Sabiduría de las multitudes

La estimación más precisa del número de caramelos de goma probablemente sea el promedio de 100 estimaciones al azar. Esto muestra la idea central de la sabiduría de las multitudes: un grupo grande de personas diversas e independientes puede hacer predicciones sorprendentemente precisas, aunque ninguna conozca la respuesta.

Piensa que los errores individuales se compensan entre sí. Algunas personas darán una cifra demasiado alta y otras, demasiado baja, pero el promedio suele acercarse mucho a la realidad. Este principio muestra que podemos encontrar mejores respuestas al combinar muchos puntos de vista en lugar de depender de un solo experto.

Reflexiona sobre esto: Cuando me enfrento a un problema, ¿cómo puedo reunir opiniones diversas e independientes?

La sabiduría de las multitudes funciona porque permite filtrar el ruido para encontrar una señal útil. Las estimaciones individuales contienen tanto información —una aproximación razonable— como errores —sesgos personales y equivocaciones al azar—. Al calcular el promedio de muchas estimaciones independientes, estos errores aleatorios, unos por exceso y otros por defecto, tienden a compensarse. El resultado es un juicio colectivo más cercano al valor real.

Para que esto funcione, hay cuatro condiciones fundamentales:

• Diversidad: El grupo debe incluir a personas con distintas perspectivas, experiencias e información.
• Independencia: Cada persona debe formar su propia opinión sin dejarse influir por las demás.
• Descentralización: Las personas deben poder recurrir a sus propios conocimientos locales y específicos.
• Agregación: Debe existir un mecanismo para combinar los juicios individuales en una decisión colectiva, como calcular un promedio.

Esto también se aplica fuera de los juegos de adivinanzas. En el ámbito empresarial, algunas compañías usan «mercados de predicción» internos donde los empleados apuestan sobre los plazos de los proyectos. El pronóstico colectivo del mercado suele ser más fiable que las proyecciones oficiales porque reúne los conocimientos que muchas personas de distintos equipos tienen por su cuenta.

Del mismo modo, el éxito de plataformas como Wikipedia o del sistema de reseñas de Amazon se apoya en este principio. Las aportaciones combinadas de millones de usuarios independientes crean un recurso enorme y generalmente fiable que ningún equipo pequeño de expertos podría reproducir. Sin embargo, si no se cumplen estas condiciones —por ejemplo, si las personas del grupo son demasiado parecidas o están muy influidas por una sola opinión—, el resultado puede ser una insensatez colectiva en lugar de sabiduría.

Hace más de un siglo que se observa que combinar juicios mejora la precisión, pero la investigación moderna se ha centrado en definir las condiciones y limitaciones fundamentales de este fenómeno. Para que una multitud sea sabia, las ventajas de combinar información diversa deben superar el riesgo de que los errores estén correlacionados, algo que puede surgir de la influencia social o de sesgos compartidos. La clave es mantener la diversidad cognitiva y la independencia dentro del grupo.

• Galton (1907): En una observación que sentó las bases del concepto, señaló que la mediana de las estimaciones de una multitud sobre el peso de un buey en una feria rural se alejaba menos de un 1 % del valor real. Esto demostró el poder de la estimación colectiva. [1]
• Surowiecki (2004): Popularizó el concepto e identificó cuatro condiciones clave —diversidad de opiniones, independencia, descentralización y agregación— como necesarias para que una multitud sea sabia de forma constante. [2]
• Lorenz et al. (2011): Un estudio publicado en PNAS encontró que la influencia social debilita la sabiduría de las multitudes. Cuando los participantes podían ver las estimaciones de los demás, la precisión colectiva del grupo disminuía a medida que las estimaciones individuales se acercaban entre sí. Esto reducía la diversidad que hace sabia a la multitud. [3]

La sabiduría de las multitudes no es una solución universal. Falla cuando no se cumplen sus condiciones básicas. Por ejemplo, en los mercados financieros, el comportamiento de rebaño y las cascadas de información pueden generar burbujas y desplomes, lo que representa una insensatez colectiva en lugar de sabiduría.

Tampoco resulta muy adecuada para problemas que requieren conocimientos especializados o una visión creativa singular, como realizar una cirugía o escribir una novela. No puedes diseñar un producto revolucionario promediando miles de opiniones contradictorias. La multitud funciona mejor al resolver problemas que tienen respuestas correctas que al crear soluciones novedosas desde cero.