群体决策（共11篇）
群体决策 篇1
1 引言
尽管理论上群体决策尚未形成一个统一的严密体系[1], 但是, 近几年关于群体决策的研究兴趣在显著地增加[2]。在实践中, 群体决策有其优势, Brodbeck等 (2007) 指出, 群体决策中的参与提高了方案的认同度和执行的承诺度; 此外, 群体可以整合不同的知识和经验, 而作出高质量的决策[3]。
群体决策研究有两个变化趋势, 一是“权变”的趋势, 即不是简单地、笼统地研究群体决策是否优于个体决策, 而是仔细地、具体地探索在什么情境下群体决策优于个体决策, 什么情况群体决策下不如个体决策, 探索各种具体情景下, 影响群体决策质量的关键因素[4]; 二是研究“范式”的转变, Moreno-Jimenez等 (2008) 认为群体决策研究的主导“范式”已从聚焦于个人偏好, 向聚焦于信息转化[5], 即信息交换与利用的程度, 决定群体决策的质量。Stasser (1985) 从群体成员中的共享信息与独占信息的角度 (shared versus unshared information) 研究了信息交换与决策质量的关系, 提出了信息取样模型 (Information Sampling Model) [6]。
在“权变理论”与“信息”分享与加工的框架下, 人们探索了群体的人口统计变量与心理变量[7]对群体决策绩效的影响, 以及不同沟通方式对群体决策信息利用的影响[8]。但是, 探索“群体的形成”或“群体的结构”对群体决策绩效影响的研究尚不多见, 探讨其交互效应的更是少见。
根据Kocher (2007) 的研究, 群体决策的结果与群体决策过程以及决策任务性质密切相关[9]。因此, 本文试图在“权变理论”的框架下, 探索不确定性决策的有效决策方式。具体地, 探索“自变量”——群体的形成方式和群体结构, 对“因变量”——群体决策绩效的影响, 用“信息取样模型”分析其作用机理。
选择“不确定性决策任务” 的原因在于它与创业的不确定性特征相匹配;选择“群体形成”这个自变量, 模拟创业团队的自愿形成与非自愿形成特征;而用“有无领导”模拟创业团队中的“股权结构”中是否有大股东。当然, 从信息交换的角度看, 这两个自变量会影响成员对决策过程的责任心, 从而影响信息加工的数量与质量, 最终影响决策绩效。我们期望通过本文研究得到对提高创业绩效有指导意义的结论。
2 研究假设
Cook和Kernaghan的研究表明, 群体会比个人做出更优的决策[10]。就准确性而言, 由于群体中不同的个体有不同的知识与经验, 群体提供了更全面、更完整的信息, 并且, 群体至少增加了懂得如何解答问题的人出现的可能性[11], 因此, 群体决策可能更准确。但是, Kocher (2007) 的研究表明, 群体决策并不一定优于个体决策, 在不同任务情境下, 结论并不一致[12]。也就是说, 群体决策的优越性是有边界条件的。针对不确定性决策, 群体如能分享各成员的独占信息, 则可降低不确定性, 从而提高决策绩效, 因此我们提出如下假设:
假设1 在不确定性决策中, 群体决策绩效高于个人决策绩效。
Karmel Barbara研究了群体成员的态度对群体决策绩效影响, 发现了与常识相悖的结论:由不喜欢群体决策, 而相信个人做事的个体构成的群体, 其群体决策绩效高于喜欢群体决策的个体构成的群体[13]。对这种与常识相悖的现象解释是:任务导向超越了态度的负面影响, 即任务的本质与形成群体的目的决定了群体决策的绩效, 愿不愿意参与群体的影响处于次要地位。对于不确定性决策任务, 自愿构成的群体与随机构成的群体对群体决策的绩效否有显著性影响?有待进一步检验。在经济学上, 自愿参与意味着期望收益大于成本, 因激励相容, 参与者会积极参与并认真作出决策。自愿组合的群体, 更愿意交换信息和深入系统地处理信息, 从而降低不确定性、提高决策的绩效。这样我们提出:
假设2a 在不确定性决策中, 自愿组建的群体决策绩效高于随机组合小组的决策绩效。
关于领导对绩效的影响, 早已不是简单地探索有无领导对绩效的影响, 而是探索什么情况下, 什么样的领导形式更有效[14]。Karmel Barbara对群体决策中有领导与没有领导对群体决策绩效的影响进行了对比实验, 发现是否有领导对群体决策绩效没有显著性影响。对此, Karmel Barbara解释为美国的文化是独立意识强, 不认同被领导者领导, 不愿被认为是追随者。Hofstede的研究发现美国的“权力距离” (Power distance) 小, 而中国的“权力距离”大——对权力分配不平等的接纳与认可程度大[15], 即对领导的默认程度高。因此, 我们推断:中国背景下, 对于不确定性决策, 群体中有领导, 则责任明确, 领导者有动机组织好决策过程, 充分听取各方意见, 认真作出决策。反之, 没有领导, 将导致决策效率低、责任不清且激励不相容, 难以得到好的决策效果。因此我们提出:
假设2b 在不确定性决策中, 有领导的群体决策绩效高于无领导的群体决策绩效。
由于群体的自愿形成和有领导两个因素都会提高对决策过程的责任心, Scholten等 (2007) 认为对决策过程的负责, 有利于信息的交换和深度挖掘、有利于降低不确定性、有利于提高决策的质量[16]。四种群体决策模式的决策绩效会有显著性差异。因此, 提出如下假设:
假设2c 在不确定性决策中, 四种决策模式的决策绩效存在显著差异。
假设2d 在不确定性决策中, 自愿形成且有领导的群体决策模式的决策绩效高于其他三种群体决策模式的决策绩效。
Shaw早就认为, 群体决策中的互动提供了纠错功能, 互动促使群体中的个体认真投入和思考[17]。不少学者认为互动的数量与质量越高, 群体成员对决策过程的满意度和对决策结果的认同度就越高。最近Charness等 (2007) 的研究表明[18], 互动能改善决策过程和决策绩效。因此, 我们可以提出如下假设:
假设3 在不确定性决策中, 群体对决策过程的满意度, 对决策结果的认同度等主观绩效与决策的客观绩效正相关。
总结以上假设, 本文的概念模型描述如图1所示。
3 研究方法
3.1 实验设计
本文采用2×2因子设计, 两个因子均为组间设计。共有193位研究生参加实验, 被试分为4组:自愿形成的组为A组, 随机形成的组为B组, 将A、B两组各分一半, A1、B1中每组有一位领导负责, 最后方案由领导决定; A2、B2中每一位成员都有一票否决权, 最后方案由集体决定。A1、A2、B1、B2分别有10个小组。实验分组列于表1。
3.2 实验任务
本文选择从2000多个真实事件中提炼出来的“沙漠求生”案例作为实验任务。该案例的不确定性持点与创业活动的特征一致, 一方面, 被试不知道许多与决策密切相关的信息, 如等待获救的概率; 另一方面, 被试难以知道15种物品与求生相关的功能。
具体任务如下, 假设被试所乘坐的飞机失事, 迫降于美国西南的大沙漠内, 生存者正好是所在小组的人员。在飞机着火前已经从里面抢救出了15件物品。现在的任务是根据其重要性对物品进行排序, “1”表示最重要, “15”表示最不重要。首先, 每个人独立地对物品的重要性进行排序, 然后进行小组排序。一旦进行小组排序, 个人排序不允许改变。在进行小组讨论后, 有领导的小组, 最后排序由领导决定, 没有领导的小组, 最后排序由小组集体决定。
3.3 变量测量
决策绩效包括客观绩效与主观绩效。“客观绩效”包括三个指标:①平均个人分——小组内个人对15种物品的排序与专家排序差异的平均分, 它是对个体决策效果的测度;②小组分——讨论后小组集体的排序与专家排序的差异分;③改进——相对于小组内个人排序与专家排序差异的平均分, 集体排序的改善情况, 即②与①的对比。
“主观绩效”包括两个方面的内容:一是群体成员对决策过程的满意度, 二是对决策结果的认同度。量表是阅读了相关中外文献自主开发的, 采用利克特7点量表测量。题项的因素分析结果如表2所示, 表明各有三个题项分别测度了群体成员对决策过程、决策结果的满意度。
4 研究结果
4.1 群体决策和个人决策结果比较
群体决策和个人决策的决策绩效比较, 本文采用Independent-Samples T Test检验。从表3可以看出, 个人决策为78.67分, 群体决策为77.98分, 两者相差很小。参数检验显示群体决策和个人决策绩效没有显著性差异 (t=.576, p>.05) 。即, 假设1不成立, 群体决策与个体决策没有显著性差异。
注: 分数越低代表决策与专家的差异越小, 绩效越好。
4.2 四种情况下群体决策绩效比较
采用两个指标比较群体决策的绩效差异, 一个是小组与专家的差异分数, 简称“小组分数”; 另一个是小组集体排序相对于个人排序的改进情况, 简称“效果改进”。选用多元方差分析方法, 比较四种情况下群体决策的绩效。
(1) 群体形成方式与决策绩效
从表4可以看出, 不同群体形成方式的“小组分数”和“效果改进”都有显著性差异, p小于0.05, 拒绝零假设。表明群体形成方式对“小组分数”和“效果改进”都有显著性影响。具体何种群体形成方式较优?从表5可以看出, 自愿形成的小组与非自愿形成的小组相比, 不但与专家的差异小 (76.05对80.06) , 而且改进效果要大 (2.27对-1.26) 。
结果是, 自愿形成的群体决策绩效显著地优于非自愿形成的群体决策绩效。
(2) 群体结构与决策绩效
从表4还可以看出, 不同的群体结构对“小组分数”和“效果改进”都有显著性影响, p远小于0.05, 拒绝零假设。即, 在群体中有领导和无领导这两种决策模式下, 决策绩效存在显著性差异。从表5可以看出, 有领导组的“小组分数”均值比无领导组的小 (75.25对80.92) , “效果改进”比无领导组的大 (3.18对-2.25) 。
综合表4和表5的结果可以得出, 有领导小组的群体决策绩效优于无领导小组。
注: **表示p<0.01。
注: 小组分数越小与专家的差异越小, 即决策绩效越好;改进越大, 说明小组决策绩效越好。
(3) 群体形成与结构的交互效应
从表4还可以看出, 群体形成方式与群体结构对“小组分数”和“效果改进”的交互效应的显著性系数p也小于0.05, 拒绝零假设。表明群体形成方式与群体结构的“交互效应”对决策绩效有显著性影响。
从表6可以看出, 自愿有领导小组的决策绩效与其他三小组的有显著性差异, 其“小组分数”差异的p值都小于0.05。而其它三个小组之间的p值均大于0.05, 即无论是“小组分数”, 还是“效果改进”, 其它三组之间的决策绩效没有显著性差异。
从表7可以看出, 自愿有领导的小组的决策绩效最优。不仅其“小组分数”的均值比其他三个小组的低, 而且“效果改进”也比其它三个小组要大。
图2表明交互效应的存在。 自愿形成且有领导小组的排序, 与专家的差异, 显著性地小于其他三个小组, 即“小组分”显著性地低于其它三个小组; 而其他三个小组之间没有显著性差异。在本实验中, 只有在自愿形成且有领导的情况下, 群体决策的绩效才会表现出显著性的优势。
不难看出, 在交互效应存在的情况下, 简单独立地判断单一变量”群体形成方式”或“群体结构”对群体决策绩效的影响, 是没有意义的。
4.3 主观绩效与客观绩效的关系
从表8可以看出, 只有“效果改进”与“小组分数”这两种客观绩效正相关, p<0.01;其它显著性概率p都大于0.05, 所以, 主观绩效的两个效标 (过程的满意度和结果的认同度) 与客观绩效的两个效标 (小组分数和效果改进) 的相关系数与0无异, 即主观决策绩效与客观决策绩效之间并不存在显著性的相关。
注: 括号外的显著性系数是“小组分数”, 括号内的是“效果改进”。**表示p<0.01。
注: 小组分数越小与专家的差异小, 即决策绩效越好;改进越大, 说明决策绩效好。
注: **表示p<0.01。
5 讨论与结论
根据本文提出的理论假设和实验结果, 进行三个方面的讨论, 期望得到有意义的结论。
5.1 群体决策与个体决策的有效性边界
一般认为群体决策优于个体决策, 本研究发现, 群体决策的绩效与个体决策的绩效没有显著性差异, 表明群体决策的有效是有边界条件的, 不能笼统地断定群体决策优于个体决策。
Stasser和Birchmeier (2003) 认为, 群体决策互动的方式决定了群体决策的绩效。群体决策优于个体决策的条件是:群体信息驱动 (information-driven ) 的互动, 而不是偏好驱动 (preference-driven) 的互动。信息驱动的互动是一种更系统、更努力的信息认知加工过程, 它导致更深入、更精细、基于论点的信息评价, 它不仅要求信息得到充分的交换, 而且有效的信息得到甄选, 最后与其它信息有效地结合起来。不满足以上条件, 群体决策的质量难以提高, 原因分析如下。
第一, 群体互动的模式选择, 导致群体决策质量的高低。在“偏好驱动”的群体互动中, 成员们表明他们的偏好, 通过聚集群体偏好形成决策, 它隐含的逻辑是多数人同意的方案就是正确的方案。反之, “信息驱动”的群体, 以沟通和整合相关信息, 系统地处理信息为特征。“偏好驱动”的群体互动, 决策快而风险大;信息驱动的群体互动, 需更努力、但风险更小、更可能产生高质量的决策。
第二, 即使是信息驱动的群体互动, 当正确的信息没有得到采纳时, 群体决策的质量也不一定高于个体决策。研究表明, 信息交换本身并不能保证决策的正确性, 因为群体决策时, 主要讨论的是共享的信息, 它以牺牲独占信息为代价, 这就极大地限制了决策的质量 (Stasser, 1985) 。当个人独享有价值的信息时, 交换信息并不能保证独享信息会引起重视, 更不能保证独享信息会被深入地分析、正确地采纳。只有深入、系统地处理信息, 探究每条信息提出的理由, 才可能挖掘、利用有价值的信息, 从而提高群体决策的质量。
第三, 或许更为重要的是, 群体成员是否认真负责地对待决策过程, 决定了群体决策的质量。研究表明, 成员对决策过程不负责任, 会导致决策质量低下 (Scholten等, 2007) 。
在沙漠求生实验后, 当问及为什么放弃了一票否决权时, 被试者给出了各种各样的理由, 最深刻的理由是:“因为这是模拟实验, 其实排序如何, 并不影响我们的真正的生死存亡, 所以放弃了自己的意见”。
此结论对创业的启示是, 对决策过程负责决定了决策的质量, 因而不能简单断言个体创业优于群体, 或者群体优于个体。决策成员的构成, 一要选择决策结果与其密切相关者, 二要选择对决策过程认真负责者。
5.2 群体的形成与结构对决策绩效的影响
群体的形成方式、结构对群体决策绩效都有显著性影响。
然而, 值得注意的是, 除了自愿有领导模式以外, 其他三种决策模式并没有显著性差异, 这样假设2c不成立。同时, 由于组队方式与群体结构对决策绩效存在较大的交互效应。因此, 并不能简单的得出自愿组绩效高于非自愿组, 或者有领导组高于无领导组的结论。
群体的形成与群体结构的交互效应, 使单独讨论其中任一自变量与群体决策绩效的关系变得无意义。 需要自愿形成和有领导这两种条件同时存在, 决策绩效才最优。因为对于不确定任务, 存在任务环境多变、信息不充分等特点。因此, 在群体是自愿形成的情况下, 由于中国文化背景下的权力距离大, 也需要一位领导来负责决策过程, 以达到信息充分交换和深入系统地处理的目的;在有领导的情况下, 仍然需要团队采用自愿形成方式, 才能激励相容, 使群体成员积极参与决策过程, 更好地促进信息的交流与深度挖掘, 提高决策效果。
不难推断:在中国文化背景下, 对于不确定性任务, 如创业, 除了成员要自愿形成外, 创业团队中有一个领导, 一个大股东, 其创业绩效会更好。
5.3 不确定性决策中, 主观绩效并不一定 与客观绩效相一致
实验结果表明, 对决策过程的满意和对决策结果的认同, 并不等于决策绩效的高。
在本实验中, 如果被试没有准确地把握决策的大方向, 即不知道救援的概率, 或者没有关于所需排序物品的具体知识, 即使进行了充分讨论, 成员对决策过程满意、对决策结果认同, 也不会产生好的决策效果。
研究表明, 独占信息的分享提高了群体决策的质量, 因此, 群体成员的异质性 (heterogeneity) 是信息交换的一个调节变量。因为群体成员的异质性高, 意味着独占信息多;群体成员的同质性 (homogeneity) 高, 则意味着独占信息少, 独占信息少则信息交换、分享的边际效用小。本研究中, 被试均为研究生, 同质性高, 因而导致信息分享的增值不显著, 即使对决策过程与结果的满意, 并不一意味着实际的决策质量高。
此结论的启示是, 由知识与经验互补的成员形成的创业团队, 创业成功的可能性会更高。
5.4 研究进展与展望
本文的主要进展如下:①群体决策不一定优于个体决策, 只有群体互动是“信息驱动”时, 才会导致“独占信息”进入认知加工系统, 提高群体决策的绩效。②对于不确定型决策任务, “自愿参与并且有领导的群体”是促使成员交换、深入系统地加工“独占信息”的条件, 只有同时满足这两个条件, 才能提高群体成员的责任心, 促使成员深入系统挖掘、利用“独占信息”, 从而提高决策质量;③间接地发现, 群体的异质性 (heterogeneity) 是群体决策质量提高的调节变量。群体的异质性高, 则信息交换的边际效用大、提高决策质量的增值大;同质性高, 则信息交换的边际效用小、对决策质量提高的增值小, 甚至无增量可言。于泳红等 (2008) 在文献综述中有类似的研究结论——群体的多样性会导致高水平的信息认知加工, 从而提高决策绩效[19]。
要说明的是, 本文取得了一定的进展, 但还存在着需要进一步研究的地方:首先, 有必要对实际创业者进行研究, 以检验本研究结果的生态效度;此外, 影响“独占信息” 的加工处理深度的因素, 除了群体的“形成和结构”外, 其它因素还有待探索; 最后, 群体异质性的调节变量作用, 还有待进一步的实证检验。
群体决策 篇2
决策的民主化、科学化能有效地防止因决策失误而受到的损失,群体决策一般都能很好地防止个人主义和群体思维,使决策符合事物本身发展的规律.在群体决策能力的测量过程中,碰到了很多理论和技术上的问题,需要从定性的`分析上解决对群体决策的重新认识,才能建构测量的数学模型.
作 者：郑传芹 作者单位：郧阳师范高等专科学校,教务处,湖北,丹江口,442700 刊 名：郧阳师范高等专科学校学报 英文刊名：JOURNAL OF YUNYANG TEACHERS COLLEGE 年，卷(期)： 23(6) 分类号：B84 关键词：群体决策 能力 思考
群体决策 篇3
关键词：群体决策 成员 目标定位
中图分类号：C93-03文献标识码：A
文章编号：1004-4914(2007)11-012-03
一、引言
群体决策是组织进行重大决策的主要形式，通过群体决策可以集中更多人的知识和方法、获得更丰富的信息、有助于提高决策质量。我国学者李怀祖认为群体决策是一个决策群体如何进行一项联合行动抉择；另有学者认为，群体决策是把不同成员的关于方案集合中的方案偏好，按某种规则集结为决策群体的一致或妥协的群体偏好序。①
在群体决策中，参与群体决策的人是最为重要和关键的因素。按照决策成员之间有无利益冲突，群体决策可以分为个体之间有利益冲突和无利益冲突，前一类如社会选择理论，后一类如集体决策理论。许多现实中的群体决策是介于二者之间的，群体成员之间既有一定的利益冲突，又有一定的利益一致性。②在群体决策中，成员的个人目标对决策选择有重要的影响，成员要结合个人判断建立自己的决策结论。成员的目标定位既受到组织制度和组织文化的影响，也受到决策方法、决策信息、决策任务的影响；同时，成员个人的价值观念、知识和能力、个人利益具有直接的影响。成员的目标定位将会对群体决策产生重要的影响，如Deutsch认为，人们如何看待各自目标的相关性将会影响群体合作的机制和结果，他把目标的关系分为三种：合作性的、竞争性的、互相依赖性的。③
相对于个人决策，群体决策存在群体思维、群体决策冲突、群体转移、信息过滤等问题，通过上述问题分析，本文对成员目标定位与群体决策的关系进行研究。
二、群体决策中的几个重要问题
1.群体思维。群体思维理论是由Janis于1972年提出并于1977年和1982年进一步扩展。④群体思维使群体决策不能够按照理性的程序进行而失去相对于个体决策的优势。群体思维的定义主要包括三个方面：第一，当人们深入一个凝聚力很强的群体，并且当人们对于寻求一致的需要超过了合理评价备选方案需要时所表现出的一种思维模式。第二，因为群体压力而产生的思维效率、事实验证能力和道德判断能力的退化。第三，群体存在寻求一致的倾向。有群体思维的群体为了寻求达成一致，寻求维持群体内部的人际关系的需要超过了任务执行的需要，使得群体决策中还没有找到最优的解决方案之前就达成了一致，导致决策质量降低。⑤
引起群体思维的八个前提条件，包括群体凝聚力强；群体与外界的隔绝；命令式的领导方式；缺乏有条理的决策方法程序；群体成员背景和价值观的相似性；外部压力；现有方案被有影响力的领导所接受而使群体没有信心去寻找更好的方案；由于刚刚经历的失败使得群体处于一种很低的自尊水平。群体思维导致群体决策失误的八种表现形式，包括无懈可击的错觉；行为的合理化；对群体的道德深信不疑；对群体外的成员看法刻板化；从众压力；自我压抑；全体一致的错觉；思想警卫。由于缺乏不同意见而造成的统一，使群体的意见看起来是一致的，并由此造成群体统一的错觉，甚至可以使错误的行动合理化。群体不欣赏不同的意见，对于怀疑群体立场的人，群体总是处于反击的准备之中，而且常常不是以证据来反驳。为获得群体的认可，多数人会选择与群体保持一致。
2.群体决策冲突。群体决策过程中的冲突普遍存在，冲突被广泛定义为感知到的不相容，或者参与者感知到他们有观点上的分歧以及人与人之间的不相容。按照冲突在群体内产生的原因，冲突可以分成任务型冲突，认知型冲突，关系型冲突。任务型冲突或者认知型冲突可以提供改进决策的动机，加深对问题的理解，充分考虑不同的意见。因此，对于这类冲突不应该压制，而应该保证一定水平的冲突。但关系冲突乃至较为激烈的冲突会阻碍群体达成一致，应该努力避免。Baron认为，关系型冲突与群体决策有很强的负相关关系，任务型冲突与群体决策绩效的关系比较复杂，冲突常常会从理性交流发展到加入感情因素，即从任务型冲突发展到关系型冲突。⑥
冲突同时存在有利和不利的影响，在一定程度上，冲突的过程实际上是在一定决策规则下进行的博弈过程。由于以个体偏好为基础的博弈，常常导致了不优化的决策发生。但是，冲突也会促进成员对不同观点的思考和判断，加深认识，增加独享信息的分享度，从而诱发决策过程中新知识的构建，促进群体决策质量的提高。⑦
3.群体转移。群体转移（groupshift）指在群体决策中组织更加倾向于冒险或者更保守，在进行决策的过程中，群体成员倾向于夸大自己最初的立场和观点。在某些情况下，由于求同压力和受评忧虑的影响，谨慎的态度占上风，群体形成保守转移；但在大多数情况下，群体讨论中成员的观点朝着最初倾向的方向更极端的发展，群体容易形成冒险转移。
导致群体转移的原因主要归结为以下四个方面：第一，责任分散。由于责任分散，减轻了成员对失败的恐惧，因而敢于冒险。⑧第二，领导者倾向。群体讨论过程中领导者的冒险或保守倾向促使了群体出现冒险转移或保守转移。第三，说服力强弱。在多数情况下，群体中倾向冒险的成员在群体中有更大的影响力，因此群体常发生冒险转移。第四，文化价值。在崇尚冒险精神的文化中，常发生冒险转移；在高度赞同谨慎的文化中，群体决策就会更倾向于保守。
4.信息过滤。信息过滤现象指信息发送者和信息接受者有意操控或选择性地处理信息内容，把个人兴趣和理解加入到内容中，导致信息出现变异。个体通过知觉获得信息，知觉是个体为了对自己所在的环境赋予意义的解释过程。个人的知觉具有选择性，与个人的能力、态度、动机、兴趣、经验和期望相关，同样的信息经过不同的知觉过滤，可以带来不同的结果。群体也存在信息过滤，在群体讨论中，会把群体的价值观、团队期望、组织文化、集体偏好带入到信息处理过程中，使一部分信息被屏蔽。Stasser的信息取样模型认为，群体讨论往往容易出现两种偏差：第一，讨论集中在共享的信息上，而很少讨论非共享信息；第二，讨论朝着有利于群体讨论前偏好的方向偏移。⑨
由于决策方法和技术支持不够，在群体决策过程中还存在时间压力、记忆失败等问题。时间压力是信息交流不充分的重要因素，群体可能因时间不够而不得不中止对某些观点或方案的深入讨论。记忆失败指群体决策中对信息的记忆不及时和不完整。造成交流不完全的过程损失，同时，交流中还可能出现信息过载、认知惯性、社会化倾向等妨碍交流的因素。⑩
三、成员在群体决策中的目标定位
1.成员目标定位分析。成员的目标定位是成员希望实现的成果的内容取向，以及数量、质量和程度上达到的水平。
奥尔森（Olson,1965）指出：个体总是试图追求其自身的利益，不应该期望任何个体为了获得共同的或公众的利益而加入某个组织。唐建生博士在组织内部知识共享的研究中提出经济人的假设，认为知识员工符合追求个人利益最大化、即理性经济人的假设并进行了验证。
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组织成员的目标所包含的内容与人的假设密切相关。在“存在于经济合理性中的人”，“存在于社会之中的人”，“存在于追求自我实现之中的人”三种假设中，成员合作的目的是为了实现个人目标优化，这里的目标包括成员综合的利益，不仅包括经济利益，还包括个人价值的实现，如“提高了声望、树立积极合作的形象”等潜在收益。Davenport和Prusak在《WorkingKnowledge》中就组织内部知识市场的建立提出了员工分享知识的动力，主要是：互惠、声望和自我满足。根据马斯洛的需求层次理论，可以把以上动力视为不同层次的需求。把个人利益进行拓展，本文认为组织成员符合经济人的假设，以经济理性的方式进行目标定位并参与组织合作。
2.影响目标定位的因素。影响成员目标定位的因素可以概括为个人因素和环境因素两个方面。
个人因素。成员的地位、职业素质、价值观念和个性特征对成员的目标定位影响主要有以下几点：第一，成员在组织中的地位，例如是否处于主要领导地位，是否对决策承担主要责任，如负责执行的领导会更加关心决策的可行性；第二，组织成员的职业素质，包括工作态度、工作能力、对决策问题的专门知识和经验；第三，成员对决策问题的价值判断和价值选择；第四，成员的个性倾向，如保守或者冒险，果断或者寡断，自控或者他控。
环境因素。不同的组织文化、决策方法和技术、决策任务会使成员形成不同的目标定位。主要包括以下几点：第一，组织文化的特征和内涵，如强势型组织文化强调一致性的促进作用，12而适应型组织文化强调与环境的协调，13不同的文化类型对成员具有不同的要求，也会形成不同的决策风格；第二，决策方法和技术，如恶魔式辩护，即在讨论中设置专门提批判性意见的成员，可以获得更全面的意见；Lam则认为计算机中介交流方式具有匿名性、平行沟通和电子登录特点，可以平等交流、分享信息、抑制优势成员主宰讨论、减少信息超载和记忆负荷。14第三，决策任务的特征，包括任务本身的重要程度、风险特征、对成员利益的影响程度、与成员价值观念的符合程度等。
3.目标定位对利益、成本、风险评价的影响。成员在群体决策中以个人的目标定位为基础选择对策。针对决策问题，成员会在个人目标定位指导下形成利益评价、成本评价和风险评价，在综合考察利益、成本和风险的基础上进行决策。
利益评价。成员的利益评价包括多种内容，如更好地实现经济利益，更好地完成任务，更好地实现个人价值等。个人的职业素质、价值观念和个性特征，以及组织文化、决策方法和决策任务都会使成员形成不同的利益评价，进而形成不同的决策态度和决策行为。如事业心强的领导会把促进事业进步作为自己的利益目标，追求职务升迁的领导则会把个人提拔作为利益目标。
成本评价。成员在群体决策中发表自己的意见也存在成本评价问题。成本评价主要包括成员的物质利益是否受到损失，是否因为主张个人意见而付出更多努力、包括决策过程中协调不同意见的努力和决策后实施工作的努力，个人的价值观念和个性是否受到压抑等。
风险评价。成员提出个人的决策意见同样也有风险评价问题，主要包括经济风险、发展风险和精神风险。著名的社会心理学家戈夫曼提出的“印象管理理论”认为，成员与他人相互作用时具有偏好，如希望表现出自己更优秀的一面，就必然会有意地呈现一部分个人属性而控制和隐藏另一部分属性，以便保持自己的形象。
四、成员目标定位对群体决策的影响
1.目标定位影响成员的决策能力。成员的决策能力成员促进群体做出正确决策的能力。成员决策能力受到成员的职业背景、知识结构、工作经验等因素的影响，同时也受到成员个人目标定位、价值观念、风险偏好、个性、气质等因素的影响。英国学者罗伯特•汤普逊和美国学者克莱茵认为，能力的评估是两个方面的结合，一是绝对能力，二是主体在该问题上的意志和愿望。15借鉴HansMorgenthau提出“问题—特定权力结构”的分析方法，16同一个人在不同的问题上，其目标定位不同，意志和愿望不同，表现出来的能力也不同。
成员的决策能力对群体决策的影响有以下几点：第一，成员决策能力与决策规则互相适应，群体成员的决策能力影响决策规则的选择。17如一致同意、过半数、简单多数规则与成员能力和群体规模有关。18第二，成员决策能力影响群体规模的选择；为了使集体决策结果达到一定的可靠性，群体成员决策能力较强时，群体规模可以较小；群体成员决策能力较弱时，群体规模应当较大。第三，决策能力影响决策权重的分布。如群体决策的加权规则，赋予各群体成员的权重是与其决策能力直接相关，而不记名决策赋予了组织成员相等的权重。但是研究发现很难获得权重的完整信息，对权重信息的定量精确使用是不可能的。19一般来讲，群体决策中成员的权重的分配与职务权力和知识权力有关。20
2.目标定位影响成员的合作关系。成员在群体决策中的合作关系反映成员积极协调各方意见进行充分论证的程度。成员的合作关系分为合作性、竞争性和互相依赖性，成员在决策中的冲突有任务型冲突、认知型冲突、关系型冲突，成员目标定位对成员的合作关系有重要影响。
如果成员目标定位存在很大的差异性，对于具有群体思维的群体，成员会压抑自己，采取从众行为；在决策冲突中，成员容易对自己关心的问题采取坚持态度，对自己不关心的问题采取从众行为；在群体转移中，成员会容易保守或者走极端；在信息处理上，成员会体现出更强的过滤行为。如果成员的目标定位存在很大的相似性，对于具有群体思维的群体，群体会为追求一致而产生能力的退化；由于群体思维缺少必要的冲突而导致决策水平降低；在信息处理上，群体容易在共享信息的基础上完成决策，而缺少充分的信息引入和交流。
3.目标定位影响成员对群体决策的参与度。成员对群体决策的参与度定义为成员在个人能力基础上积极发表个人真实意见，努力争取更有效地解决问题，提高决策质量的努力程度。目标定位影响成员对群体决策每个环节的参与度，表现为在决策中是否敢于承担受评压力、摆脱从众压力而发表个人真实意见；在决策冲突中，是否努力协调不同意见，保持任务冲突和认知冲突状态而避免关系冲突，获得充分信息，提高决策质量；是否可以克服群体转移，避免选择性的发表和接收信息。
对于成员目标定位一致性强的群体，容易发生群体思维，决策中缺乏必要的冲突，发生群体转移的可能性增大，信息过滤强，成员在群体决策中的参与度较低。对于目标差异性大的群体，决策中发生关系型冲突可能性增大，同样决策质量不会得到提高，成员的从众压力和受评压力增大，风险增加，成员的参与度同样会降低。这就需要在决策方法和程序上进行协调，克服弱点，提高决策质量。
五、结论
本文从群体决策的群体思维、决策冲突、群体转移和信息过滤等现象出发，对成员目标定位在成员参与群体决策的影响进行分析，主要体现在成员的决策能力、合作关系、对群体决策的参与度三个方面。本文的主要结论如下：
1.成员的目标定位是影响群体决策的重要因素，影响成员的决策能力、合作关系、决策的参与度。成员的目标定受到成员对决策的利益、成本、风险评价的影响。
2.要注意到成员的决策能力是受到个人能力和态度两方面的影响，提高群体决策的质量，要注意提高个人的能力和形成积极和目标定位。要克服群体思维，形成适度的任务型冲突和认知型冲突，避免关系型冲突，防止群体转移和信息过滤。
3.要依靠机制和制度形成合理的目标定位。提高群体决策质量的工作往往在决策之外，除了完善决策规则和决策技术，还需要通过组织文化、提高组织的管理水平，形成合理的利益机制和监督机制，促使决策成员端正目标定位，这一点是决策技术本身不能达到的。
注释：
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（作者单位：哈尔滨工业大学黑龙江哈尔滨150001）
突发事件群体决策演化 篇4
近年来, 各类重大突发事件频繁发生, 并造成了严重的社会影响。人类应对突发事件时, 往往会让众多决策者共同进行决策以确保决策的准确性。决策者的决策一般不会完全一致, 因此学者找到了一些方法来使多种不一致的决策快速集结, 谢科范等[1]提出的突发事件群体决策的快速德尔菲算法就旨在解决这一问题。为了达到“迅速统一决策者意见”这一目标, 此类方法一般都会采取重视大多数决策者支持的意见, 同时逐步削弱少数持有其他意见的决策者的权重, 以降低少数人对整个群体的影响。对于决策者而言, 如果自己做出的决策经常跟其他人不一样, 则会被强制弱化自己的影响力, 甚至被他人质疑其决策能力。所以, 理性的决策者都会倾向于选择跟他人一样的决策。博弈论也是常用来研究突发事件应急决策的方法[2,3]。但是, 在大规模群体同时展开决策时, 群体内的每个决策者都只能得到周围决策者的决策信息, 并在跟他们博弈的过程中, 不断修正自己的决策以逐渐找到最优策略。这里最优策略是指让决策者自身在整个决策群体中的权重最大, 并且保证自己做出的决策就是整个群体最终的决策。
为了研究决策者群体的决策演化过程, 多智能体仿真方法被学者广泛的应用。在现实中, 由于个体的有限理性, 以及环境的不可知性, 很难建立起基于多智能体的完整先验模型, 只能依靠智能体的学习来模拟现实个体逐步获得知识的过程。迄今为止, 学者们提出了很多增强学习的方法来解决这一问题。在20世纪80年代由Watkins提出的Q学习算法就是一种典型的增强学习算法[4]。它是一种典型的无模型增强学习算法, 即在不学习环境模型的前提下, 直接学习决策而获得最优策略的方法。
在Q学习算法被提出后, 它在供应链订单管理[5]和电子零售市场卖家决策[6]等方面得到了广泛运用。Q学习算法是基于马尔科夫决策过程 (MDP) 的思想发展而来的。后来, Banerjee等[7]对Q学习算法在可扩展性和运算效率上进行了改进;Sharma和Gopal[8]又为马尔科夫连续决策设计了一种模糊Q学习方法。更重要的是, 它被用来处理了博弈论方面的诸多难题。如Panait等[9]用它来研究进化博弈论的问题。Galstyan[10]提出了智能体连续决策的自适应Q学习算法, 并得到了描述复制动态稳定状态的方程组。王长缨等[11]把马尔可夫博弈与强化学习相结合, 提出了多智能体的协同强化学习方法。还有学者进一步将这些理论运用在了分析智能体的决策上, 包括智能体如何克服外界施加的困难[12], 智能体的网络拓扑结构对其决策的影响[13]。另外, Leslie和Collins[14]认为决策者的最终策略将收敛于一个纳什分布。而后, 学者致力于将Q学习算法与多智能体仿真技术结合, 模拟多智能体的博弈, 如Hu和Wellman[15]用Q学习方法模拟了非合作多智能体的博弈决策过程。这些成果为本研究提供了基础。
在应对突发事件的过程中, 决策者会受到自身的应激能力和风险偏好的影响。应激能力是人克服由于遭遇到对自身至关重要而又难以应付的环境因素而产生的紧张和精神压力的能力[16]。应激能力强的人往往看待问题更加冷静乐观、自信[17], 且自我控制力较强[18]。风险偏好是决策者的内在特质, 是由决策者的原型知识和经历过的风险决策情绪体验共同决定的[19], 决策者按风险偏好不同可分为风险喜好型和风险厌恶型两种。
本文拟运用Q学习算法, 对突发事件中的每个决策个体进行建模, 并以元胞自动机系统为仿真平台, 模拟决策群体中的个体的相互博弈的情况。对不同应激能力和风险偏好的决策群体组合, 本文将分别研究其决策的演化和集结过程。从而得出突发事件中, 不同类型的决策群体组合对决策集结速度的不同影响效果。
2 仿真理论基础和假设
2.1 Q学习算法思想
在Q学习的过程中, 智能体的每一个状态和行动 (s, a) 都有一个对应的Q值。这个Q值被定义为:如果在当前状态s下执行决策行动a, 并且按照某个策略π一直执行下去, 将得到的价值总和。Q学习的任务就是学习这个价值, 并在后续过程中始终选择最优决策。最优的Q值表示为Q*, 设T (s, a, s′) 为状态转移概率分布, 则可定义:
但是在大多数情况下, 智能体不能立即得知最佳策略, 从而无法得知最佳期望价值Q* (s, a) 。在实际应用中, Q学习的过程实际上是不断更新期望价值的估计值^Q (s, a) , 使其不断接近Q* (s, a) 。Q的初始值可以任意给定。
智能体在状态和行动 (s, a) 的情况下, 如果瞬时回报和下阶段状态是不确定的, 则为了使Q值收敛, 必须在更新Q值的时候, 部分保留上一阶段的Q值信息, 故Q值可根据式 (2) 进行更新。
其中, a表示智能体在t时刻选择的行动;s表示智能体在t时刻选择决策之前的环境状态;s′表示智能体在t时刻选择行动a后的新环境状态;η为智能体的学习率;γ为折扣系数;为智能体在t时刻环境状态为s的情况下, 选择行动a所得到的Q值;^Qt-1 (s, a) 为智能体上次访问状态和行动 (s, a) 时所得到的Q值。
2.2 仿真背景和假设
设在突发事件中, 有两个同质群体进行博弈。本文定义同质群体为包含的个体的风险偏好和应激能力均相同的群体。记博弈双方分别为高应激能力决策者群体 (记为群体1) 和低应激能力决策者群体 (记为群体2) , 两个可选的决策分别是冒险决策 (记为A决策) 和保守决策 (记为R决策) 。再令x为群体1中选择A决策的比例, 则1-x为群体1中选择R决策的比例;y为群体2中选择A决策的比例, 则1-y为群体2中选择R决策的比例。设群体的博弈方式是其中的个体跟自己相邻的个体两两博弈, 而最终的群体博弈结果则表现为群体中选择各种决策的个体的比例。记群体1中的决策者为“决策者1”, 群体2中的决策者为“决策者2”, 则对于个体的博弈而言, 其博弈得益矩阵如表1所示。
双方得益根据具体的事件不同而不同。但一般规律是, 决策者都倾向于做出相同决策而回避不同决策, 为了达到此目的, 可以确定双方得益有如下关系:a<b, a<c, d<b, d<c.
另外, 由于应激能力强的决策者的较为冷静、准确, 并且能够说服其他人采取与自己相同的决策[20], 则在得益矩阵中, 应激能力强的决策者的决策得益较高, 即a≠d;如果双方应激能力一致, 则双方倾向的决策的得益相同, 即a=d.
利用表1给出的得益矩阵设计参与博弈的个体决策的Q学习模型, 为了研究方便, 先给定如下假设: (1) 决策者不会告诉其他人自己以后的行动方案; (2) 决策者在做出决策后不能立即得知自身和对方的得益; (3) 决策者以对方现阶段的决策作为自己行动的基础; (4) 决策者在预测得益时, 默认下一轮的各个可选决策的选择概率是相等的。
基于上述假设, 下文首先给出突发事件中个体决策的Q学习模型, 然后设计并实现群体博弈的仿真系统。
3 仿真系统实现
3.1 博弈决策的Q学习模型
利用Q学习算法的思想, 基于两种不同群体中的个体两两博弈的情况, 分别对两种群体中的个体建立Q值表。Q值表是智能体自学习和自行动的依据, 其主要内容为智能体在每一个环境状态下选择每一个行动的概率和会获得的Q值。根据式 (2) , 可以通过迭代的方法计算出所有智能体的状态和行动的Q值。并令在一个状态下选择一个行动的概率等于该行动所获得的Q值除以这个状态下所有可选行动所获得的Q值之和。基于上述思想, 可以设置该群体的Q值表, 如表2所示。
在模拟突发事件群体决策的多智能体系统中, 每个智能体都有一个Q值表。Q值表就是智能体自学习的成果和它以后行动的依据。在智能体行动之前, 先了解自身所处的状态, 再根据Q值表, 用计算出的行动概率自主选择行动, 并按照表2的规则更新自身的Q值表。所以, 对于每个智能体来说, 它的行为规则和顺序如图1所示。
3.2 仿真系统框架和参数设置
在确定了智能体的自学习和自行动规则后, 再利用Netlogo软件平台编程实现元胞自动机仿真系统, 对多个智能体组成的决策群体的博弈过程进行仿真。将每一个智能体都设置成一个元胞, 元胞空间由32行32列共1024个元胞排列的方阵构成。每个元胞的都可以选择两种决策 (保守决策和冒险决策) , 这可以用元胞的两个状态表示。元胞的邻居定义为它的Moore邻居中的一个。一个元胞不可同时与其他多于一个元胞展开博弈, 其状态转移规则按照表3中所示的规则确定。因此, 整个仿真系统中的元胞, 两两组合成为512个博弈单元, 每一对元胞都独立展开博弈和学习。系统的最后输出结果为: (1) 高应激能力决策者群体和低应激能力决策者群体中分别选择冒险决策和保守决策的博弈单元的数量; (2) 最后达到纳什均衡的博弈单元占总体的比例; (3) 以上数据随时间的变化情况。
在不同的突发事件中, 决策群体的具体情况是不尽相同的。因此, 本文拟通过调节初始状态下高应激能力决策者群体和低应激能力决策者群体中选择冒险决策或保守决策的决策个体的比例, 以及调节得益矩阵中的各得益值, 来研究突发事件中, 群体决策的演化过程和结果。
4 仿真实例
利用前面设计的元胞自动机仿真系统, 对突发事件中的不同应激能力和风险偏好决策群体的博弈过程进行仿真。在初始情况下, 决策者对于冒险决策或保守决策的选择跟其风险偏好有关, 而在后续的自学习和决策过程中, 决策者的决策会自动向能收到较高得益的决策变化, 而与其自身的风险偏好无关。对于风险偏好相同的两个决策群体, 其初始决策就趋于一致, 故无须通过博弈, 其决策就已集结。所以, 本文主要研究风险偏好不同的决策群体在突发事件中的决策演化过程。为此, 在下文中, 将分两个决策群体应激能力相同和不同两种情况研究其博弈过程。每种情况又按不同的初始状态分别进行仿真, 仿真结果包括左右两个图, 左图表示达到纳什均衡的博弈单元中分别选择保守决策和冒险决策的单元数, 右图表示最终达到纳什均衡的博弈单元占总数的比例。
4.1 应激能力不同的决策群体
不妨设该情况的决策群体组合为:高应激能力风险保守型决策群体 (记为群体1) 和低应激能力风险喜好型决策群体 (记为群体2) 。则群体1中的决策者倾向于选择保守决策 (记为R决策) , 群体2中的决策者倾向于选择冒险决策 (记为A决策) , 但低应激能力的决策者会受到高应激能力的决策者影响, 而逐渐转向保守决策。另外, 博弈双方决策一致时的得益大于决策不一致时的得益。记群体1中的决策者为“决策者1”, 群体2中的决策者为“决策者2”, 则可设博弈双方的得益矩阵如表3所示。
从表3可以算得该博弈有两个纯策略纳什均衡点: (1) 博弈双方都选择A决策; (2) 博弈双方都选择R决策。其中, 当双方都选择R决策时, 双方收益达到帕累托最优, 为 (9, 8) 。然后, 分三种初始情况研究突发事件中的群体决策演化过程。这三种初始情况分别为:第一, 群体1中的全部决策个体都选A决策, 群体2中的全部决策个体都选R决策;第二, 群体1中的全部决策个体都选A决策, 群体2中的没有决策个体选R决策;第三, 群体1中一半的决策个体选择A决策, 群体2中一半的决策个体选择R决策。最后, 利用前面建立的元胞自动机仿真系统, 分别对这三种情况进行仿真, 结果如图2所示。
显然, 图2反映了突发事件中, 具有不同应激能力群体的决策演化过程, 以及达到纳什均衡的博弈单元数占总数的比例的变化过程。在群体的博弈行为经过一段时间的演化后, 选择各种决策的个体比例都稳定在一个水平的周围并上下波动, 这个水平就是该情况下的纳什均衡状态。在达到纳什均衡的博弈单元中, 纳什均衡为R决策的对数远大于纳什均衡为A决策的对数, 也就是说, 最终选择保守决策的决策者远多于选择冒险决策的决策者。另外, 达到纳什均衡的博弈单元数占总数的比例最终稳定在0.9左右, 即绝大部分决策者间的博弈都达到了纳什均衡。
因此, 从上面的仿真结果可以得出结论:对于高应激能力风险保守型决策群体和低应激能力风险喜好型决策群体的组合, 在突发事件群体决策进行了一段时间后, 绝大部分决策者的决策都发生了集结, 并且其中选择保守决策的人数远大于选择冒险决策的人数。
4.2 应激能力相同的决策群体
对于这种情况, 不妨设该决策群体组合为高应激能力风险喜好型决策群体 (记为群体1) 和高应激能力风险保守型 (记为群体2) 。那么两个决策群体分别倾向于冒险决策 (记为A决策) 和保守决策 (记为R决策) , 且相互对对方的影响力相同。类似于上一个博弈, 双方决策一致时的得益同样大于不一致时的得益。记群体1中的决策者为“决策者1”, 群体2中的决策者为“决策者2”, 则可设博弈双方的得益矩阵如表4所示。
从表4可以看出, 该博弈也有两个纯策略纳什均衡点: (1) 博弈双方都选择R决策; (2) 博弈双方都选择C决策。但与上一种情况不同, 在这种情况下, 不论博弈双方选择何种决策, 双方收益都可达到帕累托最优, 为 (9, 9) 。类似地, 以下也按照与前文相同的方法分三种初始情况研究突发事件中的群体决策演化过程。最后分别对这三种情况进行仿真, 结果如图3所示。
图3所示的仿真结果与前面一种情况明显不同。在达到纳什均衡的博弈单元中, 选择A决策的博弈单元数近似等于选择R决策的博弈单元数。也就是说, 在突发事件中, 最终选择冒险决策的决策者人数和选择保守决策的决策者人数大致相等。另外, 在突发事件群体决策进行了一段时间后, 达到纳什均衡的博弈单元数占总数的比例最终稳定在0.8左右。虽然在这种情况下, 大部分的决策者也已达到了纳什均衡, 但达到纳什均衡的人数占总人数的比例却较少。原因是博弈的两个均衡点的帕累托相同, 决策者可以在这两个均衡点之间选择任意一个, 所以在两个均衡点之间摇摆的决策者较多。换言之, 由于两个群体对对方的影响相同, 无法说服对方改变原来的决策, 所以决策集结的效果不好。另外, 也能得到选择A决策的人数近似等于选择R决策的人数的结论。
5 结论
本文通过建立突发事件中个体决策的Q学习模型, 设计并实现群体博弈的元胞自动机仿真系统, 对突发事件群决策的演化过程进行了仿真。仿真结果表明:经过一段时间的自学习, 对于应激能力不同的决策者群体, 群体决策最终会集结在应激能力强的决策者选择的决策上, 且集结效果较好;对于应激能力相同的决策者群体, 群体决策会分别集结于不同的决策上, 且集结效果较差。
因此, 本文得出结论:对于一个应急决策团队而言, 在决策者的风险偏好不同的情况下, 决策者的应激能力差异越大, 其群体决策集结的效果越差。然而, 在突发事件群体决策中, 决策者之间不仅存在两两博弈的情况, 也存在复杂的多方博弈的情况。利用Q学习算法和元胞自动机系统, 模拟多方博弈的问题是极其复杂的。这也是以后继续深入研究的重点和方向。
摘要：首先建立突发事件群体决策的Q学习模型, 给出决策者的Q值表, 以及智能体行动规则;然后基于Netlogo软件平台, 编程实现突发事件群体决策的元胞自动机仿真系统;再对决策群体应激能力相同和不同两种情况研究其群体决策, 模拟其演化过程。最后, 分析这两种情况的仿真结果, 并得出结论:对于一个应急决策团队而言, 在决策者风险偏好不同的情况下, 决策者应激能力差异越大, 其群体决策集结的效果越差。
群体决策 篇5
摘要：在政府决策视域下，群体性事件产生的原因在于政策制定过程中公众参与不足，使相关利益群体诉求得不到有效解决或者利益受损，引发公众采用非理性的方式对政策进行抵制，引发群体性事件。为此，就要革新政府决策习惯，正确处理公众参与价值层面和操作层面的矛盾，构建有效的公众参与政府决策的途径，化解矛盾、缓解冲突，以避免或减少群体性事件的发生。
关键词：群体性事件 政府决策 公众参与
中图分类号：D631 文献标识码：A 文章编号：1009-5349（2018）07-0235-02
一、政府决策视域下群体性事件发生的原因分析――公众参与不足――以厦门“集体散步”等事件为例
政府决策过程中，公众参与不足是造成许多群体性事件发生的一个重要原因。众多群体性事件发生的现实轨迹就是有力的明证。
厦门“集体散步”事件。2004年，厦门逾投资百亿建设PX化工项目，但距离市区过近，并有污染泄漏爆炸的危险。2007年3月，105名全国政协委员联名上书建议项目迁址，后经媒体报道后，进入公众视野，引发厦门市民“集体散步”抗议，最终项目迁址。厦门PX项目本是按照法定程序审批通过的合法项目，为何会引发“集体散步”？关键原因之一就是公众参与的缺失。从2004年2月项目通过国务院审批开始，到2007年3月政协委员提出议案之前，一直被隔离于公众视野之外。项目环评过程中几乎没有正式的信息公开，前期决策过程中没有引入相应的公众参与程序，如果不是政协委员的提案，不是媒体的关注曝光，PX项目或许到今天还是一个公众未知晓的事件。也正是前期公众参与的缺失，使得公众一旦通过某种途径获知并理解相关决策事项对自身权益的利害，公共行政的危机将立即显现，“集体散步”事件的发生即是明证。[1]
再比如，江苏邳州征地事件。2009年12月，徐州海天石化公司欲征河湾村耕地进行扩建，受到村民强烈阻止。2010年1月7日当地两名镇政府领导与村干部连同100余名社会人员到现场进行强行勘探，与村民发生暴力冲突，造成村民一亡三伤。事后调查表明，当地镇政府并没有严格按照要求制定与海天石化公司合作的公共政策，土地征收过程中信息完全封锁，民众没有参与进来，在自身利益受到侵犯时，村民进行抵制从而引发了群体性事件。2011年3月份的南京梧桐树事件，也是由于南京市政府在“移植梧桐树”的过程中缺乏民意征集而诱发的，突然间莫名消失的梧桐树，触及了对梧桐树怀有深厚情感的南京市民的敏感点，点燃了群体性事件的导火索。
在厦门“集体散步”事件、江苏邳州征地事件和南京梧桐树事件中可以清晰地看到在政府决策过程中，由于缺乏民众参与，民意表达缺失，引发公众不满，最终导致群体性事件的发生。[2][7][8]
二、政府决策过程中公众参与在预防群体性事件中的价值
政府决策过程中引进公众参与，有利于增加决策的可接受性，提高决策的科学性，增强决策的合法性，避免或减少与公众的冲突，减少群体性事件的发生。[3][10][11][12]
（一）公众参与政府决策可以增加决策的可接受性
公众参与决策过程，改变了以往政府部门单方面命令、强制，公众被动接受、服从的决策模式，促使政府决策向平等、协商、对话、沟通的模式转变。公众在政府引导下，面对面地就分歧问题进行商谈，求同存异，相互求得谅解，形成共同意志，使政府决策成为得到公众认同的规范化产物，从而减少执行阻力，降低执行难度。即使最终决策没有满足或没有完全满足公众诉求，也会因为决策程序的公正而增强公众对决策的认同感，提高决策的可接受程度。因为，“如果人们被允许参与决定，他们就会觉得得到了比较公正的对待。”[4][6]
（二）公众参与政府决策可以提高决策的科学性
公众（包括专家）参与可以提高决策的科学性。其一，公众参与有助于决策者发现问题，获取信息。[5]公众参与政府决策过程中，公众诉求、公众心声的表达，决策者对公众意见的广泛征询，不仅有助于决策者有效地发现问题，准确地界定决策目标，而且能够获取比较全面、有效、真实的决策信息，据此作出的决策方案更切合实际。同时，公众参与政府决策，也是对政府决策的有效监督，能够促使政府决策充分考虑各方利益诉求，保证决策的科学性。其二，公众参与决策，可以集思广益，促进决策方案的优化。人民群众的智慧是无穷的，积力之所举则无不胜，众智之所为则无不成。人民群众处在实践的第一线，对事物，对情况有着最细致、最透彻和最深刻的理解，决策者从中吸取营养，制定出的规划决策最联系实际，最符合事物发展规律，最科学有效。其三，专家的专业知识，对于提高决策的科学性不言而喻。从我国近几年高度重视智库建设可见一斑，放眼国际也莫不如此。
（三）公众参与政府决策可以增强决策的合法性
决策合法性是决策获得公众认同的基础。公众参与政府决策的过程，是民意表达的过程，它既保证了政府决策的公共性，更赋予政府决策以合法性。“根据法治社会的基本要求与宪政原则，只要是影响公民权利义务分配的，就应征得公民的同意。公众参与政府决策便是公民实现利益诉求表达的有效方式，也可以实现民意对政府决策活动的渗透，从而对政府决策进行合法性赋予。”[9]
三、政府决策过程中制约公众参与的因素
（一）主观方面，政府部门的决策习惯和矛盾心理
（1）封闭决策的习惯。受传统“官本位”思想和计划经济体制的影响，政府一直将公众视为政府决策的客体，理所当然地认为公众只能被动接受和服从政府制定的公共政策。同时，由于长期以来干部选拔任用考核以GDP为导向，出于政绩考虑，很多地方政府着力于政绩工程和项目的兴建，只唯上不唯下，使得政府部门漠视公众对政府决策的参与。厦门“集体散步”事件、江苏邳州征地事件就是在这种错误观念的指导之下上马的。
群体决策 篇6
"Family Group Decision Making （FGDM） with Lakota Families in Two Tribal Communities： Tools to Facilitate FGDM Implementation and Evaluation" Child Welfare， Vol. 91， No. 3 （2012）.
What it’s about： Together， Sicangu Child and Family Services on the Rosebud Reservation， Lakota Oyate Wakanyeja Owicakiyapi on the Pine Ridge Reservation， Casey Family Programs， and the University of Minnesota Duluth adapted the evidence-based Family Group Decision Making model for use in Native American communities. FGDM is centered on a half-day group-decision-making meeting that engages families， as well as other important people in a young person’s life， in a youth's treatment plan. This article outlines the challenges and successes the partners encountered， particularly issues unique to Native communities， such as intergenerational grief and trauma and concerns stemming from past misuse of data gathered from Native American communities.
Why read it： The Family and Youth Services Bureau promotes the use of evidence-based practices such as FGDM. Oftentimes， practices need to be adapted to fit the cultural context in which they are being used. This article describes that process in two Native communities.
Biggest takeaways for family and youth workers： At the two organizations that took part in this study， some staff resisted change and did not buy in to the use of FGDM， preferring other models they were already using. Their resistance may have reflected a tendency to underestimate families' ability to make decisions on their own， without the input of social service professionals， the authors write. Some staff were also confused because some FGDM referrals are voluntary while others are court-mandated. Staff thought mandated sessions clashed with the idea of FGDM as a voluntary forum.
Despite the challenges the project faced， the authors write that FGDM can be adapted by each community to meet its needs. They say that their acknowledging the historical factors that influence state and Tribal relations made staff more likely to accept FGDM. The authors conclude by noting that many tribal stakeholders believe FGDM and other forms of family engagement will lead to fewer child placements in out-of-home care. With proper implementation， the authors say， decisions about the future of a child's life can be made more efficiently and equitably.
群体决策 篇7
1.参照群体的定义。Hyman (1942) 在调查个体感知自我地位位置时, 将个体与参照群体、参照个体及参照类别进行对比;Park和Lessig (1977) 认为参照群体是对个体的信念、态度以及决策产生关键影响的, 个体在确定决策标准时所参照的实际或想象中的个人或群体;Escalas和Bettman (2003) 认为参照群体是对消费者来说很重要的社会群体, 消费者会将自己的行为与该群体进行比较。
2.参照群体的影响作用。Park和Lessig (1977) 明确提出了参照群体的三种影响:信息性影响 (informationalreference group influence) 、功利性影响 (utilitarian reference group influence) 以及价值表达性影响 (value—expressive reference group influence) 。
信息性影响是指消费者在决策时往往面临不确定性, 出于规避风险的动机, 个体一般会从参照群体那里获取消息以降低决策的不确定性。功利性影响是指消费者总是处于一定的社会环境之中, 因此会感受到来自周围群体的压力, 并被迫在消费选择或决策中遵从某些规范。价值表达性影响指个体都有提升或认同自我概念的动机, 这样的个体会向积极的群体倾斜, 而对消极的群体疏远。
二、消费情境与认知风格的界定
1.消费情境的界定。在不同的消费情境下, 参照群体对消费者的影响程度不同。基于研究需要, 本文将消费情境区分为公开消费情境与私下消费情境, 其中公开消费定义为其他人对你所拥有和使用的产品是知觉的, 他们可以识别你所使用的品牌, 本文采用购买外套作为公开消费的情境;私下消费的定义为使用和消费产品和品牌是在非公共环境下, 除了最亲密的家人外, 其他人不知道你拥有和使用该产品和品牌, 本文采用购买内衣作为私下消费的情境。
2.认知风格的界定。认知风格又称为认知方式、认知模式, 是由Allport在1937年首次提出的。Allport将认知风格定义为“个体在感知、记忆、思维和问题解决过程中经常采用的、习惯化的方式, 是个人独特的或是习惯性的加工信息、解决问题、知觉和记忆的模式。”
关于认知风格类型的研究层出不穷, Witkin场依存-场独立型认知方式的研究最为典型, 而且被广泛应用于认知方式的研究中。Witkin在实验的过程中发现, 有的个体知觉容易受到身体内部线索的影响, 能比较独立地对事物做出判断, 即场独立, 而有的个体知觉容易受到周围环境的影响, 倾向于依靠外在参照来作为决策的依据, 即场依存, 并且这种差异存在明显的自我一致性, 因此Witkin提出了场依存-场独立认知风格的分类。本文中也采用场依存-场独立型的分类来对认知方式进行划分。
三、参照群体对消费决策影响的差异研究
1.研究假设。参照群体对消费决策的影响会受到消费情境与认知风格的影响, 因此本研究提出如下假设:
H1:参照群体对消费决策有影响, 并且在不同消费情境下, 这种影响存在差异;
H2:对于不同认知风格的个体, 参照群体对消费决策的影响存在差异。
2.被试。本研究选取大学二年级和三年级学生作为被试, 其中男生142名, 女生158名, 共300名。实验完成后, 剔除不合格数据, 最终获得有效数据285份。通过镶嵌图形测验结果对被试进行筛选, 得分较高的27%被试可以认为是场独立个体, 得分较低的27%的被试可以认为是场依存个体, 对上述场依存和场独立被试的测验成绩进行差异检验, 得到t (155) =-40.686, P=0.000<0.01, 结果表明场依存和场独立被试的得分存在显著差异。根据镶嵌图形测验的结果, 最终确定场依存被试77名, 场独立被试80名, 其中男生70名, 女生87名。
3.实验材料。
(1) 镶嵌图形测验。镶嵌图形测验 (EFT) 是要求被试在一个复杂场景中把指定的简单图形提取出来, 根据被试的成绩来判定场依存者和场独立者。本文中使用张厚粲教授修订的镶嵌图形测验对认知风格进行测定, 其信度达到0.90, 效度为0.49。
(2) 参照群体影响测量量表。本文对于参照群体影响的测量使用Park和Lessig所开发的三维度量表, 采用Likert7级量表, 1分表示基本无影响, 7分表示影响非常强烈。
4.数据分析。
(1) 参照群体对消费决策的信息性影响研究。在公开消费情境下, 消费者所受到的信息性影响均值为4.28, 在私下消费情境下, 消费者所受到的信息性影响均值为3.62, 二者存在明显的差异。并且场依存型消费者信息性影响均值为4.13, 场独立型消费者信息性影响均值为3.72, 也有着较大的差异。对不同消费情境与认知风格下, 参照群体对消费决策的信息性影响进行方差分析发现, 不同的消费情境下信息性影响的差异显著 (F=24.06, P=0.000) , 不同认知风格下信息性影响差异显著 (F=5.66, P=0.020) , 但是消费情境与认知风格的交互效应不显著。
(2) 参照群体对消费决策的功利性影响研究。在公开消费情境下, 消费者所受到的功利性影响均值为4.57, 在私下消费情境下, 消费者所受到的功利性影响均值为4.23, 二者存在较大的差异。且场依存型消费者所受到的功利性影响均值为4.65, 场独立型消费者所受到的功利性影响均值为4.13, 也存在较大差异。在对不同消费情境与认知风格下功利性影响进行方差分析发现, 不同的消费情境下功利性影响的差异显著 (F=6.38, P=0.012) , 不同认知风格下功利性影响差异显著 (F=5.19, P=0.024) , 同时消费情境与认知风格的交互效应也显著存在 (F=6.70, P=0.011) 。
(3) 参照群体对消费决策的价值表达性影响研究。公开消费情境下, 参照群体对消费决策的价值表达性影响均值为4.22, 而在私下消费情境下价值表达性影响均值为3.89, 二者存在一定的差异。但是场依存型消费者所受到的价值表达性影响均值为4.15, 场独立型消费者所受到的价值表达性影响均值为3.93, 二者的差异相对较小。在对不同消费情境与认知风格下消费者所受到的价值表达性影响进行方差分析发现, 不同的消费情境下价值表达性影响的差异显著 (F=10.06, P=0.002) , 但不同认知风格下价值表达性影响差异不显著 (F=0.13, P=0.720) , 同时消费情境与认知风格的交互效应也不显著 (F=0.17, P=0.685) 。
四、结论
(一) 研究结论
结论一:参照群体对消费决策有影响, 并且这种影响在不同消费情境下存在显著差异。本研究发现, 消费者在公开消费情境与私下消费情境下受参照群体的信息性影响差异显著, 且在公开消费情境下消费者更易受到信息性影响;消费者在公开消费情境与私下消费情境下受功利性影响也存在显著差异, 且在公开消费情境下消费者受到功利性影响更大;在价值表达性影响方面, 也存在同样的差异。
结论二:不同认知风格个体在消费决策时受参照群体的影响在信息性影响和功利性影响两方面存在显著差异, 场依存型消费者受参照群体影响较场独立型消费者更大;不同认知风格消费者在受价值表达性影响方面没有显著差异;同时, 消费情境与认知风格对消费者受参照群体的功利性影响存在交互效应。
(二) 研究局限和未来研究展望
本研究选取大学二三年级的学生作为被试, 他们的优势是心智已经成熟, 可以很好地理解材料的内容, 并且所接触的社会环境相对单一, 经验的影响相对较小, 可以尽量避免利用经验来弥补在决策过程中由于不同认知风格所带来的不足。但是, 正是被试的这种单一性, 造成了本研究的局限, 在将本研究结果推广到其他群体时, 必然会带有一定的风险。因此未来的研究中, 可以针对各类型群体分别展开。
同时, 本文在模拟消费情境时仅选择了公开消费及私下消费两种, 在区分不同的消费者时仅选用了认知风格这一个变量, 但实际的消费情境远比试验所用的两种情境复杂, 用于区分消费者的变量也不止认知风格这一种。未来的研究可以围绕具体的消费情境进行展开。
摘要：在进行消费决策时, 消费者往往依赖于一些启发式思考做出相对容易的判断。参照群体作为影响个体态度和行为的群体, 经常被消费者用来作为购买评价、判断和决策的外部线索和启发思考的对象。文章从信息性、功利性和价值表达性三个维度测度了参照群体对消费决策的影响, 并引入消费情境与认知风格两个因素, 在公开与私下消费情境下分别探讨了参照群体对消费决策的影响, 分析了不同认知风格消费者受参照群体的影响之间存在的差异。
关键词：参照群体,认知风格,消费情境
参考文献
[1]贾鹤, 王永贵, 刘佳媛, 马剑虹.参照群体对消费决策影响研究述评[J].外国经济与管理, 2008 (6)
[2]姜凌, 王磊.消费者产品购买决策中不同类型参照群体影响力比较研究[J].华东经济管理, 2010 (6)
[3]伟强, 于春玲, 赵平.参照群体类型与自我一品牌联系[J].心理学报, 2009 (2)
[4]剑渝, 杜青龙.中国文化背景下消费价值观差异视角的参考群体影响研究[J].消费经济, 201l (1)
[5]承磊, 李秀荣.参照群体对冲动性购买行为的影响[J].山东财政学院学报, 2010
群体决策 篇8
决策者权重的确定是大规模群决策问题中的一个关键问题, 国内外越来越多的学者致力于该问题的研究。陈选华、徐晓红等针对多方案多属性大群体决策问题, 通过决策成员偏好矢量的相关度对决策群体进行聚类, 利用该聚类结果确定了决策成员的权重[3,7]。Yue提出了基于TOPSIS理论的确定决策者权重的方法, 通过每个决策者与正、负理想解之间的距离计算相对贴近度, 进而确定了决策者的权重[9]。马永红等提出基于离差最大化法的决策者的权重确定方法, 该方法依据群决策者的综合属性值对所有方案的排序所起作用的大小来确定群决策者的权重[10]。针对区间数形式的多属性群决策, 万树平通过计算群决策者对各方案的评价的相似度和差异度, 确定了群决策者的权重向量[11]。闫书丽等利用灰色关联分析理论, 计算各专家评价值与群体专家评价值的灰色关联度, 然后建立模型求出了各决策者的权重[12]。关于区间数形式的大群体决策问题, 万树平还提出了通过区间数聚类算法获得群体偏好矩阵, 利用诱导有序加权平均算子 (IO-WA) 确定属性的权重的方法[8]。多方案多属性大群体决策问题的研究才刚刚起步, 在理论和方法的研究方面都需要科研人员更多地投入。
由于大群体决策问题比较复杂, 决策成员众多, 提高大规模群体决策的效率显得越来越重要。受到有关聚类算法的启发[7,8], 本文针对大规模群体决策问题, 提出了一种基于AFS理论的聚类算法确定决策成员权重的方法。该方法首先利用基于AFS理论的聚类方法对大群体决策成员进行聚类, 得到每一类的语义描述以及每个决策成员隶属于各类的隶属程度。然后根据聚类结果以及各决策成员的个体意见之间的相对差异给出各决策成员的权重。最后, 利用该权重获得了决策方案的最优排序。
1 基于AFS理论的决策成员权重确定
1.1 大群体模型描述
假设决策群体中共有q个成员 (专家) , 当q≥20时称之为大群体, 记为E={e1, e2, …, eq}, ei表示第i个成员。某大群体决策问题, 有m (m≥2) 个备选方案, X={x1, x2, …, xm}, xj表示第j个方案。群决策中每个成员对m个备选方案进行评价, 评价值为群决策成员给出的偏好信息。比较常见的偏好信息形式有序关系值[13], 区间数[14], 语言评价矩阵[15], 效用值[7,13,16]等。其中偏好信息是效用值形式的比较常见, 它具有简单、实用且不需一致性检验等优点, 而偏好信息的序关系值、互反判断矩阵、模糊互补判断矩阵等, 都可转换为效用值的形式[17]。因此, 本文针对偏好信息为效用值形式的大群体群决策问题进行研究。设群体成员ei关于第j个方案xj的效用值为vij, 且vij≥0, i=1, 2, …, q, j=1, 2, …, m。则q个成员m个方案的效用向量构成的决策矩阵为:
1.2 基于AFS理论的聚类算法
基于聚类分析确定成员权重的方法具有很多优点[18], 尤其适用于大群体决策[7]。本文利用AFS聚类方法[19,20]对决策成员进行聚类, 然后根据聚类结果以及各决策成员的个体意见之间的相对差异确定决策成员的权重。下面简要介绍基于AFS理论的聚类算法:
设X是论域, M是简单概念的集合。ΛEM, Λ是用来聚类的模糊概念。
Step 1:
是x在聚类中属于某一类的最大隶属度, 其中。
Step 2:
对每个x∈X求出x的模糊描述ζx。ζx满足:最大程度接近, 并且对于尽可能地小。换句话说, 用ζx把x与X中的其他元素最大限度地分开。
求样本x的模糊描述ζx的具体步骤: (当M为有限集时)
(1) 对于任意的ε≥0, ε应充分小 (一般取nε=0) 。由于M有限, 对任意的, (a不可约[21]) 找到Ak, Ak需要满足:μAk (x) ≥μ (x) -ε。将找到的Ak做成一个集合, 记为Bδx。即
(2) 选取极大集合。
将满足条件的∧β∈Hβ做成一个集合, 记为Λxδ。即
(3) 在Λδx (Λδx={A1, A2, …, An}) 中选取Ak (k=1, …, n) 作为样本x的模糊描述。对于, 计算μAk (y) , 其中x≠y, 将所有满足值作和, 最小的和所对应的Ak就是模糊描述ζx。
Step 3:
利用每个样本的模糊描述ζx来建立在X={x1, x2, …, xn}上的模糊关系矩阵MΛ= (mij) , 其中。文献[19]证明了存在整数r, 满足 (MrΛ) 2=MrΛ, 从而模糊关系矩阵Q=MrΛ导出论域X上的等价关系。
Step 4:
利用模糊关系矩阵Q=MrΛ= (qij) 得Boolean矩阵Qα= (qαij) , 其中, xi与xj以置信度α等价 (即为同一类) 当且仅当qαij=1, 若qαij=0, 则对于给定的置信度α, 不能判断xi所属的类。而若qαii=1而qαij=0 (i≠j) , 各个样本自成一类, 则这样的聚类结果被认为是无效的。
Step 5:
找出每类的模糊描述ζC, 确定最好的聚类结果。对于, Ci是在置信度α下获得的聚类, 满足:最大程度接近, 并且对于尽可能地小。模糊集ζbou描述了各个聚类间的模糊边界, 其中。由于聚类的类数也影响到了最佳聚类的效果, 文献[20]将聚类有效性函数Iα定义为
式 (4) 中是所得的聚类的类数, X是样本的个数。当Iα最小时, 聚类效果是最好的。
1.3群体成员权重确定
通过聚类分析的结果可以确定群体成员的权重。将q个成员聚类成l个聚集, l≤q。设ei和ej分别为决策群体中不同的决策成员, 则ei和ej之间的距离定义如下[22,23]:
式 (5) 中为决策成员隶属于聚集Ck的隶属度函数, d (ei, ej) 反映了决策成员ei与ej隶属于不同聚集的差异程度, i, j=1, 2, …, q, i≠j。根据不同决策成员隶属于各聚集的差异程度, 构造距离矩阵D如下:
为了反映某决策成员ei与决策群体中其他所有决策成员的判别间的差异程度, 令, i=1, 2, …, q。据此, 定义群决策中决策成员ei的权重wi如下:
2 决策方案排序及决策过程
2.1 决策方案排序
确定了决策成员的权重, 便可利用下式:
将q个决策成员关于m个决策方案的效用信息偏好集结为整个群体关于这m个方案的偏好向量。U为群体决策结果, 即为m个决策方案的排序向量。
2.2 决策过程
基于上述分析, 基于AFS理论的多属性多方案大规模群体决策方法的具体执行步骤如下:
第1步:对于q个决策成员m个决策方案的大规模群决策问题, 构造基于效用值的决策矩阵V= (vij) q×m;
第2步:根据2.2节给出的AFS聚类算法对决策成员进行聚类, 得到决策群体的l个聚集 (l≤q) ;
第3步:利用式 (6) 计算距离矩阵, 再由式 (7) 确定决策群体中每个决策成员的权重向量;
第4步:利用式 (8) 计算每个方案的综合评价值;
第5步:根据综合评价值, 对方案进行排序和择优。
3 实例分析
为了验证提出的算法的可行性和有效性, 节选文献[7]中的案例作为实例进行分析。具体内容如下:某风险投资公司要进行一项投资, 有4个备选决策方案:投资电脑生产公司、投资酒店、投资服装设计公司、投资生物制药公司, 分别记为x1, x2, x3, x4。聘请24位决策成员, 分别给出4个决策方案效用值形式的偏好信息, 如表1所示。
根据决策矩阵, 利用1.2节的AFS聚类算法得到决策群体的6个聚集:
利用AFS聚类算法进行聚类的同时, 得到每个决策成员隶属于各类Ck (k=1, 2, …, 6) 的隶属函数, 如表2所示。
利用式 (6) 和式 (7) 计算决策群体中每个决策成员的权重, 权重向量为
利用权重向量及式 (8) 得到方案的综合评价值。
u1=0.537 6, u2=0.563 7, u3=0.577 0, u4=0.482 4。因此u3>u2>u1>u4, x3为最优方案, 应投资服装设计公司。文献[7]中选取群体成员意见反映度指标阈值为DOR=0.8, 利用该指标修改相关成员的效用向量, 重新进行决策后, 得到的最优方案为x3, 并且备选方案的排列次序为u3>u2>u1>u4, 与本文决策结果完全相同。本文采用AFS聚类算法确定决策成员的权重, 且无需进行重新调整就获得了与文献[7]完全一致的排序结果, 从而简化了决策过程, 提高了决策质量。
4 结论
群体决策 篇9
一、群体决策理论分析
群体决策是为充分发挥集体的智慧, 由多人共同参与决策, 分析并制定决策的整体过程。其中, 参与决策的人组成了决策群体。群体决策可以避免因个人主观、片面造成的偏差和错误。
根据群体决策问题的基本假设, 群体决策可划分为三类。其一是对于个体之间有利益冲突的群体决策过程问题, 主要表现为社会选择理论、群体效用理论和冲突分析理论与方法等;其二是对于个体之间没有利益冲突 (或利益冲突可以忽略) 的群体决策过程问题, 主要表现为集体决策理论、群体合作型对策理论与方法等;其三是对于个体之间非完全共同利益的群体决策过程问题, 主要表现为群体主从或群体多随从理论, 竞争—合作型对策理论与方法等。
1. 群体决策的过程及其特点
群体决策实施过程中, 首先要确认群体在整个阶段所面临的问题的性质和问题产生的原因, 给出满意的解决问题的标准;其次在初步标准的基础上, 找出可供选择的解决方法;最后选择方法, 通过群体讨论, 比较并权衡各种方法的利弊, 作出有可能获得最佳结果的决策。群体决策具有如下特点:
(1) 正确性更高。群体决策有许多成员参加, 知识面较广, 能够产生较多的可供选择的方案, 又具有校正错误的机制, 因而与个体决策相比群体决策正确性较高。 (2) 创造性较差。群体决策过程中由于受到不同意见和论点的约束, 以及从众心理的作用, 容易使决策丧失一定的创造性。 (3) 群体决策存在风险性极化现象。群体决策可以抑制冒进的行为, 在选择较多或较少风险性的两种行动时, 将趋向于保守。然而, 许多研究却提出了相反的结论, 认为群体决策具有更大的风险性。因为个人在群体中容易隐蔽自己的意见而附和众议, 而且群体决策由群体承担责任, 其成员容易产生不负责任的倾向。也有一些研究表明, 在群体决策过程中会发生保守或冒险两个极端的倾向, 即极化现象。这主要取决于占优势的群体氛围。如果群体成员大多数都比较保守, 群体决策也将比个人决策更保守;如果群体成员大多数都冒险, 则群体会作出更有风险的决策。
2. 群体决策的效率
群体决策的效率取决于三方面的因素。一是群体成员在决策中所作努力的总和;二是群体成员在相互作用时所产生的“集合效应”;三是群体活动中固有的“过程损失”。
决策的效率在很大程度上取决于决策任务的复杂程度。决策要考虑时间和代价两个方面。集合效应是正效应, 是群体决策的积极作用。过程损失是群体决策中的负效应, 包括群体决策时所耗费的附加时间以及在决策过程中不可避免的消极因素。提高群体决策的效能就必须提高集合效应, 减少过程损失。
群体决策能够使群体成员充分参与群体活动, 对共同的计划和目标形成较高的责任感和义务感, 可以增强积极的价值观念。在认知方面, 群体成员参与决策, 加强了各种信息的纵向和横向交流。在工作动机方面, 群体决策增加了成员的相互了解和信任, 使成员更愿意承担所决定的任务和所需要的变革。由此可见, 群体决策代价比个人决策要低, 从长远看, 群体决策的效率高于个人决策。
二、群体决策理论在教学质量评价中的应用
1. 教学质量评价中群体评价因子的确定
建立科学的课堂教学评价指标体系, 是提高课堂教学评价质量、增强评价的有效性和可靠性的重要保证。根据群体决策原理, 在教学质量评价时, 评价因子的确定可以参考包括时间的开销和任务的重要、紧急程度等各种因素来综合决定。在教学质量评价因素指标确定中, 采用群体决策方法, 可以充分征求广大教师的意见, 得出科学的评判因素和标准。在确定各个评价因素权值的时候, 可以采用多种方法, 例如专家经验判断法、数理统计法和模糊统计法, 这些权值的确定对评价结果具有较大的影响, 必须具有较强的科学性和公正性。但在一些评价参数原始数据的采集中, 数据的原始性和真实性显得尤为重要, 因此不适合采用群体法, 因为每个人有不同的评价意向和评价标准, 不能把个人意志强加到别人身上。
2. 教学质量评价中的群体决策指标
综合分析教学质量评价体系, 群体决策指标主要有: (1) 教学目标和任务:目标要明确、具体, 教学任务要适当、确切。 (2) 教学过程设计:教学环节紧凑, 节奏适度, 重点突出。 (3) 教学内容安排:符合教学大纲和教材体系的要求以及学生的实际需求, 体现新旧知识之间的联系, 保证教学内容的科学性和思想性等。 (4) 教学方法使用:教学形式、方法、手段的运用符合内容需要、学科特点、学生实际。 (5) 教师基本素质:教师的教态亲切自然, 语言准确、简洁、生动;演示操作熟练、正确、恰当;板书设计合理、工整、简明。 (6) 学生参与:学生参与面广, 兴趣浓厚。 (7) 学生学习状态和效果:分析与解决问题的能力增强, 自我效能感显著。
3. 群体成员构成和教学质量评价系统组成
群体成员要在广泛的基础上具有一定的代表性, 主要包括学生、教学督导员、教师同行、领导。整个评教体系由含学生评教、教师评学、同行评价、督导评教、督导评学、领导评教、领导评学及综合分析等组成。
三、群体决策效能分析
教学是许多基本因素组成的一个多因素的、复杂的系统。它不仅涉及学生、教师、教材和教学设备等诸多因素, 而且涉及备课、上课、辅导、作业布置批改和成绩评定等各个环节。
根据群体决策理论, 要保证群体决策的科学性, 就要尽量避免群体决策的极化效应并正确运用保守迁移效应。
1. 群体极化效应及产生原因
在现实生活中, 每个人都会面临两种选择:赞同或反对。研究表明, 群体成员一起进行决策时, 会使群体决策更具有倾向性, 也就是说作出的决策会比个人作出的决定更加极端。这种群体的思维方式叫作群体极化。如果个体在群体讨论之前, 对某个决定已经具有了赞同的倾向, 那么在讨论后, 这种赞同倾向会更加明显;相反, 如果在讨论前, 个体对某个决定已经具有了反对的倾向, 那么在讨论后这种反对倾向也会得到加强。
群体极化主要是由于责任分散、群体成员信息干扰、个体差异三个方面的影响产生的。个人在群体中的行为, 有时会比他们单独时有更小的个人责任感。因为决定是整个群体作出的, 所以责任也相应地由大家来分担, 人们对失败的恐惧也降低了。因此, 在这种情况下, 人们作出了更冒险的选择。群体成员在自己作出决定时每个成员的意见综合在了一起, 占优势的观点就会获得更多的支持, 这样, 有些群体成员就容易被说服, 从而使他们改变观点, 转向这种有说服力的观点。所以在群体讨论中, 群体就更倾向于支持在群体讨论之前略占优势的那些观点。在群体讨论的情况下, 通过讨论评价, 某种特定的文化价值会进一步得到强化, 结果导致最后的决定更具有冒险性。
2. 保守迁移
一般心理学上把先前的学习对后继学习的影响称为“顺向迁移”, 反过来, 后继学习也可以对先前的学习发生某种影响, 这也成为“逆向迁移”。不论是正向迁移还是逆向迁移, 都有正负之分, 起促进作用的迁移就是正迁移, 起干扰和抑制作用的就是负迁移。在日常工作、学习、生活中, 动作技能、知识、情感和态度都可以“迁移”。教学质量评价中我们要尽量引导正迁移, 减少负迁移。这需要从评价因子设置和决策指标上加以规范, 当然也需要系统完备性的保证。
在教学质量评价中应用群体决策理论的系统中, 应重视影响教学质量的各要素之间的关系和结构, 使其整体功能达到最优化, 这就要求评价关注教学过程的整体, 进行全面的公正评价, 不能仅仅局限于学生的学业成绩, 而且要将学生的活动以及在教学活动中的各种表现作为评价他们学习情况和进行整体性评价的依据。同时, 评价不但应贯穿于教学活动的始终, 而且应把课程、教学和评价进行整合, 使它们融合为一个有机的整体, 贯穿到活动中。另一方面要保证群体决策成员的广泛性和代表性辩证统一。
教学质量评价是一项涉及面广、麻烦复杂的工作, 对教学质量进行科学、公正、公平的评价, 可以促进教师提高工作效率, 改进教学方法, 关注全体学生, 帮助学生巩固优势, 克服弱点, 使其全面发展。评价过程的透明性、群体决策理论应用到教学质量评价中不仅使评教过程更加透明、评价结果更加科学, 而且它对于大力推进教学改革、全面贯彻落实素质教育具有重要的现实意义。
参考文献
[1]路海东主编.教育心理学.长春:东北师范大学出版社, 2002.
决策中的外部性与群体博弈分析 篇10
群体行为的涌现早已是多社会学家感兴趣的问题。群体行为的产生往往源于个体的决策受到他对周围其他个体的观念或行动的影响[1], 我们称之为社会影响 (也称为外部性) 。国内外不同学者对社会影响从不同的角度给予了不同的解释, Festinger等认为个体遵从周围群体行为的原因可能是出自对某个群体的认同[2]。Asch的研究显示从众行为可能是为了避免期望到的利益的损失[3]。Milgram认为个体遵从群体行为或许是对权威的一种社会性条件反射[4]。Oliver和Marwell认为遵从群体行为也可以收获协同利益[5,6]。Gigerenzer等人则认为, 观察他人的行为是减少决策过程复杂性的一种办法, 或是从中可以推断出那些通过其它方式将无法得到的信息[7,8,9]。以上种种解释都表明了个体决策间的相互作用, 这反过来会影响相应的群体行为, 如有序的群体则可能出现混乱, 某些产品可能成为群众追逐的热点[10], 邻居可能从聚集状态转变为分散形态 (Schelling 1971) [11], 政治制度可以在无任何警告的崩溃[12]等等。
外部性的性质可以根据不同的分类方式来划分。根据外部性的来源我们可以将外部分为显性的外部性和隐性的外部性。显性的外部性是指行为选择的效用明显地依赖于采取相同选择的其他人的绝对数目或相对数目, 比如对时尚的追逐。隐性外部性是指主体基于对他人选择的观察, 来对一个潜在的选择进行推断而间接引起的。隐性外部性往往是因为主体对某种选择具有不确定性, 从而通过他人的行为选择信息来减少这种不确定性, 从中推断出最优的选择, 例如, 饭店里的顾客数量可以用来作为实物质量好坏的一个信号, 或者一本书出现在畅销书看的目录中将影响接下来的销售。根据外部性的数学函数性质则可以分为正外部性、负外部性和非单调的外部性。所谓正外部性是指选择一个特定选项的效用与选择该相同选项的他人的数目成正比, 而负外部性则刚好相反。相应地, 非单调外部性是当采用者的数量较低的时候引起正的外部性而当采用者的数目增加的时候变成负的外部性[12]。正的外部性对群体的参与有正向的激励作用, 因为本文的分析均是基于正外部性基础上的。
Brock和Durlauf (2001) [12]等学者在群体行为的选择的外部性纳入了所谓的社会效用, 并确定了理论上可能采用的两个具体化的社会效用形式:其一是“比例外溢”形式, 此时个体的某项选择所获得的社会效用的期望是采取相同选择的其他个体数量的线性增长函数;其二是“纯从众”形式, 此时个体的某项选择所获得的社会效用与群体均值反应的距离而呈二次方减少。
本文的关注点是在存在正外部性时, 通过群体博弈到群体行为的形成, 并在群体博弈分析基础上结合案例分析给模型予以阐释。本文的研究结果, 对新产品的扩散、企业默契的形成以及联盟的建立等企业群体博弈分析具有重要的实际意义。
2 模型的提出
设整个群体博弈中有N+1个博弈者, 每个博弈者的策略集为{接受, 不接受}。假设存在正的外部效用, 即当个体i自己选择接受的时候, 若群体中更多的其他博弈者人也选择接受, 那么主体i将得到更大的得益。下图用博弈矩阵的形式表述上述的群体博弈情况, 矩阵中标点“, ”前的为博弈者的收益, 其中v (k) 为社会效用函数是k的增函数, 表示正的外部性。
接下里本文将根据博弈中的信息状况及博弈方式的不同分3种情况进行讨论:
2.1 不完全信息下群体博弈分析
不确定信息意味着每个主体i仅知道自己是否选择接受的概率, 对别人的类型并不知晓, 并假设个体i用自己的类型来推断群体中其他的所有个体的类型, 即假设别人采取与自己相同的概率来选择是否接受。假设在主体i选择了接受的同时, 群体N个人中有k个人也选择的接受 (k可以是0到N之间的任一整数) , 由于外部性的存在, 此时主体i选择接受的得益为:ui (1) =v (k) -C。其中, C为选择接受的成本, v (k) 外部效用函数。在不确定信息下, 个体用自己的参与概率pi来推断社会上所有其他人的参与概率, 即假设群体中每个人都具有与自己相同的概率p=pi来选择是否采用接受策略, 那么N中个人中有k个人选择接受的概率服将从二项分布:P (x=k) =CkNp
而当主体i选择不接受时, 既无收益也没有损失, E (ui (0) ) =0。令E (ui (1) ) =E (ui (0) ) , 得到主体i是否采用接受策略的临界阈值p*=C/aN, 若主体的原始信念pi大于p*时, 选择参与, 小于p*不参与。个体i采用接受的概率为:p (pi≥p*) 。
由于每个个体的信念是不一样的, 我们这里假设不同个体的信念来自于某个特定的概率函数F (但每个个体并不清楚他们的总体初始信念来自该分布) 。F成何种分布对群体中选择接受有重要影响, 为了方便计算, 我们这里假设F为[0, 1]上的标准分布, 则整个群体选择接受的比例为:
命题1 因为外部效用随着群体规模的增加而增加 (且可以超过成本) , 当群体规模趋近无穷大的时候整个群体将全部选择接受。
命题2 在具有正外部性的群体博弈中, 信息的不确定性将给博弈者来来损失。
而事实上, 若群体的数量在N1和N2之间的时候 (C/a<N<2C/a) , 有一部分群体选择了接受, 但他们是蒙受损失的, 此时, 选择接受的总人数为N (1-C/aN) , 每个个体的得益为:
v (N (1-C/aN) ) =aN (1-C/aN) =aN-2C<0
而当N>2C/a时, 群体里面并不是每个人都选择了接受, 即外部性没有得到充分利用, 社会效益也没有实现最大化。
2.2 信息的价值
在上面的不确定信息下, 个体对他人是否选择接受的信念是一无所知的, 只能以自己的信念来推断社会上所有其他人的信念。我们进一步增加博弈者的信息, 此时每个个体虽然不知道其他个体选择接受的信念, 但却知道他们的类型, 即知道他们的选择概率来源于何种分布F, 我们这里不妨假设F仍为[0, 1]上的标准分布, 外部性应仍然为比例外溢的形式, 此时主体i选择接受时的收益为:
E (ui (1) ) =v (N (1-C/aN) ) -C=a (N (1-C/aN) ) -C=aN-2C
同时, 选择不接受的效用仍然为0, 则只要E (ui (1) ) ≥E (ui (0) ) , 即N≥2C/a时选择接受, 即N<2C/a时选择不接受。
命题3 在存在社会外部性的群体博弈中, 信息具有重要价值。
相比较于不确定信息的情况, 不完全信息的博弈结果因为信息量的增加使得博弈结果增加了帕累托有效性。第一是, 当 (C/a<N<2C/a) 时, 避免了因为选择人口数量不够, 外部效用低于成本时候的损失;第二, 当N≥2C/a时, 由于群体都选择了接受, 使得外部的溢出效用的到了更充分的利用。
2.3 合作博弈的价值
在群体合作的博弈情形下, 只要整体的外部效应大于成本的时候, 则整个群体便选择接受, 否则选择不接受。在这样的合作博弈中每个人都采用接受策略时的收益为:
E (u (1) ) =v (N) -C=aN-C
E (u (0) ) =0, 所以, 在群体合作博弈的时候, 当N≥C/a时E (u (1) ) >E (u (0) ) , 群体共同选择接受, 当N<C/a群体共同选择不接受 (见图3) 。
命题4 存在外部性的时候联盟博弈最能够充分外部性。
相比于不完全信息的情况, 群体博弈中群体选择接受的阈值从N=2C/a改变为N=C/a, 使得外部效用的到了更为充分的利用。这部分的价值我们称之为联盟的价值。
3 案例分析
群体行为的外部性及群体博弈可以解释我们经济生活中的很多问题, 并给公司的经营战略给以指导和启示。文章接下来对上述的几个命题给予不同的案例分析。
3.1 具有外部性的新产品的扩散
对于某新产品的上市, 消费者对该种产品的了解很少。消费者对新产品的接受行为可用不确定信息群体行为博弈来研究, 尤其是具有很强外部效应的新产品。例如某些软件开发平台, 它的外部效用随着该平台人口规模的增加而增大, 使用者越多则该平台就更为流行, 并能激发出更多的基于此平台的其他软件产品, 以及越容易获得相关的专业知识和服务。这种效应还出现在一些具有不太明显的外部性产品中, 如对于汽车品牌的选择, 数码相机的选择等。数字100市场研究公司调研结果发现[13], 在上市的新产品当中, 能够成活的新产品比例仅仅占到5%!这就意味着上市的新产品95%都在不同的推广时期“夭折”了, 而且这些产品夭折的时间往往都在一年时间之内。初始期的新产品扩散如果成功, 后期的跟随者将增多, 并形成一定的依赖, 转移到其他产品上的成本也很高, 对产品市场占领至关重要。
通过的不确定信息与群体博弈的分析可知道, 在产品的初始期, 促进消费者对具有正外部性新产品的接受可采用的策略有:一是使更多的群体了解该产品, 激发群众对产品的兴趣, 这也是为什么厂商才推出新产品时大量投放广告的原因;二是, 正确恰当的宣传, 增加消费者选择采用的信念。
3.2 基金的抱团取暖
我们常常听到股票基金的抱团取暖, 所谓基金的抱团取暖是指基金的重仓股会在一定程度上出现重复, 而且重复的程度非常高, 他们往往同时选择持有某些股票或者同时抛售某些股票, 共进退。而且抱团的外部性是明显的, 一方面, 基金合力操纵股票是更为容易的;另一方面当业绩下降的时候, 每个基金表现都是一样的, 不会让客户产生更为难堪的恶评。对于这种抱团取暖的情形我们用不完全信息下的群体博弈给予解释。
“如果是在投委会对基金投资管理干预并不多的基金公司出现旗下基金‘抱团’, 那么原因很可能是源于基金经理之间的交流, 不过, 这种交流并不是违规。”“由于是基金经理们共享一个投研平台, 经常在一起交流的基金经理们比较容易关注到同一个板块甚至是同一家上市公司, 如果其他的基金经理对这家上市公司也有投资意向, 则需要向投委会和风控部门提交报告, 特别是在另外的基金拟投资额较多, 甚至会进入到该上市公司的前十大流通股股东之中时。此时, 投委会和风控部门会采取‘流程复核’, 如果该基金的报告被通过, 则可以投资。不过, 我们公司也出现过被否定的情况。”[14]
上面的分析过程表明, 虽然基金之间不能确切知道其他基金选择具体选择某一股票的概率, 但由于共享一个投研究平台以及一些经验的探讨, 使得他们之间互相知道相互的类型, 即相互知道他们的选择概率来源于何种分布F, 这样博弈的结果使得他们相互抱团, 同进同退。
3.3 联盟谈判
联盟谈判的外部性也是显而易见的, 比如随着联盟企业数目的增加, 集体议价能力增强。我们在前文的群体合作博弈分析中指出这种联盟合作能够使得这种外部效用发挥最大。
联盟合作的好处早就被人们发现并利用, 如工会代表工人与资本家进行谈判, 很多企业也会形成各种形式的联盟。当然现实中问题往往更为复杂, 中国铁矿石的谈判以及力拓案的始末为我们提供了一个生动的例子。
而自从1981年铁矿石谈判机制形成以来的28年时间里, 2002年以前的时间都是平静的, 一年一度的谈判价格都没有大的波动。自从中国加入这个游戏规则, 力拓等三大矿山公司就琢磨如何从中国这个巨大的市场获得更高的价格。根据铁矿石谈判规则, 谈判格局是三对三, 即供方——澳大利亚的必和必拓、力拓和巴西淡水河谷, 对需方——宝钢集团、新日铁和欧洲钢厂, 决定下一财政年度铁矿石价格 (离岸价格) , 只要其中任何一家矿山与钢厂达成铁矿石买卖合同, 谈判即宣告结束, 其他各家谈判均要接受此结果。
由于中国钢铁企业过于分散, 宝钢集团每年参加谈判时, 都会有一些钢铁企业私下与力拓等三大矿山公司进行接触。在2009年上半年时间里, 中钢协和中国钢厂在铁矿石谈判问题上经历了跌宕起伏的谈判历程。而谈判之初, 我国更换谈判代表无疑是本轮谈判中最受关注的一项变化。
09年3月23日, 中钢协秘书长单尚华曾对媒体表示, 商务部已经授权中钢协同意组织对外谈判, 这意味着从今年始, 中钢协这个全国性行业组织正式取代宝钢, 成为国际上中国铁矿石的最高谈判代表, 有媒体分析, 这是在将一盘散沙的钢铁业变成一个谈判实体。”
可见, 现实中企业寻求联盟合作的时候往往情况极为复杂, 伴随着合作博弈的同时还存在着外部竞争博弈和内部竞争博弈。
4 结论与思考
本文通过对正外部效应下群体选择行为的博弈分析, 得到的结论和启示有:
(1) 正外部性下外部规模的价值。当群体博弈中存才正的外部效用的时候, 群体的规模是激励他们参与的一个重要保障, 只有参与者的数量达到一定规模要求才能使得这种外部效用更好地发挥。外部规模也解释了硅谷等产业集群的形成。
(2) 信息的价值。通过我们对不完全信息群体博弈与不确定信息群体博弈的对比可知, 当产品存在外部性时, 信息的价值由两部分构成。在信息不确定的群体博弈中, 信息的不确定性可能促成部分群体的盲目参与, 从而构成收益小于成本的直接损失;也可能造成群体的参与不足, 从而外部性没有从分利用构成机会损失。而在不完全信息博弈中虽然每个主体不知道其他主体的选择接受策略的具体概率是多大, 但知道他们的类型 (即他们选择接受策略的概率来自何种分布) , 从而避免了不确定信息博弈中的损失。
(3) 联盟的价值。联盟博弈中是从整体效用最大化出发, 这样无疑能够使得外部性用实现最大话。但现实生活中的联盟博弈往往更为复杂, 涉及到合作者的利益分配以及掺杂着竞争博弈。
摘要：阐述决策外部性的性质, 建立不确定信息群体博弈模型、不完全信息群体博弈模型和群体合作博弈模型, 并结合实际的案例分析对模型进行分析。认为, 外部效用是群体共同选择接受的激励机制, 群体规模是正外部性发挥的保证;信息在群体博弈中具有重要的价值, 掌握更对的信息可以避免错误的选择, 并使正外部性得到更好的发挥;合作博弈凡是发挥外部应用的最好方式。通过外部性的视对给现实经济生活中的新产品扩散、企业间的默契、企业集群和企业联盟等群体博弈行为予以解释和应用分析。
群体决策 篇11
关键词：高层管理团队,决策过程,心理动力学,群体思维
群体活动中最重要的活动之一就是群体决策[1],Simon认为管理即决策,可见决策在管理中起着至关重要的作用。当前,在全球化竞争日益加剧、企业生命周期不断缩短、环境不确定性增加的背景下,决策作为高层管理团队(top management teams,TMTs)最关键的职能之一,对企业的生死存亡起着至关重要的作用,高层管理团队的决策失误往往会给企业带来全局性和难以估量的损失[2]。群体思维作为影响群体决策的有效理论,对现在越来越多的团队,包括极其普通的、暂时的甚至人数极少的团队[3]决策都有显著影响,它不仅会导致群体决策不能够按照理性的程序进行而产生决策失误,更严重的是它会使群体决策失去相对于个体决策在效果方面的优势[4]。由于高层管理团队的团队特质不同于其他团队,更容易受到群体思维的影响。如果不能将群体思维在高层管理团队决策中重要的影响因素研究清楚,就很难找到合适的决策方式来避免决策失误带来的损失,也无法发挥群体决策带来的优势,对于企业的生存和长远发展都是致命的打击。目前国内对于群体思维的研究相对较少,并且没有将其与高层管理团队联系起来。因此本文将群体思维引入高层管理团队的决策中,分析高层管理团队的团队特质与群体思维前提条件之间的关系,并从心理动力学角度对其产生的原因进行分析,提出相应的预防对策。对于减少由于群体思维造成的决策失误有十分重要的意义,同时也将为高层管理团队决策失误的研究提供新的思路。
1 高层管理团队决策失误与群体思维的相关研究
Salas 等[5,6]指出,工作群体包含了团队,并且在学术文献中“团队”和“群体”是2个常可以交换使用的词,并且在描述团队的某种特性或过程时,常使用“群体”,如群体凝聚力、群体动力和群体效能感等。因此用群体思维来研究高层管理团队是适用的。
1984 年,Hambrick 等[7]开启了国内外学术界对TMT的研究,提出“高层梯队理论” (upper echelon theory),重点研究整个高层管理团队, 而非仅仅是管理者个人。叶佳佳等[8]提出高层管理团队是企业发展到一定阶段,为了适应复杂多变的经营环境而出现的一种新型核心决策群体。因此高层管理团队决策是群体决策的特殊形式。由于人类心理和行为的复杂性,TMT决策过程是一个综合的动态交互过程,要受到决策环境、决策组织体系、决策模式、制度规范与复杂的群体行为等多方面因素的影响[9]。Hambrick等[10]认为高层管理团队根据企业内外部环境的变化, 制定出组织决策和个人重要的相关决策, 进而提升团队效能。根据团队运作的模型(team performance model) 输入—过程—输出(I-P-O)的结构,决策作为影响团队绩效的重要过程变量,对于企业的绩效起着关键作用,而群体思维作为影响群体决策的重要过程变量,将直接影响决策的成败。
目前有关高层管理团队决策的研究受到越来越广泛的关注,但有关决策失误的研究不多。戴伟辉等结合“三因素情境理论”建立了高层管理团队的决策过程影响因素的风险模型。叶佳佳基于多Agent系统(MAS)高层管理团队的决策过程和决策失误进行了研究。这些研究对于提高高层管理者的决策质量有一定的意义,但都是集中在决策过程本身,没有考虑高层管理团队作为一个整体的团队特质,也没有将决策过程中团队成员的心理因素,特别是群体思维(groupthink)考虑进去。
Gunnarsson[11]指出现在许多决策都是由小组、团队制定,因为这样的小群体会产生更多的新观点和新思路,并且制定的决策更容易被接受[12]。但是在群体决策的过程中,由于人思维和心理状态的复杂性,往往导致群体决策的效率更低,即使团队水平很高并且有很出色的领导者[13]也会做出严重失误的决策,Janis总结导致“水门事件”的主要原因是群体思维,美国政界及军事上几次重大的决策失误(美国的猪湾战争、朝鲜战争、珍珠港事件、挑战者号等)也都与群体思维有关系[14]。群体思维是群体决策研究文献中一个非常普遍的概念[15],最初是由是由Janis在1972 年通过对一些执行问题解决任务的小群体行为的观察提出了一系列的假设,并将这些假设综合提出的[16]。 自从Janis提出群体思维的概念之后,关于群体思维的研究就引起社会各界的广泛关注。从Janis、Longley和Pruitt、Whyte、Fuller 和 Alday、Brownstein一直到Schafer都做过相关的研究。Baron[17]统计过从1974—2011年,仅仅在在心理资料库中,就有99篇相关的研究。在我国,毕鹏程等人[18]对群体思维的研究做了文献综述。在2002年从群体思维的本质、表现、对决策过程的影响以及如何防范方面做了阐述[4]。2005年从决策失误过程角度阐述了群体思维的影响,并且指出在对群体决策过程失误的研究中,最具代表性的就是群体思维[19]。这些研究对于系统的理解群体思维有很大的帮助,但是没有将其应用到社会中的特定团体。Finkelstein等[20,21]指出Janis对于群体思维的研究主要集中在政治、军事中,但是对其他任何组织或者团体都有可能发生,特别是公司的高层管理者和专业人员也受到警惕群体思维的劝告。因此高层管理团队的特质更容易产生群体思维。下面就根据高层管理团队的特质进行详细的阐释。
2 高层管理团队决策中群体思维出现的条件及表现形式
一直以来针对群体思维的概念界定就比较模糊,在后来的研究中,很多学者都对Janis 的概念进行了修正和补充,但基本还是围绕他提出的理论模型。根据Janis在1982年提出的理论,群体思维主要是指群体内外的压力导致思维效率、实施分辨能力以及道德判断能力的退化,倾向于发生在高凝聚力的团体中,此时人们寻求一致的需要超过了合理评估问题和备选方案的要求。其他学者也将其定义为未成熟的一致性思维,即发生在所有备选方案被现实地考察之前的一致性(unanimity)寻求[22]。群体思维会导致群体出现这样的情形:对决策目标调查不充分、信息搜集不完善、备选方案极少讨论、不能衡量偏好方案的成本和风险。根据Janis在1972年提出的理论框架,群体思维出现的前提条件主要有8个:① 群体凝聚力;② 群体与外界的隔绝;③ 命令式的领导方式;④ 缺乏有条理的决策方法程序;⑤ 群体成员背景和价值观的相似性;⑥ 外部压力;⑦ 现有的方案被有影响力的领导所接受而使群体没有信心去寻找更好的方案;⑧ 由于刚刚经历的失败使得群体处于一种很低的自尊水平。
无论是从群体思维的概念还是从群体思维出现的前提条件,高层管理团队都是极易受到群体思维影响的群体。
近年来对于高层管理团队凝聚力、领导方式、同质性与异质性的研究越来越多。下面就从几个与高层管理团队密切相关的特质入手,解释群体思维对于高层管理团队决策过程的影响。
2.1高层管理团队的凝聚力与群体思维
关于凝聚力的概念不同的学者都给出了不同的概念,最核心的观点是团队成员之间的相互依存以及人际吸引力。在高层管理团中,公司重大决策的制定都需要与团队成员一起合作完成,这就会导致较高的凝聚力。根据Janis的理论模型,凝聚力是导致群体思维的首要原因。并且从群体思维的角度,凝聚力确实在一定程度上降低了决策质量。Zarraro等[23]指出,在考虑群体思维和群体凝聚力的关系时,不仅要考虑凝聚力的强度还要考虑凝聚力的种类。研究结果表明, 低水平的社会情感凝聚力和高水平的任务凝聚力相结合会导致最低的群体思维出现概率,而具有高社会情感凝聚力的群体比具有高任务凝聚力的群体更有可能表现出群体思维现象。因为在凝聚力很高的小决策群体中,群体成员为了保持群体内的和谐与一致,无意识地削弱了他们解决问题的基本使命,即在群体中人际维持的需要超过了任务执行的需要,此时群体内部成员为了寻求表面的一致而忽略不同的意见以及对其他方案的思考。因此在高层管理团队中,高人际导向的凝聚力更容易导致群体思维,并且如果每一位队员都对决策高度负责,极有可能同时出现工作导向与人际导向的凝聚力,很难区别哪一种凝聚力占上风, 在这种情况下更容易出现群体思维。
2.2高层管理团队中的领导风格与群体思维
领导总是包含人与人之间的相互影响和服从[24],并且最重要的是在决策过程中对团队施加的影响。在高层管理团队中,领导者即企业的CEO,他控制着整个团队的资源和权利,并拥有最高的影响力。因此高层管理团队领导者的领导风格深刻影响整个团队的行为和决策。对领导风格的分类有很多种,比较常见有独裁型与民主型、交易型与变革型、封闭型与开放型、参与型与命令型等。Flowers[25]发现与“封闭的领导风格”相比,“开放的领导风格”引发了更多的观点交流,从而促进了更高的信息利用率,产生了更多的决策方案。在高层管理团队中,如果领导者不鼓励成员参与讨论,在决策刚开始制定阶段就表明自己的观点,不鼓励成员发表不同的观点,那么这种类型的领导风格就会导致其他成员不愿意冒违背领导者意愿的风险而发表不同的观点[26],因此不鼓励参与的封闭型领导风格比鼓励参与的开放的领导分格更容易导致群体思维。一些研究发现命令型的领导风格与群体思维的出现正相关。王国峰等[27]通过元分析(meta-analysis) 发现只要出现命令式的领导. 凝聚的群体就会做出低质量的决策。因此,在高层管理团队中,CEO的领导风格对于决策失误及群体思维的出现有密切的联系。
2.3高层管理团队与外界的隔绝
高层管理团队处于公司的最高层,一方面地位的特殊性,使得团队成员与公司内部其他员工的接触非常有限,在决策的过程中很少能考虑到来其他员工的意见。另一方面,高层管理团队的决策一般都涉及公司核心机密以及重大战略,在决策过程中很少会请外部专家介入。在这种情况就造成高层管理团队与外界有一定程度的隔绝。团队相对隔绝的环境中会在无形中增加群体的凝聚力,并且更容易导致团队成员产生群体极化(group polarization),即群体表现出从最开始的观点转向更极端的态度倾向。同时根据Hornsey和Imani的研究,在隔绝的情形中,成员会将整个团队看成一个整体,而拒绝来自群体外成员的批评。正如2003年美国发射Columbia,即使火箭专家执意反对,还是没能改变NASA的决策,并最终导致火箭爆炸。Katz[28]指出存在时间越长的团队,越容易出现与外界信息隔绝的现象。这对高层管理的决策有消极的影响,因为,从长期来看,团队会更加依赖自己,并更少咨询外界的信息。
2.4高层管理团队的同质性(homogeneity)、异质性(heterogeneity)与群体思维
在Janis群体思维的理论框架中,同质性这个因素是指群体成员的社会背景和思维方式的相似性。关于高管团队同质性与异质性的讨论主要集中于高层管理团队的年龄、任职期限、所受高等教育的专业、职能路径、其他职业经历、社会背景以及职能背景(functional background) 等方面[29]。这与群体思维中的同质性因素有很大的重叠。国外学者认为高层管理团队的异质性与其绩效正相关,主要是因为异质性的高层管理团队具有较高的解决问题的能力[30]。因为高层管理团队成员的异质性意味着他们认知基础存在差异, 这使团队能够得到成员从不同的来源收集的信息以及团队成员对问题的见。而团队成员之间的同质性在某种程度上会增加成员寻求一致的压力,增进高层管理团队成员之间的感情,并且人口统计学方面的相似性(demographic similarity)会在长时间内增加成员之间的相互合作,并且建立坚实的感情纽带[31]。这种感情纽带会导致群体形成高人际导向的凝聚力,进而增加高层管理团队产生群体思维的可能性。
2.5外部压力
外部压力是造成群体思维的一个重要的前提条件。由于高层管理团队掌握着整个公司的核心资源,对企业的生存和发展起着至关重要的作用,是企业的核心管理层。因此,高层管理团队承受着来自公司内外的各种压力,特别是在团队的成长阶段。一方面,公司会对高层管理者寄予很高的期望,希望他们快速提高企业的业绩,高层管理团队对企业的股东高度负责,这对高层管理人员带来了巨大的压力。另一方面,高层管理团队的成长,不论是能力的积累、对公司的适应还是团队内人际关系的经营和维持,都需要一定的时间[32],这与公司快速提高业绩的期望有一定的差距,因此也会对高层管理团队成员带来一定的心理压力。这时高层管理人员为了分散自身的压力,寻求一致的倾向会迅速强化,在决策过程中极容易出现群体思维。
3 高层管理团队群体思维的心理动力学解释
群体思维与心理学有密切的关系,自从群体思维的概念一出现就引起了心理学领域的广泛关注。但是大部分都是针对Janis提出的群体思维框架,或者在实例研究的基础上对其提出修改。单纯从心理学角度进行解释的文献不多,但是对于理解决策过程中无所不在的群体思维现象有很好的导向作用。
3.1集体无意识
在小群体中,成员往往会出现一种“大脑死亡”(brain dead)或者功能障碍,导致成员不能明确表达或者公开讨论个体在思维以及情绪方面的不同意见[33]。这种情形往往称为群体无意识(group mindlessness),最初是由Langer等[34]提出,在这种状态下,群体成员倾向于固守僵化的观念,并且会否认和扭曲关于自身和外界客观存在的事实。这是解释群体思维的一个非常重要的角度。
从心理学的角度来讲,群体思维在某种程度上是一种无意识(unconscious)和有意识(conscious)共同作用的结果。在无意识中,成员之间的情感联结起来形成较强凝聚力的时候,诸如嫉妒或者愤怒等负面的情绪都会被放大。个体一旦卷入到群体的情绪中,就会失去批判的能力[35]。这也是高人际导向的凝聚力会造成群体思维的主要原因。根据Asch在1951年做的著名的心理学实验,群体中的成员往往会压抑(depression,无意识的过程)和抑制(suppression,有意识的过程)不同于其他成员的想法和意见。在Asch的实验中,即使对于不存在任何歧义的非常明显的判断,比如判断两端明显不一样长度的绳子,也会有三分之一的被试者改变自己的观点,以保持与大多数人错误的选择保持一致(选择错误的人是为了完成实验专门雇佣过来的)。由此可见,即使是在一个暂时的非正式的群体中,从众及寻求一致的程度都远远超乎想象。而这与群体思维中即使非常明智并且做出过非凡业绩的人,也会做出严重失误决策的原因有很大的相似之处—寻求一致的压力超过了合理评估问题及现实的需要。下面主要从退行的角度进行分析:
退行(regression)——团队成员对于权威的依赖:在心理学中,个体在遇到挫折和应激时,心理活动退回到较早年龄阶段的水平,以原始、幼稚的方法应付当前情景,是一种反成熟的倒退现象。在高层管理团队中,领导者—CEO是团队的核心人物,在某种程度上象征着组织的权威,如果领导者领导风格过于强势,如上文提到的命令型领导风格,就会导致成员对于领导者的过分依恋。根据Michael B E的理论,团队中很多人依然保留着对于童年期的依赖感和不安全感,极容易形成感情上的退行,在领导魅力的影响下,团队成员会表现出对领导者孩子般的依赖,感觉自己好像回到了婴儿时代,在潜意识中认为领导者考虑到了所有的事情,产生一种“领导者是无所不能”的错觉(illusion),通过设想一种被领导者保护的假象来获取一种安全感,此时成员会表现的一无所知以及明显的无助感和无力感。这一方面造成了成员停止思考,失去判断的能力,为了迎合领导者的观点而在无意识中忽视和扭曲客观存在的事实。 另一方面,成员认为领导者无所不能,通过与领导者保持一致,使个体与领导者融为一体,认为整个团队也是无所不能的,进而造成团队过分乐观(over-optimism)并做出极度冒险的决策。
3.2社会防御——一种防止负面情绪的防御机制
在群体中,成员会形成一种防御机制来避开和抑制来自自身和外界的压力所造成的恐慌、混乱、焦虑及不稳定等负面情绪[35]。社会防御机制会使成员形成一种错觉,即任何事情都是可控的和稳定不变的。这种错觉掩盖了个体由于不能控制外界压力而导致的无助感和无力感。在高层管理团队中,由于成员都是组织的高层管者,因此都面临来自内外环境的巨大压力。特别是在面临重大决策的时候,高层管理团队成员都会面临空前的压力,这时候群体成员会形成很强的凝聚力,这时团队成员极有可能形成对于决策环境的粗略认识,不能对备选方案慎重考虑以及忽略不同意见,潜意识中为了逃避压力及分散责任,盲目寻求一致,最终造成决策失误。这对于承担企业重任的高层管理团队来说,往往承受这比普通团队更大的压力,更容易出现社会防御机制,最终会增加高层管理团队在决策过程中出现群体思维的可能性。
3.3社会身份维持(social identity maintenance)
群体在某种程度上反映了个人的特征,有时候会表现的像一个人的思维一样。因此,群体成员会在把正面的形象赋予自己所在的群体。群体思维产生很多情况下就是为了维护和强化群体的正面形象[36]。特别是对于高层管理团队而言,成员本身的社会地位就很高,对于团队往往有更加强烈的归属感和认同感,此时往往有更加强烈的动机去维护团队的正面形象。形成条件主要有两个:对群体形成的正面形象和外界的威胁。首先,群体成员会把自己看成整体的一员,而不是一个独特的个体,即把群体当作自己社会身份的标志。这时成员会进行自我分类(categorization),促使其为群体寻找正面的积极的形象。这个时候,群体成员就会形成一种动机性偏见(motivational bias),认为自己的群体独特,从而建立起一种强烈的身份认同。在这种情形下,如果遇到外在的威胁,高层管理团队成员会倾向于关注那些能维护群体形象的正面信息,忽略不利于群体形象的信息和潜在的威胁。这样在决策过程中信息的收集和处理就变成了一个形象维护甚至强化的过程,而忽略了团队的最终目的的是制定正确的决策。同时,对于群体强烈的认同,也会导致群体将群体外成员的意见看作是一种对于群体形象的一种质疑,因而产生对于外界意见的强烈抵制和忽略,并且进一步强化了组织与外界的隔绝。这些都是导致群体思维的重要因素。
4 防范策略
从以上的分析可以看出,群体思维在决策过程的任意一个环节都可能发生,而且群体思维发生的普遍性往往会造成严重的决策失误。特别是对于高层管理团队,决策决定了整个公司的战略和发展,如何有效避免高层管理团队决策中群体思维的不良作用,减少重要决策的决策失误,无论是对企业还是整个社会利益都有十分重要的意义。
针对高层管理团队决策的特殊性,本文主要提出以下防范策略。
4.1CEO-Adviser模型
首先改进的CEO-Adviser这个框架主要是由Lucy A A等提出的。CEO-Adviser模型的主要思路是:选取公司各个层次的工员,甚至可以公司外部的相关专家组成公司的决策小组[37]。根据Roberto’s“稳定的核心与动态的外围”(stable core and dynamic periphery)原则,决策小组内核心的成员保持不变,但是不是核心的成员可以根据每次决策内容的不同而变化。在高层管理团队中,借鉴CEO-Adviser模式,主要是建立一个高层管理团队的决策建议小组,高层管理团队的成员作为每次决策的核心人员,对于其余的建议小组可以由高层管理团队自己挑选,并且根据每次决策内容及具体背景的不同,适当调整小组人员。这样做主要有2个要点:首先,群体思维产生的原理以及前提条件,采取改进的CEO-Adviser的模式对于群体思维的防范有非常重要的作用,因为这样一种形式保持了团队的一种相对动态的形式,在很大程度上降低了群体与外界环境的隔绝,同时也会降低团队成员人际导向的凝聚力。由于建议小组的人员并不属于高层管理团队这个群体,因此可以大胆提出关于决策的不同意见和对偏好方案的批判,这对于刺激高层管理团队的思维、打破盲目寻求一致的格局有重要作用。另一方面,由高层管理团队成员自己挑选建议小组的人员,可以增加成员对于其提出批评意见的接受程度,对于减少高层管理团队中的群体极化及风险转移都有很好的防范作用。
4.2TMT 成员特质筛选
如果群体中持不同意见的人坚持自己的观点,并且能长时间承受来自其他群体成员由于意见不一致而施加的压力,就极有可能影响群体认知[38],改变他们的态度增加思维的活跃度,引导形成一种鼓励批判的环境,并能有效预防群体思维,最终提高组织的决策质量和解决问题的能力。因此,一个很重要的方式就是在对高层管理人员进行筛选时,可以优先考虑具有“敢于直谏”的品质并且能承受“不一致”压力的人员。在现代的管理实践中,人才选拔越来越多的用到人才测评工具,特别是对于高层管理团队成员的筛选就有十分重要的作用。从预防群体思维的角度,运用人才测评工具可以注意选取能够发表不同意见,并且对于团体内部不一致的承受力较强的成员,在这种情况下可以有效的预防群体思维在高层管理团队决策过程中群体思维的出现。
关于群体凝聚力、领导风格以及与外界隔绝等方面的防范,Janis提出了8种主要的对策,对于防范群体决策过程中的群体思维都有普遍的适用性。在高层管理团队实际的决策过程中,可以专门对成员进行培训,比如在实际应用中,已经有专门针对群体思维模型而开发的管理培训录像教程。这些教程不仅帮助受训者认识组织中的群体思维现象,评价其群体思维倾向,而且还提供各种关于如何防范群体思维的培训。目前针对高层管理团队群体思维的研究比较少,在以后的过程中会有进一步的研究。
5 结论与展望