Ésta es la segunda parte del post anterior donde
avanzaba las “9 ideas-fuerza sobre Inteligencia Colectiva” que me traje de
la MIT Collective Conference 2012 a la que asistí el mes
pasado en Cambridge (Boston). En la primera entrada expliqué tres ideas, así que ahora toca continuar con las
otras seis que faltan, pero primero recuerdo que éste es sólo un
aperitivo, porque algunos de estos puntos los voy a tratar mejor en posts
independientes:
4.- Aprender de los animales – Biomimética e
Inteligencia Colectiva:
Dos ponentes, Deborah Gordon (Stanford) y Ian Couzin (Princeton),
son buenos ejemplos de lo que decía antes de la Multidisciplinariedad en los
estudios de la Inteligencia Colectiva (IC), y una prueba del carácter de esta
conferencia. Ambos nos dieron un buen paseo por los misterios de la Biomimética,
pero siempre desde la humildad que implica extrapolar sus observaciones a las
colectividades humanas. Éste es un tema fascinante porque conecta con mis
estudios sobre hibridación. El uso creciente de las
matemáticas y de las ciencias de la computación, junto con nuevos dispositivos
de tracking y Geolocalización están ayudando a conseguir grandes avances en el
estudio del comportamiento colectivo de los enjambres, o “Swarm
Intelligence”.
A mí me quedó claro, visto lo visto, que el estudio
del comportamiento de los animales puede aportar mucho a la Inteligencia
Colectiva porque desvela modelos inspiradores alternativos o complementarios a
los que manejamos habitualmente en las Humanidades. Por ser más concreto,
podemos aprender de los mecanismos de decisión de los grupos de animales si
nos inspiramos en sus modelos de detección de señales. Por ejemplo, según
contaba Deborah Gordon, resulta muy interesante ver cómo las hormigas pueden
optimizar sus decisiones dentro de la colonia sólo usando información local,
la que cada una tiene a su alcance, sin necesidad de un control central.
5.- Medir la inteligencia colectiva: Factor-C vs.
Factor-G:
La ponencia de Anita Woolley (Carnegie Mellon), y su complementaria de Christopher Chabris (Union College/MIT) fueron
las más citadas y comentadas de la Conferencia por responder a estas dos
preguntas: ¿Hay evidencias objetivas de que existe la IC? ¿Se puede predecir a
partir de algún modelo? Es un tema complejo y relevante que voy a tratar en un
post independiente, así que no voy a extenderme como el asunto merece. Pero por
resumirlo de alguna manera, se trataba de ver si del mismo modo que existe
un Coeficiente
Intelectual (CI
o IQ) que estima a través de tests el grado de inteligencia
individual, puede haber algún indicador o factor que mida y explique de forma
equivalente la “inteligencia grupal” como capacidad para resolver tareas
que exigen del trabajo en equipo.
El experimento se publicó en la revista Science, y tuvo una gran repercusión mediática. Los
resultados permitieron construir el llamado “Factor-C”, que sería
el homólogo a escala grupal del “Factor-G” individual, que es
como ellos llaman al coeficiente-IQ. La validez predictiva del factor-C como
indicador de la inteligencia grupal es todavía discutible, está por confirmarse
con más investigación, pero empieza a arrojar luz sobre qué características
de un equipo influyen más en su rendimiento colectivo. Una conclusión
interesante fue constatar que la Inteligencia Colectiva de un grupo
(“factor-C”) no depende tanto como se creía del promedio de inteligencia
individual de sus miembros (“IQ o “factor-G”) porque la correlación entre un
factor y el otro es débil. Tampoco de atributos que siempre se han citado como
la satisfacción del grupo, el grado de cohesión o la motivación. Los tres elementos que mejor explican el “Factor-C”
son: 1) el grado de habilidad social de los miembros,
2) una conversación más distribuida, 3) que hayan más mujeres.
Éste último, que es una estupenda noticia, habría que matizarlo dado que su
efecto es más un resultado del primero, que una variable independiente en sí
misma. En fin, sería largo de contar, así que prontito voy dedicar un post
independiente para ampliar el tema.
6.- Cultura de la colaboración, legislación y
poder:
Yochai Benkler es, y sigue siendo, uno de
mis ídolos… a pesar de que, #yoconfieso, me hizo pasar un mal rato al no querer
sacarse una foto conmigo . Ya recomendé en un post anterior su último
libro: “The Penguin and the Leviathan”, donde
demuestra que la cooperación es un valor en alza y pone en entredicho la visión
economicista del egoísmo como único motor que impulsa al ser humano. Habló de
un tema jugoso: “Legitimacy in Cooperative Human Systems Design”.
Nos contó, entre sus conclusiones, que la legitimidad expresa las
características de diseño de un sistema que permiten utilizar al poder de forma
productiva pero al mismo tiempo reducir sus efectos negativos sobre la
motivación (Una perlita que le escuché: “Power can undermine intrinsic
motivations”). Insistió en la importancia de que la gente
participe en el diseño de las normativas, porque eso aumenta su legitimidad, y
así su cumplimiento. También nos invitó a estudiar el impacto que puede
tener la nueva cultura de la colaboración en la forma de gobernar, y de
legislar, porque es posible que haya llegado la hora de que revisemos el
paradigma del “homo economicus”. Benkler se cuestiona la tiranía del homo
economicus con la que se intenta explicar casi todo, y se diseñan
las políticas públicas; e insiste en que necesitamos adaptar el diseño de las
leyes y de la política a una mayor diversidad de actitudes que hoy existe
respecto de la colaboración.
7.- Diversidad, independencia y agregación
inteligente:
Se habló mucho de la diversidad, y de su impacto en
la eficacia de la inteligencia colectiva. Siguiendo la estela de las tesis
de James Surowiecki, pero aportando estudios más
rigurosos. Por ejemplo, Scott Page (Michigan), un reconocido experto en
modelos y sistemas complejos, hizo una exposición muy matemática para mi gusto,
pero nos regaló una fórmula genial que sirve para entender muchas dinámicas de
reflexión colectiva => Crowd Error = Average Error – Diversity. Por otra parte, confirmó que a
más multidisciplinar es el problema, más aporta la Inteligencia Colectiva porque
la variedad de conocimiento que se necesita para resolverlo se autoselecciona.
8.- Inteligencia Colectiva en los concursos y
premios de innovación:
Karim Lakhani (Harvard) trató
un tema muy práctico: “Inteligencia Colectiva en los concursos/premios de
innovación“. Una de las cosas interesantes que dijo fue que, en estos
certámenes, cuando se hace una evaluación o selección “a ciegas”, sin saber el
nombre, las mujeres suelen tener más probabilidad de ganar. El
rendimiento de las mujeres en estos concursos es “significativamente” mejor que
el de los hombres. Lakhani insistió en las ventajas de los concursos
abiertos para la resolución de los problemas, que propician la autoselección de
los participantes, porque suprimen las barreras a la entrada de participantes
no-obvios, de individuos que se mueven en ámbitos marginales o extraños a los
que el convocante podría asociar el problema. Esta sugerencia responde a una
observación en su investigación según la cual las soluciones ganadoras tienen
una fuerte correlación con la distancia entre la especialización técnica del ganador
y la del campo habitual del problema. Es decir, que las soluciones
ganadoras provienen más de ámbitos técnicos marginales.
9.- Monitorización de redes sociales (mecanismos de
influencia):
Otro tema-estrella fue el de la monitorización de
las redes sociales como fuente de investigación dentro del ámbito de la
Inteligencia Colectiva. Matías Barahona, Lada Adamic (Michigan) y Ben Schneiderman (Maryland) abordaron en sus ponencias
distintas dimensiones del problema. Barahona, usando archivos de datos
de las redes sociales que se generaron a partir de la agitación estudiantil de
Chile 2011, hizo un análisis dinámico de las redes sociales, cómo los líderes y
los participantes utilizaron Twitter y la web para auto-organizarse y
comunicarse unos con otros, y generar así uno de los más grandes “movimientos
inteligentes” en la historia de Chile. Todo el tiempo me hizo pensar en
paralelismos con nuestro #15m. Adamic nos habló de cómo
se propaga la información por las redes sociales y en qué medida las personas
somos influidas por ella. La idea que me pareció más interesante fue que aunque
los lazos fuertes nos influyen más, por la frecuencia en la interacción y también
por la confianza que concedemos a la fuente; la información más fresca y
novedosa suele venirnos de los lazos débiles. O dicho de otro modo, los
lazos débiles nos exponen a una información más diversa, y sirven para
atenuar los posibles efectos de la homofilia que suele manifestarse a
través de los lazos fuertes.
Pues nada, éste es mi resumen en
dos posts. Pero seguiré escribiendo sobre la MIT Conference, publicando
entradas independientes con análisis más amplios de algunos de estos temas.
Espero que os haya sido útil….
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