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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

Crowdsourcing/Co-creación, Cultura Colaborativa, Ejemplos/Casos, Participación, Redes Sociales

Retos ideales para resolver por Inteligencia Colectiva

Colaborar_la palabra_acastrillejoMe preguntan a menudo en qué tareas o actividades la opción de activar mecanismos de inteligencia colectiva  funciona mejor. Siempre digo que depende de cómo se diseñen esos espacios, y de otros factores, pero creo que estoy en condiciones de identificar 7 tipos de problemas o desafíos en los que los proyectos abiertos y participativos parecen dar buenos resultados:

  • Creatividad: La inteligencia colectiva es bastante eficaz en la generación de ideas. Mientras más gente está pensando, más probable es que se descubran soluciones creativas.
  • Sesgos de evaluación: Actividades que son muy susceptibles a sesgos de selección y evaluación, por su relatividad o por intereses espurios. La Inteligencia Colectiva funciona bien en tareas de interpretación de datos que admiten muchas lecturas diferentes. Abrir el juicio a perspectivas dispares puede ayudar a atenuar el “sesgo de experto”, y a conseguir así una lectura más completa e imparcial.

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by × mayo 11, 2014 × 3 comments