Cuando la multitud no es tan inteligente (parte 3): la investigación del atentado de la maratón de Boston

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En los dos últimos posts, se ha analizado lo sucedido tras el atentado de la Maratón de Boston. El FBI lanzó una iniciativa de crowdsourcing que funcionó, y a la vez surgió por parte de la propia multitud, una iniciativa de crowdsourcing que acabo convirtiéndose en una caza de brujas. La pregunta que surge, y que se empezó a explicar en el segundo post es: ¿por qué?. Se vio que la tarea, el medio utilizado y la existencia de un supervisor fueron elementos cruciales. En este último post veremos otro elemento crucial y se lanzarán unas breves conclusiones.

La información

La naturaleza de la información con la que la multitud tiene que trabajar y realizar las tareas propuestas es otro de los puntos fundamentales. Cuando la multitud trabaja con información sensible y no la trata de manera correcta, puede suponer un peligro.

En los dos casos que tratamos, lo curioso, es que el tipo de información es la misma: son fotografías o vídeos de un mismo momento y lugar.

En el caso del material aportado al FBI, la sensibilidad del material estaba por ver. Igual aparecían muchas caras pero ninguna era de ningún culpable o sospechoso. Las personas que aportaban las imágenes no sabían quien podía o no ser un sospechosos.

En el caso del material aportado por la multitud de maner espontanea, la sensibilidad del material se suponía. Si se subían y comentaban era porque se trataba de fotos de posibles sospechosos.

El tema de la información sensible en el crowdsourcing es un tema sobradamente conocido: existen muchas tareas que no se pueden realizar mediante crowdsourcing debido a su naturaleza privada o personal. El problema viene cuando no se diferencia entre información sensible y la que no lo es. Muchas empresas podrían beneficiarse de la aplicación del crowdsourcing y no lo hacen por el temor al mal uso que se pudiera hacer de la información facilitada (a veces un temor fundado, otras veces un exceso de celo).

Conclusión

La conclusión principal es clara: una multitud sin control tiene muchas probabilidades de convertirse en una turba (definida como “muchedumbre de gente confusa y desordenada”). Por eso la figura del crowdsourcer es tan importante en el crowdsourcing. Es quien da ese control (o por lo menos lo intenta).

En segundo lugar se puede observar como hay tareas que es mejor que no haga una multitud. Cualquier tarea que implique un juicio de valor, en el que puedan intervenir prejuicios o ideas preconcebidas, es mejor que lo hagan especialistas. No es que por ser especialistas vayan a hacerlo mejor, sino que a ellos, si la tarea no está bien realizada, si se les puede pedir cuentas y a la multitud no.

Muchos se preguntan si este tipo de investigaciones deberían evitarse, pero lo cierto es que este tipo de pseudo-investigaciones a través de Internet son imparables e inevitables. La razón es que entra en juego una motivación intrínseca muy fuerte.

En este sentido, el agente DesLauries solicitó a la gente expresamente que no utilizara más que las fotos facilitadas de manera oficial para proceder a la identificación de los sospechosos. Sin embargo, apareció esta motivación intrínseca que movió a cientos de personas. En este caso, la motivación intrínseca seguro que varió entre los distintos participantes: la necesidad de sentirse seguro, un sentimiento de empatía que hizo que se esforzasen en solventar la situación, incluso la rabia por la injusticia que supone cualquier atentado.

En cualquier caso, una motivación que movió a la multitud en una dirección distinta a la sugerida por las autoridades. ¿Podríamos decir que se trató de una motivación que hizo que la multitud fuera menos inteligente?

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