III. Otras disposiciones. CONSEJO DE SEGURIDAD NUCLEAR. Convenios. (BOE-A-2024-277)
Resolución de 22 de diciembre de 2023, del Consejo de Seguridad Nuclear, por la que se publica el Convenio con la Fundación Ibercivis, para la ejecución del proyecto de innovación "Desarrollo de una red de ciencia ciudadana para la medida de la radiación gamma ambiental en España" (Openred).
26 páginas totales
Página
BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO
Núm. 4
Jueves 4 de enero de 2024
3.
Sec. III. Pág. 1538
Experimentos de inteligencia colectiva
La inteligencia colectiva emerge con un nuevo paradigma para analizar y resolver
problemas de distinta naturaleza. Este modelo trata de aprovechar el trabajo de una
colectividad como medio para alcanzar soluciones grupales a los problemas individuales.
Las posibilidades de trasladar este entorno colectivo a internet abren nuevas opciones
en todos los sentidos.
El constructor de Inteligencia Colectiva se ha popularizado en los últimos años en el
campo del comportamiento humano a partir del estudio de Woolley et al. (2010) . El
supuesto fundamental que subyace a la inteligencia colectiva es que cuando las
personas trabajan en grupos de diferentes tipos de tareas, su rendimiento grupal en
las mismas es superior a la media del grupo tomando en cuenta el rendimiento en las
mismas pruebas de cada miembro del grupo.
2
2
Woolley, A.C.; Chabris, C.F.; Pentland, A.; Hashmi, N., & Malone, T.W. (2010). Evidence for a Collective
Intelligence Factor in the Performance of Human Groups, Science, for a Collective Intelligence Factor in the
Performance of Human Groups, Science, 330, 686-688.
Este factor de inteligencia colectiva emerge en situaciones grupales de tipo
colaborativo, en las que los miembros del grupo realizan las tareas que requieren la
agregación de sus productos. El grupo de Woolley ha analizado otros aspectos teóricos,
comprobando que el resultado es parecido al plantear otro tipo de tareas más complejas,
como jugar al ajedrez contra una computadora o completar tareas de diseño
arquitectónico complejo .
3
3
Woolley, A. W., & Aggarwal, I. (2020). Collective Intelligence and Group Learning. Oxford University
Press. https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780190263362.013.46.
El uso de Internet como medio al que trasladar las interacciones cara a cara
prototípicas de los estudios de inteligencia colectiva ha supuesto una renovación del
interés por este constructo. Algunos estudios avalan la posibilidad de que emerjan
soluciones positivas en estos contextos, pero también se detectan algunas dificultades .
Algunos fenómenos que limitan la calidad de la actuación del grupo pueden ser, por
ejemplo, un gran número de participantes que no colaboran en la tarea, la aparición de
respuestas extremas, procesos de feedback poco adecuados, un exceso de copia de las
respuestas de otros o una gran dispersión de respuestas. La influencia social parece ser
un factor muy relevante en este contexto. Así, cuando existen roles de liderazgo o de
prestigio muy marcados, se produce una reducción notable de la creatividad en el
proceso o un exceso de copia de las respuestas ofrecidas por otros participantes.
4
Como medio para posibilitar la generación de inteligencia colectiva en entornos
colaborativos on-line de grandes grupos, investigadores del Instituto Universitario de
Investigación de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad
de Zaragoza y la empresa Kampal Data Solutions (https://www.kampal.com/), han creado
la herramienta Thinkhub, clave en este proyecto (https://ic.kampal.com/). Thinkhub parte
de la propuesta de Inteligencia Colectiva de Wooley et al. (2010) adaptada a entornos
virtuales que permite la interacción de grandes grupos. Mediante su diseño, pretende
resolver los problemas que se generan a través de entornos colaborativos on-line en
grandes grupos tales como la ausencia de respuesta, respuestas externas, prestigio de los
participantes, heterogeneidad y diversidad de respuestas, entre otros. Para ello usa un
sistema de interacciones sucesivas controlando el número de agentes que participan en la
interacción, modificando mediante continuas rotaciones a los agentes con los que se
produce la interacción y simplificando las respuestas del sistema mediante un sistema de
cve: BOE-A-2024-277
Verificable en https://www.boe.es
4
Toyokawa, W.; Whalen, A., & Laland, K. N. (2019). Social learning strategies regulate the wisdom and
madness of interactive crowds. Nature Human Behaviour, 3 (2),183-193. doi.org/10.1038/s41562-018-0518-x.
Núm. 4
Jueves 4 de enero de 2024
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Sec. III. Pág. 1538
Experimentos de inteligencia colectiva
La inteligencia colectiva emerge con un nuevo paradigma para analizar y resolver
problemas de distinta naturaleza. Este modelo trata de aprovechar el trabajo de una
colectividad como medio para alcanzar soluciones grupales a los problemas individuales.
Las posibilidades de trasladar este entorno colectivo a internet abren nuevas opciones
en todos los sentidos.
El constructor de Inteligencia Colectiva se ha popularizado en los últimos años en el
campo del comportamiento humano a partir del estudio de Woolley et al. (2010) . El
supuesto fundamental que subyace a la inteligencia colectiva es que cuando las
personas trabajan en grupos de diferentes tipos de tareas, su rendimiento grupal en
las mismas es superior a la media del grupo tomando en cuenta el rendimiento en las
mismas pruebas de cada miembro del grupo.
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Woolley, A.C.; Chabris, C.F.; Pentland, A.; Hashmi, N., & Malone, T.W. (2010). Evidence for a Collective
Intelligence Factor in the Performance of Human Groups, Science, for a Collective Intelligence Factor in the
Performance of Human Groups, Science, 330, 686-688.
Este factor de inteligencia colectiva emerge en situaciones grupales de tipo
colaborativo, en las que los miembros del grupo realizan las tareas que requieren la
agregación de sus productos. El grupo de Woolley ha analizado otros aspectos teóricos,
comprobando que el resultado es parecido al plantear otro tipo de tareas más complejas,
como jugar al ajedrez contra una computadora o completar tareas de diseño
arquitectónico complejo .
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Woolley, A. W., & Aggarwal, I. (2020). Collective Intelligence and Group Learning. Oxford University
Press. https://doi.org/10.1093/oxfordhb/9780190263362.013.46.
El uso de Internet como medio al que trasladar las interacciones cara a cara
prototípicas de los estudios de inteligencia colectiva ha supuesto una renovación del
interés por este constructo. Algunos estudios avalan la posibilidad de que emerjan
soluciones positivas en estos contextos, pero también se detectan algunas dificultades .
Algunos fenómenos que limitan la calidad de la actuación del grupo pueden ser, por
ejemplo, un gran número de participantes que no colaboran en la tarea, la aparición de
respuestas extremas, procesos de feedback poco adecuados, un exceso de copia de las
respuestas de otros o una gran dispersión de respuestas. La influencia social parece ser
un factor muy relevante en este contexto. Así, cuando existen roles de liderazgo o de
prestigio muy marcados, se produce una reducción notable de la creatividad en el
proceso o un exceso de copia de las respuestas ofrecidas por otros participantes.
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Como medio para posibilitar la generación de inteligencia colectiva en entornos
colaborativos on-line de grandes grupos, investigadores del Instituto Universitario de
Investigación de Biocomputación y Física de Sistemas Complejos (BIFI) de la Universidad
de Zaragoza y la empresa Kampal Data Solutions (https://www.kampal.com/), han creado
la herramienta Thinkhub, clave en este proyecto (https://ic.kampal.com/). Thinkhub parte
de la propuesta de Inteligencia Colectiva de Wooley et al. (2010) adaptada a entornos
virtuales que permite la interacción de grandes grupos. Mediante su diseño, pretende
resolver los problemas que se generan a través de entornos colaborativos on-line en
grandes grupos tales como la ausencia de respuesta, respuestas externas, prestigio de los
participantes, heterogeneidad y diversidad de respuestas, entre otros. Para ello usa un
sistema de interacciones sucesivas controlando el número de agentes que participan en la
interacción, modificando mediante continuas rotaciones a los agentes con los que se
produce la interacción y simplificando las respuestas del sistema mediante un sistema de
cve: BOE-A-2024-277
Verificable en https://www.boe.es
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Toyokawa, W.; Whalen, A., & Laland, K. N. (2019). Social learning strategies regulate the wisdom and
madness of interactive crowds. Nature Human Behaviour, 3 (2),183-193. doi.org/10.1038/s41562-018-0518-x.
