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有序：关于心智效率的认知科学 [:1701554300]
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有序：关于心智效率的认知科学 第4章 现代人如何保持联系
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组织我们的社交世界
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2013年7月16日，一位精神异常的纽约女子从曼哈顿的一家寄养所绑架了她7个月大的儿子。经验表明，这种情况，每过一个小时，找到孩子的概率就会大大降低。警方非常担心男婴的安全。由于没有线索，他们把目光转向了国家紧急警报这一庞大的社交网络，他们向这个城市数以百万计的手机发送了短信。在凌晨4点之前，无数纽约人被这条短信惊动：
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图4–1 安珀警报短信
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警报中给出了绑架婴儿的汽车的牌照，很快就有人发现了这辆车，随后报警，婴儿也很快被救回。这条信息冲破了人们的注意力过滤器。
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3周后，两位儿童在圣迭戈附近被绑架之后，加利福尼亚州公路巡警发出了一个区域性的、后来发展到全州性的失踪人口警报。这条警报通过远程桌面呈现协议发送给了加利福尼亚上百万的手机用户，并在加利福尼亚州高速公路大型电子屏上滚动播放。这些电子屏之前通常是用来发布交通状况的。跟上例一样，被绑架儿童也成功获救。
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图4–2 失踪人口警报
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这一切的实现并不仅仅依靠科技的进步。我们人类天生就懂得保护幼小，甚至是与我们无关的幼小。每当我们读到恐怖袭击或战争暴行的消息时，最痛苦、最本能的反应是看到孩子受到伤害时。这种反应是人类共有的，是天生的。
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安珀警报是众包的一个典型例子——扩散到群众当中去——这种技术被成千上万的人用于帮助解决那些用其他方式看起来很难甚至无法解决的问题。众包现在已经被广泛运用，包括用于计算野生生物和鸟类的数量，这也给牛津英语词典的编辑提供了例子与参考，帮助他们解释那些含混不清的文字。美国军方和执法部门也对此产生了兴趣，让大量普通百姓加入信息收集工作可以潜在地增加他们所获得的信息。众包是我们组织社交世界的一个范例——我们的社会网络——为了全人类的利益，利用各种资源、专业知识，以及许多个体的物理实体。从某种意义上说，它代表了大脑外部扩展的一种形式，这是一种人类为了某种共同利益，将行为、感知与大量大脑认知相结合的一种形式。
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2009年12月，DARPA（美国国防部高级研究计划局，隶属于美国国防部）拿出4万美元，悬赏找到他们放置在美国大陆上的10个气球。DARPA创建了网络（更精确地说，他们设计并创建了第一个计算机网络——阿帕网，现在的万维网正是仿照此形成的），目前的问题是美国如何解决国家安全和国防等大规模问题，以及测试美国在遭遇紧急情况时的调动能力。将“气球”替换成“脏弹”（一种放射性武器）或者其他爆炸物，这些问题之间的关联性就清晰可见了。
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在预先指定的某天，DARPA在美国国土范围内的不同地方藏下10个大型红色气象气球。气球直径为8英尺（1英尺等于2.54厘米）。世界上第一个能够正确识别10个气球精确位置的人将获得4万美元奖励。比赛刚一公布，就有专家指出，采用传统的情报收集技术是无法解决这个问题的。
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这在科学界引起了广泛的揣测，人们都好奇这个问题究竟将如何得到解决。连着几个星期，世界各地的大学和研究实验室的餐厅里都在喋喋不休地讨论着这一问题。大多数人都认为获奖团队将利用卫星图像，但这只会让问题变得更棘手。他们如何将美国分成若干可观察的区域，然后使用高倍成像技术发现气球，与此同时还要快速浏览数量庞大的照片？卫星图像的分析工作是否需要一屋子的人才能完成，或者获胜团队是否完善了计算机视觉算法从而将红色气球与其他气球以及红色物体区分开？（如何有效地解决沃尔多在哪儿这一问题？直到2011年，计算机程序终于破解了这一难题。）
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人们的进一步猜测围绕着侦察机、望远镜、声呐、雷达、频谱图、化学传感器、激光器等仪器的使用。加利福尼亚理工学院物理学教授汤姆·汤布雷洛，提出了一种更狡猾的做法：“我会想出一个办法，在他们藏起气球之前，就在气球身上植入GPS跟踪设备。这样一来，找到气球就会变得很简单了。”
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53个队伍、4300名志愿者参与了此次比赛。获胜队伍来自麻省理工学院的研究者队伍，他们仅用了9个小时就解决了这一问题。这一切是怎样做到的呢？他们并没有像大多数人想的那样，使用高科技成像或侦查技术，而是——正如你所想的那样——组成了一个大型临时合作侦查社会网络，众包。麻省理工学院团队为找到每个气球，只花费了4000美元。如果你恰巧在附近看见了一个气球，那么只需要将正确的地理位置告诉他们，你就可以获得2000美元；如果你所招募的朋友发现了气球，你的朋友将获得2000美元，而你也会因为鼓励你的朋友加入寻找的队伍而获得1000美元；如果你朋友的朋友找到了气球，你会因为三级推荐而获得500美元，以此类推。一个人找到气球的概率是微乎其微的。但是如果你所认识的每个人都雇用他们所认识的人，他们认识的人又继续雇用他们所认识的每个人，你就可以创建一个眼网，理论上这个眼网可以覆盖整个美国。社交网络工程师、国防部工作人员都很好奇，如果真的遇到全国性的紧急情况，例如搜寻一枚错误的核武器，究竟需要多少人才能覆盖全美。DARPA气球事件告诉我们，答案仅仅是4665人、9小时。
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很多人——公众——都可以帮助解决大问题，不仅仅是诸如政府部门之类的传统机构，维基百科就是众包的一个范例。维基百科鼓励任何能够提供信息的人都参与进来，通过这种方式，维基百科成为世界上最大的参考书。Kickstarter（一个专为具有创意方案的企业筹资的众筹网站平台）把维基百科对百科全书的贡献方式，运用于风险投资：超过450万人募集了7.5亿多美元用于投资电影人、音乐家、画家、设计师和其他艺术家的大约5万个创意项目。Kiva（一家公益型的网络借款平台）应用了银行的理念，利用众筹小额贷款，帮助发展中的小企业实现经济独立。前9年，Kiva募集到了来自100万出借人的外包投资，向70个国家、近百万人发放了贷款，总额约为5亿美元。
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参与众包的人通常都是业余爱好者和热心人士，当然情况不可能完全是这样。众包最常见的形式是Yelp（美国最大的商户点评网站）、Zagat（美国一家对旅游相关服务企业的评估网站）等网站上的客户点评，以及诸如亚马逊网站之类的产品打分。过去，在互联网产生之前，存在一批专业点评人，他们会在诸如《客户报告》之类的报纸和杂志上分享自己对产品和服务的看法。现在，随着猫途鹰（TripAdvisor）、Yelp、Angie’s List等点评网站的诞生，普通大众也可以写下他们自己的亲身经历了。但是，这也有两面性。一方面也是最好的情况是，我们可以从上百人的经历中知道某家旅馆是否干净、安静，某家餐馆是否油腻且分量少。但另一方面，这一旧的系统也存在不足。互联网时代之前的点评人都是专业的——他们以此为生——他们有丰富的经历可以分享。如果你正在阅读某家餐馆的点评，你会希望点评来自某个曾经光顾过多家餐馆的人，而不是某个只光顾过几家餐馆、参照很少的人。汽车和音响设备点评人通常会从专业角度点评产品的各项性能、测试结果，以及其他我们很少关注的问题，他们甚至会关注湿滑路面防抱死制动系统的功能。
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众包已经成为点评的一种民主化的理论，但是我们不能不加分析就轻信这些点评。你能够相信大众吗？是的，但也不是。其他人都喜欢的东西你不一定就会喜欢。想想某个你所喜欢的音乐艺术家或者书籍，也许他（它）们一点也不流行；或者想想某个你很不喜欢但却很流行的书籍或电影。但从定量分析的角度来说，大众的结果更接近事实。拿一个大的玻璃瓶，里面装满上百颗果冻豆，然后让人猜里面有多少颗豆子。虽然大多数人的回答都是错误的，但他们答案的平均数却与正确答案惊人的接近。
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亚马逊、网飞、潘多拉和其他内容提供商已经开始在数学算法中运用群众的智慧，他们称其为协同过滤。这是一种追踪相关相连行为的技术，用于给客户提供建议。如果你在某个网站上看到这样一行字：“购买过此商品的用户还喜欢”，那么你就获得了第一手的协同过滤。这种算法也存在一定问题，它们无法将那些可能干扰准确性的一系列细微差别和情况考虑进去。如果你刚刚为波沙阿姨买了一本园林书籍，那么你会收到一系列有关园林书籍的链接——这都是给你的建议——因为这种算法不知道你根本就不喜欢园林，你买的这本书只是一份礼物而已。如果你曾经给孩子下载过电影，那么当你想要找寻一部好的成人电影时，你会发现网站给你推荐的都是儿童电影。
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导航系统也利用了众包。当你手机上的Waze软件（利用导航系统来获取路面交通信息的免费手机应用）或者谷歌地图基于目前的交通状况，告诉你去机场的最佳路线时，它们是怎样知道当时的交通情况的？它们会追踪你的手机，以及上千位其他手机软件用户，通过手机的移动确定交通状况。如果遇到交通堵塞，你的手机就会在连续的几分钟内发出相同的GPS定位；如果交通状况良好，你的手机就会跟汽车一样快速移动，这些软件正是基于此给出参考路线。所有的众包，整个系统的质量很大程度上都取决于用户的数量。从这个方面看，它们与电话、传真机、邮件类似：如果只有一两个人使用，它们还不够好——他们的实用性随着用户的增多而增加。
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艺术家兼工程师萨尔瓦托雷·亚科尼斯也利用了众包。他将自己的脑癌治疗方案的所有医疗记录都放在网上，之后收到了50多万条回复。医生们就这些医疗意见做出讨论，形成统一的意见。“解决方案来自世界各地，结合了百年人类历史和传统方案”，亚科尼斯说道。通过浏览建议，他在选择常规手术的同时还会结合一些替代疗法。他的癌症病情目前也已经有所缓解。
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众包最常见的运用其实是reCAPTCHAs网络识别工具。reCAPTCHAs是网站经常给出的一些扭曲的单词，目的在于防止电脑或者机器人程序获得进入安全网站的途径。这些问题对机器人而言通常会很难，但对我们人类而言却很简单（CAPTCHA是全自动区分计算机和人类图灵测试的首字母缩写。reCAPTCHAs还有循环利用的意思——因为它循环利用了人类的处理能力）。reCAPTCHAs充当了自动程序的哨兵，可以防止它们入侵网站，窃取邮件地址和密码，发现网站弱点（例如，计算机程序可能会购买大量音乐会门票，然后再以高价卖出）。那么这些扭曲的单词源自哪里呢？大多数情况下，这些都来源于谷歌正在进行数字化的旧书页面或者文本。谷歌电脑无法破译这些文字。对个体而言，单个reCAPTCHAs只需花费10秒时间，但是如果每天破译2亿个的话，就得工作超过50万个小时。为什么不让这些时间创造更大的价值呢？
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将书面材料自动扫描成可搜索文本的技术目前还不成熟。许多人类可以辨别的单词，计算机都可能会误读。以下是一个源自谷歌扫描的例子：