¿Es más listo un grupo que cada uno de sus miembros?

En 1907, Francis Galton, antropólogo y estadístico, visitó una feria de ganado en el oeste de Inglaterra. Los visitantes pagaban seis peniques por una tarjeta en la que escribían cuánto pesaría un buey cebado una vez sacrificado y preparado; los que más se acercaban ganaban premios. Galton consiguió las tarjetas, descartó 13 ilegibles o defectuosas y se quedó con 787 estimaciones [1].

En su artículo, publicado en Nature, dio como estimación central, la mediana (la que deja la mitad de las respuestas por encima y la otra mitad por debajo), 1.207 libras. El buey pesó 1.198. Según el artículo, el error era de un 0,8 % [1]. Galton concluyó que el resultado hablaba mejor de lo esperable del juicio democrático [1][2].

La historia se hizo famosa, sobre todo desde que un libro de 2004 sobre «la sabiduría de las multitudes» la usó como punto de partida [1]. Pero conviene mirarla de cerca.

Una historia con algunos errores

En un trabajo de 2014, Kenneth Wallis revisó los papeles de Galton conservados en el University College de Londres y encontró pequeños errores en las tres cifras del artículo: la mediana era de 1.208 libras, el buey pesó 1.197 y el error real era de 11 libras, no de 9 [1]. Y un detalle más: la media aritmética de las 787 estimaciones coincidía exactamente con el peso real, 1.197 libras [1].

Además, los participantes no eran una multitud cualquiera: había carniceros y granjeros, algunos muy expertos en calcular el peso del ganado [1]. Eso no invalida la anécdota, pero la matiza: la multitud de Galton tenía conocimiento de partida.

Cuando los miembros se influyen entre sí

¿Qué pasa si las personas se ven las respuestas unas a otras antes de decidir? Un experimento de 2011 lo probó con 144 estudiantes de la ETH Zúrich, en 12 sesiones de 12 personas [3]. Respondían seis preguntas con una respuesta numérica verificable, como la densidad de población de Suiza o el número de asesinatos de un año. Cada persona daba cinco estimaciones sucesivas por pregunta y cobraba según lo cerca que estuviera de la verdad, un sistema diseñado por los autores para premiar la precisión y no el conformismo [3].

Había tres situaciones: sin información sobre los demás, con la media de la ronda anterior y con todas las respuestas anteriores [3]. Los autores encontraron tres efectos [3]:

• Efecto de influencia social: ver las respuestas ajenas reducía la diversidad del grupo, sin mejorar de forma significativa su acierto.
• Reducción del rango: la verdad tendía a quedar hacia el borde del conjunto de estimaciones, y no en el centro.
• Efecto de confianza: la gente se sentía más segura, aunque no acertara más.

Su conclusión es que influir de esta manera puede hacer a los grupos menos fiables mientras parecen más seguros: se crea una sobreconfianza colectiva en creencias que pueden ser falsas [3]. Eso sí, los propios autores advierten de que su situación era mínima a propósito: excluyeron la presión del grupo, la autoridad o la competencia, y dicen que el efecto puede depender de la dificultad de la pregunta [3].

Hay un detalle del estudio que importa mucho: cómo se agregan las respuestas. Con valores en bruto, la media aritmética de las estimaciones superó a las primeras respuestas individuales solo el 21,3 % de las veces; con valores logarítmicos, el 77,1 %, así que los autores usaron la media geométrica. En la pregunta sobre los asesinatos, cuya cifra real era 198, la media geométrica dio 174 y la aritmética, 838 [3]. Cuando las respuestas varían en órdenes de magnitud, unos pocos errores enormes distorsionan la media.

¿Existe «la inteligencia del grupo»?

Hasta aquí, el grupo suma estimaciones. ¿Pero tiene un grupo una inteligencia propia, como la tiene una persona?

En 2010, Anita Woolley y sus colegas propusieron medir un factor de inteligencia colectiva (el «factor c»), análogo al factor general de inteligencia de las personas (el «factor g»): una medida estadística de qué tal rinde un grupo en tareas muy distintas [4]. Trabajaron con 699 personas en grupos de entre dos y cinco miembros. Según el resumen del estudio, el factor c no estaba fuertemente ligado ni a la inteligencia media ni a la máxima de los miembros, y sí a su sensibilidad social media, al reparto equilibrado de turnos de palabra y a la proporción de mujeres en el grupo [4].

Esa última parte ha sido discutida. En 2017, Marcus Credé y Garett Howardson reanalizaron datos de seis muestras anteriores y concluyeron que el respaldo a un factor de inteligencia colectiva es, en general, débil [5]. Otro trabajo de Bates y Gupta, cuyo título ya anuncia la tesis, sostiene que la inteligencia individual es el origen de la inteligencia colectiva [6].

En 2021, un metaanálisis de 22 estudios, con 5.279 personas en 1.356 grupos de entre 2 y 7 miembros, encontró respaldo para un único factor que describe el rendimiento del grupo en distintas tareas [7]. La puntuación calculada con siete tareas predecía el rendimiento en la octava con una correlación media de 0,40 [7]. Según ese estudio, lo que más pesaba para explicar el factor era el proceso de colaboración, después la habilidad individual y, por último, la composición del grupo [7]. Dependía además del tipo de tarea: en el sudoku, más de la mitad de la variación explicada venía de la habilidad individual; en una tarea de ordenar letras para formar palabras, más de la mitad venía del proceso del grupo [7].

Dos precisiones. Primera: dos de los cinco autores de ese metaanálisis, Woolley y Malone, firmaron también el estudio de 2010 [4][7]; no es una verificación independiente. Segunda: los propios autores califican de exploratorio el análisis de los predictores y reconocen que falta una teoría causal detallada; su estimación del efecto en el rendimiento (alrededor de un 18 % más por cada desviación típica de factor c) tiene un margen de error de ±12 % [7].

Estado del debate: discutido. Hay trabajos a favor y en contra, y las fuentes consultadas no recogen un consenso.