Los límites de la multitud y el Teorema del Jurado de Condorcet

El teorema de Condorcet sirve de inspiración para explicar las ventajas de la consulta colectiva al mismo tiempo que pondera la importancia de contar con opinantes informados al abordar determinados retos

Texto extraído de mi futuro libro de inteligencia colectiva

Sorprende que a veces el trabajo que desarrollan los aficionados pueda llegar a ser tan bueno. Por eso internet da la falsa impresión de que consultar a la multitud siempre funciona. Pero, lejos de ser así, para que ese mecanismo sea efectivo deben darse algunas condiciones. La teoría de la decisión estadística contempla tres requisitos para que se produzca un aprovechamiento óptimo de la información que maneja un grupo:

  • Esa información debe provenir de fuentes fiables, esto es, de personas informadas que tengan conocimiento de la cuestión que se les plantea.
  • Los participantes deben estar motivados para esforzarse en realizar juicios de calidad.
  • Las opiniones deben ser relativamente independientes, de forma que se eviten los sesgos sistémicos, eso que comúnmente se conoce como «efecto rebaño».

El primero de estos requisitos nos lleva a Nicolas de Condorcet, un destacado filósofo, matemático y politólogo francés que presenté en mi reciente artículo publicado en Sintetia: Breve historia de la Inteligencia Colectiva, y al que vamos a volver por su aportación al debate sobre esta cuestión. 

Condorcet propuso un teorema muy conocido que, a pesar de sus limitaciones prácticas para aplicarse a muchas situaciones de la vida real, sirve de inspiración para explicar las ventajas de la consulta colectiva al mismo tiempo que pondera la importancia de contar con opinantes informados. Es el llamado Teorema del Jurado de Condorcet (TJC) que dice, a grandes rasgos, que la probabilidad de que un grupo llegue a la respuesta correcta en una decisión entre dos opciones (A o B) crece con el aumento del tamaño del grupo solo si, al aplicarse la regla de la mayoría, el promedio de las probabilidades individuales de decidir correctamente es mayor de 50%, o sea, que la mayoría de los individuos tiene más probabilidad de dar con la respuesta correcta que de equivocarse. Y, al revés, si cada persona es más propensa a fallar, entonces la situación se revierte: la probabilidad de que el grupo acierte tiende a cero a medida que aumenta su tamaño.

El teorema se basa en una aritmética simple cuyos detalles son irrelevantes aquí. Su importancia radica en que demuestra que usar la solución estadística colectiva es un error cuando por prejuicios, pobre información, incompetencia técnica o ignorancia, la probabilidad de que un participante cualquiera reconozca la opción correcta es menor del 50÷, es decir, cuando el grupo (individualmente) se inclina más hacia la dirección errónea. Por eso, en temas muy complejos que necesitan conocimiento especializado, si el grupo no lo tiene, se podría pensar que el mecanismo estadístico colectivo va a terminar propagando la tendencia errónea de base.

Este teorema se planteó inicialmente para decisiones de sólo dos opciones posibles, pero investigadores sociales han extendido su aplicación a decisiones multiopciones en las que se adopta la alternativa ganadora por mayoría relativa. Por cierto, el Conde de Condorcet hizo su propia lectura política de sus observaciones, cuando advirtió que: “es peligroso ceder las decisiones democráticas a personas no ilustradas“, lo que le llevó a defender la figura del representante electo porque “su opinión tendrá una probabilidad suficiente para acertar“.

Veamos un ejemplo para que se entienda mejor. En un ejercicio de interpretación colectiva de radiografías de cadera para determinar si existe un tipo de desplazamiento específico, no está claro que mejoraría la precisión del resultado agregado aumentando el número de revisores o evaluadores a menos de que nos aseguremos que estos aciertan, individualmente, más de lo que se equivocan. Si la interpretación individual tiende a equivocarse, añadir más evaluadores empeora la precisión colectiva.

El profesor de Harvard Cass Sunstein señala con razón que la ausencia del Teorema del Jurado de Condorcet en el libro Wisdom of Crowds de James Surowiecki es una «omisión significativa». Según él, Surowiecki «carga los dados» al usar en su libro solo ejemplos en los que las respuestas acertadas se obtienen a partir de información accesible a la mayoría de las personas (estimar el peso del buey, el número de gominolas dentro de un tarro, etcétera). Pero hay muchas situaciones en las que es bastante más sensato consultar a especialistas, o mejor aún, a un «colectivo de especialistas» que por entender del tema, tengan más probabilidades individualmente de dar con la solución correcta. Por seguir con el famoso buey de Galton, comenta el profesor de Harvard, no sería lo mismo estimar su peso —algo que cualquiera puede hacer a simple vista— que por ejemplo el número de átomos que hay en el animal. La respuesta promedio en este caso, si se pregunta a personas inexpertas, no sería mejor que la aleatoria, así que el comportamiento del colectivo será aquí muy poco confiable.

Sunstein llevó a cabo un pequeño experimento en este sentido: pidió a un colectivo numeroso de profesores de derecho que adivinaran el peso del combustible empleado en determinado transbordador espacial, y la respuesta promedio se alejó por mucho de la correcta sencillamente porque esos profesores no sabían nada de transbordadores espaciales.

Por eso, es incierto que la «sabiduría de las multitudes» funcione bien para cualquier tipo de desafío. Si los participantes no entienden nada del tema que se les plantea entonces su actuación puede convertirse en un mero ejercicio adivinatorio. Otra cuestión a discutir es cómo definimos «lo que hay que entender» y si la multitud elegida es competente (o no) para pronunciarse sobre el asunto. En algunos temas esto es bastante obvio, pero en otros puede haber mucha controversia según el peso que se asigne a atributos a menudo en disputa como son la destreza técnica y la legitimidad de un colectivo concernido por el problema.  

NOTA: La imagen de la entrada es del álbum de KeithJJ en Pixabay.com. Si te ha gustado el post, puedes suscribirte para recibir en tu buzón las siguientes entradas de este blog. Para eso solo tienes que introducir tu dirección de correo electrónico en el recuadro de “suscribirse por mail” que aparece en la esquina superior derecha de esta página. También puedes seguirme por Twitter o visitar mi blog personal: Blog de Amalio Rey.

Experto en lnteligencia Colectiva y creación de redes y ecosistemas de innovación. Se dedica al diseño de arquitecturas participativas y al escalado eficaz de estos procesos. Autor del Canvas del Liderazgo Innovador, facilita proyectos e imparte formación sobre Design Thinking, Inteligencia Colectiva, Hibridación, Co-Skills, Co-Creación, y Ecosistemas 2.0 para innovar. Lidera proyectos de Arquitectura de la Información, redacción-web y diseño de contenidos digitales sobre innovación. Twitter: @arey Blogs: www.amaliorey.com y https://www.bloginteligenciacolectiva.com/

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