La diferencia entre inteligencia y estupidez es a veces una tarea dificil. Algo así sucede con las multitudes digitales:
La construcción colectiva de conocimiento que facilita Internet ha creado intensos debates en los últimos años que 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.
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 ¿las multitudes tienden a comportamientos promedio más mediocres que las escasas, pero enormemente valiosas, genialidades individuales?
En Soitu.es | Piel digital, La limitada inteligencia de las multitudes, utilicé el trabajo del grupo de investigación de la Universidad de Indiana Percepts and Concepts Laboratory, liderado por Robert Goldstone, para aportar alguna luz a estas preguntas. Estos científicos cognitivos combinan 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. 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 con las innovaciones surgen y se difunden a través de redes sociales.
Lo más relevante de sus resultados es la comparación de la eficacia de diferentes modelos de redes enfrentadas a problemas de distinta complejidad:
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 miembos del grupo; “localmente conectada” ("locally connected"), en que los participantes conocen sólo la información de sus vecinos; red de 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; y “aleatoria” (“random”) en que las conexiones se establecen al azar.
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.
Las redes “small world” parecen ser más innovadoras dado que logran combinar la diversidad con la difusión rápida de las soluciones, por lo que, en conjunto, se experimenta simultáneamente con más estrategias de solución a los problemas. Siguiendo esta idea, las redes digitales más grandes y “transparentes”, como Digg o Delicious, se acomodan en las ideas más populares y abandonan el descubrimiento de nuevas ideas al aceptar la limitada “inteligencia de las multitudes” (esta es la conclusión que propone Annalee Newitz a la luz de estos experimentos), lo que nos llevaría a una serie de reglas básicas para el diseño de redes innovadoras encargadas de la resolución de problemas complejos: “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”.
