Cuando las multitudes no son sabias

Supongamos que un ejecutivo quiere hacer una predicción que lleva a su compañía. ¿Se venderá un producto en particular? ¿Cómo realizará un solicitante de trabajo en particular? ¿Cuándo estará listo una nueva oficina para abrir? Bajo ciertas condiciones, la mejor manera de responder a tales preguntas es preguntar a un gran número de personas y seguir […]
Cuando las multitudes no son sabias
Resumen.

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Las predicciones hechas por grupos grandes a menudo resultan correctas, pero a veces están totalmente equivocadas. Aquí es cuando no confiar en la mayoría.


Supongamos que un ejecutivo quiere hacer una predicción que se basa en su empresa. ¿Se venderá un producto en particular? ¿Cómo se desempeñará un solicitante de empleo en particular? ¿Cuándo estará lista para abrir una nueva oficina?

Bajo ciertas condiciones, la mejor manera de responder a estas preguntas es preguntar a un gran número de personas y seguir la opinión de la mayoría. Como destaca James Surowiecki en La sabiduría de las multitudes las conclusiones de los grupos grandes pueden, en cierto sentido, ser mejores que las de los expertos, simplemente porque esos grupos pueden agregar una gran cantidad de sabiduría dispersa. A menudo, el juicio promedio, que podríamos describir como el «juicio estadístico» del grupo, será asombrosamente bueno.

Lo que sigue siendo poco apreciado es por qué y cuándo los juicios estadísticos demostrarán ser exactos o inexactos. Las mejores explicaciones provienen del marqués de Condorcet, un francés que, en 1785, ofreció una simple aritmética, plasmada en lo que hoy se conoce como teorema del jurado de Condorcet. El teorema tiene lecciones duraderas para aquellos que quieren saber cuándo confiar en las opiniones de los grupos, y ofrece una advertencia a quienes piensan que las multitudes superarán constantemente a los expertos.

Para ver cómo funciona el teorema, supongamos que varias personas responden a la misma pregunta y que hay dos respuestas posibles, una correcta y otra incorrecta. Supongamos también que la probabilidad de que cada individuo responda correctamente supera el 50%. Con unos pocos cálculos, el teorema muestra que la probabilidad de que la mayoría del grupo responda correctamente aumenta hacia el 100% a medida que aumenta el tamaño del grupo.

A los grupos les irá mejor que a los individuos a la hora de elegir una respuesta correcta, y a los grupos grandes les irá mejor que a los pequeños, siempre que se cumplan dos condiciones: la respuesta de la mayoría «gana» y es más probable que cada persona sea correcta. Los científicos sociales han ampliado el teorema de Condorcet a preguntas que tienen más de dos respuestas posibles. Si las personas (trabajadores, gerentes, clientes) tienen más probabilidades de elegir la respuesta correcta que cualquiera de las equivocadas, es muy probable que la respuesta de la pluralidad sea correcta si el grupo es lo suficientemente grande.

El teorema ayuda a explicar el increíble crecimiento y la precisión de los mercados de predicción, en los que la gente apuesta por eventos futuros. El ejemplo más famoso son los mercados electrónicos de Iowa, que superan constantemente a las encuestas en cuanto a pronosticar los resultados de las elecciones presidenciales. O piense en la Bolsa de Valores de Hollywood, que hace asombrosamente bien en predecir el éxito de la taquilla, y que le ha quitado algo de diversión a la noche de los Oscar, prediciendo con precisión 15 de los últimos 16 premios de la Academia.

No es de extrañar que muchas empresas, incluidas Microsoft, Google y Eli Lilly, hayan estado pidiendo a sus empleados que participen en los mercados de predicción, «apostando» a si los productos se venderán, cuándo abrirán nuevas oficinas y si los beneficios serán altos en el próximo trimestre. (Los mercados están estructurados para cumplir con las prohibiciones de los juegos de azar). Las primeras predicciones han sido sumamente precisas. En Google, por ejemplo, los eventos que se pronostican como un 80% de probabilidades de ocurrir tienden a ocurrir el 80% de las veces; los que se pronostican como el 60% tienden a ocurrir el 60% de las veces; y así sucesivamente.

Pero para aquellos que adoptan la sabiduría del público y los mercados de predicción, hay una calificación importante. Como advirtió el propio Condorcet, su teorema revela la desventaja de las decisiones grupales. Supongamos que cada individuo de un grupo tiene más probabilidades de estar equivocado que correcto porque relativamente pocas personas del grupo tienen acceso a información precisa. En ese caso, la probabilidad de que la mayoría del grupo decida correctamente se reduce a cero a medida que aumenta el tamaño del grupo.

Algunos mercados de predicción fracasan precisamente por esta razón. Les ha ido muy mal al predecir el nombramiento del Presidente Bush en la Corte Suprema, por ejemplo. Hasta aproximadamente dos horas antes del anuncio oficial, los mercados ignoraban esencialmente la existencia de John Roberts, ahora presidente del Tribunal Supremo de los Estados Unidos. Al cierre de un mercado destacado justo un día antes de su nominación, las «acciones» de Judge Roberts cotizaban a 0,19 dólares, lo que representa una estimación de que Roberts tenía un 1,9% de posibilidades de ser nominado. ¿Por qué la multitud era tan imprudente? Porque tenía poca información precisa para continuar; estos inversores, incluso en masa, no sabían casi nada sobre las deliberaciones internas de la administración Bush. Por razones similares, los mercados de predicción estaban bastante equivocados al pronosticar que se encontrarían armas de destrucción masiva en Irak y que el fiscal especial Patrick Fitzgerald acusaría al subjefe de gabinete Karl Rove a finales de 2005.

Las empresas y los gobiernos prestan atención: cuando no hay mucha información dispersa dentro de una organización, no es aconsejable confiar en lo que piensan sus miembros. Una ejecutiva de una empresa informática podría confiar sensatamente en un mercado de predicción interno si está preguntando sobre las fechas de finalización de los propios productos de la compañía en desarrollo. Pero, ¿debería preguntar el gerente a los empleados sobre las fechas de finalización de los productos de la competencia? No sería una buena apuesta. Cuando es probable que la mayoría de las personas no tengan razón porque el grupo tiene poca información relevante, es mejor ignorar sus juicios y, en su lugar, tratar de encontrar un experto.


Escrito por
Cass R. Sunstein



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