La sabiduría de las masas: por qué la mayoría es más inteligente que unos pocos y cómo la sabiduría colectiva influye en los negocios, las economías, las sociedades y las naciones , publicado en 2004, es un libro escrito por James Surowiecki sobre la agregación de información en grupos, lo que da lugar a decisiones que, según él, suelen ser mejores que las que podría haber tomado un solo miembro del grupo. El libro presenta numerosos estudios de casos y anécdotas para ilustrar su argumento, y toca varios campos, principalmente la economía y la psicología .
La anécdota inicial relata la sorpresa de Francis Galton cuando la multitud en una feria del condado adivinó con precisión el peso de un buey cuando se promediaron sus conjeturas individuales (el promedio estaba más cerca del peso real del buey una vez sacrificado que las estimaciones de la mayoría de los miembros de la multitud). [1] [2]
El libro se refiere a grupos diversos de individuos que toman decisiones de forma independiente, en lugar de a la psicología de masas como se entiende tradicionalmente. Su tesis central, que es probable que un grupo diverso de individuos que toman decisiones de forma independiente tome ciertos tipos de decisiones y predicciones mejor que los individuos o incluso los expertos, establece muchos paralelismos con el muestreo estadístico ; sin embargo, hay poca discusión abierta de las estadísticas en el libro.
Su título es una alusión a Extraordinary Popular Delusions and the Madness of Crowds de Charles Mackay , publicado en 1841. [3]
Surowiecki divide las ventajas que ve en las decisiones desorganizadas en tres tipos principales, que clasifica como
No todas las multitudes (grupos) son sabias. Pensemos, por ejemplo, en las multitudes o en los inversores enloquecidos en una burbuja bursátil . Según Surowiecki, estos criterios clave separan a las multitudes sabias de las irracionales:
Basándose en el libro de Surowiecki, Oinas-Kukkonen [4] captura la sabiduría del enfoque de masas con las siguientes ocho conjeturas:
Surowiecki estudia situaciones (como las burbujas racionales ) en las que la multitud produce muy malos juicios, y sostiene que en este tipo de situaciones su cognición o cooperación falló porque (de una manera u otra) los miembros de la multitud eran demasiado conscientes de las opiniones de los demás y comenzaron a emularse unos a otros y a conformarse en lugar de pensar de manera diferente. Aunque da detalles experimentales de multitudes influenciadas colectivamente por un orador persuasivo, dice que la principal razón por la que los grupos de personas se conforman intelectualmente es que el sistema para tomar decisiones tiene un fallo sistemático.
Las causas y los casos históricos detallados de tales fallos incluyen:
En la Conferencia de Tecnología Emergente O'Reilly de 2005 , Surowiecki presentó una sesión titulada Individuos independientes y multitudes sabias , ¿o es posible estar demasiado conectado? [6]
La pregunta que nos hacemos todos es: ¿cómo podemos interactuar sin cascadas de información , sin perder la independencia, que es un factor clave en la inteligencia de grupo?
Él recomienda:
Tim O'Reilly [7] y otros también analizan el éxito de Google , los wikis , los blogs y la Web 2.0 en el contexto de la sabiduría de las multitudes.
Surowiecki es un firme defensor de los beneficios de los mercados de decisiones y lamenta el fracaso del controvertido Mercado de Análisis de Políticas de la DARPA . Señala el éxito de los mercados corporativos públicos e internos como prueba de que un conjunto de personas con distintos puntos de vista pero la misma motivación (hacer una buena conjetura) puede producir una predicción agregada precisa. Según Surowiecki, se ha demostrado que las predicciones agregadas son más fiables que los resultados de cualquier think tank . Aboga por la ampliación de los mercados de futuros existentes incluso en áreas como la actividad terrorista y los mercados de predicción dentro de las empresas.
Para ilustrar esta tesis, dice que su editorial puede publicar una obra más atractiva si confía en autores individuales que, con contratos puntuales, aportan ideas para sus libros. De esta manera, pueden aprovechar la sabiduría de un público mucho más amplio de lo que sería posible con un equipo de redacción interno.
Will Hutton ha sostenido que el análisis de Surowiecki se aplica tanto a juicios de valor como a cuestiones fácticas, y que las decisiones de las masas que "surgen de nuestro propio libre albedrío colectivo son sorprendentemente... decentes". Concluye que "no hay mejor argumento a favor del pluralismo, la diversidad y la democracia, junto con una prensa genuinamente independiente". [8]
Las aplicaciones del efecto de la sabiduría de las multitudes existen en tres categorías generales: mercados de predicción , métodos Delphi y extensiones de la encuesta de opinión tradicional .
La aplicación más común es el mercado de predicción, un mercado especulativo o de apuestas creado para hacer predicciones verificables. Surowiecki analiza el éxito de los mercados de predicción. Similares a los métodos Delphi pero a diferencia de las encuestas de opinión , los mercados de predicción (información) plantean preguntas como "¿Quién cree que ganará las elecciones?" y predicen los resultados bastante bien. Las respuestas a la pregunta "¿A quién votará?" no son tan predictivas. [9]
Los activos son valores en efectivo vinculados a resultados específicos (por ejemplo, el candidato X ganará las elecciones) o parámetros (por ejemplo, los ingresos del próximo trimestre). Los precios actuales del mercado se interpretan como predicciones de la probabilidad del evento o el valor esperado del parámetro. Betfair es el mayor intercambio de predicciones del mundo, con alrededor de $ 28 mil millones negociados en 2007. NewsFutures es un mercado de predicción internacional que genera probabilidades de consenso para eventos noticiosos. Intrade.com , que operaba un mercado de predicción de persona a persona con sede en Dublín, Irlanda, logró una gran atención de los medios en 2012 en relación con las elecciones presidenciales de EE. UU., con más de 1,5 millones de referencias de búsqueda a Intrade y datos de Intrade. Varias empresas ahora ofrecen mercados de predicción de clase empresarial para predecir las fechas de finalización del proyecto, las ventas o el potencial de mercado para nuevas ideas. [ cita requerida ] Han surgido varias empresas de mercado de cuasi-predicción basadas en la Web para ofrecer predicciones principalmente sobre eventos deportivos y mercados de valores, pero también sobre otros temas. El principio del mercado de predicción también se utiliza en el software de gestión de proyectos para permitir que los miembros del equipo predigan la fecha límite y el presupuesto "reales" de un proyecto.
El método Delphi es un método sistemático e interactivo de previsión que se basa en un panel de expertos independientes. Los expertos, cuidadosamente seleccionados, responden a cuestionarios en dos o más rondas. Después de cada ronda, un facilitador proporciona un resumen anónimo de las previsiones de los expertos de la ronda anterior, así como las razones que dieron para sus juicios. De este modo, se anima a los participantes a revisar sus respuestas anteriores a la luz de las respuestas de otros miembros del grupo. Se cree que durante este proceso el rango de respuestas disminuirá y el grupo convergerá hacia la respuesta "correcta". Muchas de las previsiones de consenso han demostrado ser más precisas que las previsiones realizadas por individuos.
Diseñado como un método optimizado para liberar la sabiduría de las multitudes, este enfoque implementa bucles de retroalimentación en tiempo real alrededor de grupos sincrónicos de usuarios con el objetivo de lograr información más precisa a partir de un menor número de usuarios. El enjambre humano (a veces denominado enjambre social) se modela a partir de procesos biológicos en aves, peces e insectos, y se habilita entre usuarios en red mediante el uso de software de mediación como la plataforma de inteligencia colectiva de la UNU. Como publicó Rosenberg (2015), estos sistemas de control en tiempo real permiten que grupos de participantes humanos se comporten como una inteligencia colectiva unificada . [10] Cuando inician sesión en la plataforma de la UNU, por ejemplo, los grupos de usuarios distribuidos pueden responder preguntas colectivamente, generar ideas y hacer predicciones como una entidad emergente singular. [11] [12] Las primeras pruebas muestran que los enjambres humanos pueden predecir mejor que los individuos en una variedad de proyecciones del mundo real. [13] [14]
La novela de ciencia ficción The Shockwave Rider (1975) del escritor ganador del premio Hugo, John Brunner, incluye un elaborado sistema de apuestas y futuros con información a escala planetaria llamado "Delphi", basado en el método Delphi.
El ilusionista Derren Brown afirmó haber utilizado el concepto de la "sabiduría de las multitudes" para explicar cómo predijo correctamente los resultados de la Lotería Nacional del Reino Unido en septiembre de 2009. Su explicación fue criticada en línea por personas que argumentaron que el concepto se había aplicado incorrectamente. [15] La metodología empleada fue demasiado defectuosa; la muestra de personas no podía haber sido totalmente objetiva y libre de pensamiento, porque se las reunió varias veces y socializaron demasiado entre sí; una condición que, según nos dice Surowiecki, es corrosiva para la independencia pura y la diversidad de mentalidad requerida (Surowiecki 2004:38). De este modo, los grupos caen en el pensamiento grupal , donde cada vez toman más decisiones basadas en la influencia de los demás y, por lo tanto, son menos precisos. Sin embargo, otros comentaristas han sugerido que, dada la naturaleza de entretenimiento del programa, la aplicación incorrecta de la teoría por parte de Brown puede haber sido una cortina de humo deliberada para ocultar su verdadero método. [16] [17]
Esto también se mostró en la serie de televisión Al Este del Edén, donde una red social de aproximadamente 10.000 personas ideó ideas para detener los misiles en un lapso de tiempo muy corto. [ cita requerida ]
La sabiduría de las multitudes tendría una influencia significativa en el nombre de la empresa creativa de crowdsourcing Tongal , que es un anagrama de Galton, el apellido del científico social que aparece en la introducción del libro de Surowiecki. Francis Galton reconoció la capacidad de las estimaciones de peso promedio de los bueyes realizadas por una multitud para superar la precisión de los expertos. [18]
En su libro Embracing the Wide Sky (Abrazando el cielo abierto) , Daniel Tammet critica esta idea y señala que los sistemas que tienen medios mal definidos para poner en común el conocimiento pueden tener problemas: en los sistemas de colaboración colectiva, los expertos en la materia pueden ser ignorados e incluso castigados injustamente por personas con menos conocimientos, y cita un ejemplo de ello en Wikipedia. Además, Tammet menciona la evaluación de la precisión de Wikipedia que se describe en un estudio mencionado en Nature en 2005, en el que se destacan varios fallos en la metodología del estudio, entre ellos, que el estudio no hacía distinción entre errores menores y errores mayores.
Tammet también cita el Kasparov versus el Mundo , una competición online que enfrentó a decenas de miles de jugadores de ajedrez online que elegían jugadas en una partida contra Garry Kasparov , que ganó Kasparov, no la "multitud". Aunque Kasparov dijo: "Es la partida más grande en la historia del ajedrez. La gran cantidad de ideas, la complejidad y la contribución que ha hecho al ajedrez lo convierten en el juego más importante que se haya jugado jamás".
En su libro You Are Not a Gadget (No eres un dispositivo) , Jaron Lanier sostiene que la sabiduría colectiva es más adecuada para los problemas que implican optimización, pero no para los que requieren creatividad o innovación. En el artículo en línea Digital Maoism (Maoísmo digital) , Lanier sostiene que es más probable que el colectivo sea inteligente solo cuando
Lanier sostiene que sólo en esas circunstancias un colectivo puede ser más inteligente que una persona. Si se rompe alguna de esas condiciones, el colectivo se vuelve poco fiable o incluso peor.
En un artículo de 2014 publicado en la revista Proceedings of the Royal Society, Iain Couzin, profesor del Departamento de Ecología y Biología Evolutiva de Princeton, y Albert Kao, su alumno, sostienen que “la visión convencional de la sabiduría de las masas puede no ser informativa en entornos complejos y realistas, y que estar en grupos pequeños puede maximizar la precisión de las decisiones en muchos contextos”. Por “grupos pequeños”, Couzin y Kao se refieren a menos de una docena de personas. Concluyen y dicen que “las decisiones de grupos muy grandes pueden ser muy precisas cuando la información utilizada se obtiene de muestras independientes, pero son particularmente susceptibles a los efectos negativos de la información correlacionada, incluso cuando solo una minoría del grupo utiliza dicha información”.
la estimación más intermedia expresa la vox populi). La cita de Galton del final de este artículo (dada por Surowiecki en la página XIII) en realidad se refiere a la sorprendente proximidad de la mediana y la medición, y no a la concordancia (mucho más estrecha) entre la media y la medición (que es el contexto en el que la da Surowiecki). La media (sólo 1 libra, en lugar de 9, del peso del buey) sólo se calculó en la respuesta posterior de Galton a una carta de un lector, aunque todavía defiende el uso de la mediana sobre cualquiera de los "varios tipos" de media ( Galton, Francis (1907-03-28). "Letters to the Editor: The Ballot-Box". Nature . 75 (1952): 509. doi : 10.1038/075509e0 . S2CID 3996739.
mi propuesta de que los jurados adopten abiertamente la mediana al estimar los daños, y los consejos al estimar las subvenciones monetarias, tiene méritos independientes propios); considera que la mediana, que es análoga al 50% + 1 voto, es particularmente democrática.
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