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Principios de ciencias de la computación avanzados (AP Computer Science Principles)
Curso: Principios de ciencias de la computación avanzados (AP Computer Science Principles) > Unidad 8
Lección 3: Innovaciones de "crowdsourcing"Conocimiento colectivo
En 1857, un grupo de intelectuales británicos decidió compilar un nuevo diccionario de inglés con un vasto conjunto de palabras, definiciones y usos. Solicitaron a voluntarios enviar palabras de libros en sus bibliotecas y finalmente recibieron más de 2 millones de referencias de palabras.
En 1928, la primera edición del Oxford English Dictionary finalmente se completó y contenía más de 400,000 palabras y frases.
Los creadores de ese diccionario tenían una intuición importante: no hay una persona que conozca cada parte de la información, pero al combinar el conocimiento de mucha gente, pueden desarrollarse colecciones exhaustivas de conocimiento.
Conocimiento en la era digital por "crowdsourcing"
Gracias a las computadoras e Internet, es mucho más fácil crear una base de conocimiento compartida hoy día que en el siglo XIX. Cuando alguien aporta información, la computadora puede almacenarla en una base de datos y facilitar ordenar, buscar y editar. La comunidad de colaboradores puede ordenar la base de datos para mantener información de la más alta calidad y los programadores pueden ayudar al añadir sistemas de reputación, algoritmos de votación y detección de spam.
Wikipedia es un gran ejemplo moderno de una base de conocimiento de muchas fuentes. Probablemente hayas encontrado un artículo de Wikipedia si alguna vez has buscado conocimientos en línea. Con casi mil millones de ediciones desde su creación y más de 36 millones de usuarios registrados, Wikipedia está recogiendo la sabiduría de una gran multitud.
Soy uno de los millones en esa multitud, pues este año hice ocho ediciones mientras trabajaba en artículos AP CSP:
El hecho de que cualquiera pueda contribuir, y que sus ediciones aparezcan al instante, es a la vez una bendición y una maldición.
Wikipedia redujo intencionalmente la barrera a contribuir con la esperanza de poder crear una enciclopedia que cubriera todos los temas dignos de un artículo, y está lográndolo. En junio de 2019, había 5.9 millones de artículos en la versión inglesa y alrededor de 20,000 nuevos artículos cada mes. En forma impresa, eso sería equivalente a 2,822 volúmenes de la Enciclopedia Británica:
Los riesgos del conocimiento con muchas fuentes
¿Puede una comunidad de voluntarios realmente garantizar la exactitud de millones de artículos? Pueden intentarlo, pero en realidad no pueden. Puede ser que tengas la mala suerte de leer un artículo justo después que un trol haya hecho una edición maliciosa, un spammer haya conectado su empresa, o una persona bien intencionada pero mal informada introdujera algo inexacto.
Durante un eclipse lunar en 2011, un vándalo hizo esta edición:
Para combatir los efectos de errores, Wikipedia fomenta las citas para cada conocimiento añadido, y aconseja precaución en el uso de Wikipedia como fuente principal de investigación.
Wikipedia también tiene otra desventaja de una comunidad de fuentes heterogéneas: la falta de diversidad. En teoría, un sitio web puede traer una amplia gama de personas, pues la web es abierta y global. Sin embargo, en realidad, los colaboradores de Wikipedia no reflejan a sus lectores. Un estudio de 2013 determinó que mientras que el 47% de los lectores son mujeres, el 84% de los editores son hombres. Este desequilibrio puede alterar los temas tratados en Wikipedia y la forma como se presentan.
🤔 Considera otras bases de conocimiento de múltiples fuentes que utilizas, tales como sitios web de preguntas y foros de discusión. ¿Qué tan confiable es el conocimiento acumulado en esos sitios? ¿De qué manera ese conocimiento puede sesgarse por el sesgo de los colaboradores? ¿Vale el aumento general de nuevo conocimiento las posibles imprecisiones y el sesgo?
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