最好的答案并非总是最受欢迎的那一个。图片来源：David Ramos/Getty Images

　　让一群人猜一个陌生人的体重，按照传统思路，每个人答案的平均值应该最接近正确值。而这一想法被称为群众智慧，依据是一大群错误的判断应该能够彼此抵消。

　　但在有些情况下，这一经典理论将面临着分崩离析的危险。如果你问一群人，费城是不是美国宾夕法尼亚州的首府，大多数人都会错误地回答“是”。这是因为他们知道这样一组事实——费城是宾夕法尼亚州的一座大型城市，而省会城市往往是巨大的。但另一群更少的人会给出正确的答案：哈里斯堡。

　　由剑桥市麻省理工学院社会科学家Drazen Prelec率领的一个研究小组在日前出版的《自然》杂志上报告称，一种新的算法可以帮助正确的答案从人群中脱颖而出，即便最流行的答案是错误的也没有关系。

　　在这项研究中，科学家要求试验受试者回答一组给定的问题。随后研究人员要求这些受试者猜测其他人会怎样回答这些问题。新的算法之后便会寻找那些“出人意料流行”的答案，抑或是比大多数受试者所认为的更加流行的答案。在大多数情况下，超出预期的答案往往是正确的。

　　Prelec表示：“在社会中，我认为有这样一个假设，即平均意见一般是正确的，这是受到过去对群众智慧的统计参数所支持的。”他说：“但这不是证据应有的工作方式。这里有具备专门知识的专家，比如医生。这让我们了解了这些知识。”

　　Prelec和他的同事向由20名到51名受试者组成的不同小组询问了各种各样的问题。这些问题有时是简单的地理知识，例如省会城市的名称；有时则要求受试者评估艺术的价值，以及要求皮肤科医生诊断皮肤损害。

　　Prelec说，大多数情况下，与其他方法（例如依靠最流行的答案或者根据信心给答案排名）相比，这种新算法更有效地找出正确答案的比例高出了21%至36%。它更加善于回答“是”与“非”的问题，例如费城是哪里的首府，而不是评估艺术的价值。

　　加利福尼亚大学尔湾分校认知科学家Mark Steyvers指出：“这是一项非常聪明的技术，也是对投票的人来说非常简单的一种方式。”

　　Steyvers指出，在现实生活中，人们互相询问彼此的背景和能力，从而用来确定其信息的有效性。他说，但是在匿名投票的情况下，Prelec的方法是依据专业知识来确定观点的好方法。

　　然而Prelec和Steyvers都警告称，这一算法并不能解决生活中遇到的所有难题。它只适用于真实的话题，即人们不得不以老式的方式找出政治和哲学问题的答案。