理想网络中的集体决策：速度 - 准确性权衡

我们研究了具有网络交互的人类群体模型在执行二选一任务时的集体决策。我们关注速度 - 准确性权衡，即网络中个体在快速决策与可靠决策之间的权衡。我们使用耦合漂移扩散模型 (DDM) 对跨网络的证据聚合过程进行建模，并考虑个体花费时间做出决策的自由响应范式。我们开发了简化的 DDM 作为耦合 DDM 的解耦近似，并表征了其效率。我们确定了简化 DDM 的错误率和期望决策时间的高概率界限。我们展示了在不同阈值选择标准下，决策者在网络中的位置对其决策性能的影响。最后，我们将耦合 DDM 扩展为耦合 Ornstein-Uhlenbeck 模型，用于具有近因效应的二选一任务决策，并扩展为耦合竞赛模型，用于多选一任务决策。