Texto universitario

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Capítulo 12 


12. La tarea de la actividad científica moderna: el modelado


La actividad esencial de la ciencia moderna, construir modelos de predicción para evaluar la solidez de la teoría. Una vez que aceptamos que teorizar en términos científicos es ineludiblemente idealizar, se abre una serie de posibilidades intrigantes. El primer orden epistemológico que defendemos es nuestras limitaciones cognitivas, según el cual conocemos una amplia variedad de hechos con certeza, incluida nuestra evidencia, lo que sabemos y lo que no sabemos, y lo que se aprende de nuestro conocimiento. Esto resulta más evidente a la luz de la idealización; las objeciones aparentemente devastadoras pueden ser predefinidas y, aparentemente, las características ad hoc de nuestra certeza llegan a parecer naturales y elegantes.


Las versiones tradicionales del conceptualismo están motivadas por analogías lingüísticas: los contextualistas argumentan que "saber" se comporta como otras piezas de lenguaje sensible al contexto, como "alto" o "rico", mientras que sus componentes señalan diferencias sorprendentes. Por el contrario, nosotros no nos centramos en analogías lingüísticas entre "saber" y otras piezas de lenguaje sensible al contexto. Más bien, nos enfocamos en las analogías en los roles teóricos de las categorías en la ciencia, donde un enfoque de modelado a menudo se considera atractivo. El biólogo que utiliza una pluralidad de modelos de especies, genes, proteínas u organismos no necesita adoptar ninguna tesis semántica distintiva sobre "especie", "gen", "proteína" u "organismo". De manera similar, pero más controvertida, afirmamos que el epistemólogo que utiliza modelos de conocimiento diferentes e incompatibles en diferentes contextos teóricos, o para diferentes propósitos prácticos, no necesita abrazar ninguna tesis semántica distintiva sobre la palabra "saber".


Tanto "idealización" como "modelado" se utilizan en una desconcertante variedad de formas en la literatura. Podemos distinguir entre interpretaciones más amplias y más estrechas de estos términos. Algunos escritores distinguen la idealización de la abstracción, la simplificación y la aproximación, mientras que otros lo usan más como un término general para inexactitud aceptable. Del mismo modo, algunos escritores usan "modelado" como un término para un tipo distintivo de investigación en el que algunos, no todos, los científicos participan, mientras que otros lo usan como un término general para la construcción de representaciones que se ajustan a sus objetivos solo en aspectos o grados limitados. Una actividad en la que todas las personas, y a fortiori, todos los científicos, participan.


Giere 1988[1], quien hizo tanto como cualquier otra persona para inspirar el 'giro de modelado' en la filosofía de la ciencia fue Giere. Ofreció lo que él llamó una teoría 'cognitiva' de la ciencia. La analogía central de su libro fue entre los modelos mentales estudiados por los científicos cognitivos y las teorías científicas en general. Argumentó que las teorías científicas deben considerarse similares a los tipos más ordinarios de representaciones estudiadas por las ciencias cognitivas. Hay diferencias, por supuesto. Las teorías científicas se describen más a menudo usando palabras escritas o símbolos matemáticos que son los modelos mentales del lego. Pero fundamentalmente, los dos son el mismo tipo de cosas.


Giere continúa usando "idealización" de una manera que sugiere que todos los modelos están idealizados. No negamos que para muchos propósitos es fructífero limitarse a los sentidos más discriminatorios de "idealización" y "modelado". Un laboratorio de investigación que anuncia la contratación de un modelador se sentiría frustrado con razón por un solicitante que insistiera en que estaba calificado simplemente por el hecho de tener un sistema visual funcional, que después de todo constituye modelos de su entorno local. Pero para nosotros, como los de Giere, los sentidos amplios de estos conceptos serán suficientes. Cuando se utilizan estos sentidos amplios e indiscriminados de "idealización" y "modelado", la afirmación de que alguna representación es un modelo idealizado no será sorprendente. Pero las afirmaciones sorprendentes aún pueden tener consecuencias. En última instancia, argumentamos que una vez que apreciamos que la epistemología está atravesada por la idealización, incluso en este amplio sentido de "idealización", el panorama argumentativo debería verse bastante diferente.


Michael Weisberg caracteriza el modelado como “el estudio indirecto de sistemas del mundo real a través de la construcción y análisis de modelos[2]”. Por supuesto, la pregunta natural que debe hacerse al escuchar tal definición es: ¿qué son los modelos? Aquí, las definiciones son quizás menos útiles que los ejemplos. Los modelos pueden ser, como su nombre indica, objetos físicos concretos. Weisberg describe un ejemplo en el que ingenieros construyen modelos a escala de todo tipo de flujos, explosiones..., para simular con fines de estudio los efectos potenciales en aviones, tuberías, barcos...


Para los modelos, también pueden ser objetos matemáticos abstractos. Si los modelos que construimos son concretos o abstractos, la ventaja del enfoque es que es más fácil estudiar un modelo que estudiar (directamente) el sistema del mundo real que representa. Se sugiere que son una actividad puramente descriptiva: uno modela un sistema del mundo real para descubrir cómo es realmente, o cómo cambiaría bajo varias intervenciones. Pero también queremos permitir la posibilidad de un modelado normativo, donde el objetivo no es generar descripciones, sino evoluciones, recomendaciones o prescripciones. Si nos enfrentamos a alguna decisión difícil, podríamos escribir una lista de pros y contras con el objetivo de generar una receta sobre qué hacer, en lugar de una predicción sobre qué hacer. A pesar de esta diferencia, es esclarecedor pensar que la lista es similar a los modelos discutidos en el párrafo anterior. Hay algún sistema del mundo real, nuestra situación práctica, sobre el que razonamos indirectamente al trabajar con una representación más manejable de él. Que el razonamiento concluya en una prescripción en lugar de una descripción es irrelevante para si debe considerarse como un modelo.


Un hecho central sobre el modelado es que los modelos no están destinados a capturar todos los aspectos de los sistemas que modelan: una infinidad de hipótesis y variables resulta hipercomplejo. Y las listas a favor y en contra tienen como objetivo seccionar las consideraciones positivas y negativas más centrales o significativas relacionadas con un curso de acción. Si estamos tratando de decidir si adoptamos un estado del sistema, que los modelos omitan aspectos de los sistemas que modelos no es un accidente: si los modelos fueran tan detallados y complejos como los sistemas reales que se utilizan para modelar, entonces no serían más manejables que esos sistemas, y el punto de modelado se perdería. Un mapa que es tan detallado como el territorio físico que mapea es demasiado engorroso para usarlo para la navegación.


Titelbaum, le resulta útil distinguir entre modelos y marcos de modelado[3]. Un modelo es una representación particular cuyo estudio está destinado a iluminar algún sistema u objeto específico. Un marco de modelado es una receta general, enfoque o conjunto de técnicas para construir modelos del mismo tipo. Pero también podemos escribir un marco de modelado más general utilizado para construir mapas terrestres similares. Implicaría, entre otras reglas, modelar un sistema de tránsito utilizando diferentes colores para cada línea. Asegúrese de representar cada estado y deje claro qué líneas se pueden acceder en qué estación. No se preocupe demasiado por la precisión geográfica: la legibilidad es más importante que obtener distancias relativas o las formas de las masas de tierra a la perfección.


En última instancia, queremos sugerir que cuando ciertas posiciones epistemológicas se ven como marcos de modelado, lo que de otro modo podrían haber parecido objeciones poderosas pierden gran parte de su fuerza. Pero para poder hacer esto, será útil comenzar con algunas reflexiones más generales sobre las virtudes que pueden tener los marcos de modelado y lo que podemos pedirles razonablemente.


Un marco de modelado no es el tipo de cosa que puede ser verdadera o falsa, por lo que uno no puede defender un marco argumentando que es verdadero. La forma más directa de defender un marco de modelado es usarlo para construir algunos modelos y luego argumentar que esos modelos cumplen con el propósito deseado. En el caso de los mapas de tránsito, es fácil ver cómo podría funcionar esto. Podría usar el marco descrito anteriormente para construir mapas de varios sistemas de tránsito y luego señalar que los mapas cumplen su objetivo de ayudar a los viajeros a planificar sus viajes de manera eficiente. Si nuestros mapas ayudan a los viajeros a llegar a donde quieren ir, eso es una buena evidencia de que omitir los nombres de las calles es una idealización inofensiva.


Los marcos de modelado formales o abstractos a veces pueden defenderse de la misma manera. Si el propósito de algún marco de modelado teórico de juegos es ayudar a los gobiernos a diseñar la subasta de terrenos, entonces el marco puede defenderse mostrando que los gobiernos que lo usan obtienen mejores resultados en comparación con otros métodos. Si un marco de modelado teórico de juegos se emplea fructíferamente en el diseño de subastas, eso es una buena evidencia de que los diversos detalles que sus modelos omiten no son esenciales para el fenómeno que modela.


Este tipo de estrategia es más fácil cuando los modelos que se utiliza para construir el marco tienen propósito práctico o productivos cuyo éxito es lo suficientemente simple, al menos en principio, para juzgar. Algunos ejemplos de construcciones de modelos en filosofía pueden encajar en este molde. Cuando los filósofos construyen modelos para estudiar los efectos de la comunicación y las estructuras de recompensas en la ciencia[4], o la polarización política[5], la evolución del lenguaje[6], si bien puede ser difícil en la práctica obtener el tipo de evidencia que diría fuertemente a favor de la fecundidad de uno u otro modelo, parece bastante claro qué tipo de evidencia podría, en principio hacer el truco. Entonces, si bien puede ser difícil determinar si alguna idealización es inofensiva, al menos podemos tener una idea razonablemente precisa de lo que se necesitaría para que una idealización sea inofensiva.  


Pero a menudo los modelos que construyen los filósofos no tienen propósitos prácticos o predictivos simples para los cuales el éxito es, al menos en principio, fácil de juzgar. En tales casos, ¿cómo podemos juzgar si un modelo es bueno, en particular, cómo podemos decidir si omitir algún detalle es una simplificación aceptable, o en su lugar implica abstraerse del mismo fenómeno que el modelo está diseñado para iluminar?


No tenemos una respuesta general a esta pregunta. Antes de decir algo específico sobre cómo podríamos responder en el caso de la filosofía, señalaremos que tenemos socios en la culpa en forma de economistas. Algunos modelos económicos están diseñados para fines muy concretos, predictivos y prácticos, pero ciertamente no todos. Algunos son "caricaturas", en el sentido memorablemente descrito por Gibbard y Varian 1978; los modelos caricaturizados están diseñados "no para aproximarse a la realidad, sino para exagerar o aislar alguna característica de la realidad[7]". Muchos de los modelos utilizados en epistemología son relevantemente similares.


Consideremos el "principio de reflexión[8]", que dice, aproximadamente, que los cambios en el nivel de confianza de uno en una proposición no deber ser predecibles. Los modelos para reivindicar este principio están altamente idealizados; implican suposiciones en el sentido de que estás seguro de que serás racional en el futuro, que no estarás seguro de nada falso, y más. Pero el principio, creo, es fructífero de la misma manera que los modelos caricaturizados de la economía pueden serlo. Si te encuentras esperando tener más confianza en alguna proposición mañana de lo que estás hoy, después de haber inspeccionado alguna evidencia o considerando algún argumento a su favor, tal vez, es muy probable que la reflexión indique que estás cometiendo un error. Si esperas que haya evidencia persuasiva que aún no has examinado en detalle, ya debes ajustar tu confianza hacia arriba y luego estar preparado para bajarla de nuevo si, cuando observes más de cerca, la evidencia nueva, datos más convincentes de lo que esperabas que fueran. Así como el economista ha sido entrenado por modelos caricaturizados será más rápido para detectar incentivos perversos o ventajas comparativas, beneficios similares se acumularan a los estudiantes con aprendizajes de modelos epistemológicos.


A pesar de que los modelos que se construyen son incompletos e idealizados en una serie de aspectos, además de carecer de consecuencias directamente comprobables. Entonces, en lugar de ofrecer una respuesta de principios a la pregunta de cómo podemos evaluar la construcción de modelos que no tiene un propósito predictivo estrecho, proporcionará algunos esclarecedores a la teoría, incluso es difícil exactamente qué nos da derecho a ese veredicto.


Todos los que están del lado de la verdad escuchan la literatura científica. ¿Qué es la verdad? Es la pregunta más difícil. No estamos preguntando sobre el dominio filosófico, qué significa decir que algo es verdad. La noción de la verdad. De hecho, sorprende la noción poco sofisticada, incluso vulgar, de que la verdad importa en algún sentido abstracto y trascendental. Lo que importa, desde este punto de vista, es el poder que nos da la verdad. Si lo tienes, aquí y ahora, puedes decir qué es verdad. Es lo que sabes, lo que sientes con cada fibra de tu ser. Esa es la razón por la que Friedrich Nietzsche, que tenía una cosa para los niños matones, llamó a Pilato la "figura solitaria digna de honor", es el motivo que lo llevó a donde está la mente racional y que lo llevará a donde quiere ir. Los débiles discuten sobre la verdad.


Los que tienen el poder del modo de conocer científico, cultivan el suyo propio. México está viviendo su Poncio Pilato. ¿Qué es la verdad? Nos dicen que lo que quieras. Lo que puedas. Lo que sea que te atrevas a tomar como cierto. Que todos los datos son válidos, que la evidencia de cada cual es incontrovertible...


La verdad es lo que tiene el poder de hacer verdad (la justicia epistémica); si está tomando las decisiones, puedes decir que justifica y qué credenciales sobre la verdad tienen tus ideas. Todos los demás pueden golpear la tierra con sus dogmas. ¿Crees que tienes una idea de lo que es verdad? Tal vez sí. Esta semana. La próxima semana, sin embargo, los vientos de la energía cambiarán, y lo que es cierto también lo hará. ¿Recuerdas cuándo la lógica y la evidencia decidieron el resultado de un argumento? Eso fue la semana pasada. Si la verdad es una función de poder, y el poder va y viene, ya no puedes decir lo que se siente verdadero, justo y subjetivamente. Solo puedes decir lo que se siente verdadero, por el momento. ¿La tierra gira alrededor del Sol?


Las observaciones astronómicas apuntan en esa dirección, y en este momento, los poderes fácticos están de esas observaciones astronómicas. Pero los poderes fácticos no siempre se alinearon detrás de la astronomía. Pregúntele a Galileo. Además, seguro que se siente como si el Sol estuviera dando vueltas alrededor de la Tierra. 


¡La proposición de que la Tierra gira alrededor del Sol debe, por lo tanto, ser interrogada! Debe ser deconstruida en sus justificaciones. ¿Quién recoge esas observaciones astronómicas ¿Quién se empoderó para hacerlo? ¿Qué interés tenía en la conclusión? ¿Privilegia una conclusión basada en observaciones astronómicas, en la visión de la Ilustración de que la Tierra como un cuerpo inanimado que se precipita a través del espacio en lugar de una figura plana, materna viva y nutritiva, repleta de criaturas de carne y hueso, así como seres traviesos y dioses antiguos, como muchas comunidades han creído durante mucho tiempo? 


Según los cálculos de varios pensadores prominentes de la Ilustración, la percepción crea la realidad. Por lo tanto, el Sol ni siquiera existiría si no estuviera siendo percibido por la razón capaz de percepción. Pero si el Sol no existiera sin ser percibido, hasta donde sabemos, solo en la Tierra, ¿no es igualmente cierto, quizás aún más cierto, decir, que el Sol gira alrededor de la Tierra? 


La proposición “el Sol gira alrededor de la Tierra” está, por lo tanto, cargada de dinámicas de poder. Se ajusta a una narrativa dominante construida relativamente recientemente por hombres europeos que clasificaron sus sentimientos sobre los sentimientos de millones de personas, que vivieron y murieron convencidos que el Sol giraba alrededor de la Tierra. Ninguna narrativa, sin embargo, es objetivamente más verdadera que la otra.


Supongamos que hacemos la pregunta ¿qué es la verdad? La respuesta tradicional es que la verdad es una correspondencia entre lo que se piensa o se dice y una realidad que existe independientemente de lo que se piensa o se dice. Cuando decimos algo que se corresponde con la realidad, estamos diciendo algo verdadero. “La Tierra gira alrededor del Sol”, desde esa perspectiva tradicional, es una declaración verdadera. “John Lennon fue miembro de los Beatles” también es una declaración verdadera. 


En cada declaración verdadera, tienes dos socios: la declaración y la realidad. Pero la realidad es el socio principal. Necesitamos ajustar nuestras declaraciones a la realidad ya que la otra forma no funcionará; la realidad no es algo consiente; no le importa. Simplemente no es. Esta es la razón por la que quieres echar un vistazo frío y duro a la realidad antes de comenzar a toser afirmaciones de verdad.


Esa es la teoría de la correspondencia de la verdad. Es la respuesta a la pregunta ¿qué es la verdad? Pero, por supuesto, plantea una pregunta relacionada: ¿Qué es la realidad? Según el escritor de ciencia ficción Philip K. Dick, la realidad es aquello que, cuando dejas de creer en ella, no desaparece. Es una buena definición. Es de sentido común pero de un toque irónico. La definición estándar es más prosaica, pero dice lo mismo: la realidad es aquella que existe independientemente de los procesos de pensamiento de un agente. La realidad, en otras palabras, es lo que está ahí fuera de la mente, más allá del funcionamiento de nuestro cerebro. Nos incluye, como parte de este cosmos, pero no depende de nosotros. Es lo que es. Es lo que es, además, nos guste o no. Existe independientemente de nuestros sentimientos, prejuicios, nuestros intereses arraigados en él, nuestras nociones de qué y cómo debería ser. 






[1] Dieguez, Antonio. (2021). El naturalismo de Ronald Giere. ArtefaCToS Revista de estudios sobre la ciencia y la tecnología. 10. 35-45. 10.14201/art20211013545.

[2] Riel, Raphael. (2013). Michael Weisberg: Simulation and Similarity. Using Models to Understand the World. Zeitschrift für philosophische Literatur. 1. 60-70. 10.21827/zfphl.1.1.35308.

[3] Marcoci, Alexandru. (2015). Quitting Certainties: A Bayesian Framework Modeling Degrees of Belief, Michael G. Titelbaum. Oxford University Press, 2013, xii + 345 pages.. Economics and Philosophy. 31. 194-200. 10.1017/S0266267114000492.

[4] O’Connor, Cailin & Weatherall, James. (2019). The Misinformation Age: How False Beliefs Spread. 10.2307/j.ctv8jp0hk.

[5] Singer, Daniel & Bramson, Aaron & Grim, Patrick & Holman, Bennett & Jung, Jiin & Kovaka, Karen & Ranginani, Anika & Berger, William. (2019). Rational social and political polarization. Philosophical Studies. 176. 10.1007/s11098-018-1124-5.

[6] Skyrms, Brian. (2010). Signals: Evolution, Learning, and Information. Signals: Evolution, Learning, and Information. 1-208. 10.1093/acprof:oso/9780199580828.001.0001.

[7] Price, Huw. (2023). Gibbard on Quasi-realism and Global Expressivism. Topoi. 42. 10.1007/s11245-022-09873-3

[8] Brown, Harold. (2011). Van Fraassen meets Popper: Logical relations and cognitive abilities. Studies in History and Philosophy of Science. 42. 381-385. 10.1016/j.shpsa.2011.01.001