Inteligencia colectiva como predictora de eventos

Desde hace un tiempo vengo siguiendo de cerca proyectos como FuturaMarkets (ES) y Good Judgement Project (EN), el primero español y centrado en política y economía, y el segundo americano, sobre eventos de ámbito internacional.

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Los dos persiguen el mismo hito: demostrar que la sabiduría y capacidad deductora de un colectivo supera con creces la de los analistas en materia, algo que a la vista del estudio de Philip Tetlock, psicólogo y fundador del segundo, queda más que patente.

El funcionamiento de estos proyectos es semejante a la llamada bolsa de predicciones, en las que un usuario valora con un porcentaje (de 0 a 100 en el español, 0 o 1 en el americano) la predicción de que algo pueda ocurrir, uniéndose por tanto resultados para realizar las gráficas de predicción asociadas. Además, en el caso español, se juega con la gamificación, montando un ecosistema en el que tu pagas con dinero ficticio (puntos en la plataforma) según te parezca oportuno, recuperando un margen superior en el caso de acierto, y perdiéndolo en caso de fracaso. Todo ello apoyado por los rankings de grandes predictores (sistema de recompensas reputacional), que ya sabemos que esto acaba enganchando.

Lo curioso del tema es que se demuestran varios puntos que a priori parecen imposibles:

  • La inteligencia colectiva supera con creces a la de los analistas: el margen de errores es significativamente inferior, lo que lleva a pensar que con la suficiente  información e interés, cualquier colectivo de personas predice eventos futuros sin necesidad de dedicarse profesionalmente a este sector.
  • Los grupos organizados de predictores superan a la inteligencia colectiva desorganizada: Y no es tan trivial como parece. Si coges a los mejores predictores (esos con un margen inferior de fracasos) y los juntas en grupos, de tal forma que el voto sea único, dotando a la plataforma de una competición contra otros grupos, los resultados son todavía mejores que lo que ocurre cuando estos mismos predictores trabajan por separado (haya recompensas o no).
  • Hay personas mejor preparadas para ello: Y hasta el día de hoy, no se ha encontrado un nexo de unión esperable. Ni estudios, ni conocimiento previo, ni nada. Por supuesto, todo lo anterior ayuda, pero al final, acabas encontrando verdaderos oráculos de la actualidad que conforme se acostumbran y entrenan su capacidad deductora, fallan menos.

Incluiría también un bonus, ya más centrado en nuestras deficiencias de análisis, y es que por lo general, somos menos capaces de predecir eventos acotados temporalmente (aunque sea en un lapso cercano) que aquellos que no tienen un lapso finito de tiempo. Y esto ocurre tanto en eventos que pueden ocurrir como en los que no (está claro que si nos preguntan si algún día saldremos de la crisis, o si saldremos de la crisis en dos años, la respuesta más obvia es la primera).

Como todo, a un servidor estos estudios los extrapola a su sector, el tecnológico. Que sirva de apoyo a ese artículo que tanto os gustó sobre las etapas sociales de la analítica y el Big Data, demostrando que la figura del analista (en este caso un grupo de sujetos con capacidad de toma de decisiones) debería siempre superponerse a los datos analizados por algoritmos inteligentes (que como ya vimos, son incapaces de predecir eventos donde interfiere la irracionalidad humana). Y ya ni que hablar de las ventajas que supondría la estandarización de una democracia líquida basada en la inteligencia colectiva, apoyada en plataformas de votos online, donde cada ciudadano tuviera representación real en cada toma de decisión de un país.