Sabiduría de las Multitudes y la Demarquía

"La multitud puede ser sabia o estúpida. La diferencia no está en la multitud, sino en cómo se agrega su conocimiento. Si sumas juicios independientes, obtienes sabiduría. Si fuerzas debate grupal, obtienes el alma de la multitud: reactiva, emocional, manipulable."

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La Sabiduría de las Multitudes es el fenómeno por el cual un grupo grande de personas, bajo ciertas condiciones, puede tomar decisiones o hacer predicciones más precisas que cualquier experto individual. Sin embargo, la Demarquía sostiene una tesis radical: la forma tradicional de extraer esta sabiduría (debate grupal, consenso forzado) la destruye sistemáticamente.

La Demarquía reemplaza el debate contaminante con mecanismos de agregación constructiva que preservan la independencia de juicio, permitiendo que emerja una inteligencia colectiva genuina superior a cualquier deliberación grupal tradicional.

I. Fundamentos Teóricos: Cuándo las Multitudes Son Sabias

A. Condiciones de Surowiecki

Teoría clásica (James Surowiecki, "The Wisdom of Crowds", 2004):

Las multitudes son sabias cuando se cumplen cuatro condiciones:

1. Diversidad de opinión: Cada persona tiene información o perspectiva única 2. Independencia: Las opiniones no están influenciadas por las de otros 3. Descentralización: Las personas pueden especializarse y extraer conocimiento local 4. Agregación: Existe un mecanismo para convertir juicios privados en decisión colectiva

Si alguna condición falla, la multitud se vuelve estúpida.

Evidencia empírica clásica:

Experimento de Francis Galton (1906): Peso del buey

• Contexto: Feria rural, 787 personas estiman peso de un buey
• Método: Cada uno escribe estimación en privado (sin conocer otras estimaciones)
• Resultado:
  • Peso real: 1.198 libras
  • Media de estimaciones: 1.197 libras
  • Error: 0.08% (prácticamente perfecto)
  • Error típico individual: 5-15%

¿Por qué funcionó?

• ✅ Diversidad: Granjeros, carniceros, ciudadanos (diferentes perspectivas)
• ✅ Independencia: Cada uno estimó sin conocer opiniones de otros
• ✅ Descentralización: Cada uno usó su conocimiento local (experiencia con animales)
• ✅ Agregación: Promedio simple (errores aleatorios se cancelan)

Las cuatro condiciones se cumplieron → Sabiduría colectiva emergió.

Contraejemplo: Cuando falla la independencia

Experimento alternativo hipotético: Peso del buey con debate

1. Primera ronda: Todos estiman en privado → Media = 1.197 libras (perfecto)

2. Segunda ronda: Se pide que discutan y lleguen a consenso

3. Dinámica del debate:

• Carnicero carismático dice con confianza: "Yo sé de bueyes, pesa 1.500 libras"
• Cascada informativa: Muchos piensan "Él sabrá más que yo" y ajustan hacia 1.500
• Polarización: Dos grupos se forman (1.500 vs 1.000), debate se vuelve tribal
• Fatiga deliberativa: Después de 30 minutos, grupo acepta "compromiso" de 1.300 para terminar

4. Resultado final: 1.300 libras → Error del 8.5% (100 veces peor que agregación independiente)

Condición violada: Independencia (debate contaminó juicios individuales)

Conclusión: El debate destruyó la sabiduría colectiva.

B. Modelo Matemático: Señal vs Ruido

Formalización:

Cada juicio individual puede descomponerse en:

J_i = S + R_i

Donde:

• S = Señal (verdad subyacente, conocimiento genuino)
• R_i = Ruido (sesgos, errores aleatorios del individuo i)

Agregación de N juicios:

J_agregado = (1/N) Σ J_i = (1/N) Σ (S + R_i) = S + (1/N) Σ R_i

Si ruidos R_i son independientes con media 0:

• Por Ley de Grandes Números: (1/N) Σ R_i → 0 cuando N → ∞
• Resultado: J_agregado → S (emerge la señal pura)

Error estándar: σ/√N (decrece con raíz cuadrada de N)

• Con N = 100 → Error = σ/10 (10% del individual)
• Con N = 1.000 → Error = σ/31.6 (3.2% del individual)
• Con N = 1.000.000 → Error = σ/1.000 (0.1% del individual)

Condición crítica:

Los ruidos deben ser independientes. Si existe contaminación social (debate, presión de grupo, cascadas informativas), los ruidos se correlacionan y NO se cancelan.

Ejemplo:

• Si debate hace que 80% copien opinión del líder carismático → R_i están correlacionados → No se cancelan → Error colectivo es similar al error del líder

Por eso la agregación de juicios independientes es esencial.

C. Teorema del Jurado de Condorcet

Teorema (Marqués de Condorcet, 1785):

Si:

1. Cada miembro de un jurado tiene probabilidad p > 0.5 de estar en lo correcto

2. Los juicios son independientes

Entonces:

• La probabilidad de que la mayoría esté correcta tiende a 1 cuando N → ∞

Formalización:

P(mayoría correcta) = Σ_k>N/2 C(N,k) × p^k × (1-p)^(N-k)

Cuando N → ∞: P → 1 (si p > 0.5)

Ejemplo numérico:

• p = 0.6 (cada jurado tiene 60% probabilidad de estar correcto)
• N = 3 → P(mayoría correcta) = 64.8%
• N = 11 → P(mayoría correcta) = 80.8%
• N = 101 → P(mayoría correcta) = 99.8%
• N = 1.001 → P(mayoría correcta) > 99.99%

Implicación para la Demarquía:

Si la AsC garantiza que:

1. Cada asambleísta tiene acceso a buena información (asistido por IA) → p > 0.5

2. Los juicios son independientes (deliberación privada, voto secreto)

Entonces con N = 1.000, la probabilidad de que la decisión colectiva sea correcta es casi 100%.

Por eso la Demarquía prioriza independencia sobre consenso.

II. El Fracaso del Consenso Forzado

A. Patologías del Debate Grupal

Tesis radical de la Demarquía:

El debate grupal destruye sistemáticamente las condiciones que hacen sabias a las multitudes, especialmente la independencia de juicio.

Fenómenos tóxicos documentados:

Patología	Descripción	Efecto en Sabiduría Colectiva	Evidencia
1. Pensamiento de Grupo (Groupthink)	Presión para conformarse elimina disenso	Ideas heterodoxas correctas son suprimidas	Irving Janis (1972): Desastre Bahía de Cochinos, Challenger
2. Cascadas Informativas	Persona A opina X → B, C, D copian sin analizar	Error inicial se amplifica exponencialmente	Bikhchandani et al. (1992)
3. Polarización Grupal	Debate refuerza posiciones extremas, no modera	Moderados se radicalizan, compromiso imposible	Sunstein (2002): "Going to Extremes"
4. Dominancia del Carismático	Quien habla mejor domina, no quien razona mejor	Retórica > Sustancia → Decisión basada en elocuencia, no verdad	Fenómeno universal en asambleas
5. Conformismo Social (Efecto Asch)	Miedo a ser juzgado inhibe expresión honesta	Autocensura generalizada → Preferencias reales ocultas	Asch (1951): 75% conforman al menos una vez
6. Fatiga Deliberativa	Después de horas, grupo acepta lo primero para terminar	Decisión por agotamiento, no convicción	Común en parlamentos (votaciones a medianoche)
7. Captura por Élite Verbal	Expertos en retórica manipulan mediante sofismas	Dialéctica vence a verdad → Engaño sistemático	Historia de demagogia (desde Sófistas griegos)
8. Anclaje Cognitivo	Primera opinión expresada "ancla" debate	Sesgo hacia opinión inicial, independiente de mérito	Tversky & Kahneman (1974)

B. La Multitud como "Ser Irracional"

Observación clásica (Gustave Le Bon, "Psicología de las Masas", 1895):

"En la multitud, las adquisiciones intelectuales del individuo se desvanecen. Lo heterogéneo se sumerge en lo homogéneo. El consciente es cubierto por el inconsciente. El alma de la multitud no es el promedio de las almas individuales, sino algo cualitativamente diferente: más primitivo, más emocional, más manipulable."

Características del "alma de la multitud":

• Impulsividad: Reacción emocional inmediata, no reflexión
• Sugestibilidad: Vulnerable a líderes carismáticos
• Exageración de sentimientos: Moderación desaparece
• Intolerancia: No acepta contradicción
• Simplismo: Reduce complejidad a binarios (amigo/enemigo, bueno/malo)

Actualización demárquica:

El problema no es la "multitud" per se, sino la dinámica de interacción grupal que activa instintos tribales:

• Lealtad tribal → "Mi grupo vs tu grupo"
• Jerarquía → Sumisión al líder alfa
• Conformismo → Evitar ostracismo
• Emocionalidad → Decisiones viscerales, no racionales

Estas dinámicas anulan el razonamiento individual superior que cada persona posee cuando reflexiona en privado.

Solución demárquica: Eliminar la interacción grupal (debate) para preservar el razonamiento individual.

C. Ejemplos Históricos de Sabiduría Destruida

Casos donde individuos inteligentes en grupo tomaron decisiones catastróficas:

Caso Histórico	Composición del Grupo	Dinámica Tóxica	Resultado Catastrófico
Comité de Seguridad Pública (Francia, 1793-1794)	Líderes revolucionarios ilustrados	Radicalización grupal, polarización, conformismo	Terror jacobino: 16.000+ ejecutados, revolución devora a sus hijos
Politburó estalinista (URSS, 1930s-1950s)	Elite del Partido Comunista	Dominancia de Stalin, pensamiento de grupo, miedo	Gran Purga, Holodomor: Millones de muertos, políticas económicas desastrosas
Gabinete Kennedy (Bahía de Cochinos, 1961)	"Los mejores y más brillantes"	Pensamiento de grupo, conformismo	Invasión fallida de Cuba: Humillación nacional, crisis de misiles posterior
NASA (Challenger, 1986)	Ingenieros altamente capacitados	Presión jerárquica, supresión de disenso	Explosión del transbordador: 7 astronautas muertos
Lehman Brothers (2008)	MBAs de élite, expertos financieros	Cascada informativa, pensamiento de grupo	Colapso financiero global: Billones en pérdidas, recesión mundial
Brexit (UK, 2016)	Parlamento + referéndum popular	Polarización, debate emocional, desinformación	Década de caos político y económico

Patrón común:

En todos estos casos:

1. Los individuos por separado eran inteligentes y capaces

2. La dinámica grupal (debate, presión, conformismo) destruyó el juicio individual

3. El resultado fue inferior a lo que individuos independientes habrían decidido

Conclusión: El debate grupal no suma inteligencias, las resta.

III. Principio de Agregación Constructiva

Inversión radical del paradigma:

En lugar de pedir a las personas que se pongan de acuerdo entre sí (consenso social), la Agregación Constructiva pide que cada persona se ponga de acuerdo con la realidad (consenso epistémico).

Mecanismo:

1. Cada persona reflexiona en privado, sin presión social

2. Cada uno emite su juicio independiente basado en evidencia verificada

3. Estos juicios se agregan matemáticamente

4. El ruido (sesgos individuales, egos) se cancela estadísticamente

5. La señal (conocimiento genuino) se amplifica y emerge

A. Implementación en la AsC

Proceso de cinco fases:

Fase 1: Información (sin debate oral)

• Expertos presentan argumentos por escrito (elimina carisma, retórica)
• Formato estandarizado (iguala oportunidad)
• IA verifica datos, detecta falacias
• Acceso asíncrono (cada asambleísta lee a su ritmo)

Fase 2: Deliberación individual asistida

• Cada asambleísta reflexiona en privado
• Asistido por equipo de IAs multi-modelo (GPT, Claude, Gemini, etc.)
• Simulador de escenarios ("Si decides X, consecuencias son Y")
• Detector de sesgos cognitivos

Fase 3: Valoración multidimensional secreta

• Cada asambleísta emite vector de preferencia v⃗_i = (v₁, v₂, ..., v_n)
• Secreto (nadie sabe cómo votó cada uno)
• Irreversible (no puede cambiarse post-emisión)
• Registrado en blockchain (auditable pero anónimo)

Fase 4: Agregación matemática

• V⃗_colectivo = (1/N) Σ v⃗_i
• Identificación de clusters, correlaciones, dispersión
• Visualización en "Nube de Consenso"

Fase 5: Colapso en decisión ejecutable

• Centro de gravedad de la nube → Política que maximiza satisfacción colectiva
• Gestores diseñan implementación (no imponen preferencias propias)

B. Herramientas que Garantizan Lucidez

Herramienta	Función	Cómo Preserva Sabiduría Colectiva
1. Asistencia de IA Multi-Modelo	Cada asambleísta tiene acceso a múltiples IAs (GPT, Claude, Gemini, etc.)	Amplifica capacidad cognitiva (compensa asimetrías de conocimiento) Detecta falacias en exposiciones de expertos Verifica fuentes (imposible citar datos falsos sin ser detectado) Neutraliza retórica (separa argumento de elocuencia) Previene sesgos (señala si asambleísta cae en confirmación, anclaje, etc.)
2. Votación Multidimensional	Asambleístas valoran múltiples dimensiones (0-10) simultáneamente	Preserva complejidad (no reduce a binario) Captura intensidad (9/10 vs 5/10) Permite trade-offs explícitos (economía 8, ecología 6) Genera mapa de preferencias (no veredicto único) Evita tiranía del 51% (minorías consideradas proporcionalmente)
3. Mercados de Predicción (MI)	Ciudadanos invierten dinero real apostando sobre eventos futuros verificables	Agrega conocimiento disperso de millones de personas Incentiva honestidad (apostar según creencia real, no retórica) Selección natural de juicios (quien acierta gana, quien falla pierde) Oráculo objetivo (precio = probabilidad agregada) Alerta temprana para AsC (si precio cae, proyecto en riesgo)
4. Panel Interactivo de Presupuesto	Visualización en tiempo real de consecuencias de decisiones	Feedback inmediato (si subes gasto, DP baja X euros) Transparencia radical (consecuencias no ocultas) Experimentación cognitiva (ajusta palancas, observa efectos) Decisión informada (no ciega)
5. Blockchain de Votación	Registro inmutable, auditable pero anónimo	Previene manipulación (votos no pueden alterarse) Garantiza secreto (nadie sabe cómo votaste) Auditoría transparente (cualquiera puede verificar agregación correcta)

IV. Mercados de Predicción: El Oráculo Colectivo

Los Mercados de Información (MI) son la segunda gran herramienta de la Demarquía para extraer sabiduría colectiva, complementando a la AsC.

A. Mecanismo de Funcionamiento

Estructura:

1. Evento verificable objetivamente: "¿El proyecto X superará el presupuesto en >20%?"

2. Contrato binario:

• Paga 100€ si evento ocurre
• Paga 0€ si no ocurre

3. Precio de mercado P (0-100€) emerge de oferta/demanda

4. Interpretación: P = Probabilidad colectiva de que evento ocurra

Ejemplo:

• Precio actual = 72€
• Interpretación: Mercado colectivo estima 72% de probabilidad de que proyecto supere presupuesto

B. Por Qué los MI Extraen Sabiduría Genuina

Ventajas estructurales:

1. Incentivo a honestidad: Si crees que probabilidad real es 60% pero precio es 80€, puedes vender y ganar cuando precio caiga a 60€. Mentir es irracional económicamente.

2. Selección natural de juicios:

• Quienes aciertan consistentemente → Ganan dinero → Invierten más → Mayor peso en precio
• Quienes fallan → Pierden dinero → Invierten menos → Menor peso en precio
• Resultado: Expertos genuinos dominan precio, charlatanes desaparecen

3. Agregación automática: Precio emerge de millones de transacciones → Suma de conocimiento disperso sin necesidad de debate

4. Independencia preservada: Cada trader decide individualmente → No hay presión de grupo

5. Actualización continua: Precio se ajusta en tiempo real según nueva información → Oráculo dinámico

Evidencia empírica:

Estudios de precisión de MI:

• Iowa Electronic Markets (elecciones US): MI predice resultado con error promedio 1.5%, encuestas 2.5% (Berg et al., 2008)
• Hollywood Stock Exchange (taquilla): Predicción de ingresos con error <10% semanas antes de estreno
• Mercados corporativos (Google, Microsoft): Superan consistentemente a expertos internos en predecir fechas de lanzamiento, ventas
• Comparación con expertos: MI superan a analistas profesionales en 70-80% de casos (Wolfers & Zitzewitz, 2004)

Conclusión empírica: MI son el mejor método conocido para agregar conocimiento disperso y predecir eventos futuros.

C. Uso en la Demarquía

Integración con AsC:

Antes de decisión de AsC:

• MI abierto: "¿Tendrá éxito el proyecto X según criterios Y?"
• Precio informa a asambleístas: "Mercado colectivo estima 68% probabilidad de éxito"
• Asambleístas incorporan esta información en su deliberación individual

Durante implementación:

• MI monitoriza continuamente: "¿Cumplirá proyecto sus hitos?"
• Si precio cae significativamente → Alerta temprana → Auditoría especial

Post-implementación:

• MI evalúa: "¿Tuvo proyecto el impacto previsto?"
• Retroalimentación para futuras decisiones de AsC

Ejemplo concreto:

Proyecto: Red de trenes de alta velocidad (200.000M€)

MI relevantes abiertos:

1. MI-1: "¿Se completará en 5 años?" → Precio: 45€ (baja confianza)

2. MI-2: "¿Costará <220.000M€?" → Precio: 38€ (probable sobrecosto)

3. MI-3: "¿Reducirá emisiones >20%?" → Precio: 78€ (alta confianza)

4. MI-4: "¿Recuperará inversión en 15 años?" → Precio: 62€ (moderada confianza)

AsC interpreta:

• Señal de alerta: MI-1 y MI-2 indican alto riesgo de retrasos y sobrecostos
• Señal positiva: MI-3 indica beneficio ambiental probable
• Ajuste de política:
  • Ampliar timeline a 7 años (refleja MI-1)
  • Aumentar presupuesto de contingencia (refleja MI-2)
  • Énfasis en impacto ambiental (capitaliza MI-3)

Resultado: Decisión más realista y robusta, informada por sabiduría colectiva global.

V. Comparación: Consenso Forzado vs Agregación Constructiva

Aspecto	Consenso Forzado (Tradicional)	Agregación Constructiva (Demarquía)
Formato	Debate oral en tiempo real	Reflexión escrita asíncrona
Interacción	Cara a cara, grupal	Individual, privada
Independencia	Destruida (presión social, conformismo)	Preservada (deliberación secreta)
Información	Retórica, persuasión, carisma	Evidencia verificada, IA asistida
Sesgos cognitivos	Amplificados (pensamiento de grupo, cascadas)	Cancelados (agregación estadística)
Calidad de juicio	Contaminado, emocional	Informado, racional
Output	Consenso mediocre o polarización	Centro de gravedad de nube de consenso
Satisfacción	~51% (tiranía de mayoría)	~85-90% (compromiso genuino)
Resistencia a manipulación	Baja (captura por líder carismático)	Alta (imposible manipular 1.000 juicios secretos)
Escalabilidad	No escala (>50 personas = caos)	Escala perfectamente (óptimo N = 1.000-10.000)
Evidencia empírica	Produce decisiones subóptimas frecuentemente	Produce decisiones superiores consistentemente

VI. Evidencia Científica: Independencia > Deliberación

A. Estudios Experimentales

Experimento: Lorenz et al. (2011) - "How social influence can undermine the wisdom of crowd effect"

Diseño:

• Participantes estiman cantidades (ej: calorías en alimentos, población de países)
• Grupo 1 (Independiente): Cada uno estima sin conocer otras estimaciones
• Grupo 2 (Social): Cada uno ve estimaciones de otros antes de decidir

Resultados:

• Grupo Independiente: Error colectivo promedio = menor (promedio se acerca a verdad)
• Grupo Social: Error colectivo promedio = mayor (influencia social aumenta error)
• Diversidad: Grupo Social tiene menor diversidad (estimaciones convergen artificialmente)
• Confianza: Grupo Social tiene mayor confianza (falso sentido de certeza)

Conclusión: La influencia social destruye la sabiduría de las multitudes.

Experimento: Muchnik et al. (2013) - "Social influence bias" en plataformas online

• Sitio web de noticias con sistema de votos (+1/-1)
• Manipulación: Algunos comentarios reciben +1 artificial inicial
• Resultado: Comentarios con +1 inicial reciben 25% más votos positivos que control (efecto arrastre)
• Interpretación: Personas ajustan juicio según opinión previa, no solo mérito

Implicación: Incluso influencia sutil (un voto inicial) distorsiona juicio colectivo.

B. Meta-Análisis: Cuándo Deliberación Ayuda vs Daña

Hallazgo paradójico (Mercier & Sperber, 2017):

La deliberación grupal ayuda cuando:

• ✅ Objetivo es persuasión (presentar argumento a audiencia)
• ✅ Hay hechos claros (debate sobre 2+2=? → Consenso rápido en 4)
• ✅ Grupo es pequeño (3-5 personas, todos participan)

La deliberación grupal daña cuando:

• ❌ Objetivo es verdad (descubrir respuesta correcta)
• ❌ Incertidumbre genuina (problemas complejos sin respuesta obvia)
• ❌ Grupo es grande (>10 personas, dominancia emerge)
• ❌ Existe jerarquía (líder formal o informal domina)

Implicación para política:

Decisiones políticas son típicamente:

• Complejas (incertidumbre genuina)
• En grupos grandes (parlamentos, asambleas)
• Con jerarquía (líderes partidistas)

→ Contexto donde deliberación es MÁS DAÑINA

→ Agregación constructiva es superior

VII. Despersonalización del Poder

Consecuencia filosófica profunda:

En la Demarquía, el poder deja de residir en personas (líderes, parlamentos) y se convierte en resultado estadístico emergente de juicios independientes de ciudadanos libres.

Comparación:

Aspecto	Democracia Representativa	Demarquía
¿Dónde reside el poder?	En personas electas (presidente, diputados)	En resultado estadístico de 1.000 juicios independientes
¿Quién decide políticas?	Élite política permanente	Ciudadanos comunes rotativos (6 meses)
¿Es personalizable?	Sí (Trump, Merkel, Macron personifican poder)	No (imposible personalizar, asambleístas son anónimos)
¿Puede capturarse?	Sí (lobby, corrupción, carisma)	No (1.000 personas secretas, rotativas)
¿Genera culto de personalidad?	Frecuentemente (líderes carismáticos)	Imposible (no hay figuras permanentes)
¿Existe "dueño" de decisión?	Sí ("mi ley", "mi programa")	No (decisión es colectiva, estadística)

Analogía:

En democracia tradicional, el poder es como un río con cauce definido (instituciones personalizadas) que puede ser desviado por quien controle las compuertas (líderes).

En Demarquía, el poder es como la lluvia que cae uniformemente sobre todo el territorio (ciudadanía). No tiene cauce, no puede capturarse, no fluye hacia nadie específico. Es difuso, despersonalizado, estadístico.

Resultado: El poder existe pero no pertenece a nadie. Es el resultado emergente de millones de decisiones independientes.

VIII. Conclusión: Las Multitudes Pueden Ser Sabias Si...

Síntesis final:

Las multitudes SÍ son sabias cuando:

1. ✅ Diversidad de perspectivas preservada

2. ✅ Independencia de juicio garantizada (SIN debate grupal)

3. ✅ Descentralización del conocimiento explotada

4. ✅ Agregación matemática correcta implementada

Las multitudes NO son sabias cuando:

1. ❌ Homogeneidad forzada por presión social

2. ❌ Dependencia creada por debate y conformismo

3. ❌ Centralización de información en élites

4. ❌ Agregación defectuosa (votación binaria, consenso forzado)

La Demarquía implementa las cuatro condiciones positivas mediante:

• Agregación Constructiva: Deliberación privada + votación secreta
• IA asistente: Información simétrica + detección de sesgos
• Votación Multidimensional: Preservación de complejidad
• MI: Agregación de conocimiento disperso global
• Sorteo + rotación: Diversidad garantizada + imposibilidad de captura

Resultado: Inteligencia colectiva genuina, superior a cualquier forma de deliberación contaminada.

Reflexión final:

Durante milenios, confundimos multitud reunida con multitud sabia.

Creímos que poner personas juntas en un ágora, parlamento o asamblea sumaba sus inteligencias.

La ciencia cognitiva moderna revela la verdad incómoda: la reunión las resta.

La Demarquía no rechaza la sabiduría de las multitudes. La libera al eliminar lo que la destruye: el contacto contaminante entre las mentes durante la decisión.

Paradoja demárquica: Para que la multitud sea sabia, cada uno debe pensar solo.

Véase También

• Agregación Constructiva
• Asamblea Ciudadana Soberana (AsC)
• Mercados de Predicción
• Teorema del Jurado de Condorcet
• Votación Multidimensional
• Inteligencia Artificial en la Demarquía
• Teorema de Imposibilidad de Arrow
• Capital de Confianza (CdC)

Referencias

• Surowiecki, J. (2004). The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter Than the Few
• Galton, F. (1907). "Vox Populi", Nature
• Le Bon, G. (1895). Psychologie des Foules
• Condorcet, M. (1785). Essai sur l'application de l'analyse à la probabilité des décisions
• Lorenz, J., et al. (2011). "How social influence can undermine the wisdom of crowd effect", PNAS
• Sunstein, C. (2002). "The Law of Group Polarization", Journal of Political Philosophy
• Janis, I. (1972). Victims of Groupthink
• Mercier, H., & Sperber, D. (2017). The Enigma of Reason
• Wolfers, J., & Zitzewitz, E. (2004). "Prediction Markets", Journal of Economic Perspectives
• Berg, J., et al. (2008). "Results from a Dozen Years of Election Futures Markets Research", Handbook of Experimental Economics Results