La sabiduría de las multitudes explicada

La sabiduría de las multitudes es el hallazgo de que un gran número de estimaciones independientes, promediadas, suele ser más precisas que cualquier persona por separado del grupo, incluidos los expertos.

Parece que no debería funcionar. La mayoría de la gente de una multitud no son expertos, muchos simplemente se equivocan y una estimación aislada puede estar muy desviada. Sin embargo, cuando reúnes suficientes estimaciones independientes y las combinas, los errores tienden a cancelarse y lo que queda es una señal que sigue la verdad notablemente bien. Entender por qué es la clave para entender buena parte del pronóstico moderno, de las encuestas a los mercados de predicción.

El buey que lo empezó todo

La demostración más famosa es también la más sencilla. En una feria de pueblo, se invitó a simples visitantes a adivinar el peso de un buey, y cada uno anotaba un número en un boleto por un pequeño premio. Nadie se consultaba, y la mayoría no tenía ninguna experiencia especial en ganado. Por sí sola, cada estimación valía poco como pronóstico.

En 1907, el estadístico Galton reunió esos boletos y los estudió, publicando el resultado en su artículo «Vox Populi» en Nature. Entre 787 entradas válidas, la estimación mediana fue de 1207 lb frente a un peso real en canal de 1198 lb, un error de menos del 1 %. La multitud, tomada en conjunto, acertó casi con exactitud.

Esa es toda la idea en miniatura. Ningún adivinador por separado era fiablemente preciso, y Galton más bien esperaba que la multitud quedara en ridículo. En cambio, el centro de todas esas estimaciones independientes cayó a una fracción de punto porcentual de la verdad. El agregado sabía algo que ningún individuo sabía de forma fiable.

Por qué el agregado supera al individuo

El mecanismo no es magia, es aritmética. Piensa en la estimación de cada persona como la verdad más un error. Unos estiman demasiado alto, otros demasiado bajo, y el tamaño de sus fallos varía. Cuando promedias muchas estimaciones independientes, los errores positivos y negativos tienden a compensarse. Lo que sobrevive al promedio es la parte que tienen en común, que es la verdad subyacente en torno a la que todos giran.

La trampa es la palabra independiente. Para que los errores se cancelen, tienen que estar dispersos en direcciones distintas en lugar de inclinarse todos hacia el mismo lado. Cuando las estimaciones son de verdad independientes y provienen de perspectivas variadas, añadir más gente sigue afinando el agregado. Cuando todos cometen el mismo error por la misma razón, promediar solo conserva ese error compartido, y la multitud no es más sabia que un solo individuo sesgado.

La idea la popularizó décadas después el periodista Surowiecki, cuyo libro de 2004, The Wisdom of Crowds, reunió docenas de casos, desde adivinar caramelos en un frasco hasta localizar un submarino perdido, en los que un juicio agregado superó a los expertos individuales que lo componían.

Las tres condiciones de una multitud sabia

Una multitud no es sabia de forma automática. Pon a la gente en las condiciones equivocadas y el grupo puede ser más tonto que cualquiera de sus miembros, propenso a pánicos, burbujas y comportamiento de rebaño. La sabiduría aparece solo cuando se cumplen tres condiciones a la vez.

Diversidad de opinión

Cada persona debería aportar algo distinto, alguna información privada, un modelo del mundo diferente o una interpretación distinta de los mismos hechos. La diversidad es lo que hace, para empezar, que los errores apunten en direcciones distintas. Una sala llena de pensadores idénticos, por listos que sean, solo produce una estimación repetida muchas veces.

Independencia

La gente debería formar sus estimaciones por su cuenta, antes de dejarse llevar por lo que piensan los demás. En cuanto las estimaciones empiezan a copiarse unas a otras, la independencia se derrumba y los errores dejan de cancelarse. Por eso mostrar el promedio en curso mientras la gente vota, o dejar que la voz más fuerte vaya primero, destruye en silencio la sabiduría que intentabas captar.

Una forma de agregar

Por último, los juicios privados dispersos necesitan combinarse en una sola respuesta colectiva. Un simple promedio o mediana puede hacerlo, como mostró el buey de Galton. Un voto puede hacerlo. Y un mercado puede hacerlo, dejando que cada persona exprese tanto su opinión como con cuánta fuerza la sostiene a través del tamaño de su apuesta.

La matemática detrás de esto es antigua. Ya en 1785, el teorema del jurado de Condorcet mostró que si cada votante tiene más probabilidad que no de acertar y vota de forma independiente, la probabilidad de que la mayoría acierte sube hacia la certeza a medida que el grupo crece. Es la sabiduría de las multitudes enunciada como teorema.

Cómo la aprovechan los mercados de predicción

Un mercado de predicción es posiblemente la máquina más refinada para cosechar la sabiduría de las multitudes. En lugar de pedir un número a cada uno y promediarlo, deja que la gente compre y venda participaciones sobre un resultado. El precio al que se negocian esas participaciones se convierte en la estimación agregada por la multitud de la probabilidad del resultado, actualizándose en vivo a medida que negocia gente nueva.

Sobre todo, un mercado mejora un promedio simple de dos formas. Pondera a la gente según su convicción, porque un operador seguro apuesta más y mueve más el precio que uno dubitativo. Y recompensa acertar con dinero, lo que atrae a los informados, filtra las estimaciones perezosas y da a todos una razón para corregir un precio que creen equivocado.

Si el mecanismo en sí es nuevo para ti, empieza por los mercados de predicción explicados y luego vuelve para la mirada de la sabiduría de las multitudes sobre por qué el precio es de fiar.

Por eso exactamente los mercados profundos y líquidos pronostican tan bien: cumplen las tres condiciones a la vez. Los operadores son diversos, actúan por sus propias razones privadas, y el precio agrega cada operación en una sola probabilidad actualizada de forma continua.

Para el argumento completo sobre la precisión y las pruebas que lo respaldan, consulta por qué los mercados de predicción son precisos.

Cuando las multitudes no son sabias

Las mismas condiciones que hacen sabia a una multitud, una vez rotas, la hacen tonta. Vale la pena conocer los modos de fallo para detectar una multitud en la que no deberías confiar.

• Comportamiento de rebaño: cuando la gente se copia en lugar de pensar de forma independiente, los errores dejan de cancelarse y el grupo puede estampidarse en una sola dirección.
• Cascadas de información: si estimaciones tempranas y visibles anclan a todos los que siguen, la multitud amplifica un único error inicial en lugar de corregirlo.
• Sesgo compartido: cuando todos se inclinan hacia el mismo lado por la misma razón, el promedio conserva el sesgo en lugar de eliminarlo.
• Muy poca diversidad: una multitud de expertos casi idénticos tiene poco error que cancelar, así que sumar más apenas ayuda.
• Ninguna agregación real: una pelea a gritos o una votación a mano alzada dominada por la voz más fuerte no equivale a un promedio limpio de opiniones independientes.

Muchas de estas trampas son atajos mentales individuales llevados a la escala de un grupo. Para ver los errores subyacentes, lee los sesgos cognitivos en el pronóstico.

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La sabiduría de las multitudes es más fácil de creer una vez que has visto un precio en vivo acercarse a la verdad a medida que gente informada opera contra él. No necesitas dinero real para sentir el efecto, solo una multitud y una pregunta clara.

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