Investigación: Para que el crowdsourcing funcione, todo el mundo necesita una voz igualitaria

Cuando unas pocas personas dominan, no obtienes los mejores resultados.
Investigación: Para que el crowdsourcing funcione, todo el mundo necesita una voz igualitaria
Resumen.

La sabiduría de las multitudes ha sido reconocida como la producción de predicciones increíblemente precisas agregando las opiniones de muchas personas, permitiendo incluso los pronosticadores aficionados a vencer a los expertos. La creencia es que cuando un gran número de personas hacen pronósticos de forma independiente, sus errores no están correlacionados y finalmente se cancelan mutuamente, lo que conduce a respuestas finales más precisas. Sin embargo, investigadores y expertos han argumentado que la sabiduría de las multitudes es extremadamente frágil, especialmente en dos circunstancias específicas: cuando las personas están influenciadas por las opiniones de los demás y cuando las opiniones se distorsionan por sesgos cognitivos. Nuevas investigaciones se centran en estos supuestos y descubre que la sabiduría de las multitudes es más robusta de lo que se pensaba anteriormente, incluso puede soportar el pensamiento grupal de personas con ideas similares.


¿Qué tan útil es la sabiduría de las multitudes? Durante años, se ha reconocido como la producción de predicciones increíblemente precisas agregando las opiniones de muchas personas, permitiendo incluso los pronosticadores aficionados vencer a los expertos. La creencia es que cuando un gran número de personas hacen pronósticos de forma independiente, sus errores no están correlacionados y finalmente se cancelan mutuamente, lo que conduce a respuestas finales más precisas.

Sin embargo, investigadores y expertos han argumentado que la sabiduría de las multitudes es extremadamente frágil, especialmente en dos circunstancias específicas: cuando las personas están influenciadas por el opiniones de otros (porque pierden su independencia) y cuando las opiniones son distorsionadas por sesgos cognitivos (por ejemplo, fuertes opiniones políticas de un grupo).

En el nuevo investigación, uno de nosotros y sus colegas (Joshua junto con Devon Brackbill y Damon Centola) se centró en estos supuestos y descubrió que la sabiduría de las multitudes es más robusta de lo que se pensaba anteriormente — incluso puede soportar el pensamiento grupal de personas de mentalidad similar. Pero hay una advertencia importante: para que la sabiduría de las multitudes retenga su precisión para hacer predicciones, cada miembro del grupo debe tener la misma voz, sin que ninguna persona domine. Como descubrió la investigación, el patrón de influencia social dentro de los grupos —es decir, quién habla con quién y cuándo — es el determinante clave de la precisión de la multitud para hacer predicciones.

Para explorar cómo los grupos intercambian información y opiniones, el equipo de investigación decidió revisar estudios previos sobre la sabiduría de las multitudes y el pensamiento grupal. Porque estudios clásicos de pensamiento grupal observaron sólo cómo los grupos tomaban decisiones en la práctica, fuera de cualquier experimento controlado, los investigadores no pudieron identificar claramente qué factores estaban causando los problemas. Además, debido a que estos estudios se centraron en cuándo falla la sabiduría de las multitudes, los investigadores nunca tuvieron la oportunidad de observar cuando la influencia social era beneficiosa. Mientras más reciente investigación utiliza métodos controlados para estudiar la sabiduría de las multitudes, tiende a centrarse en estimaciones independientes o permitir que algunas personas sean más influyente para compartir sus opiniones.

El verdadero culpable de socavar la sabiduría de las multitudes, teorizó el periódico, era un fenómeno conocido como redes «centralizadas», es decir, grupos que están excesivamente influenciados por los líderes de opinión. En estos casos, es probable que ocurra el pensamiento grupal. El equipo de investigación creó un modelo para probar una dinámica diferente, llamada redes «descentralizadas», en las que las personas pueden comunicarse de manera equitativa entre sí, compartiendo información y opiniones. Este tipo de «información social», teorizaron los autores, permitiría a la gente llegar gradualmente a un consenso, a medida que sus opiniones se vuelven más similares, y mantener la exactitud de la sabiduría de las multitudes. Esta teoría es consistente con investigación, que ha encontrado que los líderes dominantes socavan las decisiones de grupo y que las personas que toman decisiones primero a menudo influir en las decisiones de los demás. Este modelo describiría ambos casos como una red centralizada, no el concepto descentralizado que mantiene a cada persona igualmente influyente.

Este equipo de investigación probó su teoría con una serie de desafíos de estimación con 34 grupos de 40 personas, que van desde la conjetura clásica del número de gelatinas en un frasco hasta la estimación del costo de los bienes de consumo. Detrás de escena, controlaban la estructura del flujo de información (quién podía observar a quién), resultando en que algunas personas estuvieran en redes centralizadas con personas seleccionadas aleatoriamente en posiciones prominentes, y otras en redes descentralizadas en las que todos eran igualmente influyentes.

En las redes centralizadas, no había sorpresa: la precisión del grupo dependía enteramente de la exactitud de algunos influencers. Pero en las redes descentralizadas, el documento encontró que la creencia o opinión promedio se convirtió más preciso después de que la gente se comunicara entre sí. La explicación se puede encontrar en cómo funciona el pensamiento social. Al compartir opiniones, las personas tienden a cambiar sus puntos de vista basándose en lo que creen sus compañeros, pero no todos cambian al mismo ritmo. Algunos saben que son más precisos y se mantendrán firmes. Otros que son inexactos y menos confiados hacen revisiones más grandes. Como resultado, aquellos que son más precisos y más fuertes en sus convicciones actúan como ancla y atraen a otros hacia ellos, aunque no ejerzan la «fuerza experta» de líderes prominentes de opinión.

¿Qué hay de la idea de que los sesgos cognitivos se interponen en el camino de la sabiduría de las multitudes? Nosotros (Joshua junto con Ethan Porter y Damon Centola) queríamos probar una especie de escenario peor: la política partidista en cámaras de eco, en el que la influencia social amplifica los sesgos partidistas y reduce la exactitud de las creencias políticas (como la tasa de desempleo o el número de inmigrantes que llegan a Estados Unidos cada año). Los investigadores preguntaron a 2.240 personas en Estados Unidos sobre temas controvertidos, como inmigración, desempleo y gasto militar, con personas colocadas en cámaras de eco de republicanos viendo sólo a otros republicanos y demócratas viendo sólo a otros demócratas. Cientos de personas iniciaron sesión en el sitio del experimento al mismo tiempo. A cada persona se le hicieron preguntas dos veces: una antes de que pudiera ver la opinión de otra persona y una segunda vez después de ver las opiniones de los demás. Encontramos que la influencia social aumentó la precisión. Aún más revelador, la comunicación redujo la polarización; el demócrata promedio se volvió más parecido al republicano promedio, incluso sin ningún vínculo entre ellos. Una vez más, la diferencia era el ajuste a la información social, que contrarresta la polarización causada por los extremistas. (Los datos muestran que incluso si los extremistas se mantienen firmes en sus puntos de vista, lo que podría atraer a otros hacia ellos, son menos en número y son superados por una fuerza compensatoria: un mayor número de moderados precisos que confían en sus puntos de vista.)

Si bien la sabiduría de las multitudes es robusta frente a las presiones cotidianas, como la influencia de los compañeros y los sesgos cognitivos, ¿qué pasa con la malintendencia absoluta? ¿Qué pasa si alguien intenta lanzar una llave inglesa en los engranajes aportando mala información? Para probar esto, nosotros (Josué y Ned) recurrió a Estimar, una plataforma que supera regularmente las previsiones de Wall Street con proyecciones de ingresos y ganancias coleccionadas. Para la mayoría de las personas en esta plataforma, las estimaciones se vuelven más precisas con la práctica. Sin embargo, un grupo se destacó: sus estimaciones se convirtieron menos precisa con experiencia. Este grupo estaba compuesto por profesionales de las finanzas para quienes Estimize plantea una competencia directa — y que aparentemente intentaban influir en el resultado introduciendo intencionalmente malas estimaciones. En conjunto, sin embargo, cada suposición groseramente sobreestimada fue cancelada por una subestimación extrema, y prevaleció la inteligencia colectiva. (Dado que estas «manzanas malas» básicamente agregaban números al azar, eran tan propensos a ser una sobreestimación como una subestimación, por lo que se cancelaron a sí mismos. Esto mismo ocurriría en cualquier situación en la que la gente esté tratando de agregar ruido a los datos, en lugar de hacer estimaciones legítimas sobre la creencia media. La única forma en que esto fallaría es si hubiera algún tipo de colusión.)

Nuestro trabajo demuestra que la sabiduría de las multitudes puede prevalecer incluso cuando las probabilidades están apiladas contra ella. Es una buena noticia para los líderes empresariales que tratan de aprovechar la sabiduría colectiva sobre una variedad de temas, desde predecir la popularidad de ciertas ofertas o el éxito de una fusión hasta estimar la tasa de clics para la publicidad en línea. Con el fin de obtener las previsiones más precisas y tomar mejores decisiones, los líderes pueden animar a las personas a comunicarse y compartir información con el fin de asegurar que la multitud llegue a la mejor solución.

Nota de la redacción: El primer estudio fue realizado por Joshua Becker junto con Damon Centola y Devon Brackbill; el segundo estudio fue realizado por Joshua Becker junto con Ethan Porter y Damon Centola; el tercer estudio fue realizado por Joshua Becker y Ned Smith. Hemos actualizado el artículo para reflejar con mayor precisión quién fue el autor de la investigación.

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