Inteligencia colectiva - Collective intelligence

Tipos de inteligencia colectiva

Parte de una serie sobre
Inteligencia colectiva
Conceptos
Inteligencia colaborativa Sabiduría colectiva Sentido común Evaluación de inteligencia
Conceptos de fondo
Colectivo
v t mi

La inteligencia colectiva ( IC ) es una inteligencia compartida o grupal que surge de la colaboración , los esfuerzos colectivos y la competencia de muchos individuos y aparece en la toma de decisiones por consenso . El término aparece en sociobiología , ciencias políticas y en el contexto de la revisión masiva por pares y las aplicaciones de crowdsourcing . Puede involucrar consenso , capital social y formalismos como sistemas de votación , redes sociales y otros medios para cuantificar la actividad masiva. El coeficiente intelectual colectivo es una medida de inteligencia colectiva, aunque a menudo se usa indistintamente con el término inteligencia colectiva. La inteligencia colectiva también se ha atribuido a bacterias y animales.

Puede entenderse como una propiedad emergente de las sinergias entre: 1) datos- información- conocimiento; 2) software-hardware; y 3) individuos (aquellos con nuevos conocimientos y autoridades reconocidas) que continuamente aprenden de la retroalimentación para producir conocimiento justo a tiempo para tomar mejores decisiones que estos tres elementos actuando solos; o más estrictamente como una propiedad emergente entre las personas y las formas de procesar la información. Norman Lee Johnson se refiere a esta noción de inteligencia colectiva como "inteligencia simbiótica". El concepto se utiliza en sociología , negocios , informática y comunicaciones de masas: también aparece en la ciencia ficción . Pierre Lévy define la inteligencia colectiva como: "Es una forma de inteligencia distribuida universalmente, mejorada constantemente, coordinada en tiempo real y que da como resultado la movilización efectiva de habilidades. Agregaré la siguiente característica indispensable a esta definición: La base y el objetivo de la inteligencia colectiva es el reconocimiento mutuo y el enriquecimiento de los individuos más que el culto de comunidades fetichizadas o hipostasiadas ". Según los investigadores Pierre Lévy y Derrick de Kerckhove , se refiere a la capacidad de las TIC en red ( tecnologías de la información y la comunicación) para mejorar el acervo colectivo de conocimiento social al expandir simultáneamente el alcance de las interacciones humanas. Geoff Mulgan proporcionó una definición más amplia en una serie de conferencias e informes a partir de 2006 y en el libro Big Mind, que proponía un marco para analizar cualquier sistema de pensamiento, incluida la inteligencia humana y mecánica, en términos de elementos funcionales (observación, predicción , creatividad, juicio, etc.), ciclos de aprendizaje y formas de organización. El objetivo era proporcionar una forma de diagnosticar y mejorar la inteligencia colectiva de una ciudad, empresa, ONG o parlamento.

La inteligencia colectiva contribuye en gran medida al cambio de conocimiento y poder del individuo al colectivo. Según Eric S. Raymond (1998) y JC Herz (2005), la inteligencia de código abierto eventualmente generará resultados superiores al conocimiento generado por el software propietario desarrollado dentro de las corporaciones ( Flew 2008). El teórico de los medios Henry Jenkins ve la inteligencia colectiva como una "fuente alternativa de poder de los medios", relacionada con la cultura de la convergencia. Llama la atención sobre la educación y la forma en que las personas están aprendiendo a participar en culturas del conocimiento fuera de los entornos formales de aprendizaje. Henry Jenkins critica a las escuelas que promueven "solucionadores de problemas autónomos y aprendices autónomos" sin dejar de ser hostiles al aprendizaje a través de la inteligencia colectiva. Tanto Pierre Lévy (2007) como Henry Jenkins (2008) apoyan la afirmación de que la inteligencia colectiva es importante para la democratización , ya que está interconectada con la cultura basada en el conocimiento y se sustenta en el intercambio colectivo de ideas, lo que contribuye a una mejor comprensión de la sociedad diversa.

Similar al factor g ( g ) para la inteligencia individual general, una nueva comprensión científica de la inteligencia colectiva tiene como objetivo extraer un factor c de inteligencia colectiva general para grupos que indique la capacidad de un grupo para realizar una amplia gama de tareas. La definición, operacionalización y métodos estadísticos se derivan de g . De manera similar, como g está altamente interrelacionado con el concepto de CI , esta medida de inteligencia colectiva se puede interpretar como un cociente de inteligencia para grupos (Grupo-CI) aunque la puntuación no sea un cociente per se. También se investigan las causas de cy la validez predictiva.

Los escritores que han influido en la idea de la inteligencia colectiva incluyen a Francis Galton , Douglas Hofstadter (1979), Peter Russell (1983), Tom Atlee (1993), Pierre Lévy (1994), Howard Bloom (1995), Francis Heylighen (1995), Douglas Engelbart , Louis Rosenberg , Cliff Joslyn , Ron Dembo , Gottfried Mayer-Kress (2003), Geoff Mulgan

Historia

Cerebro mundial de HG Wells (1936-1938)

El concepto (aunque no se denomina así) se originó en 1785 con el Marqués de Condorcet , cuyo "teorema del jurado" establece que si cada miembro de un grupo de votantes tiene más probabilidades que no de tomar una decisión correcta, la probabilidad de que el voto más alto del grupo es la decisión correcta aumenta con el número de miembros del grupo (ver teorema del jurado de Condorcet ). Muchos teóricos han interpretado la afirmación de Aristóteles en la Política de que "un banquete al que muchos contribuyen es mejor que una cena servida de un solo bolso" en el sentido de que al igual que muchos pueden traer diferentes platos a la mesa, por lo que en una deliberación muchos puede aportar diferentes piezas de información para generar una mejor decisión. Sin embargo, estudios recientes sugieren que esto probablemente no fue lo que Aristóteles quiso decir, sino que es una interpretación moderna basada en lo que sabemos ahora sobre la inteligencia de equipo.

Un precursor del concepto se encuentra en la observación del entomólogo William Morton Wheeler de que los individuos aparentemente independientes pueden cooperar tan estrechamente que se vuelven indistinguibles de un solo organismo (1910). Wheeler vio este proceso colaborativo en funcionamiento en hormigas que actuaban como las células de una sola bestia a la que llamó superorganismo .

En 1912, Émile Durkheim identificó a la sociedad como la única fuente del pensamiento lógico humano. Argumentó en " Las formas elementales de la vida religiosa " que la sociedad constituye una inteligencia superior porque trasciende al individuo en el espacio y el tiempo. Otros antecedentes son el concepto de " noosfera " de Vladimir Vernadsky y Pierre Teilhard de Chardin y el concepto de " cerebro mundial " de HG Wells (véase también el término " cerebro global "). Peter Russell, Elisabet Sahtouris y Barbara Marx Hubbard ( creadora del término "evolución consciente") se inspiran en las visiones de una noosfera, una inteligencia colectiva trascendente que evoluciona rápidamente, una corteza informativa del planeta. La noción ha sido examinada más recientemente por el filósofo Pierre Lévy. En un informe de investigación de 1962, Douglas Engelbart vinculó la inteligencia colectiva con la efectividad organizacional y predijo que 'aumentar el intelecto humano' proactivamente produciría un efecto multiplicador en la resolución de problemas grupales: "Tres personas trabajando juntas en este modo aumentado [parecerían] ser más de tres veces más eficaz en la resolución de un problema complejo que una persona aumentada que trabaja sola ". En 1994, acuñó el término "coeficiente intelectual colectivo" como una medida de inteligencia colectiva, para centrar la atención en la oportunidad de aumentar significativamente el coeficiente intelectual colectivo en los negocios y la sociedad.

La idea de inteligencia colectiva también forma el marco de las teorías democráticas contemporáneas a las que a menudo se hace referencia como democracia epistémica . Las teorías democráticas epistémicas se refieren a la capacidad de la población, ya sea a través de la deliberación o la agregación de conocimientos, para rastrear la verdad y se basa en mecanismos para sintetizar y aplicar la inteligencia colectiva.

La inteligencia colectiva se introdujo en la comunidad de aprendizaje automático a finales del siglo XX y maduró hasta convertirse en una consideración más amplia de cómo diseñar "colectivos" de agentes adaptativos con intereses propios para alcanzar un objetivo de todo el sistema. Esto estaba relacionado con el trabajo de un solo agente sobre la "configuración de recompensas" y ha sido llevado adelante por numerosos investigadores en las comunidades de ingeniería y teoría de juegos.

Dimensiones

Modelo de sistemas adaptativos complejos

Howard Bloom ha analizado el comportamiento de masas: comportamiento colectivo desde el nivel de los quarks hasta el nivel de las sociedades bacterianas, vegetales, animales y humanas. Destaca las adaptaciones biológicas que han convertido a la mayoría de los seres vivos de esta tierra en componentes de lo que él llama "una máquina de aprendizaje". En 1986, Bloom combinó los conceptos de apoptosis , procesamiento distribuido en paralelo , selección de grupos y superorganismo para producir una teoría de cómo funciona la inteligencia colectiva. Más tarde mostró cómo las inteligencias colectivas de las colonias bacterianas y las sociedades humanas en competencia pueden explicarse en términos de " sistemas adaptativos complejos " generados por computadora y los " algoritmos genéticos ", conceptos iniciados por John Holland .

Bloom rastreó la evolución de la inteligencia colectiva hasta nuestros ancestros bacterianos hace mil millones de años y demostró cómo ha funcionado una inteligencia de múltiples especies desde el comienzo de la vida. Las sociedades de hormigas exhiben más inteligencia, en términos de tecnología, que cualquier otro animal, excepto los humanos, y cooperan en la cría de ganado, por ejemplo, pulgones para "ordeñar". Los cortadores de hojas cuidan los hongos y cargan hojas para alimentarlos.

David Skrbina cita el concepto de "mente de grupo" como derivado del concepto de panpsiquismo de Platón (que la mente o la conciencia es omnipresente y existe en toda la materia). Desarrolla el concepto de "mente grupal" como lo articula Thomas Hobbes en "Leviathan" y los argumentos de Fechner a favor de una conciencia colectiva de la humanidad. Cita a Durkheim como el defensor más notable de una "conciencia colectiva" ya Teilhard de Chardin como un pensador que ha desarrollado las implicaciones filosóficas de la mente grupal.

Tom Atlee se centra principalmente en los seres humanos y en el trabajo para mejorar lo que Howard Bloom llama "el coeficiente intelectual del grupo". Atlee siente que se puede alentar a la inteligencia colectiva "para superar el ' pensamiento de grupo ' y el sesgo cognitivo individual para permitir que un colectivo coopere en un proceso, mientras se logra un rendimiento intelectual mejorado". George Pór definió el fenómeno de la inteligencia colectiva como "la capacidad de las comunidades humanas para evolucionar hacia una complejidad y armonía de orden superior, a través de mecanismos de innovación como la diferenciación e integración, la competencia y la colaboración". Atlee y Pór afirman que "la inteligencia colectiva también implica lograr un foco de atención único y un estándar de métricas que proporcionen un umbral de acción adecuado". Su enfoque tiene sus raíces en la metáfora de la comunidad científica .

El término inteligencia de grupo a veces se usa indistintamente con el término inteligencia colectiva. Anita Woolley presenta la inteligencia colectiva como una medida de la inteligencia grupal y la creatividad grupal. La idea es que una medida de inteligencia colectiva cubra una amplia gama de características del grupo, principalmente la composición del grupo y la interacción del grupo. Las características de la composición que conducen a mayores niveles de inteligencia colectiva en los grupos incluyen criterios tales como un mayor número de mujeres en el grupo, así como una mayor diversidad del grupo.

Atlee y Pór sugieren que el campo de la inteligencia colectiva debe verse principalmente como una empresa humana en la que la mentalidad, la voluntad de compartir y la apertura al valor de la inteligencia distribuida para el bien común son primordiales, aunque la teoría de grupos y la inteligencia artificial tener algo que ofrecer. Las personas que respetan la inteligencia colectiva confían en sus propias habilidades y reconocen que el todo es, de hecho, más grande que la suma de las partes individuales. Maximizar la inteligencia colectiva se basa en la capacidad de una organización para aceptar y desarrollar "La sugerencia de oro", que es cualquier aporte potencialmente útil de cualquier miembro. El pensamiento grupal a menudo obstaculiza la inteligencia colectiva al limitar la entrada a unos pocos individuos seleccionados o al filtrar las sugerencias doradas potenciales sin desarrollarlas completamente hasta su implementación.

Robert David Steele Vivas en The New Craft of Intelligence retrató a todos los ciudadanos como "ministros de inteligencia", basándose únicamente en fuentes de información legales y éticas, capaces de crear una "inteligencia pública" que mantenga a los funcionarios públicos y gerentes corporativos honestos, convirtiendo el concepto de "inteligencia nacional" (anteriormente preocupada por los espías y el secreto) en su cabeza.

Colaboración estigmérgica: un marco teórico para la colaboración masiva

Según Don Tapscott y Anthony D. Williams , la inteligencia colectiva es colaboración masiva . Para que este concepto suceda, deben existir cuatro principios:

- Apertura: intercambio de ideas y propiedad intelectual : aunque estos recursos brindan ventaja sobre los competidores, se obtienen más beneficios al permitir que otros compartan ideas y obtengan una mejora y un escrutinio significativos a través de la colaboración.

- Peering - Organización horizontal como con la 'apertura' del programa Linux donde los usuarios son libres de modificarlo y desarrollarlo siempre que lo pongan a disposición de otros. El peering tiene éxito porque fomenta la autoorganización  , un estilo de producción que funciona de manera más eficaz que la gestión jerárquica para determinadas tareas.

- Compartir : las empresas han comenzado a compartir algunas ideas mientras mantienen cierto grado de control sobre otras, como los derechos de patente potenciales y críticos . Limitar toda la propiedad intelectual excluye oportunidades, mientras que compartir algunas expande los mercados y saca los productos más rápido.

- Actuar globalmente: el avance en la tecnología de la comunicación ha provocado el surgimiento de empresas globales con bajos costos generales. El Internet está muy extendido, por lo tanto, una empresa globalmente integrada no tiene fronteras geográficas y puede acceder a nuevos mercados, ideas y tecnología.

Factor de inteligencia colectiva c

Gráfico de pantalla que muestra el porcentaje de varianza explicada para los primeros factores en los dos estudios originales de Woolley et al. (2010).

Una nueva comprensión científica de la inteligencia colectiva la define como la capacidad general de un grupo para realizar una amplia gama de tareas. Los métodos de definición, operacionalización y estadísticos son similares al enfoque psicométrico de la inteligencia individual general . Por este medio, el desempeño de un individuo en un conjunto dado de tareas cognitivas se usa para medir la capacidad cognitiva general indicada por el factor de inteligencia general g extraído a través del análisis factorial . En la misma línea en que g sirve para mostrar diferencias de desempeño entre individuos en tareas cognitivas, la investigación de inteligencia colectiva tiene como objetivo encontrar un factor de inteligencia paralelo para los grupos ' factor c ' (también llamado 'factor de inteligencia colectiva' ( CI )) que muestra entre grupos diferencias en el desempeño de la tarea. La puntuación de inteligencia colectiva se utiliza para predecir cómo se desempeñará este mismo grupo en cualquier otra tarea similar en el futuro. Sin embargo, las tareas, en este documento, se refieren a tareas mentales o intelectuales realizadas por grupos pequeños, aunque se espera que el concepto sea transferible a otras actuaciones y a cualquier grupo o multitud que llegue desde familias a empresas e incluso a ciudades enteras. Dado que las puntuaciones del factor g de los individuos están altamente correlacionadas con las puntuaciones de CI de escala completa , que a su vez se consideran buenas estimaciones de g , esta medición de la inteligencia colectiva también puede verse como un indicador de inteligencia o cociente, respectivamente, para un grupo (Group-IQ ) paralelo al cociente intelectual (CI) de un individuo, aunque la puntuación no sea un cociente per se.

Matemáticamente, c y g son ambas variables que resumen las correlaciones positivas entre diferentes tareas suponiendo que el rendimiento en una tarea es comparable con el rendimiento en otras tareas similares. c, por lo tanto, es una fuente de variación entre grupos y solo puede considerarse como la posición de un grupo en el factor c en comparación con otros grupos en una población relevante dada. El concepto contrasta con las hipótesis en competencia que incluyen otras estructuras correlacionales para explicar la inteligencia de grupo, como una composición de varios factores igualmente importantes pero independientes que se encuentran en la investigación de la personalidad individual .

Además, esta idea científica también tiene como objetivo explorar las causas que afectan la inteligencia colectiva, como el tamaño del grupo, las herramientas de colaboración o las habilidades interpersonales de los miembros del grupo. El Centro de Inteligencia Colectiva del MIT , por ejemplo, anunció la detección del Genoma de la Inteligencia Colectiva como uno de sus principales objetivos con el objetivo de desarrollar una taxonomía de bloques de construcción organizacionales, o genes, que se pueden combinar y recombinar para aprovechar la inteligencia de las multitudes. .

Causas

Se demuestra que la inteligencia individual está influenciada genética y ambientalmente. De manera análoga, la investigación sobre inteligencia colectiva tiene como objetivo explorar las razones por las que ciertos grupos se desempeñan de manera más inteligente que otros grupos, dado que c está moderadamente correlacionado con la inteligencia de los miembros individuales del grupo. Según los resultados de Woolley et al., Ni la cohesión del equipo ni la motivación o la satisfacción se correlacionan con c . Sin embargo, afirman que se encontraron tres factores como correlatos significativos: la variación en el número de turnos para hablar, la sensibilidad social promedio de los miembros del grupo y la proporción de mujeres. Los tres tuvieron un poder predictivo similar para c , pero solo la sensibilidad social fue estadísticamente significativa (b = 0.33, P = 0.05).

El número de turnos para hablar indica que "los grupos en los que unas pocas personas dominaban la conversación eran menos inteligentes colectivamente que aquellos con una distribución más equitativa de los turnos en la conversación". Por lo tanto, proporcionar a varios miembros del equipo la oportunidad de hablar hizo que el grupo fuera más inteligente.

La sensibilidad social de los miembros del grupo se midió a través de la prueba Reading the Mind in the Eyes Test (RME) y se correlacionó .26 con c . Por la presente, se pide a los participantes que detecten el pensamiento o sentimiento expresado en los ojos de otras personas presentados en imágenes y evaluados en un formato de opción múltiple. La prueba tiene como objetivo medir la teoría de la mente (ToM) de las personas , también llamada 'mentalización' o 'lectura de la mente', que se refiere a la capacidad de atribuir estados mentales, como creencias, deseos o intenciones, a otras personas y en qué medida las personas entienden que los demás tienen creencias, deseos, intenciones o perspectivas diferentes a las suyas. RME es una prueba de ToM para adultos que muestra suficiente fiabilidad test-retest y diferencia constantemente a los grupos de control de las personas con autismo funcional o síndrome de Asperger . Es una de las pruebas de ToM más ampliamente aceptadas y validadas en adultos. La ToM puede considerarse como un subconjunto asociado de habilidades y habilidades dentro del concepto más amplio de inteligencia emocional .

La proporción de mujeres como predictor de c fue mediada en gran medida por la sensibilidad social ( Sobel z = 1,93, P = 0,03) que está en sintonía con investigaciones anteriores que muestran que las mujeres obtienen puntuaciones más altas en las pruebas de sensibilidad social. Si bien una mediación , estadísticamente hablando, aclara el mecanismo subyacente a la relación entre una variable dependiente y una independiente, Wolley estuvo de acuerdo en una entrevista con Harvard Business Review en que estos hallazgos dicen que los grupos de mujeres son más inteligentes que los grupos de hombres . Sin embargo, ella relativiza esto afirmando que lo realmente importante es la alta sensibilidad social de los miembros del grupo.

Se teoriza que el factor de inteligencia colectiva c es una propiedad emergente resultante de procesos de abajo hacia arriba y de arriba hacia abajo. Por lo tanto, los procesos ascendentes cubren las características agregadas de los miembros del grupo. Los procesos de arriba hacia abajo cubren las estructuras y normas del grupo que influyen en la forma en que un grupo colabora y coordina.

Procesos

Predictores del factor de inteligencia colectiva c . Sugerido por Woolley, Aggarwal & Malone (2015)

Procesos de arriba hacia abajo

Los procesos de arriba hacia abajo cubren la interacción grupal, como estructuras, procesos y normas. Un ejemplo de estos procesos de arriba hacia abajo es la toma de turnos conversacional. Las investigaciones sugieren además que los grupos colectivamente inteligentes se comunican más en general y de manera más equitativa; Lo mismo se aplica a la participación y se muestra para grupos presenciales y en línea que se comunican solo por escrito.

Procesos ascendentes

Los procesos ascendentes incluyen la composición del grupo, es decir, las características de los miembros del grupo que se agregan al nivel del equipo. Un ejemplo de tales procesos ascendentes es la sensibilidad social promedio o las puntuaciones de inteligencia promedio y máxima de los miembros del grupo. Además, se descubrió que la inteligencia colectiva está relacionada con la diversidad cognitiva de un grupo, incluidos los estilos de pensamiento y las perspectivas. Los grupos que son moderadamente diversos en estilo cognitivo tienen mayor inteligencia colectiva que aquellos que son muy similares en estilo cognitivo o muy diferentes. En consecuencia, los grupos donde los miembros son demasiado similares entre sí carecen de la variedad de perspectivas y habilidades necesarias para desempeñarse bien. Por otro lado, los grupos cuyos miembros son demasiado diferentes parecen tener dificultades para comunicarse y coordinarse eficazmente.

Procesos en serie vs paralelos

Durante la mayor parte de la historia de la humanidad, la inteligencia colectiva se limitó a pequeños grupos tribales en los que las opiniones se agregaban a través de interacciones paralelas en tiempo real entre los miembros. En los tiempos modernos, las tecnologías de la comunicación masiva, los medios de comunicación y las redes han permitido que la inteligencia colectiva abarque grupos masivos, distribuidos en continentes y zonas horarias. Para adaptarse a este cambio de escala, la inteligencia colectiva en grupos a gran escala ha estado dominada por procesos de sondeo serializados, como la agregación de votos, me gusta y calificaciones a lo largo del tiempo. En ingeniería, la suma de muchas decisiones de ingeniería permite identificar buenos diseños típicos. Si bien los sistemas modernos se benefician de un tamaño de grupo más grande, se ha descubierto que el proceso serializado introduce un ruido sustancial que distorsiona la salida colectiva del grupo. En un estudio significativo de inteligencia colectiva serializada, se encontró que el primer voto contribuido a un sistema de votación serializado puede distorsionar el resultado final en un 34%.

Para abordar los problemas de la agregación serializada de insumos entre grupos a gran escala, los avances recientes de la inteligencia colectiva han trabajado para reemplazar los votos, las encuestas y los mercados serializados, con sistemas paralelos como " enjambres humanos " modelados a partir de enjambres sincrónicos en la naturaleza. Basado en el proceso natural de Swarm Intelligence , estos enjambres artificiales de humanos en red permiten a los participantes trabajar juntos en paralelo para responder preguntas y hacer predicciones como una inteligencia colectiva emergente. En un ejemplo de alto perfil, un desafío de enjambre humano por CBS Interactive para predecir el Derby de Kentucky. El enjambre predijo correctamente los primeros cuatro caballos, en orden, desafiando las probabilidades de 542-1 y convirtiendo una apuesta de $ 20 en $ 10,800.

El valor de la inteligencia colectiva paralela fue demostrado en aplicaciones médicas por investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford y por IA unánime en un conjunto de estudios publicados en los que grupos de médicos humanos estaban conectados por algoritmos de enjambre en tiempo real y tenían la tarea de diagnosticar radiografías de tórax para la presencia de neumonía. Al trabajar juntos como "enjambres humanos", los grupos de radiólogos experimentados demostraron una reducción del 33% en los errores de diagnóstico en comparación con los métodos tradicionales.

Evidencia

Coeficientes de regresión estandarizados para el factor de inteligencia colectiva c como se encuentran en los dos estudios originales de Woolley et al. (2010). cy los puntajes promedio (máximo) de inteligencia de los miembros se retroceden en las tareas de criterio.

Woolley, Chabris, Pentland, Hashmi y Malone (2010), los creadores de esta comprensión científica de la inteligencia colectiva, encontraron un factor estadístico único para la inteligencia colectiva en su investigación en 192 grupos con personas reclutadas al azar del público. En los dos estudios iniciales de Woolley et al., Los grupos trabajaron juntos en diferentes tareas del McGrath Task Circumplex , una taxonomía bien establecida de tareas grupales. Las tareas se eligieron de los cuatro cuadrantes del circumplex e incluyeron acertijos visuales, lluvia de ideas, hacer juicios morales colectivos y negociar sobre recursos limitados. Los resultados de estas tareas se tomaron para realizar un análisis factorial . Ambos estudios mostraron apoyo para un factor de inteligencia colectiva general c subyacente a las diferencias en el desempeño del grupo con un valor propio inicial que representa el 43% (44% en el estudio 2) de la varianza, mientras que el siguiente factor representa solo el 18% (20%). Eso se ajusta al rango que normalmente se encuentra en la investigación con respecto a un factor g de inteligencia individual general que generalmente representa entre el 40% y el 50% de las diferencias de rendimiento entre individuos en las pruebas cognitivas.

Posteriormente, cada grupo resolvió una tarea más compleja para determinar si las puntuaciones del factor c predicen el desempeño en tareas más allá de la prueba original. Las tareas de criterio fueron jugar a las damas (borradores) contra una computadora estandarizada en el primer estudio y una tarea compleja de diseño arquitectónico en el segundo estudio. En un análisis de regresión que utilizó tanto la inteligencia individual de los miembros del grupo como c para predecir el desempeño en las tareas de criterio, c tuvo un efecto significativo, pero la inteligencia individual promedio y máxima no lo hizo. Mientras que el promedio (r = 0.15, P = 0.04) y la inteligencia máxima (r = 0.19, P = 0.008) de los miembros individuales del grupo se correlacionaron moderadamente con c , c seguía siendo un predictor mucho mejor de las tareas de criterio. Según Woolley et al., Esto respalda la existencia de un factor de inteligencia colectiva c, porque demuestra un efecto más allá de la inteligencia individual de los miembros del grupo y, por lo tanto, c es más que la mera agregación de los CI individuales o la influencia de la inteligencia individual de los miembros del grupo. miembro del grupo con el coeficiente intelectual más alto.

Engel y col. (2014) replicaron los hallazgos de Woolley et al.aplicando una batería acelerada de tareas con un primer factor en el análisis factorial que explica el 49% de la varianza entre grupos en el desempeño con los siguientes factores que explican menos de la mitad de esta cantidad. Además, encontraron un resultado similar para los grupos que trabajan juntos en línea que se comunican solo a través de texto y confirmaron el papel de la proporción femenina y la sensibilidad social en la generación de inteligencia colectiva en ambos casos. De manera similar a Wolley et al., También midieron la sensibilidad social con el RME, que en realidad está destinado a medir la capacidad de las personas para detectar estados mentales en los ojos de otras personas. Los participantes que colaboraron en línea, sin embargo, no se conocían ni se veían en absoluto. Los autores concluyen que los puntajes en el RME deben estar relacionados con un conjunto más amplio de habilidades de razonamiento social que solo hacer inferencias a partir de las expresiones oculares de otras personas.

Un factor de inteligencia colectiva c en el sentido de Woolley et al. se encontró además en grupos de estudiantes de MBA que trabajaron juntos durante el transcurso de un semestre, en grupos de juegos en línea, así como en grupos de diferentes culturas y grupos en diferentes contextos en términos de grupos a corto plazo versus grupos a largo plazo. Ninguna de estas investigaciones consideró las puntuaciones de inteligencia individuales de los miembros del equipo como variables de control.

Tenga en cuenta también que el campo de la investigación de la inteligencia colectiva es bastante joven y la evidencia empírica publicada es relativamente rara todavía. Sin embargo, varias propuestas y documentos de trabajo están en curso o ya se han completado, pero (supuestamente) todavía se encuentran en un proceso de publicación de revisión por pares académicos .

Validez predictiva

Además de predecir el desempeño de un grupo en tareas de criterio más complejas como se muestra en los experimentos originales, también se encontró que el factor de inteligencia colectiva c predice el desempeño del grupo en diversas tareas en clases de MBA que duran varios meses. Por lo tanto, los grupos altamente inteligentes colectivamente obtuvieron puntajes significativamente más altos en sus asignaciones grupales, aunque sus miembros no obtuvieron mejores resultados en otras asignaciones realizadas individualmente. Además, los equipos inteligentes altamente colectivos mejoraron el rendimiento con el tiempo, lo que sugiere que los equipos más inteligentes colectivamente aprenden mejor. Este es otro potencial paralelo a la inteligencia individual donde se encuentra gente más inteligente para adquirir nuevo material más rápidamente.

La inteligencia individual se puede utilizar para predecir muchos resultados de la vida, desde el logro escolar y el éxito profesional hasta los resultados de salud e incluso la mortalidad. Aún no se ha investigado si la inteligencia colectiva es capaz de predecir otros resultados además del desempeño del grupo en las tareas mentales.

Posibles conexiones con la inteligencia individual

Gladwell (2008) mostró que la relación entre el CI individual y el éxito funciona solo hasta cierto punto y que los puntos de CI adicionales sobre una estimación de CI 120 no se traducen en ventajas en la vida real. Si existe un límite similar para Group-IQ o si las ventajas son lineales e infinitas, aún debe explorarse. De manera similar, la demanda de más investigación sobre las posibles conexiones de la inteligencia individual y colectiva existe dentro de muchas otras lógicas potencialmente transferibles de la inteligencia individual, como, por ejemplo, el desarrollo a lo largo del tiempo o la cuestión de mejorar la inteligencia. Si bien es controvertido si la inteligencia humana se puede mejorar a través del entrenamiento, la inteligencia colectiva de un grupo potencialmente ofrece oportunidades más simples de mejora mediante el intercambio de miembros del equipo o la implementación de estructuras y tecnologías. Además, se descubrió que la sensibilidad social se podía mejorar, al menos temporalmente, leyendo ficción literaria y viendo películas dramáticas. Hasta qué punto este entrenamiento mejora en última instancia la inteligencia colectiva a través de la sensibilidad social sigue siendo una pregunta abierta.

Hay más conceptos y modelos de factores más avanzados que intentan explicar la capacidad cognitiva individual, incluida la categorización de la inteligencia en inteligencia fluida y cristalizada o el modelo jerárquico de diferencias de inteligencia . Sin embargo, aún faltan explicaciones y conceptualizaciones adicionales para la estructura factorial de los genomas de la inteligencia colectiva además de un ' factor c ' general .

Controversias

Otros académicos explican el desempeño del equipo agregando la inteligencia general de los miembros del equipo al nivel del equipo en lugar de construir una medida de inteligencia colectiva general propia. Devine y Philips (2001) demostraron en un metanálisis que la capacidad cognitiva media predice el desempeño del equipo en entornos de laboratorio (.37) así como en entornos de campo (.14); tenga en cuenta que esto es solo un efecto pequeño. Al sugerir una fuerte dependencia de las tareas relevantes, otros académicos mostraron que las tareas que requieren un alto grado de comunicación y cooperación son las más influenciadas por el miembro del equipo con la menor capacidad cognitiva. Las tareas en las que seleccionar al mejor miembro del equipo es la estrategia más exitosa, se muestran más influenciadas por el miembro con la mayor capacidad cognitiva.

Dado que los resultados de Woolley et al. No muestran ninguna influencia de la satisfacción del grupo, la cohesión del grupo o la motivación, ellos, al menos implícitamente, desafían estos conceptos con respecto a la importancia para el desempeño del grupo en general y, por lo tanto, contrastan la evidencia probada metaanalíticamente con respecto a la efectos positivos de la cohesión , la motivación y la satisfacción del grupo en el desempeño del grupo.

También es digno de mención que los investigadores involucrados entre los hallazgos confirmatorios se superponen ampliamente entre sí y con los autores que participaron en el primer estudio original sobre Anita Woolley.

Técnicas matemáticas alternativas

Inteligencia colectiva computacional

Inteligencia colectiva computacional, por Tadeusz Szuba

En 2001, Tadeusz (Tad) Szuba de la Universidad AGH en Polonia propuso un modelo formal para el fenómeno de la inteligencia colectiva. Se supone que es un proceso computacional inconsciente, aleatorio, paralelo y distribuido, ejecutado en lógica matemática por la estructura social.

En este modelo, los seres y la información se modelan como moléculas de información abstractas que llevan expresiones de lógica matemática. Se están desplazando casi al azar debido a su interacción con sus entornos con los desplazamientos previstos. Su interacción en el espacio computacional abstracto crea un proceso de inferencia de múltiples hilos que percibimos como inteligencia colectiva. Por tanto, se utiliza un modelo de cálculo que no es de Turing . Esta teoría permite una definición formal simple de la inteligencia colectiva como propiedad de la estructura social y parece estar funcionando bien para un amplio espectro de seres, desde colonias bacterianas hasta estructuras sociales humanas. La inteligencia colectiva considerada como un proceso computacional específico está proporcionando una explicación sencilla de varios fenómenos sociales. Para este modelo de inteligencia colectiva, se propuso la definición formal de IQS (IQ Social) y se definió como "la función de probabilidad en el tiempo y dominio de inferencias de elementos N que reflejan la actividad de inferencia de la estructura social". Si bien el IQS parece ser computacionalmente difícil, el modelado de la estructura social en términos de un proceso computacional como se describió anteriormente brinda una oportunidad de aproximación. Las posibles aplicaciones son la optimización de las empresas a través de la maximización de su IQS y el análisis de la resistencia a los fármacos frente a la inteligencia colectiva de las colonias bacterianas.

Cociente de inteligencia colectiva

Una medida que a veces se aplica, especialmente por teóricos más enfocados en la inteligencia artificial, es un "cociente de inteligencia colectiva" (o "cociente de cooperación"), que puede normalizarse a partir del cociente de inteligencia (CI) "individual" , lo que hace posible determinar el inteligencia marginal agregada por cada nuevo individuo que participa en la acción colectiva , utilizando así métricas para evitar los peligros del pensamiento grupal y la estupidez .

Aplicaciones

Ha habido muchas aplicaciones recientes de la inteligencia colectiva, incluso en campos como el crowdsourcing, la ciencia ciudadana y los mercados de predicción. El Centro Nesta para el Diseño de Inteligencia Colectiva se lanzó en 2018 y ha producido muchas encuestas de aplicaciones, así como experimentos de financiación. En 2020, los Laboratorios Aceleradores del PNUD comenzaron a utilizar métodos de inteligencia colectiva en su trabajo para acelerar la innovación para los Objetivos de Desarrollo Sostenible .

Obtención de estimaciones puntuales

Aquí, el objetivo es obtener una estimación (en un solo valor) de algo. Por ejemplo, estimar el peso de un objeto, o la fecha de lanzamiento de un producto o la probabilidad de éxito de un proyecto, etc., como se ve en mercados de predicción como Intrade, HSX o InklingMarkets y también en varias implementaciones de estimación colaborativa de un resultado numérico como como el método Delphi . Esencialmente, tratamos de obtener el valor promedio de las estimaciones proporcionadas por los miembros de la multitud.

Agregación de opiniones

En esta situación, las opiniones se recopilan de la multitud con respecto a una idea, tema o producto. Por ejemplo, intentar obtener una calificación (en alguna escala) de un producto vendido en línea (como el sistema de calificación por estrellas de Amazon). Aquí, el énfasis está en recopilar y simplemente agregar las calificaciones proporcionadas por los clientes / usuarios.

Colección de ideas

En estos problemas, alguien solicita ideas para proyectos, diseños o soluciones de la multitud. Por ejemplo, ideas para resolver un problema de ciencia de datos (como en Kaggle ) u obtener un buen diseño para una camiseta (como en Threadless ) o para obtener respuestas a problemas simples que solo los humanos pueden hacer bien (como en Mechanical Turk de Amazon) . El objetivo es recoger las ideas e idear unos criterios de selección para elegir las mejores ideas.

James Surowiecki divide las ventajas de la toma de decisiones desorganizada en tres categorías principales, que son cognición, cooperación y coordinación.

Cognición

Juicio de mercado

Debido a la capacidad de Internet para transmitir rápidamente grandes cantidades de información en todo el mundo, el uso de la inteligencia colectiva para predecir los precios de las acciones y la dirección de los precios de las acciones se ha vuelto cada vez más viable. Los sitios web agregan información del mercado de valores lo más actualizada posible para que los analistas de valores profesionales o aficionados puedan publicar sus puntos de vista, lo que permite a los inversores aficionados enviar sus opiniones financieras y crear una opinión agregada. La opinión de todos los inversores se puede ponderar por igual para que se pueda aplicar una premisa fundamental de la aplicación efectiva de la inteligencia colectiva: las masas, incluido un amplio espectro de experiencia en el mercado de valores, pueden utilizarse para predecir con mayor precisión el comportamiento de los mercados financieros.

La inteligencia colectiva sustenta la hipótesis del mercado eficiente de Eugene Fama  , aunque el término inteligencia colectiva no se usa explícitamente en su artículo. Fama cita una investigación realizada por Michael Jensen en la que 89 de 115 fondos seleccionados obtuvieron un rendimiento inferior en relación con el índice durante el período de 1955 a 1964. Pero después de eliminar el cargo de carga (tarifa inicial) solo 72 obtuvieron un rendimiento inferior, mientras que después de eliminar los costos de corretaje solo 58 de bajo rendimiento. Sobre la base de dicha evidencia, los fondos indexados se convirtieron en vehículos de inversión populares utilizando la inteligencia colectiva del mercado, en lugar del juicio de administradores de fondos profesionales, como estrategia de inversión.

Predicciones en política y tecnología

Métodos de votación utilizados en los Estados Unidos 2016

Los partidos políticos movilizan a un gran número de personas para formular políticas, seleccionar candidatos y financiar y realizar campañas electorales. El enfoque del conocimiento a través de varios métodos de votación permite que las perspectivas converjan a través del supuesto de que la votación desinformada es hasta cierto punto aleatoria y puede filtrarse del proceso de decisión dejando solo un residuo de consenso informado. Los críticos señalan que, a menudo, las malas ideas, los malentendidos y los conceptos erróneos se mantienen ampliamente, y que la estructuración del proceso de decisión debe favorecer a los expertos que presumiblemente son menos propensos a votar al azar o mal informados en un contexto dado.

Empresas como Affinnova (adquirida por Nielsen), Google , InnoCentive , Marketocracy y Threadless han empleado con éxito el concepto de inteligencia colectiva para lograr la próxima generación de cambios tecnológicos a través de su investigación y desarrollo (I + D), servicio al cliente y gestión del conocimiento. . Un ejemplo de tal aplicación es el Proyecto Aristóteles de Google en 2012, donde se examinó el efecto de la inteligencia colectiva en la composición del equipo en cientos de equipos de I + D de la empresa.

Cooperación

Redes de confianza

Aplicación de la inteligencia colectiva en el Proyecto Milenio

En 2012, el Sistema de Inteligencia Colectiva de Futuros Globales (GFIS) fue creado por The Millennium Project , que personifica la inteligencia colectiva como la intersección sinérgica entre datos / información / conocimiento, software / hardware y experiencia / conocimientos que tiene un proceso de aprendizaje recursivo para mejorar toma de decisiones que los jugadores individuales por sí solos.

Los nuevos medios a menudo se asocian con la promoción y mejora de la inteligencia colectiva. La capacidad de los nuevos medios para almacenar y recuperar información fácilmente, principalmente a través de bases de datos e Internet, permite que se comparta sin dificultad. Por lo tanto, a través de la interacción con los nuevos medios, el conocimiento pasa fácilmente de una fuente a otra ( Flew 2008 ) dando como resultado una forma de inteligencia colectiva. El uso de nuevos medios interactivos, en particular Internet, promueve la interacción en línea y esta distribución del conocimiento entre los usuarios. error de harv: sin destino: CITEREFFlew2008 ( ayuda )

Francis Heylighen , Valentin Turchin y Gottfried Mayer-Kress se encuentran entre los que ven la inteligencia colectiva a través de la lente de la informática y la cibernética . En su opinión, Internet permite la inteligencia colectiva a la escala planetaria más amplia, facilitando así la aparición de un cerebro global .

El desarrollador de la World Wide Web, Tim Berners-Lee , tenía como objetivo promover el intercambio y la publicación de información a nivel mundial. Más tarde, su empleador abrió la tecnología para su uso gratuito. A principios de los años 90, el potencial de Internet aún estaba desaprovechado, hasta mediados de los 90, cuando la 'masa crítica', como la denominó el director de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada (ARPA), Dr. JCR Licklider , exigía más accesibilidad y utilidad. La fuerza impulsora de esta inteligencia colectiva basada en Internet es la digitalización de la información y la comunicación. Henry Jenkins , un teórico clave de los nuevos medios y la convergencia de los medios se basa en la teoría de que la inteligencia colectiva se puede atribuir a la convergencia de los medios y la cultura participativa ( Flew 2008 ) . Critica la educación contemporánea por no incorporar las tendencias en línea de resolución colectiva de problemas en el aula, afirmando que "mientras que una comunidad de inteligencia colectiva fomenta la propiedad del trabajo como grupo, las escuelas califican a los individuos". Jenkins sostiene que la interacción dentro de una comunidad de conocimiento crea habilidades vitales para los jóvenes, y el trabajo en equipo a través de comunidades de inteligencia colectiva contribuye al desarrollo de tales habilidades. La inteligencia colectiva no es meramente una contribución cuantitativa de información de todas las culturas, también es cualitativa. error de harv: sin destino: CITEREFFlew2008 ( ayuda )

Lévy y de Kerckhove consideran la CI desde una perspectiva de comunicación de masas, centrándose en la capacidad de las tecnologías de la información y la comunicación en red para mejorar el acervo de conocimientos de la comunidad. Sugieren que estas herramientas de comunicación permiten a los humanos interactuar, compartir y colaborar con facilidad y rapidez (Flew 2008). Con el desarrollo de Internet y su uso generalizado, la oportunidad de contribuir a las comunidades de creación de conocimiento, como Wikipedia , es mayor que nunca. Estas redes de computadoras brindan a los usuarios participantes la oportunidad de almacenar y recuperar conocimientos a través del acceso colectivo a estas bases de datos y les permiten "aprovechar la colmena" a los investigadores del Centro de Investigación de Inteligencia Colectiva del MIT y explorar la inteligencia colectiva de grupos de personas y computadoras.

En este contexto, la inteligencia colectiva se confunde a menudo con el conocimiento compartido . La primera es la suma total de información que tienen los miembros de una comunidad individualmente, mientras que la segunda es información que se cree que es verdadera y conocida por todos los miembros de la comunidad. La inteligencia colectiva representada por la Web 2.0 tiene menos participación del usuario que la inteligencia colaborativa . Un proyecto de arte que utiliza plataformas Web 2.0 es "Shared Galaxy", un experimento desarrollado por un artista anónimo para crear una identidad colectiva que se muestra como una sola persona en varias plataformas como MySpace, Facebook, YouTube y Second Life. La contraseña está escrita en los perfiles y las cuentas denominadas "Galaxia Compartida" están abiertas para ser utilizadas por cualquier persona. De esta manera muchos participan en ser uno. Otro proyecto de arte que utiliza la inteligencia colectiva para producir trabajos artísticos es Curatron, donde un gran grupo de artistas juntos deciden sobre un grupo más pequeño que creen que sería un buen grupo colaborativo. El proceso se utiliza basándose en un algoritmo que calcula las preferencias colectivas. Al crear lo que él llama 'CI-Art', el artista de Nueva Escocia Mathew Aldred sigue la definición de inteligencia colectiva de Pierry Lévy. El evento CI-Art de Aldred en marzo de 2016 involucró a más de cuatrocientas personas de la comunidad de Oxford, Nueva Escocia e internacionalmente. El trabajo posterior desarrollado por Aldred utilizó el sistema de inteligencia de enjambre de la UNU para crear dibujos y pinturas digitales. La Oxford Riverside Gallery (Nueva Escocia) celebró un evento público de CI-Art en mayo de 2016, que conectó con participantes en línea a nivel internacional.

La red social para padres y el etiquetado colaborativo como pilares del sistema automático de bloqueo de contenido de IPTV

En los marcadores sociales (también llamado etiquetado colaborativo), los usuarios asignan etiquetas a los recursos compartidos con otros usuarios, lo que da lugar a un tipo de organización de la información que surge de este proceso de crowdsourcing . La estructura de información resultante puede verse como un reflejo del conocimiento colectivo (o inteligencia colectiva) de una comunidad de usuarios y comúnmente se denomina " Folksonomía ", y el proceso puede ser capturado por modelos de etiquetado colaborativo .

Investigaciones recientes que utilizan datos del sitio web de marcadores sociales Delicious , han demostrado que los sistemas de etiquetado colaborativo exhiben una forma de dinámica de sistemas complejos (o autoorganizados ). Aunque no existe un vocabulario controlado centralmente para restringir las acciones de los usuarios individuales, se ha demostrado que las distribuciones de etiquetas que describen diferentes recursos convergen con el tiempo en distribuciones de ley de potencia estable . Una vez que se forman estas distribuciones estables, el examen de las correlaciones entre diferentes etiquetas se puede utilizar para construir gráficos de folksonomía simples, que se pueden dividir de manera eficiente para obtener una forma de comunidad o vocabularios compartidos. Estos vocabularios pueden verse como una forma de inteligencia colectiva, que surge de las acciones descentralizadas de una comunidad de usuarios. El proyecto Wall-it también es un ejemplo de marcadores sociales.

Negocio P2P

La investigación realizada por Tapscott y Williams ha proporcionado algunos ejemplos de los beneficios de la inteligencia colectiva para las empresas:

Utilización del talento

Al ritmo que la tecnología está cambiando, ninguna empresa puede mantenerse al día en las innovaciones necesarias para competir. En cambio, las empresas inteligentes están aprovechando el poder de la colaboración masiva para involucrar la participación de las personas que no podrían emplear. Esto también ayuda a generar un interés continuo en la empresa en la forma de quienes se sienten atraídos por la creación de nuevas ideas, así como por las oportunidades de inversión.

Creación de demanda

Las empresas pueden crear un nuevo mercado para bienes complementarios participando en una comunidad de código abierto. Las empresas también pueden expandirse a nuevos campos que antes no hubieran podido sin la adición de recursos y la colaboración de la comunidad. Esto crea, como se mencionó anteriormente, un nuevo mercado de bienes complementarios para los productos en dichos nuevos campos.

Reducción de costos

La colaboración masiva puede ayudar a reducir drásticamente los costos. Las empresas pueden lanzar un software o producto específico para que las comunidades en línea lo evalúen o depuren. Los resultados serán productos más personales, robustos y libres de errores creados en un corto período de tiempo y costos. También se pueden generar y explorar nuevas ideas mediante la colaboración de comunidades en línea que crean oportunidades para I + D gratuito fuera de los límites de la empresa.

Software de código abierto

John Banks, teórico cultural y desarrollador de comunidades en línea, consideró la contribución de las comunidades de fanáticos en línea en la creación del producto Trainz . Argumentó que su éxito comercial dependía fundamentalmente de "la formación y el crecimiento de una comunidad de fans en línea activa y vibrante que promocionaría activamente el producto y crearía contenido, extensiones y adiciones al software del juego".

El aumento en el contenido creado por el usuario y la interactividad da lugar a problemas de control sobre el juego en sí y la propiedad del contenido creado por el jugador. Esto da lugar a cuestiones legales fundamentales, destacadas por Lessig, Bray y Konsynski, como la propiedad intelectual y los derechos de propiedad.

Gosney extiende este número de Inteligencia Colectiva en los videojuegos un paso más allá en su discusión sobre los juegos de realidad alternativa . Este género, lo describe como un "juego a través de los medios que deliberadamente desdibuja la línea entre las experiencias dentro y fuera del juego", ya que los eventos que suceden fuera de la realidad del juego "llegan" a la vida del jugador para traer ellos juntos. Resolver el juego requiere "los esfuerzos colectivos y colaborativos de varios jugadores"; por lo tanto, el tema del juego colectivo y colaborativo en equipo es esencial para ARG. Gosney sostiene que el género de juegos de realidad alternativa dicta un nivel sin precedentes de colaboración e "inteligencia colectiva" para resolver el misterio del juego.

Beneficios de la cooperación

La cooperación ayuda a resolver los problemas multicientíficos más importantes e interesantes. En su libro, James Surowiecki mencionó que la mayoría de los científicos piensan que los beneficios de la cooperación tienen mucho más valor en comparación con los costos potenciales. La cooperación funciona también porque, en el mejor de los casos, garantiza varios puntos de vista diferentes. Debido a las posibilidades de la tecnología, la cooperación global es hoy en día mucho más fácil y productiva que antes. Está claro que, cuando la cooperación pasa del nivel universitario al global, tiene importantes beneficios.

Por ejemplo, ¿por qué cooperan los científicos? La ciencia se ha vuelto cada vez más aislada y cada campo de la ciencia se ha extendido aún más y es imposible que una persona esté al tanto de todos los desarrollos. Esto es cierto especialmente en la investigación experimental donde los equipos altamente avanzados requieren habilidades especiales. Con la cooperación, los científicos pueden usar información de diferentes campos y usarla de manera efectiva en lugar de recopilar toda la información con sólo leerla por sí mismos ".

Coordinación

Comunidades ad-hoc

Los militares, los sindicatos y las corporaciones satisfacen algunas definiciones de CI; la definición más rigurosa requeriría una capacidad para responder a condiciones muy arbitrarias sin órdenes u orientación de la "ley" o los "clientes" para restringir las acciones. Las empresas de publicidad online están utilizando la inteligencia colectiva para eludir las agencias creativas y de marketing tradicionales.

La plataforma abierta de la UNU para el "enjambre humano" (o "enjambre social") establece sistemas de circuito cerrado en tiempo real alrededor de grupos de usuarios en red moldeados a partir de enjambres biológicos, lo que permite a los participantes humanos comportarse como una inteligencia colectiva unificada. Cuando se conectan a la UNU, los grupos de usuarios distribuidos responden colectivamente a las preguntas y hacen predicciones en tiempo real. Las primeras pruebas muestran que los enjambres humanos pueden predecir más que los individuos. En 2016, un reportero desafió a un enjambre de la UNU a predecir los ganadores del Derby de Kentucky y eligió con éxito los primeros cuatro caballos, en orden, superando las probabilidades de 540 a 1.

Los sitios de información especializada como Digital Photography Review o Camera Labs son un ejemplo de inteligencia colectiva. Cualquiera que tenga acceso a Internet puede contribuir a difundir su conocimiento por el mundo a través de los sitios de información especializados.

En el contexto generado por el alumno, un grupo de usuarios reúne recursos para crear una ecología que satisfaga sus necesidades a menudo (pero no solo) en relación con la co-configuración, co-creación y co-diseño de un espacio de aprendizaje particular que permite a los alumnos crear su propio contexto. Los contextos generados por el alumno representan una comunidad ad hoc que facilita la coordinación de la acción colectiva en una red de confianza. Un ejemplo de contexto generado por el alumno se encuentra en Internet cuando los usuarios colaborativos combinan conocimientos en un "espacio de inteligencia compartido". A medida que Internet se ha desarrollado, también lo ha hecho el concepto de CI como un foro público compartido. La accesibilidad y disponibilidad global de Internet ha permitido que más personas que nunca contribuyan y accedan a ideas.

Los juegos como The Sims Series y Second Life están diseñados para no ser lineales y depender de la inteligencia colectiva para su expansión. Esta forma de compartir está evolucionando gradualmente e influyendo en la mentalidad de las generaciones actuales y futuras. Para ellos, la inteligencia colectiva se ha convertido en una norma. En la discusión de Terry Flew sobre la ' interactividad ' en el entorno de los juegos en línea, el diálogo interactivo continuo entre los usuarios y los desarrolladores de juegos, se refiere al concepto de Inteligencia Colectiva de Pierre Lévy ( Lévy 1998 ) y argumenta que esto está activo en los videojuegos como clanes o gremios en MMORPG. trabajar constantemente para lograr metas. Henry Jenkins propone que las culturas participativas que emergen entre los productores de juegos, las empresas de medios y los usuarios finales marcan un cambio fundamental en la naturaleza de la producción y el consumo de los medios. Jenkins sostiene que esta nueva cultura participativa surge en la intersección de tres nuevas tendencias mediáticas amplias. En primer lugar, el desarrollo de nuevas herramientas / tecnologías de medios que permitan la creación de contenido. En segundo lugar, el surgimiento de subculturas que promueven tales creaciones y, por último, el crecimiento de conglomerados de medios de valor agregado, que fomentan la imagen, la idea y el flujo narrativo. error de harv: sin destino: CITEREFLévy1998 ( ayuda )

Coordinando acciones colectivas

El elenco de After School Improv aprende una importante lección sobre la improvisación y la vida

Los actores de la improvisación también experimentan un tipo de inteligencia colectiva que ellos denominan "mente de grupo", ya que la improvisación teatral se basa en la cooperación y el acuerdo mutuos, lo que lleva a la unidad de la "mente de grupo".

El crecimiento de Internet y las telecomunicaciones móviles también ha producido eventos de "enjambre" o "encuentro" que permiten reuniones o incluso fechas bajo demanda. El impacto total aún no se ha sentido, pero el movimiento antiglobalización , por ejemplo, se basa en gran medida en el correo electrónico, los teléfonos móviles, los buscapersonas, los SMS y otros medios de organización. La organización Indymedia lo hace de una forma más periodística. Dichos recursos podrían combinarse en una forma de inteligencia colectiva responsable solo ante los participantes actuales, pero con una sólida orientación moral o lingüística de generaciones de colaboradores, o incluso adoptar una forma más obviamente democrática para promover un objetivo compartido.

Otra aplicación de la inteligencia colectiva se encuentra en la "Ingeniería comunitaria para innovaciones". En un marco integrado propuesto por Ebner et al., Los concursos de ideas y las comunidades virtuales se combinan para aprovechar mejor el potencial de la inteligencia colectiva de los participantes, particularmente en I + D de código abierto. En la teoría de la gestión, el uso de la inteligencia colectiva y el crowdsourcing conduce a innovaciones y a respuestas muy sólidas a cuestiones cuantitativas. Por lo tanto, la inteligencia colectiva y el crowdsourcing no conducen necesariamente a la mejor solución a los problemas económicos, sino a una solución estable y buena.

Coordinación en diferentes tipos de tareas.

Las acciones o tareas colectivas requieren diferentes cantidades de coordinación según la complejidad de la tarea. Las tareas varían desde ser tareas simples altamente independientes que requieren muy poca coordinación hasta tareas complejas interdependientes que son construidas por muchas personas y requieren mucha coordinación. En el artículo escrito por Kittur, Lee y Kraut, los escritores introducen un problema en la cooperación: "Cuando las tareas requieren una alta coordinación porque el trabajo es altamente interdependiente, tener más contribuyentes puede aumentar las pérdidas del proceso, reduciendo la efectividad del grupo por debajo de lo que podrían hacer los miembros individuales. lograr de manera óptima ". Con un equipo demasiado grande, la efectividad general puede verse afectada incluso cuando los contribuyentes adicionales aumentan los recursos. Al final, los costos generales de la coordinación pueden superar a otros costos.

La inteligencia colectiva grupal es una propiedad que surge a través de la coordinación de procesos ascendentes y descendentes. En un proceso de abajo hacia arriba, las diferentes características de cada miembro están involucradas para contribuir y mejorar la coordinación. Los procesos de arriba hacia abajo son más estrictos y fijados con normas, estructuras grupales y rutinas que a su manera mejoran el trabajo colectivo del grupo.

Vistas alternativas

Una herramienta para combatir la autoconservación

Tom Atlee reflexiona que, aunque los humanos tienen una capacidad innata para recopilar y analizar datos, se ven afectados por la cultura, la educación y las instituciones sociales. Una sola persona tiende a tomar decisiones motivadas por la autopreservación. Por lo tanto, sin inteligencia colectiva, los humanos pueden conducirse a la extinción en función de sus necesidades egoístas.

Separación del IQism

Phillip Brown y Hugh Lauder citan a Bowles y Gintis (1976) que para definir verdaderamente la inteligencia colectiva, es crucial separar la "inteligencia" del IQism. Continúan argumentando que la inteligencia es un logro y solo se puede desarrollar si se lo permite. Por ejemplo, anteriormente, los grupos de los niveles más bajos de la sociedad están severamente restringidos para agregar y poner en común su inteligencia. Esto se debe a que las élites temen que la inteligencia colectiva convenza al pueblo a rebelarse. Si no existe tal capacidad y relaciones, no habría infraestructura sobre la que se construya la inteligencia colectiva. Esto refleja cuán poderosa puede ser la inteligencia colectiva si se deja desarrollar.

Vistas de inteligencia artificial

Los escépticos, especialmente los críticos de la inteligencia artificial y más inclinados a creer que el riesgo de daño corporal y la acción corporal son la base de toda unidad entre las personas, son más propensos a enfatizar la capacidad de un grupo para actuar y resistir el daño como una masa fluida. movilización , encogerse de hombros daña la forma en que un cuerpo se encoge de hombros ante la pérdida de unas pocas células. Esta línea de pensamiento es más obvia en el movimiento antiglobalización y se caracteriza por los trabajos de John Zerzan , Carol Moore y Starhawk , quienes típicamente evitan a los académicos. Es más probable que estos teóricos se refieran a la sabiduría ecológica y colectiva y al papel del proceso de consenso al hacer distinciones ontológicas que a cualquier forma de "inteligencia" como tal, que a menudo argumentan que no existe o que es mera "inteligencia".

Es probable que los críticos duros de la inteligencia artificial por motivos éticos promuevan métodos colectivos de construcción de sabiduría, como los nuevos tribalistas y los gaianos . Si se puede decir que estos son sistemas de inteligencia colectiva es una cuestión abierta. Algunos, por ejemplo, Bill Joy , simplemente desean evitar cualquier forma de inteligencia artificial autónoma y parecen dispuestos a trabajar en una inteligencia colectiva rigurosa para eliminar cualquier posible nicho para la IA.

En contraste con estos puntos de vista, empresas como Amazon Mechanical Turk y CrowdFlower están utilizando inteligencia colectiva y evaluación basada en el consenso o crowdsourcing para recopilar enormes cantidades de datos para los algoritmos de aprendizaje automático .

Resolviendo el cambio climático

La inteligencia colectiva global se considera la clave para resolver los desafíos que enfrenta la humanidad ahora y en el futuro. El cambio climático es un ejemplo de un problema global que la inteligencia colectiva está tratando de abordar actualmente. Con la ayuda de aplicaciones de inteligencia colectiva como el crowdsourcing en línea , personas de todo el mundo están colaborando en el desarrollo de soluciones al cambio climático.

Ver también

Referencias

Trabajos citados

• Brown, Philip; Lauder, Hugh (2000). "Inteligencia colectiva". En Baron, S .; Field, J .; Schuller, T (eds.). Capital social: perspectivas críticas . Prensa de la Universidad de Oxford. ISBN 9780191583247.
• Voló, Terry (2014). Nuevos medios (4ª ed.). Prensa de la Universidad de Oxford. ISBN 9780195577853.

Otras lecturas

enlaces externos

• CIRI - el Instituto de Investigación de Inteligencia Colectiva - una organización sin fines de lucro de I + D sobre inteligencia colectiva
• Una aplicación de Inteligencia Colectiva para la Sala de Situación del Cambio Climático Global diseñada e implementada por The Millennium Project en Gimcheon, Corea del Sur en 2009.
• Manual de inteligencia colectiva del MIT
• Cultivating Society's Civic Intelligence Archivado el 16 de febrero de 2006 en Wayback Machine. Doug Schuler Journal of Society, Information and Communication , vol 4 No. 2.
• Jennifer H. Watkins (2007). Predicción de los mercados como mecanismo de agregación para la inteligencia colectiva Artículo del Laboratorio Nacional de Los Alamos sobre Inteligencia Colectiva
• Hideyasu Sasaki (2010). Revista Internacional de Inteligencia Organizacional y Colectiva (IJOCI) , vol 1 No. 1.
• El marco de inteligencia colectiva, marco de código abierto para aprovechar la inteligencia colectiva
• Raimund Minichbauer (2012). Colectivos fragmentados. Sobre la Política de la "Inteligencia Colectiva" en las Redes Electrónicas , transversal 01 12, 'conocimientos inquietantes'