¿Puede la influencia social disminuir la inteligencia de las multitudes?

El fenómeno conocido como “inteligencia colectiva” (en sus diferentes denominaciones: “inteligencia de las mutitudes”, “crowdsourcing”,….) ha recibido una gran atención en los últimos años, especialmente desde la eclosión de las redes sociales en Internet. Y es que, se nos dice, una mayor interacción y comunicación podría llevar a las multitudes a crear conocimiento, o a encontrar respuestas, que quedarían fuera del alcance de los individuos particulares. Pues bien: gracias al blog Not exactly rocket science, de Ed Yong, he descubierto la publicación de un par de investigaciones que parecen mostrar que la influencia social puede reducir la inteligencia de las multitudes.

El primer experimento fue llevado a cabo por Andrew King, investigador del Royal Veterinary College, y sus colaboradores. King pidió a 82 individuos, de manera aislada, que tratasen de adivinar cuántos dulces había en un bote. La media de las estimaciones de los 82 sujetos fue 751. Sorprendentemente, el número real de caramelos era 752.

En un segundo movimiento, King hacía saber a diferentes subgrupos de esos 82 individuos cuál era la estimación que habían realizado otros compañeros (tanto en la forma de una estimación escogida por King de manera aleatoria, como en la forma de la media de estimaciones realizadas antes por el resto de individuos). Con esta información, la inteligencia del colectivo se vio afectada: la media de estimaciones pasó a oscilar de 882 a 1109.

El segundo experimento es muy parecido al de King, y fue llevado a cabo por Jan Lorenz y sus colaboradores. Esta vez, los investigadores utilizaron a 144 estudiantes suizos a los que, en cubículos separados, hicieron responder a preguntas muy concretas, como por ejemplo: “¿cuál es la densidad de población de Suiza en habitantes por metro cuadrado?”, o “¿Cuántos nuevos habitantes ha ganado Zurich?”.

Como en el experimento de King, cuando los estudiantes no tenían información alguna de cuál era las estimaciones de sus compañeros, la media de estimaciones colectiva para cada pregunta se acercaba a la respuesta (en el caso de los nuevos habitantes de Zurich, por ejemplo, la media de las estimaciones era 10.000, y el valor real 10.067).

Pero cuando Lorenz hacía saber a los estudiantes cuáles habían sido algunas de las estimaciones de sus compañeros, la inteligencia colectiva se veía afectada: el rango de estimaciones quedaba limitado seriamente en torno a valores que distaban de la solución. Curiosamente, además, en los estudiantes se incrementaba su nivel de confianza con respecto a la posible certeza de su respuesta, aún cuándo lo estaban haciendo considerablemente peor que antes.

Pero este descenso en la inteligencia colectiva parece ser reversible. Nos cuenta Ed Yong que cuando King, en un tercer movimiento en su estudio, dio a conocer a los individuos cuál había sido la mejor estimación hasta el momento (sin desvelar la solución), la media de estimaciones del colectivo recuperaba un valor más cercano al real (795 estimado, frente a 752 real). En palabras de Yong:

So the crowd loses its wisdom when it gets random pieces of information about what its members think, but it regains its wisdom if it finds out what the most successful individual said.

Este último hallazgo da pie a Yong a realizar una reflexión que plenamente comparto. Los experimentos de King y Lorenz son situaciones artificiales, en los que los experimentadores conocen la solución a la pregunta. Y eso rara vez sucede en la vida real. Así pues, puede que los resultados de King y Lorenz tengan más que ver con la importancia de elegir bien a quién seguir y en quién confiar cuando tomamos nuestras decisiones que con la inteligencia de las multitudes en sí.

Claro que esto nos deja con un nuevo problema, que se repite una y otra vez en la vida (especialmente en la digital): ¿a quién seguir?, ¿cómo podemos determinar qué opiniones son fiables y cuáles no?

Estas cuestiones son importantes, debido a sus potenciales efectos negativos, y están recibiendo cada vez más atención, aunque aún de una manera poco estructurada. Como ejemplo, tenemos la reseña de Jonah Lehrer del estudio de Lorenz, o el reciente artículo de Javier Celaya, donde el autor denuncia una paradoja que ya apuntaba en el anterior post de este blog: aunque la información no deja de crecer, ésta parece que no se está traduciendo en un conocimiento más profundo y más estructurado; por el contrario, Celaya mantiene que se está produciendo una copia continua entre los usuarios de Internet, con el empobrecimiento cognitivo que esto conlleva.

Al final, la pregunta es: ¿realmente aprovechan las multitudes la información para crear y compartir nuevo conocimiento, o los individuos se limitan a copiar y asimilar aquellos contenidos más populares? Quizás algún día veamos cómo surge un nuevo campo de estudio, transdisciplinar, que pueda contestar a esta pregunta, y a otras relacionadas: una verdadera epistemología de Internet. De momento, ¿tú que opinas?

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Imagen de arribalasqueluchan!