信息瀑布模拟器

信息瀑布理论说明

信息瀑布（Information Cascade）由 Bikhchandani, Hirshleifer 和 Welch 于 1992 年提出，描述了一种现象：当个体依次做决策时，理性人会忽略自己的私有信息，转而跟随前人的选择，形成「瀑布」效应——即使多数人的选择是错误的。

BHW 模型假设世界有两种状态（好/坏），个体依次决策，每人可以观察到所有前人的公开选择，并获得一个私有信号。个体通过贝叶斯更新计算后验概率，选择后验概率更高的选项。当公开信息的累积强度超过任何私有信号的影响时，瀑布形成。

贝叶斯更新：个体 i 计算后验概率 P(G | 前人选择, 私有信号)，若后验 > 0.5 则选 A，否则选 B。当决策链中某一选项的领先数量达到阈值（默认为2）时，后续个体的私有信号无法改变决策，瀑布开始。

瀑布的脆弱性：信息瀑布是脆弱的。一个微小的外部冲击、公开信息的释放或权威意见的出现，就可能打破已建立的瀑布。这解释了为什么金融泡沫会突然破裂、流行趋势会迅速转变。

现实世界的信息瀑布无处不在：金融市场的羊群行为导致泡沫与崩盘；消费者选择排队最长的餐厅；社交媒体上热门话题的自我强化；技术标准的采纳（如 VHS vs Betamax）；在线评论的正反馈循环。

信息瀑布 vs 羊群行为：信息瀑布强调个体理性地忽略私有信息而跟随他人（贝叶斯理性），而羊群行为通常指非理性的从众心理。信息瀑布中的每个个体都在做最优决策，只是公开信息淹没了私有信号。