לך בדרכך-שלך: הצלחת הקבוצה תלויה בכך

כיצד ממים (memes) או קטעי וידאו נהפכים לפתע לוויראליים ברשתות חברתיות? אלה בסך הכל דוגמאות עכשוויות מוכרות להתנהגות קולקטיבית המאפיינת קהילות של בני אדם, ממש כמו להקות דגים, מושבות חיידקים, או רשתות של נויורונים. מחקר שנערך באחרונה במכון ויצמן למדע מוסיף נדבך חדש להבנת הקשר בין התנהגות קולקטיבית להתנהגות אישית, ומראה כי קבוצות עשויות לפעול בדרך הטובה ביותר עבורן כאשר הפרטים בקבוצה פועלים בדרכם-שלהם.

שני פרטים "הולכים בדרכם-שלהם"' 

המחקר התמקד במודלים המדמים כמה זמן יידרש ליחיד על מנת לאתר מקור "חלש" בסביבה "רועשת", בדומה לבעל חיים המחפש מזון בתוך יער. נקודת המוצא של המחקר היא במודל שפיתחו לפני כעשור ביופיסיקאים מאוניברסיטת קליפורניה בסן דייגו וסנטה ברברה. הם הראו, כי חיפוש מידע ביחס למטרה (במקום פנייה ישירה למיקום הסביר שלה) הוא שיטה טובה יותר בסביבות רועשות, וטענו כי זה מה שבעלי חיים בטבע עושים בפועל. רעיון זה נקרא "אינפוטקסיס" (infotaxis; מהמילה היוונית טקסיס, שמשמעותה תנועה בתגובה לגירוי). מודלים אלה מנבאים, שבחיפושיהם אחר מידע יתנהלו בעלי חיים במסלול ספירלי (בדומה למסלולים שנצפו בטבע), אשר יאפשר להם לאסוף ראיות ולבחון את הערכותיהם לגבי מיקומו של מזון במהלך החיפוש.

במחקר שפורסם לאחרונה ב"רשומות האקדמיה הלאומית למדעים של ארה"ב" (PNAS), לקחו כרפס, שקלרש ופרופ' שניידמן את מודל האינפוטקסיס צעד נוסף קדימה, ושאלו: כיצד הוא יחול על קבוצות של פרטים? "במצב כזה", אומר כרפס, "כל פרט יכול לראות או לשמוע את הפרטים האחרים, ולהשתמש בכך כדי לקבל מידע חשוב".

אם ארנב שרוצה לאכול גזר רואה ארנב אחר הוא יכול להניח שהוא חושב ומתנהג כמוהו. כאשר מתרחש שינוי בלתי-צפוי בהתנהגות של הארנב האחר, יכול הארנב הראשון להסיק מכך שהוא גילה חלקת גזר או שהוא בורח מטורף"

החוקרים התחילו בבניית מודלים לשני מצבים – באחד, הפרטים המחפשים פשוט מתעלמים זה מזה, ובאחר, המידע כולו משותף וההחלטות מתקבלות ביחד. אינטואיטיבית, שיתוף מידע מקנה יתרון, וזה אכן מה שנמצא במחקר. אבל שיתוף שכזה במידע ובקבלת החלטות אינו סביר בטבע. לפיכך, המדענים חיפשו מצב ביניים, שבו חלק מהמידע משותף, והפרטים משקללים אותו עם מה שהם כבר יודעים. ממוצע משוקלל זה, אומר שניידמן, הוא השיטה המשמשת במודלים רבים בפיסיקה ובביולוגיה להתמודדות עם אותות רועשים ואי-ודאות, שכן הוא מפחית את הרעש. עם זאת, דרך האמצע לא באמת סייעה לפרטים במודל לאתר מזון. "זה היה כישלון חרוץ", אומר פרופ' שניידמן. "ברוב המקרים, הפרטים 'חגו' זה סביב זה, ולא הגיעו למזון כלל".

לכן שקל הצוות את התרחיש ההפוך, שבו כל פרט מנסה לפעול בדרך שונה ככל האפשר מהאחרים. מסביר כרפס: "בעצם, אמרנו לכל 'בעל חיים' לפתור את הבעיה באמצעות חשיבה שונה מהשאר. זה עבד היטב באופן מפתיע". מוסיף פרופ' שניידמן: "יעילות החיפוש הייתה דומה למצב שבו לקבוצה כולה הייתה גישה למידע כולו, והחלטות התקבלו במשותף. למעשה, ככל שהפרטים דאגו להיות שונים מהאחרים, המודל עבד טוב יותר". הסיבה לכך שמודל זה היה כה יעיל היא, שמיגוון עשוי לסייע לבעלי החיים לכסות את השטח בצורה יעילה יותר.

סימולציה של שני פרטים משקללים מידע האחד מהשני 

בהמשך השתמשו המדענים במודל שלהם, שאותו כינו socialtaxis, כדי לשאול שאלות על אופי המידע שמקבל חבר קבוצה אחד מחברים אחרים. למשל, מה קורה אם כל בעל חיים ישתף רק פיסת מידע אמינה אחת? המודל פעל אפילו טוב יותר עם פחות מידע – ככל הנראה, משום שהייתה בכך הפחתה של הרעש במידע שעבר בין פרטים.

אפילו ללא כל תקשורת מכוונת בין בעלי החיים, המודל הראה שעצם התנהגותם מגלמת מידע שאחרים יכולים להסתייע בו. למשל, אם פרט אחד עושה משהו מפתיע – למשל, פונה לכיוון חדש – האחרים יכולים לפרש את השינוי הזה בהתנהגות כמידע. "אם ארנב שרוצה לאכול גזר רואה ארנב אחר", אומר שניידמן, "הוא יכול להניח שהוא חושב ומתנהג כמוהו. כאשר מתרחש שינוי בלתי-צפוי בהתנהגות של הארנב האחר, יכול הארנב הראשון להסיק מכך שהוא גילה חלקת גזר או שהוא בורח מטורף". מודל זה עבד טוב למדי, אף כי לא כמו זה שבו המידע שותף באמצעות קווי תקשורת ישירים בין בעלי החיים.

אומר פרופ' שניידמן: "במקום לנסח את שאלת ההתנהגות הקולקטיבית במונחים של השפעה או תלות בהתאם למרחק, אנחנו יכולים לשאול מה חברי הקבוצה האחרים מספרים לי על העולם; איך, באמצעותם, אני יכול לשפר את הידע שלי על העולם. מודל ה- socialtaxis קושר יחד התנהגות אישית וקבוצתית, ומצביע על כך שקבוצות מוצלחות מאוד יכולות להיות מורכבות מפרטים ש'הולכים בדרך שלהם'". את המודל ניתן להחיל על תחומים רבים – מעדרים ולהקות דגים ועד עמידות לאנטיביוטיקה, אשר גדלה ככל שמיגוון החיידקים גדול יותר. כשמדובר בהתנהגות קבוצתית, פוליטיקה וקביעת מדיניות הן דוגמאות טובות, אבל המודל עשוי לחול גם על תחומים יום-יומיים יותר, כמו פתרון בעיות על-ידי מדענים. לדוגמה, כאשר שניים ניגשים אל אותה בעיה, הם עשויים להשתמש במידע ששיתפו על מנת לחפש גישות נפרדות ושונות לפתרונה.

קבוצות גדולות ממחישות את היתרונות של socialtaxis