社会折扣使快速且可靠的集体逃逸成为可能

单独行动的动物在探测威胁时面临一种权衡：更快的探测意味着接受更多的误报。我们表明，群体能够通过将未受扰动的邻居视为威胁不存在的证据来更好地处理这种权衡，从而比单独个体更快且更准确。我们将每只动物建模为一个噪声证据累积器，当其信念跨越阈值时便逃离。由此发现，邻居的逃离传递危险信号，而其静止则传递安全信号。朴素响应者只对逃离作出反应，并随着群体规模增大而抬高误报率；贝叶斯响应者同时权衡两者，可由单一的社会折扣率近似，该折扣率在这两种极限之间插值。这导出了群体表现的闭式表达式，包括级联分支比：在安全情境下该分支比保持强烈的次临界，而在威胁下则变为超临界，因此，动物在邻居保持静止时对威胁进行折扣的速率可仅凭行为推断，并且它为动物可关注的邻居数量设定了上限，超过这一上限后，仅靠折扣已无法维持其误报率。对野外在鸟类攻击下的硫黄摩利鱼群而言，最佳描述是其折扣率远高于个体贝叶斯更新在任何其可能关注的邻域内所能提供的水平；而在所推断的该数值下，同一模型预测误报率会随着鱼群增大而保持恒定。

孤立动物在探测威胁时面临一种权衡：更快的探测意味着接受更多的误报。我们表明，群体能够更好地管理这种权衡，因为它们会将未受干扰的邻居视为威胁不存在的证据，从而比单个个体既更快又更准确。将每只动物建模为一个带噪声的证据累积器，并在其信念跨越阈值时逃离，我们发现，邻居的逃离传递危险信号，而其静止则传递安全信号。朴素的响应者只对逃离作出反应，并随着群体规模增大而夸大误报；贝叶斯响应者则同时权衡这两类信息，这可用一个单一的社会折扣率近似，该折扣率在这两个极端之间插值。由此得到群体性能的闭式表达式，包括级联分支比：在安全情形下该分支比保持强烈次临界，而在威胁下则转为超临界。因此，动物在邻居保持静止时对威胁进行折扣的速率可以仅从行为中推断出来，并且它为动物可关注的邻居数量设定了上限；一旦仅靠折扣已无法维持其误报率，这一上限便被突破。遭受鸟类攻击的野外硫化摩利鱼群最适合用高于个体贝叶斯更新在其可能关注的任何邻域内所能提供的折扣率来描述；而在该推断值下，同一模型预测误报率会随着鱼群规模增大而保持恒定。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.08.14.744984v1?rss=1

🏷️ 社会折扣 集体逃逸 证据累积 群体决策 贝叶斯响应