動態(tài)群體決策:個體交互、知識學(xué)習(xí)和觀點演化
定 價:76 元
- 作者:楊雷,左文宜著
- 出版時間:2012/1/1
- ISBN:9787030327581
- 出 版 社:科學(xué)出版社
- 中圖法分類:C934
- 頁碼:282頁
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16K
《動態(tài)群體決策:個體交互、知識學(xué)習(xí)和觀點演化》是一部在電子民主條件下,個體交互、知識學(xué)習(xí)、觀點演化的群體決策協(xié)商過程行為的研究專著!秳討B(tài)群體決策:個體交互、知識學(xué)習(xí)和觀點演化》將動態(tài)群體決策與決策個體知識學(xué)習(xí)進(jìn)行集成,采用計算實驗研究范式,結(jié)合實驗室實驗和案例研究,探尋影響偏好演化過程、群體一致性績效和偏好收斂時間績效的關(guān)鍵因素,發(fā)現(xiàn)改善電子民主群體決策觀點收斂速度的途徑,設(shè)計出既民主又能快速收斂的電子民主的群體決策運行機(jī)制和決策程序。為解決組織中重大的、復(fù)雜的決策問題提供了一種新的思路。
《動態(tài)群體決策:個體交互、知識學(xué)習(xí)和觀點演化》可供政府管理部門的決策者、企業(yè)運營管理的中高層人員、研究決策理論和知識創(chuàng)造的專家學(xué)者,以及管理決策、公共管理、知識管理、系統(tǒng)工程等相關(guān)專業(yè)的師生參考。
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第1 章 群體決策理論概述
群體決策由于其應(yīng)用的廣泛性歷來受到社會科學(xué)學(xué)者的重視, 群體決策能較好地保證決策結(jié)果的合理性和正確性, 具有較好的執(zhí)行性, 還可以集合不同專家的信息和知識, 借助眾人的智慧彌補個人才智和經(jīng)驗的不足(楊雷, 2004)。動態(tài)群體決策問題是群體決策理論新的研究分支領(lǐng)域, 是對一般群體決策理論研究的拓展。動態(tài)群體決策中個體偏好不斷調(diào)整、演化, 明確其動態(tài)演化過程從而研究群體決策的績效改善, 對促進(jìn)現(xiàn)實社會決策科學(xué)化有重要意義。本章對群體決策主要分支領(lǐng)域的現(xiàn)有研究成果進(jìn)行系統(tǒng)整理, 根據(jù)群體決策概念定義的不同側(cè)重點及其理論發(fā)展過程, 對數(shù)量集結(jié)和行為集結(jié)兩大分支領(lǐng)域分別進(jìn)行概要介紹, 然后對動態(tài)群體決策的研究現(xiàn)狀進(jìn)行綜述, 最后給出本書的研究內(nèi)容和研究框架。
1.1 群體決策的偏好集結(jié)模型
1.1.1 群體決策是什么
群體決策(group decision making, GDM), 顧名思義, 是由兩個或兩個以上個體組成的集合所作出的決策, 這一術(shù)語最早由Black 在1948 年首先提出(Black, 1948)。針對群體決策過程、規(guī)則、績效展開的研究已有200 多年的歷史。群體決策的研究始于社會選擇理論。該理論最早應(yīng)用于對投票方法的研究,Borda 提出了群體對方案排序的Borda 規(guī)則(Borda, 1781)。4 年后, Condorcet(1785) 將概率引入投票理論, 提出判斷選舉方法優(yōu)劣的Condorcet 準(zhǔn)則, 發(fā)現(xiàn)了“投票悖論”。1951 年, Arrow 在其名著Social Choice and Individual Value 中提出的不可能定理, 對群體決策后續(xù)研究產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響, 該理論提出沒有任何決策是公正的觀點(Arrow, 1963)。1975 年, 群體決策首次作為一個明確的概念被Ba-charach 和Keeney 提出。Bacharach 將群體決策定義為“協(xié)調(diào)不同智力水平和行為特征個體關(guān)于某個具體行動方案意見的行為” (Bacharach, 1975)。Keeney 在其基礎(chǔ)上將群體決策的目標(biāo)定義為“盡可能消除個體之間的不公平” (Keeney,1975)。
群體雖由個體組成, 但并非是個體決策行為的簡單加合。由于群體決策本身的復(fù)雜性, 加上不同學(xué)科領(lǐng)域的學(xué)者從自身角度對群體決策進(jìn)行研究, 群體決策形成了不同的定義: 黃孟藩(1995) 認(rèn)為群體決策指的是由兩個或兩個以上的人對一組可能的備選方案做出抉擇的過程, 或是集結(jié)群體成員的個人偏好最終選擇一個決策方案的過程, Hwang (1987) 提出群體決策是將不同成員對各方案的偏好按某種規(guī)則集結(jié)為決策群體一致或妥協(xié)的群體偏好序, 即群體決策是對參與者個體信息的集結(jié), 以上兩種定義關(guān)注的是群體靜態(tài)決策形成; 李懷祖(1993) 提出群體決策是研究一個群體如何共同進(jìn)行一項聯(lián)合行動抉擇, 所謂聯(lián)合行動決策包括了各方參與同一行動時利益一致或不同的情況, 該定義關(guān)注群體尋求最大效用函數(shù)的決策過程。
作為政治學(xué)、數(shù)學(xué)、管理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等不同社會科學(xué)學(xué)科研究領(lǐng)域的交叉點, 群體決策具有個體決策不可比擬的優(yōu)勢。首先, 不同領(lǐng)域的專家學(xué)者們從自身的角度提出各種各樣的群體決策模型; 其次, 群體決策比個體決策更能集合眾人的智慧, 直接影響群體決策的質(zhì)量; 最后, 不同于個體決策, 群體討論過程中存在著個體間的交互與溝通, 正是這種溝通導(dǎo)致群體偏好收斂的可能性。所以,自20 世紀(jì)80 年代后, 大量群體決策的研究成果開始涌現(xiàn)。群體決策定義的不同側(cè)重點決定了各學(xué)者在研究過程中具體工具、方法的選擇的不同, 現(xiàn)有研究主要基于兩類集結(jié)模型, 數(shù)學(xué)集結(jié)模型和行為集結(jié)模型: ①數(shù)學(xué)集結(jié)模型以經(jīng)濟(jì)學(xué)、運籌學(xué)為基礎(chǔ), 用數(shù)學(xué)方法研究個體偏好數(shù)量集結(jié)算法; ②行為集結(jié)模型以社會心理學(xué)、組織行為學(xué)為基礎(chǔ), 通過實驗方法觀察、分析群體相互作用對偏好集結(jié)的影響。
1.1.2 個體偏好的數(shù)學(xué)集結(jié)模型
通過數(shù)學(xué)方法對偏好進(jìn)行集結(jié)的研究建立在“理性” 群體的前提假設(shè)下。
群體理性存在兩種表述, ① “Arrow 理性”, 一個理性群體能夠建立備選方案的偏好序關(guān)系, 且偏好序關(guān)系滿足兩個公理和五個合理性條件。② “Bayesian 理性”, 理性的群體應(yīng)該選擇使群體期望效用函數(shù)最大的方案(Bacharach, 1975)。
現(xiàn)有偏好集結(jié)的數(shù)學(xué)模型主要有三類: 決策個體偏好序集結(jié)、決策個體概率偏好集結(jié)和決策個體模糊偏好集結(jié)(魏存平, 2000)。國內(nèi)學(xué)者對這一部分研究較為深入。
(1) 決策個體偏好序集結(jié)。為集結(jié)個體偏好, 建立偏好集結(jié)函數(shù)(社會選擇函數(shù)), 群體按照這些函數(shù)確定各方案的優(yōu)先序。在一個確定的群體決策問題中, 個體偏好可以表示成一組可行方案的排序, 由于個體差異, 對決策問題一開始就得出一致意見一般是不可能的。許多文獻(xiàn)在如何聯(lián)合個體偏好, 以形成群體妥協(xié)或一致的意見方面做了探索, 其中重要的文獻(xiàn)有Armstrong (1982)、Blin(1974)、Cook (1985) 等, 偏好序的一致性集結(jié)所需信息少, 每個個體只需表達(dá)一個方案對另一個方案的偏好, 不需考慮偏好不確定性和模糊性的影響。
(2) 決策個體概率偏好集結(jié)。這類研究基于“非交互性” 條件, 集結(jié)各決策個體對一個事件的概率估計成為群體對該事件的概率估計(楊雷, 席酉民,1998)。在此給出幾種經(jīng)典模型: Madansky (1978) 在修正權(quán)重的基礎(chǔ)上, 對個體概率進(jìn)行加和集結(jié); Bordley (1982) 推導(dǎo)出基于群體先驗概率的概率乘積集結(jié)算式; Morris (1977) 討論連續(xù)變量的Bayes 集結(jié)問題, 引入群體概率密度的概念, 楊雷(1997) 用Bordley 模型證明了群體討論的極端化傾向。
(3) 決策個體模糊偏好集結(jié)。在一些實際問題中, 決策者受客觀環(huán)境的復(fù)雜性、自身知識結(jié)構(gòu)和時間等諸多因素影響, 往往不能提供對決策方案的精確偏好信息, 存在一定的猶豫度和知識缺乏, 引入模糊集合理論可處理偏好信息的不確定性和模糊性問題, 決策個體模糊偏好集結(jié)和概率偏好集結(jié)同屬于不確定性集結(jié)。楊雷(1997) 采用模糊集觀點將決策者對方案集的個體模糊偏好評判集結(jié)成群體模糊序關(guān)系。徐澤水(2007) 給出了一種決策者對決策方案的偏好信息為區(qū)間直覺判斷矩陣的群決策方法。陳曉紅(2008) 針對方案的屬性評估信息和屬性權(quán)重是模糊語言形式的多屬性決策問題, 提出了基于三角模糊數(shù)的一致性集結(jié)算法。
Simon 有限理性學(xué)說的提出對規(guī)范決策理論中“經(jīng)濟(jì)人” 的假說進(jìn)行了否定, 現(xiàn)實中存在的大量社會悖論(social paradox) 也動搖了數(shù)學(xué)集結(jié)模型中的群體理性假設(shè)。根據(jù)Simon 的理論, 現(xiàn)實中一項決策是否正確, 在很大程度上受多方面因素的影響, 包括決策者本人的價值觀、有關(guān)知識的廣度和深度、對目標(biāo)的了解程度等。基于數(shù)學(xué)集結(jié)行為的研究只關(guān)注靜態(tài)偏好的處理和集結(jié)結(jié)果, 缺少對決策過程的考慮, 使得群體決策的績效指標(biāo)一直不理想。因此, 簡單地為群體提供復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型是不充分的, 更重要的是提供結(jié)構(gòu)化群體過程或其他規(guī)則使群體達(dá)成共識, 使群體成員對決策的過程和結(jié)果感到滿意(王刊良等, 1994)。
1.1.3 個體偏好的行為集結(jié)模型
基于數(shù)學(xué)模型的不足, 群體決策的行為集結(jié)模型應(yīng)運而生, 基于該模型的研究關(guān)注群體成員通過溝通達(dá)成群體判斷的過程。這類研究傾向于從人際變量和社會互動的角度來解釋群體決策過程及最后的績效: 冒險轉(zhuǎn)移(choice shift/riskshift)、小集團(tuán)意識(group think)、群體極化效應(yīng)(group polarizing effect) 均為這些研究的代表性成果。
實驗手段(Valacich, 1990; 席酉民, 1997; Brannick, 1997) 常被用于研究群體決策環(huán)境因素與決策績效屬性變量的關(guān)系, 如個體特征、時間壓力、群體特征、任務(wù)特征、環(huán)境特征對群體決策績效的影響, 領(lǐng)導(dǎo)風(fēng)格的影響(Koehler,2000), 匿名機(jī)制的影響(Jessup, 1990), 成員距離接近程度影響(Benbunan,2003), 文化背景影響(井潤田, 1994), 權(quán)威類型、決策程序影響(白云濤等,2008)。
行為集結(jié)模型關(guān)注對現(xiàn)實決策過程的模擬, 其研究結(jié)論更符合實踐。目前,許多關(guān)于群體決策的研究開始基于過程的視角關(guān)注決策過程動態(tài)交互, 從而派生出動態(tài)群體決策這一群體決策研究的新分支。
1.1.4 動態(tài)群體決策理論
1.動態(tài)群體決策研究現(xiàn)狀動態(tài)群體決策是新的群體決策研究課題, 它是群體決策過程中各要素動態(tài)變化的群體決策, 可分為三種類型: ①交互式群體決策, 群體成員之間通過群體交互過程相互影響并最終趨于基本一致的動態(tài)群體決策方法; ②多輪群體決策, 由多輪次交互式群體決策構(gòu)成的一類動態(tài)群體決策方法, 全面考慮各輪交互過程中得到的偏好信息; ③多階段群體決策, 包含多個決策階段的一系列相關(guān)聯(lián)的連續(xù)性群體決策(彭怡, 2006)。動態(tài)群體決策體現(xiàn)了群體決策行為的適應(yīng)性, 即通過反饋和互動, 共享決策信息和知識, 使后續(xù)決策能有效地隨情景條件和決策過程變化而做出相應(yīng)調(diào)整(何貴兵, 2002)。
除了以上提到的對個體偏好進(jìn)行集結(jié)的數(shù)學(xué)模型之外, Delphi 也是一種常用的群體決策方法。Delphi 是在不確定環(huán)境或不完全信息條件下向?qū)<覍で髲?fù)雜問題解的一種社會研究方法, 最先由蘭德公司提出, 其后廣泛地應(yīng)用于醫(yī)療、護(hù)理和企業(yè)決策的預(yù)測和決策上, 它具有交互性、專家的匿名性、反饋性和統(tǒng)計性的特點。通過多次收集專家的偏好信息, 并將每次的統(tǒng)計結(jié)果反饋給專家, 以供他們在下次決策時修正偏好, 直至決策結(jié)果收斂到可接受的范圍。由于應(yīng)用的廣泛性, 學(xué)者們提出了各種改進(jìn)的德爾菲法。德爾菲法的主要優(yōu)點是決策過程中各個階段的交互性, 每一階段的統(tǒng)計結(jié)果都是下一階段決策過程的參考, 而且專家給出的偏好信息也可以依據(jù)統(tǒng)計結(jié)果進(jìn)行修正, 這不僅可使決策結(jié)果包含了更多有用信息, 也加快了決策的收斂。雖然實踐中該方法也表現(xiàn)出了一些缺點, 如專家的選擇、決策結(jié)果難以定量評價等, 但在實際決策中它仍然不失為一種有效的方法。
關(guān)于動態(tài)群體決策的關(guān)鍵和本質(zhì), 幾個經(jīng)典研究均得出這樣的結(jié)論: 群體是個體成員認(rèn)知資源的集合, 交互的目的是對各成員的認(rèn)知資源, 特別是決策過程信息和決策專長知識, 進(jìn)行充分有效地轉(zhuǎn)移、分享和利用, 并在交互過程中產(chǎn)生新的知識, 使后續(xù)決策能有效隨情景條件及決策過程變化而做出相應(yīng)的調(diào)整。
國內(nèi)外很多學(xué)者選取不同決策要素的動態(tài)變化開展了一系列研究: Ibanez(2009) 通過實驗, 研究時間壓力動態(tài)變化下不同性別個體決策行為的變化; 孫曉東和田澎(2008) 將專家的偏好消息集結(jié)為序關(guān)系值向量, 將該次集結(jié)結(jié)果作為“虛擬專家” 給出的判斷信息, 然后吸收下一個專家的意見成為新的虛擬專家, 以此類推, 直到最后一個專家參與決策, 并在過程中動態(tài)調(diào)整群體一致性強(qiáng)度; 張開富等(2008) 以過程中獲得的協(xié)調(diào)指數(shù)作為動態(tài)變化的決策準(zhǔn)則, 實現(xiàn)專家意見的協(xié)調(diào); 朱建軍和劉思峰等(2008) 基于互反判斷偏好與互補判斷偏好, 建立基于先驗信息的多階段偏好集結(jié)的決策階段賦權(quán)模型, 在過程中實現(xiàn)對各階段權(quán)重和方案權(quán)重的動態(tài)修正, 將多階段判斷偏好集結(jié)成群體綜合偏好。
通過對群體決策及動態(tài)群體決策的文獻(xiàn)綜述可以看出, 以往研究主要表現(xiàn)出以下幾點不足: ①現(xiàn)有研究注重從交互過程的角度研究動態(tài)群體決策行為, 特別是注重對決策信息利用過程的分析, 但研究的焦點往往是信息對動態(tài)群體決策績效的影響, 忽略了知識運動的影響; ②大多數(shù)研究均采用一次性的決策選擇任務(wù), 關(guān)注在個體偏好基礎(chǔ)上形成群體決策的過程, 缺乏對觀點演化規(guī)律, 分布序列變化過程、機(jī)制及其階段特征的詳細(xì)闡述; ③很多研究考察各種形式的群體決策績效(如“一致性”、“決策時間”、“滿意度” 等) “是否改變”、“改變多少”
的問題, 卻較少涉及“為什么改變” 的問題, 即績效改善的機(jī)理問題; ④很少有研究涉及動態(tài)群體決策過程中的知識學(xué)習(xí)/轉(zhuǎn)移問題, 也沒有研究將知識學(xué)習(xí)/轉(zhuǎn)移作為群體偏好分布和偏好集結(jié)動態(tài)演化的原因。根據(jù)現(xiàn)有研究的不足, 提出了本書群體決策的研究框架, 如圖1-1。
本章的研究從群體決策的發(fā)展入手, 著重關(guān)注動態(tài)群體決策的發(fā)展前沿, 隨后引入觀點動力學(xué)與知識的概念, 通過認(rèn)真研讀文獻(xiàn)資料, 結(jié)合觀點動力學(xué)和知識轉(zhuǎn)移, 分別對動態(tài)群體決策中的觀點形成、交互選擇、知識轉(zhuǎn)移和觀點集結(jié)進(jìn)行建模, 形成一個完善的動態(tài)群體決策模型。基于這個模型, 不斷調(diào)整相關(guān)變量并進(jìn)行大規(guī)模仿真來判斷知識初始分布與觀點一致性及演化速度的關(guān)系, 知識轉(zhuǎn)移機(jī)制對觀點演化的影響, 以及決策群體個性對觀點演化的影響, 最終建立電子民主背景下動態(tài)群體決策的運行機(jī)制, 提出符合民主化、科學(xué)化的建議。
2.電子民主背景下的群體決策電子民主公共決策的提出源自對知識在群體決策過程中作用的探索。靜態(tài)群體決策常見于個體單獨進(jìn)行方案評價或投票表決, 但這類決策由于缺乏交流和偏好溝通, 且個體沒有意識到其評價或投票反映的偏好信息可能有妥協(xié)的余地, 群體很少能夠達(dá)到完全一致。相反, 現(xiàn)實中大量群體決策的情境都具有動態(tài)性, 決策過程不是一次完成, 需經(jīng)過成員多次討論, 相互啟發(fā), 相互影響, 在討論過程中決策個體給出的偏好信息可能會變化, 決策問題的約束條件也可能會變化。個體動態(tài)交互過程對系統(tǒng)運行績效產(chǎn)生顯著影響(Robinson, 2004)。陳飛翔等把物理學(xué)中勢能、勢差、能量轉(zhuǎn)換的概念引入到知識擴(kuò)散的研究中, 認(rèn)為知識擴(kuò)散與共享也有類似的性質(zhì)。師萍等在研究員工個人隱性知識擴(kuò)散條件與激勵時, 提出了“高位勢知識主體” 及“低位勢知識主體” 等術(shù)語, 認(rèn)為知識共享的關(guān)鍵在于高位勢知識主體擴(kuò)散其個體知識的意愿和能力以及個體成員知識共享對群體運行績效產(chǎn)生的顯著影響。