Wikipedia es uno de los ejemplos más prominentes: cualquiera puede escribir o editar un tema. Con el paso del tiempo, las masas refinan y mejoran el texto.
La inteligencia colectiva puede variar desde una simple pregunta a seguidores de una persona en Twitter a aficionados expertos en dejar a punto programas de fuente abierta.
La vocera de Iarpa, Cherreka Montgomery, dijo que el objetivo de su proyecto es el desarrollo de métodos para refinar y mejorar la inteligencia colectiva de forma tal que pueda ser útil para los analistas de inteligencia.
"Lo importante es el fortalecimiento de las capacidades de nuestros analistas de inteligencia", dijo Montgomery.
Si los analistas pueden utilizar la inteligencia colectiva para determinar mejor las probabilidades de acontecimientos mundiales aparentemente impredecibles, entonces pueden ayudar a los encargados de elaborar políticas a estar preparados y a desarrollar respuestas más inteligentes.
En un ejemplo hipotético, una predicción efectuada por una colectividad sobre el estallido de alzamientos populares en el Medio Oriente podría incidir en el contenido de un expediente entregado a quienes hacen las decisiones al más alto nivel.
El programa en la Universidad George Mason se llama DAGGRE, abreviatura del término en inglés Agregación basada en Descomposición.
Los investigadores han utilizado mensajes en blogs, Twitter y otros medios para informar de su proyecto a los participantes potenciales. No es necesaria formación especializada aunque es preferente que se tenga título universitario.
El proyecto busca evaluar diversos acontecimientos mundiales en las partes que lo componen.
Los participantes del programa DAGGRE colocan sus respuestas en formas disponibles en la página web del proyecto y también suministran información desde el principio sobre su educación y las áreas en las que tienen habilidades.
Los supervisores del proyecto buscarán después desglosar las variables que influyen en la predicción del vaticinador y canalizarán la información de tal manera que las personas con bases de información heterogéneas se ayuden y se orienten hacia el pronóstico más preciso.
