群决策中专家行为的研究

引言

决策科学除了是一门自然科学，它也是一门社会科学，所以学者们主要从决策方法和行为理论两方面研究；在决策方法的研究上，已经形成了较完整成熟的体系，而在决策行为的研究上，还只是简简单单的从社会学、心理学、经济学等方面介绍；对群决策而言，能够比较清晰的判定一个群体、专家成员的行为对决策结果的影响至关重要，而由于在群决策的过程中有大量的决策数据，可以利用这些数据来分析和判定决策过程中群体行为和群体专家成员的行为，通过将决策理论、行为科学与计算机技术结合起来，能够分析和判断群决策中专家成员的行为，具有重要意义。

本文对群决策过程中的专家行为和群体行为缺陷进行总结和归纳，借助计算机技术收集和分析专家在决策中的决策数据，并归纳了在群决策过程中利用计算机技术分析群体行为方法；用以规范和指导群决策过程中专家成员和群体的行为。

一、专家成员行为分析

决策者是决策过程中最关键的因素，他们的行为不同程度的影响着群决策的结果，决定了被选方案的取舍。为了使群决策的结果更加公平和客观，除了选择合适的群决策方法外，能够正确的判断专家成员的行为也很重要，我们知道，在群决策的过程中，专家成员不仅仅受一些外部因素的影响，如：决策方式、决策环境、组织结构、规则等。还受到成员个体相互的不同的价值观和世界观的影响。群决策的结果不是个体行为的简单迭加。群体行为是群体成员们的价值准则、群体结构等多种因素的相互作用、群体中的个体相互影响的结果。

（1）从众行为。受群体的舆论压力和其他因素的作用下，不由自主的趋向一致的现象。（2）风险转移。由于群体成员之间相互依靠、相互分担了风险，容易出现过度冒险现象，即风险转移的现象。（3）小团体行为。群体中的若干决策者出于自己的利益或目标而组合成团体，该团体通过对群体其他成员施加压力达到利益诉求的目的。（4）服从权威，这是对于流行的思想及权威人物的思想的毫无疑问的接受的倾向[4，5]。

在群决策的过程中，必须认识到人类的这些行为缺陷会导致决策结果出现偏差，然后，制定有效的行为规则来约束专家成员的行为，其中，主持人和相关部门的必须充分的发挥相关的职能，主持和管理好决策过程中每一步。

二、专家行为判断方法

随着网络技术、计算机技术的发展，利用群决策上轮的决策数据，能够借助计算机对群决策过程中专家成员个体的行为以及群体行为进行分析。根据方法不同可以分为两类方法：一是通过数据挖掘技术分析群体行为，二是对群体行为进行建模分析，下面分别就两种方法介绍。

1.数据挖掘技术。数据挖掘（DataMining）就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。其通用模型如图2.3所示。

在群决策过程中，将数据挖掘技术应用到用户网络行为分析当中，专家成员的决策数据就是我们数据挖掘的基础，通过分析专家成员决策数据背后的隐藏的关联和规律，从而得出能够唯一代表每个专家成员的“行为模式”。目前，行为分析的研究方法主要有统计方法和聚类，统计方法是用在模式己知的情况下，可以快速的得出结果。在模式未知的情况下，只能使用聚类的方法。其主要步骤如下：

（1）数据采集：采集专家成员的决策数据，为数据预处理做准备。（2）数据预处理：对采集到的原始数据按照数据挖掘的要求进行预处理，得到适合分析的目标数据集。通过对初步数据预处理后的目标数据集作进一步分析，寻找与关注内容相关的属性，并得到决策问题相关问题描述相关性最大的属性集合。（3）数据选取：为了能够使分析结果更准确可靠，所以去除掉一些不相干的冗余属性，选取最能表现某种行为的数据属性。（4）行为分析：为了得到专家成员行为特征，运用数据挖掘的方法对选取到的数据属性分析，获取有价值的信息。

2.群体行为建模技术。群体行为建模技术是用一定的技术对现实社会中的生物行为在虚拟社会中进行映射，通过对生物体的行为进行建模，能够让我们清楚的了解到其行为特点、特征和活动方式。根据学科的不同可以把建模技术分为以下几类。

（1）基于物理学原理的群体行为建模。基于物理学的方法就是采用经典物理学中的类似概念对群体进行建模，这种建模方法更多地关心群体行为在的宏观运动层面上的表现，即群体场面中各种个体的运动是符合物理学的规律的。

（2）基于心理学理论的群体行为建模。基于心理学理论的群体行为建模是从行为产生的心理出发，考虑心理的认知过程。目的是能够生成智能化行为，多在人工智能领域使用。

（3）基于生物学理论的群体行为建模。基于生物学理论的群体行为建模致力于研究具有自然命系统特征，如自繁衍、进化、协同、竞争和自组织等的工系统。基本思想是通过构建人工生命方法，通过对底层活的生命体、生命体之间及与环境的交互的进行建模，研究高层的自组织过程和行为涌现性。

由于传统的群体行为建模技术表现得比较简单，近年来，不少学者也尝试一些新的群体行为建模方法，如Helbing等人的群体逃离行为模型，Agent模型等等。但是，目前群体建模技术还是处于初级阶段，借助计算机技术刻画出来的群体行为表现得还比较粗糙，但是，已经能够满足我们一些基本的应用了。

结论

本文归纳总结了在群决策过程中能够影响决策结果客观和公平的专家成员的行为缺陷，以计算机技术为基础归纳了群决策中的群体行为判断和分析方法，通过利用数据挖掘技术和群体行为建模技术实现对群体行为的判断。并寄希望将这些理论和知识应用于决策支持系统的开发中，能够为决策支持系统的完善提供帮助。（作者单位：贵州财经大学信息学院）

参考文献：

徐玖平，陈建中.群决策理论与方法及实现[M]北京：清华大学出版社，2009（4）

HONG

Xiao-yan，GERLA

M.A

group

mobility

model

for

Ad

hoc

wireless

networks[C]//BOUKERCHE

A.Proceedings

of

the

ACM/IEEE

MSWiM

99.Seattle，WA，USA：ACM

Press，1999：53-60.

宋光兴，杨槐.群决策中的决策行为的分析[J].学术探索，2000

王丹力，戴汝为.综合集成研讨厅体系中专家群体行为的规范[J]北京：管理科学学报，2001（4）

李飞，薛彬，黄亚楼.初始中心优化的k-means聚类算法[J]北京：计算机科学，2002（7）：94-96

姜亚南，数据挖掘在校园网用户网络行为分析的应用研究[D]河南：河南理工大学，2009（12）

杨志谋，司光亚，李志强，罗批.群体行为建模理论基础与建模方法研究[J]北京：系统仿真学报2009