Los expertos no siempre están de acuerdo entre sí al hacer predicciones o diagnósticos. Entonces, ¿cómo podemos saber qué experto de un grupo toma las mejores y más precisas decisiones? Un equipo interdisciplinario de investigadores del Instituto Max Planck para el Desarrollo Humano y el Instituto Leibniz de Ecología de Agua Dulce y Pesca Continental ha desarrollado un método simple para identificar a los expertos más precisos y lo ha probado con éxito en varios grupos. Sus hallazgos han sido publicados en Avances de la ciencia .

¿Una masa en una mamografía indica cáncer de mama? ¿Será Serbia miembro de la UE en 2025? ¿Habrá más inundaciones en Alemania dentro de cinco años? Los diagnósticos y predicciones realizados por los médicos, científicos, y los expertos suelen tener consecuencias de gran alcance. Y en muchos casos Solo años después es posible decir qué experto tomó la decisión correcta con más frecuencia.

Un equipo de investigación interdisciplinario del Instituto Max Planck para el Desarrollo Humano y el Instituto Leibniz de Ecología de Agua Dulce y Pesca Continental ha desarrollado un método nuevo y simple que puede usarse para identificar a los mejores tomadores de decisiones de un grupo de expertos sin tener que saber si su las decisiones, pasadas o presentes, son correctas o incorrectas. "Siempre que al menos la mitad de todas las decisiones tomadas dentro del grupo sean correctas, que suele ser el caso en los grupos de expertos, y que cada persona haya tomado alrededor de 20 decisiones de sí o no, este método ha demostrado funcionar muy bien, "dice Max Wolf, investigador del Instituto Leibniz de Ecología de Agua Dulce y Pesca Continental y coautor del estudio.

El método se desarrolló sobre la base de conocimientos sobre la inteligencia colectiva. Se basa en una simple suposición:los individuos de un grupo de expertos que toman decisiones que son más similares a las decisiones de otros también toman las mejores decisiones. Para decisiones de sí / no, esta suposición se confirma fácilmente mediante modelos matemáticos. Para probar si el método también funciona en grupos reales, los investigadores analizaron predicciones y diagnósticos publicados realizados por varios grupos en diferentes campos.

Por ejemplo, Los investigadores examinaron los diagnósticos realizados por 100 radiólogos en los EE. UU. A principios de la década de 2000, los radiólogos interpretaron las mamografías de 155 mujeres para determinar si tenían o no cáncer de mama. El equipo de investigación analizó los datos para identificar a los radiólogos cuyas decisiones fueron, de media, más similar a las decisiones de los demás. Como tuvieron acceso a información de seguimiento sobre el estado de salud de las 155 mujeres examinadas, los investigadores también pudieron determinar qué radiólogos hicieron los diagnósticos más precisos y, por lo tanto, mejores. Eran los mismos radiólogos que los identificados mediante el nuevo método estadístico.

"Se ha demostrado una y otra vez que los expertos que son buenos en su campo lo son de manera similar, mientras que los de bajo rendimiento son malos de muy diferentes formas. Trabajando sobre la base de esta observación, Desarrollamos este nuevo método y lo probamos en varias áreas, "dice Ralf Kurvers, autor principal e investigador del Centro de Racionalidad Adaptativa del Instituto Max Planck para el Desarrollo Humano.

Además de los diagnósticos de los radiólogos, el equipo de investigación analizó los diagnósticos de cáncer de piel realizados por 40 dermatólogos italianos; predicciones geopolíticas realizadas por 90 meteorólogos en la plataforma online Good Judgement Project; y los resultados de una sencilla prueba de conocimientos generales, en el que se pidió a 100 participantes que identificaran la mayor de dos ciudades estadounidenses.

"Creemos que la relación entre la similitud y la precisión de las decisiones puede ser una herramienta eficaz para la práctica. El método se puede utilizar para mejorar los procesos de toma de decisiones colectivos e individuales en el diagnóstico médico, análisis de riesgos ambientales, y el mundo empresarial, "dice el coautor Stefan Herzog, también investigador del Center for Adaptive Rationality.