Cómo desatar la sabiduría de las multitudes

El gran polimath victoriano, Sir Francis Galton estaba en una feria de campo en 1906, según cuenta la historia, y se encontró con una competencia en la que tenía que adivinar el peso de un buey. Una vez que la competencia terminó, Galton, un explorador, meteorólogo, científico y estadístico, tomó las conjeturas de 787 y calculó el promedio, que llegó a 1,197 libras. El peso real del buey era 1,198 libras. En efecto, la multitud había proporcionado una respuesta casi perfecta. Galton lo haría más tarde publicar esta idea en la Naturaleza.

Este fenómeno, donde la sabiduría colectiva es mejor que la mayoría, si no todos los individuos de la multitud que se conoce como la sabiduría de las multitudes. La toma de autoridad sobre ella vinieron de James Surowiecki. Un ejemplo más arriba-hasta la fecha es la parte "pedir a la audiencia" de Quién quiere ser millonario, donde se encuesta a la audiencia del estudio y la respuesta más popular es la respuesta correcta 91% de las veces.

Incluso si hay una mejor conjetura individual, que se enfrenta el problema de decidir adivinar qué individuo para seleccionar. Si elige la conjetura de la multitud, se toma la decisión para usted y hay cada oportunidad que se obtendrá una buena respuesta, sin duda mejor que la elección al azar de las otras conjeturas. La técnica tiene aplicaciones prácticas más allá de la demostración del concurso.

Entendiendo el desastre del Challenger

En enero 28 1986 el transbordador espacial Challenger rompió 73 segundos después del lanzamiento, matando a los siete astronautas a bordo. El desastre ha sido bien informado en los años transcurridos de 30, pero un aspecto intrigante puede haberle pasado.

Casi inmediatamente después de la explosión, los inversionistas comenzaron a vender acciones de los cuatro contratistas principales involucrados en el lanzamiento de Challenger: Lockheed, Rockwell International, Martin Marietta y Morton Thiokol. De las cuatro compañías, Morton Thiokol cayó más, casi 12% para el final de la negociación en ese día, en comparación con aproximadamente 3% para las otras tres compañías.


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Esto fue una señal de que el mercado bursátil consideró que Morton Thiokol era el culpable del desastre, pero sin tener ninguna evidencia firme a mano.

En cualquier caso, seis meses más tarde, el mercado ha demostrado que era correcto. Las juntas tóricas en los cohetes de refuerzo hechas por Thiokol fueron la causa del problema. Richard Feynman, el renombrado físico, presentó famoso sus conclusiones a la Comisión Rogers que muestra cómo habían fracasado los sellos.

Todavía no está claro cómo la sabiduría de las masas logró identificar a la empresa que tenía la culpa de la catástrofe en cuestión de minutos de que esto ocurra. Los mercados siempre pesan hasta una variedad de factores y es difícil de deshacer las razones fundamentales en juego. Se trata sólo de unos pocos posible que los inversores se enteraron de susurros desde antes de la puesta en marcha acerca de las preocupaciones de los ingenieros.

Encontrar el submarino Escorpión

En mayo 22 1968 la marina de Estados Unidos perdió a uno de sus submarinos y quería encontrar los restos, pero la inteligencia que tenía no era capaz de proporcionar un área que era lo suficientemente pequeño como para buscar con eficacia. John Craven un oficial de la marina, Decidió aprovechar la sabiduría de las multitudes.

Le preguntó a un amplio grupo de personas, provenientes de diversos orígenes, desde matemáticos hasta expertos en rescate para adivinar la ubicación del submarino. La suposición promedio del grupo era solo 220 yardas desde la ubicación donde finalmente se encontró el Escorpión.

¿Qué lo hace funcionar?

La sabiduría de las multitudes puede parecer una manera fácil de obtener respuestas. Simplemente pregúntele a mucha gente que quiere que piense y agregue las respuestas. Si el método pudiera encontrar el submarino Scorpion, ¿entonces un avión perdido debería ser igual de fácil? Bueno no.

Hasta el momento, nadie ha sido capaz de encontrar el avión MH370 Malaysia Airlines que desapareció en de marzo de 2014. Casi dos años después, el lugar del accidente - suponiendo que se estrelló - no ha sido encontrado. Eso es a pesar de un esfuerzo masivo crowdsourcing para identificar la ubicación de la aeronave, que se detalla en un artículo en la conversación. Pero este fue un caso de búsqueda de fragmentos, sin hacer conjeturas sobre la ubicación. Y nos lleva a las reglas clave a seguir si quiere usar la sabiduría de las multitudes para su ventaja.

Cuatro criterios son importantes para hacer de este una herramienta eficaz.

  1. Independencia: Las diferentes conjeturas deben ser independientes entre sí. Es decir, cada persona debe adivinar sin el conocimiento de lo que otras personas han adivinado.

  2. Diversidad: Es importante tener un conjunto diverso de conjeturas. En el cálculo del peso del ejemplo del buey, las personas que hacen las conjeturas van desde granjeros, carniceros, expertos en ganado, amas de casa, etc. Es decir, algunas personas serían consideradas expertas, mientras que otras serían consideradas como personas con un interés pasajero.

  3. Descentralización: Las personas que hacen las suposiciones deben ser capaces de aprovechar su conocimiento privado, local.

  4. Agregación: Debe haber alguna manera de la agregación de las conjeturas en una sola suposición colectiva. En la estimación del peso del buey ejemplo, esto se hizo mediante la adopción de la conjetura promedio. Este es un método común, pero otros también puede ser utilizado.

Philip Ball, en este artículo de la BBC, destacó los defectos en la teoría cuando los estudios ignoran las reglas. Eliminar la independencia y las personas comienzan a inclinarse hacia un consenso que se desvía de la respuesta correcta. Reduce la diversidad y los encuestados confían en los prejuicios compartidos, como una sala llena de fanáticos del fútbol que predice los resultados mientras se carga con el conocimiento de qué equipos son los favoritos. En otras palabras, ayuda a utilizar un poco de sabiduría al elegir tu público.

Sobre el Autor

Sobre el Autor

Graham Kendall, Profesor de Investigación de Operaciones y Vice-Provost, Universidad de Nottingham. Sus intereses de investigación incluyen: Investigación Operativa, Computación Evolutiva, Programación, Juegos

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