Alrededor del mundo, Los científicos y los profesionales están aprovechando incansablemente los datos sobre la pandemia para modelar su progresión, predecir el impacto de posibles intervenciones y desarrollar soluciones a la escasez de equipos médicos, generar datos y códigos de fuente abierta para ser reutilizados por otros.

La investigación y la innovación se encuentran ahora en un frenesí colaborativo tan contagioso como el coronavirus. ¿Es este el surgimiento de la famosa "inteligencia colectiva" que se supone que resolverá nuestros principales problemas globales?

El surgimiento de una inteligencia colectiva global

El inicio de la epidemia hizo que la investigación "tradicional" acelerara considerablemente y abriera sus medios de producción, con revistas como Ciencias , Naturaleza y La lanceta otorgando inmediatamente acceso público a las publicaciones sobre el coronavirus y COVID-19.

El mundo académico está en ebullición. Cotidiano, La Universidad John Hopkins actualiza un flujo de datos abierto y colaborativo sobre la epidemia, que ya se han reutilizado más de 11, 000 veces. Los resultados de la investigación se publican inmediatamente en servidores de preimpresión o sitios web de laboratorios. Los algoritmos y las visualizaciones interactivas están floreciendo en GitHub; videos de divulgación en YouTube. Las cifras son asombrosas con casi 9, 000 artículos académicos publicados sobre el tema hasta la fecha.

Más recientemente, Han surgido iniciativas populares que reúnen a una variedad de actores fuera de los marcos institucionales, utilizando plataformas en línea. Por ejemplo, una comunidad de biólogos, ingenieros y desarrolladores han surgido en la plataforma colaborativa Just One Giant Lab (JOGL) para desarrollar soluciones de código abierto contra el virus. Esta plataforma, que desarrollamos con Leo Blondel (Universidad de Harvard) y Thomas Landrain (La Paillasse, PILI) durante los últimos tres años, está diseñado como un virtual, instituto de investigación abierto y distribuido destinado a desarrollar soluciones a los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) definidos por Naciones Unidas. Las comunidades lo utilizan para autoorganizarse y proporcionar soluciones innovadoras a problemas urgentes que requieren habilidades y conocimientos fundamentalmente interdisciplinarios. La plataforma facilita la coordinación al vincular las necesidades y los recursos dentro de la comunidad, animar programas de investigación, y organizar desafíos.

Cuando el primer proyecto relacionado con COVID-19, un bajo costo, prueba de diagnóstico de código abierto:nació a principios de marzo, Hubo una prisa en la plataforma. El número de contribuciones por minuto siguió aumentando:cientos de interacciones, creación de proyectos, comunicaciones… ¡Tanto es así que el servidor que aloja la plataforma ya no aguantaba! En solo un mes, había más de 60, 000 visitantes procedentes de 183 países, incluyendo 3, 000 contribuyentes activos generando más de 90 proyectos, desde diseños de mascarillas hasta prototipos de ventiladores de bajo costo, o aplicaciones de IA de clasificación de la tos.

Esta enorme comunidad se autoorganizó rápidamente en grupos de trabajo, mezclar diferentes habilidades y universos; combinaciones inesperadas de científicos de datos de grandes empresas, investigadores en antropología, ingenieros o biólogos se unen en este universo virtual.

La persona más activa y coordinadora emergente de la comunidad incluso resulta ser… ¡un estudiante de secundaria de 17 años de Seattle! Esta iniciativa es ahora un programa de investigación completo, OpenCOVID19, con 100, 000 euros de financiación del Fondo de Investigación Axa actualmente redistribuidos como micro-subvenciones a proyectos emergentes a través de un sistema comunitario de revisión por pares, una asociación con el sistema hospitalario de París (AP-HP) para facilitar la evaluación y validación de diseños destinados a uso hospitalario, y varios temas principales:diagnóstico, prevención, tratamiento, validación, y análisis y modelado de datos.

El mundo del código abierto ha encabezado en las últimas décadas la autoorganización comunitaria y está en el origen de proyectos colaborativos masivos como Linux o Wikipedia. Ahora están surgiendo esfuerzos similares para resolver problemas globales y multidisciplinarios, aprovechar la diversidad de habilidades al servicio de la complejidad del proyecto.

¿Qué es la "inteligencia colectiva"?

Si podemos medir la inteligencia individual utilizando indicadores de desempeño para diversas tareas y derivando el "coeficiente intelectual" individual, ¿Por qué no medir la inteligencia de un grupo a través de su desempeño en tareas colectivas?

Los investigadores han demostrado la existencia de un factor de inteligencia colectiva. Resulta que un grupo inteligente no es un grupo de individuos inteligentes, sino más bien un grupo de personas que interactúan de manera eficiente, por ejemplo, a través de su capacidad para hablar de manera equitativa en las discusiones. Los autores concluyen:"parecería mucho más fácil aumentar la inteligencia de un grupo que de un individuo. ¿Podría aumentarse la inteligencia colectiva de un grupo en, por ejemplo, mejores herramientas de colaboración electrónica? ".

Este es el espíritu de las plataformas colaborativas como JOGL:podemos monitorear en tiempo real la evolución de la comunidad y el progreso del proyecto, permitiendo facilitar la coordinación de los distintos programas, incluido OpenCOVID19.

Los datos generados también proporcionan una base cuantitativa para explorar "buenas prácticas" que faciliten la inteligencia colectiva. Analizándolo con las herramientas de la ciencia de redes, estudiamos cómo las dinámicas colaborativas apuntalan el avance del conocimiento.

¿Despertar efímero o revolución a largo plazo?

Si bien es demasiado pronto para sacar conclusiones en el caso del programa OpenCOVID19, diseñar el futuro de colaboraciones tan masivas comienza ahora. En particular, los miembros de las comunidades que se amplían rápidamente a menudo se pierden, y las estrategias de incorporación inteligentes son fundamentales para mantener dichos esfuerzos. El grial de estas comunidades reside en construir una arquitectura de atención a través de sistemas de recomendación , los mismos algoritmos que hicieron que el éxito de las redes sociales como Twitter, Instagram o Facebook. Este enfoque, basado en resultados fundamentales de ciencia de equipos y ciencia de redes, aprovecha los rastros digitales de la comunidad para sugerir la mejor persona para contactar, el proyecto más relevante para ayudar o una tarea urgente para completar. En el corazón de la arquitectura JOGL, Estos algoritmos ayudan a promover la serendipia y facilitan la coordinación.

El desarrollo de sistemas de recomendación para colaboraciones masivas requiere contribuciones muy diversas, de la informática a las ciencias sociales, matemáticas o ética. Irónicamente, la inteligencia colectiva será la clave de su propio diseño.

Este artículo se ha vuelto a publicar de The Conversation con una licencia de Creative Commons. Lea el artículo original.