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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：
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图4–3 扫描文本单词匹配
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当文本被扫描之后，两种不同的OCR（光学字符识别）程序就会将网页上的斑点与已知的单词进行匹配。如果程序不赞同这个匹配，那么这个单词会被认为是尚未解决的问题，然后reCAPTCHAs就成为一个需要用户解决的挑战。但系统如何知道你已经正确地猜出来了一个单词？其实它并不知道！但reCAPTCHAs会将未知的单词与已知的单词进行配对；如果它认为你已经解决了这个单词，那么你是一个人，你对未知单词的猜测就是合理的。当几个人对未知单词都得出统一的答案时，这个单词就会被认为已经解决，关于该单词的信息就会被扫描进去。
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亚马逊土耳其机器人通常用于处理电脑不擅长的任务。但在人类看来，这些任务可能会很愚蠢、很无聊。《科学》杂志上出版的最近一项认知心理试验，正是利用了亚马逊土耳其机器人寻找试验对象。志愿者（每人获得3美元）需要阅读一篇故事，然后参加一个测量同情值的测试。同情需要在相同的环境下、从不同的角度进行切换，这就需要用到大脑的神游模式（负任务网络），以及前额叶皮层、扣带、扣带到颞顶的连接处。共和党和民主党人在思考其他人时，通常不会调动大脑的同情区域。这项研究发现，阅读文学小说（而不是通俗小说或纪实作品）能够更好地检测出人类的情绪，他们提出的理论是，文学小说能够调动读者解码人物的思想和动机，但流行小说和纪实作品通常没有那么复杂，无法达到这个效果。这个试验需要数百名参与者。如果采用试验室物理参与者，试验可能还需要更长时间才能完成。
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当然，欺骗也是大脑的特质之一，任何运用众包的人都需要学会权衡。当我们阅读某家餐馆的在线点评时，你无法知道这些点评是来自那些真正光顾过这家餐馆的人，而不是老板的妹夫。对于维基百科而言，真正的权衡是贡献并浏览过这些文章的人的数量。这里隐含的假设是：在一大群人中，骗子、撒谎的人，以及其他极端反社会分子，只能算作少数。不幸的是，这个假设并不总能成立，但大多数时候，它是成立的、有用的，并且值得信赖的，也是付费专家节省成本的选择。
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专家们认为，“群众永远是对的”，但这个结论并不总是正确。有些人会很固执、很教条，与此同时，还容易被误导。专家监督可以有效改善众包项目的准确性和成功率，如维基百科。纽约散文家亚当·戈普尼克解释说：
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如果大家都轻易赞成，那就很好；但是如果大家对价值或事实，例如资本主义的起源，存在很大分歧，实际上也很好，你可以两者都采纳；但是如果一边是对的，一边是错的，但是你却不知道孰对孰错，那就麻烦了。在维基百科中，莎士比亚作者身份页面和都灵裹尸布页面都有一些相互冲突的场景以及一些不可靠的信息。创造论者与进化论者一样充斥着网络空间，并尽可能将他们的思维延伸到网络空间。我们的问题不是我们不够聪明，而是那些愚蠢的顽固力量。
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现代社会网络，沉闷的老古董与奇妙的新机遇并存。
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现代社会关系是不是太复杂而变得不好组织了？
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文化、社交世界的变化以及与他人的沟通方式，都是我们现在面临的巨大挑战。想象一下如果活在13世纪，你也许会有四五个兄弟姐妹，还有四五个不到两岁就死去的兄弟姐妹。你住在一间只有一个房间的屋子里，地板很脏，屋子的中间有一个取暖的火炉。你跟你的父母、孩子、姑姑、舅舅、侄儿、侄女都挤在这一个房间里。你的日常活动都与其他20位家庭成员紧密相连。你认识好几百号人，他们中的大多数人你都了解。你会带着怀疑的眼光看待陌生人，因为你很难遇到他们。你一生遇到的人加起来还没有现在曼哈顿大街高峰期走一圈遇到的人多。
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1850年，欧洲居住在一起的家庭人口平均数从20人跌至10人；1960年，每个家庭平均只有5人居住在一起。今天，一半的美国人都单独居住。我们中越来越多的人没有小孩，那些有孩子的人也不像以前有那么多小孩。万年光阴，人类生活始终围绕着家庭演变。在工业化世界的大部分地方，我们的社交世界已经完全不一样了。我们会建立许多重叠的社交世界——通过工作、爱好和社区。我们会与孩子们的家长成为朋友，会与狗狗的主人成为朋友。我们会与大学、中学结交的朋友建立并维持着社交网络，但却越来越疏于与家庭维持社交网络。我们会结识更多的陌生人，会以新的不同方式让他们融入我们的生活。
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我们现在认为理所当然的隐私的概念，与200年前大有不同。19世纪之前，在路边客栈与他人共享房间与床铺都是很常见的事情。客栈的日记里会记录下某位客人抱怨另一位晚到的客人半夜三更爬上他们的床铺。正如比尔·布赖森在他《家中》一书描述的那样，“那时候，很多仆人都睡在主人床脚的位置，无论他的主人会在床上干什么”。
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人类的社会关系建立在互惠互利、利他、商业、身体吸引以及传宗接代等有关的行为习惯之上。我们已经从离我们最近的生物学亲属——猴子和类人猿身上学到了很多心理现实。社会亲密也会出现不愉快的副作用——竞争、嫉妒、猜疑、感情伤害和社会地位竞争。猩猩和猴子生活在比我们现在更小的社会世界，通常一个生活单元的个体数量还不到50。超过这个数量就会导致他们竞争分裂。相比之下，数以万计的人类一直生活在同一个城镇和城市，并且还共同生活了好几千年。
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怀俄明州的农场主或佛蒙特州的农村作家可能一个星期也遇不到一个人，但沃尔玛的迎宾员可能每天会与1700人进行眼神接触。我们看到的人构成我们的社交世界，我们会含蓄地对他们进行分类，将他们划分为各种各样的组别：家人、朋友、同事、服务提供者（银行柜员、杂货店店员、干洗店店员、汽车修理工、园丁）和专业顾问（医生、律师、会计师）。这些类别还可以进一步细分——你的家人可能包括你的核心家庭、你希望看到的亲戚以及不希望看到的亲戚。有些同事你可能愿意下班后与他们一起喝啤酒，但有些不会。这都取决于具体情况：你喜欢在工作时应酬的人不一定是那些你会与他们周末一起去海边的人。
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一些环境因素——你的工作住所、个性，都会增加社会关系的复杂性。怀俄明州的农场主也许会将比较稳定的少数人算进他的社交世界；艺人、《财富》500强企业首席执行官，以及一些公众人物也许每周都会遇见上千人，出于某些个人原因或工作原因，他们也许会希望与其中一小部分人继续接触。