Esta es una formalización de como se infirió la «Ley de distribución justa de la colaboración«, en la parte referente a la distribución de los costos o la inversión realizada por cada persona que participa de un proyecto colaborativo.
En particular el caso de estudio corresponde a un foro de «Soporte Colaborativo» que funcionó entre los años 2005 al 2008, dentro de la Comunidad de usuarios de Ubuntu en Chile.
Metodología de cálculo de distribución de costos
- Identificar un parámetro asociado al costo (En este caso el número de mensajes enviados, suponemos que se relaciona con el tiempo invertido en el foro)
- Ordenar los integrantes de acuerdo al costo (En este caso la posición de cada persona en un «Ranking» asociado al número de mensajes escritos en el foro)
- Graficar número de mensajes vs Ranking
En la siguiente figura corresponde al gráfico mensajes vs Ranking, se puede observar una relación potencial entre ambas variables.
Para representar mejor los datos conviene llevarlo a una representación logarítmica, desde la cual se puede inferir una relación lineal entre ambas variables.
Variables:
- MaxCost: costo máximo invertido por el integrante de #1 en el Ranking.
- MinCost: costo mínimo invertido por el último integrante del Ranking.
- Rank: ubicación del integrante en el Ranking.
- N: número máximo de integrantes en el Ranking.(posición del último integrante en el Ranking)
- Cost(Rank): costo invertido por el integrante de acuerdo al Ranking.
La expresión general de la relación entre costo vs Ranking es:
Inferencias:
De acuerdo a la relación antes planteada no es de extrañar que en el «mainstream» el 50% de los tweets consumidos en twitter sean generados por 20 mil usuarios. Y esto en general se replica en las subredes entorno a twitteros asociados a otros nichos temáticos. Muchos comparan la distribución de mensajes con La cola larga o la distribución Pareto, quizás esta es expresión de la expresión de nichos, tiene relación con la distribución de los costos, sería interesante ver como se relacionan estos los costos invertidos (tiempo y capacidad cognitiva) con «los gustos e intereses» y las «habilidades y conocimientos» relacionados a un tema o actividad, mi intuición me dice que, la distribución Pareto de los costos invertidos tiene directa relación con los gustos e interés, y eso nos impulsan a desarrollar las «habilidades y conocimientos», que en el mediano y largo plazo generan una distribución Pareto en la población, muy distinta a la distribución Normal, que generalmente miden los test estandarizados.
Una habilidad o conocimiento básico puede medirse con un test estandarizado (Normal), pero el desarrollo del entendimiento, la colaboración, el entrenamiento impulsado por los intereses y gustos tienen una distribución (Pareto) donde no aplican los test estandarizados.
Si a los jóvenes se les enseñan habilidades y conocimientos básicos y después se les permite que exploren y prueben distintos intereses, podría lograr encontrar una pasión que los impulse a escalar sus habilidades en una distribución Pareto.
Existe el potencial de ser muy buenos en una cosa que nos apasiona, independiente de la habilidades innatas en su estado básico y ciertamente no podemos ser expertos en todo y aún más difícil si eso no nos apasiona.
¿Las pruebas estandarizadas o la distribución normal no representa bien las habilidades y conocimiento de una población?
¿Quizás con la selección se logran muestras (cursos) lo suficientemente homogéneos como para que sus habilidades y conocimientos se ajusten a una distribución normal? ¿Se fuerza sólo la medición de habilidades y conocimientos básicos, como la capacidad de memorizar?
Referencias:
- Gráficas de la distribución de costos.
- Datos originales del foro de soporte colaborativo de la comunidad de ubuntu en chile, desde 2005 al 2008. (Los datos del foro tienen licencia CC-BY-SA)
- Shirky y las organizaciones de pares.
Actualización 03-05-2014
Sería interesante revisar si esta relación se cumple en listas de correo, foros, blogs, wikis, etc. y en generar ambientes entorno a proyectos colaborativos. Por ejemplo un análisis de la comunidad más grande de personas que aprenden y comparten su conocimiento:
Gráficos de la Distribución de la reputación en StackExchange.
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