Поведение на улице
<<  Основы безопасности поведения в толпе паника В доу работа по воспитанию привычек нравственного поведения  >>
Мудрость толп или мудрость одиночек
Мудрость толп или мудрость одиночек
Основные виды «наивного» знания об обществе:
Основные виды «наивного» знания об обществе:
Зачем нужно изучать обыденные представления, повседневное знание,
Зачем нужно изучать обыденные представления, повседневное знание,
Зачем нужно изучать обыденные представления, повседневное знание,
Зачем нужно изучать обыденные представления, повседневное знание,
Примеры вопросов, которые ведут к неоправданной «когнитивной
Примеры вопросов, которые ведут к неоправданной «когнитивной
Возможности и перспективы экспериментальных и квазиэкспериментальных
Возможности и перспективы экспериментальных и квазиэкспериментальных
«Мудрость одиночек» или «мудрость толп»
«Мудрость одиночек» или «мудрость толп»
К предыстории изучения «мудрости толп»
К предыстории изучения «мудрости толп»
Исследование Гриффитса и Тененбаума (2006)
Исследование Гриффитса и Тененбаума (2006)
Исследование М. Мозера, Х. Пашлера и Х. Хомаи (2008)
Исследование М. Мозера, Х. Пашлера и Х. Хомаи (2008)
Цели нашего исследования
Цели нашего исследования
Главные вопросы нашего исследования
Главные вопросы нашего исследования
Мы также воспользовались опросным форматом для предъявления нашим
Мы также воспользовались опросным форматом для предъявления нашим
Метод
Метод
Примеры вопросов
Примеры вопросов
Источники статистических данных о реальных распределениях
Источники статистических данных о реальных распределениях
Результаты-1
Результаты-1
Средняя ошибка прогноза не показывает значимой корреляции с
Средняя ошибка прогноза не показывает значимой корреляции с
Результаты-2
Результаты-2
Результаты-2
Результаты-2
Результаты-3
Результаты-3
Результаты-3
Результаты-3
Результаты-4
Результаты-4
Выводы-1
Выводы-1
Выводы-2
Выводы-2
Что дальше
Что дальше
Спасибо за внимание
Спасибо за внимание

Презентация на тему: «Мудрость толп или мудрость одиночек». Автор: ert. Файл: «Мудрость толп или мудрость одиночек.ppt». Размер zip-архива: 239 КБ.

Мудрость толп или мудрость одиночек

содержание презентации «Мудрость толп или мудрость одиночек.ppt»
СлайдТекст
1 Мудрость толп или мудрость одиночек

Мудрость толп или мудрость одиночек

Некоторые данные о пределах и природе дескриптивного обыденного знания о социальном мире.

И.Ф. Девятко, Р.Н. Абрамов (ГУ-ВШЭ)

2 Основные виды «наивного» знания об обществе:

Основные виды «наивного» знания об обществе:

Дескриптивное – знание о фактах («положениях дел», «событиях»), декларативное/процедурное; Нормативное – знание о нормах, о «должном», «правильном», «справедливом», «прекрасном» и т.д. Объяснительное – «имплицитные теории» общества, знание о взаимосвязях, причинах, факторах (разводов, болезней, бедности и т.п.)

3 Зачем нужно изучать обыденные представления, повседневное знание,

Зачем нужно изучать обыденные представления, повседневное знание,

«наивные» причинные модели?

1) Поскольку значительная часть отношения людей к социальному миру выводима из их повседневного знания о нём, наша врожденная (хотя и поддающаяся развитию) способность учитывать факты о важных социальных переменных, выделять причинно-следственные связи на основе наблюдаемых статистических ассоциаций, строить непрофессиональные и не всегда осознаваемые «обыденные» причинные модели, представляет собой существенную объяснительную рамку, которую мы должны использовать в исследованиях социального восприятия, установок и общественного мнения. Однако изучая обыденные представления и повседневное знание, мы не должны увлекаться «сверхэксплуатацией» респондента и увеличивать когнитивную нагрузку на него. Можно ли изучать обыденное дескриптивное знание и «наивные причинные модели» социальной реальности, не задавая респонденту слишком сложные (исследовательские) вопросы? НЕОБХОДИМЫ НОВЫЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ «НАРОДНОЙ НАУКИ» ОБ ОБЩЕСТВЕ И НОВЫЕ МОДЕЛИ, ОПИСЫВАЮЩИЕ ПРИРОДУ И ГРАНИЦЫ FOLK SOCIOLOGY.

4 Зачем нужно изучать обыденные представления, повседневное знание,

Зачем нужно изучать обыденные представления, повседневное знание,

«наивные» причинные модели?

2) С точки зрения социологической методологии важно найти ответ на относительно простой вопрос о границах доступного нашим респондентам и информантам описательного и объяснительного знания об обществе, а также о границах их собственной способности оценивать эти границы. Вопрос о том, насколько наши респонденты или информанты способны предсказывать характеристики распределения социальных переменных, давать объяснения социальным процессам и причинным механизмам является для нас жизненно важным, поскольку обыденное объяснительное, описательное и нормативное знание об обществе – это тот источник, к которому мы очень часто обращаемся и в массовых опросах, и в глубинных интервью, и в этнографических исследованиях.

5 Примеры вопросов, которые ведут к неоправданной «когнитивной

Примеры вопросов, которые ведут к неоправданной «когнитивной

перегрузке» респондента

Считаете ли Вы, что право на получение социальных пособий должно зависеть от наличия трудового стажа и числа детей в семье? Согласны ли Вы с тем, что роль государства в защите политических свобод граждан сейчас сведена к законодательному регулированию форм политического участия и обеспечению доступа граждан к судебной системе? От чего зависит семейное счастье (выберите не менее трех ответов из списка)? Что обычно влияет на Ваше мнение о трудолюбии сотрудника?

6 Возможности и перспективы экспериментальных и квазиэкспериментальных

Возможности и перспективы экспериментальных и квазиэкспериментальных

подходов к исследованию Folk Sociology

Необходимо распространить на социологию идеи и подходы к исследованию «народной науки», которые получили развитие в когнитивной науке. В частности, предстоит узнать, насколько обычные люди как носители повседневного социального знания подвержены влиянию иллюзий объяснительной глубины (F.Keil, 2003) и осведомлённости о социальных, демографических, экономических и т.п. фактах. Идеи и подходы, характерные для исследований обыденного знания в рамках междисциплинарной области когнитивной науки, зародились как попытка ответить на простой вопрос: как много (или, если уж на то пошло, как мало) знают обычные люди - в сравнении с учёными, экспертами и специалистами, - о том, как устроены и из чего состоят разные области окружающей реальности, как устроен мир живой и неживой природы, мир человеческого поведения, рукотворный мир техники? И как усваиваются и развиваются такого рода знания в онтогенезе? Какова возможная типология такого «народного знания» о мире (помимо тривиального разделения на дисциплинарные области, подобные «народной физике», «народной психологии», «народной ботанике» и т.п.)?

7 «Мудрость одиночек» или «мудрость толп»

«Мудрость одиночек» или «мудрость толп»

Насколько продуктивна типология, основанная на критерии распределения когнитивного труда?

Дескриптивное социальное знание

Знание, которое может быть атрибутировано индивидуальному актору

Знание, доступное только группе (МТ)

8 К предыстории изучения «мудрости толп»

К предыстории изучения «мудрости толп»

«МТ» -способность обычных людей к оптимальному статистическому выводу – тема, интересовавшая уже Ф. Гальтона, удивлявшегося умению посетителей сельскохозяйственной выставки коллективно предсказывать вес скота, и привлекающая внимание некоторых современных авторов, адресующихся к широкой аудитории. В статье Т. Гриффитса и Дж. Тененбаума «Оптимальные предсказания в повседневном познании» [Griffits T.L., and J.B. Tenenbaum, 2006] была сделана попытка обосновать оптимальность «наивных» прогнозов, формируемых в естественных (т.е. не-лабораторных) ситуациях обычными людьми. Новизна исследования Гриффитса и Тененбаума – 1) в квазиэкспериментальном подходе: люди высказывают простые суждения о поддающихся прямой количественной оценке фактах, 2) в принятии предположения о том, что эти суждения об элементарных фактах следуют той же модели байесова вывода, которая ранее показала свою полезность в некоторых исследованиях процессов памяти и восприятия [Knill D.C., Richards W.A., 1996; Weiss Y., Simoncelli E.P., Adelson E.H., 2002; Griffiths, T. L., Kemp, C., and Tenenbaum, J. B., 2008.].

9 Исследование Гриффитса и Тененбаума (2006)

Исследование Гриффитса и Тененбаума (2006)

В близких к естественным условиях продемонстрировали квазиоптимальность социального познания. Испытуемые предсказывали продолжительность или величину различных социальных явлений: продолжительность жизни мужчин-американцев, продолжительность брака, кассовые сборы кинофильмов, продолжительность правления древнеегипетских фараонов, количество строк в стихотворении и др. В качестве источника сведений об априорных распределениях авторы использовали различные базы данных. Предсказывавшиеся в описываемом эксперименте величины имели различные эмпирические распределения: близкое к нормальному (продолжительности жизни, см. далее), степенное (например, кассовые сборы), близкое к распределению Эрланга (время правления фараонов). Далее построенные на основе этих распределений оптимальные байесовы прогнозы сопоставлялись с предсказаниями участников эксперимента, отвечавших на вопросы типа: «Если бы Вы рассматривали страховой случай 18-летнего мужчины, какую продолжительность жизни Вы бы ему предсказали?» или «Если Вы открыли книгу по истории Древнего Египта на странице со списком правлений фараонов и заметили, что к 4000 году д.н.э. конкретный фараон правил уже в течение 11 лет, какое предсказание Вы дали бы относительно общей продолжительности его правления?». Результаты: «наивные» суждения не только близки к «статистике реального мира», но и, по крайней мере в некоторых случаях, могут быть описаны с помощью некоторой имплицитной вероятностной модели – оптимальной модели байесова вывода. Расхождения модели с данными гипотетически объясняются привычностью задачи с точки зрения повседневного опыта.

10 Исследование М. Мозера, Х. Пашлера и Х. Хомаи (2008)

Исследование М. Мозера, Х. Пашлера и Х. Хомаи (2008)

сследование М. Мозера, Х. Пашлера и Х. Хомаи (2008)

Воспроизвели основные результаты Гриффитса и Тененбаума. Продемонстрировали возможность объяснить точность обыденных предсказаний с помощью более простой модели, предполагающей, что каждый из индивидов имеет доступ не к подлинному априорному распределению, а всего лишь к выборке из k примеров, при этом для того, чтобы точность прогноза оказалась равной той, о которой ранее сообщали Гриффитс и Тененбаум, оказалось достаточным предположить, что k=2. Наблюдавшийся внутригрупповой разброс оценок в большей мере соответствовал предположению о том, что точность коллективного прогноза объяснялась усреднением мнений в группе, а не способностью индивидов использовать информацию о реальном или близком к реальности распределении «социальных фактов»

11 Цели нашего исследования

Цели нашего исследования

Уточнить пределы обыденного социального и демографического дескриптивного знания; ответить на вопрос о корректности описания такого знания как «коллективной мудрости», следующей закону больших чисел, либо как эффекта осведомлённости индивидов, зависящей от наличия релевантного жизненного опыта, описываемого в том числе через знакомство с эмпирическими примерами из той или иной области социальной жизни; определить, насколько индивиды способны объективно оценить свою осведомлённость в этих областях, т.е. обладают ли они своего рода «обыденным знанием второго порядка» (потенциальный предиктор социальной компетентности в той или иной области).

12 Главные вопросы нашего исследования

Главные вопросы нашего исследования

Существует ли точное повседневное знание о социальных и демографических фактах, в принципе доступное лишь на уровне агрегированного мнения социальной группы, т.е. явление, приобретшее неоднозначную известность в научно-популярной литературе под именем «мудрости толп» (Surowiecki J., 2004 )? Если такое знание существует, является ли оно результатом статистического уравновешивания случайных ошибок оценки и прогноза, осуществляемых индивидуальными акторами, или оно рождается в результате доминирования в группе или сообществе мнений индивидов, обладающих устойчивой «социальной компетенцией» и, соответственно, менее склонных совершать ошибки? Можно ли говорить о наличии у индивидов доступа к знанию о собственной «социальной компетенции», своего рода «знания о знании» второго порядка?

13 Мы также воспользовались опросным форматом для предъявления нашим

Мы также воспользовались опросным форматом для предъявления нашим

испытуемым задач на вынесение суждений о продолжительности или величине различных социальных явлений, однако сохранили в дословной формулировке лишь задачу о продолжительности жизни, использовавшуюся в исследованиях наших предшественников. Мы отказались от далёких от повседневного опыта задач на предсказание продолжительности правлений фараонов, числа строк в стихотворениях и т.п., однако добавили задачи на предсказание фактов, относительно которых значительная часть опрошенных могла иметь ненулевое количество наблюдений: среднего уровня зарплат по отраслям и Интернет-охвата для различных возрастных групп.

Различия и сходства в методике нашего и предшествующего исследований:

14 Метод

Метод

Участники: 54 студента бакалавриата (4 анкеты с пропусками и ошибками в заполнении исключены из обработки). Стимульный материал: вопросы-задачи были включены в индивидуальный бланк, имевший формат опросного листа. Каждый из испытуемых отвечал на вопросы о продолжительности жизни, зарплатах и Интернет-охвате. Каждый из вопросов открывался фразой, задающей контекст оценивания. Для прогноза значений продолжительности жизни и Интернет-охвата для различных возрастных групп предлагались пять значений t, которые были следующими: для продолжительности жизни – 18, 39, 61, 83, 96 лет; для прогноза Интернет-охвата – 15, 18, 39, 61, 74 года. Для прогноза зарплат по отраслям применялись следующие пять уровней фактора (номинальной переменной), описывающие отрасль хозяйственной деятельности, для которой оценивался предполагаемый уровень среднемесячного заработка: добыча топливно-энергетических полезных ископаемых; связь; финансовая деятельность; здравоохранение и предоставление социальных услуг. План: интраиндивидуальный план, позиционное уравнивание для порядка предъявления вопросов.

15 Примеры вопросов

Примеры вопросов

Продолжительность жизни: «Страховые компании обычно пользуются услугами специалистов-актуариев, способных на основании демографической информации предсказать ожидаемую продолжительность жизни людей, т.е. возраст, в котором они умрут. Если бы Вы рассматривали страховой случай 18-летнего мужчины, какую продолжительность жизни Вы бы ему предсказали? А каков Ваш прогноз, если мужчине исполнилось … (и т.д.)». Интернет-охват: «Ваш друг рассказал Вам о своём знакомом, которого Вы не знаете лично. Между делом, он упомянул о том, что ему 18 лет. Каков Ваш прогноз относительно вероятности использования им Интернета, постоянно или от случая к случаю (укажите значение вероятности в промежутке от 0 до 100)?». Среднемесячный заработок: «Среднемесячный заработок различается не только в зависимости от должности, квалификации и характера трудовых задач, выполняемых человеком. Существуют также различия в среднемесячной зарплате для различных областей экономической деятельности. Вы случайно познакомились с человеком, о котором Вам известно лишь то, что он работает в области химического производства. Каков Ваш прогноз относительно его среднемесячной заработной платы (укажите величину в рублях)?». Дополнительные вопросы: наличие знакомых или родных, работающих в соответствующих областях экономической деятельности, а также оценивали по пятибалльной шкале уровень своей осведомленности (знаний) о средней продолжительности жизни в России, о пользовании Интернетом и средних зарплатах в разных областях российской экономики.

16 Источники статистических данных о реальных распределениях

Источники статистических данных о реальных распределениях

Продолжительность жизни - Life tables (period & cohort), Russia [Human Mortality Database. University of California, Berkeley (USA), and Max Planck Institute for Demographic Research (Germany). Available at www.mortality.org or www.humanmortality.de (data downloaded on October, 4th, 2009)]; Среднемесячные начисленные зарплаты по видам экономической деятельности, январь-июль 2009 г. – [Федеральная служба государственной статистики РФ, http://www.gks.ru/bgd/free/B09_00/IssWWW.exe/Stg/d08/6-0.htm]; Пользование Интернет (постоянно или от случая к случаю, городские жители, 2007 г.) - [Федеральная служба государственной статистики РФ, «Агрегированные данные обследования бюджетов домашних хозяйств (2005-2007)», http://www.micro-data.ru/Obdh/ObdhA08/IssWWW.exe/Stg/07/07224_01.html].

17 Результаты-1

Результаты-1

Высокое соответствие между повседневными предсказаниями и реальным распределением по ожидаемой продолжительности жизни для мужчин различных возрастов. Текущий возраст - единственный высоко значимый фактор, определявший ошибку прогноза (ANOVA с повторными измерениями, F4, 49 =16,294, p<0,001), межсубъектные факторы (пол, возраст наших испытуемых) и их взаимодействие не оказали статистически значимого влияния на точность суждений в данной задаче.

18 Средняя ошибка прогноза не показывает значимой корреляции с

Средняя ошибка прогноза не показывает значимой корреляции с

самооценкой осведомленности, однако из-за большой доли «субъективно осведомлённых» коэффициент сопряжённости лямбда статистически значим (см. диаграмму рассеяния справа).

19 Результаты-2

Результаты-2

Прогнозы, сделанные нашими испытуемыми, относительно доли тех, кто время от времени или постоянно пользуется Интернетом, в разных возрастных группах, были неточны. Средняя ошибка прогноза в этом задании составила 40,3 со стандартным отклонением 10,25, при этом для младших возрастных групп (15 и 18 лет) средняя ошибка прогноза достигала 57 и 69,6. Испытуемые систематически значительно переоценивали средние для разных возрастных групп. Существенным для средней величины ошибки был только внутрисубъектный фактор возраста, для которого делалось предсказание (F=69,6; p<0,001). Вместе с тем наши испытуемые, подобно испытуемым G&T в задаче с предсказанием продолжительности правления фараонов, смогли коллективно предсказать отношения порядка между оцениваемыми величинами, что, как полагают вышеупомянутые авторы, “согласуется с имплицитным знанием формы распределения при неверных предположениях о том, как её следует параметризовать».

20 Результаты-2

Результаты-2

Значимых корреляций между средней ошибкой прогноза и самооценкой осведомлённости в этой сфере обнаружено не было, однако коэффициент лямбда, как и в случае суждений о продолжительности жизни, оказался значимым (для знания об Интернет-охвате как зависимой переменной: ?=0,966, p<0,001)

Диаграмма рассеяния: средняя ошибка прогноза и самооценка осведомлённости о пользовании Интернетом (для населения России).

21 Результаты-3

Результаты-3

Суждения наших испытуемых о среднемесячном заработке в разных областях деятельности демонстрируют ту же тенденцию к переоценке. Вместе с тем коллективное представление участников исследования об отношениях порядка между средними зарплатами в различных видах деятельности можно считать адекватным. Паттерн отношений между средней ошибкой прогноза и субъективной оценкой осведомлённости об уровнях зарплат аналогичен вышеописанным.

22 Результаты-3

Результаты-3

Для задания с оценкой средних уровней зарплат мы располагали, помимо самооценок осведомлённости, субъективными данными о наличии знакомых или родственников, работающих в каждой из областей экономической деятельности. Это позволило сделать некоторые выводы о роли «инсайдерского», личного знания. Там, где распределение ответов на нашей выборке позволило сделать валидный статистический вывод, можно заключить, что наличие доступа к эмпирическим примерам не увеличивает точность дескриптивного знания о фактах.

23 Результаты-4

Результаты-4

Если наличие доступа к эмпирическим примерам не увеличивает точность дескриптивного знания о фактах, можем ли мы всё же считать, что некоторые индивиды обладают большей компетенцией в «народной социологии», нежели остальные? Результаты нашего исследования не дают оснований говорить о существовании устойчивой тенденции к точному предсказанию или к ошибке («недолёту» или «перелёту») на уровне индивидов: парные корреляции между величинами средней допущенной ошибки прогноза в трёх областях обыденного дескриптивного знания, изучавшихся в нашем эксперименте, очень близки к нулю или даже точно равны ему (максимальное значение коэффициента корреляции r=0,023). ОДНАКО: Иначе обстоит дело с самооценками осведомлённости: участвовавшие в нашем исследовании индивиды обнаруживают тенденцию к «переносу» своих самооценок из одной области обыденного дескриптивного знания о социальном мире в другую. Статистически значимыми оказались корреляции между самооценками осведомлённости о продолжительности жизни в России и пользовании Интернетом (?=0,306, p<0,05) и между самооценками знания о средних зарплатах и пользовании Интернетом (?=0,366, p<0,01).

24 Выводы-1

Выводы-1

На основании полученных нами данных мы можем утверждать, что «мудрость толп» – реальна, пусть и не в тех масштабах, которые предполагали Гриффитс и Тененбаум на основании результатов своего пионерского исследования. Эта «маленькая» мудрость является свойством агрегированных оценок и существует в некоторых ограниченных областях повседневного социального знания, что, в общем случае, не даёт оснований для предположений об оптимальности непрофессиональных суждений о социальных фактах. Уточнение границ коллективной мудрости – задача дальнейших исследований. Байесова модель повседневного познания, предложенная в работе Гриффитса и Тенебаума, хотя и не проверялась прямо на наших испытуемых, совместима с полученными данными относительно суждений о продолжительности жизни. Качество прогнозов зарплат и Интернет-охвата для отдельных возрастных групп не свидетельствуют в пользу какой-либо модели, предполагающей оптимальное качество основанных на здравом смысле прогнозов.

25 Выводы-2

Выводы-2

Полученные нами данные относительно отсутствия преимуществ в точности оценок для подгрупп испытуемых, имеющих прямой доступ к эмпирическим примерам зарплат в той или иной сфере экономической деятельности, хотя и требуют подтверждения на больших выборках, ставят под сомнение альтернативную байесовой модель «выборки-из-k-примеров», предложенную Мозером, Пашлером и Хомаи. Очевидна также ключевая роль «знания о параметрах» эмпирических распределений социальных переменных (прежде всего, о средних значениях). Судя по полученным нами данным, носителями оптимальных или далеко не столь оптимальных социальных суждений являются группы, а не индивиды. Также можно утверждать, что индивиды не располагают «знанием второго порядка» относительно собственной осведомлённости – их самооценки социальной компетенции неточны и отражают, видимо, не столько наличие способности видеть границы области своей экспертизы, сколько достаточно сильную подверженность «иллюзии осведомлённости».

26 Что дальше

Что дальше

Дальнейших исследований требует подтверждённый нами вывод наших предшественников о существовании «наивного знания» о форме распределения. Каковы области «наивного знания» о параметрах распределения? Является ли удивительно точное знание об общей продолжительности жизни особенностью студенческой аудитории и почему ему не соответствует столь же точное знание других релевантных фактов о социальной и экономической жизни (например, о средних зарплатах)? Каковы масштабы и степень устойчивости «иллюзии осведомлённости» в области «народной социологии»? Связана ли она с характерной для других областей Folk Science иллюзией «объяснительной глубины!?

27 Спасибо за внимание

Спасибо за внимание

«Мудрость толп или мудрость одиночек»
http://900igr.net/prezentacija/obg/mudrost-tolp-ili-mudrost-odinochek-171690.html
cсылка на страницу

Поведение на улице

12 презентаций о поведении на улице
Урок

ОБЖ

59 тем
Слайды
900igr.net > Презентации по ОБЖ > Поведение на улице > Мудрость толп или мудрость одиночек