Sostiene que el crowdsourcing es una 'medida de fuerza mayor', que tiene un riesgo muy alto de contaminación y que no hay tanto altruismo anónimo en la sociedad como para ser el motor de este tipo de técnica. Aún así, confía en el poder de las redes sociales y su capacidad para resolver problemas que, sin ellas, "no tendrían solución".

Las afirmaciones de Manuel Cebrián, investigador sénior en el laboratorio Media Lab del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, en Estados Unidos) y del Centro de Referencia en Investigación sobre Tecnologías de la Información de Australia (el NICTA), pueden ser controvertidas, pero sus argumentos suenan bastante razonables. 

Este experto en dinámicas de redes sociales, crowdsourcing y análisis de datos (data mining), conocido por ser miembro del equipo del MIT que ganó la competición DARPA Network Challenge -un concurso organizado en 2009 por la Agencia estadounidense de Defensa para Proyectos Avanzados de Investigación que planteaba el desafío de localizar diez globos rojos repartidos por todo Estados Unidos, resuelto en menos de nueve horas- nos da en esta entrevista sus claves para entenderlo.

TR: Las redes sociales ha multiplicado exponencialmente las posibilidades del crowdsourcing pero también las oportunidades de contaminación y de sabotaje del proceso. ¿El balance es positivo o negativo?

Manuel Cebrián: Yo sigo siendo un firme creyente en el poder de las redes sociales. Sin embargo, en los últimos años me he vuelto más escéptico. ¿Por qué? Un ejemplo: Si bien el DARPA Network Challenge es una muestra de cómo movilizar a miles de personas en pocas horas para resolver un problema imposible, también lo es de la fragilidad y susceptibilidad del sabotaje de estas técnicas. El 70 por ciento de los envíos de localización de balones fueron falsos (fotografias falsas de globos, gente comprando globos e inflándolos en su patio o incluso algunos disfrazándose de oficiales de DARPA y posando en las fotos).

Otro ejemplo es lo que sucedió en el DARPA Shredder Challenge de 2011. El desafío consistía en reclutar a miles de personas para recomponer documentos destruidos por una trituradora y la cantidad de comportamiento malicioso llegó al 90 por ciento.

Estos hechos son el origen de mi escepticismo actual. Sin embargo, no se puede hacer un balance claro. El crowdsourcing, y en general las redes sociales, nos permiten realizar tareas que la tecnología de la información actual no puede, como crear la Wikipedia, que no es sino la suma de las contribuciones individuales. Por tanto, diría que el balance sigue siendo positivo, a pesar de este riesgo tan alto. Sin redes sociales, ciertos problemas simplemente ¡no se pueden resolver!

¿Para qué actividades y agentes dirías que el crowdsourcing es realmente útil?

A pesar de que esto le pueda parecer controvertido a muchos practicantes del crowdsourcing, la técnica es una ‘medida de fuerza mayor'. Cuando la tecnología actual, o bien un grupo cerrado, puede resolver el problema, este no es un buen problema para crowdsourcing. Cuando esto no ocurre, y el problema va mas allá de lo que se puede hacer con técnicas clásicas, entonces hay que intentarlo. Por tanto, solo debe ser utilizado para situaciones extremas.

¿Puede ser contraproducente?

Las redes sociales, en general, pueden ser contraproducentes en el sentido en el que la información incorrecta viaja a la misma velocidad que la correcta, o incluso superior. Además, la información correcta -digamos un desmentido oficial- no es capaz de frenar la difusión de esa información, y en algunos casos ni siquiera de reducir su velocidad de propagación.

A pesar de que tanto quienes emplean técnicas de crowdsourcing como quienes investigamos en el área trabajamos con el dogma de que las redes tienen la capacidad de filtrar la información incorrecta (que se contrarrestará con la información correcta o directamente no será retransmitida). Sin embargo, no tenemos evidencia empírica alguna de que esto ocurra, y sí tenemos bastantes contraevidencias.

¿Por ejemplo?

La tormenta Sandy que recientemente azotó la costa este de Estados Unidos. Un individuo de Nueva York tuiteó que el Gobernador de la ciudad estaba atrapado, que Wall Street estaba inundado, o que la compañía Con Edison iba a apagar la luz de toda la ciudad. Todo era falso y, sin embargo, sus tuits fueron replicados cientos -en algunos casos miles- de veces.

En Australia, a finales de 2010, uno de los aviones más modernos de Quantas sufrió una explosión de su motor en pleno vuelo. El avión logró aterrizar en Singapur y este incidente no tuvo mayores consecuencias, pero las fotografías falsas de piezas del avión estrellado comenzaron a circular por Internet a gran velocidad. Como consecuencia, Quantas sufrió un shock tremendo en su cotización bursátil.

¿Se puede prevenir que se vuelva en nuestra contra? ¿Cómo?

He trabajado durante tres años en la búsqueda de vías para incentivar a las redes sociales a que verifiquen la desinformación o que, al menos, detengan su difusión. Tras un intenso trabajo teórico y de experimentación, solo fui capaz de resolver el caso más simple, en el que el desinformador era una única persona que actuaba en solitario. En estos casos, valores como la legalidad o la reputación, o incentivos financieros, pueden pararlos. Sin embargo, cuando la información maliciosa parte de dos o más personas que actúan como un equipo, estos incentivos no funcionan.

¿Se podría evitar esto haciendo un crowdsourcing selectivo?

La idea del crowdsourcing selectivo es un mito moderno de la tecnología, prácticamente un oxímoron. Esto se puede ilustrar con un ejemplo muy sencillo. Imaginemos que queremos reclutar a gente a quien se le dé muy bien los puzles para participar en nuestro DARPA Shredder Challenge. El número de personas en el mundo a las que se les dan bien los puzles, y que además quieran participar, es muy bajo. Lo más probable es que nuestra invitación a participar se propague entre personas que no sepan o no tengan interés en los puzles. Por tanto, si a estas mismas no les dejamos participar ni les ofrecemos incentivos para hacerlo y ‘pasar la palabra’, jamás conseguiremos llegar a los expertos en puzles.

Necesitamos que una fracción enorme de la red social participe para encontrar estas ‘agujas en un pajar’. Cualquier intento de controlar el crowdsourcing hace el reclutamiento menos popular y más lento, e impide que lleguemos a quien verdaderamente tiene el conocimiento o capacidad que nos interesa.

¿Son imprescindibles técnicas de data mining e inteligencia artificial para obtener resultados valiosos?

Sí, lo son, pero hay muy pocos ejemplos híbridos que hayan funcionado y este es un campo aún más experimental que el crowdsourcing en sí mismo.

Aseguras que lo ideal es un híbrido entre un modelo cerrado típico de una corporación y una plataforma de crowdsourcing. ¿Qué características tendría que tener este modelo de organización?

Esta es la pregunta del millón. Nosotros llevamos trabajando bastante tiempo en un modelo de teoría de juegos: imaginemos que dos empresarios van a competir en un mercado. El empresario puede elegir entre usar redes sociales para su negocio y no hacerlo. Si usa redes sociales, tiene incertidumbre en dos frentes. El tamaño de la red social que va a ser capaz de crear es incierto, y la cantidad de información incorrecta que tendrá que filtrar también es incierta. El empresario que elige una solución ‘cerrada’ tiene menos incertidumbre sobre la cantidad de trabajadores, y sabe que no sufrirá desinformación. Pero también tiene menos trabajadores que el empresario que usa redes sociales.

Nosotros evaluamos muchísimos escenarios y encontramos un resultado muy interesante. En ninguno de ellos tenemos estrategias puras de redes sociales, o estrategias cerradas. Son siempre estrategias mixtas: con cierta probabilidad, un empresario usa redes sociales, con otra, lo hace internamente.

Por supuesto, esto es solo un modelo teórico. Volviendo a tu pregunta, creo que sí veremos cómo las empresas del futuro adoptarán una mezcla de ambas estrategias, y el empresario será aquel visionario que sepa cuándo girar el volante hacia plataformas abiertas o cerradas, dependiendo del producto en cuestión.

Sostienes que el altruismo como motivación para contribuir a una petición de crowdsourcing no es efectivo. ¿Por qué?

No es tanto que el altruismo no funciona, sino que es crucial que este se pueda cuantificar y que todos los demás lo vean. Es decir, los seres humanos somos altruistas, y esto contribuye sin duda alguna al crowdsourcing, pero incluso los más altruistas creen en el concepto de reputación, y esta tiene que ser cuantificada y compartida públicamente. Simplemente, no creo que haya tanto altruismo anónimo en la sociedad como para que este se pueda usar para hacer crowdsourcing.