Mentre la "saggezza della folla" modella il comportamento di grandi gruppi di persone, si sa meno sulle dinamiche dei piccoli gruppi e su come gli individui interagiscono per prendere decisioni, soprattutto quando si tratta dell'emergere di leader, un'area chiave di indagine nella ricerca organizzativa. Il fenomeno è fondamentale per arrivare a una comprensione dei social network di ogni tipo.

Ora, i ricercatori della NYU Tandon School of Engineering hanno decifrato il codice su come i leader nascono da piccoli gruppi di persone nel tempo. Il lavoro è dettagliato in uno studio, "Informazione sociale e comparsa spontanea di leader nei gruppi umani, " pubblicato su The Royal Society Interfaccia .

La squadra era composta da Maurizio Porfiri, professore presso il Dipartimento di Ingegneria Meccanica e Aerospaziale e di ingegneria biomedica alla NYU Tandon; Shinnosuke Nakayama, ricercatore post-dottorato presso la NYU Tandon; Elisabetta Krasner, uno studente universitario alla NYU Tandon; e Lorenzo Zino, un dottorato di ricerca in visita studente alla NYU Tandon del Politecnico di Torino, Italia.

Per condurre la ricerca, il team ha convocato diversi gruppi di cinque volontari ciascuno per partecipare a un test cognitivo organizzato in 10 round consecutivi. L'attività prevedeva la stima del numero di punti visualizzati per appena mezzo secondo su un grande schermo. In ogni turno, ai partecipanti è stato chiesto di scegliere una delle risposte multiple utilizzando un clicker personalizzato, senza comunicare verbalmente tra loro. Poiché i punti erano visibili solo per un istante, membri del gruppo, manca il tempo per contarli, dovuto azzardare un'ipotesi. Però, gli esperimenti erano strutturati in modo che i partecipanti potessero modificare le loro risposte in base alle risposte degli altri nel loro gruppo:una volta che tutti i partecipanti avevano scelto le loro risposte iniziali, lo schermo, visualizzabile da tutti, mostrava le risposte attuali di tutti i membri insieme alle loro prestazioni passate nella selezione delle risposte corrette. I partecipanti hanno quindi avuto una finestra di 10 secondi in cui modificare le proprie risposte in base a quelle degli altri nel gruppo.

I ricercatori, analizzare come le risposte dei partecipanti si sono evolute nel corso dell'esperimento, ha scoperto che gli individui non hanno scelto la regola della maggioranza semplice, come postulato dalla saggezza delle folle. Piuttosto, hanno deciso dinamicamente chi seguire nel prendere decisioni, in base a quanto bene ogni membro del gruppo si è comportato nel tempo. Sulla base delle loro osservazioni, i ricercatori hanno dedotto un'evoluzione dinamica della rete di interazione, in cui i partecipanti erano nodi e i collegamenti erano le conseguenze dell'influenza sociale. Per esempio, gli investigatori hanno generato un collegamento da un partecipante all'altro se il primo avesse cambiato la sua risposta a quella del secondo. La velocità con cui la rete è cresciuta è aumentata nel corso di ciascuno dei round.

"Gli individui hanno utilizzato le informazioni sociali sempre di più nel tempo, e più accurate sono le informazioni, più influenza aveva sulle scelte dei partecipanti, — disse Porfiri. — Perciò, la relazione tra le prestazioni dei partecipanti e la loro influenza sociale si è rafforzata nel tempo, con conseguente emergere di capigruppo."

Per discernere l'influenza dei social network all'interno delle dinamiche di gruppo in evoluzione, gli inquirenti hanno osservato che:

• I partecipanti sono stati influenzati dalle informazioni sociali nel cambiare le loro risposte. In media, i partecipanti hanno cambiato le risposte con quelle che nessuno aveva selezionato solo circa il 5% delle volte. (Ci sono stati più di 9 casi in tutti i round in cui i partecipanti hanno cambiato le risposte con quelle degli altri e solo 0,6 in cui hanno cambiato le risposte con quelle che nessuno aveva selezionato.)
• I partecipanti avevano maggiori probabilità di essere copiati da altri se le loro prestazioni erano buone, anche se le loro risposte differivano da quelle della maggioranza del gruppo.

Nakayama, l'autore principale, ha spiegato che il comportamento di piccoli gruppi è sorprendentemente diverso da quello di raduni molto più grandi di persone.

"Dove una grande folla adotterebbe una regola di maggioranza semplice, con un aumento della precisione delle prestazioni su interazioni ripetute, gli individui si affidano più alle informazioni sociali che personali e, di conseguenza, i buoni interpreti emergerebbero come capigruppo, esercitare una maggiore influenza sugli altri nel tempo, "Egli ha detto.

Porfiri ha osservato che mentre la maggior parte degli studi sulle connessioni sociali si basa su reti statiche, definito da rapporti consolidati fissi, la ricerca del suo team ha esaminato le reti funzionali, basata su connessioni in continua evoluzione.

"Storicamente, le persone hanno considerato i social network come equivalenti a una rete anatomica basata su legami statici tra le persone. Stiamo proponendo l'idea che in piccoli gruppi, le reti si evolvono nel tempo in base alle azioni, " Egli ha detto, aggiungendo che queste azioni basate sul tempo sono come reti nel cervello, dove neuroni fisicamente distanti forgiano connessioni verso una funzione specifica. "Il nostro approccio è analogo all'apprendimento dei circuiti neurali in base a come funzionano nel cervello, piuttosto che come sono anatomicamente collegati."