Hallazgos sobre algunos mecanismos que gobiernan el crowdsourcing

Manuel Cebrián presenta en un seminario de la Cooperative Association for Internet Data Analysis (CAIDA) en UCSD algunos de los hallazgos como miembro del equipo investigador en el MIT sobre los mecanismos que gobiernan algunos procesos de crowdsourcing. En particular cómo resolver los problemas de encontrar en poco tiempo balones rojos distribuidos por toda la geografía norteamericana, encontrar a cinco personas en cualquier punto de Europa o Estados Unidos, o recomponer un documento triturado por una máquina destructora de papel.

Es ~1h 22′ de presentación de la cual yo resumiría lo siguiente:

1º) Los desafíos de crowdsourcing en los cuales cada nodo (miembro) de una red puede poseer una pequeña cantidad de la información necesaria para resolver el problema pueden resolverse de forma eficiente mediante una red de incentivos a la consulta (query incentive network) gobernada mediante contratos de partición de ganancias (split contracts).

2º) Cualquier sistema eficiente de producción colaborativa requiere otro sistema de filtrado colaborativo igualmente eficiente que elimine los aportes realizados por miembros tramposos de la Comunidad.

3º) El crowdsourcing funciona mejor cuando los individuos se organizan en equipos para resolver una determinada tarea o partes de la tarea.

4º) Asimismo se necesitan mecanismos para proteger la reputación a los miembros atacados en campañas de descrédito por otros miembros que desean arrebatarles la atención de la muchedumbre.

5º) Es conveniente que se penalice de alguna forma a los miembros que hacen “aportes basura”.

6º) Los mecanismos colaborativos de verificación de aportes son ineficaces cuando existen coaliciones de saboteadores ya que estos pueden verificarse unos a otros para validar resultados basura.

7º) Importa mucho más el grado de activismo de los followers que el número total de ellos.

8º) Las nuevas tecnologías dan más poder al terrorismo forzando a la parte que tiene que defenderse a emplear muchísimos más recursos para defenderse de los que la parte ofensiva necesita para atacar.

En una diapositiva de la presentación se afirma: “Tenemos evidencias anecdóticas de que el crowdsourcing funciona de forma improvisada, recursiva y barata en entornos no competitivos. Sin embargo, aparecen la misma cantidad de adversarios en un entorno competitivo. Siendo difícil predecir quienes serán, qué harán o cómo contenerlos”.

En otros artículos sobre los trabajos de M. Cebrián y sus colegas hablan sobre cómo usar las query incentive networks y los split contracts para encontrar ladrones internacionales de joyas aunque a mi la primera aplicación mainstream que se me ocurre dejando a un lado las aplicaciones policiales y militares es la búsqueda de candidatos óptimos para un puesto de trabajo.

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