La unanimidad de un consejo suele tranquilizar a quien debe confiar en una decisión difícil, porque varias firmas parecen ofrecer más seguridad que una sola, aunque el acta rara vez permite saber si quienes firmaron llegaron a la conclusión por caminos distintos o repitieron la que recibieron, y como el desacuerdo tampoco indica por sí solo quién tiene razón, valorar una decisión colectiva exige conocer cómo se formó y qué ocurrió con las razones que pudieron modificarla.

Gustave Le Bon dejó en Psicología de las masas, publicada en 1895, la explicación que todavía acompaña estas discusiones, según la cual en la multitud el juicio individual cede ante la sugestión y el contagio, y aunque distinguía la masa psicológica de la simple aglomeración y reconocía conductas de abnegación, su obra incorporaba jerarquías raciales y sexuales y descansaba en un razonamiento circular, puesto que identificaba la masa por la uniformidad de la conducta y explicaba esa uniformidad por la existencia de la masa, sin indicar qué observación habría bastado para refutarlo.

Propongo distinguir tres procesos que la palabra masa confunde, la coordinación que permite actuar juntos, la representación, que obliga a justificar en nombre de quién se habla, y la comprobación de afirmaciones, que depende de evidencia y de métodos adecuados, distinción que reúne investigaciones previas sin reclamar novedad sobre ellas y que impide tomar la eficacia de una movilización por mandato o la amplitud de un respaldo, sea de manifestantes o de firmas, por prueba de una afirmación sobre los hechos.

La investigación sobre multitudes revisa esa explicación desde que Reicher (1984) mostró que en los disturbios de St. Pauls, en Bristol, la acción colectiva se mantuvo dentro de límites coherentes con la identidad compartida de sus participantes. El aplastamiento en que murieron 173 personas el 3 de marzo de 1943, mientras buscaban refugio en la estación londinense de Bethnal Green, se ha descrito a menudo como una estampida, y Barr et al. (2024), tras analizar 85 declaraciones de testigos, lo relacionaron con la amenaza percibida, la densidad, la información limitada sobre una obstrucción y las conductas de ingreso esperables, análisis cualitativo que cuestiona el pánico como explicación suficiente aunque no establece por sí solo las responsabilidades administrativas del desastre.

La revisión de Drury (2018) documenta cómo un destino compartido favorece la ayuda entre desconocidos durante emergencias, y entre peregrinos del Hajj Alnabulsi y Drury (2014) encontraron que quienes se identificaban débilmente con la multitud se sentían menos seguros a mayor densidad mientras quienes se identificaban con fuerza declaraban sentirse más seguros, hallazgo referido a percepciones que no modifica las restricciones físicas del lugar, aunque permite gestionar una multitud sin atribuirle de antemano una conducta irracional.

El intercambio modifica también la calidad del juicio, como mostraron Lorenz et al. (2011) con 144 participantes en tareas de estimación, donde una influencia social leve redujo la diversidad de las respuestas sin disminuir el error colectivo y aumentó la confianza de quienes respondían, mientras Becker et al. (2017) encontraron redes descentralizadas en las que el intercambio mejoraba las estimaciones, de modo que una misma coincidencia final puede resultar de un aprendizaje o de la propagación de un error según cómo se haya distribuido la influencia.

Los experimentos digitales permiten observar ese mecanismo a una escala inaccesible para Le Bon, aunque sus resultados deben leerse juntos, porque Guess et al. (2023), al sustituir la ordenación algorítmica de Facebook e Instagram por una cronológica durante la elección estadounidense de 2020, no detectaron en tres meses cambios significativos en la polarización ni en otras actitudes principales, mientras Gauthier et al. (2026), con 4,965 participantes asignados aleatoriamente en X durante 2023, encontraron que activar el algoritmo desplazaba determinadas actitudes hacia posiciones más conservadoras, en magnitudes del orden de una décima de desviación estándar, y que desactivarlo no producía efectos comparables. Los autores atribuyen esa asimetría en parte a que los usuarios expuestos comenzaron a seguir cuentas de activistas que conservaron después de volver al orden cronológico, sin descartar diferencias no observadas entre quienes partían de configuraciones distintas, y como ninguna de las dos intervenciones alteró la identificación partidaria ni la polarización afectiva, ambos estudios resultan complementarios, puesto que un diseño de retirada puede no registrar efecto alguno precisamente cuando la exposición previa dejó huellas que sobreviven a su interrupción.

Brady et al. (2026) asignaron a 2,000 usuarios de Bluesky distintas ordenaciones de contenido durante las ocho semanas que rodearon la elección estadounidense de 2024 y comprobaron que la basada en interacción amplificaba contenido moralizado, emocional y de confrontación entre grupos, reducía la exactitud con que los usuarios percibían las normas sobre el discurso político tóxico y aumentaba la animosidad partidista que atribuían a los demás sin modificar su propia conducta de publicación, mientras una alternativa que restaba visibilidad a los usuarios extremos más prolíficos mejoró esas percepciones con un disfrute de la plataforma al menos comparable, distancia entre lo que se percibe del grupo y lo que cada persona hace que concierne a todo órgano colegiado, donde la impresión de consenso puede formarse a partir de las voces más visibles.

De ahí se desprende una hipótesis institucional según la cual corregir un informe preliminar podría resultar insuficiente cuando sus supuestos ya orientaron la deliberación, porque el encuadre inicial, como las cuentas que los usuarios de X siguieron conservando, puede persistir después de retirada su causa, aunque establecer si esa persistencia obedece a la deferencia jerárquica, a la inercia del documento o a otros incentivos exige observar comités reales, ya que la conducta de usuarios de plataformas solo permite formular la pregunta.

La independencia de juicio y el valor del disenso tienen antecedentes que conviene reconocer, desde la consulta a expertos mediante opiniones anónimas revisadas en rondas sucesivas que Dalkey y Helmer (1963) ensayaron con el método Delphi hasta el modelo de Baharad (2026) sobre jurados, según el cual, superado cierto umbral de coincidencia, cada voto adicional añade poca información porque un consenso fuerte es compatible con el arrastre de unos votos por otros, mientras un voto disidente indica que la decisión no respondió a ese arrastre y vuelve más informativos los votos de la mayoría, conclusión que no autoriza la sospecha frente a toda unanimidad ni la presunción de acierto en cualquier minoría.

En la política sanitaria dominicana, la distinción obliga a escuchar las demandas organizadas de pacientes y a investigar con igual cuidado las necesidades de quienes carecen de medios para movilizarse, exige a una asociación acreditar el alcance de su representación y al comité asesor justificar técnicamente su dictamen, y recuerda que decidir una cobertura requiere examinar el beneficio frente al comparador pertinente, los daños, la incertidumbre, el impacto presupuestario, los beneficios sanitarios que se sacrificarían al desplazar otros servicios, la equidad y la factibilidad, dimensiones que la definición internacional de evaluación de tecnologías sanitarias reúne en un proceso sistemático y explícito (O’Rourke et al., 2020) y que ninguna adhesión, se midan en manifestantes o en firmas, puede sustituir.

La unanimidad merece examinarse a la luz del procedimiento que la produjo, puesto que varios informes en apariencia distintos pueden reproducir una misma base de datos, y en decisiones de especial importancia cada miembro podría registrar una apreciación preliminar antes de conocer las de los demás, para contrastarlas después y documentar cómo cambió el juicio, mientras las objeciones fundadas recibirían respuesta motivada dentro de plazos compatibles con la decisión y se examinarían los costos personales de disentir, porque el silencio de un miembro admite explicaciones que van del acuerdo informado a la imposibilidad de intervenir.

La utilidad de estas medidas debe evaluarse con decisiones comparables y criterios fijados de antemano sobre qué constituye un error y quién lo determina, atendiendo a su gravedad, a las correcciones atribuibles al procedimiento, a los tiempos y a las consecuencias para los afectados, y si las comparaciones revelan ausencia de beneficio o demoras que lo superan corresponderá revisar el procedimiento, sin que un piloto pequeño sin diferencias detectables baste para cerrar la cuestión.

Vuelta al acta unánime del comienzo, la pregunta pertinente se refiere a las pruebas examinadas y a las razones por las que se aceptaron o descartaron las objeciones, información que permitiría a una institución decidir con firmeza sin cerrar la posibilidad de corregirse cuando una objeción registrada a tiempo demuestre que la conclusión firmada descansaba en menos fuentes independientes de las que sus firmas sugerían.

Referencias

Alnabulsi, H., & Drury, J. (2014). Social identification moderates the effect of crowd density on safety at the Hajj. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(25), 9091–9096. https://doi.org/10.1073/pnas.1404953111

Baharad, R. (2026). Informative jury disagreement. Law and Philosophy, 45, 235–277. https://doi.org/10.1007/s10982-025-09542-7

Barr, D., Drury, J., Butler, T., Choudhury, S., & Neville, F. G. (2024). Beyond ‘stampedes’: Towards a new psychology of crowd crush disasters. British Journal of Social Psychology, 63(1), 52–69. https://doi.org/10.1111/bjso.12666

Becker, J., Brackbill, D., & Centola, D. (2017). Network dynamics of social influence in the wisdom of crowds. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(26), E5070–E5076. https://doi.org/10.1073/pnas.1615978114

Brady, W. J., Doyle, M., Elnakouri, A., Finkel, E. J., Jackson, J. C., Kteily, N., Parker, V., Puryear, C., Spelman, T., Teeny, J., & Torres, M. (2026). Redesigning algorithms to intervene on social norm misperceptions during a national election. Nature, 655, 942–956. https://doi.org/10.1038/s41586-026-10536-1

Dalkey, N., & Helmer, O. (1963). An experimental application of the DELPHI method to the use of experts. Management Science, 9(3), 458–467. https://doi.org/10.1287/mnsc.9.3.458

Drury, J. (2018). The role of social identity processes in mass emergency behaviour: An integrative review. European Review of Social Psychology, 29(1), 38–81. https://doi.org/10.1080/10463283.2018.1471948

Gauthier, G., Hodler, R., Widmer, P., & Zhuravskaya, E. (2026). The political effects of X’s feed algorithm. Nature, 652, 416–423. https://doi.org/10.1038/s41586-026-10098-2

Guess, A. M., Malhotra, N., Pan, J., Barberá, P., Allcott, H., Brown, T., Crespo-Tenorio, A., Dimmery, D., Freelon, D., Gentzkow, M., González-Bailón, S., Kennedy, E., Kim, Y. M., Lazer, D., Moehler, D., Nyhan, B., Velasco Rivera, C., Settle, J., Thomas, D. R., … Tucker, J. A. (2023). How do social media feed algorithms affect attitudes and behavior in an election campaign? Science, 381(6656), 398–404. https://doi.org/10.1126/science.abp9364

Le Bon, G. (1895). Psychologie des foules. Félix Alcan. https://www.gutenberg.org/files/24007/24007-h/24007-h.htm

Lorenz, J., Rauhut, H., Schweitzer, F., & Helbing, D. (2011). How social influence can undermine the wisdom of crowd effect. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108(22), 9020–9025. https://doi.org/10.1073/pnas.1008636108

O’Rourke, B., Oortwijn, W., & Schuller, T. (2020). The new definition of health technology assessment: A milestone in international collaboration. International Journal of Technology Assessment in Health Care, 36(3), 187–190. https://doi.org/10.1017/S0266462320000215

Reicher, S. D. (1984). The St. Pauls’ riot: An explanation of the limits of crowd action in terms of a social identity model. European Journal of Social Psychology, 14(1), 1–21. https://doi.org/10.1002/ejsp.2420140102