研究，是特别节目的一部分生态系统与社会:气候、土地利用、生态系统服务与社会的相互作用

在评价生态系统服务时，比较群体审议和其他形式的偏好聚集

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 研究地点
  • 研讨会形式和调查问题
  • 基于社会选择理论的聚集
• 结果
  • 个人排名
  • 协商过程
  • 审议排名
  • 聚合个人排名
  • 参与者的看法
• 讨论
• 结论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

传统上，生态系统服务的概念是对生态系统提供的服务赋予货币价值的一种方法。他们的想法是，如果这些服务被货币化，那么自然系统将在政府规划、政策和项目中得到更多的考虑(TEEB 2010)。当然，并不是生态系统提供的所有服务都能轻易变钱，尤其是文化服务，如娱乐、精神启发、智力刺激和审美。理论上，这些便利设施的相对价值可以在不涉及金钱的情况下使用诸如多标准决策分析(Keeney和Raiffa 1993)或层次分析法(Saaty 1980)等方法进行量化。然而，这些方法是用来描述一个人的价值的，当试图将多个个人的价值聚合起来以达到“社会层面”的价值时，就会出现问题。例如，使用多属性值函数的偏好描述在单个决策者层面上有很好的理论基础(Keeney and Raiffa 1993)，但对于社会偏好却没有相应的公理基础。这是因为个人福利是一种主观条件，不能客观地衡量，也不能进行人际比较(Robbins 1938)。由此得出的推论是，不可能推导出一种满足一套合理的理性和公平标准的社会福利的总衡量标准(阿罗1951)。考虑到大多数生态系统服务的估值都是从引出个人偏好开始的(Hostmann等人2005年，Koschke等人2012年，Karjalainen等人2013年)，有必要更好地理解如何将个人价值有效地转化为社会价值的描述。

群体审议作为一种通过“相互同意”而不是通过计算来聚合个人偏好的手段正在被越来越多地探索(Wilson和Howarth 2002, Howarth和Wilson 2006, Proctor和Drechsler 2006, Stagl 2006, Kenter等人2011,Liu等人2011,Zia等人2015,Lienhoop和Völker 2016)。其基本理念是，将一小群公民利益相关者聚集在一起，讨论和辩论一组特定公共产品的相对重要性。这一过程迫使参与者批判性地思考自己的偏好，并深入参与到不同的价值观念中(Irvine等人，2016)。其目标是基于广泛持有的社会价值观，而不是简单地基于个人偏好的集合，达成一个知情的群体判断(Wilson和Howarth, 2002)。预计这将导致更广泛的社区对权衡的理解，并增加在决策和规划过程中更早解决冲突的可能性(Mavrommati等人，2016)。

生态系统服务价值评估的审议方法还创造了一个论坛，在这个论坛上，主题专家可以根据需要向与会者提供有关所考虑的经济或环境系统的额外信息。事实上，考虑到环境价值可能是社会建构的，而不是存在于个人的头脑中，作为一个社会单位，群体参与学习和反思是至关重要的(Zografos和Howarth 2010)。这种让参与者形成集体偏好的机会，也可以鼓励深思熟虑地纳入社会公平和可持续性考虑因素(Kenter et al. 2015)。

虽然协商方法为生态系统服务价值评估提供了一种引人注目的方法，可能会导致更深思熟虑的和社会相关的偏好描述，但一些关键问题仍然是关于个人价值、协商过程和社会价值评估之间的关系。在对澳大利亚维多利亚州Goulburn-Broken流域上游休闲和旅游活动的一项审慎的多标准评估中，参与者对13个生态系统服务的排名在一份事先审议的问卷中存在显著差异(Proctor和Drechsler, 2006年)。经过深思熟虑，他们的个人重要性排名更接近。它们还反映了从重视娱乐设施到重视保护环境的转变，从而表明人们更重视共享的社会价值而不是个人价值。这项研究没有引出共同的群体偏好。

肯特等人(2016)采用三阶段选择实验来引出苏格兰中部福斯湾沿海属性的货币价值，他们发现在三轮实验过程中，生态系统服务的价值大幅下降。审议前个人价值观最高，审议后个人价值观次之;审议组值最低。作者认为，这种模式的结果是参与者越来越意识到他们的选择的含义，因此不太倾向于高度重视环境属性，仅仅作为他们支持保护的表达。

在引出英国海洋保护区(MPAs)的生态系统服务价值时，肯特等人(2016)比较了五组价值:来自在线调查的个体价值、通过MPAs信息交流和讨论获得的个体和群体价值，以及通过讲故事获得的信息交流和讨论和经验交流获得的个体和群体价值。通过在线调查和讨论后的评估，两组经过商议的群体价值都明显低于个人价值。与肯特(2016)一样，作者认为这是因为参与者在审议过程中形成了更清晰的信念，特别是围绕准入和场地限制等问题。事实上，与会者对他们的审议群体价值更有信心，并认为这些价值更适合用于决策。群体价值观也更接近于主观幸福感的衡量标准，从而表明它们比个人价值观更能代表真实的偏好。

本节中描述的每一项研究都隐式或显式地通过在与审议组值比较之前计算平均值来聚合个人值。事实上，这种对个体偏好进行平均或相加的做法在生态系统服务价值评估中普遍存在(Wegner和Pascual 2011, Meinard等人2016)，无论偏好信息是像所描述的研究那样以基数形式表达，还是以顺序形式表达(例如，Haikowicz 2006, García-Llorente等人2012,Haida等人2016,Zoderer等人2016)。然而，正如阿罗(1951)的不可能定理所暗示的那样，使用均值来聚合个人偏好并不比其他聚合方法更有优势。其他方法可以产生不同的聚合偏好，这可能与协商的群体偏好不同。由于每一种方法都符合不同的社会选择标准，这些比较可能会提供一些关于群体为达到他们的审议结果所采用的隐性条件的见解。

这些观察结果引发了以下研究问题:

1. 审议性群体偏好是否与那些通过参与个体偏好的计算汇总而得到的偏好存在系统性差异?
2. 审议组和聚合个体偏好之间的关系是否依赖于使用的聚合方法?如果是这样，这个观察结果告诉了我们关于小组审议过程的什么性质?
3. 参与者的偏好是否会因审议过程而改变?如果是这样，参与者的偏好是否趋于一致?

这些问题是通过七个公民利益相关者小组的数据解决的，他们的任务是评估梅里马克河上游流域(NH)提供的10种不同生态系统服务的相对价值。

方法

研究地点

梅里马克河上游的分水岭位于新罕布什尔州曼彻斯特以南的一个点，面积达8000公里²人口41万。森林目前是主要的土地覆盖，但该区域正在经历快速的人口增长和相关的土地覆盖变化。这导致了用水量增加，氮排放增加，以及其他与发展相关的环境影响。此外，预计气候变化将导致整beplay竞技体气温升高，降水增多且变化多端。对该地区自然环境的影响以及由此对冬季和夏季旅游业的影响可能会产生重要的经济后果。

作为评估气候变化和土地利用对该州生态系统服务提供影响的更大努力的一部分，我们与梅里马克上游流域的居民举行了四次全天的研讨会。每个研讨会的目标是让参与者在2100年特定的社会经济情景下，评估10个预先选定的生态系统服务对流域未来居民的相对重要性。Mavrommati等人(2016)报告了参与者招募和选择的细节、场景演示和完整的评估结果。我们只描述对解决导言中提出的研究问题至关重要的研究组成部分。

研讨会形式和调查问题

通过当地纸媒和网络媒体招募参与者，得到286名受访者，其中217人居住在梅里马克上游流域，可以参加我们的一个研讨会。在这217人中，我们邀请了96人，他们在年龄、性别、收入和政治派别方面最大程度地代表了NH人口统计数据。共有67名参与者参加了2015年9月在四个不同的日期举行的研讨会。根据每个研讨会的出席人数，我们在第一次会议上分成两组，在接下来的每个会议上分成三组。每组由5到7名参与者组成，以实现相对多样化的人口特征组合。由于他们的参与，参与者获得了咖啡和糕点、午餐、差旅费报销和100美元。

参与者在每个研讨会的上午都被介绍到审议过程，生态系统服务的概念，以及他们的评估任务的性质。项目成员随后介绍了未来特定的社会经济情景和10个选定的生态系统服务的定义。下午，参与者被分成小组，每组由专业的主持人带领到一个单独的房间。在热身运动之后，每一组进行Mavrommati等人(2016)描述的选择任务。这包括在三个领域(依次是土地、气候和水)中确定三到四种生态系统服务的相对重要性(表1)。

对于每个领域，每个小组都得到了三到四张卡片，每张卡片都代表了一个假设的未来世界状态，上面有仪表板式的信息图，表明该领域中每个生态系统服务的提供水平。在每张卡片上，一个生态系统服务处于其可能的最差水平，其他两个(或三个)处于其可能的最佳水平，最差和最佳水平由单独的建模练习确定(Samal et al. 2017)。然后，主持人要求每个参与者与小组的其他人分享他或她对卡片所代表的世界状态的特定偏好排序的想法和论点。

接下来，研究人员给了一组人一根从0到100的测量棒，并告诉他们，其中的高端值应该解释为他们对所有生态系统服务都处于最大可能水平的世界状态的共同偏好程度，而低端值应该解释为他们对所给卡片中最不受欢迎的世界状态的偏好程度。然后，他们被要求将卡片沿测量杆放置，卡片的位置和间距代表他们对卡片所代表的世界状态的相对偏好。每个领域都有一名科学家回答参与者提出的关于生态系统服务的问题。科学家们被要求不要表达他们的个人观点或价值判断。

每组内的讨论、讨论和辩论持续进行，直到参与者能够就卡片的最终位置达成一致。促进者管理这个过程，使每个人都能对讨论做出贡献，并最终能够口头上同意小组的决定。对时间进行了管理，每个域大约考虑一个小时。协助人员记录了每个域中卡片的最终位置。然后，每个生态系统服务的重要性排名与其域中的其他生态系统服务的重要性排名，由表明该特定生态系统服务在其最坏可能水平上的卡片的相对位置决定(Schuwirth等人2012)。虽然数值权衡权重也可以通过测量杆上卡片的确切位置来确定(Mavrommati et al. 2016)，但我们只关心相对排序。

所有参与者在小组讨论之前和之后都完成了个人调查，并被要求对每个领域的生态系统服务的相对重要性排序。标准偏差被用来描述在一组参与者之间和组之间的排名不一致的程度。数值越高，分歧越大。

在一天结束时，参与者被问及他们的经历(每个可能的回答包括“非常”、“相当”、“适度”、“轻微”和“一点也不”):

1. 在整个研讨会过程中，您对生态系统服务的相对重要性的看法发生了多大的变化?
2. 你觉得你的意见在小组讨论中被听取的程度如何?
3. 你对小组审议的结果有多大的影响?
4. 科学家们对小组审议的结果有多大影响?
5. 你对小组审议的结果满意吗?

为了评估参与者对审议过程的满意度及其偏好变化的决定因素，我们计算了Pearson交叉相关系数(ρ)之间的关系，以及与以下四个指标的皮尔逊相关性:每个参与者的审议前和审议后排名之间的相关性(τ_{印第安纳州})，每个参与者的审议前排名与他们所在小组的审议组排名之间的相关性(τ_精准医疗)，每个参与者的审议后排名与他们所在小组的审议组排名之间的相关性(τ_帖子)和τ之间的差值_帖子和τ_精准医疗(τ_帖子- - - - - -τ_精准医疗)．最后一项指标被用来表示参与者的排名从审议前到审议后对群体排名的趋同程度。所有相关都以肯德尔等级相关系数(Kendall rank correlation coefficient， τ)计算，它衡量两个量之间的序数关联。当两个排序相似时，τ的值将在1附近;当它们不相关时，τ的值将在0附近;当它们有冲突时，τ的值将在-1附近。

基于社会选择理论的聚集

商议性估值方法的发展在一定程度上是为了克服阿罗的不可能定理，该定理指出，没有数学或逻辑规则可以将个人偏好排序聚合成一个联合的或社会的偏好排序，同时也满足单调性、非专政性、无关选择的独立性、个人主权和普遍性等条件(阿罗1951)。因此，任何可能的计算聚合规则必须至少违反这些标准中的一个。然而，已经提出了许多综合排名规则，这些规则符合这些或其他标准的各种组合。将这些聚合规则应用于个人排名与协商组排名时的结果进行比较，可以提供一些关于小组如何达到其协商结果的指示。我们选择了五种聚合方法作为我们比较的基础，我们在这里和表2中总结了它们的关键特征。Burgman等人(2014)对环境和保护规划中的方法进行了详细描述。

扩大多数:只考虑每个参与者的第一名选择，第一名最多的选择被认为是总第一名(Chamberlin 1985)。排名第二的选择就是总排名第二，以此类推。相同数量的第一名被认为是并列的。多数投票制的理由是它坚持“一人一票”的原则，每个人只能表明他或她最喜欢的选择。它也满足帕累托效率的标准，即如果每个人都更喜欢一个选项比另一个更高的排序，那么最终的总排序也必须如此。然而，多数选择法违反了孔多塞准则，该准则规定，一个总排序应该具有这样的属性:在所有可能的配对中，大多数参与者最喜欢的选择排在第一位，而在所有可能的配对中，大多数参与者最不喜欢的选择排在最后，这对中间选择递归成立。它还违反了无关选项的独立性准则，即两个选项A和B的总体相对排名应仅取决于个体参与者在A和B之间的偏好，不应受考虑额外选项c的影响。这一准则被许多聚合系统所违背，包括这里考虑的所有这些系统。

扩展的Borda计数:选择每获得一个排名位置就会获得点数n选择，第一位置是值得的n- 1分，第二名是值得的n- 2分，依此类推(Chamberlin 1985)。将每个选项的所有分数相加后，再根据选项的分值对其进行排序，实现综合排序。相同点数的选择是并列的。由于Borda计数对参与者排名较低的选择给予了充分的考虑，它倾向于支持那些得到参与者广泛共识支持的排名，而不一定是大多数人的排名。事实上，Borda计数是我们认为的唯一一种违反多数准则的方法(表2)，该准则指出，如果一个选择在大多数个人中排名最高，那么该选择在总体排名中肯定是最受欢迎的。博尔达的排名也违反了孔多塞标准。

扩展野兔:在所有参与者排名中，第一名最少的选项将被所有第一名选项替换为排名第二的选项(Chamberlin 1985)。这种情况会一直持续下去，直到只剩下一个选择，或者剩下的选择是并列的。然后将选项按照被淘汰的相反顺序排列。与Plurality和Borda一样，Hare方法违反了孔多塞标准。它也是唯一一个违反单调性准则的方法。如果一个选择不可能因为某些人降低其排名而在总排名中排名更高，那么排名系统就是单调的，反之亦然(而其他排名不会改变)。

Kemeny规则:首先创建一个矩阵来计算参与者的配对偏好。然后为所有可能的排名计算分数，它等于应用于该排名的两两计数的总和。得分最高的排名被选为总排名(Kemeny 1959)。这个排名等价于使各个参与者排名的肯德尔tau距离之和最小化的排名。Kemeny规则满足孔多塞准则和帕累托效率准则。

Copeland方法:也被称为两两比较方法，这种方法根据选择在两两偏好比较中获胜的总次数来排序(Copeland 1951)。该方法计算简单，易于理解，并满足孔多塞准则。但是，它是我们考虑的唯一一种违反帕累托效率准则的方法。值得注意的是，Copeland的方法与层次分析法(Saaty 1980)是一致的。

对于每个小组，我们在小组讨论之前和之后将这5条聚合规则应用到小组参与者提供的排名中。然后，我们使用肯德尔等级相关系数(Kendall rank correlation coefficient， τ)将这些排名与小组审议结果进行比较。

结果

在参加我们研讨会的11个小组中，有一个小组未能就所有生态系统服务领域达成共识，有三个小组没有收集到个人排名数据。因此，我们的分析涉及7组数据。图1显示了其中一个小组的数据形式，其中包括三个领域内各生态系统服务的排名，这些排名由(i)小组审议前的个体参与者，(ii)小组审议的结果，以及(iii)小组审议后的个体参与者提供。

个人排名

在讨论之前，个体之间在生态系统服务的排名上存在很大的分歧，无论是整体上还是在每个组内，这可以从高标准差中看出(表3)。组1、组3和组5尤其不一致。然而，经过深思熟虑后，每组参与者提供的个人排名变得更加相似。除第4组外，所有组的标准偏差均下降。个体生态系统服务的标准差(表4)显示，群体内个体之间的这种改进的一致性在水服务的排名中表现得最为显著。特别是，在审议过程中，个人参与者对沿海健康和供水的排名显示标准差的降幅最大。

协商过程

最初，参与者的讨论主要集中在他们自己对所讨论的生态系统服务的经验。然而，大多数群体很快将注意力转向了解生态系统服务的具体属性及其相互关系，以及生态系统服务变化的社会经济影响。这种理解是通过向科学家提出直接的问题而培养出来的。例如，第2组最初是根据热调节对积雪的重要性划分的。经过长时间的讨论，这个分歧最终得到了解决。一些与会者强调了积雪减少对冬季旅游的影响，并向科学家询问了这对季节性水循环的影响。与会者还讨论了人类适应气温上升的能力，以及开发空调等热调节技术替代品的能力。

基于价值的讨论还涉及生态系统服务损失可在多大程度上被替代和缓解措施所抵消或被未来的政策所扭转。被认为是可逆的或容易缓解的生态系统服务损失的重要性排名较低。例如，在讨论之后，由于与会者认识到现成的缓解措施，并相信社区可以从洪水事件中恢复，因此对洪水衰减的评价排名较低。大多数群体认为，鱼类栖息地或海岸带健康的丧失在很大程度上是不可逆转的，没有替代品，因此其重要性排名更高。

在他们的讨论中，与会者适当地考虑到向他们提出的最佳和最差的可能水平之间的差异程度。例如，组1的一名参与者被另一名参与者说服，认为沿海健康应获得比供水更高的排名，因为它的指标在不同情况下显示了更大的相对差异。在将各自小组的卡片沿着测量棒放置的过程中，位置代表了他们的相对偏好，所有小组都通过循证论证和建立共识来寻求一致，而不是通过统计选票、分配分数或使用其他量化手段。大多数组都非常慎重地考虑纸牌的放置，甚至讨论了放置的微小差异。

审议排名

生态系统服务的审议排名(图2)在各组之间大致相似。在土地类型上，4个组对农田最重要，4个组对森林类型最不重要。然而，第4组和第5组的排名顺序相反，这导致了这些服务的整体高跨组标准偏差。在气候领域，夏季热调节被5个组评为最重要的，其他2个组排名第二。康乐日在所有组别中最不重要。气候服务同时具有较低的跨组标准偏差。在水的领域，分歧较多，尤其是供水的相对重要性。该生态系统服务功能的组间标准差最高，为1.36。值得注意的是，第4组是唯一一个对两个独立领域的两种生态系统服务给予最高重视的组(图2)。这也是唯一一个在审议后参与者之间的总体标准差增加的组(表3)。

聚合个人排名

应用于审议前个人排名的综合规则，没有一个能够准确预测审议组排名(图3;表5)。所有方法的平均Kendall值均小于0.3。对于某些群体来说，许多方法都有负值，这意味着在计算的聚合和审议的群体排名之间存在更多的分歧而不是一致。Borda方法总体上表现最好，总体平均一致性最高，为0.26，在七个组中的五个不同规则之间的一致性最高。聚合排名和审议排名之间的对应关系在不同组之间差异很大，组1和组6的对应关系很高，组2、组3和组5的对应关系很低。

当应用于审议后的个人偏好排名时，一些考虑的聚合规则相当好地再现了审议组的结果(图3;Borda, Kemeny和Copeland方法总体上表现最好，大多数组的Kendall值都很高，包括一些完美的相关性。必须指出，这并不是因为这些小组的所有与会者在审议后都达成了协议(表4)。

审议后接受调查的个人排名比审议前接受调查的个人排名更类似于群体审议排名，这是由肯德尔相关系数的群体平均值衡量的(表6)。这表明，个人偏好被审议过程改变，在某种程度上使他们更接近审议排名。

参与者的看法

关于参与者经历的问题显示，参与者通常没有意识到他们的偏好在审议过程中发生了变化:近60%的人回答“略有变化”或“完全没有变化”(图4a)。此外，只有微弱的负相关关系(ρ= -0.10)，与τ_{印第安纳州}这是一种衡量个人审议前和审议后排名之间实际一致性的方法。他们对变化的自我评估与τ的相关性最强_帖子- - - - - -τ_精准医疗，显示他们在审议前至审议后的组别排名趋同程度(ρ= 0.36)，以及他们对科学家对结果的影响的评估(ρ= 0.30)(表7)。

参加者普遍认为他们的意见在讨论过程中得到听取，86%的受访者回答“相当”或“非常”。除了与他们对影响力的感知密切相关外(ρ= 0.35)和满意度(ρ= 0.65)，这种感觉也与τ相关_帖子，他们审议后的排名与团体排名的对应关系。参与者对科学家对结果影响的感知与τ均呈强负相关_精准医疗（ρ= -0.31)和τ_{印第安纳州}（ρ= -0.37)，与τ正相关_帖子- - - - - -τ_精准医疗（ρ= 0.36)。

大部分与会者对审议结果表示满意(76%回答“相当满意”或“非常满意”)。对这个问题的回答与他们是否觉得自己的意见得到了倾听密切相关(ρ= 0.65)，与他们对影响力的感知(ρ= 0.22)，其审议后排名与群体排名的对应关系为τ_帖子（ρ= 0.23)。

讨论

协商方法的基本假设是，社会偏好可以在一个群体环境中定义，在这个环境中，公民利益相关者相互之间以及与主题专家深入接触，以揭示广泛持有的社会价值。一般认为，审慎的群体偏好将不同于通过聚集参与个体的偏好获得的偏好(Irvine et al. 2016, Orchard-Webb et al. 2016)，这一假设得到了有限数据的支持。这是因为群体可能比个人更有能力形成和考虑诸如权利、责任、公平和公平等先验价值(Kenter et al. 2016)。然而，单个值的计算聚合通常是通过计算平均值来实现的;其他汇总方法可能与协商的群体偏好有不同的比较。如果这些方法中的一些与审议结果密切相关，它可能告诉我们一些关于群体达成一致的方式。此外，以前的研究也没有系统地描述个人偏好在多大程度上可能会因思考而趋同，或者与这种趋同相关的影响、信念和看法。

我们选择工作坊参与者代表不同的人口特征，包括年龄、性别、收入和政治派别。因此，在他们有机会与彼此或项目科学家互动之前，他们在各自的生态系统服务排名上存在重大分歧，这也许并不奇怪。这种分歧的特点是总体上(表3)和大多数单个生态系统服务的组内标准差(表4)都很高。

尽管存在个体差异，但经过一整天的参与，除了一个小组外，所有小组都能够就所有生态系统服务排名达成共识。此外，一般来说，他们取得的团体排名不能简单地通过将他们各自的预审排名相加来显示。没有一个聚合规则的平均肯德尔相关系数相对于共识排名大于0.3。然而，值得注意的是，尽管组1有高度不一致的个人排名(SD = 0.93)(表3)，Borda方法能够精确地重现他们的组审议排名。凯梅尼和科普兰的方法也非常接近。博尔达汇总法是一种基于共识的方法，它在重新编制小组排名方面在所有小组中表现最佳，这表明审议工作包括建立共识的要素。

以协商一致意见为基础的预先审议偏好的集合不足以再现审议偏好。这就需要对个人排名做一些改变。我们的事后调查显示，参与者的偏好在与彼此以及与科学家互动的过程中不断演变。大多数参与者并没有坚持他们最初的排名，而是以一种更接近于他们所在群体的排名以及彼此之间的方式对10个生态系统服务进行排名(表6)。很明显，这种变化允许通过使用Kemeny和Copeland方法聚合个别审议后排名，准确地复制审议组排名。对于所有组，这两种方法都达到了0.8或更高的Kendall相关(表5)。在大多数情况下，Borda方法并没有实质上更差。这三种方法的独特之处在于考虑了每个参与者的整个排名偏好列表，从而产生了一个具有广泛吸引力的综合排名，而不是只关注于确定大多数人最喜欢的排名。这与Ito et al.(2009)的结果一致，他们发现当使用共识规则而不是多数决定规则进行集体评估时，个人和集体偏好表达之间的差异较小。

总体而言，组内标准偏差的大幅降低(表3)以及特定生态系统服务(表4)表明了组内成员偏好的趋同。关于森林类型、鱼类栖息地和沿海健康的相对重要性或不重要性的信念在组内尤其趋同(表4)。然而，有趣的是，对这些生态系统服务的看法并不总是在组间共享。这三种服务的高跨群体标准差证明了这一点(图2)。这些结果暗示了群体思维的发生，这是一种群体成员为了保持和谐，在没有对其他观点进行批判性评估的情况下达成共识的现象。在我们的语境中，群体思维导致的缺乏创造性和独立的思想和话语，有导致不合理或误导的群体排名的风险。另一方面，对于一些生态系统服务，如洪水保护、热调节、积雪和游憩天数，组内和组间都存在收敛(表4;这表明，某些偏好可能真的是在群体环境中以一种很大程度上可复制的方式由社会构建的。此外，参与者在商议后的个人排名中很大程度上保持了他们所在群体的排名(表6)，这表明他们真正内化了改变后的偏好，而不是简单地寻求符合群体意见。

有一个群体当然不是群体思维的受害者。第4组的成员在小组讨论时意见不一致，之后只会变得更加不一致。组内标准差从0.86上升到无与伦比的0.91(表3)。事实上，这是唯一一个在两个领域中为排名最高的生态系统服务分配联系的组，这表明面对这样的分歧，他们很难达成一个明确的一致排名。然而，尽管他们的分歧尚未解决，但即使是第4组的审议后个人排名也可以使用Borda、Kemeny或Copeland方法进行汇总，以重现他们的小组审议结果。因此，似乎即使参与者的偏好在审议过程中没有趋同，他们的审议排名在某种程度上仍然代表了他们个人排名的总和。换句话说，一个小组的成员可以“求同存异”，并选择他们观点的“中点”来代表这个折衷排名。例如，凯梅尼总排名是使到各个参与者排名的肯德尔tau距离之和最小化的排序。

虽然许多参与者在研讨会过程中改变了他们的排名，但我们的调查结果显示，大多数人并没有意识到这些变化。除了大多数人断言他们只是“轻微”改变了他们的观点外，他们的审议前和审议后排名之间的一致性测量存在非常弱的负相关(τ_{印第安纳州})．相反，参与者对变化的自我评估似乎受到了他们自己的排名在审议过程中与群体排名趋同程度的影响(τ_帖子- - - - - -τ_精准医疗(表7)。他们从审议前到审议后的排名的实际一致性与他们认为科学家对这一过程的影响负相关(τ_{印第安纳州}(表7)。参与者对科学家影响的感知也与τ呈强正相关_帖子- - - - - -τ_精准医疗．总之，这些联系表明，那些观点变化最大的参与者倾向于将这种变化归因于科学家的影响。

虽然有时会因为改变意见而感到不舒服，但与会者对审议结果都十分满意。根据与其他问题的交叉相关性，这似乎是因为他们觉得自己的意见被听取了，而且他们对结果有影响力。Ito等人(2009)也发现，个体和集体对生态系统服务付费意愿评估的差距缩小，与参与者对集体结果的满意度提高相对应。有趣的是，在我们的研究中，影响力的感知和影响力的衡量之间只有非常微弱的相关性，它们最初的个体排名和群体排名之间的对应关系，τ_精准医疗．事实上，影响力的感知似乎更多地取决于参与者追随群体观点的程度，而不是引领群体观点的程度_精准医疗．

在讨论关于审议性估值过程性质的一些关键问题的同时，我们的研究也提出了一些额外的问题。如果集体审议的结果可以通过综合个人排名来获得，那么集体是否还需要经过实际的协商一致的排名过程呢?仅仅是让参与者定性地讨论和辩论他们的评估，然后将Kemeny或Copeland方法应用到他们各自的审议后排名，是否也能得到相同的结果?Wilson和Howarth(2002)认为，一个协调的任务活动是一个成功的审慎评估过程的基本要素。测试这一断言将会很有用。为了成本和方便，我们在当天商议后对参与者进行了调查。他们经历的偏好变化是随着时间的推移而保持，还是最终回到他们最初的观点?回答这个问题将揭示研讨会为与其他公民利益相关者和科学家进行有意义的交流提供的机会是否具有影响力，甚至是启示性的经验，而不仅仅是影响短期陈述意见的场合。

结论

总之，我们的主要发现是，公民利益相关者对生态系统服务的相对重要性在小组审议和获得科学家后发生了变化。总体而言，群体中个体的生态系统服务等级趋同于群体间的服务等级，趋同于群体审议等级。虽然不能使用所考虑的任何汇总方法从审议前的个人排名中复制团体排名，但可以在很大程度上从根据Kemeny和Copeland方法汇总的审议后排名中复制。这两种方法的定义特征是它们遵守孔多塞标准，该标准倾向于给出具有广泛吸引力的完整综合排名，而不是平均排名或强调多数人排名最高的选择。这表明，在获得团体排名的过程中，参与者对每个生态系统服务的重要性进行了深思熟虑和妥协，而不是简单地平均他们的意见或统计第一名的选票。审议后的调查结果表明，在审议过程中偏好变化最大的参与者倾向于将这种变化归因于科学家的影响。这就支持了让群体在讨论他们对生态系统服务的共同价值时获得科学信息的重要性。

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