Por Matthew Barakat | (Agencia AP)
Según varios estudios, una multitud de gente común, basada en un poco de información, puede hacer predicciones tan o más buenas que las realizadas por un pequeño grupo de expertos. Los servicios secretos de EEUU estudian cómo aprovechar el fenómeno
Quizá personas comunes y corrientes han tenido la corazonada de que el régimen de Corea del Norte se acerca a su fin, o que el virus del Ebola reaparecerá en 2012 en alguna parte del mundo.
La conjetura de cualquier persona ordinaria basada en un poco de información puede ser tan buena como la opinión de un especialista. Según estudios, una gran multitud de gente común suele hacer mejores predicciones que un pequeño grupo de expertos, en un fenómeno conocido como inteligencia colectiva.
Ahora, las agencias secretas de los Estados Unidos, con ayuda de investigadores universitarios y personas ordinarias de diversas partes del país, estudian cómo aprovechar y mejorar la sabiduría colectiva.
La investigación podría algún día dotar a los funcionarios encargados de elaborar políticas con información recabada mediante algunos de los mismos métodos que alimentan a Wikipedia y las redes sociales.
En un proyecto que es parte competencia y parte estudio de investigación, los profesores Charles Twardy y Kathryn Laskey, de la Universidad George Mason, buscan reunir a un equipo por Internet de más de 500 personas que hagan pronósticos con base en la información que tengan sobre diversos acontecimientos mundiales.
Los campos abarcan todo tipo de temas, desde brotes de enfermedades hasta tendencias agrícolas y patrones políticos.
Ambos compiten con otros cuatro grupos que están encabezados por profesores de diversas universidades. Cada grupo tiene un enfoque distinto, pero todos estudian cómo podrían aprovechar la externalización colectiva para una tarea específica.
En juego se encuentran las subvenciones que extiende el organismo Intelligence Advanced Research Projects Activity -Iarpa, por sus siglas en inglés (Actividad de Proyectos de Investigación Avanzada para Información con Fines de Inteligencia)-, que es parte de la Oficina del director de Inteligencia Nacional, quien encabeza la comunidad de inteligencia del país.
Para ponerlo de manera sencilla, la inteligencia colectiva consiste en la asignación de una tarea a un gran número de personas en lugar de hacerlo a un experto específico o a un grupo de expertos.
Wikipedia es uno de los ejemplos más prominentes: cualquiera puede escribir o editar un tema. Con el paso del tiempo, las masas refinan y mejoran el texto.
La inteligencia colectiva puede variar desde una simple pregunta a seguidores de una persona en Twitter a aficionados expertos en dejar a punto programas de fuente abierta.
La vocera de Iarpa, Cherreka Montgomery, dijo que el objetivo de su proyecto es el desarrollo de métodos para refinar y mejorar la inteligencia colectiva de forma tal que pueda ser útil para los analistas de inteligencia.
"Lo importante es el fortalecimiento de las capacidades de nuestros analistas de inteligencia", dijo Montgomery.
Si los analistas pueden utilizar la inteligencia colectiva para determinar mejor las probabilidades de acontecimientos mundiales aparentemente impredecibles, entonces pueden ayudar a los encargados de elaborar políticas a estar preparados y a desarrollar respuestas más inteligentes.
En un ejemplo hipotético, una predicción efectuada por una colectividad sobre el estallido de alzamientos populares en el Medio Oriente podría incidir en el contenido de un expediente entregado a quienes hacen las decisiones al más alto nivel.
El programa en la Universidad George Mason se llama DAGGRE, abreviatura del término en inglés Agregación basada en Descomposición.
Los investigadores han utilizado mensajes en blogs, Twitter y otros medios para informar de su proyecto a los participantes potenciales. No es necesaria formación especializada aunque es preferente que se tenga título universitario.
El proyecto busca evaluar diversos acontecimientos mundiales en las partes que lo componen.
Los participantes del programa DAGGRE colocan sus respuestas en formas disponibles en la página web del proyecto y también suministran información desde el principio sobre su educación y las áreas en las que tienen habilidades.
Los supervisores del proyecto buscarán después desglosar las variables que influyen en la predicción del vaticinador y canalizarán la información de tal manera que las personas con bases de información heterogéneas se ayuden y se orienten hacia el pronóstico más preciso.
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