群體力量:蟻群與Web 2.0

網賺作為一個集體，蟻群能夠完成令人驚嘆的任務，而對于單個螞蟻，那是不可能的任務。蟻群可以完成各種各樣的群體任務，修筑復雜精致的蟻穴、發動戰爭、建造搬運 食物的快速通道。蟻群的集體智能能夠作為一種啟發，幫助我們解決人類所面臨的復雜問題。利用來自大自然中的有益經驗，我們能夠為某些特定行業找到具有創新 性的方法，從馬路車輛交通到跑道上的飛機起升...到互聯網搜索結果的優化網賺論壇。

群體智能（swarm intelligence 或 collective intelligence）是一種個體的簡單行動如何累加而成為群體的高智能行為的理論。斯坦福大學的生物學家 Deborah Gordon 研究亞利桑那沙漠的收獲螞蟻已有幾十年的時間，他對這個概念有如下的概括：螞蟻很笨，但蟻群很聰明網賺論壇。

以覓食為例，一只螞蟻發現食物并將其搬回蟻穴，螞蟻 會一路留下化學物質作為跟蹤標記。其他螞蟻聞到這種氣味，一路找下去就可以發現同一食物源。當更多螞蟻發現這個食物源并將食物運回蟻穴的過程中，在這條路 徑上將留下更多的化學氣味，從而吸引更多覓食螞蟻。作為個體，這些螞蟻只是遵守一套簡單的規則，并對局部信息做出反應：跟隨信息素發出的信號以及將食物搬 回巢穴。然而作為一個群體的蟻群，其行為就變得相當復雜：建造一條高級的通道系統用來找到最好的食物來源。

群體智能和網絡

螞蟻和氣味跟蹤和網絡之間有什么聯系呢？來自群體行為的經驗可用于改善我們查找信息、產品和答案的搜索結果。

網賺互聯網出現，將空前豐富的產品和信息送到了我們的指尖。當我們需要時，總能找到指導我們想要的，但很多人發現更多不一定就更好。Barry Schwartz 中《選擇的矛盾：為什么多即是少》演講中所指出，更多的選擇實際上會導致更多的心理困擾。

讓我們想一下這個問題。多少次，在搜索結果中找到第 7 頁（也可能是第 2 頁）還沒有發現你想要的結果，于是你決定放棄這次搜索，然后不得不試試其他關鍵詞？返回太多結果往往令搜索變得冗長、浪費時間和精力，而用戶無法忍受這種 折磨而以放棄告終；我們不得不在太多的結果頁面中尋尋覓覓那個唯一的鏈接網賺論壇。

當然，問題的答案不在于限制可獲取的搜索結果，畢竟，對于許多網絡零售商來說，產品的細長“長尾”是一個非常關鍵的因素。相 反，網站應預測用戶的真實意圖，然后將相應的產品放在最前方，從而盡可能地減少搜索成本。在理論上，這是一個非常完美的理想，然后要在現實中實施并非易事。

Web 2.0 的局限

在協作、社區和用戶參與方面具有深厚基礎的 Web 2.0 運動，通過用戶的參與和貢獻，減少了選擇對象，看起來已經解決了這個難題。通過用戶評論、推薦、評分、標簽等方式，熱心的社區用戶能夠讓其他人看到他們的 聲音和觀點。很多網站已經使用這種群智（crowd-sourcing ）技術來確定搜索結果的相關性。這些方法有助于解決選擇的困惑，但卻要面臨另一個重大的問題：偏見。

傳統的群智技術要求其用戶能夠積極參 與，但此處的問題在于不是每個都會做出貢獻。只有某些類型的用戶，會不辭辛苦，貢獻他們的見識；他們受到多種動機的驅動，希望在人群中獲取他人的注意、樂 于助人的無私精神或者對某種不滿的發泄。總之，只有人群的某一部分人將會參與進來，從而顯著地減小了選擇的空間，并可能因為個人的偏見和錯誤導致結果的不平衡。

網賺但是否存在一種方式，通過將每個訪問網站和進行搜索的個體的觀點聯系起來，從而能夠避開這些偏見并獲得消費者觀點的完美表述？

讓我們再次回到蟻群...

社會化搜索的下一階段：超級社區

看看螞蟻尋找食物留下的跟蹤信號，難以想象，它們居然沒有意識到這種行為如此智能。但根據對群體智能的研究表明，那些看起來是智能行為的舉動實際上來自無意識而不是簡單行動的復雜互動網賺論壇。

同樣，網站也可以利用社區的這種隱蔽的智慧，對于任何指定搜索，能夠更加準確地提供最相關和最普遍的結果。網絡用戶的日常活動提供了大量有用的信息：每次成功或失敗的搜索、瀏覽的每個頁面、每個下單或最后放棄的購物籃都表現了某種具有意義的信息。這些自然地行為或操作反映了作為一個整體的社區的真實而公正的觀點。

關注這些潛在的隱式活動，網站所有者將能夠深入地理解那些沉默的大多數的喜好；利用這些數據，他們將能夠對未來的搜索作進一步的優化。正如螞每次蟻搬運食物時都會留下化學信號，當外膜瀏覽某個網頁或選擇（忽略）某條搜索結果時，也留下了一種實時的反饋信息。

每一次搜索，我們都在參與一種協作活動，雖然沒有意識到，但它能夠為后來者提供更好的搜索結果。以自我為導向的簡單行為（輸入關鍵字以及選擇某項返回信息）為公眾帶來了更為偉大的善——一個更加美好的網絡世界。當更多人開始參與，這種化學的信號和整體的系統將越來越強大。

這 種新的參與模式，給予超級社區更多更強的能力；由每個網站的訪問者構成的群體智能將為每一個人帶來更好更豐富的搜索和購物體驗。網賺利用每個人的每次搜索，這 個超級社區開辟了一條更快更高效的信息高速公路。與螞蟻類似，網絡搜索者也作為一個整體在行動，無論他們是否意識到這一點；這再次完美地印證了一條定理： 整體大于部分之和。

本文作者為 Scott Brave，Baynote, Inc 公司的創始人和 CTO。他取得博士學位后在斯坦福大學擔任學者，并曾擔任 CHIMe（Communication between Humans and Interactive Media：人機互動）實驗室的管理人。在人機互動以及人工智能領域，Scott 擁有 6 項專利權，并合作出版了 25 部著作。

原文作者：Guest Author
原文鏈接：Lessons from the Ant Colony: Overcoming the Biases of Web 2.0 - ReadWriteWeb
譯者：挨踢狂人