Em todo o mundo, cientistas e profissionais estão explorando implacavelmente os dados sobre a pandemia para modelar sua progressão, prever o impacto de possíveis intervenções e desenvolver soluções para a escassez de equipamentos médicos, gerar dados e códigos de código aberto para serem reutilizados por terceiros.

A pesquisa e a inovação estão agora em um frenesi colaborativo tão contagioso quanto o coronavírus. Será essa a ascensão da famosa "inteligência coletiva" que supostamente resolve nossos principais problemas globais?

A ascensão de uma inteligência coletiva global

O início da epidemia viu a pesquisa "tradicional" acelerar consideravelmente e abrir seus meios de produção, com periódicos como Ciência , Natureza e The Lancet conceder imediatamente acesso público às publicações sobre o coronavírus e COVID-19.

O mundo acadêmico está em ebulição. Todos os dias, A Universidade John Hopkins atualiza um fluxo aberto e colaborativo de dados sobre a epidemia, que já foram reutilizados em mais de 11, 000 vezes. Os resultados da pesquisa são publicados imediatamente em servidores de pré-impressão ou sites de laboratórios. Algoritmos e visualizações interativas estão florescendo no GitHub; vídeos de divulgação no YouTube. Os números são impressionantes, com quase 9, 000 artigos acadêmicos publicados sobre o assunto até o momento.

Mais recentemente, iniciativas populares que reúnem uma variedade de atores surgiram fora das estruturas institucionais, usando plataformas online. Por exemplo, uma comunidade de biólogos, engenheiros e desenvolvedores surgiram na plataforma colaborativa Just One Giant Lab (JOGL) para desenvolver baixo custo, soluções de código aberto contra o vírus. Esta plataforma, que desenvolvemos com Leo Blondel (Harvard University) e Thomas Landrain (La Paillasse, PILI) nos últimos três anos, é projetado como um virtual, instituto de pesquisa aberto e distribuído que visa desenvolver soluções para os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) definidos pelas Nações Unidas. As comunidades usam-no para se auto-organizar e fornecer soluções inovadoras para problemas urgentes que requerem habilidades e conhecimentos fundamentalmente interdisciplinares. A plataforma facilita a coordenação ao vincular necessidades e recursos dentro da comunidade, animando programas de pesquisa, e desafios de organização.

Quando o primeiro projeto se relacionou com COVID-19 - de baixo custo, teste de diagnóstico de código aberto - nasceu no início de março, houve uma correria na plataforma. O número de contribuições por minuto continuou aumentando:centenas de interações, criação do projeto, comunicações ... Tanto que o servidor que hospeda a plataforma não aguentou mais! Em apenas um mês, havia mais de 60, 000 visitantes vindos de 183 países, incluindo 3, 000 contribuintes ativos gerando mais de 90 projetos, variando de designs de máscara a protótipos de ventilador de baixo custo, ou aplicativos de classificação de tosse AI.

Esta enorme comunidade rapidamente se auto-organizou em grupos de trabalho, misturar diferentes habilidades e universos; combinações inesperadas de cientistas de dados de grandes empresas, pesquisadores em antropologia, engenheiros ou biólogos se reúnem neste universo virtual.

A pessoa mais ativa e coordenadora emergente da comunidade acaba sendo ... um estudante de 17 anos de Seattle! Esta iniciativa é agora um programa de pesquisa completo, OpenCOVID19, com 100, 000 euros de financiamento do Fundo de Pesquisa Axa atualmente redistribuído como micro-bolsas para projetos emergentes por meio de um sistema de revisão por pares da comunidade, uma parceria com o sistema hospitalar de Paris (AP-HP) para facilitar a avaliação e validação de projetos destinados ao uso hospitalar, e vários temas principais:diagnóstico, prevenção, tratamento, validação, e análise e modelagem de dados.

O mundo do código aberto nas últimas décadas liderou a auto-organização da comunidade e está na origem de grandes projetos colaborativos como o Linux ou a Wikipedia. Esforços semelhantes estão surgindo agora para resolver problemas globais e multidisciplinares, alavancando a diversidade de habilidades a serviço da complexidade do projeto.

O que é "inteligência coletiva"?

Se pudermos medir a inteligência individual usando indicadores de desempenho para várias tarefas e derivando o "QI" individual, por que não medir a inteligência de um grupo por meio de seu desempenho em tarefas coletivas?

Os pesquisadores exibiram a existência de um fator de inteligência coletiva. Acontece que um grupo inteligente não é um grupo de indivíduos inteligentes, mas sim um grupo de indivíduos que interagem de forma eficiente - por exemplo, por meio de sua capacidade de falar de maneira equitativa nas discussões. Os autores concluem:"parece ser muito mais fácil aumentar a inteligência de um grupo do que de um indivíduo. A inteligência coletiva de um grupo poderia ser aumentada por, por exemplo, melhores ferramentas de colaboração eletrônica? ".

Este é o espírito das plataformas colaborativas como a JOGL:podemos monitorar em tempo real a evolução da comunidade e o progresso do projeto, permitindo facilitar a coordenação dos vários programas, incluindo OpenCOVID19.

Os dados gerados também fornecem uma base quantitativa para explorar "boas práticas" que facilitam a inteligência coletiva. Ao analisá-lo com as ferramentas da ciência da rede, estudamos como a dinâmica colaborativa sustenta o avanço do conhecimento.

Despertar efêmero ou revolução de longo prazo?

Embora seja muito cedo para tirar conclusões no caso do programa OpenCOVID19, projetar o futuro de tais colaborações massivas começa agora. Em particular, membros de comunidades que se expandem rapidamente muitas vezes se perdem, e estratégias de integração inteligentes são essenciais para sustentar esses esforços. O graal dessas comunidades reside na construção de uma arquitetura de atenção por meio sistemas de recomendação , os mesmos algoritmos que fizeram o sucesso de redes sociais como o Twitter, Instagram ou Facebook. Esta abordagem, com base em resultados fundamentais da ciência da equipe e da ciência da rede, aproveita os rastros digitais da comunidade para sugerir a melhor pessoa para entrar em contato, o projeto mais relevante para ajudar ou tarefa urgente para ser concluída. No coração da arquitetura JOGL, tais algoritmos ajudam a promover o acaso e a facilitar a coordenação.

O desenvolvimento de sistemas de recomendação para colaborações massivas requer contribuições muito diversas, da ciência da computação às ciências sociais, matemática ou ética. Ironicamente, a inteligência coletiva será a chave para seu próprio projeto.

Este artigo foi republicado de The Conversation sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.