En los últimos años se han puesto en marcha distintos sistemas de decisión ciudadana —como Decide Madrid o Better Reikiavik, en la capital islandesa— que recogen propuestas y promueven el intercambio de opiniones entre los vecinos. El objetivo es decidir a qué medidas concretas destinar parte del dinero público. El interés por estos procesos de toma de decisiones sigue creciendo, ya que aumentan el compromiso de los ciudadanos con los órganos de gobierno. El problema es que es difícil ponerse de acuerdo. Con estos mimbres, un grupo de investigadores del CSIC ha desarrollado un sistema basado en machine learning que analiza las posturas opuestas y busca puntos comunes para llegar a acuerdos.
Por el momento, algunos de estos sistemas de participación ciudadana permiten a los vecinos hacer propuestas, pero no debatirlas entre ellos o con los legisladores. Esa es la clave: cuando estos sistemas ofrecen la posibilidad de participar en debates estructurados, la inteligencia artificial puede entrar en acción. El machine learning analiza grandes cantidades de datos, los relaciona y encuentra patrones más rápido y de forma más eficiente que una persona. Además, también puede encontrar relaciones que han pasado desapercibidas al análisis humano.
¿Cómo funciona el machine learning aplicado a los sistemas de decisión? Para que la inteligencia artificial pueda entrar en juego y facilitar ese proceso es necesario que se defina una propuesta, una serie de argumentos a favor y en contra y que se recoja la opinión de los participantes sobre esos argumentos. Con toda esta información, tal y como se lee en la investigación Combining social choice theory and argumentation: Enabling collective decision making, el sistema puede identificar en qué argumentos del debate hay más controversia o en qué partes las valoraciones son más positivas o negativas. “Por ejemplo, si una propuesta no es aceptada, podemos ver en qué aspectos más específicos hay menor aceptación. Y eso puede ayudar a reformularla para que sea más aceptable”, explica Jordi Ganzer, uno de los investigadores responsables del estudio.
Este algoritmo es la forma de unificar opiniones más completa que ha identificado este grupo de investigación del CSIC, pero pueden usarse otras dependiendo de qué propiedades se prioricen. “Este debería ser uno de los métodos más eficientes para ponerse de acuerdo porque es el que analiza más información y más puntos de vista respetando la diversidad de opinión”, asegura Ganzer. Pero es cierto que cualquier sistema que exponga mejor la información en la toma de decisiones mejorará las posibilidades de ponerse de acuerdo.
- ¿Por qué es útil?
Los investigadores tomaron como ejemplo los modelos de Madrid y Reikiavik y pensaron que si podían hacer el proceso de toma de decisiones más eficiente, esto podría repercutir también en la mejora de las ciudades. El objetivo es facilitar esa toma de decisiones y empoderar a la ciudadanía para que pueda incidir en las decisiones políticas. “También pretende articular debates con participantes múltiples y facilitar que se decida de la forma más consensuada posible”, explica Maite López-Sánchez, investigadora en el Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial, dependiente del CSIC, y una de las responsables del estudio.
“Este algoritmo ayuda a decidir de la forma más consensuada posible qué hacer sobre el tema que se esté debatiendo”, explica López-Sánchez. Esto aumenta la eficacia de los sistemas de decisión, donde es habitual encontrar opiniones enfrentadas, especialmente en los temas más controvertidos. Cualquier ciudadano que esté dado de alta, sea cual sea su ideología política, participa de la toma de decisiones. Estos movimientos impulsan precisamente los modelos de democracia participativa donde los ciudadanos pueden elegir directamente en qué mejoras invertir el dinero. “Las aplicaciones podrían ser muchas siempre que se den contextos donde los y las participantes estén dispuestos a llegar a una decisión común”, apunta López-Sánchez.
Este proyecto nace de la necesidad de seguir con el proceso de digitalización de la sociedad para hacerla más eficiente. “Es necesario actualizar la forma de tomar de decisiones y la política en general y adaptarlos a los tiempos y tecnologías actuales”, asegura Garzer. “Eso permitiría una conexión más directa y rápida (y esperemos, más fuerte) entre instituciones y ciudadanía, ahora que los cambios en la sociedad parecen acelerados y necesitan de tomas de decisiones más rápidas y colectivas”.
Fuente:
M. Victoria S. Nadal, M. V. S. N. (2019, 30 julio). La máquina que puede ayudarnos a ponernos de acuerdo. Recuperado 30 julio, 2019, de https://retina.elpais.com/retina/2019/07/25/innovacion/1564049103_824265.html