James Surowiecki, en su famoso libro The Wisdom of crowds («Cien mejor que uno», en castellano), se refiere a una «sabiduría colectiva» que aflora mediante la combinación estadística de opiniones individuales. Su idea de base es que si los errores de los participantes no están sesgados sistemáticamente en ninguna dirección, la ley de los grandes números los compensa. Traigo este enfoque a discusión en este post porque es uno de los argumentos del que más se abusa para defender un tipo de «inteligencia colectiva» que en mi libro llamo «Extraida», es decir, sin colaboración consciente ni deliberación.
Ya Nicolas de Condorcet recomendaba la independencia entre individuos a la hora de elaborar sus aportaciones al grupo, pero fue Surowiecki quien popularizó este principio insistiendo en que los participantes eviten comunicarse entre sí para que las respuestas de unos no contaminen a las de otros. Un enfoque, por lo tanto, que pone el énfasis en la extracción estadística de datos colectivos en lugar de en la construcción social.
Surowiecki retoma el famoso experimento que el científico británico Francis Galton llevó a cabo en la feria rural de Plymouth en 1906 para demostrar el éxito de este enfoque. Me detengo a relatar el experimento de Galton para aquellos que no lo conozcan. En la feria de ganado de Plymouth, aquel año de 1906, se convocó, como en ocasiones anteriores, un concurso de apuestas de pesada a ojo de un buey bien cebado. Se trataba de adivinar el peso de la res una vez sacrificada. Por seis peniques, los participantes recibían un billete numerado en el que ponían su nombre y la estimación del peso del animal, y después metían el billete en un sobre cerrado. Participaron unas ochocientas personas, carniceros y ganaderos, pero también gente sin experiencia en el sector.
Francis Galton pidió los sobres con las estimaciones a los organizadores y calculó la media aritmética de las ochocientas cifras, dato que condensaría la opinión de la totalidad de los participantes. La multitud calculó que el buey pesaba 1197 libras, y su peso real, según el registro del matadero, era de 1198 libras. En este caso, como se ve, debe haber una figura externa al grupo —el científico británico— que colecte y agregue estadísticamente los datos. Este método tiene su versión más compleja en los algoritmos que se usan para dotar de significado a las masas de datos generados por grandes colectivos.
En cualquier caso, como dice el activista norteamericano Tom Atlee, desde la publicación en 2004 de la obra de Surowiecki el concepto de «sabiduría de las multitudes» colonizó a tal punto este campo de investigación que se hizo difícil tratar de la inteligencia colectiva desde una perspectiva diferente. Pero ya veremos que esa visión se refiere solo a una parte, y a una parte bastante pequeña, del universo en el que puede llegar a moverse la inteligencia colectiva.
El principio de independencia, desde el punto de vista estadístico, sin duda puede ayudar a corregir posibles sesgos, pero se han generalizado sus ventajas para todos los ámbitos de la inteligencia colectiva cuando, en realidad, solo es aplicable a ciertos tipos de retos. Funciona si: (1) existe una única respuesta correcta —o una preferible sin objeción—, y, (2) cada individuo dispone de suficiente información para dar con la solución sin tener que consultar a nadie más. Sin embargo, la vida presenta infinidad de retos en los que esas dos condiciones no se dan. En estos casos lo mejor es poner en contacto a los miembros del colectivo para que trabajen colaborativamente, compartan datos y aporten sus perspectivas complementarias. Aquí el principio de independencia penaliza el resultado porque no aprovecha ventajas que solo se consiguen mediante el intercambio.
Además, cuando se afirma que la interacción siempre perjudica a la inteligencia colectiva por los comportamientos imitativos, comúnmente se incurre en cierto reduccionismo, ya que la mayoría de las investigaciones que concluyen eso se basan en ver cómo cambia la opinión de los individuos al conocer la decisión de los otros, pero sin que medie discusión ni deliberación sobre esa información revelada.
En este sentido, un equipo formado por investigadores de la Universidad Torcuato Di Tella, la University College de Londres y la Ludwig Maximilian University llevó a cabo un experimento para demostrar que si una gran multitud se organiza en pequeños grupos la deliberación dentro de esos grupos mejora la precisión colectiva (puedes ver aquí un vídeo que lo explica). Sucedió así: se le pidió a un colectivo de más de cinco mil personas que respondiera con estimaciones a ocho preguntas de conocimiento general del tipo: ¿cuál es la altura de la Torre Eiffel? Los participantes contestaron primero individualmente respetando el principio de independencia, luego deliberaron sobre sus respuestas y tomaron decisiones por consenso en grupos de cinco personas, y finalmente volvieron a proporcionar estimaciones individuales revisadas a partir de esa deliberación. El estudio halló que promediar las decisiones de consenso post deliberativas era sustancialmente más preciso que agregar las opiniones individuales sin deliberación. Además, más de un tercio de los grupos cuyos participantes comenzaron sosteniendo puntos de vista opuestos sobre cuestiones altamente polarizadas fue capaz de llegar a un consenso, lo que llenó de optimismo a los investigadores.
Por otra parte, y esto es importante recalcarlo, conseguir el tipo de independencia que reclama Surowiecki es hoy casi una entelequia. Las redes sociales y los medios de comunicación de masas influyen en la formación de pareceres y tienen capacidad sobrada para generalizar creencias aunque las personas no se pongan en contacto directamente. Cualquier opinión individual se expone a la opinión colectiva y, lo que es peor, la conversación está mediatizada. Por eso, si la contaminación entre individuos es inevitable, en vez de insistir tanto en aislarlos para que no se influyan, ¿no será preferible crear mejores espacios deliberativos que favorezcan un intercambio ordenado y saludable?
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Gracias Amalio. Muy interesante.
¡¡gracias, hermano!!