La limitada inteligencia de las multitudes

A CORUÑA.-  La construcción colectiva de conocimiento que facilita Internet ha creado intensos debates en los últimos años. Oscilan entre la visión utópica de la inteligencia colectiva de Pierre Lévy y la distopía del maoismo digital de Jaron Lanier. Buena parte del debate se ha centrado en cuestiones políticas, relacionadas con el control (o su ausencia) en las redes sociales digitales, y ha estado mediatizado, al menos implícitamente, por las posturas ideológicas de los defensores de las distintas posturas.

(istockphoto)

La capacidad de los grandes grupos en red también está a debate

Pero, ¿qué evidencias empíricas y objetivas existen sobre la construcción colectiva de conocimiento? Las muchedumbres ¿generan fenómenos emergentes en los que el todo es más que la suma de las partes individuales? O por el contrario ¿tienden a comportamientos promedio más mediocres que las escasas, pero enormemente valiosas, genialidades individuales?

El trabajo del grupo de investigación de la Universidad de Indiana Percepts and Concepts Laboratory, liderado por Robert Goldstone, especializado en ciencias cognitivas, pretende aportar luz a estas preguntas mediante una aproximación que combina modelos basados en agentes que simulan el comportamiento de redes sociales y experimentos que, a través de Internet, analizan la dinámica de grupos de personas que comparten información para solucionar problemas. De hecho, invitan desde esta página web, Participate in our On-line, Interactive Experiments on Collective Behavior, a participar en los experimentos. Estas redes experimentales tratan de reproducir comportamientos colectivos emergentes, auto-organizándose sin ninguna autoridad superior o regla más allá de la propia estructura de la red.

Un reciente artículo de Galdstone, Michael Roberts y Todd Gureckis publicado en el número de Enero-Febrero de 2008 de la revista Current Directions in Psychological Science y titulado Emergent Processes in Group Behavior (pdf del artículo completo) presenta los principales resultados que han obtenido hasta el momento y que ponen en entredicho algunas de las hipótesis consideradas como verdades casi obvias sobre el funcionamiento de las redes sociales en Internet. Sus resultados permiten comprender cómo las innovaciones surgen y se difunden a través de redes sociales.

Las buenas ideas no lo son tanto

En Eurakelert, The Downside of a Good Idea, publican un resumen de los resultados del artículo que comienza con una conclusión provocativa: "las buenas ideas tienen inconvenientes. Cuando la información se comparte libremente, las buenas ideas pueden paralizar la innovación al distraer a otros de la búsqueda de ideas incluso mejores". En este artículo, Goldstone se plantea una pregunta clave a la luz de sus resultados, cómo estructurar una comunidad para maximizar la probabilidad de obtener la mejor solución. La respuesta no es única, dado que dependerá del tipo y complejidad del problema que se plantea.

Los experimentos se desarrollaron en un entorno virtual donde cada participante era asignado a un grupo para resolver colectivamente un problema. Cada uno debía adivinar un número entre el 1 y el 100. Para ello empezaban eligiendo un número al azar y existía una función matemática (desconocida para ellos) que relacionaba su elección con la solución dándole puntos en función de lo próximos que se encontrasen. Esta función es la que modula la complejidad del problema, y los jugadores contaban con hasta 15 oportunidades para ir mejorando su solución en función de sus resultados y los de los otros miembros del grupo con los que compartían información. Según el tipo de red social podían compartir información con más o menos gente de su propio grupo.

Los experimentos incluyeron cuatro estructuras de redes:

• completamente conectada ('fully connected' en la figura), en la que toda la información es accesible a todos los miembros del grupo.
• localmente conectada ('locally connected'), donde los participantes conocen sólo la información de sus vecinos.
• tipo 'pequeño mundo' ('small world'), similar a la localmente conectada, pero en la que además cada participante cuenta con unas pocas conexiones con miembros distantes dentro del grupo.
• aleatoria ('random'), en que las conexiones se establecen al azar.

Los mundos pequeños son más inteligentes

Cuando se planteaban problemas simples, en el sentido de que la relación entre el número elegido y la solución desconocida era sencilla, las redes completamente conectadas eran las que más rápidamente se aproximaban a la solución correcta. Pero cuando el problema se hacía más complejo (por que la relación entre el número elegido y la solución real no era unimodal) eran las redes 'small world', un tipo muy común en organizaciones biológicas y sociales, las más eficientes en resolver el problema. Por tanto, en este caso el lema de más información es mejor no era correcto. Los autores interpretan estos resultados, que coinciden con los obtenidos en modelos de simulación (y otros previos como los ya famosos de Watts y Strogatz), como una evidencia de que las redes 'small world' son más innovadoras dado que preservan la diversidad al tiempo que permiten una difusión relativamente rápida de las soluciones, y por tanto el grupo, como un todo, ensaya más estrategias de solución a los problemas.

Los cuatro tipos de redes, enfrentadas a un problema simple (izquierda) y a uno complejo (derecha)

La figura (tomada del artículo original) representa la proporción de participantes en cada grupo que se encuentra próximo a la mejor solución en cada serie ('round') del experimento. A la izquierda, se muestran los resultados del problema simple, y a la derecha, los del complejo. En cada caso se indican los resultados para cada tipo de red (diseñada mediante la conexión de los diferentes ordenadores desde los que jugaba cada participante).

¿Destruye Digg la capacidad creativa?

Quizás la hipótesis más relevante y provocadora de estos resultados la lanza Annalee Newitz en el blog de ciencia ficción io9 al proponer que Study Shows Digg Freezes Innovation Among Its Users. Según esta lectura de los experimentos, cuando ideas se comparten de modo transparente, como sucede en redes sociales como Digg, Del.icio.us o StumbleUpon, se puede estar destruyendo la capacidad creativa de la gente. Siguiendo a Goldstone, las personas que comparten ideas en grupos grandes y con mayores niveles de conexión tienden a estancarse más que a innovar. Se acomodan en las ideas más populares y abandonan el descubrimiento de nuevas ideas por que aceptan la 'inteligencia de las multitudes'.

En resumen, si queremos diseñar redes realmente innovadoras y que puedan enfrentarse a problemas complejos debemos o bien mantenerlas pequeñas (por ejemplo, dividiendo un gran grupo en otros más reducidos) o bien establecer limitaciones a sus conexiones internas provocando una topología 'small world'. Ahora Lévy, Lanier y muchos otros enzarzados en el debate entre la inteligencia y la estupidez colectivas contarán con argumentos para matizar y objetivar sus posturas.