La sabiduría de las multitudes no siempre es perfecta. Pero dos académicos del Sloan Neuroeconomics Lab del MIT, junto con un colega de la Universidad de Princeton, han encontrado la manera de mejorarlo.
Su método, explicado en un artículo recientemente publicado, utiliza una técnica que los investigadores llaman el algoritmo "sorprendentemente popular" para extraer mejor las respuestas correctas de grandes grupos de personas. Como tal, podría refinar las encuestas de sabiduría de multitudes, que sonutilizado en pronósticos políticos y económicos, así como en muchas otras actividades colectivas, desde fijar precios de obras de arte hasta calificar propuestas de investigación científica.
El nuevo método es simple. Para una pregunta dada, a las personas se les hacen dos cosas: cuál creen que es la respuesta correcta y cuál creen que será la opinión popular. La variación entre las dos respuestas agregadas indica la respuesta correcta.
"En situaciones donde hay suficiente información en la multitud para determinar la respuesta correcta a una pregunta, esa respuesta será la que [supere] más a las expectativas", dice el coautor del artículo Drazen Prelec, profesor del MIT SloanSchool of Management, así como el Departamento de Economía y el Departamento de Cerebro y Ciencias Cognitivas.
El documento se basa tanto en el trabajo teórico como en el empírico. Los investigadores primero derivaron su resultado matemáticamente, luego evaluaron cómo funciona en la práctica, a través de encuestas que abarcan una variedad de temas, incluidos los títulos estatales de los EE. UU.y estimaciones de subastas de arte.
En todas estas áreas, los investigadores encontraron que el algoritmo "sorprendentemente popular" redujo los errores en un 21.3 por ciento en comparación con los votos de mayoría simple, y en un 24.2 por ciento en comparación con los votos básicos ponderados por la confianza donde las personas expresan cuán confiados están en sus respuestasY redujo los errores en un 22,2 por ciento en comparación con otro tipo de votos ponderados por la confianza, aquellos que respondieron con los niveles de confianza promedio más altos.
El documento, "Una solución al problema de la sabiduría colectiva de una sola pregunta", se publica hoy en Naturaleza . Los autores son Prelec; John McCoy, estudiante de doctorado en el Departamento de Ciencias del Cerebro y Cognitivas del MIT; y H. Sebastian Seung, profesor de neurociencia y ciencias de la computación en la Universidad de Princeton y ex miembro de la facultad del MIT. Prelec y McCoytambién son investigadores en el Laboratorio de Neuroeconomía del MIT, donde Prelec es el investigador principal.
Una idea capital
Para ver cómo funciona el algoritmo en la práctica, considere un caso que los investigadores probaron. A un grupo de personas se les hizo una pregunta de sí o no: ¿Es Filadelfia la capital de Pensilvania? También se les pidió que predicen la prevalencia de "sí""votos.
Filadelfia no es la capital de Pensilvania; la respuesta correcta es Harrisburg. Pero la mayoría de la gente cree que Filadelfia es la capital porque es una "ciudad grande e históricamente significativa". Además, la gente que erróneamente pensó que Filadelfia es la capital del estado pensó en gran medidaotras personas responderían de la misma manera, por lo que predijeron que un porcentaje muy alto de personas respondería "sí"
Mientras tanto, cierto número de encuestados sabía que Harrisburg es la respuesta correcta. Sin embargo, una gran parte de esas personas también anticiparon que muchas otras personas pensarían incorrectamente que la capital es Filadelfia. Por lo tanto, las personas que respondieron "no" todavía esperabanun porcentaje muy alto de respuestas "sí".
Eso significa que la respuesta a las dos preguntas: ¿Es Filadelfia la capital? ¿Pensarán otras personas así? Divergieron. Casi todos esperaban que otras personas respondieran "sí". Pero el porcentaje real de personas que respondieron "sí" fuesignificativamente menor. Por esta razón, la respuesta "no" fue la "sorprendentemente popular", ya que se desvió de las expectativas de cuál sería la respuesta.
Y dado que la respuesta "sorprendentemente popular" difería en la dirección "no", eso nos dice la respuesta correcta: No, Filadelfia no es la capital.
El mismo principio se aplica sin importar en qué dirección las respuestas se desvíen de las expectativas. Cuando se preguntó a la gente si Columbia es la capital de Carolina del Sur, sucedió lo contrario: más personas respondieron "sí", en comparación con sus expectativas de cuántas personas dirían "sí ". Entonces la respuesta sorprendentemente popular fue, correctamente: Sí, Columbia es la capital.
La sabiduría de los subconjuntos de multitudes
En este sentido, el principio "sorprendentemente popular" no se deriva simplemente de la sabiduría de las multitudes. En su lugar, utiliza el conocimiento de un subgrupo de personas bien informado dentro de la gran multitud como una herramienta poderosa de diagnóstico que apunta a la derecharesponder.
"Mucha sabiduría de la multitud pesa a las personas por igual", explica McCoy. "Pero algunas personas tienen un conocimiento más especializado". Y esas personas, si tienen información correcta y un sentido correcto de percepción pública, hacen una gran diferencia.
Este es el caso en los escenarios que los investigadores probaron. Considere el arte. Los investigadores pidieron a los profesionales del arte que adivinen el rango de precios para diferentes obras de arte contemporáneas. Individualmente, los expertos en arte seleccionaron rangos de precios que generalmente eran demasiado bajos, tal vez porque seleccionaron un rango más bajoes una respuesta razonable y segura para una obra de arte que el experto no reconoce. Colectivamente, esto hace que la opinión mayoritaria de un panel de expertos sea aún más parcial en la dirección de los precios bajos.
Y aquí es donde el principio "sorprendentemente popular" hace la diferencia, ya que no depende de una mayoría absoluta de opinión de expertos. En cambio, suponga que un número relativamente pequeño de expertos cree que una pieza se vendió por $ 100,000, mientras anticipa que la mayoríala gente pensará que se vendió por menos. En ese caso, las evaluaciones de esos expertos harán que la respuesta "sorprendentemente popular" sea que la obra de arte era más cara de lo que la mayoría de la gente pensaba.
"El argumento en este documento, en un sentido muy aproximado, es que las personas que esperan estar en minoría merecen atención adicional", dice Prelec.
Recuperando la verdad
Los académicos reconocen que el algoritmo "sorprendentemente popular" no es teóricamente infalible en la práctica. Al menos es concebible que las personas puedan anticipar una opinión "sorprendentemente popular" e intentar subvertirla, aunque eso sería muy difícil de ejecutar.también es el caso, como escriben en el Naturaleza documento, que "Estas afirmaciones son teóricas y no garantizan el éxito en la práctica, ya que los encuestados reales no alcanzarán el ideal"
Aún así, los propios investigadores esperan que su trabajo sea probado en una variedad de entornos. En el documento expresan su confianza en que el principio "sorprendentemente popular" resultará duradero, afirmando: "Tal conocimiento puede ser explotado para recuperar la verdad incluso cuando es tradicionallos métodos de votación fallan "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Massachusetts . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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