Foto: DennisSylvesterHurd
Obteniendo un poco de conocimiento de "la sabiduría de la multitud" está de moda en estos días. Las multitudes ayudan con problemas tan amplios como la predicción de victorias olímpicas para analizar las redes reguladoras de genes, y un puñado de conversaciones de TED sobre el tema.
Un grupo de investigadores recientemente llevó esta idea un paso más allá: en lugar de simplemente pedirle a la multitud que ayude a responder problemas matemáticos o resolver reflexiones científicas, ¿por qué no apelar a la multitud para diseñar las preguntas ellos mismos? En otras palabras, ¿sería útil hacer un crowdsourcing de un estudio científico completo, de una pregunta a una hipótesis para responder?
Para averiguarlo, los investigadores de la Universidad de Vermont se propusieron descubrir si los voluntarios que visitaron dos sitios web diferentes podían plantearse, refinarse y responderse preguntas entre ellos. Específicamente, querían que los voluntarios descubrieran una manera de predecir el peso corporal y el uso de electricidad en el hogar. Efectivamente, los modelos de computadora del investigador pronto captaron las preguntas y respuestas de crowdsourcing y comenzaron a predecir con éxito el consumo mensual de electricidad y el IMC de un usuario.
Algunas preguntas que surgieron a la multitud eran obvias, como "¿Te consideras con sobrepeso?" Y no es de extrañar, esa pregunta resultó ser la más precisa para predecir el peso corporal de una persona.
Sin embargo, otras preguntas estaban un poco más fuera de la caja. "¿Con qué frecuencia te masturbas un mes?", Sorprendieron a los investigadores, por ejemplo, y se emocionaron aún más al descubrir que la pregunta resultó ser la segunda más predictiva para proyectar el peso de los voluntarios, incluso más que "Cómo a menudo comes en un día?
"A veces, el público en general tiene intuición sobre cosas que los expertos extrañan", dicen los investigadores.
El trabajo muestra que las multitudes pueden generar hipótesis, aunque señalan que su estudio no examina las causas de esas variables (IMC y uso eléctrico) bajo escrutinio.
"En el futuro, este enfoque puede permitirnos involucrar al público en la decisión de qué es interesante estudiar", dicen. "Es potencialmente una nueva forma de hacer ciencia".
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