グループインタラクションのメトリックとしての統合情報

多くの分野の研究者は、以前にグループ相互作用を分析するためにさまざまな数学的手法を使用していました。ここでは、この目的のために「統合情報」または「Phi」と呼ばれる新しいメトリックを使用します。Phiはもともと神経科学者によって脳の意識の尺度として開発されましたが、単一の数学的量で、他の多くの種類のグループでも重要な2つの特性をキャプチャします：差別化された情報と統合。ここでは、このメトリックを、人とコンピューターを含む3つのタイプのグループのアクティビティに適用します。第一に、測定されたPHIが高い4人のワークグループは、集合的な知性によって測定されるように、より効果的に幅広いタスクを実行することがわかります。次に、測定されたPHIの高いウィキペディア編集者のグループが高品質の記事を作成することがわかります。最後に、インターネット上で通信する人々とコンピューターのコレクションの測定されたPHIが最近6年間で増加したことがわかりました。一緒に、これらの結果は、統合された情報が、少なくとも時にはグループパフォーマンスを予測する特定の種類の相互作用の複雑さを特徴付ける有用な方法であることを示唆しています。この意味で、PHIは効果的なグループコラボレーションの潜在的な指標と見なすことができます。

Researchers in many disciplines have previously used a variety of mathematical techniques for analyzing group interactions. Here we use a new metric for this purpose, called "integrated information" or "phi." Phi was originally developed by neuroscientists as a measure of consciousness in brains, but it captures, in a single mathematical quantity, two properties that are important in many other kinds of groups as well: differentiated information and integration. Here we apply this metric to the activity of three types of groups that involve people and computers. First, we find that 4-person work groups with higher measured phi perform a wide range of tasks more effectively, as measured by their collective intelligence. Next, we find that groups of Wikipedia editors with higher measured phi create higher quality articles. Last, we find that the measured phi of the collection of people and computers communicating on the Internet increased over a recent six-year period. Together, these results suggest that integrated information can be a useful way of characterizing a certain kind of interactional complexity that, at least sometimes, predicts group performance. In this sense, phi can be viewed as a potential metric of effective group collaboration.