信息处理与人类社会等级制度的出现有关

使用案例研究和民族志例子，人类学家一段时间以来提出，人类社会中等级结构的出现部分是试图克服任何一个人可以同时处理的人数的认知限制而不会遇到信息处理挑战的产物.建立一个超越这些案例研究的庞大新数据集，并尝试跟踪描述整个人类历史和史前史中所有社会的变量，现在允许社会理论在更多示例上进行测试。

一篇描述使用该数据集来测试社会复杂性出现的人类学中的开创性人物GregoryJohnson的想法的论文于2月10日发表在《社会计算杂志》上。

在过去的几十年里，人类学家、考古学家和历史学家已经开始探索人口统计学、信息处理和社会组织结构之间的关系。特别是在过去25年中，一位有影响力的研究人员，专门研究近东复杂社会发展的考古学家格雷戈里·约翰逊(GregoryJohnson)提出，成本效益优化原则可以解释为什么如此多的小规模社会结构采取了类似的形式。

这种解释的核心是这样一个概念，即一个人与其他人可以进行的积极互动的数量存在认知限制——换句话说，一个人一次只能与这么多其他人打交道，然后才会感到困惑。研究群体动力学的社会心理学家发现，对于分配任意任务的群体，参与者一致报告五个人的人数大约是正确的。

超出这个数字，成员之间的个人互动很难维持，因此群体必须重新组织或分裂(裂变)。对于社会结构，必须发生这种重组或裂变，以便将连接个人的信息渠道总数保持在这种认知限制内并避免交流压力(也称为“标量压力”)。

约翰逊对近东及其他地区的案例研究的考虑与社会心理学家的发现相呼应，并建议在大约六人左右的群体中首次发生重组时存在一个阈值。这种重组采用某种等级组织的形式，以克服随着规模增加而对决策制定中的群体绩效造成的标量压力。

同时，可能有空间或技术技术可以减轻认知挑战。例如，道路、邮政系统或快递等基础设施的发展可以提高通信效率，从而减少标量压力。同样，数据处理方面的技术改进，例如写作和会计系统的开发，可以抵消通信效率的损失。

然而，约翰逊和其他考古学家和人类学家探索社会规模、信息处理能力和等级结构之间关系的工作都来自少数人种学的例子，只有有限的人口数据及其相应的组织形式类型.

但在2011年，一个世界范围的学者团体建立了Seshat数据库项目，该项目使用大约1,500个变量系统地收集数据，以描述整个历史和史前时期的社会，从村庄到帝国，以及它们如何以100年的时间间隔随时间变化.

“我想看看我们是否可以在这个更大的数据集上测试约翰逊关于等级出现和信息处理的命题，”该论文的作者、华盛顿州立大学的考古学家劳拉·埃利森说，“看看哪些发展具有对小型、中型和大型社会的等级制度发展影响最大。”

通过对这个更大的Seshet数据集应用多元线性回归分析，她发现Johnson的提议(即等级的发展受人口和领土大小等变量的影响)确实成立，至少对于小规模社会而言如此。但埃利森教授发现，这种等级制度的出现也受到社会治理体系发展程度的影响，例如公民建筑、法院、专业或受薪官员和士兵的存在。

对于中等规模的社会，约翰逊的一些想法也得到了支持，因为这些群体的等级发展依赖于他们的人口规模和他们对书面文本的发展。

但对于大规模社会，而非总体人口规模，数据表明，对等级发展影响最大的是其首都人口规模和总体领土规模，以及其政府和基础设施的进一步发展。

Ellyson教授现在想测试约翰逊关于社会分裂甚至崩溃的想法，以及这与信息处理之间的关系。约翰逊利用层级结构中每个级别和总人口中报告的决策单位数量以及有关社会内纠纷频率的数据探索了这些问题。

Seshet数据库还没有根据每个等级级别的官员数量或法庭案件或战争数据等争议的代理措施来包括这一级别的详细信息。但是，该项目确实计划在未来对这些类型的变量进行编码。

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