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Autogestión/Emergencia, Crowdsourcing/Co-creación, Ejemplos/Casos, Mecanismos de Agregación, Participación, Política/Democracia

Yo pagué un soborno (I Paid a Bribe)

graffity corrupcionHe escrito otras veces sobre corrupción, un tema con el que estamos ahora especialmente sensibles, y con razón (Ver, por ejemplo: “La corrupción en una fórmula”). Esta vez toca relacionarlo con el tema central de este blog, Inteligencia Colectiva, y el punto de conexión es I Paid a Bribe (IPAB), un proyecto que nació en la India hace unos cinco años, impulsado por Janaagraha, que es una organización sin fines de lucro, con sede en Bangalore, que trabaja para mejorar la calidad de vida urbana en los pueblos y ciudades del país.

El principio de funcionamiento de IPAB es simple: Si usted ha pagado (o presenciado) un acto de soborno, infórmelo. En la plataforma los usuarios pueden aportar información acerca del tipo, localización, frecuencia y valores implicados en actos de corrupción reales que se dan en su entorno. Se piden datos a víctimas, perpetradores y beneficiarios de los actos de soborno.

Aunque no es, ni puede ser por razones obvias, un retrato fiel, ni exacto de toda la corrupción que se produce en la India, sus informes proporcionan una instantánea aproximada de las tendencias que se dan en este fenómeno para distintas ciudades del país. Se suben a la plataforma de 25 a 50 reportes diarios, además unas 20 preguntas cada día, y unos 40 comentarios en los foros y blogs.  En Mayo de 2014 la web contaba con 4 millones de visitas, 300 mil mensuales, y 26 mil denuncias de toda India. El modelo de IPAB se ha replicado en forma de nodos en, por lo menos, una docena de países, incluyendo Indonesia, Zimbabue y Pakistán. Read more ›

by × junio 19, 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

Crowdsourcing/Co-creación, Eficiencia/Productividad, Ejemplos/Casos

De los MOOC a los MOOR via Crowdsourcing

ResearchEsta tarde se ha inaugurado la 2015 Collective Intelligence Conference, en el hotel Marriott de Santa Clara, CA, con la asistencia de unos 150 participantes, bastantes menos que las dos ediciones anteriores. Como ya anuncié aquí, Jeff Howe, quien acuñó y difundió el término de “Crowdsourcing”, se encargó de dar una breve charla de apertura. Fue amena e informal, pero no dejó ninguna idea de calado que me sirva de titular. Después se presentaron cinco proyectos de investigación, de ellos uno sobre Predicción Colectiva, dos de Crowdfunding (CS) y dos de Crowdsourcing. Ya hablaré de algunos de ellos más adelante.

Por fortuna, tenemos cada vez más estudios sobre cómo aprovechar el Crowdsourcing a gran escala en tareas o desafíos que son complejos, y no sólo para agregar microtareas de escaso valor creativo. Esto se enmarca en lo que se da en llamar “Expert Crowdsourcing”, que en su mejor versión persigue repensar el CS para que potencie y mejore las habilidades de los trabajadores-expertos y además, facilite la colaboración y el trabajo colectivo entre ellos. Aniket Kittur (Carnegie Mellon) y Michael S. Bernstein (Stanford) son dos de los investigadores que están liderando esta línea de trabajo de dignificación del “Crowd Work”, y que han participado en conferencias como la que se acaba de inaugurar hoy en Santa Clara. Read more ›

by × junio 1, 2015 × 8 comments

Crowdsourcing/Co-creación, Cultura Colaborativa, Ejemplos/Casos, Mecanismos de Agregación

¿Por qué le llaman Inteligencia Colectiva si es Crowdsourcing?

Lights and CrowdsEn esta primera entrada que escribo desde San Francisco (Ver mi post sobre la 2015 Collective Intelligence Conference), voy a intentar explicar las diferencias que existen, desde mi punto de vista, entre dos términos que a menudo se confunden: Inteligencia Colectiva y Crowdsourcing.

El Crowdsourcing (CS) consiste en la externalización de un reto o actividad, que antes se hacía internamente, a una “multitud” (“Crowd”) o grupo grande de personas. En estas iniciativas siempre existe una organización, empresa o entidad que diseña y lanza la convocatoria, que es el “crowdsourcer”, a través de alguna plataforma digital que permite a un colectivo participar, a cambio de algún beneficio o recompensa. Lo que se hace es delegar en una multitud de voluntarios lo que antes hacía un grupo especializado y profesional, y por eso en el concepto de “Crowdsourcing” conviven al mismo tiempo dos visiones: 1) La externalización (“outsourcing” e innovación abierta), 2) La amateurización (apertura y democratización a una multitud), que según el peso que tenga cada una, así determina en buena medida la naturaleza del proyecto.

La Inteligencia Colectiva (IC), por su parte, es la capacidad de agregar las acciones y opiniones individuales de un grupo en un juicio o decisión colectiva. Por lo tanto, para que haya IC tiene que haber algún tipo de “agregación” que convierta las contribuciones individuales en un resultado grupal. En un post anterior explicamos que esa agregación puede darse de forma “colaborativa” (los participantes interactúan conscientemente entre ellos para conseguir el resultado) pero también de forma “colectada”, o sea, por medio de algoritmos que permitan a un agregador externo capturar el comportamiento colectivo. Read more ›

by × mayo 30, 2015 × 2 comments