戴维·赫希莱弗

戴维·赫希莱弗是一位经济学家，他关于信息级联的研究有助于解释，为什么即使每个人都试图从现有证据中学习，群体仍可能作出糟糕的决定。按照本书的叙述，赫希莱弗、苏希尔·比克昌达尼和伊沃·韦尔奇构建模型，说明人们对先前选择的观察如何盖过自己并不完备的信息，以及这一过程最终如何阻碍群体汇总成员所掌握的知识。

信息级联模型

模型从在一家新开的印度餐馆和一家新开的泰国餐馆之间作出选择开始。印度餐馆客观上更好，但每个人得到的都只是关于哪家更好的不完备信号。信号可能出错，因此人们会通过观察他人的行为来补充信息；在经济学家的设定中，每个人都知道，其他人也会收到有用但并非万无一失的信息。

关键的复杂之处在于，选择是依次作出的。要是最先用餐的人碰巧收到误导性信号，选择了泰国餐馆，随后到来的人就会看到那里座无虚席。后来的一位顾客可能私下收到倾向于印度餐馆的证据，却也可能合理地从人群中推断，泰国餐馆更有可能不错。一旦人们开始作出相同选择，他们可见的行为就可能压过各自的私人证据，群体也可能因偶然而逐渐聚集到较差的餐馆。

理性跟随与集体错误

这种级联并不只是从众，也不是在同伴压力下追随时尚。在模型中，人们跟随先前的选择，是因为他们认为这些选择传递了信息。在自己的信号存在不确定性，而且看到自己之前的所有人都作出相同选择时，模仿似乎是理性的。

这种推理会造成反转。起初，选择看起来传递了先前用餐者所获信息。但当足够多的人不再依赖自己的私人知识时，后续决定便不再增添独立证据。每个人回应的是自己认为先前的人知道什么，而不是直接贡献自己所知道的信息。因此，观察到的共识看起来颇具信息量，形成共识的过程却已不再汇集群体的信息。

本书将这一机制与简单的追随潮流区分开来——模型中的人选择泰国餐馆，并非只是因为它受欢迎，而是把它的受欢迎程度视为证据。危险恰恰在于这种看似合理的推断——一连串选择起初可能源于少数几个信号，而这些信号也可能出错；但这串选择会使错误结论看起来越来越有根据。

模型的更广泛应用

本书把这一模型与木板路的兴起联系起来。早期的木板路似乎解决了实际问题——它们将城镇间的行程时间缩短一半，任何天气下都能通行，并帮助小农户进入更广阔的市场。每一条新建的道路似乎都印证了这种做法，使其他选择显得不那么有希望。然而，这些道路的使用寿命与其说是乔治·盖兹承诺的八年，不如说更接近四年，因而维护费用过高；到南北战争结束时，几乎所有道路都已废弃。这个例子说明，真实的早期收益和他人选择所呈现出的迹象，如何在一套系统的根本弱点显露之前相互强化，令人形成错误判断。

该模型也阐明了汇总信息与跟随一连串可见决定之间的区别。市场或投票制度原则上可以汇集个人信息，而信息级联则可能以模仿取代这种汇总——人们以为先前的选择反映了知识，但每一个新选择对作出选择者自身证据的贡献却微乎其微，甚至毫无贡献。因此，赫希莱弗的研究为本书提供了一种机制，用来理解集体错误如何产生——问题不在于缺乏智慧，而在于人们如何把彼此的行动当作信息来使用。