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    你的智商,是如何被群體拉低的?

    03-09 20:27:33


    文 / 王世民

    深圳爾雅總裁 | YouCore創始人

    著有《思維力》《學習力》《個體賦能》

     

     

     


    01


     

    群體是愚蠢的還是智慧的?

     

     

    社會心理學領域有一本爭議很大的書——法國人古斯塔夫·勒龐在1895年出版的《烏合之眾:大眾心理研究》


    這本書寫道“群體中累加在一起的只有愚蠢而不是天生的智慧”,群體“不能完成需要很高智力的工作”,他們“總是在智慧上低于單獨的個體”。


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    按照勒龐的說法,哪怕你是一個聰明人,只要你身處一個群體之中,你的推理能力、批判思考能力就會被拉低到跟群體同樣的低水平,你會變得愚蠢、固執又偏激。


    勒龐所描述的這種現象不是個別案例,它廣泛存在于人類社會之中。


    二戰中的德國、各種民粹化的愚蠢民意決策(如英國脫歐投票)、瘋狂的追星族,都在用活生生的案例為勒龐的這個觀點做著注腳。


    智商2.jpg


    那咱們怎樣才能避免被群體拉低智商,甚至能利用群體的智慧呢?

     

     

     


    02


     

    人為什么會被群體拉低智商?

     

     

    要避免被群體拉低智商,咱們首先得知道為什么群體會拉低成員的智商。


    根據《烏合之眾》的說法,一個有組織化的群體——或者叫一個心理群體——會拉低你的智商


    因為你身處一個心理群體的時候,無論你原先的生活方式、職業、性格或智力如何,成為這個群體一員的事實,便會讓你獲得一種集體心理。


    這會使得你的感情、思想和行為變得與你獨處時的感情、思想和行為頗為不同。


    你會丟失個體的自覺性,自愿或非自愿地將你的思想和行為,與群體的思想和行為保持一致。



    你想一想,在你上學的時候,如果學校要求上學時統一穿校服,萬一哪天只有你沒有穿校服來上課,是不是會覺得很不自在呢?




    為什么會這樣呢?


    勒龐在《烏合之眾》中,用他自己的敏銳觀察,嘗試描述了導致這種現象的群體基本特征。


    但耶魯經濟學家歐文·詹尼斯在1972年提出的“群體思想”分析得更透徹。


    群體思想是指,群組內的成員由于壓力,而形成一種“自欺欺人,強迫性同意,以及與群組價值觀和道德觀一致”的思維模式。


    現已有無數的案例證明,群體思想這種強迫一致、自欺欺人、過度自信的特征,對任何層次、背景的群體成員都適用。


    上至總統、政屆要員,下至學術研究、小組討論都在廣泛受著這種群體思想的影響。


    你只要稍微回憶下,就能找出自己有多少次在會議或小組討論中,是違心地認同群組結論的了(哈哈,是不是發現自己智商被拉低的時刻還是不少滴)。


    那如何才能讓自己擺脫群體思想,不被這類群體拉低智商呢?


    目前最可行的方法就是:



    暫時跳出當前的群體環境,比如獨處一室或休個假,獨立思考和自我總結后,再回到群體中分享你的結論。

     


     



    03


     

    發揮群體的獨特智慧

     

     

    看了群體這么多的弊端之后,你會不會跟勒龐一樣,對群體抱著重重憂慮呢?


    其實,群體并不都如勒龐所觀察到的這樣,盡是負面的特征,它也有著自己遠超個體的獨特智慧。


    其中一個很重要的獨特智慧就是群體決策。


    紐約時報的專欄作家詹姆斯·索羅維基,在《群體的智慧:如何做出最聰明的決策》一書中,有描述一個很有趣的案例。



    英國科學家弗朗西斯·蓋爾頓,目睹過一次猜重量贏大獎的比賽。


    一頭肥壯的公牛被牽在展臺上供大家品鑒,聚攏過來的人紛紛排隊對這頭牛的體重下賭注——這頭牛宰殺和去毛后的體重是多少?


    只要花6便士你就可以買一張印有編號的票,然后在票上填寫自己的名字及估計重量,重量估計最準的人會得到獎品。


    一共有800個人想碰碰運氣,這些人來自各行各業。


    其中有人是屠戶和農民,他們相比對判斷牛的體重很在行。不過也有一些人似乎不擅此道。


    “許多外行也想和屠戶那樣的內行一爭高下,”蓋爾頓后來在《自然》雜志上刊登的一篇文章中寫道,“那些對牛缺乏真正了解的職員和其他人,都只是在報紙、朋友和自己想象力的指引下才爭相**的”。


    當競猜結束,獎品分配完畢后,蓋爾頓從競猜組織者那里拿到了投票數據,對參加競猜打賭的人進行了一系列統計分析。


    他將787份競猜數據進行編號(有13份數據他不得不排除,因為這些競猜數據無法辨認),從高到低依次排列,并將這些數據制成圖表,看看是否呈鐘形曲線。


    此外,他將所有競猜者的估計重量都附在表上,然后計算出這組競猜數據的平均值。


    你不妨說這個平均值就是參加競猜群體的集體智慧。


    如果這個群體是單個人的話,那么牛的體重的猜測結果會是多少呢?


    蓋爾頓原先認為這個群體的平均猜測值與標準值相去甚遠。


    畢竟,幾個非常聰明的人和一些平庸的人及一大堆愚鈍者混在一起,似乎更傾向于得出一個愚蠢的答案。


    不過,蓋爾頓錯了。


    這個群體猜測的重量為1197磅,而這頭牛經屠宰和去毛后的凈重為1198磅。


    這個群體的判斷基本稱得上完美。


    詹姆斯·索羅維基在書中描述的是一種現象:



    在對狀態做估計的時候取群體平均值是最接近實際值的。



    智商3.jpg


    但其實這種群體決策的準確性已完全可以通過統計學的多樣性預測定理來證明:



    由于答案具有多樣性,作為整體的群體誤差必然小于每個人的平均個體誤差。



    用大白話翻譯下就是:



    一個錯誤也許無法推導出正確的答案,但很多錯誤便可以推導出非常接近正確的答案。



    因此,當你需要一個參考答案時,相較于自己想或問專家,組織有足夠數量成員的群體投票,并取他們的平均值就可以了。


    數學計算表明,即便群體中的每個個體只有60%的機會得出正確答案,但在一個17人的群組中,多數人正確的機會將會上升到80%;而在一個45人的群組中,多數人正確的機會將會上升到90%。


    但如果你咨詢“專家”的話,平均正確率只有66%。

     

     

     


    04


     

    主動打造智慧的群體

     

     

    現在你是不是有點糊涂了呢?


    勒龐的《烏合之眾》和歐文·詹尼斯的“群體思想”告訴我們,群體的智慧是低于單個個體的。


    而群體決策的準確性又告訴我們,群體的智慧是高于個體智慧的,哪怕每個個體的答案都是錯的,只要數量夠多,群體的均值也很可能接近正確答案。


    這其中的區別是什么呢?


    最大的區別就是:身處群體中的個體的獨特性是否保留了。


    勒龐和歐文·詹尼斯所觀察的“群體”,是個體的異質性被群體的同質性所吞沒的群體。


    而群體決策中的“群體”,其準確性的前提在于群體中的個體必須保持多樣性,也就是個體的決策不能受到暗示影響,個體的知識、背景最好是不同的。


    了解了上面這個根本性的差異后,我們就可以主動打造智慧的群體,而不是烏合之眾了。


    首先是三個基本原則:


    ◆  群體里的個體必須是獨立的,不能相互影響彼此的觀點


    ◆  群體里的個體必須有一定的認知基礎,有高于50%的概率做出合理的決策


    ◆  群體里的個體必須有一定的多樣化,不能是同樣的知識結構和背景。


    滿足了上面的三個原則,你所打造或所處的這個群體就會遠離勒龐口中的“烏合之眾”了,你的智商就不會被群體所拉低。


    在上面三個原則的基礎上,如果你對系統的“涌現”原理有所了解的話,你就能更進一步地打造出一個超強智慧的自組織群體。


    什么是系統的涌現呢?


    涌現的本質就是,少數局部的簡單規則就能產生錯綜復雜的系統,而且以不斷變化的形式引起永恒的新奇和新的涌現現象。


    舉個例子:



    候鳥在結群遷徙時,哪怕上千只鳥兒在一起,也不會相互碰撞到翅膀,遇到前方有障礙物時,整個鳥群能夠靈活地分開從兩邊飛過,再合成一群后繼續往前飛。




    其實,只用三條規則就可以把鳥群的復雜行為模擬出來:


    ◆  避免碰撞到其他個體;


    ◆  按照最接近自己的個體前行的平均方向前進;


    ◆  向最接近自己的個體的平均位置移動。


    動畫制作師克雷格.雷諾茲,只用上面三條簡單的局部規則(“伯德三規則”),就模擬出了具備高度智能的人工生命群體。


    你在《蝙蝠俠歸來》中看到的一個場景:一大群黑色大蝙蝠一窩蜂地穿越水淹的隧道涌向紐約市中心,就是根據這三條簡單的規則模擬的。


    動畫繪制者先制作一只蝙蝠,并賦予它一定的空間能夠自動扇動翅膀;然后再復制出幾十個蝙蝠,直至成群,然后根據這3條簡單規則運行起來后,就跟真的蝙蝠一樣成群結對而行了。


    這個簡單算法所生成的人工生命群體,可以完美對企鵝群、鳥群、魚群做模擬。


    知道了系統的涌現原理之后,我們就可以打造更智慧的自組織群體了:



    給群體制定最簡單的局部規則,給出目標方向后,然后期待群體涌現出的遠超個體的智慧。



    你在這個自組織的群體中變得更智慧的方法很簡單:



    向團隊中成功的人學習,保持與他們行為的一致性。

     



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