Mucho se ha escrito sobre la sabiduría de las multitudes (the wisdom of the crowds) y creo que mucho aún se escribirá, en estos tiempos movedizos donde la autoridad tiende a ser puesta en duda y la conectividad parece un factor más importante que otros, mientras el aporte cooperativo y altruista construye obras como la Wikipedia.
Esta semana, en una interesantísima discusión con compañero, llegamos a un debate interesante: si un trabajo que utilizase información proveniente de cualquiera que tuviera acceso a internet podía considerarse periodístico. Y si eso cambiaría si fuera una multitud la que aportase los datos.
Uno de los deberes innegables del periodista es comprobar todos los datos que incluye en su trabajo, pero ¿qué pasa cuando no es posible por la alta cantidad de aportes? Cuando debe fiarse de los contenidos que aporta de esa masa, ¿sigue siendo periodístico, o es otra cosa? ¿Nos negamos a reconocerlo como periodístico? ¿Tiene menos calidad?
El primer ejemplo vivo del logro de la inteligencia colectiva que me vino a la mente fue la Wikipedia. Con 26 millones de artículos en 285 idiomas a fecha de mayo de 2013 es uno de los mayores repositorios de conocimiento de la Humanidad contemporáneos. Nació en 2001, lanzada por Jimmy Wales y Larry Sanger, como un side-project de Nupedia, una enciclopedia online editada únicamente por expertos. Uno de los problemas de Nupedia era la lentitud que exigía el proceso, ya que no era una wiki sino que los expertos debían pasarse los papers y aprobarlos. En sus primeros 6 meses lograron sacar 2 artículos, y en su primer año sólo 21, mientras que en su primer mes Wikipedia había producido 200.
Rápidamente alcanzó popularidad, y casi media internet ya usaba Wikipedia (es un decir), cuando dejó de ser una fuente innombrable en 2005. En marzo de ese año la revista Nature publicó «Internet Encyclopedias Go Head to Head», un paper de Jim Giles, donde se comprobaba que la Wikipedia es al menos igual de fiable que la Enciclopedia Británica en los artículos científicos. Nature había pedido a expertos de distintas disciplinas que revisaran 50 artículos sobre los mismos temas y longitud similar en cada enciclopedia y los evaluaran teniendo en cuenta la exactitud de los datos. El resultado arrojó 2,9 errores por artículo en la Britannica versus 3,9 en la Wikipedia.
Nature también entrevistó a más de 1.000 de sus propios autores sobre su uso de enciclopedias, y encontró que más del 70% de los encuestados dijeron consultar Wikipedia en temas científicos, mientras que el 80% calificaba como «excelente» o «satisfactoria» la cobertura de un tópico, la relevancia de la información, la exactitud y la oportunidad de Wikipedia.
Rápidamente los wikipedistas crearon un proyecto para corregir los errores que había señalado el paper de Nature, y también crearon una página en la Wikipedia que listaba los errores que había en la Enciclopedia Británica.
¿Cómo puede ser posible? Con esto tenía algo que ver la Ley de Linus, basada en lo que dijo Linus Torvalds: «Dado un número suficientemente elevado de ojos, todos los errores se convierten en obvios». Este enfoque es usado para sostener el software libre, cuyos desarrolladores liberan el código cada cierto tiempo para obtener una mayor cantidad de correcciones en menos tiempo.
Ya se habla de ejemplos de comprobación de la sabiduría de las multitudes en 1906, cuando en una feria rural en Plymouth, 800 personas participaron en un concurso para estimar el peso de un buey. El estadístico Francis Galton observó en ese momento que la estimación de media, 1207 libras, se alejaba sólo por 1% de error del verdadero peso del buey que era 1198 libras.
Parece sin embargo que las multitudes y su sabiduría no aciertan siempre. James Surowiecki, en su libro The Wisdom of Crowds, trata sobre cómo los grupos toman decisiones mejores que las que hubiera tomado su miembro más inteligente. Surowiecki analiza muchos casos y también detalla los factores que hacen que la multitud falle: homogeneidad entre esas personas; división de manera en que no haya difusión de información necesaria para otros miembros; imitación o factores emocionales que puedan llevar a la presión de los pares o comportamiento gregario.
Entonces ¿crees en la Wikipedia? Yo creo, pero no voy a misa. Creo pero busco otras fuentes, creo pero sigo leyendo. Para mí estamos en momentos clave para el periodismo, porque es ahora cuando debemos aprender cómo navegar en estos nuevos flujos y fuentes de información, cómo no perder el norte en el torrente de datos, y cómo ejercer esa necesaria tarea de darles sentido. Y que lo hagamos sin complejos, sin miedo a la autocrítica, abrazando la riqueza de internet y estos nuevos procesos, sin perder la experiencia de la historia que nos precede.
Foto: James Cridland