摘要
一度被认为是挑衅1在美国，群体智慧高于个人的观念本身已经成为一种群体智慧，导致人们猜测，在线投票可能很快会让有资格的专家失业2，3.．最近的应用包括政治和经济预测4，5，评估核安全6、公共政策7，化学探针的质量8，以及对不安宁火山的可能反应9．从人群中提取智慧的算法通常基于民主投票程序。它们易于应用，并能维护个人判断的独立性10．然而，民主方法有严重的局限性。他们偏向于肤浅的、最低公分母的信息，而牺牲了没有被广泛分享的新颖或专业知识11，12．基于测量置信度的调整不能可靠地解决这个问题13．在这里，我们提出以下民主投票的替代方案:选择比人们预测的更受欢迎的答案。我们证明，在对选民行为的合理假设下，这一原则产生了最佳答案，而标准的“最受欢迎”或“最自信”原则在完全相同的假设下失败。像传统的投票一样，这一原则也适用于独特的问题，比如关于科学或艺术价值的小组决定，以及法律或历史争议。因此，潜在的应用领域比机器学习和心理测量方法所涵盖的更广泛，后者需要多个问题的数据14，15，16，17，18，19，20.．
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确认
我们感谢M. Alam、A. Huang和D. Mijovic-Prelec在设计和开展研究3方面的帮助，感谢D. Suh在设计和开展研究4b方面的帮助。由美国国家科学基金会SES-0519141、高级研究所(Prelec)和情报高级研究项目活动(IARPA)通过内政部国家商业中心合同号D11PC20058提供支持。美国政府被授权为政府目的复制和分发再版，尽管其上有任何版权注释。本文所表达的观点和结论仅代表作者的观点和结论，不应被解释为必然代表IARPA、DoI/NBC或美国政府的官方政策或背书(无论是明示的还是暗示的)。
作者信息
作者及隶属关系
贡献
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相应的作者
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相互竞争的利益
作者声明没有相互竞争的经济利益。
额外的信息
审核人信息自然感谢A. Baillon, D. Helbing和其他匿名审稿人对本工作的同行评审所作的贡献。
扩展的数据图形和表格
扩展数据图1所有研究中所有方法的性能，显示了关于马修斯相关系数。
错误条是引导的标准错误。研究的细节载于图4主体文本的。
扩展数据图2所有研究中所有方法的性能，相对于宏观平均F1分数显示。
错误条是引导的标准错误。研究的细节载于图4主体文本的。
扩展数据图3所有研究中所有方法的表现，以正确问题的百分比表示。
错误条是引导的标准错误。研究的细节载于图4主体文本的。
图4在均匀抽样假设下，聚合方法在二元问题模拟数据集上的性能。
一个是从独立的均匀分布中绘制一对硬币偏差(即信号分布参数)和一个先验世界。硬币偏差和先验的组合导致两次抛硬币的接收者投票给相同的答案被丢弃。一枚实际的硬币根据先验进行抽样，并投掷有限次，以产生不同方法所需的投票、置信度和投票预测(参见补充信息有关模拟细节)。除了显示样本量如何影响不同的聚合方法外，模拟还显示，随着共识的增加，大多数人变得更可靠。90%的“多数”在90%的时间里是正确的，而55%的“多数”并不比随机概率好多少。这不是由于抽样误差，而是反映了模型的结构和模拟假设。根据模型，答案为x%的认可是不正确的，如果对该答案的反事实认可超过x%(定理2)，并且抽样这样一个问题的机会随x．
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陈晓明，陈晓明，陈晓明。单一问题群体智慧问题的一个解决方案。自然541， 532-535(2017)。https://doi.org/10.1038/nature21054
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