PID-UTN-7796 Hacia la toma de decisiones sociales inteligentes a partir de algoritmos para la toma de decisión secuencial en sistemas

Organismo financiante: 
UTN
Fecha de inicio: 
Enero, 2020
Fecha de finalización: 
Diciembre, 2022
Beneficiario: 
Resumen del plan de investigación: 

Se propone una investigación en Sociología Computacional que integre aportes de las TICs y la Inteligencia Artificial a la
problemática de toma de decisiones colectivas (TDC) óptimas a escala social
(https://doi.org/10.1002/9781405165518.wbeosc084.pub2). Ya para fines del siglo XVIII, Condorcet propone un modelo de
democracia total con esta finalidad, cuyo principio distintivo era la masividad o el derecho de autodeterminación individual
(Urbinati, N. "Condorcet?s democratic theory of representative government. European Journal of Political Theory", 3(1).). Este
consiste en la habilidad de cada individuo de bloquear decisiones colectivas que les son perjudiciales. Su implementación resultó
inviable por un costo comunicacional excesivo. Según Poblet et. al. (http://ceur-ws.org/Vol-1897/paper4.pdf), las TICs ofrecen una
oportunidad histórica de producir implementaciones eficientes y efectivas de modelos óptimos. Proponemos aportar en tres
frentes: (i) Verificar empíricamente que un colectivo decidiendo de forma autodeterminante efectivamente resulta en un aumento
de la inteligencia social, es decir, un aumento de la capacidad del colectivo para tomar mejores decisiones. (ii) Proponer un
modelo de TDC híbrido humano-máquina, que integre en algoritmos de TDC de sistemas multiagentes computacionales aspectos
de las decisiones solo producibles por humanos. Su efectividad se comprobaría con simulaciones y con experimentos que
incluyan humanos. (iii) Mapear el modelo híbrido al ecosistema actual de TDC social compuesto por empresas, ONGs, gobiernos
representativos, para encontrar similitudes y diferencias, y proponer reestructuraciones del mismo con potencial de aumentar la
inteligencia social.