Inteligência coletiva - Collective intelligence

Tipos de inteligência coletiva

Inteligência coletiva ( IC ) é a inteligência compartilhada ou de grupo que surge da colaboração , esforços coletivos e competição de muitos indivíduos e aparece na tomada de decisão por consenso . O termo aparece em sociobiologia , ciência política e no contexto de revisão por pares em massa e aplicativos de crowdsourcing . Pode envolver consenso , capital social e formalismos , como sistemas de votação , mídia social e outros meios de quantificar a atividade de massa. O QI coletivo é uma medida de inteligência coletiva, embora seja freqüentemente usado de forma intercambiável com o termo inteligência coletiva. A inteligência coletiva também foi atribuída a bactérias e animais.

Pode ser entendido como uma propriedade emergente das sinergias entre: 1) dado- informação- conhecimento; 2) software-hardware; e 3) indivíduos (aqueles com novos insights, bem como autoridades reconhecidas) que continuamente aprendem com o feedback para produzir conhecimento na hora certa para decisões melhores do que esses três elementos agindo sozinhos; ou, mais especificamente, como uma propriedade emergente entre pessoas e formas de processamento de informações. Essa noção de inteligência coletiva é conhecida como "inteligência simbiótica" por Norman Lee Johnson. O conceito é usado em sociologia , negócios , ciência da computação e comunicação de massa: também aparece na ficção científica . Pierre Lévy define inteligência coletiva como, "É uma forma de inteligência universalmente distribuída, constantemente aprimorada, coordenada em tempo real, e resultando na efetiva mobilização de habilidades. Acrescentarei a seguinte característica indispensável a esta definição: A base e o objetivo da inteligência coletiva é o reconhecimento mútuo e o enriquecimento dos indivíduos, em vez do culto de comunidades fetichizadas ou hipostatizadas . " De acordo com os pesquisadores Pierre Lévy e Derrick de Kerckhove , refere-se à capacidade das TICs ( tecnologias de informação e comunicação) em rede para aumentar o acervo coletivo de conhecimento social ao expandir simultaneamente a extensão das interações humanas. Uma definição mais ampla foi fornecida por Geoff Mulgan em uma série de palestras e relatórios de 2006 em diante e no livro Big Mind que propôs uma estrutura para analisar qualquer sistema de pensamento, incluindo inteligência humana e máquina, em termos de elementos funcionais (observação, previsão , criatividade, julgamento etc.), ciclos de aprendizagem e formas de organização. O objetivo era fornecer uma forma de diagnosticar e melhorar a inteligência coletiva de uma cidade, empresa, ONG ou parlamento.

A inteligência coletiva contribui fortemente para a mudança de conhecimento e poder do individual para o coletivo. De acordo com Eric S. Raymond (1998) e JC Herz (2005), a inteligência de código aberto acabará gerando resultados superiores ao conhecimento gerado por software proprietário desenvolvido dentro das corporações ( Flew 2008). O teórico da mídia Henry Jenkins vê a inteligência coletiva como uma 'fonte alternativa de poder da mídia', relacionada à cultura de convergência. Ele chama a atenção para a educação e a maneira como as pessoas estão aprendendo a participar de culturas de conhecimento fora dos ambientes de aprendizagem formal. Henry Jenkins critica as escolas que promovem 'solucionadores de problemas autônomos e alunos autônomos', enquanto permanecem hostis à aprendizagem por meio da inteligência coletiva. Tanto Pierre Lévy (2007) quanto Henry Jenkins (2008) sustentam a afirmação de que a inteligência coletiva é importante para a democratização , pois está interligada à cultura baseada no conhecimento e sustentada pelo compartilhamento coletivo de ideias, contribuindo assim para um melhor entendimento da diversidade da sociedade.

Semelhante ao fator g ( g ) para a inteligência individual geral, uma nova compreensão científica da inteligência coletiva visa extrair um fator c de inteligência coletiva geral para grupos, indicando a capacidade de um grupo de realizar uma ampla gama de tarefas. Definição, operacionalização e métodos estatísticos são derivados de g . Da mesma forma, como g está altamente relacionado com o conceito de QI , essa medida de inteligência coletiva pode ser interpretada como quociente de inteligência para grupos (Grupo-QI), embora a pontuação não seja um quociente per se. As causas para ce validade preditiva também são investigadas.

Escritores que influenciaram a ideia de inteligência coletiva incluem Francis Galton , Douglas Hofstadter (1979), Peter Russell (1983), Tom Atlee (1993), Pierre Lévy (1994), Howard Bloom (1995), Francis Heylighen (1995), Douglas Engelbart , Louis Rosenberg , Cliff Joslyn , Ron Dembo , Gottfried Mayer-Kress (2003), Geoff Mulgan

História

HG Wells World Brain (1936-1938)

O conceito (embora não assim denominado) originou-se em 1785 com o Marquês de Condorcet , cujo "teorema do júri" afirma que se cada membro de um grupo de votação tem mais probabilidade de tomar uma decisão correta, a probabilidade de que o voto mais alto do grupo é a decisão correta aumenta com o número de membros do grupo (ver teorema do júri de Condorcet ). Muitos teóricos interpretaram a declaração de Aristóteles na Política de que "um banquete para o qual muitos contribuem é melhor do que um jantar servido de uma única bolsa" significando que tantos podem trazer pratos diferentes para a mesa, então, em uma deliberação, muitos pode contribuir com diferentes informações para gerar uma melhor decisão. Estudos recentes, no entanto, sugerem que provavelmente não era isso que Aristóteles queria dizer, mas uma interpretação moderna baseada no que agora sabemos sobre inteligência de equipe.

Um precursor do conceito é encontrado na observação do entomologista William Morton Wheeler de que indivíduos aparentemente independentes podem cooperar tão intimamente que se tornam indistinguíveis de um único organismo (1910). Wheeler viu esse processo colaborativo em ação em formigas que agiam como as células de um único animal que ele chamou de superorganismo .

Em 1912, Émile Durkheim identificou a sociedade como a única fonte do pensamento lógico humano. Ele argumentou em " As formas elementares de vida religiosa " que a sociedade constitui uma inteligência superior porque transcende o indivíduo no espaço e no tempo. Outros antecedentes são o conceito de " noosfera " de Vladimir Vernadsky e Pierre Teilhard de Chardin e o conceito de " cérebro mundial " de HG Wells (ver também o termo " cérebro global "). Peter Russell, Elisabet Sahtouris e Barbara Marx Hubbard (criador do termo "evolução consciente") são inspirados pelas visões de uma noosfera - uma inteligência coletiva transcendente e em rápida evolução - um córtex informativo do planeta. A noção foi examinada mais recentemente pelo filósofo Pierre Lévy. Em um relatório de pesquisa de 1962, Douglas Engelbart ligou a inteligência coletiva à eficácia organizacional e previu que 'aumentar o intelecto humano' proativamente produziria um efeito multiplicador na resolução de problemas em grupo: "Três pessoas trabalhando juntas neste modo aumentado [pareciam] ser mais de três vezes mais eficaz na resolução de um problema complexo do que uma pessoa aumentada trabalhando sozinha ". Em 1994, ele cunhou o termo 'QI coletivo' como uma medida de inteligência coletiva, para focar a atenção na oportunidade de aumentar significativamente o QI coletivo nos negócios e na sociedade.

A ideia de inteligência coletiva também forma a estrutura para as teorias democráticas contemporâneas, freqüentemente chamadas de democracia epistêmica . As teorias democráticas epistêmicas referem-se à capacidade da população, seja por deliberação ou agregação de conhecimento, de rastrear a verdade e se baseiam em mecanismos para sintetizar e aplicar a inteligência coletiva.

A inteligência coletiva foi introduzida na comunidade de aprendizado de máquina no final do século 20 e amadureceu em uma consideração mais ampla de como projetar "coletivos" de agentes adaptativos com interesse próprio para atender a uma meta de todo o sistema. Isso estava relacionado ao trabalho de agente único em "modelagem de recompensa" e foi levado adiante por vários pesquisadores nas comunidades de teoria dos jogos e engenharia.

Dimensões

Modelo de sistemas adaptativos complexos

Howard Bloom discutiu o comportamento de massa - comportamento coletivo do nível dos quarks ao nível das sociedades bacterianas, vegetais, animais e humanas. Ele enfatiza as adaptações biológicas que transformaram a maioria dos seres vivos da Terra em componentes do que ele chama de "máquina de aprendizado". Em 1986, Bloom combinou os conceitos de apoptose , processamento paralelo distribuído , seleção de grupo e superorganismo para produzir uma teoria de como funciona a inteligência coletiva. Mais tarde, ele mostrou como as inteligências coletivas de colônias de bactérias concorrentes e sociedades humanas podem ser explicadas em termos de " sistemas adaptativos complexos " gerados por computador e os " algoritmos genéticos ", conceitos introduzidos por John Holland .

Bloom rastreou a evolução da inteligência coletiva até nossos ancestrais bacterianos há 1 bilhão de anos e demonstrou como uma inteligência multiespécies funciona desde o início da vida. As sociedades de formigas exibem mais inteligência, em termos de tecnologia, do que qualquer outro animal, exceto os humanos, e cooperam na criação de rebanhos, por exemplo, pulgões para "ordenha". Os cortadores de folhas cuidam dos fungos e carregam as folhas para alimentá-los.

David Skrbina cita o conceito de 'mente de grupo' como sendo derivado do conceito de papsiquismo de Platão (que a mente ou consciência é onipresente e existe em toda a matéria). Ele desenvolve o conceito de uma 'mente de grupo' conforme articulado por Thomas Hobbes em "Leviathan" e os argumentos de Fechner para uma consciência coletiva da humanidade. Ele cita Durkheim como o defensor mais notável de uma "consciência coletiva" e Teilhard de Chardin como um pensador que desenvolveu as implicações filosóficas da mente de grupo.

Tom Atlee foca principalmente em humanos e no trabalho para atualizar o que Howard Bloom chama de "o QI do grupo". Atlee sente que a inteligência coletiva pode ser encorajada "a superar o ' pensamento de grupo ' e o preconceito cognitivo individual , a fim de permitir que um coletivo coopere em um processo - ao mesmo tempo em que atinge um desempenho intelectual aprimorado". George Pór definiu o fenômeno da inteligência coletiva como "a capacidade das comunidades humanas de evoluir em direção à complexidade e harmonia de ordem superior, por meio de mecanismos de inovação como diferenciação e integração, competição e colaboração". Atlee e Pór afirmam que "a inteligência coletiva também envolve a obtenção de um único foco de atenção e padrão de métricas que fornecem um limiar de ação adequado". Sua abordagem está enraizada na metáfora da comunidade científica .

O termo inteligência de grupo às vezes é usado alternadamente com o termo inteligência coletiva. Anita Woolley apresenta a inteligência coletiva como uma medida da inteligência e da criatividade do grupo. A ideia é que uma medida de inteligência coletiva cobre uma ampla gama de características do grupo, principalmente composição e interação do grupo. As características de composição que levam a maiores níveis de inteligência coletiva em grupos incluem critérios como maior número de mulheres no grupo, bem como maior diversidade do grupo.

Atlee e Pór sugerem que o campo da inteligência coletiva deve ser visto principalmente como um empreendimento humano em que mentalidades, uma vontade de compartilhar e uma abertura para o valor da inteligência distribuída para o bem comum são fundamentais, embora a teoria do grupo e a inteligência artificial tem algo a oferecer. Indivíduos que respeitam a inteligência coletiva estão confiantes em suas próprias habilidades e reconhecem que o todo é realmente maior do que a soma de quaisquer partes individuais. A maximização da inteligência coletiva depende da capacidade de uma organização de aceitar e desenvolver "A Sugestão de Ouro", que é qualquer contribuição potencialmente útil de qualquer membro. O pensamento de grupo muitas vezes dificulta a inteligência coletiva, limitando a entrada a alguns indivíduos selecionados ou filtrando possíveis sugestões de ouro sem desenvolvê-las totalmente para implementação.

Robert David Steele Vivas em The New Craft of Intelligence retratou todos os cidadãos como "minutemen da inteligência", valendo-se apenas de fontes legais e éticas de informação, capazes de criar uma "inteligência pública" que mantém funcionários públicos e gerentes corporativos honestos, transformando o conceito de "inteligência nacional" (anteriormente preocupada com espiões e sigilo) em sua cabeça.

Stigmergic Collaboration: um framework teórico para colaboração em massa

De acordo com Don Tapscott e Anthony D. Williams , inteligência coletiva é colaboração em massa . Para que esse conceito aconteça, quatro princípios precisam existir:

- Abertura - Compartilhamento de ideias e propriedade intelectual : embora esses recursos forneçam uma vantagem sobre os concorrentes, mais benefícios resultam de permitir que outros compartilhem ideias e obtenham melhorias e escrutínio significativos por meio da colaboração.

- Peering - Organização horizontal como a 'abertura' do programa Linux onde os usuários são livres para modificá-lo e desenvolvê-lo, desde que o tornem disponível para outros. O peering é bem-sucedido porque incentiva a auto-organização  - um estilo de produção que funciona de maneira mais eficaz do que o gerenciamento hierárquico para certas tarefas.

- Compartilhamento - as empresas começaram a compartilhar algumas ideias enquanto mantêm algum grau de controle sobre outras, como direitos de patentes potenciais e essenciais . Limitar toda a propriedade intelectual exclui oportunidades, enquanto o compartilhamento de alguns mercados expande e lança produtos com mais rapidez.

- Agindo globalmente - O avanço na tecnologia de comunicação levou ao surgimento de empresas globais com baixos custos indiretos. A internet é muito difundida, portanto, uma empresa globalmente integrada não tem fronteiras geográficas e pode acessar novos mercados, ideias e tecnologia.

Fator c de inteligência coletiva

Scree plot mostrando a porcentagem de variância explicada para os primeiros fatores em dois estudos originais de Woolley et al. (2010).

Uma nova compreensão científica da inteligência coletiva a define como a capacidade geral de um grupo de realizar uma ampla gama de tarefas. A definição, a operacionalização e os métodos estatísticos são semelhantes à abordagem psicométrica da inteligência individual geral . Assim, o desempenho de um indivíduo em um determinado conjunto de tarefas cognitivas é usado para medir a capacidade cognitiva geral indicada pelo fator de inteligência geral g extraído por meio da análise fatorial . Na mesma linha que g serve para exibir diferenças de desempenho entre indivíduos em tarefas cognitivas, a pesquisa de inteligência coletiva visa encontrar um fator de inteligência paralelo para grupos ' fator c ' (também chamado de 'fator de inteligência coletiva' ( IC )) exibindo entre grupos diferenças no desempenho da tarefa. A pontuação de inteligência coletiva, então, é usada para prever como esse mesmo grupo se sairá em qualquer outra tarefa semelhante no futuro. No entanto, tarefas, aqui, referem-se a tarefas mentais ou intelectuais executadas por pequenos grupos, embora se espere que o conceito seja transferível para outras apresentações e quaisquer grupos ou multidões que cheguem de famílias a empresas e até mesmo cidades inteiras. Uma vez que as pontuações do fator g dos indivíduos são altamente correlacionadas com as pontuações de QI em escala completa , que por sua vez são consideradas boas estimativas de g , esta medida de inteligência coletiva também pode ser vista como um indicador de inteligência ou quociente, respectivamente, para um grupo (Grupo-QI ) paralelo ao quociente de inteligência (QI) de um indivíduo, embora a pontuação não seja um quociente em si.

Matematicamente, c e g são duas variáveis que resumem correlações positivas entre as diferentes tarefas supondo que o desempenho numa tarefa é comparável com o desempenho de outras tarefas semelhantes. c, portanto, é uma fonte de variação entre os grupos e só pode ser considerado como a posição de um grupo no fator c em comparação com outros grupos em uma determinada população relevante. O conceito contrasta com as hipóteses concorrentes, incluindo outras estruturas correlacionais para explicar a inteligência do grupo, como uma composição de vários fatores igualmente importantes, mas independentes, encontrados na pesquisa da personalidade individual .

Além disso, esta ideia científica também visa explorar as causas que afetam a inteligência coletiva, como tamanho do grupo, ferramentas de colaboração ou habilidades interpessoais dos membros do grupo. O Centro de Inteligência Coletiva do MIT , por exemplo, anunciou a detecção do Genoma da Inteligência Coletiva como um de seus principais objetivos com o objetivo de desenvolver uma taxonomia de blocos de construção organizacionais, ou genes, que podem ser combinados e recombinados para aproveitar a inteligência das multidões .

Causas

A inteligência individual é influenciada genética e ambientalmente. Analogamente, a pesquisa de inteligência coletiva visa explorar as razões pelas quais certos grupos têm um desempenho mais inteligente do que outros grupos, uma vez que c é apenas moderadamente correlacionado com a inteligência de membros individuais do grupo. De acordo com os resultados de Woolley et al., Nem a coesão da equipe, nem a motivação ou satisfação estão correlacionadas com c . No entanto, eles afirmam que três fatores foram encontrados como correlatos significativos: a variância no número de turnos de fala, a sensibilidade social média dos membros do grupo e a proporção de mulheres. Todos os três tiveram poder preditivo semelhante para c , mas apenas a sensibilidade social foi estatisticamente significativa (b = 0,33, P = 0,05).

O número de turnos de fala indica que "grupos onde algumas pessoas dominavam a conversa eram menos inteligentes coletivamente do que aqueles com uma distribuição mais igual de turnos de conversação". Portanto, fornecer a vários membros da equipe a chance de se manifestar tornou o grupo mais inteligente.

A sensibilidade social dos membros do grupo foi medida por meio do Teste de Leitura da Mente nos Olhos (RME) e correlacionada 0,26 com c . Por meio deste, os participantes são solicitados a detectar pensamentos ou sentimentos expressos nos olhos de outras pessoas apresentados em fotos e avaliados em um formato de múltipla escolha. O teste visa medir a teoria da mente das pessoas (ToM) , também chamada de 'mentalização' ou 'leitura da mente', que se refere à capacidade de atribuir estados mentais, como crenças, desejos ou intenções, a outras pessoas e até que ponto as pessoas entendem que os outros têm crenças, desejos, intenções ou perspectivas diferentes das suas. RME é um teste ToM para adultos que mostra confiabilidade teste-reteste suficiente e diferencia constantemente os grupos de controle de indivíduos com autismo funcional ou síndrome de Asperger . É um dos testes mais amplamente aceitos e bem validados para ToM em adultos. A ToM pode ser considerada um subconjunto associado de habilidades e capacidades dentro do conceito mais amplo de inteligência emocional .

A proporção de mulheres como um preditor de c foi amplamente mediada pela sensibilidade social ( Sobel z = 1,93, P = 0,03), o que está de acordo com pesquisas anteriores que mostram que as mulheres pontuam mais alto em testes de sensibilidade social. Embora uma mediação , estatisticamente falando, esclareça o mecanismo subjacente à relação entre uma variável dependente e uma independente, Wolley concordou em uma entrevista à Harvard Business Review que essas descobertas indicam que grupos de mulheres são mais inteligentes do que grupos de homens . No entanto, ela relativiza afirmando que o que realmente importa é a alta sensibilidade social dos membros do grupo.

Teoriza-se que o fator c de inteligência coletiva é uma propriedade emergente resultante de processos ascendentes e descendentes. Assim, os processos ascendentes cobrem as características agregadas dos membros do grupo. Os processos de cima para baixo cobrem as estruturas e normas do grupo que influenciam a forma de colaboração e coordenação de um grupo.

Processos

Preditores para o fator de inteligência coletiva c . Sugerido por Woolley, Aggarwal & Malone (2015)

Processos de cima para baixo

Os processos de cima para baixo cobrem a interação do grupo, como estruturas, processos e normas. Um exemplo de tais processos de cima para baixo é o turno de conversação. A pesquisa sugere ainda que grupos coletivamente inteligentes se comunicam mais em geral, bem como de forma mais igual; o mesmo se aplica à participação e é mostrado para grupos face a face, bem como online, comunicando-se apenas por escrito.

Processos ascendentes

Os processos ascendentes incluem a composição do grupo, nomeadamente as características dos membros do grupo que são agregadas ao nível da equipa. Um exemplo de tais processos ascendentes é a sensibilidade social média ou as pontuações médias e máximas de inteligência dos membros do grupo. Além disso, descobriu-se que a inteligência coletiva está relacionada à diversidade cognitiva de um grupo, incluindo estilos de pensamento e perspectivas. Grupos moderadamente diversos no estilo cognitivo têm inteligência coletiva superior do que aqueles que são muito semelhantes ou muito diferentes no estilo cognitivo. Conseqüentemente, os grupos em que os membros são muito semelhantes entre si carecem da variedade de perspectivas e habilidades necessárias para um bom desempenho. Por outro lado, grupos cujos membros são muito diferentes parecem ter dificuldades para se comunicar e coordenar com eficácia.

Processos seriais vs paralelos

Durante a maior parte da história humana, a inteligência coletiva ficou confinada a pequenos grupos tribais nos quais as opiniões eram agregadas por meio de interações paralelas em tempo real entre os membros. Nos tempos modernos, a comunicação de massa, a mídia de massa e as tecnologias de rede permitiram que a inteligência coletiva abrangesse grupos massivos, distribuídos em continentes e fusos horários. Para acomodar essa mudança de escala, a inteligência coletiva em grupos de grande escala foi dominada por processos de pesquisa serializados, como agregação de votos positivos, curtidas e classificações ao longo do tempo. Em engenharia, agregar muitas decisões de engenharia permite identificar bons projetos típicos. Embora os sistemas modernos se beneficiem de um tamanho de grupo maior, descobriu-se que o processo serializado introduz um ruído substancial que distorce a produção coletiva do grupo. Em um estudo significativo de inteligência coletiva serializada, descobriu-se que o primeiro voto contribuído para um sistema de votação serializado pode distorcer o resultado final em 34%.

Para resolver os problemas de agregação serializada de entrada entre grupos de grande escala, avanços recentes de inteligência coletiva trabalharam para substituir votos, pesquisas e mercados serializados, por sistemas paralelos, como " enxames humanos " modelados a partir de enxames síncronos na natureza. Com base no processo natural de Swarm Intelligence , esses enxames artificiais de humanos em rede permitem que os participantes trabalhem juntos em paralelo para responder a perguntas e fazer previsões como uma inteligência coletiva emergente. Em um exemplo de alto perfil, um desafio de enxame humano pela CBS Interactive para prever o Kentucky Derby. O enxame previu corretamente os primeiros quatro cavalos, em ordem, desafiando as probabilidades de 542-1 e transformando uma aposta de $ 20 em $ 10.800.

O valor da inteligência coletiva paralela foi demonstrado em aplicações médicas por pesquisadores da Stanford University School of Medicine e da Unanimous AI em um conjunto de estudos publicados em que grupos de médicos humanos foram conectados por algoritmos de enxameação em tempo real e com a tarefa de diagnosticar radiografias de tórax para a presença de pneumonia. Ao trabalharem juntos como "enxames humanos", os grupos de radiologistas experientes demonstraram uma redução de 33% nos erros de diagnóstico em comparação com os métodos tradicionais.

Provas

Coeficientes de regressão padronizados para o fator c de inteligência coletiva e a inteligência dos membros do grupo regrediram nas duas tarefas de critério, conforme encontrado em dois estudos originais de Woolley et al. (2010).
Coeficientes de regressão padronizados para o fator c de inteligência coletiva, conforme encontrado em dois estudos originais de Woolley et al. (2010). c e as pontuações médias (máximas) de inteligência dos membros são regredidas nas tarefas de critério.

Woolley, Chabris, Pentland, Hashmi, & Malone (2010), os criadores desta compreensão científica da inteligência coletiva, encontraram um único fator estatístico para a inteligência coletiva em suas pesquisas em 192 grupos com pessoas recrutadas aleatoriamente do público. Nos dois estudos iniciais de Woolley et al., Grupos trabalharam juntos em diferentes tarefas do McGrath Task Circumplex , uma taxonomia bem estabelecida de tarefas de grupo. As tarefas foram escolhidas de todos os quatro quadrantes do circumplexo e incluíram quebra-cabeças visuais, brainstorming, fazer julgamentos morais coletivos e negociar sobre recursos limitados. Os resultados nessas tarefas foram usados ​​para realizar uma análise fatorial . Ambos os estudos mostraram suporte para um fator geral de inteligência coletiva c subjacente às diferenças no desempenho do grupo com um autovalor inicial respondendo por 43% (44% no estudo 2) da variância, enquanto o próximo fator respondia por apenas 18% (20%). Isso se encaixa na faixa normalmente encontrada em pesquisas a respeito de um fator geral de inteligência individual g, normalmente responsável por 40% a 50% por cento das diferenças de desempenho entre indivíduos em testes cognitivos.

Posteriormente, uma tarefa mais complexa foi resolvida por cada grupo para determinar se os escores do fator c predizem o desempenho em tarefas além do teste original. As tarefas de critério eram jogar damas (rascunhos) contra um computador padronizado no primeiro e uma tarefa complexa de projeto arquitetônico no segundo estudo. Em uma análise de regressão usando inteligência individual dos membros do grupo ec para prever o desempenho nas tarefas-critério, c teve um efeito significativo, mas a inteligência individual média e máxima não. Enquanto a média (r = 0,15, P = 0,04) e a inteligência máxima (r = 0,19, P = 0,008) dos membros individuais do grupo estavam moderadamente correlacionados com c , c ainda era um preditor muito melhor das tarefas de critério. De acordo com Woolley et al., Isso apóia a existência de um fator de inteligência coletiva c, porque demonstra um efeito sobre e além da inteligência individual dos membros do grupo e, portanto, que c é mais do que apenas a agregação de QIs individuais ou a influência do membro do grupo com o QI mais alto.

Engel et al. (2014) replicaram as descobertas de Woolley et al. Aplicando uma bateria acelerada de tarefas com um primeiro fator na análise fatorial explicando 49% da variância entre os grupos no desempenho com os seguintes fatores explicando menos da metade desse valor. Além disso, eles encontraram um resultado semelhante para grupos trabalhando juntos online se comunicando apenas por texto e confirmaram o papel da proporção feminina e da sensibilidade social em causar inteligência coletiva em ambos os casos. Da mesma forma que Wolley et al., Eles também mediram a sensibilidade social com o RME, que na verdade serve para medir a capacidade das pessoas de detectar estados mentais nos olhos de outras pessoas. Os participantes colaboradores online, no entanto, não se conheciam nem se viam. Os autores concluem que as pontuações no RME devem estar relacionadas a um conjunto mais amplo de habilidades de raciocínio social do que apenas fazer inferências a partir da expressão dos olhos de outras pessoas.

Um fator de inteligência coletiva c no sentido de Woolley et al. foi ainda encontrada em grupos de alunos de MBA trabalhando juntos ao longo de um semestre, em grupos de jogos online, bem como em grupos de diferentes culturas e grupos em diferentes contextos em termos de grupos de curto prazo versus grupos de longo prazo. Nenhuma dessas investigações considerou os escores de inteligência individuais dos membros da equipe como variáveis ​​de controle.

Observe também que o campo da pesquisa de inteligência coletiva é bastante jovem e as evidências empíricas publicadas ainda são relativamente raras. No entanto, várias propostas e papéis de trabalho estão em andamento ou já concluídos, mas (supostamente) ainda em um processo de publicação de revisão acadêmica por pares .

Validade preditiva

Além de prever o desempenho de um grupo em tarefas de critério mais complexas, conforme mostrado nos experimentos originais, o fator de inteligência coletiva c também previu o desempenho do grupo em diversas tarefas em aulas de MBA com duração de vários meses. Desse modo, grupos altamente inteligentes coletivamente obtiveram pontuações significativamente mais altas em suas atribuições de grupo, embora seus membros não tenham se saído melhor em outras atribuições realizadas individualmente. Além disso, equipes inteligentes altamente coletivas melhoraram o desempenho com o tempo, sugerindo que equipes mais inteligentes coletivamente aprendem melhor. Este é outro potencial paralelo à inteligência individual, onde pessoas mais inteligentes são encontradas para adquirir novos materiais mais rapidamente.

A inteligência individual pode ser usada para prever muitos resultados na vida, desde o sucesso escolar e o sucesso na carreira até os resultados de saúde e até mesmo a mortalidade. Se a inteligência coletiva é capaz de prever outros resultados além do desempenho do grupo em tarefas mentais, ainda precisa ser investigado.

Potenciais conexões com a inteligência individual

Gladwell (2008) mostrou que a relação entre o QI individual e o sucesso funciona apenas até certo ponto e que pontos adicionais de QI sobre uma estimativa de QI 120 não se traduzem em vantagens na vida real. Se uma fronteira semelhante existe para Grupo-IQ ou se as vantagens são lineares e infinitas, ainda precisa ser explorado. Da mesma forma, a demanda por mais pesquisas sobre as possíveis conexões da inteligência individual e coletiva existe dentro de muitas outras lógicas potencialmente transferíveis da inteligência individual, como, por exemplo, o desenvolvimento ao longo do tempo ou a questão de melhorar a inteligência. Embora seja controverso se a inteligência humana pode ser aprimorada por meio de treinamento, a inteligência coletiva de um grupo oferece oportunidades mais simples de aprimoramento por meio da troca de membros da equipe ou da implementação de estruturas e tecnologias. Além disso, descobriu-se que a sensibilidade social é, pelo menos temporariamente, improvável pela leitura de ficção literária , bem como pela exibição de filmes dramáticos. Até que ponto esse treinamento, em última análise, melhora a inteligência coletiva por meio da sensibilidade social permanece uma questão em aberto.

Existem outros conceitos e modelos de fator mais avançados que tentam explicar a capacidade cognitiva individual, incluindo a categorização da inteligência em inteligência fluida e cristalizada ou o modelo hierárquico de diferenças de inteligência . No entanto, ainda faltam explicações e conceitualizações suplementares para a estrutura fatorial dos Genomas da inteligência coletiva, além de um ' fator c ' geral .

Controvérsias

Outros estudiosos explicam o desempenho da equipe agregando a inteligência geral dos membros da equipe ao nível da equipe, em vez de construir uma medida geral de inteligência coletiva própria. Devine e Philips (2001) mostraram em uma meta-análise que a capacidade cognitiva média prediz o desempenho da equipe em ambientes de laboratório (0,37), bem como em ambientes de campo (0,14) - observe que este é apenas um pequeno efeito. Sugerindo uma forte dependência das tarefas relevantes, outros estudiosos mostraram que as tarefas que requerem um alto grau de comunicação e cooperação são as mais influenciadas pelo membro da equipe com a menor capacidade cognitiva. Tarefas em que selecionar o melhor membro da equipe é a estratégia de maior sucesso, mostram-se mais influenciadas pelo membro com maior habilidade cognitiva.

Uma vez que os resultados de Woolley et al. Não mostram qualquer influência da satisfação do grupo, coesão do grupo ou motivação, eles, pelo menos implicitamente, desafiam esses conceitos sobre a importância para o desempenho do grupo em geral e, portanto, contrastam as evidências meta-analiticamente comprovadas sobre o efeitos positivos da coesão , motivação e satisfação do grupo no desempenho do grupo.

Digno de nota é também que os pesquisadores envolvidos entre os resultados de confirmação amplamente se sobrepõem uns aos outros e aos autores que participaram do primeiro estudo original em torno de Anita Woolley.

Técnicas matemáticas alternativas

Inteligência coletiva computacional

Inteligência Coletiva Computacional, por Tadeusz Szuba

Em 2001, Tadeusz (Tad) Szuba, da AGH University, na Polônia, propôs um modelo formal para o fenômeno da inteligência coletiva. É considerado um processo computacional inconsciente, aleatório, paralelo e distribuído, executado em lógica matemática pela estrutura social.

Nesse modelo, seres e informações são modelados como moléculas de informações abstratas que carregam expressões de lógica matemática. Eles estão se deslocando quase aleatoriamente devido à sua interação com seus ambientes com seus deslocamentos pretendidos. Sua interação no espaço computacional abstrato cria um processo de inferência multi-thread que percebemos como inteligência coletiva. Assim, um modelo de computação não- Turing é usado. Essa teoria permite uma definição formal simples da inteligência coletiva como propriedade da estrutura social e parece estar funcionando bem para um amplo espectro de seres, desde colônias bacterianas até estruturas sociais humanas. A inteligência coletiva considerada como um processo computacional específico está fornecendo uma explicação direta de vários fenômenos sociais. Para este modelo de inteligência coletiva, a definição formal de IQS (IQ Social) foi proposta e definida como "a função de probabilidade ao longo do tempo e domínio das inferências de N-elementos que refletem a atividade de inferência da estrutura social". Embora o IQS pareça ser computacionalmente difícil, a modelagem da estrutura social em termos de um processo computacional, conforme descrito acima, oferece uma chance de aproximação. As aplicações prospectivas são a otimização de empresas por meio da maximização de seu IQS e a análise da resistência aos medicamentos contra a inteligência coletiva de colônias bacterianas.

Quociente de inteligência coletiva

Uma medida às vezes aplicada, especialmente por teóricos mais focados em inteligência artificial, é um "quociente de inteligência coletiva" (ou "quociente de cooperação") - que pode ser normalizado a partir do quociente de inteligência (QI) "individual" - tornando assim possível determinar o inteligência marginal adicionada por cada novo indivíduo que participa da ação coletiva , usando, assim, métricas para evitar os perigos do pensamento de grupo e da estupidez .

Formulários

Tem havido muitas aplicações recentes de inteligência coletiva, incluindo em áreas como crowd-sourcing, ciência cidadã e mercados de previsão. O Nesta Center for Collective Intelligence Design foi lançado em 2018 e tem produzido muitos levantamentos de aplicações, bem como experiências de financiamento. Em 2020, os Laboratórios Aceleradores do PNUD começaram a usar métodos de inteligência coletiva em seu trabalho para acelerar a inovação para os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável .

Elicitação de estimativas pontuais

Aqui, o objetivo é obter uma estimativa (em um único valor) de algo. Por exemplo, estimar o peso de um objeto, ou a data de lançamento de um produto ou probabilidade de sucesso de um projeto, etc. como visto em mercados de previsão como Intrade, HSX ou InklingMarkets e também em várias implementações de estimativa de crowdsourced de um resultado numérico como como o método Delphi . Essencialmente, tentamos obter o valor médio das estimativas fornecidas pelos membros na multidão.

Agregação de opinião

Nessa situação, as opiniões são coletadas da multidão a respeito de uma ideia, problema ou produto. Por exemplo, tentar obter uma classificação (em alguma escala) de um produto vendido online (como o sistema de classificação por estrelas da Amazon). Aqui, a ênfase é coletar e simplesmente agregar as avaliações fornecidas pelos clientes / usuários.

Coleção de Idéias

Nestes problemas, alguém solicita ideias para projetos, designs ou soluções da multidão. Por exemplo, ideias para resolver um problema de ciência de dados (como no Kaggle ) ou obter um bom design para uma camiseta (como no Threadless ) ou obter respostas para problemas simples que apenas humanos podem fazer bem (como no Mechanical Turk da Amazon) . O objetivo é reunir as ideias e traçar alguns critérios de seleção para escolher as melhores ideias.

James Surowiecki divide as vantagens da tomada de decisão desorganizada em três categorias principais, que são cognição, cooperação e coordenação.

Conhecimento

Julgamento de mercado

Devido à capacidade da Internet de transmitir rapidamente grandes quantidades de informações em todo o mundo, o uso de inteligência coletiva para prever os preços das ações e a direção dos preços das ações tornou-se cada vez mais viável. Os sites agregam informações sobre o mercado de ações da forma mais atual possível para que analistas de ações profissionais ou amadores possam publicar seus pontos de vista, permitindo que investidores amadores apresentem suas opiniões financeiras e criem uma opinião agregada. A opinião de todos os investidores pode ser avaliada igualmente para que uma premissa fundamental da aplicação eficaz da inteligência coletiva possa ser aplicada: as massas, incluindo um amplo espectro de experiência no mercado de ações, podem ser utilizadas para prever com mais precisão o comportamento dos mercados financeiros.

A inteligência coletiva sustenta a hipótese do mercado eficiente de Eugene Fama  - embora o termo inteligência coletiva não seja usado explicitamente em seu artigo. Fama cita uma pesquisa conduzida por Michael Jensen em que 89 dos 115 fundos selecionados tiveram um desempenho inferior em relação ao índice durante o período de 1955 a 1964. Mas depois de remover a carga de carregamento (taxa inicial), apenas 72 tiveram um desempenho inferior, enquanto após a remoção dos custos de corretagem apenas 58 desempenho inferior. Com base nessas evidências, os fundos de índice tornaram-se veículos de investimento populares usando a inteligência coletiva do mercado, ao invés do julgamento de gestores de fundos profissionais, como estratégia de investimento.

Previsões em política e tecnologia

Métodos de votação usados ​​nos Estados Unidos 2016

Os partidos políticos mobilizam um grande número de pessoas para formular políticas, selecionar candidatos e financiar e realizar campanhas eleitorais. O conhecimento focalizado por meio de vários métodos de votação permite que as perspectivas convergam por meio da suposição de que a votação desinformada é, em certo grau, aleatória e pode ser filtrada do processo de decisão, deixando apenas um resíduo do consenso informado. Os críticos apontam que muitas vezes ideias ruins, mal-entendidos e concepções erradas são amplamente aceitos, e que a estruturação do processo de decisão deve favorecer especialistas que são presumivelmente menos propensos a votações aleatórias ou mal informadas em um determinado contexto.

Empresas como Affinnova (adquirida pela Nielsen), Google , InnoCentive , Marketocracy e Threadless empregaram com sucesso o conceito de inteligência coletiva para trazer a próxima geração de mudanças tecnológicas por meio de pesquisa e desenvolvimento (P&D), atendimento ao cliente e gestão do conhecimento . Um exemplo de tal aplicação é o Projeto Aristóteles do Google em 2012, onde o efeito da inteligência coletiva na composição da equipe foi examinado em centenas de equipes de P&D da empresa.

Cooperação

Redes de confiança

Aplicação da inteligência coletiva no Projeto Milênio

Em 2012, o Global Futures Collective Intelligence System (GFIS) foi criado pelo The Millennium Project , que simboliza a inteligência coletiva como a interseção sinérgica entre dados / informações / conhecimento, software / hardware e expertise / insights que tem um processo de aprendizagem recursivo para melhor tomada de decisão do que os jogadores individuais sozinhos.

As novas mídias costumam estar associadas à promoção e ao aprimoramento da inteligência coletiva. A capacidade das novas mídias de armazenar e recuperar informações facilmente, principalmente por meio de bancos de dados e da Internet, permite que sejam compartilhadas sem dificuldade. Assim, por meio da interação com as novas mídias, o conhecimento passa facilmente entre as fontes ( Flew 2008 ) resultando em uma forma de inteligência coletiva. O uso de novas mídias interativas, em particular a internet, promove a interação online e essa distribuição de conhecimento entre os usuários.

Francis Heylighen , Valentin Turchin e Gottfried Mayer-Kress estão entre aqueles que vêem a inteligência coletiva através das lentes da ciência da computação e da cibernética . Na visão deles, a Internet possibilita a inteligência coletiva na mais ampla escala planetária, facilitando assim o surgimento de um cérebro global .

O desenvolvedor da World Wide Web, Tim Berners-Lee , tinha como objetivo promover o compartilhamento e a publicação de informações globalmente. Mais tarde, seu empregador abriu a tecnologia para uso gratuito. No início dos anos 90, o potencial da Internet ainda era inexplorado, até meados dos anos 90, quando a 'massa crítica', como denominada pelo chefe da Agência de Projetos de Pesquisa Avançada (ARPA), Dr. JCR Licklider , exigia mais acessibilidade e utilidade. A força motriz dessa inteligência coletiva baseada na Internet é a digitalização da informação e da comunicação. Henry Jenkins , um teórico-chave da nova mídia e da convergência da mídia, baseia-se na teoria de que a inteligência coletiva pode ser atribuída à convergência da mídia e à cultura participativa ( Flew 2008 ) . Ele critica a educação contemporânea por não incorporar as tendências online de resolução coletiva de problemas na sala de aula, afirmando que "enquanto uma comunidade de inteligência coletiva encoraja a propriedade do trabalho como um grupo, as escolas avaliam os indivíduos". Jenkins argumenta que a interação dentro de uma comunidade de conhecimento constrói habilidades vitais para os jovens, e o trabalho em equipe por meio de comunidades de inteligência coletiva contribui para o desenvolvimento de tais habilidades. A inteligência coletiva não é apenas uma contribuição quantitativa de informações de todas as culturas, mas também qualitativa.

Lévy e de Kerckhove consideram a CI a partir de uma perspectiva de comunicação de massa, com foco na capacidade das tecnologias de informação e comunicação em rede para aprimorar o conjunto de conhecimentos da comunidade. Eles sugerem que essas ferramentas de comunicação permitem aos humanos interagir, compartilhar e colaborar com facilidade e velocidade (Flew 2008). Com o desenvolvimento da Internet e seu uso difundido, a oportunidade de contribuir para comunidades de construção de conhecimento, como a Wikipedia , é maior do que nunca. Essas redes de computadores dão aos usuários participantes a oportunidade de armazenar e recuperar conhecimento por meio do acesso coletivo a esses bancos de dados e permitem que eles "aproveitem a colmeia" Pesquisadores do Centro de Pesquisa de Inteligência Coletiva do MIT e explorem a inteligência coletiva de grupos de pessoas e computadores.

Nesse contexto, a inteligência coletiva é freqüentemente confundida com o conhecimento compartilhado . O primeiro é a soma total das informações mantidas individualmente por membros de uma comunidade, enquanto o último é a informação que se acredita ser verdadeira e conhecida por todos os membros da comunidade. A inteligência coletiva representada pela Web 2.0 tem menos engajamento do usuário do que a inteligência colaborativa . Um projeto de arte usando plataformas Web 2.0 é "Shared Galaxy", um experimento desenvolvido por um artista anônimo para criar uma identidade coletiva que aparece como uma pessoa em várias plataformas como MySpace, Facebook, YouTube e Second Life. A senha está gravada nos perfis e as contas com o nome "Galaxy compartilhado" estão abertas para uso por qualquer pessoa. Desta forma, muitos participam em ser um. Outro projeto de arte usando inteligência coletiva para produzir trabalho artístico é Curatron, onde um grande grupo de artistas juntos decide por um grupo menor que eles acham que daria um bom grupo colaborativo. O processo é usado com base em um algoritmo que calcula as preferências coletivas. Ao criar o que ele chama de 'CI-Art', o artista residente na Nova Escócia Mathew Aldred segue a definição de inteligência coletiva de Pierry Lévy. O evento CI-Art de Aldred em março de 2016 envolveu mais de quatrocentas pessoas da comunidade de Oxford, Nova Escócia, e internacionalmente. Trabalhos posteriores desenvolvidos por Aldred usaram o sistema de inteligência de enxame UNU para criar desenhos e pinturas digitais. A Oxford Riverside Gallery (Nova Scotia) realizou um evento público CI-Art em maio de 2016, que conectou com participantes online internacionalmente.

Rede social parental e marcação colaborativa como pilares para o sistema de bloqueio automático de conteúdo IPTV

No bookmarking social (também chamado de tagging colaborativa), os usuários atribuem tags a recursos compartilhados com outros usuários, o que dá origem a um tipo de organização da informação que emerge desse processo de crowdsourcing . A estrutura de informação resultante pode ser vista como um reflexo do conhecimento coletivo (ou inteligência coletiva) de uma comunidade de usuários e é comumente chamada de " Folksonomia ", e o processo pode ser capturado por modelos de marcação colaborativa .

Uma pesquisa recente usando dados do site de bookmarking social Delicious , mostrou que os sistemas de etiquetagem colaborativa exibem uma forma de dinâmica de sistemas complexos (ou auto-organizáveis ). Embora não haja um vocabulário controlado central para restringir as ações de usuários individuais, as distribuições de tags que descrevem diferentes recursos têm mostrado convergir ao longo do tempo para distribuições estáveis ​​de lei de potência . Uma vez que essas distribuições estáveis ​​se formem, examinar as correlações entre diferentes tags pode ser usado para construir gráficos de folksonomia simples, que podem ser particionados de forma eficiente para obter uma forma de comunidade ou vocabulários compartilhados. Tais vocabulários podem ser vistos como uma forma de inteligência coletiva, emergindo das ações descentralizadas de uma comunidade de usuários. O Wall-it Project também é um exemplo de bookmarking social.

Negócios P2P

A pesquisa realizada por Tapscott e Williams forneceu alguns exemplos dos benefícios da inteligência coletiva para os negócios:

Utilização de talento
No ritmo em que a tecnologia está mudando, nenhuma empresa pode acompanhar totalmente as inovações necessárias para competir. Em vez disso, as empresas inteligentes estão recorrendo ao poder da colaboração em massa para envolver a participação de pessoas que não poderiam empregar. Isso também ajuda a gerar interesse contínuo na empresa, na forma de pessoas atraídas pela criação de novas ideias, bem como por oportunidades de investimento.
Criação de demanda
As empresas podem criar um novo mercado para bens complementares, envolvendo-se na comunidade de código aberto. As empresas também podem se expandir para novos campos que antes não teriam sido capazes sem a adição de recursos e colaboração da comunidade. Isso cria, como mencionado anteriormente, um novo mercado para bens complementares para os produtos desses novos campos.
Redução de custos
A colaboração em massa pode ajudar a reduzir drasticamente os custos. As empresas podem lançar um software ou produto específico para ser avaliado ou depurado por comunidades online. Os resultados serão produtos mais pessoais, robustos e sem erros, criados em um curto espaço de tempo e custos. Novas ideias também podem ser geradas e exploradas pela colaboração de comunidades online, criando oportunidades para P&D gratuito fora dos limites da empresa.

Software livre

Teórico cultural e desenvolvedor de comunidades online, John Banks considerou a contribuição das comunidades de fãs online na criação do produto Trainz . Ele argumentou que seu sucesso comercial dependia fundamentalmente da "formação e crescimento de uma comunidade de fãs online ativa e vibrante que promoveria ativamente o produto e criaria extensões de conteúdo e acréscimos ao software do jogo".

O aumento no conteúdo criado pelo usuário e na interatividade dá origem a questões de controle sobre o próprio jogo e propriedade do conteúdo criado pelo jogador. Isso dá origem a questões jurídicas fundamentais, destacadas por Lessig e Bray e Konsynski, como propriedade intelectual e direitos de propriedade de propriedade.

Gosney estende esta edição da Inteligência Coletiva em videogames um passo adiante em sua discussão sobre jogos de realidade alternativa . Este gênero, ele descreve como um "jogo em toda a mídia que deliberadamente confunde a linha entre as experiências dentro e fora do jogo" como eventos que acontecem fora da realidade do jogo "alcançam" a vida do jogador a fim de trazer eles juntos. Resolver o jogo requer "os esforços coletivos e colaborativos de vários jogadores"; assim, a questão do jogo coletivo e colaborativo em equipe é essencial para a ARG. Gosney argumenta que o gênero de jogo de Realidade Alternativa dita um nível sem precedentes de colaboração e "inteligência coletiva" para resolver o mistério do jogo.

Benefícios da cooperação

A cooperação ajuda a resolver os problemas multicientíficos mais importantes e interessantes. Em seu livro, James Surowiecki mencionou que a maioria dos cientistas pensa que os benefícios da cooperação têm muito mais valor quando comparados aos custos potenciais. A cooperação também funciona porque, na melhor das hipóteses, garante vários pontos de vista diferentes. Devido às possibilidades da tecnologia, a cooperação global é hoje muito mais fácil e produtiva do que antes. É claro que, quando a cooperação vai do nível universitário ao global, ela traz benefícios significativos.

Por exemplo, por que os cientistas cooperam? A ciência se isolou cada vez mais e cada campo da ciência se espalhou ainda mais e é impossível para uma pessoa estar ciente de todos os desenvolvimentos. Isso é verdade especialmente na pesquisa experimental, onde equipamentos altamente avançados requerem habilidades especiais. Com a cooperação, os cientistas podem usar informações de diferentes campos e usá-las de forma eficaz, em vez de coletar todas as informações apenas lendo por si próprios. "

Coordenação

Comunidades Ad-hoc

Militares, sindicatos e corporações satisfazem algumas definições de IC - a definição mais rigorosa exigiria a capacidade de responder a condições muito arbitrárias sem ordens ou orientação da "lei" ou "clientes" para restringir as ações. As empresas de publicidade online estão usando inteligência coletiva para contornar o marketing tradicional e as agências de criação.

A plataforma aberta da UNU para "enxame humano" (ou "enxame social") estabelece sistemas de loop fechado em tempo real em torno de grupos de usuários em rede moldados a partir de enxames biológicos, permitindo que os participantes humanos se comportem como uma inteligência coletiva unificada. Quando conectados à UNU, grupos de usuários distribuídos respondem coletivamente a perguntas e fazem previsões em tempo real. Os primeiros testes mostram que enxames humanos podem prever melhor os indivíduos. Em 2016, um enxame da UNU foi desafiado por um repórter a prever os vencedores do Kentucky Derby e escolheu com sucesso os primeiros quatro cavalos, na ordem, batendo 540 para 1 chance.

Sites especializados de informações, como Digital Photography Review ou Camera Labs, são um exemplo de inteligência coletiva. Qualquer pessoa que tenha acesso à internet pode contribuir para a difusão de seu conhecimento pelo mundo através dos sites de informação especializados.

No contexto gerado pelo aluno, um grupo de usuários organiza recursos para criar uma ecologia que atenda às suas necessidades frequentemente (mas não apenas) em relação à co-configuração, co-criação e co-design de um espaço de aprendizagem específico que permite aos alunos criar seu próprio contexto. Os contextos gerados pelo aluno representam uma comunidade ad hoc que facilita a coordenação da ação coletiva em uma rede de confiança. Um exemplo de contexto gerado pelo aluno é encontrado na Internet quando usuários colaborativos reúnem conhecimentos em um "espaço de inteligência compartilhado". À medida que a Internet se desenvolveu, também evoluiu o conceito de CI como um fórum público compartilhado. A acessibilidade e disponibilidade global da Internet permitiu que mais pessoas do que nunca contribuíssem e acessassem ideias.

Jogos como The Sims Series e Second Life são projetados para serem não lineares e para depender da inteligência coletiva para expansão. Essa forma de compartilhar está evoluindo gradativamente e influenciando a mentalidade das gerações atuais e futuras. Para eles, a inteligência coletiva se tornou uma norma. Na discussão de Terry Flew sobre ' interatividade ' no ambiente de jogos online, o diálogo interativo contínuo entre usuários e desenvolvedores de jogos, ele se refere ao conceito de Inteligência Coletiva de Pierre Lévy ( Lévy 1998 ) e argumenta que isso é ativo em videogames como clãs ou guildas em MMORPG trabalhar constantemente para atingir objetivos. Henry Jenkins propõe que as culturas participativas emergentes entre produtores de jogos, empresas de mídia e usuários finais marcam uma mudança fundamental na natureza da produção e do consumo de mídia. Jenkins argumenta que essa nova cultura participativa surge na interseção de três novas tendências de mídia. Em primeiro lugar, o desenvolvimento de novas ferramentas / tecnologias de media que possibilitem a criação de conteúdos. Em segundo lugar, o surgimento de subculturas que promovem essas criações e, por último, o crescimento de conglomerados de mídia que agregam valor, que fomentam o fluxo de imagem, ideia e narrativa.

Coordenar ações coletivas

O elenco de After School Improv aprende uma lição importante sobre improvisação e vida

Os atores de improvisação também experimentam um tipo de inteligência coletiva que eles chamam de "mente de grupo", uma vez que a improvisação teatral depende de cooperação e acordo mútuos, levando à unidade da "mente de grupo".

O crescimento da Internet e das telecomunicações móveis também produziu eventos de "enxame" ou "encontro" que permitem reuniões ou mesmo datas sob demanda. O impacto total ainda não foi sentido, mas o movimento antiglobalização , por exemplo, depende fortemente de e-mail, telefones celulares, pagers, SMS e outros meios de organização. A organização Indymedia faz isso de uma forma mais jornalística. Esses recursos podem se combinar em uma forma de inteligência coletiva responsável apenas pelos participantes atuais, mas com alguma forte orientação moral ou lingüística de gerações de colaboradores - ou mesmo assumir uma forma mais obviamente democrática para promover o objetivo comum.

Uma outra aplicação de inteligência coletiva é encontrada na "Engenharia Comunitária para Inovações". Em tal estrutura integrada proposta por Ebner et al., Competições de ideias e comunidades virtuais são combinadas para melhor realizar o potencial da inteligência coletiva dos participantes, particularmente em P&D de código aberto. Na teoria da gestão, o uso de inteligência coletiva e crowdsourcing leva a inovações e a respostas muito robustas para questões quantitativas. Portanto, a inteligência coletiva e o crowdsourcing não levam necessariamente à melhor solução para os problemas econômicos, mas sim a uma boa e estável solução.

Coordenação em diferentes tipos de tarefas

Ações ou tarefas coletivas requerem diferentes níveis de coordenação, dependendo da complexidade da tarefa. As tarefas variam desde tarefas simples altamente independentes, que exigem muito pouca coordenação, até tarefas interdependentes complexas que são criadas por muitos indivíduos e exigem muita coordenação. No artigo escrito por Kittur, Lee e Kraut, os escritores apresentam um problema de cooperação: "Quando as tarefas exigem alta coordenação porque o trabalho é altamente interdependente, ter mais colaboradores pode aumentar as perdas do processo, reduzindo a eficácia do grupo abaixo do que os membros individuais poderiam realizar de forma otimizada ". Tendo uma equipe muito grande, a eficácia geral pode ser prejudicada mesmo quando os contribuintes extras aumentam os recursos. No final, os custos gerais de coordenação podem sobrecarregar outros custos.

A inteligência coletiva de grupo é uma propriedade que surge por meio da coordenação de processos ascendentes e descendentes. Em um processo ascendente, as diferentes características de cada membro estão envolvidas na contribuição e no aprimoramento da coordenação. Os processos de cima para baixo são mais rígidos e fixos com normas, estruturas de grupo e rotinas que, à sua maneira, aprimoram o trabalho coletivo do grupo.

Vistas alternativas

Uma ferramenta de combate à autopreservação

Tom Atlee reflete que, embora os humanos tenham uma capacidade inata de coletar e analisar dados, eles são afetados pela cultura, educação e instituições sociais. Uma única pessoa tende a tomar decisões motivadas pela autopreservação. Portanto, sem inteligência coletiva, os humanos podem se extinguir com base em suas necessidades egoístas.

Separação do IQism

Phillip Brown e Hugh Lauder citam Bowles e Gintis (1976) que, para definir verdadeiramente a inteligência coletiva, é crucial separar a "inteligência" do IQismo. Eles continuam argumentando que a inteligência é uma conquista e só pode ser desenvolvida se for permitido. Por exemplo, anteriormente, grupos dos níveis mais baixos da sociedade são severamente impedidos de agregar e reunir sua inteligência. Isso porque as elites temem que a inteligência coletiva convença o povo a se rebelar. Se não houvesse tal capacidade e relações, não haveria infraestrutura sobre a qual a inteligência coletiva seja construída. Isso reflete o quão poderosa a inteligência coletiva pode ser se deixada para se desenvolver.

Visualizações de inteligência artificial

Os céticos, especialmente os críticos da inteligência artificial e mais inclinados a acreditar que o risco de danos físicos e ações corporais são a base de toda unidade entre as pessoas, são mais propensos a enfatizar a capacidade de um grupo de agir e resistir aos danos como uma massa fluida a mobilização , o encolher de ombros prejudica a maneira como um corpo encolhe os ombros com a perda de algumas células. Essa linha de pensamento é mais óbvia no movimento antiglobalização e é caracterizada pelas obras de John Zerzan , Carol Moore e Starhawk , que geralmente evitam os acadêmicos. Esses teóricos estão mais propensos a se referir à sabedoria ecológica e coletiva e ao papel do processo de consenso em fazer distinções ontológicas do que a qualquer forma de "inteligência" como tal, que eles freqüentemente argumentam que não existe, ou é mera "inteligência".

Críticos ásperos da inteligência artificial por motivos éticos tendem a promover métodos coletivos de construção de sabedoria, como os novos tribalistas e os Gaia . Se esses sistemas podem ser considerados sistemas de inteligência coletiva, é uma questão em aberto. Alguns, por exemplo, Bill Joy , simplesmente desejam evitar qualquer forma de inteligência artificial autônoma e parecem dispostos a trabalhar em inteligência coletiva rigorosa a fim de remover qualquer nicho possível para IA.

Em contraste com essas visões, empresas como Amazon Mechanical Turk e CrowdFlower estão usando inteligência coletiva e crowdsourcing ou avaliação baseada em consenso para coletar enormes quantidades de dados para algoritmos de aprendizado de máquina .

Resolvendo a mudança climática

A inteligência coletiva global é vista como a chave para resolver os desafios que a humanidade enfrenta agora e no futuro. A mudança climática é um exemplo de uma questão global que a inteligência coletiva está tentando resolver. Com a ajuda de aplicativos de inteligência coletiva, como crowdsourcing online , pessoas em todo o mundo estão colaborando no desenvolvimento de soluções para as mudanças climáticas.

Veja também

Referências

Trabalhos citados

Leitura adicional

links externos