Complejidad

Complejidad, Coordinación/Toma de Decisiones, Ejemplos/Casos, Liderazgo/Gobernanza, Mecanismos de Agregación, Participación, Política/Democracia

¿Cómo esperas que la gente común entienda temas complejos?

Reserved-ElitismoEnsayos de Nicholas Carr, Andrew Keen, e incluso, en cierto grado, de Evgeny Morozov o del reconvertido Jaron Lanier, exploran puntos de vista que pueden calificarse de elitistas, y se cuestionan abiertamente que “lo colectivo” sea algo viable o saludable. A pesar del fuerte pesimismo que destilan, estas voces discordantes son positivas porque obligan a reflexionar sobre los riesgos de entender la Inteligencia Colectiva, y el cambio tecnológico mismo, desde una perspectiva acrítica.

El filósofo José Antonio Marina se hacía, en noviembre de 2014, estas preguntas premonitorias: “¿De quién se fiaría usted más, de un jurado o de un juez? Si se debate entre una política económica de austeridad o de expansión. ¿En quién confiaría? ¿En una votación popular? ¿En un grupo de expertos?”

Una crítica habitual y legítima que se hace a los procesos de consulta colectiva es, y cito literal, que la gente común no sabe”, así que es un error preguntarle sobre temas complejos y menos aún hacer depender una decisión crítica de personas que opinan desde el desconocimiento. El corolario ya lo conocemos: se necesitan expertos y profesionales”. Este me parece de los temas más complejos y fascinantes de la Inteligencia Colectiva, y confieso que me está costando diseccionarlo de un modo sereno, sin caer en sesgos de juicio.

Lo anterior me lleva inexorablemente al Referendum griego. Voy a examinar el dilema “Colectivo vs. Expertos” usando como referencia el caso heleno, con independencia del desenlace político que ha tenido después, que no debe deformar el rigor técnico de la reflexión que voy a hacer. También evitaré entrar en otro debate igual de interesante, y es el que se pregunta si “lo popular” ha de ser interpretado por definición como una señal de falta de calidad. Steven Johnson, con su “Everything Bad is Good for You” (2005), pone en tela de juicio muchos prejuicios al respecto cuando examina el valor de la cultura pop moderna, pero dejo esta cuestión para otro post porque es demasiado compleja para que quepa en este. Read more ›

by × julio 12, 2015 × 10 comments

Complejidad, Coordinación/Toma de Decisiones, Enfoques multidisciplinares, Liderazgo/Gobernanza

Simon, Shirky y la Inteligencia Colectiva

Collective_Ferrous BullerCon tal abundancia de enfoques e interpretaciones, se agradece algo de simplificación. Es la intención de este post. Voy a centrarme en dos teorías que desde mi punto de vista creo que explican, de forma combinada, una buena parte de las ventajas y oportunidades que encierra la Inteligencia Colectiva.

Clay Shirky, con su concepto de “excedente cognitivo”, argumenta por qué tenemos más oferta de contribuciones e ideas para compartir colectivamente, mientras que el gran Herbert Simon ayuda a comprender el lado de la demanda, aportando evidencias de la “racionalidad limitada” que sufren las personas a la hora de tomar decisiones de forma individual y cómo ésta puede mejorar si se complementa con más puntos de vista.

La teoría del “Excedente Cognitivo” de Clay Shirky sostiene que existe un superávit de talento en la sociedad que busca canalizarse colectivamente para fines creativos y sociales. Esto es así por el efecto combinado de: 1) más tiempo libre, 2) sobreabundancia de conocimientos ociosos e infrautilizados, 3) predisposición natural de las personas a crear e interactuar con otras, 4) existencia de una tecnología como Internet que reduce significativamente el coste de publicar y compartir dicho conocimiento. Read more ›

by × julio 7, 2015 × 7 comments

Complejidad, Coordinación/Toma de Decisiones, Crowdsourcing/Co-creación, Cultura Colaborativa, Diseño de Redes, Eficiencia/Productividad, Ejemplos/Casos, Mecanismos de Agregación, Participación, Política/Democracia

25 píldoras de Inteligencia Colectiva

ConferenciaMe gustan los resúmenes en forma de listas, así que dejo este post con una selección de algunas de las ideas más interesantes que recogí de la 2015 Collective Intelligence Conference, y con éste cierro el seriado que he venido publicando sobre el evento. No son citas literales sino mi interpretación, y por eso no aparecen entrecomilladas. Me han quedado 25 conclusiones breves, en forma de píldoras, que pueden darte unas pistas de por dónde va la investigación en Inteligencia Colectiva:

1.- Los grupos más inteligentes colectivamente, aprenden más rápido [Thomas W. Malone – MIT]

2.- La homofilia (grupos de “amigos” con intereses y creencias parecidas) induce a la polarización grupal y refuerza la viralidad de ciertos tipos de contenidos falsos que se basan en teorías conspirativas [Walter Quatrochiocci – IMT Lucca] (Más sobre esta idea en este post)

3.- La búsqueda excesiva de la diversidad puede provocar que se devalúe o subestime la información más relevante, ponderando en exceso las opiniones marginales [Richard P. Mann – ETH Zúrich]

4.- La media de “empatía social” de los miembros de un equipo fue un predictor significativo de la Inteligencia Colectiva y del rendimiento de los equipos en videojuegos como ‘League of Legends’. Sin embargo, la “igualdad de liderazgo” percibida por los miembros correlacionó negativamente, lo que sugiere que el “liderazgo distribuido” no es visto como una ventaja en entornos muy competitivos [Young Ji Kim – MIT] Read more ›

by × junio 15, 2015 × 1 comment

Complejidad, Crowdsourcing/Co-creación, Eficiencia/Productividad, Ejemplos/Casos, Mecanismos de Agregación

Predicción Colectiva vs Big Data: ¿existen los super-pronosticadores?

Tejiendo el pronosticoDesde hace un tiempo leo artículos de Emile Servan-Schreiber, co-fundador de Lumenogic e Hypermind, y un reputado experto mundial en Mercados de Predicción. Tuve la oportunidad de decírselo y compartir con él un rato esta semana en la 2015 Collective Intelligence Conference. Me gustaban sus artículos porque eran tan directos y elocuentes como he visto que es en persona. Lumenogic es una empresa que promete resolver problemas complejos usando mecanismos de inteligencia colectiva como: mercados de predicción, concursos de ideas, crowdsourcing y técnicas de visualización de datos, entre otros. Hypermind, por su parte, es un proyecto nacido de Lumenogic que se dedica a la predicción de tendencias, acontecimientos o eventos basándose en la inteligencia colectiva de una multitud o “Crowd” formada por super-pronosticadores que la empresa selecciona siguiendo unos determinados criterios.

Lo más interesante de la charla de Servan-Schreiber es su tesis, ya avanzada en sus artículos, de que el Big Data está sobrevalorado en muchas situaciones. Para ilustrarlo utiliza una conocida broma acerca de una persona que ha perdido las llaves del coche y se pone a buscarla en los sitios del suelo donde refleja la luz de la calle. Después de un rato de no encontrarla, un policía le pregunta por qué no amplía su búsqueda a otros lugares, y él responde: “Porque es ahí donde da la luz“. Pues bien, la obsesión actual con el Big Data recuerda en parte este efecto de la luz de la calle, o sea, la tendencia a buscar respuestas donde es más fácil buscarlas, que es algo que no mejora la probabilidad de encontrarlas.  Por eso, según el autor, la Inteligencia Colectiva puede proporcionar las “gafas de visión nocturna” que se necesitan para ampliar el espacio de búsqueda. Read more ›

by × junio 5, 2015 × 5 comments

Complejidad, Enfoques multidisciplinares, Política/Democracia, Redes Sociales

Memes, rumores e ingenuidad colectiva

IngenuityInternet y las redes sociales son un sustrato ideal para la propagación de rumores. Tendemos a confiar en la información que recibimos de amigos, y ahora podemos reenviarla a la vez a toda nuestra red. Esto facilita el desarrollo de “cascadas” o efecto-dominó, con una capacidad de propagación que puede llegar a ser arrolladora.

El segundo día de la 2015 Collective Intelligence Conference arrancó esta mañana con una sesión plenaria dedicada precisamente a los “memes y rumores”, y cómo se propagan las ideas socialmente. Hemos tenido cuatro ponentes de mucho nivel que abordan este fenómeno desde perspectivas distintas.

La propagación de rumores no es algo necesariamente malo. Depende en definitiva de la veracidad del contenido y de la capacidad que tenga el sistema para corregir el error si se demuestra que es falso, algo que como hoy se ha repetido por varios ponentes, falla más que una escopeta de feria porque ese ajuste pocas veces se produce con la misma intensidad que la difusión del rumor. En cualquier caso, compartir rumores puede ser útil y funcionar como una fuente de información alternativa en situaciones en las que los canales oficiales fallan. Read more ›

by × junio 2, 2015 × 12 comments

Complejidad, Coordinación/Toma de Decisiones, Eficiencia/Productividad, Ejemplos/Casos, Mecanismos de Agregación, Participación, Política/Democracia

6 preguntas sobre Inteligencia Colectiva

Redes y nubes inteligencia colectiva

Cesar Muela, de Hipertextual, me entrevistó en Abril como aperitivo para mi charla en Zinc Shower sobre Inteligencia Colectiva. Por concentrar todas mis reflexiones sobre el tema en el mismo sitio, transcribo aquí el texto íntegro de la entrevista:

1.- ¿Qué es la “inteligencia colectiva”?

Es un concepto resbaladizo. Para empezar, parece haber tantas definiciones de “inteligencia” como personas que las propongan. Mi forma de definir la “inteligencia colectiva” (IC) es esta: Capacidad de agregar las acciones y opiniones individuales de un grupo en una decisión o comportamiento colectivo. Como se ve, la IC es un tipo de “inteligencia social” que emerge de la interacción entre individuos. Por otra parte, el mecanismo que permite convertir las acciones individuales en colectivas se llama “agregación”. Sin agregación no hay IC porque tiene que haber alguna manera de combinar las preferencias individuales para traducirlas en un comportamiento colectivo.

2.- ¿Qué es la “estupidez colectiva”?

A más inteligente es un grupo, mejor “sabe escoger” entre alternativas, y más optimiza sus decisiones. Si pudiéramos comprobar en qué medida determinadas decisiones y juicios colectivos han sido los correctos (no siempre es posible porque a menudo se dan situaciones tan complejas que “lo correcto” es una categoría difusa), entonces podríamos saber si el grupo ha sido inteligente en un momento dado. Decimos que ha habido “estupidez colectiva” cuando un grupo toma decisiones o llega a juicios colectivos que van en contra de sus intereses. Siendo un poco exagerados en el término, es “estupidez” porque el grupo escoge mal o incluso elige la peor opción posible, que como sabemos a veces ocurre. Read more ›

by × mayo 19, 2015 × 5 comments

Autogestión/Emergencia, Complejidad, Coordinación/Toma de Decisiones, Crowdsourcing/Co-creación, Cultura Colaborativa

Desafíos o tareas más fértiles para la Inteligencia Colectiva

proyecto colectivoYa escribí un post en este blog sobre “Retos ideales para resolver por Inteligencia Colectiva” pero ha llovido mucho desde entonces, y hemos aprendido cosas nuevas que sirven para responder mejor a esa pregunta. Como este es un espacio pensado para compartir los avances de la investigación a los que voy llegando en el proceso de redacción de mi libro, en esta entrada propondré una forma de tipificar aquellos problemas o retos en los que un abordaje colectivo suele tener más probabilidades de éxito. Aquí listo 11 atributos de un desafío o tarea que dan pistas a pensar que se presta para usar enfoques de Inteligencia Colectiva. A más atributos de estos estén presentes en el problema, más probabilidades hay de que el enfoque colectivo sea una buena opción:

1.- Recogida costosa de datos por su fuerte dispersión geográfica: Situaciones en las que colectar y agregar muchos datos mejora significativamente el análisis pero esos datos están tan dispersos que resulta costoso e inviable que la recogida sea asumida por unos pocos agentes.

2.- Gran diversidad de perspectivas en la interpretación del desafío: Cuando la interpretación de un problema admite lecturas muy diferentes, según quién la haga con arreglo a sus intereses, roles y vivencias respecto del problema, parece conveniente crear un espacio para que esa diversidad de perspectivas se encuentre. Ya lo explicaremos mejor más adelante pero está claro que si la diversidad es un atributo que influye mucho en la calidad del resultado, la IC juega a favor.

3.- Naturaleza multidisciplinar: Situaciones que pueden encajar también en el punto anterior, pero en este caso se refiere a la diversidad cognitiva (no de roles, ni intereses, sino de paradigmas) que requiere la solución de un problema complejo en términos de inputs de conocimientos técnicos diversos. Como ya veremos, mientras más multidisciplinar es el problema, más aporta la IC porque los participantes se autoseleccionan y así no se deja fuera ningún punto de vista que pueda añadir valor al análisis. Read more ›

by × mayo 7, 2015 × 4 comments

Complejidad, Coordinación/Toma de Decisiones, Eficiencia/Productividad, Ejemplos/Casos, Mecanismos de Agregación, Política/Democracia, Sistemas de Reputación

¿Es la escala un problema para la Inteligencia Colectiva?

escalado

Artículo publicado originalmente en Sintetia

Me pasa a menudo que termino escribiendo un  post como resultado de querer comentar una entrada en otro blog. Al ver que me está quedando el comentario tan largo, decido convertirlo en un post en mi propia casa. Es lo que me pasó, una vez más, con este artículo que terminé publicando en Sintetia, a cuyos editores había prometido enviar una entrada sobre Inteligencia Colectiva.

El post que dio lugar a éste lo publicó Julen bajo el título: “Airbnb en París: ¿el exceso como problema?”, y que a su vez hace referencia a una entrada de Enrique Dans: “Economía de la escasez frente a la economía de la abundancia”. Mientras que el post de Enrique se centra en la resistencia (lobby, manipulación de la opinión, etc.) que provoca en los agentes tradicionales este cambio de escenario competitivo; el de Julen trata el tema desde otra perspectiva más novedosa, y es cómo afecta esa abundancia de oferta en la satisfacción y expectativas de los usuarios/clientes.

En esa línea, cada vez está más claro que la nueva “economía colaborativa” es un buen ejemplo de cómo los avances en Inteligencia Colectiva pueden aportar mucho valor mediante mecanismos de “filtrado colaborativo” para, como dice Julen, reducir los efectos de la “paradoja de la elección”. Él lo explica muy bien en su post: Los productos y servicios en la economía colaborativa, al eliminar la escasez del profesional o la empresa que presta el servicio y pasar al ámbito de “cualquier ser humano con recurso excedentario”, encaran un problema hasta ahora desconocido: “la oferta puede desbordar nuestra capacidad de tratar con ella”, y entonces empezamos a hablar, realmente, de cómo captamos la atención. Read more ›

by × enero 11, 2015 × 2 comments

Autogestión/Emergencia, Complejidad, Coordinación/Toma de Decisiones, Diseño de Redes, Enfoques multidisciplinares, Liderazgo/Gobernanza, Mecanismos de Agregación

Biomimética e Inteligencia Colectiva

Arquitectura biomimeticaLa naturaleza puede inspirarnos para explorar patrones de interacción emergentes que ayuden a entender mejor los modelos de Inteligencia Colectiva en grupos humanos. Steven Johnson, en su libro“Sistemas emergentes” (2001), demuestra de forma magistral cómo esa conexión (llamada Biomimesis o Biomimética) está cargada de metáforas. La web Ask Nature, del Biomimicry Institute, reúne a su vez cientos de ejemplos de asociaciones de ese tipo.

En su momento comenté que una de la cosas que me agradó de la Collective Intelligence Conference celebrada por el MIT en Abril de 2012 fue escuchar a Deborah Gordon (Stanford) y Ian Couzin (Princeton), dos “etólogos” o “biólogos del comportamiento” (Behavioral Biology), que es una rama de la biología que se dedica al estudio de los patrones de comportamiento de los animales en sus hábitats naturales. No son “biólogos” en su sentido clásico sino grupos multidisciplinares que hacen un uso creciente de las matemáticas y de las ciencias de la computación, así como de dispositivos de tracking y geolocalización para investigar el comportamiento colectivo de los enjambres, o “Swarm Intelligence”, una rama de la Inteligencia Artificial que se basa en el comportamiento colectivo de sistemas descentralizados y auto-organizados. Read more ›

by × mayo 11, 2014 × 1 comment

Autogestión/Emergencia, Complejidad, Coordinación/Toma de Decisiones, Cultura Colaborativa, Diseño de Redes, Eficiencia/Productividad, Enfoques multidisciplinares, Liderazgo/Gobernanza, Participación

Siete fuerzas que influyen en la gestión de comunidades

comunidadesCuesta poner en duda la superioridad de las redes para actividades como el aprendizaje colaborativo (tipo “comunidades de práctica”), la experimentación de nuevos abordajes culturales,  la generación de ideas, o movilizarse a favor de alguna reivindicación colectiva.

Pero qué pasa cuando el desafío consiste en poner a trabajar juntas a muchas personas para conseguir unos resultados determinados dentro de unos plazos y unos costes, y que lo hagan además cultivando una relación continuada. Me refiero a redes “productivas” y “estables”, o sea, un modelo reticular, sin lazos orgánicos, que se plantea trabajar por proyectos dentro de unos plazos, y que pueda superar en eficacia a la empresa.

Según mi experiencia, esas condiciones solo pueden cumplirse si concebimos redes de orden superior, algo más que “redes” ordinarias, y que por eso habría que llamarlas de un modo distinto, para distinguirlas de las basadas en lazos débiles, que son buenas para propiciar conexiones aleatorias y creativas, pero no para servir productos y servicios, o gestionar proyectos complejos. Read more ›

by × mayo 11, 2014 × 1 comment