2.2 Related Work
2.2.2 Searchable Encryption
Un complemento a la agregación es el reconocimiento de la interacción compleja y dinámica que se produce en la toma de decisiones (Rodríguez y Steinbock, 2004). En un entorno participativo, la información que proporcionan las valoraciones de unos evaluadores provoca modificaciones en los sistemas de preferencia de otros, resultando en una co-construcción de las representaciones colectivas de preferencia. Este hecho hace que la valoración sea un proceso bottom-up y emergente, que conduce a la auto-organización: aparición de una estructura o patrón que no ha sido impuesta por ningún agente externo (Heylighen, 2001). La valoración final obtenida se va a ver afectada por esos cambios y, verosímilmente, no se corresponderá con la mera agregación de preferencias.
La inteligencia colectiva se considera que es la capacidad de un grupo para resolver más problemas que sus miembros individuales. Se basa (Heylighen, 1999) en la idea de que los obstáculos creados por los límites cognitivos de los individuos y la dificultad de coordinación pueden superarse mediante el uso de mapas mentales colectivos (CMM). Un CMM es una memoria externa con acceso de lectura/escritura compartido, que representa estados de los problemas, acciones y preferencias. Los CMMs fomentan el entendimiento entre los miembros del grupo con respecto a los requisitos de información y la necesidad de comunicación y coordinación (Marks et al, 2000; Mathieu et al, 2000 y Baron-Cohen, 1995) y por lo tanto juegan un papel clave en el comportamiento colectivo del grupo en la toma de decisiones.
De hecho, los sistemas emergentes bottom-up se pueden modelar agregando las preferencias y otras contribuciones individuales en CMMs. Como consecuencia, la comprensión de la conducta del grupo se ha convertido en un asunto de tal importancia que está apareciendo un creciente cuerpo de literatura sobre este tema,
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tanto en términos de gestión / organización como en la aplicación de las metodologías disponibles (Klein et al, 2003; Braha y Bar-Yam, 2004 y 2007; Kozlowski y Ilgen, 2006 y Brodbeck et al, 2007).
Apliquemos ahora los conceptos anteriores a la sostenibilidad. A diferencia del caso de los índices parciales de sostenibilidad, no hay ninguna medida aceptada globalmente de la sostenibilidad global. Cada inviduo realiza su evaluación de la sostenibilidad y depende tanto de sus opiniones sobre el significado subjetivo que atribuye a las relaciones entre los indicadores de sostenibilidad como al conocimiento que tenga cada individuo de estos indicadores. Está claro que el intercambio de opiniones con otros evaluadores permite opiniones individuales -es decir, las preferencias personales para la evaluación de la sostenibilidad- se modifiquen.
Si ahora volvemos a la toma de decisiones colectiva basada en la web, podemos considerar algunos resultados previos. En el capítulo II describimos cómo una aplicación informática puede identificar las preferencias individuales y construir las evaluaciones individuales de sostenibilidad, basadas en estas preferencias. Ahora, esperamos que las preferencias de otros evaluadores interactúen con las preferencias de cada individuo. Así, cada persona puede incorporar el conocimiento de otras personas en sus propias evaluaciones. Sin embargo, lo que garantiza la convergencia hacia soluciones aceptables requiere tanto de una aplicación "popular" de internet (para garantizar un número adecuado de participantes), como que esta aplicación perdure en el tiempo (para permitir la adaptación de las preferencias individuales). Para acelerar este proceso, antes de agregar las preferencias colectivas se propone hacer una simulación informática previa de las interacciones entre las evaluaciones de sostenibilidad. Cada evaluador debe tener acceso a esta información al hacer su evaluación.
Los desarrollos mencionados se describen en las Secciones 4.1 y 4.2. La Sección 4.1 describe el modelo adoptado para simular las interacciones entre evaluadores. La Sección 4.2 presenta la aplicación de este modelo a la evaluación colectiva de la sostenibilidad de los bosques.
Para concluir esta sección de introducción, nos referiremos al "estado del arte" de los procesos de auto-organización en las decisiones colectivas no competitivas. Los avances en CMM surgen cuando cada individuo del grupo construye un modelo de las habilidades y/o preferencias de los demás miembros (Mohammed y Dumville, 2001). Esta es la idea detrás del desarrollo de la "Teoría de la Mente '' ("Theory of Mind'', ToM) (Watt, 1997; Ikegami, 2003; Pynadath y Marsella, 2005 y Takano y Arita, 2006). ToM expresa la capacidad de un agente para percibir el modelo cognitivo y de comportamiento de otro. En las aplicaciones existentes, a menudo se asocia con posiciones evolutivas en entornos competitivos, lo que lleva a un comportamiento del grupo que depende de una retroalimentación recurrente entre los agentes
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individuales. Sin embargo, ha habido poco trabajo realizado en la modelización informática de CMM en la toma de decisiones en un grupo colaborativo. Entre los modelos no competitivos cabe destacar el modelo de Sayama et al (2010), que se utiliza como base de nuestros desarrollos. Estos autores proponen un modelo computacional para estudiar los efectos de la formación de un modelo mental sobre la efectividad de una discusión participativa. En el modelo, cada agente tiene su propia función de utilidad única que difiere de la función de utilidad verdadera (que es desconocida para ellos). Cada agente también tiene una cierta cantidad de memoria que almacena la historia de la discusión del grupo y la usa dinámicamente para formar un modelo mental de los otros. Su principal resultado es que la exploración de todo el problema por el grupo no está limitada ni por la memoria de la discusión previa y, especialmente, que concluye con la formación de los modelos mentales del grupo.