Komplexa problem inom vetenskap, näringsliv och teknik kräver vanligtvis en viss avvägning mellan utnyttjande av kända lösningar och prospektering för nya lösningar, där information om kända lösningar i många fall också kan spridas bland enskilda problemlösare genom formella eller informella nätverk. Tidigare forskning om komplexa problemlösning av kollektiv har funnit det kontraintuitiva resultatet att ineffektiva nätverk, vilket innebär nätverk som sprider information relativt långsamt, kan prestera bättre än effektiva nätverk för problem som kräver utökad prospektering. I detta dokument rapporterar vi om en serie 256 webbaserade experiment där grupper på 16 individer kollektivt löste ett komplext problem och delade information genom olika kommunikationsnät. Som väntat fann vi att kollektiv prospektering förbättrade den genomsnittliga framgången över oberoende prospektering eftersom bra lösningar kunde sprida sig genom nätverket. I motsats till tidigare arbete fann vi dock att effektiva nätverk överträffade ineffektiva nätverk, även i ett problemområde med kvalitativa egenskaper som ansågs gynna ineffektiva nätverk. Vi förklarar detta resultat i form av individuella beslut om utforskande-exploatering, som vi finner påverkades av nätverksstrukturen samt av strategiska överväganden och den relativa avkastningen mellan maxima. Vi avslutar med att diskutera konsekvenserna för den verkliga problemlösningen och eventuella utvidgningar. eventuella problem som uppstår inom vetenskap, affärsverksamhet och teknik är "komplexa" i den meningen att de kräver optimering längs flera dimensioner, där förändringar i en dimension kan ha olika effekter beroende på de andra dimensionernas värden. Ett vanligt sätt att representera problem komplexitet av denna natur är med en "fitness landskap", en flerdimensionell kartläggning från vissa val av lösning parametrar till något mått på prestanda, där komplexitet uttrycks av "ruggedness" i landskapet (1, 2). Ett enkelt problem, det vill säga, skulle motsvara ett relativt smidigt landskap där den optimala lösningen kan hittas genom strikt lokal och inkrementell utforskning kring den nuvarande bästa lösningen. Däremot skulle ett komplext problem motsvara ett landskap med många potentiella lösningar ("tal") åtskilda av lågpresterande "dalar". Om topparna är av varierande höjd kan rent lokal utforskning i ett ruggat landskap leda till lösningar som är lokalt optimala men globalt suboptimala. Resultatet är att problemlösarna när de löser komplexa problem måste hitta en balans mellan lokalt utnyttjande av redan upptäckta lösningar och icke-lokal undersökning av potentiella nya lösningar (3, 4). I många organisatoriska sammanhang påverkas avvägningen mellan utforskning och exploatering av närvaron av andra problemlösare som försöker lösa samma eller liknande problem och som kommunicerar med varandra genom ett nätverk av formella eller informella sociala band (5-10). Intuitivt verkar det tydligt att kommunikationsnät bör hjälpa samverkansproblemlösning genom att låta enskilda problemlösare dra nytta av andras erfarenheter, där de snabbare bra lösningarna sprids, desto bättre blir det för varje problemlösare. Den senaste tidens arbete med relationen mellan nätverksstruktur och problemlösning i samverkan (11-13) har dock dragit slutsatsen att nätverk av agenter som uppvisar lägre effektivitet kan överträffa effektivare nätverk, där "effektivitet" avser den hastighet med vilken information om försökslösningar kan spridas över hela nätverket. Även om först överraskande, detta fynd är förenligt med tidigare resultat (3, 8) att långsam eller mellanliggande hastigheter av lärande i organisationer resulterar i högre långsiktiga prestanda än snabba hastigheter. I båda fallen, förklaringen är att sakta ner hastigheten med vilken individer lär, antingen från "organisatoriska koden" (3) eller från varandra (8, 11, 13), tvingar dem att göra mer av sin egen undersökning, vilket i sin tur minskar sannolikheten för att kollektivet kommer att konvergera i förtid på en suboptimal lösning. Även om denna förklaring är övertygande, bevisen bygger till stor del på agentbaserade simuleringar (2, 3, 8, 11, 13, 14), som nödvändigtvis gör vissa antaganden om agenternas beteende, och därför kan misstas på sätt som i grunden undergräver slutsatserna. Dessutom fann ett nyligen genomfört experiment med verkliga mänskliga ämnen (12) en fördel för ineffektiva nätverk i problemområden som kräver undersökning. De praktiska begränsningar som är förknippade med att köra experimenten i ett fysiskt laboratorium begränsade dock storleken och variabiliteten i de berörda nätverken samt komplexiteten i motsvarande fitnesslandskap; därför är det fortfarande oklart i vilken utsträckning de experimentella resultaten antingen bekräftar simuleringsresultaten eller generaliserar till andra scenarier. Med tanke på dessa osäkerheter vore det önskvärt att testa hypoteser om nätverksstruktur och prestanda i experiment med mänskliga ämnen på ett sätt som kringgår ett fysiskt laboratoriums begränsningar. Lyckligtvis har det nyligen blivit möjligt att köra laboratorie-stil mänskliga objekt experiment på nätet. Även om virtuella laboratorier lider av vissa nackdelar i förhållande till sina fysiska motsvarigheter, har flera färska studier visat att många av dessa nackdelar kan övervinnas (15) (16) (17). I själva verket, ett antal klassiska psykologiska och beteendeekonomi experiment som utförs med hjälp av Amazons Mechanical Turk, en populär crowd-sourcing (18) webbplats som i allt högre grad används av beteendevetenskapliga forskare för att rekrytera och betala mänskliga ämnen, har återhämtat resultat som är oskiljaktiga från dem som registreras i fysiska laboratorier (19, 20). I den här artikeln rapporterar vi om en serie online-experiment, som utförs med hjälp av Amazons Mechanical Turk, som utforskar relationen mellan nätverksstruktur och samarbetsinlärning för ett komplext problem med ett brett spektrum av nätverkstopologier. Flera av våra resultat stämmer överens med tidigare teoretisering om problemlösning i organisatoriska miljöer. I synnerhet finner vi att nätverkade grupper i allmänhet överträffar lika stora samlingar av oberoende problemlösare (8), att prospektering kan vara kostsamt för individer men är fördelaktigt för kollektivet (3) och att centralt placerade individer upplever bättre prestanda än perifera individer (21, 22). Vi finner dock inga bevis som stöder den hypotetiska överlägsenheten hos ineffektiva
Prospekterings-exploatering kompromissen i ett samarbete problemlösning uppgift har diskuterats av REF.
Collaborative learning in networks
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}