首页研究显示，与男性占主导地位的团队相比，团队中拥有更多女性可以提高决策时的整体“集体智慧”。
宾夕法尼亚州卡耐基梅隆大学的研究人员调查了22项研究，涉及5349名参与团体和个人活动的个人。
研究团队发现，个人技能、群体性别构成和群体协作都能预测群体智慧，也就是群体合作解决复杂程度不一的一系列问题的能力。
这项研究涉及在多个大数据集上运行机器学习算法，结果显示，与单个成员的技能相比，利用集体智力指标可以更好地预测一个群体活动的成功。
这些集体测量包括个体成员的社会知觉、群体构成，特别是女性比例和年龄多样性，以及群体规模。
为了解决从气候变化到开发复杂技术和治疗疾病等一系列问题，科学依赖于集体智慧。
数据表明，在预测集体智慧方面，团队协作过程的重要性大约是个人技能的两倍。
他们发现，群体构成，包括女性在群体中的比例和群体成员的社会知觉，也是集体智慧的重要预测因素。
该研究的合著者Anita Williams Woolley说:“这篇论文介绍了一些评估合作过程的计算指标，这可能是研究合作进展的基础。”
威廉姆斯·伍利补充说，他们还发现团队中有更多女性可以提高集体智慧的整体水平。
研究小组发现，无论合作是面对面的还是在线的，这对于集体智慧的改进都适用。
在早期的研究中，该研究小组发现，一个群体执行多种任务的能力可以通过一个统计因素来预测——这就是他们提出集体智慧的概念的原因。
在这个团队和其他团队的后续工作中，专家们发现，这种集体智慧因素与个人智力水平的联系很弱，但与社会敏感性和任何群体中的女性数量有很强的联系。
在这项新研究中，伍利和同事利用机器学习技术确定了预测集体智慧的不同变量的相对重要性。
他们观察到，团队协作过程的衡量标准是个人技能的两倍。
其他重要的预测因素包括社会知觉、群体构成(尤其是女性比例和年龄多样性)和群体规模。该研究在概念和方法上都推动了集体绩效科学的发展。
通过使用基于各种任务的集体智慧的衡量标准，一个小组的分数可以预测未来在更广泛的环境下的表现。
研究报告的作者们表示，通过对团队合作能力的强大衡量，管理者可以将团队集合起来，获得更高的集体智慧。
研究结果发表在《美国国家科学院院刊》上。
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