用给定网络的非回溯矩阵的算法，该算法优于现有的各种算法。事实上，许多经验网络具有社区结构，这与原始算法所基于的局部树状结构假设相矛盾。我们开发了一种免疫算法，通过协同结合Morone-Makse算法和粗粒化的网络中，我们把一个社区作为一个超级节点。通过这种方式，我们的目标是以合理的计算成本确定连接不同社区的节点。该算法比Morone-Makse算法和其他算法在具有社团结构的网络上更有效。
2016-11-25 cs.SI physics.soc-ph
An active inference model of collective intelligence
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；University of Oxford（牛津大学）；Australian National University（澳大利亚国立大学）
到目前为止，集体智慧的正式模型缺乏一个合理的数学描述之间的关系高度自治的子系统组件（个人）和复合系统（集体）的全球规模的行为之间的局部规模的相互作用。在本文中，我们使用的主动推理公式（AIF），一个框架，用于解释任何非平衡稳态系统在任何规模的行为，以建立一个最小的基于代理的模型，模拟本地个人层面的互动和集体智慧（操作系统级的性能）之间的关系。我们探讨了提供具有特定认知能力的基线AIF代理（模型1）的影响：心理理论（模型2）;目标对齐（模型3）和具有目标对齐的心理理论（模型4）。认知能力复杂性的这些逐步转变是由AIF代理在由其他AIF代理填充的环境中持续和蓬勃发展所必需的进步类型所激发的，并且最近也被证明自然映射到人类认知能力的典型步骤。说明性的结果表明，逐步认知过渡，提高系统性能，提供互补的机制，代理的局部和全局最优之间的对齐。对齐从相互作用的AIF代理本身的动态中内生地出现，而不是通过对代理行为的激励（与现有的集体智能的计算模型相反）或集体行为的自上而下的先验（与现有的AIF多尺度模拟相反）来外源地施加。这些结果揭示了有利于人类和其他复杂适应系统中集体智慧的通用信息理论模式的类型。
2021-04-02 cs.AI cs.MA cs.SI
Mechanisms of True and False Rumor Sharing in Social Media: Collective Intelligence or Herd Behavior?
社交媒体平台传播大量在线内容，包括真实的，特别是虚假的谣言。以往的文献研究了离线谣言的传播，但需要更多的研究来了解网络谣言的传播。在本文中，我们研究了真实与虚假谣言在社交媒体分享行为中的作用。基于126，301个Twitter级联，我们发现分享行为的特征是终身和人群效应，这解释了真实谣言与虚假谣言传播的差异。在其他条件相同的情况下，我们发现，更长的生命周期与更少的分享活动有关，但虚假谣言的分享减少比真实谣言的减少更大。因此，寿命是解释为什么虚假谣言消亡的一个重要决定因素。此外，我们发现，虚假谣言的传播是以羊群效应（而不是集体智慧）为特征的，因此虚假谣言的传播在更大的转发深度上变得越来越多。这些发现解释了真实和虚假谣言的传播动力学差异，并进一步为社交媒体平台提供了实际意义。
2023-03-21 cs.SI
Network Structure and Collective Intelligence in the Diffusion of Innovation
当多种创新竞争采用时，导致早期优势的历史机会可以产生锁定效应，使次优创新以牺牲更优的替代品为代价获得成功。关于创新扩散的研究已经确定了许多早期优势的可能来源，但这些机制既有利于最优创新，也有利于次优创新。本文超越了机会作为解释，以确定结构性原则，系统地影响的可能性，最佳战略将蔓延。一个正式的创新扩散模型表明，组织关系的网络结构可以系统地影响广泛采用的创新将是最佳回报的可能性。基于先前的扩散研究，本文侧重于中心行为者的作用，即良好连接的人或公司。虽然扩散的传染模型突出了中心行为者对进一步更快地传播创新的好处，但本分析揭示了这种影响的阴暗面：网络中仅仅存在中心行为者就增加了采用率，但也增加了次优结果的可能性。然而，这种效应并不代表速度最优性的权衡，因为密集网络既快速又最优。这一发现与相关研究一致，表明网络中心化会破坏集体智慧。
2023-01-30 cs.SI econ.GN physics.soc-ph
Soft Measures for Extracting Causal Collective Intelligence
Michigan State University（密歇根州立大学）；Two Six Technologies；University of South Alabama（南阿拉巴马大学）；SIFT
本文提出用大语言模型自动提取模糊认知图，并设计基于图的软相似性度量，通过Elo评分验证其与人类判断的相关性，指出需开发更贴合FCM细微差别的度量方法。
2024-09-27 cs.AI cs.CL cs.CY
Topological collapse of higher-order interactions bottlenecks collective intelligence in AI agent societies
NLPR, CASIA（自动化研究所模式识别国家重点实验室）；Xiaomi Inc.（小米公司）
该研究发现AI智能体社群中高阶交互的拓扑崩溃会成为集体智能瓶颈，提出HIS和Φ指标，证实该瓶颈与模型无关，为人工社会设计提供了新方向。
2026-08-18 cs.SI
Human collective intelligence as distributed Bayesian inference
MIT Media Lab（麻省理工学院媒体实验室）；Australian National University（澳大利亚国立大学）；Tel-Aviv University（特拉维夫大学）；MIT（麻省理工学院）
集体智慧被认为是人类社会取得巨大成功的基础。准确的共同信念的形成是人类集体智慧的关键组成部分之一。在由易犯错误的个体组成的群体中，正确的共同信念是如何形成的？解决这个问题需要多尺度分析。我们必须了解人们使用的个人决策机制，以及这些机制的属性和动态。到目前为止，这种方法的数学工具一直缺乏。为了解决这一差距，我们引入了一个新的分析框架：我们提出，通过分布式贝叶斯推理，群体达到准确的共享信念。分布式推理通过个体层面的信息处理发生，并在群体层面产生合理的信念形成。我们在一个新的人类社会决策模型中实例化了这个框架，我们使用我们收集的超过50，000名在线社交交易平台用户的数据集进行验证，投资者在外汇和其他资产市场上使用真实货币模仿彼此的交易。我们发现，在这种情况下，人们使用的决策机制，其中流行被视为一个先验分布的决定是最好的。这种机制是有限的理性在个人层面上，但我们证明，在聚合实现了一种近似的“汤普森抽样”-一个著名的和高效的单代理贝叶斯机器学习算法顺序决策。因此，分布式贝叶斯推理的视角揭示了集体理性是如何从人们使用的有限理性决策机制中产生的。
2016-08-05 cs.AI cs.CY cs.GT
Mobilizing the Trump Train: Understanding Collective Action in a Political Trolling Community
政治喷子在网上挑起不和不仅是为了lulz（笑），也是出于意识形态的原因，比如宣传他们想要的政治候选人。政治巨魔团体最近获得了关注，因为他们被认为是帮助唐纳德特朗普赢得2016年美国总统大选的核心，其中涉及困难的群众动员。政治巨魔面临着独特的挑战，因为他们必须建立自己的社区，同时破坏他人。然而，很少有人知道政治巨魔如何动员足够的参与，突然成为其他人的问题。我们对来自最受欢迎和最具破坏性的政治拖钓社区之一的1600多万条评论进行了定量纵向分析，该社区是subreddit /r/The\_Donald（T \D）。我们用T_D作为一个镜头来理解这些异常空间中的参与和集体行动。具体来说，我们首先研究最活跃的参与者的特征，以揭示可能推动他们持续参与的因素。接下来，我们调查这些活跃的个人如何动员他们的社区采取行动。通过我们的分析，我们发现，最活跃的人采用了独特的话语策略来动员参与，并部署了机器人等技术工具来创建共享身份并维持参与。最后，我们提供了数据支持的设计启示，为设计师的公民媒体。
2018-06-01 cs.SI
Community structure revealed by phase locking
社区结构可以自然地出现在同步的路径中，而从路径中刮除它是一个棘手的问题，它解释了同步的不同动态。本文假设复杂网络中的同步由局部和集体过程组成，基于Kuramoto模型，提出了一种在抑制集体同步的同时将局部同步锁定在稳定状态的方案。通过该方案，网络动态只包含局部同步，即同一社区内的节点同步在一起，这些同步簇很好地反映了网络的社区结构。此外，通过分析同步的路径，不同社区之间的关系或重叠也得到。在五个真实网络上进行了社区检测实验，发现社区结构比基于模块的快速算法更加明显。我们的研究结果不仅为理解复杂网络上的同步动力学提供了深刻的见解，而且扩大了社区检测的研究范围。
2014-08-22 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Diversity of Skills and Collective Intelligence in GitHub
一个普遍的假设是，个人倾向于与与他们相似的人一起工作。然而，对团队工作和团队解决复杂问题的能力的研究强调，多样性在协作过程中起着关键作用，可以传播信息。在本文中，我们调查了开源社区中GitHub用户之间的连接模式。为此，我们使用社会网络分析和自组织地图作为相似性度量。文本工件的分析揭示了这些连接的作用。我们发现，技能的多样性在交换信息的用户之间建立联系方面起着至关重要的作用（例如，在问题、评论和后续网络中）。网络中与实际编码相关的连接是在具有相似特征的用户之间建立的。与存储库所有者不同的用户比类似的用户更经常地报告错误、问题和寻求帮助。
2021-10-13 cs.CY cs.SI
Social Networks as a Collective Intelligence: An Examination of the Python Ecosystem
Python生态系统代表了一个全球性的、数据丰富的、技术支持的网络。通过分析Python的依赖关系网络，它的前14个最重要的库和cPython（或核心Python）库，这项研究发现了明确的证据，Python网络可以被视为解决问题的网络。对前14个库和cPython的贡献者网络的分析揭示了紧急专业化，其中特定库的专家被隔离和集中，而其他专家将这些关键库连接在一起，优化本地和全球信息交换效率。随着这些网络的扩展，局部效率下降，而密度增加，代表了开发（优化工作解决方案）和探索（寻找新的解决方案）之间的可能过渡点。这些结果提供了深入了解技术支持的社交网络的最佳功能，并可能对现代组织的有效运作产生更大的影响。
2022-01-16 cs.PL cs.SI
Toward a Comparative Cognitive History: Archimedes and D. H. J. Polymath
集体智慧仅仅是放大的个体智慧，还是存在根本的差异？这份立场文件认为，认知史方法可以揭示集体智慧的本质及其与个体智慧的区别。为了推进这一拟议的研究领域，一个小的案例研究的论点和证明的结构。来自网络科学的定量指标被用来比较两个来源的演绎的工件。第一个是工作的阿基米德的锡拉丘兹，pupelan个人，和其他古希腊数学家。第二个是Polymath项目的工作，这是一个大规模的合作数学项目，使用博客文章和评论来证明组合数学中的新结果。
2012-04-16 cs.SI math.HO physics.soc-ph
Cyberswarm: a novel swarm intelligence algorithm inspired by cyber community dynamics
Cyberswarm算法通过动态超图建模和信息传递机制，提升推荐系统对用户偏好和社区动态的适应能力，实现跨领域精准推荐。
2025-12-14 cs.AI cs.SI
Dynamics of collective minds in online communities
Santa Fe Institute（圣塔菲研究所）；Complexity Science Hub Vienna（维也纳复杂性科学中心）；Department of Psychology, University of Zadar（扎达尔大学心理学系）；Barcelona Supercomputing Center（巴塞罗那超级计算中心）；Vermont Complex Systems Institute, University of Vermont（佛蒙特大学佛蒙特复杂系统研究所）
研究在线社区集体思维受编辑实践和社区动态影响，通过计算模型结合多平台数据及调查来理解其塑造机制，发现部分影响可快速逆转，部分则持久改变集体思维，为避免操纵提供思路。
2026-07-07 cs.CY cs.SI
The Evolution of Coordination in a Collective Intelligence System: 25 Years of English Wikipedia and the Emergence of Generative AI
King’s College London（伦敦国王学院）
基于对英语维基百科近25年的纵向分析，研究发现协调空间参与度相对内容生产有所下降，编辑行为更专业化，且生成式AI未从根本上改变协调与参与的长期趋势。
2026-09-16 cs.AI cs.HC cs.SI
A Survey on Social-Physical Sensing: An Emerging Sensing Paradigm that Explores the Collective Intelligence of Humans and Machine
在无处不在的多功能数据捕获、通信和计算技术的推动下，物理传感彻底改变了决定性地解释现实世界的途径。然而，各种限制阻碍了物理感测在关键场景中的有效性，例如灾害响应和城市异常检测。与此同时，社会感测是设计作为一个普遍的感测范式，利用观察配备便携式设备和无处不在的互联网连接感知环境的人类参与者。尽管有其优点，但社会感测也固有地遭受一些缺点（例如，不一致的可靠性和不确定的数据来源）。受两种感知模式的互补优势的激励，社会物理感知（SPS）作为一种新兴的感知范式而突出，该范式探索人类和机器的集体智慧，以重建物理和社会的“世界状态”。虽然已经研究了大量有趣的SPS应用，但SPS中仍然存在一些关键的未解决的挑战。在本文中，我们提供了一个全面的调查SPS，强调其定义，关键使能因素，最先进的应用，潜在的研究挑战，以及未来工作的路线图。本文旨在弥合现有的感知为重点的调查文件的知识差距，通过彻底检查SPS的各个方面，建立强大的SPS系统至关重要。
2023-03-14 cs.SI eess.IV stat.CO
The Benefit of Collective Intelligence in Community-Based Content Moderation is Limited by Overt Political Signalling
Central European University（中欧大学）；University College Dublin（都柏林大学学院）；Trinity College Dublin（都柏林三一学院）；Technological University Dublin（都柏林科技大学）
通过在线实验发现，协作撰写笔记能提高内容审核质量，但了解彼此政治倾向会削弱协作收益，且政治多样性对共和党帖子有正面影响。
2026-09-22 cs.CY cs.SI
Agent-based models of collective intelligence
集体或群体智能表现在这样一个事实，即一个合作的代理团队可以比那些代理单独工作时更有效地解决问题。虽然合作是，一般来说，一个成功的解决问题的策略，它是不清楚是否只是加快了时间找到解决方案，还是它改变了定性的统计签名的搜索解决方案。在这里，我们回顾和提供见解的两个基于代理的模型的分布式合作解决问题的系统，其任务是解决密码算法难题。第一个模型是模仿学习搜索，其中代理交换信息的质量，他们的部分解决方案的难题，并模仿最成功的代理组。这种情况预示着在模仿过于频繁或群体过于庞大的情况下，表现会非常糟糕，这种现象类似于社会心理学中的群体思维。第二种模型是黑板组织，其中代理读取并在公共黑板上发布提示。这种头脑风暴的情况下执行最好的时候，有一个严格的限制，在董事会上展示的信息量。这两个合作的情况下产生的时间大大加快，以解决难题的情况相比，代理人在隔离工作。然而，搜索的统计签名与独立搜索的统计签名相同。
2018-10-27 cs.MA cs.SI nlin.AO
Sentiment-driven Community Profiling and Detection on Social Media
Web 2.0有助于扩大许多问题的对话范围和深度，并促进在线社区的形成。在线社区根据不同的人对一系列核心问题的共同意见将他们聚集在一起。大多数现有的社区发现方法仅仅关注于发现社区，而没有提供关于社区成员的集体意见和社区形成背后的动机的任何见解。已经做出了一些努力来解决这个问题，提出了一套关键字作为社区概况。然而，他们忽视了社区成员对关键词的立场，这对于在社交媒体高度两极分化的氛围中理解社区起着重要作用。为此，我们提出了一个情绪驱动的社区分析和检测框架，其目的是提供社区配置文件，分别呈现社区成员的积极和消极的集体意见。在这方面，我们的框架首先提取用户的消息中的关键表达作为问题的代表，然后确定用户对这些关键表达的积极/消极态度。接下来，它揭示了一个低维的潜在空间，以便根据用户的意见和社交互动对用户进行聚类（即，转推）。我们通过定量和定性评估来证明我们的框架的有效性。
2018-05-10 cs.SI
Increasing intelligence in AI agents can worsen collective outcomes
Dynamic Online Networks Laboratory and Physics Department（动态在线网络实验室和物理系）
研究发现，资源稀缺时AI代理多样性与强化学习会加剧系统过载，而部落形成可降低风险，但整体效果取决于容量与人口比。
2026-03-12 cs.AI cs.CY cs.SI
Network Structures of Collective Intelligence: The Contingent Benefits of Group Discussion
关于信念形成的研究产生了矛盾的结果，即小组成员之间的沟通是否以及何时会提高经济预测，医疗诊断和求职者评估等数字估计的准确性。虽然一些证据表明，仔细介导的过程，如“德尔菲法”产生更准确的信念比非结构化的讨论，其他人认为，非结构化的讨论优于介导的过程。还有一些人认为，独立的个体产生最准确的信念。本文展示了如何网络理论的信念形成可以解决这些不一致的，即使在群体缺乏明显的结构，在非正式的谈话。影响力的网络结构与讨论前的信念分布相互作用，以调节沟通对信念形成的影响。因此，沟通有时会增加，有时会降低群体中平均信念的准确性。介导的过程和非结构化的通信的效果不同，这样的相对利益的每一种通信格式取决于两个组的动态以及统计特性的预交互的信念。这些结果解决了以前研究中的矛盾，并为团队和组织提供了实用的建议。
2021-03-08 cs.SI econ.GN q-fin.EC
The Power of Communities: A Text Classification Model with Automated Labeling Process Using Network Community Detection
Binghamton University, State University of New York（纽约州立大学宾汉姆顿分校）；Waseda University（早稻田大学）；Pypestream, Inc.（Pypestream公司）
文本分类是机器学习和人工智能研究中最关键的领域之一。它已经被积极地应用于许多商业应用中，例如会话智能系统、新闻文章分类、情感分析、情感检测系统以及我们日常生活中的许多其他推荐系统。有监督文本分类模型的一个问题是，模型的性能在很大程度上取决于通常由人类完成的数据标记的质量。在这项研究中，我们提出了一个新的网络社区发现为基础的方法来自动标记和分类文本数据到多类值空间。具体来说，我们建立网络的句子作为网络节点和成对的余弦相似度之间的词频反转的文档频率（TFIDF）的向量表示的句子作为网络链接的权重。我们使用Louvain方法来检测句子网络中的社区。我们在人类标记数据和网络社区发现标记数据上对支持向量机和随机森林模型进行了训练和测试。实验结果表明，基于网络社区发现标记数据的模型比基于人工标记数据的模型的分类准确率高2.68-3.75%。我们的方法可能有助于更准确的会话智能和其他文本分类系统的发展。
2019-11-14 cs.CL cs.IR cs.SI
Collective intelligence in science: direct elicitation of diverse information from experts with unknown information structure
Swiss Re Institute（瑞士再保险学院）；St. Petersburg State University（圣彼得堡国立大学）；St. Petersburg Department of V. A. Steklov Institute of Mathematics of the Russian Academy of Sciences（俄罗斯科学院圣彼得堡维克托·阿列克谢耶维奇·斯捷克洛夫数学研究所圣彼得堡分所）；HSE University（俄罗斯高等经济大学）
通过结合预测市场和聊天机制，实现专家在未知信息结构下高效共享信息，从而提升科学问题的集体分析效率。
2026-01-24 cs.AI cs.GT cs.MA
