经过了22年的反复研究，托马斯·西利终于弄清了500只蜜蜂分群的决策机制，也就是蜜蜂的民主。他们使用了一种比较罕见的民主表决制，是任何一个人类政体都没有使用过的。
首先，蜜蜂分群时，500只侦查蜂，不是一次性出动的，是分批次出动的。比如在第一天，出动100只，等待它们的是A、B、C三个人造蜂巢，有2个有明显缺陷，有1个满分。每只侦查蜂只要遇到一个自己认为还不错，能凑合用的蜂巢，它就马上返航，不再看第二个了。请注意，哪怕它遇到的是这三个人造巢穴里最差的那个，这只侦查蜂也返航。回到蜂群之后，它就跳一段著名的蜜蜂八字舞。跳给谁看呢？给剩下的400只还没出发的侦查蜂看。
这段舞蹈包括两个信息，一个是自己发现的巢穴的具体位置，第二个是自己对巢穴的推荐程度。在表达巢穴具体位置信息时，使用的都是蜜蜂的身体语言，人类看不太懂。但到了表达自己推荐程度的时候，这个人类就能看懂了，因为太明显了。如果自己碰到的是那个好巢穴，侦查蜂就上下翻飞，跳得非常激烈。但如果自己碰到的是，最差的，它就随便跳一下。所有侦查蜂都很客观，它们心里对巢穴的好坏是有客观标准的，不会因为是我发现的，我就硬说它好。
所以，第一天的舞蹈跳完之后，在理论上会出现这样的局面，100只侦查蜂根据随机概率，会分成自然的三拨，数量差不多，分别推荐三个巢穴，唯一不同的是它们的推荐程度。所有这些信息，剩下的还没出发的400只侦查蜂都看在眼里。这轮舞跳完之后，这100只侦查蜂，就退出游戏，再也不飞了，也不参与表决了。
第二天，从剩下400只没飞的侦查蜂里，再起飞100只。怎么飞？大部分飞向那个被强烈推荐的巢穴，因为它好嘛。也有一部分会飞向剩下两个被一般推荐的巢穴。同时，还会留下一小部分，去继续探索新地址。
第二天傍晚，这100只再飞回来，给剩下的300只跳舞。这个时候，比例就不是那么平均的了。好巢穴的优势露出来了，比例可能变成50-30-20。西利教授发现，基本上这个时候排名第一名的巢穴，也是未来会胜出的那一个。第二天结束，这100只蜜蜂又退出游戏。
第三天，再起飞100只，绝大部分飞向前两天的最受推崇的巢穴，同时分流一些给那两个。第三天投票的结果，可能就是80-10-10。
第四天，再起飞100只，有可能，这次表决就出结果了。比如这次飞回来，结果是100-0-0，那就直接做出决定。
所以我们看，蜜蜂是采取这么一种奇特的分层投票机制，一人一票，而且只能投给一个巢穴。
这种投票方式，有下面三个优点。
第一，多次表决降低个体偏见。我们看到，这是一次典型的多次表决，而统计学有一个经典概念，叫多次测量求平均，可以降低误差。多次表决可以把每只蜜蜂的个体偏见降到最低。
第二，确保真金不会被埋没。我们看到，这种投票方式，能让上一轮的表决结果，潜在地叠加到下一轮表决里。回合越多，优秀的候选人会通过渐渐凸显出来。虽然最后一轮起决定性作用，但前面的所有票都不白投。这是一个能淘出真金的投票制度。
第三，是一种特别有节制的民主表决方式。不管前面的争论多激烈，最后一投定乾坤，大家不翻旧账。这点其实抓住了民主的本质，民主的本质不是说服所有人，而是导出一个当时的最优解。大家要在真理和效率之间找到一个合适的度。这非常符合我们前面说的，蜜蜂是一个很有紧迫感的生物，冬天快来了，大家磨叽不起。
但是，也不是每次表决都像刚才说的这么顺利。因为在自然界，很多巢穴之间的差距很小，比分就会很焦灼。甚至会出现前三次起飞结束后，500只的份额已经用掉了300只的时候，比分还是拉不开，出现了34-35-31这样，很焦灼的比分。一旦比分很焦灼，蜜蜂就会改变策略，每次起飞的数量就会被调低。比如从一次起飞100只，降低为一次起飞50只，相当于变相增加表决次数。在多次实验数据里面，甚至出现了这样的结果。等到400多只都飞完了，得票还是非常平均。等到最后10只蜜蜂飞出去了，回来之后出现了8-1-1这样的比分，相当于一直拼到最后的10只蜜蜂，意见才达成了统一。
一旦达成统一，蜜蜂展现出了看起来特别果断坚毅的性格，也就是，不管我之前投票给谁了。但是目标锁定，马上起飞，大家一起朝目标出发。
