Eficiencia/Productividad

Autogestión/Emergencia, Complejidad, Coordinación/Toma de Decisiones, Diseño de Redes, Eficiencia/Productividad, Mecanismos de Agregación, Participación, Política/Democracia

Blockchain y las herramientas cívicas digitales incorruptibles (Entrevista a Santiago Siri)

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Sigo hoy el seriado de entrevistas que estoy publicando a personas que hacen cosas que me parecen interesantes para la Inteligencia Colectiva como parte del trabajo de campo que hago para mi libro. La entrevista anterior fue a Gonzalo de Polavieja, director del grupo de investigación de Collective Behavior Lab en el Champalimaud Center on the Unknown, que nos habló sobre todo de la importancia del diseño de las arquitecturas participativas. Échale un vistazo a la entrevista a Polavieja, porque aporta una visión del tema que vale mucho la pena.

Hoy toca hablar con Santiago Siri, fundador de Democracy Earth, una ONG sin fines de lucro respaldada por Y Combinator que impulsa el uso de herramientas cívicas digitales incorruptibles, entre ellas, soluciones de código abierto para la votación online. Santi es autor del libro Hacktivismo, publicado en 2015 por Editorial Sudamericana, y fundador del Partido de la Red, una organización política que se presentó por primera vez a las elecciones en 2013 en la ciudad de Buenos Aires, proponiendo un modelo de participación ciudadana que es un híbrido de democracia directa y democracia representativa. Es impulsor del Bitcoin ayudando a startups y ONGs a adoptar su uso y creó la Asociación de Desarrolladores de Videojuegos Argentina impulsando la industria cultural de videojuegos en el país desde 2001.

Santiago trabaja desde enero de 2015 en San Francisco, California, en su proyecto de Democracy Earth, y desde allí tuvimos un hangouts gracias al bueno de Bernardo Gutiérrez, que tuvo la amabilidad de ponernos en contacto. Aquí te dejo una transcripción resumida de la conversación que tuvimos: Read more ›

by × julio 11, 2016 × 2 comments

Autogestión/Emergencia, Complejidad, Coordinación/Toma de Decisiones, Cultura Colaborativa, Diseño de Redes, Eficiencia/Productividad, Liderazgo/Gobernanza, Mecanismos de Agregación, Participación, Política/Democracia

La inteligencia colectiva como un desafío de diseño

Gonzalo de PolaviejaEmpiezo con éste un seriado de posts con entrevistas a practicantes y expertos de prestigio en el campo de la inteligencia colectiva que iré publicando como parte del trabajo de campo que estoy haciendo para mi libro. El estreno no podía ser mejor, con una larga conversación que tuve con Gonzalo de Polavieja, doctor en ciencias físicas por la Universidad de Oxford y postdoc en Neurobiología del Laughlin Lab (Cambridge), que ahora lidera un grupo de investigación en el Collective Behavior Lab del Champalimaud Center on the Unknown, un centro científico puntero que radica en Lisboa.

Gonzalo, además de ser un tío estupendo, es uno de esos investigadores renacentistas que salta de la biología a la política con naturalidad. A él le sigo la pista desde hace tiempo, a partir de sus investigaciones en el Instituto Cajal del CSIC, y hemos coincidido en New York porque fue invitado como ponente a la 2016 Collective Intelligence Conference. Nuestro diálogo fue súper estimulante porque es una persona que piensa con un rigor científico a prueba de balas pero al mismo tiempo tiene una sensibilidad muy práctica. No vive en las nubes, así que eso lo hace un sparring óptimo para poner a prueba hipótesis y mitos. Aquí os dejo con un resumen de la conversación que tuvimos. No es una transcripción literal porque es mi interpretación de algunas cosas que me dijo y contiene además algunas reflexiones que construimos en común:

Del comportamiento animal a los colectivos humanos  

Polavieja dedica gran parte de su investigación a estudiar el comportamiento colectivo en animales. Ahora usa a los peces como modelo de análisis en laboratorio. Le he preguntado si se puede utilizar el “colectivismo” de los animales (hormigas, abejas, etc.) como un ejemplo a imitar por los humanos, teniendo en cuenta que somos organismos cognitivamente mucho más complejos. Su respuesta es, como me esperaba, prudente: Read more ›

by × junio 10, 2016 × 2 comments

Complejidad, Coordinación/Toma de Decisiones, Eficiencia/Productividad, Enfoques multidisciplinares, Mecanismos de Agregación, Participación, Política/Democracia

Inteligencia Colectiva para la toma de decisiones políticas

Panel_2016 Collective IntelligenceSe ha inaugurado esta tarde, en Stern School of Business de la New York University, la 4ta edición de la Collective Intelligence Conference, que es la conferencia más importante que se celebra sobre este tema en el mundo. Puedes informarte con más detalles del evento en este post: “Inteligencia Colectiva en Nueva York”.

En la primera sesión de hoy, que ha sido breve en formato de apertura, tuvimos un panel sobre el tema que lleva de título esta entrada. Aunque soy prudente y trato de no caer en ciber-utopías, creo honestamente en las ventajas de lo colectivo y en las oportunidades que ofrece Internet para rediseñar el sistema político e impulsar iniciativas que promuevan modelos más participativos de democracia. Por cierto, una pena no haber podido asistir al encuentro organizado recientemente por Medialab Prado: “Ciudades Democráticas: Tecnologías de los comunes y derecho a la ciudad democrática”, que incidía precisamente en esa cuestión.

El cartel de ponentes del panel era de campanillas. Viejos conocidos y estrellas emergentes. Iré presentando a cada uno mientras resumo algunas de sus intervenciones y me extiendo en pistas sobre sus trabajos por si te interesa investigar más.

Empecemos por Beth Noveck, quien introdujo el panel. Ella es una reputada académica que trabajó algunos años con Obama en su iniciativa de Gobierno Abierto. A Noveck la sigo hace tiempo por ser fundadora y directora de una organización muy interesante, “The Governance Lab” (@TheGovLab), cuya declaración de misión ya suena persuasiva: “Profundizar en nuestra comprensión sobre cómo gobernar de forma más efectiva y legítima usando la tecnología”. Read more ›

by × junio 2, 2016 × 1 comment

Coordinación/Toma de Decisiones, Cultura Colaborativa, Eficiencia/Productividad, Liderazgo/Gobernanza, Mecanismos de Agregación, Participación, Política/Democracia

Vídeos de charla sobre Inteligencia Colectiva

Grupos inteligentes

El pasado 3 de febrero me invitaron a dar una charla en Barcelona sobre inteligencia colectiva en el Centro de Estudios Jurídicos de la Generalitat de Cataluña. Elegimos para la conferencia el título: “Arquitecturas Participativas: ¿Cómo gestionar grupos colectivamente inteligentes?”.

Jesús Martínez, del programa Compartim, me pidió que resumiera en plan divulgativo algunos avances de la investigación que estoy haciendo como parte de mi libro sobre Inteligencia Colectiva, y que intentara responder por qué a menudo los grupos no son tan inteligencias como podrían. En el encuentro compartimos metodologías, experiencias y recomendaciones prácticas para generar y dinamizar los entornos colaborativos. La charla duró algo más de una hora, y después dedicamos unos 45 minutos al debate colectivo, siguiendo un formato de preguntas y respuestas. Read more ›

by × febrero 18, 2016 × 1 comment

Autogestión/Emergencia, Complejidad, Eficiencia/Productividad, Liderazgo/Gobernanza, Mecanismos de Agregación

5 atributos de diseño para grupos colectivamente inteligentes

trabajo colectivoSi lees a menudo este blog sabrás que una de las ideas que más repito es que la Inteligencia Colectiva es un desafío de diseño. Con eso quiero decir que es posible optimizar estos procesos y reducir los riesgos de estupidez colectiva si se respetan ciertos “principios de diseño” a la hora de concebir la arquitectura participativa que defina las interacciones dentro del grupo. Ésta es precisamente la tesis central del libro que estoy escribiendo.

Este post será breve, porque sólo quiero presentar los 5 “atributos de diseño” en los que estoy trabajando para el diseño de arquitecturas participativas que generen buenas experiencias a escala colectiva. Definir bien estos factores puede ser determinante para facilitar grupos colectivamente inteligentes: Read more ›

by × diciembre 19, 2015 × 3 comments

Autogestión/Emergencia, Coordinación/Toma de Decisiones, Cultura Colaborativa, Eficiencia/Productividad, Mecanismos de Agregación, Participación, Política/Democracia

Fallos más frecuentes en los procesos de deliberación online

deliberacion onlineHe estado trabajando recientemente con el equipo de DontKnow para ayudarlos a mejorar Collaboratorium, una interesante herramienta que busca ordenar las conversaciones en torno a retos que se abordan mediante dinámicas colaborativas. Este proyecto me ha dado la oportunidad de continuar profundizando en mi investigación sobre los tipos de fallos o problemas que se dan con más frecuencia en los procesos de deliberación colectiva.

La deliberación que más me interesa es la “ejecutiva”, no la meramente “filosófica”, o sea aquella que sirve para la acción, que se organiza para tomar decisiones. Entendida en esos términos, lo que se hace en la deliberación es analizar colectivamente las ventajas (pros) y los inconvenientes (cons) de las distintas opciones disponibles, para llegar a un juicio o decisión común que se acerque lo más posible a la mejor solución para los objetivos del grupo. Esto, como se ve, es pura “Inteligencia Colectiva” 🙂

Voy a enumerar los fallos que, según mi experiencia y estudios realizados, se producen a menudo en las deliberaciones que se realizan a través de herramientas telemáticas, y que debemos vigilar especialmente a la hora de gestionar y dinamizar esas conversaciones. Algunas de estas carencias se dan también en los procesos de deliberación presenciales, cara a cara, pero en este post me quiero centrar en el entorno online por las ventajas que ofrece para escalar la participación e implicar a más gente: Read more ›

by × octubre 9, 2015 × 2 comments

Autogestión/Emergencia, Complejidad, Coordinación/Toma de Decisiones, Cultura Colaborativa, Eficiencia/Productividad, Liderazgo/Gobernanza, Mecanismos de Agregación, Participación, Política/Democracia

Cuando muchos cocineros pueden estropear el caldo

SONY DSCHe explicado en otras entradas de este blog que la viabilidad de los procesos colectivos es más incierta de lo que suele admitirse. Por ejemplo, no hay muchos casos de éxito de Inteligencia Colectiva (IC) “colaborativa” a gran escala, más allá de la Wikipedia, Linux y algunos más. Si revisamos con detenimiento el inventario de proyectos de la P2P Foundation, o el listado de ejemplos de IC que cita la Wikipedia, es sorprendente constatar que la gran mayoría de esas iniciativas cerraron, ya no existen, porque fueron insostenibles a medio o largo plazo. Dos de las causas principales que explican esas altas tasas de fracaso son la escasa participación o, en el otro extremo, el brutal aumento de los costes de coordinación y de gestión que se derivan de un fuerte escalado en el número de participantes.

Lo que está por ver es si ese déficit es estructural, irresoluble, o si responde a un problema de diseño que puede resolverse con fórmulas creativas, un tema que ocupa el interés central de mi investigación como parte del libro que estoy escribiendo.

Los proyectos colectivos, a medida que crecen en escala, pueden volverse inmanejables debido a los enormes desgastes que implica su gestión. Es común escuchar críticas del tipo es bonito, pero inviable o demasiados cocineros estropean el plato para subrayar los problemas de eficiencia que suelen darse en iniciativas abiertas a la participación de mucha gente. A la actriz Marlene Dietrich le atribuyen la famosa frase de: Si quieres que algo se haga, encárgaselo a una persona; si no, encárgaselo a un comité, que apunta a la misma idea de lo poco eficaces que pueden ser a veces las dinámicas colectivas. Read more ›

by × julio 31, 2015 × 4 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

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

Computación Humana: luces y sombras

Hombre replicante por ordenadorRecupero hoy un artículo que escribí allá por septiembre de 2012 sobre la “Computación Humana” (“Human Computation”), porque es indudable el creciente protagonismo que está teniendo esta disciplina en algunos enfoques sobre la Inteligencia Colectiva. Esto se ha puesto de manifiesto, una vez más, en la 3ra Conferencia que sobre el tema se celebró esta semana en Santa Clara, California.

La “Computación Humana” es una técnica que deriva o externaliza a grupos masivos de personas ciertos pasos del proceso computacional que los ordenadores no hacen bien, 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 les envían.

Pondré un ejemplo sencillo para que esto se entienda. Una empresa necesita procesar y agregar metadatos de miles de imágenes para extraer conclusiones en un estudio que está haciendo. Esas imágenes están en bruto, y los metadatos que se buscan no pueden ser obtenidos de forma automática por un ordenador. Lo que se hace, entonces, es diseñar un programa que convierta el análisis de las imágenes en “microtareas” realizables por personas, y ofrecerlas en una plataforma (marketplace) a cambio de “micropagos”. Los trabajadores interesados se bajan las imágenes, las analizan y suben a la plataforma los metadatos. Después el programa de ordenador procesa y agrega toda la información aportada por los participantes para conseguir el resultado que buscaba la empresa. Read more ›

by × junio 6, 2015 × 2 comments

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