Esa exitosa canción que le encanta fue una casualidad total

Cuando Matthew Salganik, profesor de sociología de Princeton, era estudiante de doctorado en Columbia, se interesó por los éxitos de taquilla y, en concreto, sintió curiosidad por el papel de la influencia social en la determinación del éxito de la música, el arte y los libros. Sus coautores y él organizaron un ingenioso experimento: crearon un sitio web en el que la gente podía escuchar canciones de artistas desconocidos y luego decidir si quería descargar determinadas canciones a su biblioteca privada. Los participantes fueron asignados al azar a diferentes salas virtuales. En algunas habitaciones, la gente solo veía una lista de canciones, mientras que en otras podían ver cuántas veces se había descargado una canción. En total, los investigadores crearon ocho salas (mundos paralelos, en realidad) que les permitieron estudiar no solo el papel de la popularidad, sino también el papel del azar en la creación de los éxitos.

¿El resultado? No es sorprendente que la gente descargara canciones que a otros les habían gustado; en otras palabras, respondían a la influencia social. Pero diferentes canciones despegaron en diferentes habitaciones. A medida que la popularidad de una canción crecía como una bola de nieve, cada vez más gente la descargaba. Con el tiempo, los diferentes mundos virtuales crearon diferentes megaéxitos. Un ejemplo concreto de ello es la canción «Lockdown» de la banda 52 Metro. En un mundo llegó primero, en otro mundo la misma canción estaba en el puesto 40 de 48.

Habría sido imposible predecir qué canciones se convertirían en éxitos, porque dado que gran parte de la toma de decisiones se basaba en las decisiones anteriores de otras personas. Sorprendentemente, concluyó Salganik, los éxitos de taquilla son aleatorios.

Hablé con Salganik sobre las implicaciones de sus hallazgos para la toma de decisiones.

(Para obtener más información sobre el experimento, lea el Del New York Times cobertura. Para ver sus implicaciones para el marketing, consulte esto HBR artículo de Duncan Watts, uno de los coinvestigadores de Salganik. Puede ver toda la cobertura y los trabajos académicos originales y posteriores, y revisar los datos aquí.)

El guionista William Goldman, de Princesa prometida y Esposas de Stepford, dijo una vez de Hollywood: «Nadie sabe nada», lo que, por supuesto, tiene implicaciones bastante importantes para la toma de decisiones en condiciones de incertidumbre. Pero eso no es del todo cierto, ¿verdad?

Cierto. Esto lo ilustra mejor la historia de cuando me reuní con el jefe de investigación de una de las grandes cadenas. Le mostré una cifra que prácticamente resumió nuestros hallazgos. Lo miró y dijo, más o menos: «Ya lo sabía». Y dije, un poco sorprendida porque acababa de dedicar meses a este proyecto: «¡Genial! ¿Cómo?» Y él dijo: «Puedo predecir el fracaso, pero no puedo predecir el éxito».

La implicación es que los expertos en estos campos pueden reconocer el material que es muy malo, pero no tienen casi ninguna posibilidad de saber cuál del material bueno que queda va a salir y convertirse en un éxito. Y eso es exactamente lo que descubrimos en el experimento: las canciones poco atractivas casi siempre funcionan mal, pero las canciones más atractivas son más difíciles de predecir. Las diferentes partes de un sistema tienen diferentes niveles de previsibilidad.

¿Qué significa eso?

La imprevisibilidad no es igual para todas las canciones. Las canciones de mayor calidad, como grupo, superarán a las de menor calidad, pero es imposible saber de antemano qué canción de alta calidad va a salir. En el experimento, recorrimos el mundo y vimos la gama de posibles resultados que podrían haber ocurrido, ¡y están por todas partes!

¿Qué significa esto para la forma en que tomamos decisiones en dominios como este?

Si puede aceptar la imprevisibilidad inherente, puede aprender mejores lecciones de sus experiencias. Pero muchos responsables de la toma de decisiones no hacen esto. En cambio, desarrollan reglas generales que a menudo ocultan la realidad: no estrenar nunca una comedia romántica en octubre. ¿Por qué? Porque todo el mundo sabe que no se estrena una comedia romántica en octubre. ¿Por qué? Porque lo intentamos una vez y fallamos. Ese tipo de razonamiento lleva al desarrollo de historias tontas que pueden resultar contraproducentes.

En cambio, puede reformular la decisión. Preguntando: «¿Existe la posibilidad de que esto despegue?» es mucho más fácil de responder y, por lo tanto, es más útil.

Esto sugiere que juzgar las decisiones en función de los resultados es incorrecto.

En la medida en que el proceso sea predecible, debe juzgar por el resultado. Pero si pudiera imaginarse muchos resultados dispares, entonces hay una limitación fundamental en lo que puede hacer un responsable de la toma de decisiones, incluso uno con la información perfecta.

Como responsable de la toma de decisiones, esto me parece deprimente.

¡No debería! Se trata realmente de aceptar sus limitaciones y de no intentar no aprender demasiado de ningún resultado que tenga un gran componente aleatorio.

Piénselo así: las decisiones independientes le dan más información que las decisiones interdependientes. Puede ver el éxito de Gangnam Style, y parece que la gente está tomando la decisión de ver el vídeo. Pero esas decisiones no son independientes, son interdependientes. La gente la ve porque otras personas la ven, no porque sea necesariamente una gran canción (aunque puede que lo sea).

Dentro de una organización, eso significa que las personas deben evaluar la calidad de una idea o producto de forma independiente, al menos al principio. Después de eso, el equipo puede llegar a un consenso. Sin embargo, si al principio se sientan todos juntos en una habitación, perderá información por los efectos de la influencia social.

Pero si los consumidores son interdependientes, todavía tiene limitaciones en lo que puede hacer para afectarlos. ¿Deberían las empresas tratar de influir en ellas para alterar la señal?

Es un problema difícil. En la primera serie de experimentos, vimos que el éxito conducía a más éxito, lo que llevó a una imprevisibilidad inherente. Así que en un experimento posterior, intentamos crear un falso éxito para influir en el comportamiento: invertimos los resultados del experimento, hicimos que las canciones populares fueran más bajas que las impopulares, y luego dejamos que evolucionara de forma natural. Descubrimos que, para algunas canciones, este cambio de popularidad pasó a ser autosuficiente. Pero para otras canciones eso no ocurrió. Los voluntarios escuchaban las canciones de baja calidad y mejor valoradas con más frecuencia, pero no las descargaban. Las diferencias de calidad crean límites reales a las profecías autocumplidas.

También vale la pena señalar que en este mundo en el que distorsionamos la popularidad de las canciones, el total de descargas disminuyó un 25 por ciento, el mercado se contrajo. La gente se fue antes y era menos probable que se descargaran las canciones que habían escuchado. Así que, si bien a cada productor le interese manipular la señal, tiene efectos perniciosos en todo el sistema.

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