Los expertos no siempre están de acuerdo unos con otros cuando hacen predicciones o diagnósticos. Entonces, ¿cómo podemos averiguar qué experto en un grupo toma las mejores y más precisas decisiones? Un equipo interdisciplinario de investigadores del Instituto Max Planck para el Desarrollo Humano yEl Instituto Leibniz de Ecología del Agua Dulce y Pesca Interior ha desarrollado un método simple para identificar a los expertos más precisos y lo ha probado con éxito en varios grupos. Sus hallazgos han sido publicados en Avances científicos .
¿Una masa en una mamografía indica cáncer de seno? ¿Serbia será miembro de la UE para 2025? ¿Habrá más inundaciones en Alemania dentro de cinco años? Los diagnósticos y las predicciones hechas por médicos, científicos y expertos a menudo tienenconsecuencias de largo alcance. Y en muchos casos, solo unos años después es posible decir qué experto hizo la llamada correcta con más frecuencia.
Un equipo de investigación interdisciplinario del Instituto Max Planck para el Desarrollo Humano y el Instituto Leibniz de Ecología del Agua Dulce y Pesca Interior ha desarrollado un nuevo método simple que puede usarse para identificar a los mejores tomadores de decisiones de un grupo de expertos sin tener que sabersi sus decisiones, pasadas o presentes, son correctas o incorrectas ", siempre que al menos la mitad de todas las decisiones tomadas dentro del grupo sean correctas, lo que suele ser el caso en los grupos de expertos, y que cada persona haya tomado alrededor de 20decisiones sí / no, este método ha demostrado funcionar muy bien ", dice Max Wolf, investigador del Instituto Leibniz de Ecología del Agua Dulce y Pesca Interior y coautor del estudio.
El método se desarrolló sobre la base de los conocimientos sobre la inteligencia colectiva. Se basa en una suposición simple: aquellos individuos en un grupo de expertos que toman decisiones que son más similares a las decisiones de otros también toman las mejores decisiones. Por sí /sin decisión, esta suposición se confirma fácilmente mediante modelos matemáticos. Para probar si el método también funciona en grupos reales, los investigadores analizaron las predicciones publicadas y los diagnósticos realizados por varios grupos en diferentes campos.
Por ejemplo, los investigadores examinaron los diagnósticos realizados por 100 radiólogos en los Estados Unidos. A principios de la década de 2000, los radiólogos interpretaron las mamografías de 155 mujeres para determinar si tenían o no cáncer de seno. El equipo de investigación analizó los datos para identificar elradiólogos cuyas decisiones fueron, en promedio, más similares a las decisiones de los demás. Como tenían acceso a la información de seguimiento sobre el estado de salud de las 155 mujeres examinadas, los investigadores también pudieron determinar qué radiólogos hicieron la prueba más precisa y precisa.por lo tanto, los mejores diagnósticos. Eran los mismos radiólogos que los identificados utilizando el nuevo método estadístico
"Se ha demostrado una y otra vez que los expertos que son buenos en su campo son buenos de manera similar, mientras que los de bajo rendimiento son malos de maneras muy diferentes. Trabajando sobre la base de esta observación, desarrollamos este nuevo método y probamosen varias áreas ", dice Ralf Kurvers, autor principal e investigador del Centro para la Racionalidad Adaptativa del Instituto Max Planck para el Desarrollo Humano.
Además de los diagnósticos de los radiólogos, el equipo de investigación analizó los diagnósticos de cáncer de piel realizados por 40 dermatólogos italianos; las predicciones geopolíticas hechas por 90 pronosticadores en la plataforma en línea Good Judgment Project; y los resultados de una simple prueba de conocimiento general, en la que 100 participantesse les pidió que identificaran la más grande de las dos ciudades estadounidenses.
"Creemos que la relación entre la similitud y la precisión de las decisiones puede ser una herramienta efectiva para la práctica. El método puede usarse para mejorar los procesos de toma de decisiones colectivos e individuales en diagnósticos médicos, análisis de riesgos ambientales y el mundo empresarial".dice el coautor Stefan Herzog, también investigador del Centro para la Racionalidad Adaptativa.
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Materiales proporcionado por Max-Planck-Gesellschaft . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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