Comparaciones dos-a-dos en procesos de selección masiva

 Los procesos de filtrado masivo son la base de la nueva inteligencia colectiva emergente, la cual pretende de manera abierta que cualquiera pueda proponer y que a su vez cualquiera pueda valorar las opciones de los demás. El objetivo de este proceso es que la mejores opciones finales tengan una gran aprobación y que sean la mejores opciones colectivas para la pregunta concreta que se plantea.
Hace tiempo que queremos implementar algoritmos de comparación dos-a-dos. En esta clase de algoritmos la información que se recoge del participante no es simplemente de aprobación o selección sino que tienen que ver con responder a la pregunta: ¿Cuál de estas dos opciones te parece mejor? En los procesos de filtrado colectivo con los que hemos experimentado, como por ejemplo Appgree, el participante debe decidir si la opción que se le muestra es válida o no. Una especie de todo o nada. Este proceso es simple y ofrece soluciones sencillas en forma de resultados aparentemente satisfactorios. Por ejemplo si una propuesta tiene 80 validaciones sobre 100 diremos que tienen un 80% de aprobación. Sin embargo es difícil establecer si una propuesta es válida sin considerar el resto. Normalmente un ciudadano toma decisiones en base al principio de “la mejor opción disponible”. Esto es así dado que nunca tienen porque existir una opción perfecta. Tampoco tiene porque existir una opción completamente descartable. Por lo tanto cuando un participante otorga validez (o no) a una opción esta introduciendo información “superficial” al sistema. Quizá si hubiera visto otras opciones se daría cuenta que la primera opción que validó no era tan buena o que la que descartó de primeras resulta que era la mejor de todas. No es de extrañar que en los procesos que hemos realizado con Appgree en Podemos y otras organizaciones muchas veces tenemos resultados “obvios” o “superficiales” que no aportan nada nuevo.
En nuestra opinión el camino para mejor los procesos de filtrado es experimentar con algoritmos de comparación. Cuando un participante compara entre dos opciones está dando una información “óptima” al sistema. Un ciudadano puede dudar al establecer si una opción es válida o no pero es más difícil que dude ante la pregunta: ¿Qué opción prefieres?
Proyecto Impulsa
Cuando Miguel Ardanuy nos comentó la idea del proyecto Impulsa nos entusiasmó la idea. Se trata de la primera iniciativa en un partido político para decidir de manera colaborativa la financiación de proyectos ciudadanos. Además es todo un reto. Se prevee que la ciudadanía lance centenares de propuestas y además que todos los inscritos en Podemos, que ya son más de 360.000 decidan juntos cuáles son las mejores, las que merecen ser financiadas.
No es buena idea que ante muchas decenas o cientos de proyectos cada cuál pueda seleccionar los que más le gustan. La saturación de propuestas hace que los participantes se vean desbordados y no sean capaz de abarcar más que unas pocas. Así que normalmente cada cual tiende a apoyar los proyectos de sus afines, bien porque los conozcan directamente o bien porque a través de redes de confianza les llegue la información para que sean apoyados. Estos procesos nos recuerdan los concursos de jóvenes grupos de música en los cuales la banda que finalmente gana es la que más amigos o seguidores tiene y no necesariamente la más valorado por la opinión general.
De aquí nos surg la idea de que cada participante pueda realizar solamente un número limitado de comparaciones entre proyectos distribuidos al azar. La información que aporte será muy valiosa ya que las preferencias quedan bien definidas. Si tenemos miles de aportaciones en la que de manera distribuida todos los proyectos son comparados cientos de veces, al final tenemos una clasificatoria inteligente de los proyectos más valorados por todos los inscritos en Podemos. Hemos eliminado el apoyo tendencioso por afinidad. Hemos eliminado el apoyo superficial ante la falta de criterio por no conocer otros proyectos. Hemos recogido los aportes de cada participante que de manera colectiva finalmente nos dan una clasificación colaborativa y realmente justa.
Os invitamos a participar en este bello proceso que Podemos pone en manos de la ciudadanía.
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PD técnica: Se ha elegido por razones práctica el algoritmo implementado en All Our Ideas http://www.allourideas.org/. Agora Voting realizará un desarrollo personalizado para Podemos. De esta manera el número de comparaciones estará limitado. Cada usuario podrá comparar de cuatro a seis proyectos. Una vez realizada la comparación esta se enviará encriptada de forma segura con la tecnología de Agora Voting como si de un voto se tratase. 

 

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