在当今的数字化世界中，世界各地的人们之间都进行实时交互，“人群”的概念似乎是一种当代现象。企业家，科学家和研究人员越来越依赖人群的力量来解决复杂的问题。我们通过Kickstarter，LendingClub和Dealstruck等来源进行众筹。慈善事业使用GoFundMe之类的网站，通过吸引人群中投资者的利他主义来寻求财务支持。现在，我们甚至将疾病的众包疗法。但是现实是，我们只是在摸索以人群为中心的解决方案可以为社会提供的服务，特别是随着共享经济的增长。因此，大多数人的问题是，人群是什么？

现代历史中的人群

正如我们大多数人所认为的那样，当代的人群概念源于“众包”概念。在2005年前后，《连线》杂志的编辑Jeff Howe和Mark Robinson在观察到企业如何利用互联网将工作项目外包给分散且通常无关的个人后创造了这个词。 Howe和Robinson得出结论，正在出现一种新的模式，其中公司正在“外包给人群”。几天后，两人发表了有影响力的文章“ 众包的兴起”，为各种规模和市场的公司解决问题和创新日益重要的方面奠定了基础。

Howe写道：“简单定义，众包是指公司或机构一旦由员工执行功能即将其外包给未定义（通常是大型）的人脉网络的行为。这可以采取同伴生产的形式（当工作以协作方式执行时），但是通常也由单独的个人来承担。关键的先决条件是使用公开电话格式和庞大的潜在劳工网络。”

三年后，学者和学术研究人员加入了行列，开始在全球推广这种“在线，分布式问题解决和生产模型”的理念，每个模型都包含一套扩展的方法论，规则和最佳实践。然而，一个原则仍然存在：通过公开征求意见来向公众传播问题，多元化的业余爱好者和专家团队将提供新的观点，新颖的方法和独特的解决问题的方法。

从那时起，我们对人群的观念不断扩大和发展。众筹的起源源于众筹的兴起，众筹的起源是创业公司主流业务融资的另一种方法。它提供了一条简洁而直接的途径来筹集资金，而无需起草商业计划，仔细研究市场研究，开发原型，然后将其购物给投资者，银行或风险投资公司。

如 可资助的 解释说：“另一方面，众筹平台将这一渠道变成了末端。通过为您（企业家）提供构建，展示和共享您的推销资源的单一平台，这种方法极大地简化了传统模式。”

但是，众筹也有所发展。它不仅是企业家和商人的资源。从帮助陷入困境的家庭到出售电视节目，无数的组织和个人都转向了众筹。它已成长为包括基于捐赠，基于奖励和基于权益的方法。

今天，创新者继续探索人群的潜在力量。我们甚至还有人群科学家。在1月20日新总统就职典礼期间， 人群专家 像亚利桑那州立大学教授史蒂夫·多伊格（Steve Doig）一样，被要求解决有关出勤率是高于还是低于平均水平的争议。正如数据科学家从分析的兴起中崛起一样，人群专家也应运而生，以响应这一新需求。需求是真实的。可以在探索搜索趋势中看到证明。

如果我们看一下2004年至今的众筹和众包活动，我们可以绘制出爆炸性增长的图表。蓝线表示众包，红线表示众筹。有趣的是，近几年来，众筹活动明显增加。

但是，我相信真实的故事是在另一个查询中：人群是什么？当我们将该条件添加到由黄线表示的同一搜索中时，我们发现了一个急剧的增长。越来越多的人想知道人群是什么-可以做什么，将来有什么潜力。

人群的起源

众筹和众包并不能说明整个人群。尽管我们许多人将基于人群的外包视为一种相对现代的业务发展，受到IT部门的大力推动，但数百年来，组织和政府领导人一直在挖掘人群的无限潜力。

• 1714年，由于努力寻找一种测量船舶经度的方法，英国政府公开向所有能提出最佳解决方案的人提供财政奖励。
• 牛津英语词典（OED）于1884年出版，是800名志愿者对目录中的单词进行分类的结果，以创建现在受人尊敬的词典的第一册。
• 澳大利亚的标志性悉尼歌剧院？那些表现主义灵感的贝壳点缀在悉尼港Bennelong Point的边缘，是乔恩·乌兹森（Jorn Utzon）的脑海中点缀着的，后者被选为1957年表演艺术中心设计比赛的获胜者。
• 不要忘记2001年发布的Wikipedia。像OED一样，这个免费的Internet百科全书是在志愿者贡献者的努力下发展而来的，他们不断创建和编辑不断增长的知识库的内容。

在没有意识到这一点的情况下，我们在整个历史中一直在利用人群的力量-我们直到最近才给它起个名字。考虑一些最近的例子，这些例子说明了我们如何实现目标并在人群中取得先驱。

• Linux本质上是一个众包的操作系统。它于1991年以自由和开源软件开发与发行的模式进行组装。它已移植到比任何其他操作系统更多的计算机硬件平台上。实际上，它可能正在运行您的智能手机，DVR，视频游戏机，网络路由器，智能手表或大型机服务器。
• 像《福布斯》（Forbes）这样的商业博客是依靠众包内容的一个繁荣的例子，它依靠非雇员贡献者来发布商业文章。
• 2005年，全世界看到了第一部众包纪录片《美国革命》。这部电影检查了1968年至1974年之间媒体在文化，社会和政治变革中的作用。它的重点是波士顿的地下广播电台。为了产生内容，电影制片人要求公众提供档案文件。
• BlueServo是一个免费网站（信不信由你）对德克萨斯州和墨西哥之间的美国边境进行安全监视。
• CitySourced提供了一个移动应用程序，可让公民识别和报告非紧急公民问题。同样，Waze是一个GPS测绘应用程序，同行可以通过其他驾驶员的反馈来实时报告交通状况。

新人群出现

人群在不断发展。最令人震惊的例子之一涉及一个复杂的医学难题和一个名为 折起来。十多年来，一个国际科学家团队努力地从一种类似于AIDS的病毒中破解一种蛋白质切割酶的分子结构。他们最终设计了一款游戏，允许玩家在虚拟环境中操纵分子结构。套装看起来与色彩缤纷的Tinkertoy玩具相似。人群在不到10天的时间内解决了这个难题。

本月，麻省理工学院斯隆神经经济学实验室和普林斯顿大学的学者表明，基于人群的见解可以减少错误并以可观的幅度提高准确性。 1月25日，Phys.org刊登了一篇最近出版的学术期刊，该刊物展示了研究人员如何开创收获人群智慧的新方法。该研究基于理论和实证研究，依赖于一种称为“出奇地受欢迎”算法。

该杂志解释说：“新方法很简单。” “对于给定的问题，人们被问两件事：他们认为 正确答案 是的，以及他们认为大众意见将是什么。两个汇总响应之间的差异表示正确答案。”在每个测试场景中，该过程均产生了可量化的成功。

• 与基于简单多数票的民意测验相比，“令人惊讶的流行”算法将错误率降低了21.3％。
• 与基本的置信度加权投票相比，该算法将错误减少了24.2％。

“'出人意料的受欢迎'原则不仅仅是从人群的智慧中得出的。取而代之的是，它使用较大人群中消息灵通的子群体的知识作为指向正确答案的强大诊断工具，” Phys.org的Peter Dizikes写道。为了说明这一点，其中一项测试涉及一个简单的是或否问题：费城是宾夕法尼亚州的首都吗？人群的任务是预测“是”投票的普遍性。

许多人群错误地认为费城是首都。他们回答是，并期望其他人也会做出同样的反应。但是，其他人群知道哈里斯堡是正确的答案。但是，他们还意识到很多人对此并不了解，因此他们也预测“赞成”投票的可能性更高。在人群中，包括具有专业知识和敏锐公众意识的成员，其结果比传统的加权得分调查更为准确。

那有什么意义呢？这是因为我们尚未深入研究基于人群的平台可以提供的一切。

人群资源作为人力资源吗？

在同一人群中，无论技能，类别，工作或行业如何，需要配备新鲜劳动力的专业人员都有未开发的潜力。我们相信，有大量的人才市场正在等待通过这些非常规的渠道寻求和参与。

问自己，2017年最重要的人才培养重点是什么？根据Talemetry进行的全面调查，它们都涉及寻找更好的方法来 吸引顶尖人才:

• 71％的组织需要更多候选人。
• 54％的人需要更多的招聘营销工具。
• 45％的人会考虑更换他们的ATS，以提高其招聘营销能力。

那么，为什么不扩大这些概念，而这又得到了人群的无限支持？通过“云中人”外包模式，我们可以有效地抓住劳动力套利机会，而不会产生与传统外包计划相同的基础设施成本。

直到最近，使用人群作为人员配置模型的想法还仅限于理论或完全依赖社交媒体招聘活动。即使是年轻的技术工具也仅用于促进流程。但是，他们不支持人才的全面服务和管理。简而言之，它们不提供人群控制源。由人员提供者策划的Crowdstaffing模型可以提供众包策略的所有优势，同时实施确保合规性的控制，使公司能够轻松实现基于众包的解决方案的优势。这是人群的下一次迭代，这是我们用来创造人员编制未来的模型。如果您想了解更多，我们很乐意 讨论无限的可能性.