Se ha reconocido que la sabiduría de las multitudes produce predicciones increíblemente precisas al sumar las opiniones de muchas personas, lo que permite incluso a los pronosticadores aficionados superar a los expertos. La creencia es que cuando un gran número de personas hacen previsiones de forma independiente, sus errores no están correlacionados y, en última instancia, se anulan entre sí, lo que lleva a respuestas finales más precisas. Sin embargo, investigadores y expertos han argumentado que la sabiduría de las multitudes es extremadamente frágil, especialmente en dos circunstancias específicas: cuando las personas se ven influenciadas por las opiniones de los demás y cuando las opiniones se ven distorsionadas por sesgos cognitivos. Una nueva investigación se centra en estas suposiciones y descubre que la sabiduría de las multitudes es más sólida de lo que se pensaba anteriormente; incluso puede resistirse al pensamiento grupal de personas con ideas similares.

•••

¿Qué tan útil es la sabiduría de las multitudes? Durante años, se ha reconocido que produce predicciones increíblemente precisas al sumar las opiniones de muchas personas, lo que permite incluso a los pronosticadores aficionados venció a los expertos. La creencia es que cuando un gran número de personas hacen previsiones de forma independiente, sus errores no están correlacionados y, en última instancia, se anulan entre sí, lo que lleva a respuestas finales más precisas.

Sin embargo, investigadores y expertos han argumentado que la sabiduría de las multitudes es extremadamente frágil, especialmente en dos circunstancias específicas: cuando las personas se ven influenciadas por laopiniones de otros (porque pierden su independencia) y cuando las opiniones se distorsionan por sesgos cognitivos (por ejemplo, puntos de vista políticos firmes de un grupo).

En nuevoinvestigación, uno de nosotros y sus colegas (Joshua junto con Devon Brackbill y Damon Centola) nos centramos en estas suposiciones y descubrimos que la sabiduría de las multitudes es más sólida de lo que se pensaba anteriormente; incluso puede soportar el pensamiento grupal de personas con ideas similares. Pero hay una advertencia importante: para que la sabiduría de las multitudes mantenga su precisión a la hora de hacer predicciones, todos los miembros del grupo deben tener la misma voz, sin que ninguna persona domine. Como descubrió la investigación, el patrón de influencia social dentro de los grupos (es decir, quién habla con quién y cuándo) es el principal determinante de la precisión del público a la hora de hacer predicciones.

Para explorar cómo los grupos intercambian información y opiniones, el equipo de investigación decidió revisar estudios anteriores sobre la sabiduría de las multitudes y el pensamiento grupal. Porqueestudios clásicos de pensamiento grupal observó solo la forma en que los grupos tomaban las decisiones en la práctica, fuera de cualquier experimento controlado, los investigadores no pudieron identificar con claridad los factores que estaban causando los problemas. Además, dado que estos estudios se centraron en cuando la sabiduría de las multitudes fracasa, los investigadores nunca tuvieron la oportunidad de observar cuándo la influencia social era beneficiosa. Mientrasmás reciente investigación utiliza métodos controlados para estudiar la sabiduría de las multitudes, tiende a centrarse en estimaciones independientes o permite que algunas personas sean másinfluyente al compartir sus opiniones.

El artículo teorizó que el verdadero culpable de socavar la sabiduría de las multitudes fue un fenómeno conocido como redes «centralizadas», es decir, grupos que están demasiado influenciados por los líderes de opinión. En estos casos, es probable que se produzca un pensamiento de grupo. El equipo de investigación creó un modelo para probar una dinámica diferente, llamada redes «descentralizadas», en la que las personas pueden comunicarse en igualdad de condiciones entre sí, compartiendo información y opiniones. Este tipo de «información social», teorizaron los autores, permitiría a las personas llegar a un consenso gradualmente, a medida que sus opiniones se parecieran más, y mantener la precisión de la sabiduría de las multitudes. Esta teoría es coherente con la anteriorinvestigación, que ha descubierto que los líderes dominantes socavan las decisiones de grupo y que las personas que toman las decisiones primero a menudo influir en las decisiones de los demás. Este modelo describiría ambos casos como una red centralizada, no como el concepto descentralizado que hace que cada persona tenga la misma influencia.

Este equipo de investigación puso a prueba su teoría con una serie de desafíos de estimación con 34 grupos de 40 personas, que iban desde el clásico método de adivinar el número de gominolas en un tarro hasta estimar el coste de los bienes de consumo. Entre bastidores, controlaban la estructura del flujo de información (quién podía observar a quién), lo que hacía que algunas personas formaran redes centralizadas con personas seleccionadas al azar que ocupaban puestos destacados y otras en redes descentralizadas en las que todos tenían la misma influencia.

En las redes centralizadas, no había ninguna sorpresa: la precisión del grupo dependía totalmente de la precisión de unos cuantos influencers. Pero en las redes descentralizadas, el periódico descubrió que la creencia u opinión promedio pasaba a más preciso después de que las personas se comunicaran entre sí. La explicación se encuentra en el funcionamiento del pensamiento social. Al compartir opiniones, las personas tienden a cambiar sus puntos de vista en función de lo que crean sus compañeros, pero no todos cambian al mismo ritmo. Algunos saben que son más precisos y se mantienen firmes. Otros que son inexactos y tienen menos confianza hacen revisiones más amplias. Como resultado, quienes son más precisos y firmes en sus convicciones actúan como ancla y atraen a los demás hacia ellos, a pesar de que no ejercen la «fuerza experta» de los principales líderes de opinión.

¿Qué hay de la idea de que los sesgos cognitivos se interponen en el camino de la sabiduría de las multitudes? Nosotros (Joshua junto con Ethan Porter y Damon Centola) queríamos poner a prueba el peor de los escenarios posibles: la política partidista en cámaras de eco, en qué influencia social amplifica los sesgos partidistas y reduce la precisión de las creencias políticas (como la tasa de desempleo o el número de inmigrantes que vienen a los Estados Unidos cada año). Los investigadores preguntaron a 2.240 personas en los Estados Unidos sobre temas controvertidos, como la inmigración, el desempleo y el gasto militar, y las personas colocadas en cámaras de eco de los republicanos vieron que solo a otros republicanos y los demócratas solo veían a otros demócratas. Cientos de personas iniciaron sesión en el sitio del experimento al mismo tiempo. A cada persona se le hicieron preguntas dos veces: una antes de que pudiera ver la opinión de los demás y una segunda vez después de ver las opiniones de los demás.Encontramos que la influencia social aumentó la precisión. Lo que es aún más revelador es que la comunicación redujo la polarización; el demócrata promedio se pareció más al republicano promedio, incluso sin ningún vínculo entre ellos. Una vez más, la diferencia fue la adaptación a la información social, que contrarresta la polarización causada por los extremistas. (Los datos muestran que, incluso si los extremistas se mantienen firmes en sus puntos de vista, lo que podría atraer a otros hacia ellos, son menos numerosos y se ven superados por una fuerza compensatoria: un mayor número de moderados precisos que confían en sus puntos de vista).

Si bien la sabiduría de las multitudes es sólida ante las presiones del día a día, como la influencia de los compañeros y los sesgos cognitivos, ¿qué pasa con la malversación descarada? ¿Qué pasa si alguien intenta poner un freno a los engranajes aportando información errónea? Para probarlo, nosotros (Joshua y Ned) recurrimos aEstimar, una plataforma que normalmente supera las previsiones de Wall Street con proyecciones de ingresos y beneficios de origen colectivo. Para la mayoría de las personas en esta plataforma, las estimaciones se hacen más precisas con la práctica. Sin embargo, un grupo destacó: sus estimaciones pasaron a ser menos preciso con experiencia. Este grupo estaba compuesto por profesionales de las finanzas para los que Estimize representa una competencia directa y que, al parecer, trataban de afectar al resultado introduciendo estimaciones incorrectas de forma intencionada. Sin embargo, en conjunto, cada suposición sobreestimada fue anulada por una subestimación extrema, y la inteligencia colectiva prevaleció. (Como estas «manzanas podridas» básicamente sumaban números al azar, era tan probable que se sobreestimaran como subestimaran, por lo que se anularon solas. Lo mismo ocurriría en cualquier situación en la que la gente tratara de añadir ruido a los datos, en lugar de hacer estimaciones legítimas sobre la mala creencia. La única manera en que esto fallaría es si hubiera algún tipo de colusión.)

Nuestro trabajo demuestra que la sabiduría de las multitudes puede prevalecer incluso cuando las probabilidades están en su contra. Son buenas noticias para los líderes empresariales que intentan aprovechar la sabiduría colectiva sobre una variedad de temas, desde predecir la popularidad de determinadas ofertas o el éxito de una fusión hasta estimar el porcentaje de clics de la publicidad online. Para obtener las previsiones más precisas y tomar mejores decisiones, los líderes pueden animar a las personas a comunicarse y compartir información para garantizar que el público encuentre la mejor solución.

 

Nota del editor: El primer estudio lo realizaron Joshua Becker junto con Damon Centola y Devon Brackbill; el segundo estudio lo realizaron Joshua Becker junto con Ethan Porter y Damon Centola; el tercer estudio lo realizaron Joshua Becker y Ned Smith. Hemos actualizado el artículo para reflejar con mayor precisión quién es el autor de la investigación.