¿Nuevos tipos de crowdsourcing?

Desde que el término “crowdsourcing” fue acuñado allá por el 2006 por Jeff Howe, esta forma de gestionar la inteligencia colectiva de Internet ha ido evolucionando poco a poco.

A nivel conceptual, yo personalmente identifico por ahora tres momentos marcados por diferentes autores. Hay muchos autores fundamentales en el estudio del crowdsourcing que no cito/tengo en cuenta, como Iperoitis, Vuković, etc. El motivo es que estos se han centrado en características concretas del crowdsourcing.

  1. Un primer momento, el de su nacimiento, donde destacaría a Jeff Howe y Daren Brabham. Jeff Howe, a parte de acuñar el término, fue el primero en darle una definición y proponer una tipología concreta. Daren Brabham, hizo lo propio un poco más tarde, pero completo, desde mi punto de vista el trabajo empezado por Howe. Hablamos del 2006-2008.
  2. En un segundo momento, en 2012, aparece la definición que Fernando González y yo mismo propusimos, además de la tipología propuesta por Geiger et al. (2011).
  3. El tercer momento sería el 2016. Aquí destacaría sobretodo el capítulo “Human-Computer Interaction and Collective Intelligence” del libro “Handbook of Collective Intelligence”, escrito por Bigham, Bernstein & Adar. En este capítulo, los autores proponen la existencia de 3 tipos de crowdsourcing: el crowdsourcing directo, el crowdsourcing colaborativo y el crowdsourcing pasivo (y aquí es donde radica la evolución del termino).

El crowdsourcing directo hace referencia al crowdsourcing clásico, donde un crowdsourcer propone a un grupo de personas llevar a cabo una tarea a través de plataformas como Amazon Mechanical Turk.

El crowdsourcing colaborativo hace referencia a situaciones en las que la multitud en sí misma determina su forma de trabajar y la tarea a realizar. Los miembros de la multitud tienden a compartir los mismos intereses y este tipo de iniciativas surgen, hasta cierto punto, de manera espontánea.

El crowdsourcing pasivo hace referencia a aquellas iniciativas de crowdsourcing en las que los resultados se obtienen del comportamiento habitual de la multitud.

Hablamos de iniciativas en las que no se solicita la participación al usuario, sino que se aprovecha contenido generado por el propio usuario y hecho público. Sería el caso propuesto por Sambuli et al. (2013), en el que se analizaron mensajes en Twitter de un grupo numeroso de usuarios para predecir resultados políticos. O, si nos ponemos puristas, el trabajo de investigación que yo mismo realicé al analizar el uso de etiquetas por parte de usuarios en Sistemas de Etiquetado Social (Estellés-Arolas y González-Ladrón-de-Guevara, 2012).

Desde mi punto de vista, en el caso del crowdsourcing colaborativo podríamos hablar de situaciones en las que la multitud acaba siendo la propia promotora de la iniciativa. Hay un crowdsourcer, pero no es una única persona, sino un grupo de ellas que lanzan la iniciativa y la configuran de manera coordinada. A ese grupo primigenio de personas se les unirán probablemente más, pero la forma de trabajar ya estará delimitada y simplemente seguirán la corriente.

En el caso del crowdsourcing pasivo, tengo mis dudas. Siempre he pensado que este tipo de iniciativas eran propias de la inteligencia colectiva, pero no del crowdsourcing (no toda iniciativa de inteligencia colectiva, lo es de crowdsourcing). La razón fundamental es que siempre he entendido el crowdsourcing como una interacción entre personas: un promotor lanza una tarea e, individualmente, un grupo de personas valoran si les vale la pena llevarla a cabo implicándose en la misma. Existe una interacción, una propuesta y una valoración de la misma. En el caso que plantéan los autores, no existe interacción alguna.

Desde mi punto de vista, este tipo de crowdsourcing es más una generalización del término para equipararlo a la “Inteligencia Colectiva” de manera global.

Referencias

  • Geiger, D., Seedorf, S., Schulze, T., Nickerson, R. C., & Schader, M. (2011, August). Managing the Crowd: Towards a Taxonomy of Crowdsourcing Processes. In AMCIS.
  •  Bigham, J. P., Bernstein, M. S., & Adar, E. (2015). Human-Computer Interaction and Collective Intelligence. In W. Malone and M.S. Bernstein (eds.), Handbook of Collective Intelligence. MIT Press
  • Sambuli, N., Crandall, A., Costello, P., & Orwa, C. (2013). Viability, verification, validity: 3Vs of crowdsourcing. iHub Research.
  • Estellés-Arolas, E., & González-Ladrón‐de‐Guevara, F. (2012). Uses of explicit and implicit tags in social bookmarking. Journal of the Association for Information Science and Technology, 63(2), 313-322.

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