La sabiduría de las multitudes: por qué muchos son más inteligentes que pocos y cómo la sabiduría colectiva da forma a las empresas, 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 como resultado decisiones que, argumenta, a menudo son mejores de lo que podría haber hecho cualquier 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 .
Autor | James Surowiecki |
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País | Estados Unidos |
Idioma | inglés |
Editor | Doubleday; Ancla |
Fecha de publicación | 2004 |
Paginas | 336 |
ISBN | 978-0-385-50386-0 |
OCLC | 61254310 |
Decimal Dewey | 303,3 / 8 22 |
Clase LC | JC328.2 .S87 2005 |
La anécdota inicial relata la sorpresa de Francis Galton de que la multitud en una feria del condado adivinó con precisión el peso de un buey cuando se promediaron sus suposiciones individuales (el promedio estaba más cerca del peso real del buey sacrificado que las estimaciones de la mayoría de los miembros de la multitud). [1] [2]
El libro se relaciona con diversas colecciones de individuos que deciden independientemente, en lugar de la psicología de masas como se entiende tradicionalmente. Su tesis central, que es probable que una colección diversa de individuos que deciden independientemente tome ciertos tipos de decisiones y predicciones mejor que los individuos o incluso los expertos, traza muchos paralelismos con el muestreo estadístico ; sin embargo, hay poca discusión abierta sobre estadísticas en el libro.
Su título es una alusión a Charles Mackay 's extraordinario populares delirios y la locura de las multitudes , publicado en 1841. [3]
Tipos de sabiduría de la multitud
Surowiecki divide las ventajas que ve en las decisiones desorganizadas en tres tipos principales, que clasifica como
- Cognición
- El pensamiento y el procesamiento de la información, como el juicio de mercado , que, según él, puede ser mucho más rápido, más confiable y menos sujeto a fuerzas políticas que las deliberaciones de expertos o comités de expertos.
- Coordinación
- La coordinación del comportamiento incluye optimizar la utilización de una barra popular y no chocar en los flujos de tráfico en movimiento. El libro está repleto de ejemplos de economía experimental , pero esta sección se basa más en experimentos que ocurren naturalmente , como peatones que optimizan el flujo del pavimento o el grado de aglomeración en restaurantes populares. Examina cómo el entendimiento común dentro de una cultura permite juicios notablemente precisos sobre reacciones específicas de otros miembros de la cultura .
- Cooperación
- Cómo grupos de personas pueden formar redes de confianza sin un sistema central que controle su comportamiento o imponga directamente su cumplimiento. Esta sección es especialmente favorable al mercado libre .
Cinco elementos necesarios para formar una multitud sabia
No todas las multitudes (grupos) son sabias. Considere, por ejemplo, turbas o inversores enloquecidos en una burbuja bursátil . Según Surowiecki, estos criterios clave separan a las multitudes sabias de las irracionales:
Criterios | Descripción |
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Diversidad de opinión | Cada persona debe tener información privada, incluso si es solo una interpretación excéntrica de los hechos conocidos. (Capitulo 2) |
Independencia | Las opiniones de las personas no están determinadas por las opiniones de quienes las rodean. (Capítulo 3) |
Descentralización | Las personas pueden especializarse y aprovechar los conocimientos locales. (Capítulo 4) |
Agregación | Existe algún mecanismo para convertir los juicios privados en una decisión colectiva . (Capítulo 5) |
Confianza | Cada persona confía en que el grupo colectivo sea justo. (Capítulo 6) |
Basado en el libro de Surowiecki, Oinas-Kukkonen [4] captura la sabiduría del enfoque de las multitudes con las siguientes ocho conjeturas:
- Es posible describir cómo piensan las personas de un grupo en su conjunto.
- En algunos casos, los grupos son notablemente inteligentes y, a menudo, más inteligentes que las personas más inteligentes de ellos.
- Las tres condiciones para que un grupo sea inteligente son la diversidad, la independencia y la descentralización.
- Las mejores decisiones son producto del desacuerdo y la contienda.
- Demasiada comunicación puede hacer que el grupo en su conjunto sea menos inteligente.
- Se necesita la funcionalidad de agregación de información.
- La información correcta debe entregarse a las personas adecuadas en el lugar correcto, en el momento correcto y de la manera correcta.
- No es necesario perseguir al experto.
Fallos de la inteligencia de masas
Surowiecki estudia situaciones (como las burbujas racionales ) en las que la multitud produce muy mal juicio y argumenta que en este tipo de situaciones su cognición o cooperación fallaron porque (de una forma u otra) los miembros de la multitud eran demasiado conscientes de las opiniones. de los demás y comenzaron a emularse y adaptarse en lugar de pensar de manera diferente. Aunque da detalles experimentales de multitudes influidas colectivamente por un orador persuasivo, dice que la razón principal por la que los grupos de personas se conforman intelectualmente es que el sistema para tomar decisiones tiene un defecto sistemático.
Surowiecki afirma que lo que sucede cuando el entorno de toma de decisiones no está configurado para aceptar a la multitud, es que los beneficios de los juicios individuales y la información privada se pierden y que la multitud solo puede hacerlo tan bien como su miembro más inteligente, en lugar de hacerlo mejor ( como él muestra es posible de otra manera). [5] Los casos históricos detallados de tales fallas incluyen:
Extremo | Descripción |
---|---|
Homogeneidad | Surowiecki enfatiza la necesidad de diversidad dentro de una multitud para garantizar suficiente variación en el enfoque, el proceso de pensamiento y la información privada. |
Centralización | El desastre del transbordador espacial Columbia de 2003 , que él culpa a una burocracia jerárquica de gestión de la NASA que estaba totalmente cerrada a la sabiduría de los ingenieros de bajo nivel. |
División | La Comunidad de Inteligencia de los Estados Unidos , afirma el Informe de la Comisión del 11-S , no pudo evitar los ataques del 11 de septiembre de 2001, en parte porque la información en poder de una subdivisión no era accesible para otra. El argumento de Surowiecki es que las multitudes (de analistas de inteligencia en este caso) funcionan mejor cuando eligen por sí mismos en qué trabajar y qué información necesitan. (Cita el aislamiento del virus del SARS como un ejemplo en el que el libre flujo de datos permitió a los laboratorios de todo el mundo coordinar la investigación sin un punto central de control). La Oficina del Director de Inteligencia Nacional y la CIA han creado una red de intercambio de información al estilo de Wikipedia llamada Intellipedia que ayudará al libre flujo de información para prevenir tales fallas nuevamente. |
Imitación | Cuando las elecciones son visibles y se toman en secuencia, puede formarse una " cascada de información " [6] en la que solo los primeros tomadores de decisiones obtienen algo al contemplar las opciones disponibles: una vez que las decisiones pasadas se han vuelto lo suficientemente informativas, vale la pena que los tomadores de decisiones posteriores simplemente copie los que les rodean. Esto puede conducir a resultados sociales frágiles. |
Emocionalidad | Los factores emocionales, como el sentimiento de pertenencia, pueden llevar a la presión de los compañeros , al instinto de manada y, en casos extremos, a la histeria colectiva . |
Conexión
En la Conferencia de Tecnología Emergente de O'Reilly 2005 , Surowiecki presentó una sesión titulada Individuos independientes y multitudes sabias , o ¿es posible estar demasiado conectado? [7]
La pregunta para todos nosotros es, ¿cómo se puede tener interacción sin cascadas de información , sin perder la independencia que es un factor tan clave en la inteligencia de grupo?
Él recomienda:
- Mantén tus ataduras sueltas.
- Manténgase expuesto a tantas fuentes de información diversas como sea posible.
- Cree grupos que abarquen distintas jerarquías.
Tim O'Reilly [8] 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.
Aplicaciones
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 DARPA para despegar. Señala el éxito de los mercados corporativos públicos e internos como evidencia de que un grupo de personas con diferentes puntos de vista pero con la misma motivación (para 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 grupo de expertos . Aboga por extensiones 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 editor puede publicar una producción más convincente confiando en autores individuales bajo contratos únicos que les traen ideas de libros. De esta manera, pueden aprovechar la sabiduría de una multitud mucho más grande de lo que sería posible con un equipo de redacción interno.
Will Hutton ha argumentado que el análisis de Surowiecki se aplica tanto a los juicios de valor como a las cuestiones fácticas, con decisiones colectivas que "emergen de nuestro propio libre albedrío agregado [siendo] asombrosamente ... decente". Concluye que "no hay mejor caso para el pluralismo, la diversidad y la democracia, junto con una prensa genuinamente independiente". [9]
Las aplicaciones del efecto sabiduría de las multitudes existen en tres categorías generales: mercados de predicción , métodos Delphi y extensiones de la encuesta de opinión tradicional .
Mercados de predicción
La aplicación más común es el mercado de predicciones, un mercado especulativo o de apuestas creado para realizar predicciones verificables. Surowiecki analiza el éxito de los mercados de predicción. Similar a los métodos Delphi pero a diferencia de las encuestas de opinión , los mercados de predicción (información) hacen preguntas como "¿Quién crees que ganará las elecciones?" y predecir los resultados bastante bien. Respuestas a la pregunta "¿Por quién votarás?" no son tan predictivos. [10]
Los activos son valores en efectivo vinculados a resultados específicos (por ejemplo, el candidato X ganará la elección) 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 internacional de predicciones 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 atención de los medios muy alta en 2012 en relación con las elecciones presidenciales de EE. UU., Con más de 1,5 millones de referencias de búsqueda a datos de Intrade e Intrade. Varias empresas ofrecen ahora 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 ] Varias empresas de mercado de cuasi predicciones basadas en la web han surgido 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 a los miembros del equipo predecir la fecha límite y el presupuesto "reales" de un proyecto.
Métodos Delphi
El método Delphi es un método de pronóstico interactivo y sistemático que se basa en un panel de expertos independientes. Los expertos cuidadosamente seleccionados responden cuestionarios en dos o más rondas. Después de cada ronda, un facilitador proporciona un resumen anónimo de los pronósticos de los expertos de la ronda anterior, así como las razones que dieron para sus juicios. Por lo tanto, 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". Muchos de los pronósticos de consenso han demostrado ser más precisos que los pronósticos hechos por individuos.
Enjambre humano
Diseñado como un método optimizado para dar rienda suelta a la sabiduría de las multitudes, este enfoque implementa ciclos de retroalimentación en tiempo real alrededor de grupos síncronos de usuarios con el objetivo de lograr información más precisa de un menor número de usuarios. Human Swarming (a veces denominado Social Swarming) 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 UNU . Según lo publicado por Rosenberg (2015), tales sistemas de control en tiempo real permiten que grupos de participantes humanos se comporten como una inteligencia colectiva unificada . [11] Cuando inician sesión en la plataforma UNU, por ejemplo, grupos de usuarios distribuidos pueden responder preguntas colectivamente, generar ideas y hacer predicciones como una entidad emergente singular. [12] [13] Las primeras pruebas muestran que los enjambres humanos pueden predecir a los individuos en una variedad de proyecciones del mundo real. [14] [15]
En la cultura popular
La novela de ciencia ficción de 1975 del escritor ganador de Hugo, John Brunner , The Shockwave Rider, incluye un elaborado grupo de apuestas y futuros de información en todo el planeta llamado "Delphi" basado en el método Delphi.
El ilusionista Derren Brown afirmó utilizar el concepto de "sabiduría de multitudes" para explicar cómo predijo correctamente los resultados de la Lotería Nacional del Reino Unido en septiembre de 2009. Su explicación fue recibida con críticas en línea, por personas que argumentaron que el concepto fue mal aplicado. [16] La metodología empleada también era defectuosa; la muestra de personas, no pudo haber sido totalmente objetiva y libre de pensamiento, porque se reunieron varias veces y socializaron demasiado entre sí; una condición que nos dice Surowiecki es corrosiva para la independencia pura y la diversidad mental requerida (Surowiecki 2004: 38). Por lo tanto, los grupos entran en el pensamiento de grupo en el que cada vez más toman 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 mala aplicación de la teoría por parte de Brown puede haber sido una cortina de humo deliberada para ocultar su verdadero método. [17] [18]
Esto también se mostró en la serie de televisión East of Eden, donde a una red social de aproximadamente 10,000 personas se les ocurrieron ideas para detener los misiles en un lapso de tiempo muy corto. [ cita requerida ]
Wisdom of Crowds 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 destacado en la introducción al libro de Surowiecki. Sir Francis Galton reconoció la capacidad de las conjeturas de peso promedio de una multitud para los bueyes para exceder la precisión de los expertos. [19]
Crítica
En su libro Embracing the Wide Sky , Daniel Tammet encuentra fallas en esta noción. Tammet señala el potencial de problemas en los sistemas que tienen medios mal definidos para poner en común el conocimiento: los expertos en la materia pueden ser anulados e incluso castigados injustamente por personas con menos conocimientos en sistemas como Wikipedia, citando un caso de esto en Wikipedia. Además, Tammet menciona la evaluación de la precisión de Wikipedia como se describe en un estudio mencionado en Nature en 2005, destacando varias fallas en la metodología del estudio que incluyeron que el estudio no hizo distinción entre errores menores y errores grandes.
Tammet también cita el Kasparov versus the World , una competencia en línea que enfrentó la capacidad intelectual de decenas de miles de ajedrecistas en línea eligiendo movimientos en un partido contra Garry Kasparov , que fue ganado por Kasparov, no por la "multitud". Aunque Kasparov dijo: "Es el juego 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 jamás jugado".
En su libro No eres un artilugio , Jaron Lanier sostiene que la sabiduría colectiva es más adecuada para problemas que involucran optimización, pero no es adecuada para problemas que requieren creatividad o innovación. En el artículo en línea Maoísmo digital , Lanier sostiene que es más probable que el colectivo sea inteligente solo cuando
- 1. no está definiendo sus propias preguntas,
- 2. la bondad de una respuesta se puede evaluar mediante un resultado simple (como un solo valor numérico), y
- 3. El sistema de información que informa al colectivo está filtrado por un mecanismo de control de calidad que depende en gran medida de los individuos.
Lanier sostiene que solo en esas circunstancias un colectivo puede ser más inteligente que una persona. Si alguna de estas condiciones se rompe, el colectivo se vuelve poco confiable o peor.
Ver también
- Argumentum ad populum
- Efecto de arrastre
- Teorema del límite central
- Filtración colaborativa
- Inteligencia colectiva
- Recaudación de fondos
- Crowdsourcing
- Teoría del agente tonto
- Hipótesis del mercado eficiente
- Cerebro global
- El proyecto del buen juicio
- Mercados electrónicos de Iowa
- Gobernanza de código abierto
- Resolución de problemas
- Delphi de banda ancha
Referencias
- ↑ Introducción (página XII): aunque la descripción de Surowiecki del cálculo de "promediado" (página XIII) implica que Galton calculó primero la media , la inspección del artículo original de 1907 indica que Galton consideró la mediana como el mejor reflejo de la estimación de la multitud. ( Galton, Francis (7 de marzo de 1907). "Vox Populi" (PDF) . Naturaleza . 75 (1949): 450–451. doi : 10.1038 / 075450a0 . S2CID 4013898 .
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 medida, y no a la concordancia (mucho más cercana) de la media y la medida (que es el contexto que le da Surowiecki). en). La media (solo 1 libra, en lugar de 9, del peso del buey) solo 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 (28 de marzo de 1907). "Cartas al editor: las urnas" . Naturaleza . 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.
); él piensa que la mediana, que es análoga al 50% +1 voto, particularmente democrática. - ↑ Una investigación reciente en el Archivo Galton del University College de Londres ha encontrado algunas pequeñas discrepancias entre los datos originales y los resultados impresos en los artículos de Galton, de modo que la estimación media coincide exactamente con el peso correcto del buey vestido. Si hubiera sabido el verdadero resultado, la conclusión de Surowiecki sobre la sabiduría de la multitud de Plymouth sin duda se habría expresado con más fuerza. (Wallis, KF (2014), "Revisiting Francis Galton'sForecastingCompetition", Statistical Science , 29, 420-424. Doi: 10.1214 / 14-STS468.)
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- ^ Rapkin, Mickey (17 de abril de 2014). "El sitio de crowdsourcing Tongal premia sus anuncios ganadores" . Bloomberg .
Otras lecturas
- Bikhchandani, Sushil, David Hirshleifer e Ivo Welch . "Una teoría de las modas, la moda, las costumbres y el cambio cultural como cascadas informativas ". Revista de Economía Política , vol. 100, No 5, págs. 992-1026, 1992.
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- S. Roy Chowdhury, C. Rodríguez, F. Daniel, F. Casati. Computación consciente de la sabiduría: sobre la recomendación interactiva del conocimiento de composición . Actas del ICSOC'10 de la conferencia internacional de 2010 sobre informática orientada a servicios, Springer-Verlag, San Francisco, CA, EE. UU.
- James Suroweicki en NPR