个体、群体与信念准确性的网络动力学

与他人交谈会让人们在数值估计（如定量评估或概率预测）上更准确，还是更不准确？关于同伴间交流的研究通常认为，人与人之间的讨论会提高信念准确性；而关于社交网络的研究则暗示，错误可能通过群体传播，降低准确性。解释实证文献的一个挑战在于，一些研究在群体层面测量准确性，而另一些则测量个体准确性。我们通过分析关于信念形成的正式模型，来识别个体准确性、群体准确性与信念形成网络动力学之间的关系。当意见随时间变得更相似时，个体误差的变化总是严格地优于群体误差变化，其优势等于方差的变化。我们指出，群体误差的变化可以分解为影响网络的中心化、准确性/影响相关性（“校准”），以及平均性/影响相关性（“从众”）。由于群体动力学在理论和实证上都导致人们变得更相似，人们可能会直观地期望，导致群体准确性降低的同一因素也会降低个体准确性。相反，我们发现，在几乎所有条件下，个体都可靠地得到改善，即使群体情况恶化。我们通过六项已发表实验的数据来支持这一分析。