在网络中如何形成群体智慧

❶ 群体智能的特点

(1) 控制是分布式的,不存在中心控制。因而它更能够适应当前网络环境下的工作状态,并且具有较强的鲁棒性,即不会由于某一个或几个个体出现故障而影响群体对整个问题的求解。
(2) 群体中的每个个体都能够改变环境,这是个体之间间接通信的一种方式,这种方式被称为“激发工作”(Stigmergy) 。由于群体智能可以通过非直接通信的方式进行信息的传输与合作,因而随着个体数目的增加,通信开销的增幅较小,因此,它具有较好的可扩充性。
(3) 群体中每个个体的能力或遵循的行为规则非常简单,因而群体智能的实现比较方便,具有简单性的特点。
(4) 群体表现出来的复杂行为是通过简单个体的交互过程突现出来的智能( Emergent Intelligence) ,因此,群体具有自组织性。

❷ 如何全面理解群体智慧

集体智慧是一种共享的或者群体的智能，它是从许多个体的合作与竞争中涌现出来的。集体智慧在细菌、动物、人类以及计算机网络中形成，并以多种形式的协商一致的决策模式出现。对于集体智慧的研究，实际上可以被认为是一个属于社会学、商业、计算机科学、大众传媒和大众行为的分支学科——研究从夸克层次到细菌、植物、动物以及人类社会层次的群体行为的一个领域。这个概念也经常出现在科幻小说中，它被当作为联结物种和生化人的心灵感应。

❸ 如何在互联网时代激发群体智慧

冲突是创新的源泉，冲突能够激发团队创新力量，同时，冲突也是也会引起竞争，有竞争才会出成绩，温水煮青蛙就是一个反例。但的确，作为一个管理者最好不要主动激发冲突，如果处理不当终将对管理产生很大阻碍。最终事与愿违。

❹ 如何实现群体智慧组织行为学

咨询记录 · 回答于2021-10-19

❺ 群体智慧的简介

集体智慧是一种共享的或者群体的智能，它是从许多个体的合作与竞争中涌现出来的。集体智慧在细菌、动物、人类以及计算机网络中形成，并以多种形式的协商一致的决策模式出现。对于集体智慧的研究，实际上可以被认为是一个属于社会学、商业、计算机科学、大众传媒和大众行为的分支学科——研究从夸克层次到细菌、植物、动物以及人类社会层次的群体行为的一个领域。这个概念也经常出现在科幻小说中，它被当作为联结物种和生化人的心灵感应。
上述定义来自侯世达（1979）、彼得·罗素（1983）、汤姆·阿特利（1993）、皮埃尔·列维（1994）、霍华德·布洛姆（1995年）、弗朗西斯·海拉恩（1995年）、道格拉斯·恩格尔巴特、克里夫·乔斯林、罗恩·德姆博、戈特弗里德·梅尔-克瑞斯（2003年）以及其他理论家的着作。集体智慧被诺曼·L·约翰逊称为共生智能。 集体智慧（CI）也可以定义为某种形式的网络化，即互联网，它是由通信技术的进步而引发的。Web 2.0 实现了交互性，因而用户可以发布自己的内容。集体智慧凭借这一点来提高现有知识的社会共享。Henry Jenkins，一个在新媒体和媒体融合领域的主要理论家，依照他的学说，集体智慧可以归因于媒体融合以及共享文化[1]。集体智慧不仅仅是所有文化在信息数量上的贡献，同时，它也是质量上的贡献。
一个CI的先驱，George Pór，他将集体智慧定义为“通过分化与整合、竞争与协作的创新机制，人类社区朝更高的秩序复杂性以及和谐方向演化的能力”[2]。汤姆·阿特利和George Pór说明“集体智慧还包括实现单一的关注点以及标准的衡量尺度，以提供适当的行动门槛”。他们的方法植根于科学界的隐喻。
列维和de Kerckhove从大众传播的思考方法来考虑CI，集中网络信息及通信技术的能力去提高社区知识库。他们认为，这些通讯工具可以使人类既方便又快速地进行互动、分享与合作（Flew 2008）。随着互联网的发展和广泛使用，对于那些以社区为基础的论坛，例如维基网络，为它们做贡献的机会大于以往任何时候。通过对数据库的集体访问，以及允许他们 “利用蜂巢”，这些计算机网络给与参与用户存储和检索知识的机会（Raymond 1998; Herz 2005 in Flew 2008）。对于人和计算机所组成的群体，在麻省理工学院集体智慧研究中心（MIT Center for Collective Intelligence）的研究人员[3]，他们研究和探索这些群体所具有的集体智慧。

❻ 在自己怎样才能从身上发挥群体智慧

就是在一个群里中要积极说出自己的想法。为一个群体发挥自己的才能及智慧。不要为为诺诺，不敢发言。只要敢于反映自己的想法，才能发挥群体智慧。

❼ 怎么理解驾驭群体智慧

鄙人姑且谈谈自己的想法吧! 人作为生产要素中的核心,自诞生以来,就一直在满足需求和创造需求两者之间徘徊.智慧服务于生产,生产服务于需求,需求的带动下是生产力的提高,有了更出色的产品和服务.进而带来的是对用户的隐性需求的挖掘.而这些需求是建立在提高生产力的基础上的,所以,我认为是生产者创造了需求.在这个过程中智慧作为一种工具,产生作为一种途径,而需求则是最终目的.按此思路,追本溯源驾驭群体智慧就是驾驭群体需求的问题了! 第一层面 满足用户群体需求 首先我们必须了解用户 通过前期的市场调研等手段可以比较清晰的了解我们目标用户的基本需求当然在你真正开始项目前你还要了解的更多. 第二需要吸引用户. 针对这些需求,我们需要设计出一个平台,也就是我们的网站.这个平台可以满足用户的基本的显性的需求,但并不是仅仅只能满足用户的这些需求.这是平台的一个基本功能,而不是唯一功能.对于你而言,你要清楚你要的是什么样的群体.然后通过各种手段来吸引你的用户.用户是以个人存在的,但人的社会属性也决定了人必然是以群体单元的方式生活者的.所以只要平台设计的合理,用户自然会形成一个庞大的用户群体! 第三实现交互 WEB2.0就是社区,所以实现交互是核心要素.所以我上次认为交际是WEB2.0的核心.不管在线上或者线下,人与人之间都有TAG联系着,如果能挖掘这个TAG,就能在2个人之间形成交际.个性化时代和交互的平台都方便了用户发现那个TAG!驾驭群体的智慧不是需要形成群体,而是需要发现群体的交点.问题是一个是个性化（Indivialization），个体将获得越来越多的尊重，将越来越能向整个世界表述思想展示形象，另外一个是，越来越注重群体智慧（Collective Intelligence）。看似矛盾的两个趋势，似乎在走两极，但他们却是内在逻辑统一的。群体智慧的获得，必须建立在个性化的基础上，没有个性化的实现，智慧只能是少数精英的智慧，只能是少数主流群体的智慧，而无法成为真正的群体智慧。只有当群体智慧获得实现，才能够返哺个性化，使置身群体生活中的个人脱离无知和自我封闭，成为真正意义上开放的人。所以只有实现交互,让人置身于群体之中,才能更好的体验群体智慧! 第四深度挖掘用户智慧. 网站平台上用户的行为数据在一定程度上就是用户智慧的显性表现.用户在你的平台上享用服务,参与交际,创造信息等的等行为,都是带有目的性的，所以这些都是折射的用户本身．UGC的背后更多的是表现了这个人,而不是单一的呈现信息.博客就是最好的例子.在我看来，在满足显性需求的这个层面上，驾驭群体智慧就是引导用户更好的去使用你平台上的服务．想让他在这安家，就先让他喜欢上这．而挖掘行为数据则是为了更好的引导用户，看他喜欢怎样的路，就给他铺怎样的路．如果你能对用户群体正确的引导,那么你就已经驾驭了群体智慧! 如果仅仅满足用户的显性需求的话,就缺少了活力.市场的压力下,必然会丧失竞争力.所以当这些你都做好了之后,那么就该进入第二个层面了. 第二个层面创造需求. UGC需要驱动力来推动,当你满足了用户的显性需求之后,会出现一段时间的繁华.可是市场的机制是优胜劣汰的,当用户疲惫了现有的服务,那就会出现行为疲软现象.避免这一现象的根本创造需求.这些需求是建立在平台服务之上,是通过对用户的分析而具有前瞻性的探索!通过合理的引导,激发用户的隐性需求,让用户不断获得动力,才能形成良性循环.MYSPACE通过不断的开发,让用户更加有归属感.DIGG的出现,挖掘了用户隐性的对新闻加入主观意见的要求.蚂蚁网通过推荐商品,激发用户的潜在购买欲等等.这些都不是运营者主观创造的,而是通过对用户群体的掌握而深度挖掘的.驾驭群体智慧,既要消化好这些智慧,又要利用好这些智慧.是一个不断的吸收,不断的挖掘,不断的引导的过程. 驾驭群体智慧是一个收和放的过程.起初收进来,通过吸收消化,满足用户的显性需求.只要有足够的动力,UGC不会是难事.实现交互,人肉搜索也指日可待.把用户留在你的网站上,这些问题都可以慢慢解决.放是为了可持续发展,通过创造需求来满足用户的隐性需求,让用户永久活跃在你的网站上.说白了驾驭群体智慧,就是让满足用户需要的,引导用户该做的,创造用户喜欢的!

❽ 人工智能、大数据、云计算三架马车在未来的互联网发展中会起到怎样的作用

1.互联网是个生态系统，能记忆用户行为并作出反应，也能连接群体。现在仍然处于把互联网当一个工具使用的阶段，终局的阶段是人类的意识与互联网有机整合，即通过互联网在网络深度用户中催生群体智慧并最终反过来帮助人类提升生活水平。
2.互联网通过计算机可以大规模地收集、存储人类的行为，即应用大数据。所以，当计算机大量积累人类在网络上的行为，我们有可能再通过算法，处理这些积累下来的行为数据，即应用云计算。而且，当互联网连结足够多的节点（人和物），在这些节点之间有足够多的联系（不是社交关系，这种联系是由系统规则决定的，即物联网），再按上述方法处理这些人的行为数据，它的运作就会有一点像人体的大脑。 3 即把人类的大脑当用作CPU的逻辑门来看，只要你有能力把足够多的大脑连结起来，就有可能让你的系统产生群体智慧。群体智慧中的个体并不了解自己成了一个逻辑门，他们只是为了自己的某个目标行事。但最终，他们的行为被汇总成一个帮助别人决策的结论。 通过这样的方式去解决生活中的问题，越来越多的服务是基于结构化的信息+结构化的人类行为。