Experiencias

Rodolfo Salas: Facilitador y potenciador sobre conocimientos de liderazgo, estrategia, marketing y gestión de los negocios.

Fortalezas: Dirigir, inspirar e integrar a otros con una gran energía, Aceptar cambios de forma positiva, Desarrollar relaciones con otros, Ser más visible y Tener un alto grado de compromiso.

lunes, junio 11, 2012

9 Ideas-fuerza sobre Inteligencia Colectiva (post-301)


Como expliqué en un post anterior, del 18 al 20 de abril participé en la MIT Collective Conference 2012 celebrada en Cambridge (Boston), y de ahí me traje bastantes ideas y materiales que me han costado procesar por su volumen y variedad. Por cierto, si te interesa el asunto, puedes leerte la reseña que hice sobre mi anterior visita al CCI-MITen 2008, en la que describo varias de sus líneas de investigación: “Inteligencia Colectiva según el MIT” (fichero en PDF, que puedes bajarte).

Después de darle muchas vueltas, por fin creo estar en condiciones de escribir sobre lo que aprendí allí, y lo voy a hacer en varias entregas, porque el temita de las traePublicaré un seriado sobre Inteligencia Colectiva en el que iré comentando distintas líneas de investigación que se abren en esta emergente disciplina. La intención del equipo de eMOTools es ordenar y socializar lo que aprendimos en Cambridge, que es mucho, para que los lectores del blog y de la web os beneficiéis de alguna manera de lo que allí escuchamos.

Lo que voy a hacer no es una crónica periodística a la que podamos exigirle objetividad o fidelidad a lo que se contó en el MIT. No prometo eso, sino una lectura personal de lo que me pareció más interesante, sesgada como es lógico por mis inquietudes y mi forma de entender la Inteligencia Colectiva. Es mi visión de la Conferencia, como seguro que habrá muchas más. Lo primero que me gustaría decir es que, francamente, no había visto en mi vida tanto talento e inteligencia concentrados por m2/hora como el que se reunió en el evento del MIT, y no soy el único que hizo una observación parecida. Además de la extraordinaria calidad de los ponentes, estos americanos no dejan de sorprenderme por su enorme capacidad de explicar con sencillez la cosa más heavy y rocosa que uno se pueda imaginar.

A algunos, el (buen) lenguaje académico les aburre, pero a mí me seduce, y aprovecho para repetir algo que digo siempre: tenemos muchísimo que aprender del método científico porque lo necesitamos para ser más inteligentes y que nos engañen menos. Escuchar tanto talento concentrado fue como regresar al campus de la Universidad Carlos III, cuando tenía tiempo para bichear tranquilamente entre los papers.  En fin, adoro el rigor a la hora de argumentar y explicar las cosas, así que yo estaba en mi salsa.

Por dar algunos datos, diré que el evento contó con unos 200 participantes. Se enviaron 104 Papers, de los que fueron aceptados 14 para presentaciones y 16 para posters. Según mis pesquisas, solo estuvimos por allí 3 españoles. Los Papers de una parte de las ponencias que se presentaron en la Conferencia los puedes consultar aquí. E imágenes que saqué con mi cámara, en el álbum de Flickr.

Uno de los objetivos del evento era reconocer de manera oficial a la Inteligencia Colectiva como un nuevo campo de investigación interdisciplinar; y Thomas Malone, el Director del MIT-CCI, afirmó en la inauguración que se trataba de la primera conferencia monográfica sobre el tema que se convocaba en el mundo con un carácter tan multidisciplinar, anuncio que desde luego provocó un gran entusiasmo entre los participantes.

Siempre digo que si quieres aprender mucho en una conferencia, ponte a tuitear porque mientras filtras y documentas, metabolizas… así que eso fue lo que yo hice sin parar los dos días. Utilicé mi propio hashtag  #icmit12, pero después usé también el de la Conferencia (#ci2012), que alguien se inventó de forma emergente, porque los organizadores no previeron ninguno. Por cierto, Ben Schneiderman (un académico fantástico) construyó un grafo con el Twitter stream de la Conferencia a partir de ese hashtag, donde curiosamente aparece el “nodo boquerón” del menda dando guerra como uno de los más ajetreados.

Aviso que no he sabido hasta hoy cómo organizar todo este material, pero de momento pienso hacer lo siguiente. Voy a publicar primero dos posts con el resumen de las 9 ideas-fuerza que me he llevado del evento (la décima te la dejo, como de costumbre, a ti). En estas dos primeras entradas voy a exponer los temas sólo a modo de aperitivo y sin profundizar demasiado en ellas; y después seguiré el “seriado” con 4-5 posts más que aborden de forma independiente, y con mucho más detenimiento, las ideas que me parecieron más jugosas y que creo que merecen un tratamiento más profundo.

Pues nada, al grano, te avanzo los títulos de mi listita de 9 ideas-fuerza elegidas de la MIT Collective Intelligence Conference 2012:

1.- Interdisciplinariedad en los estudios sobre Inteligencia Colectiva
2.- Enfoques críticos sobre el Crowdsourcing
3.- Crowdsourcing y Human Computation
4.- Aprender de los animales: Biomimética e Inteligencia Colectiva
5.- Medir la inteligencia colectiva: Factor C vs. Factor G
6.- Cultura de la colaboración, legislación y poder (Yochai Benkler)
7.- Diversidad, independencia y agregación inteligente
8.- Inteligencia Colectiva en los concursos y premios de innovación
9.- Monitorización de redes sociales (mecanismos de influencia)
Empecemos entonces a desgranar cada una de estas ideas por separado, aunque en este post sólo trataré las tres primeras:
1.- Interdisciplinariedad en los estudios sobre Inteligencia Colectiva
La pregunta nuclear que pretendía responder la Conferencia era ésta: ¿Qué factores o condiciones favorecen que los grupos o colectivos humanos sean más inteligentes que si lo hicieran de forma individual? No es una pregunta sencilla, como te puedes imaginar. Implica cuestiones teóricas complejas que tienen fuertes implicaciones prácticas. También muchísima investigación empírica para llegar a conclusiones con fundamento. Hay bastante retórica y apasionamiento en este mundillo, así que necesitamos abordajes que aporten evidencias con rigor. 

Participar en esta Conferencia me ha permitido entender el amplio espectro de disciplinas que pueden aportar valor al estudio de la Inteligencia Colectiva. Ya lo suponía, pero ver en acción a tantas perspectivas diferentes me ha ayudado a entenderlo mejor. Entre los ponentes y participantes había gente que trabaja en Computación Humana (Human Computation), Social Computing, otras ramas de las Ciencias de la computación, Management, Ciencia de las Redes, Economía, Psicología Social, Sociología, Ciencias Políticas, y Biología, entre otros. La hibridación de modelos, visiones y herramientas que proceden de campos tan diversos está fortaleciendo el desarrollo de esta emergente “inter-disciplina”. Y me encantó ver el gran respeto que sienten entre ellos, la apertura con que escuchan otros puntos de vista, con la intención de encajarlos dentro de una mirada más sistémica de un área de investigación que es de naturaleza necesariamente transversal.

2.- Enfoques críticos sobre el Crowdsourcing
El crowdsourcing (CS) fue, con diferencia, el tema-estrella de la Conferencia, y quizás la palabra más repetida por ponentes y asistentes. Fue curioso percibir dos lecturas claramente diferenciadas: una más técnica y/o empresarial, que sigue examinando el CS como un instrumento en manos de una organización que quiere extraer el máximo valor del “Crowd” (multitud), y otra más social/de redes, que invierte el sentido de la relación, y lo juzga en función de cuánto contribuye a aumentar la inteligencia del propio “Crowd”.

Son dos miradas muy distintas, y que afloran preguntas y cuestionamientos también diferentes. La primera (¿cómo puedo extraer más valor de las multitudes para unos fines concretos de la organización?) se centra en detalles técnicos de diseño, calidad y eficiencia de la interacción; mientras que la segunda (¿cómo puedo hacer que las multitudes aprendan más colaborando juntas?) involucra factores de índole ético, laboral, social e incluso político, que los primeros no consideran, y que significa una mirada más crítica y holística sobre las iniciativas de CS.

Contraponer los dos enfoques nos lleva a una reflexión fascinante, y en la que estoy metido ahora mismo. Pronto escribiré una entrada sobre esto, y que pretende responder a esta pregunta: ¿Cuál Crowdsourcing es realmente Inteligencia Colectiva, y cuál no? Porque la tesis que adelanto hoy es que muchos casos de CS, que se citan en revistas de Management y en ponencias de gurúes, no deberían ser considerados, en rigor, ejemplos de Inteligencia Colectiva porque no cumplen requisitos mínimos para que lo sean. Pero ya hablaré de esto prontito, porque la reflexión va avanzada.

3.- Crowdsourcing y Human Computation
Este tema fue un descubrimiento para mí. Resulta que se está produciendo un boom de una nueva sub-disciplina dentro de las Ciencias de la Computación que se llama Human Computation, y que parece estar muy interesada en aportar inputs y recoger outputs de la Inteligencia Colectiva. Una evidencia de su importancia es que Luis von Ahn, experto en Computación Humana de Carnegie Mellon University, era el Co-chair junto a Thomas Malone de la Conferencia. Por explicarlo brevemente, la “Computación Humana” es una técnica que deriva o externaliza a humanos ciertos pasos del proceso computacional, en una especie de simbiosis que busca optimizar el ratio de habilidades/costes en la interacción hombre-ordenador. En la computación clásica el hombre utiliza a los ordenadores para resolver problemas, le asigna tareas; mientras que aquí se produce un cambio de roles dado que es la computadora la que asigna tareas a grupos de personas, y después colecta, interpreta e integra los resultados que éstas le envían.

Amazon Mechanical Turk es el ejemplo más mediático de plataforma de Human Computation, y por eso se habló bastante de ella, en general con un espíritu crítico. Mi lectura es que varios ponentes pusieron en evidencia que herramientas de este tipo pueden estar reduciendo a micro-tareas mecánicas las iniciativas de CS, y que eso devalúa el sentido de lo que deberíamos entender como “Inteligencia Colectiva”. Por cierto, puede interesarte revisar los papers publicados en un Workshop celebrado en febrero de 2011, “Crowdsourcing and Human Computation”, que se centró exclusivamente en revisar cómo la combinación entre Crowdsourcing y Computación Humana puede influir en la interacción hombre-máquina. Hasta aquí llego por hoy para no hacer la entrada demasiado extensa, que ya lo es. Si te ha gustado, pues nos volvemos a ver en el siguiente post, donde trataré las seis ideas restantes de mi lista. Te espero por aquí para compartir conversación, que hay mucho de qué hablar…

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