RESUMEN DE INTRODUCCIÓN AL PENSAMIENTO CIENTÍFICO – SEGUNDO CUATRIMESTRE Nicolás Martorell CLASIFICACIÓN DE LAS CIENCIAS Ciencias formales Ciencias fácticas o Naturales o Sociales
LAS CIENCIAS FORMALES Una demostración es una prueba lógica, lo cual quiere decir que no dice nada acerca de la realidad, sólo señala una implicancia entre premisas y conclusión. Las ciencias formales son sintácticas, no hablan sobre la realidad ni se demuestran empíricamente.
Componentes de los sistemas axiomáticos a xiomáticos Términos primitivos: No se definen sino que sirven para definir otros. Definiciones: Todos los otros elementos definidos a partir de los té rminos prmitivos. Axiomas o postulados: No se demuestran, son la base desde la que se demuestran el resto de
las verdades. Los axiomas son generales mientras que los postulados son particulares. Teoremas: Todas las verdades que se demuestran a partir de los axiomas. Reglas (razonamientos deductivos): Las reglas son los procedimientos usados para deducir los teoremas a partir de los axiomas. Una lógica está formalizada cuando lo implícito de un sistema formal es explicitado: 1. Se enumeran todos los términos primitivos. 2. Se ponen en re lación todos los axiomas. 3. Se desarrolla el sistema, utilizando reglas para deducir teoremas de los axiomas.
Concepción clásica de las ciencias formales (Aristóteles y Euclides) Tres supuestos fundamentales Deductibilidad: Parte desde términos primitivos (para definir otros términos) y o axiomas (para demostrar otras verdades). o Evidencia: Los términos primitivos deben ser claros para no ser necesaria definición, y los axiomas deben ser obvios para no ser necesaria su demostración. o Realidad: La ciencia siempre refiere a la realidad. Concepción que rompe con la clásica: Se descubren otros sistemas axiomáticos incompatibles entre sí (geometrías que no son compatibles con el 5to postulado de Euclides). Se reconoce que los sistemas axiomáticos derivan teoremas de axiomas, pero no deciden si los axiomas son verdaderos o no (sistema sintáctico, no semántico).
Propiedades de un sistema axiomático: Consistente: Desde los axiomas, no se puede derivar una fórmula Y su negación. Independiente: Los axiomas deben ser independientes entre sí, ninguno puede derivarse de
otros axiomas (lo mismo rige para los términos primitivos). Completo: Teniendo una fórmula y su negación, utilizando sólo los propios axiomas, términos y teoremas del sistema, al menos una puede demostrarse. o Gödel argumenta que nunca se construirá una disciplina deductiva completa y exenta de contradicción, descubre que hay teor emas que no pueden ser probados dentro de la aritmética. De aquí argumenta que la deducción de teorema no puede mecanizarse m ecanizarse y se justifica la intuición en la matemática.
Un mismo sistema axiomático (es decir, con las mismas bases) puede tener distintas interpretaciones, o “modelos”. Se interpretan los términos primitivos (se les da se ntido) y se obtiene un modelo cuando las proposiciones que resultan de los axiomas. Dos modelos del mismo sistema se llaman llama n isomorfos.
LAS CIENCIAS FÁCTICAS Una teoría fáctica es un cálculo axiomático empíricamente interpretado, es decir que tiene un nivel sintáctico o formal que mediante reglas de correspondencia vincula datos empíricos que dotan de
sentido (interpretan, arman un modelo) al cálculo. Los axiomas en las ciencias fácticas no son tautologías, son hipótesis que encontrarán su verdad o falsedad en la contrastación empírica.
Elementos de una teoría fáctica: Términos Lógicos: vocabulario formal de la teoría, enlaces sintácticos. o Descriptivos o designativos: vocabulario empírico de la teoría. o Observacionales: Entidades observables. Teóricos: Entidades no observables. Enunciados (formados por términos) Teóricos: Formados sólo por términos teóricos. o Observacionales: Formados sólo por términos observacionales. o Mixtos: Formados por términos teóricos y observacionales, conectándolos. Son o
llamadas reglas de correspondencia.
Niveles o
o
o
Nivel 1: Enunciados empíricos básicos – No incluyen enunciados teóricos, son particulares (no generalizan, hablan de finitas entidades). Nivel 2: Generalizaciones empíricas – No incluyen enunciados teóricos, son generalizaciones que establecen uniformidad en un conjunto. Nivel 3: Enunciados teóricos – Incluyen al menos un término teór ico.
Estructura de una teoría fáctica: Hipótesis fundamental, de la cual se deducen Hipótesis derivadas , y entre todo se infieren o e n la Consecuencias observacionales , que se ponen a prueba en Contrastación empírica
EL MÉTODO CIENTÍFICO Contextos en la elaboración de una teoría De descubrimiento: Cómo se llega a las hipótesis. De justificación: Cómo se validan y justifican las hipótesis.
Generalmente a este contexto remite el método científico porque en el de descubrimiento no tiene sentido poner reglas (Popper). Klimovsky agrega el de aplicación: Cómo se aplican los conocimientos a nivel tecnológico. o
Kuhn rechaza la distinción entre contextos dado que la justificación de una hipótesis ya se e sboza en el mismo descubrimiento, ya que la hipótesis surge por lo que lleva a su justificación. Feyerabend se opone al método en cualquiera de los dos contextos, argumentando que todo vale. Posturas sobre los métodos Monismo metodológico: Sólo un método para ciencias naturales y sociales, sea el hipotético
deductivo (asociado a las naturales) o el dialéctico (asociado a las sociales). Generalmente se adopta el reduccionismo, se reduce el m étodo de las sociales al de las naturales. Pluralismo o dualismo metodológico: Cada una de las ciencias fácticas usa su propio método.
Metodologías en las ciencias fácticas (especialmente las naturales) Inductivismo ingenuo o Se comienza siempre en la observación para conocer la realidad. Se renuncia a cualquier forma que no provenga de la experiencia, y se cree en el principio de uniformidad de la naturaleza (el futuro actuará igual que el pasado). Se analizan los
datos empíricos, se hallan generalizaciones y las conclusiones obtenidas son contrastadas empíricamente. Para hallar conclusiones, existen los Métodos de Mill: Método de la concordancia: Una circunstancia en común en dos o más casos, es causa o efecto de ellos. Método de la diferencia: Si sólo cambia una circunstancia en dos casos en los que el fenómeno estudiado cambia, esa circunstancia es la c ausa. Método conjunto: Uso conjunto de concordancia y diferencia (se ubica una causa en una situación con concordancia y se la compara con otra situación con diferencia). Método de los residuos: Si parte de un fenómeno es efecto de antecedentes conocidos, el resto del fenómeno es efecto de los antecedentes restantes. Método de las variaciones concomitantes: Si un fenómeno varía de una manera siempre que otro fenómeno varía de esa manera, están conectados causalmente de alguna forma. Es el único método no eliminatorio (no hay que proceder eliminando circunstancias, ya que a veces no e s posible). La crítica a esta metodología es que siempre se necesita una hipótesis previa para decidir qué observar, para no observar todo en el universo. Por lo tanto la supuesta objetividad no existe.
o
Confirmacionismo o
Es un inductivismo más sofisticado. Dado que la objetividad del inductivismo no podía probarse, se suplanta la pretensión de “verificar” las hipótesis por la de darles un grado alto de probabilidad de que sean verdaderas y de que se cumplan las predicciones. No busca, entonces, soluciones definitivas, somete a los resultados a un control permanente con el método hipotético-deductivo:
Fundamentación de hipótesis deduciendo consecuencias observacionales y contrastándolas con hechos ya conocidos y con otros que se desconocen. En el confirmacionismo, si se contrasta muchas veces con re sultados verdaderos, se afirma por inducción que la hipótesis es probablemente verdadera.
Falsacionismo o
También usa el método hipotético-deductivo, pero no considera que una hipótesis pueda estar probablemente confirmada. Sólo puede ser falsada, dado que el modus tollens es el único razonamiento lógico válido en e ste contexto. Se plantean sistemáticos intentos de refutar la hipótesis, y si no se logra se la acepta provisionalmente. Para eso la hipótesis debe ser falsable: Cuanto más universal es la generalización, más falsable es la hipótesis. También, cuanto más específicas son las características que describe, más falsable es. No son falsables los enunciados probabilísticos, porque no hablan de verdad o falsedad. Tampoco los enunciados tautológicos. Tampoco los que tienen términos sin denotación (falta conexión con la realidad) ni los problemáticos (que contienen “quizás”, la posibilidad de algo, una decisión). Al derivar consecuencias observacionales de la hipótesis fundamental se necesitan ciertas hipótesis auxiliares para llegar a ellas, que deben ser falsables y haber sido contrastadas anteriormente, independientemente de la hipótesis fundamental. Si las C.O. no se cumplen, puede desviarse la falsación a alguna hipótesis auxiliar que no se cumplió. Si la Hip. Aux. no es falsable es una hipótesis Ad Hoc .
o
Falsacionismo sofisticado o
Con la misma base del falsacionismo, enfrenta teorías en vez de falsear teorías aisladas: Se pregunta qué teoría es más falsable, cuál corrobora más conte nido empírico, cuál puede hacer más predicciones co rrectas. Dado que no hay falsación por observación sino por otra teoría, no hay falsación sin la em ergencia de una teoría mejor.
Métodos estadísticos o
Se obtienen tendencias generales teniendo en cuenta una gran cantidad de mediciones realizadas, que permiten hacer predicciones con c ierta probabilidad de cumplirse. Se utiliza el promedio estadístico para asignar a un grupo o datos una característica general y así compararlo con otros grupos/datos. Describe características generales, no individuales. Se necesita más información que el promedio para hace r predicciones. Que hechos se presenten juntos con frecuencia no implica causalidad. Las muestras deben ser imparciales y representativas de lo que se quiere estudiar.
LA EXPLICACIÓN Mientras que describir es decir cómo es algo, explicar es decir por qué algo es o sucede. Por otro lado, mientras que la predicción usa los explanans para predecir el e xplanandum, la explicación parte de un explanandum y busca los explanans. Explanandum: Aquello que requiere una explicación. e xplicación. Explanans: Aquello que proporciona la explicación.
Modelos de explicación científica Nomológico-deductivo: Es un razonamiento deductivo en el que la premisa es el explanans, que está formado por condiciones antecedentes (que describen el explanandum) y por leyes generales (que explican el explanandum) y la conclusión es el explanandum, lo explicado. Por
esta razón, entre todos los elementos eleme ntos del explanans se implica al explanandum. Estadístico-inductivo: La misma estructura, pero es un razonamiento inductivo. Las leyes no son universales sino estadísticas , y las premisas apoyan a la conclusión pero no la implican, dan una alta probabilidad de que se cumpla. Genético: Explicar un hecho histórico señalando una sucesión de hechos anteriores , encadenándolos de modo que integren un proceso que t ermine en el hecho a explicar. La relación entre un hecho y el siguiente (según Hempel) debe ser nomológico-deductiva. Teleológico: El objetivo de esta explicación es explicar un comportamiento intencional, es decir, humano. No importa si la meta logr a ser realizada o no, importa explicar las razones de una acción. Elster identifica las razones de la acción como deseos y creencias. Es usualmente usada en las ciencias sociales. Por mecanismos (Elster): Un mecanismo sería algo que ocurre frecuentemente y es fácilmente reconocible, pero que tiene c ausas y consecuencias desconocidas. No permite
predecir, dado que no se conocen causas ni consecuencias, pero sí permite explicar algo que ya sucedió asociándolo con mecanismos conocidos (p.e. no puede predecirse qué sucederá con el hijo de un alcohólico, pero si terminara siendo alcohólico, podría explicarse remitiéndose al mecanismo de hijos alcohólicos de padres alcohólicos). Es usada en las
ciencias sociales.
LAS CIENCIAS SOCIALES Y EL COMPRENSIVISMO Es controversial si las ciencias sociales deben explicar o comprender. Las ciencias sociales no estudian hechos recurrentes sobre los cuales crear leyes, sino hechos únicos e irrepetibles. El historicismo (Dilthey) es antipositivista y reconoce esto, con el concepto de hermenéutica y el de comprensión.
Dilthey: Para comprender la vida humana, hay que estar dentro de la vida y analizar con categorías propias a ella. Se busca la subjetividad del autor , dado que el autor se encuentra también dentro de la vida y esa e s la riqueza del análisis. Involucra el concepto de intuición psicológica, una empatía que permite al investigador recrear el ambiente espiritual e intelectual de una época (a través de las obras de la cultura) para comprenderlo. Weber: La comprensión es un tipo de explicación, se utiliza la empatía para entender la situación de otro ser humano y así explicar situaciones individuales. Se sirve de las uniformidades (tipos ideales de situaciones sociales) para comprender esas situaciones individuales. Por lo tanto, mientras que en las ciencias ci encias naturales se va de sucesos
individuales a la formulación de leyes generales, en las ciencias sociales se utilizan los tipos ti pos ideales para comprender sucesos individuales. reconstrucc ión de las perspectivas que los individuos tienen de la Schütz: La comprensión es la reconstrucción sociedad. La comprensión observacional se da en nuestra vida cotidiana, lo hacemos interpretando las perspectivas de los individuos pero sin arriesgar cuál e s la interpretación del actor. En cambio, en las ciencias sociales se da la comprensión motivacional, en la cual se arriesga qué significado el actor pudo darle a su acción, se le atribuyen motivos.
Gadamer: La comprensión del pasado sólo puede hacerse desde el contexto del presente (cultura y preconceptos del investigador acerca del pasado), la temporalidad entonces es un aspecto inherente a la comprensión. Introduce el concepto de círculo hermenéutico, en el que el todo recibe su sentido de las partes y las partes sólo se comprenden en relación al todo, y así debe ser comprendida la historia. Van Fraassen: Distintas explicaciones pueden ser válidas en un contexto e inválidas en otro, porque la validez de una explicación depende siempre del contexto, comprendemos sólo en relación a nuestra experiencia. Esto quita objetividad a la explicación. Winch: La diferencia fundamental entre las sociales y las naturales es que las sociales comprenden la intencionalidad de las acciones humanas, las cuales están regi das por reglas, pero reglas que no son universales como en las naturales sino que deben ser interpretadas. Giddens: Plantea la doble hermenéutica, en la que la comprensión se da en la vida cotidiana (comprenden el sentido para sobrevivir) y en las ciencias sociales (comprenden el sentido de los actores sociales). Hay una relación dialógica entre ambos contextos: las ciencias sociales estudian la vida humana, y la vida humana se ve modificada por las cie ncias sociales. Von Wright: La conducta humana es algo completamente distinto al mundo natural, sólo lo asociamos porque, al ser la conducta humana causal, vemos causalidad en el mundo natural también. Ricoeur: El modelo de texto dice que al ser la comunicación en la distancia (presente-pasado) el significado del texto no corresponde con la intención del autor sino con la interpretación del investigador. Así se crea una narración histórica. El modelo de la representancia evita que se compare a la historia con una ficción, dado que una representación remite al proceso histórico real, pero representado, reinterpretado.
CORRIENTES EPISTEMOLÓGICAS DEL SIGLO XX A partir de los años 50 se deja de analizar tanto el aspecto sintáctico, lógico, metodológico, de las ciencias. Comienza a ser central para la epistemología la Historia de la ciencia (Kuhn).
Concepción heredada: Positivista, considera a la ciencia como único método válido, excluye a la metafísica de la ciencia considerando válidos solamente los términos que hacen refe rencia a lo empírico. Es sintáctica y lógica, siendo inductivista. Dentro del positivismo lógico está el fisicalismo, que toma al lenguaje de la física o como el lenguaje científico universal, incluso en la psicología y la sociología. Es un claro ejemplo de reduccionismo cientificista. Epistemología genética (Piaget): La razón de la est ructura de la ciencia está en los mecanismos cognitivos desarrollados biológica y genéticamente.
Perspectiva falsacionista: Popper: Conjetura y refutación de teorías (no se pretende confirmar, sólo refutar). La o realidad existe independientemente de nuestra percepción, la ciencia es una aproximación a esa realidad. o Lakatos: Teoría de los programas de investigación. Tiene un núcleo, una hipótesis irrefutable, que está protegido por un cinturón sí refutable de hipótesis auxiliares, datos observacionales falibles, etc. Si la contrastación falla, se cam bia algo en el cinturón, no en el núcleo. Epistemología de Kuhn: La ciencia es un consenso racional tentativo de la comunidad científica, no es algo objetivo, sino dinámico, histórico y cultural. Introduce el concepto de paradigma como matriz disciplinar, que es un conjunto de o supuestos, metodologías y teorías compartidas por la comunidad científica en un determinado momento. También está compuesto por ejemplares, que son modelos de aplicación de la teoría a los fenómenos, que la comunidad científica acepta. En la ciencia se suceden períodos de ciencia normal (se comparte un paradigma sin cuestionarlo) y ciencia no normal (una crisis lleva a cuestionar el paradigma, se lo analiza hasta que surge uno nuevo y se vuelve a la c iencia normal). Inconmensurabilidad: Dado que con paradigmas distintos se entiende el mundo de o forma distinta, teorías de paradigmas distintos no son comparables. La ciencia no tiene que ver ve r con aproximarse a la verdad, sino con resolver cada vez o
mejor enigmas. CIENCIA, TECNOLOGÍA Y SOCIEDAD (CTS) Es el estudio de la relación entre el ámbito científico, la aplicación de las teorías en la práctica (tecnología) y su consumo y distribución en la sociedad. Hay dos enfoques: Enfoque internalista: La ciencia es independiente de cualquier influencia social y no tiene ningún tipo de responsabilidad sobre la sociedad. Esto tiene una intencionalidad política, evitando que la comunidad en general decida sobre los co ntenidos de la ciencia (sólo tienen lugar ahí los científicos). Enfoque externalista: La ciencia se ve afectada por la sociedad ya que ocurre en un contexto social. Robert Merton toma por primera vez un enfoque externalista, pero aunque reconoce o que la estructura de la ciencia como institución es social, no reconoce la influencia social a sus contenidos. Cuando Kuhn propone su nueva epistemología, comienza a analizarse o sociológicamente el contenido de la ciencia, no sólo su estructura.
Se argumenta que la ciencia no escapa a la influencia social sólo por ser racional. Se centran en lo que sucede dentro del laboratorio: la influencia social sobre los científicos aparece y desobjetiviza la ciencia. No hay un límite claro entre “interior” y “exterior” de la ciencia.
Ciencia y tecnología Históricamente, la ciencia y la tecnología no siempre van de la mano, es una cuestión del incentivo social, político y económico en el contexto histórico. Por ejemplo, los griegos tenían una cie ncia muy avanzada pero no desarrollaron tecnología, mientras que la ciencia moder na siempre ha avanzado cuando ha tenido un incentivo tecnológico. Existen dos modelos que interpretan la relación entre ciencia y tecnología (y la innovación): El modelo lineal de Bunge (asociado con el internalismo) propone que la ciencia viene primero, libre de responsabilidades sociales, y luego las teorías científicas son aplicadas en el campo de la tecnología y distribuidas en la sociedad. Los tecnólogos, por otro lado, sí son moralmente responsables de sus creaciones. Tiene mucho que ver con la teoría de la neutralidad valorativa de la ciencia.
El modelo interactivo actual (asociado con el externalismo) propone que no hay un límite claro entre ciencia y te cnología, que se retroalimentan constantemente y que la ciencia tiene la misma responsabilidad moral que la tecnología con respecto a las teorías que investiga.
Políticas públicas en ciencia y tecnología: t ecnología: dos casos importantes Institucionalización de la ciencia en Europa
Dos modelos institucionales Centralizado, controlado por el estado Privado, controlado por los científicos Independientemente del modelo, no se cuestionaba la libertad de investigación, ni o tampoco era necesario, porque la ciencia por sí misma beneficiaba económicamente a la burguesía. El informe de Vannevar Bush Le escribe a Roosvelt para negociar un mayor apoyo financiero del estado a la c iencia, o ya que para él este apoyo financiero es necesario para el progreso de la ciencia, y este progreso es nece sario para el progreso social y económico de la nación. o
Investigación y Desarrollo (I+D) Trabajo de grandes sectores de la sociedad para incrementar el conocimiento y su aplicación. Se divide en tres ámbitos cuya división es sólo analítica, en la realidad no están tan separados. Investigación básica: Trabajos teóricos experimentales, con e l fin de obtener nuevos conocimientos sin una aplicación como objetivo . Investigación aplicada: Trabajos experimentales que también desarrollan nuevos conocimientos, pero con objetivos prácticos específicos, solucionar problemas concretos. Desarrollos experimentales: Trabajos sistemáticos basados en los conocimientos existentes , con el objetivo de aplicar esos conocimientos y generar productos o mejorar procesos. El modelo lineal piensa un proceso que pasa de la investigación básica, a la aplicada, al desarrollo. En cambio, el modelo interactivo no ve límites entre los tres ámbitos ni tampoco una relación lineal.
POLÍTICAS CIENTÍFICO-TECNOLÓGICAS EN AMÉRICA LATINA Las economías periféricas siempre fueron dependiéntes a los países desarrollados, y por eso nunca pudo desarrollarse su economía ni su industria. Lo que se requiere de ellas es un modelo agroexportador, por lo tanto estos países desarrollan la investigación básica sin llegar a las aplicaciones, lo cual está justificado por el cientificismo (la ciencia está desvinculada de la sociedad y es distinta que la tecnología). La Escuela Latinoamericana de Pensamiento en Ciencia, Tecnología y Desarrollo critica este punto de vista. Argumentan que la ciencia debe pensarse no c omo un fin en sí mismo, sino con objetivos orientados a solucionar los problemas sociales y económicos de la región. El de sarrollo debe ser con los recursos propios y la participación de los habitantes. Además, plantean la necesidad de que los países de América Latina participen activamente en el desarrollo tec no-científico mundial.
Innovación: Incorporación de conocimiento (científico o no, puede provenir de cualquier parte) con el objetivo de generar un proceso productivo. Sábato plantea la innovación en Latinoamérica como un triángulo entre 3 partes: I+D: Generación de conocimiento, ciencia y la tecnología, sistema educativo, etc. Estructura productiva: Producción de bienes y servicios incorporando el conocimiento de I+D. Gobierno: Estructura política que moviliza recursos hacia los otros dos vértices para fomentar el desarrollo.
¿Qué se necesita para que Latinoamérica desarrolle su capacidad productiva? Teoría de los sistemas de innovación: los cambios tecnológicos dependen de los cambios sociales, pero también de cuán sensibles fueran los sistemas institucionales encargados de la innovación a esos cambios. Un país debe administrar recursos y o rganizar este sistema institucional para incrementar su capacidad productiva a través de la innovación. Inversión presupuestaria en I+D: El porcentaje asignado a este se ctor indica cuál es la prioridad que se le da en la agenda política. En America Latina ese porcentaje viene creciendo desde los 90, intentando llegar a un 1%, pero e n pocos casos está siquiera cerca. Sistema educativo: Fortalecimiento de la educación superior e incentivos para que los científicos se queden en el país (detener la fuga de cerebros), creación de oportunidades para los recién graduados. Además, es necesaria la educación científica del pueblo en general para
que participen en decisiones científicas que tienen incidencia social.
El sistema nacional de ciencia, tecnología e innovación en Argentina Este sistema está llevado adelante principalmente por entidades públicas. Entre ellas se destacan las investigaciones del sistema universitario y el CONICET. Hay una gran influencia estatal en éste área. Presenta un bajo nivel de articulación, pocos recur sos y mucha concentración geográfica y temática. Sin embargo, los recursos humanos, las instituciones y los equipos de investigación tienen carácter de excelencia. Puede dividirse el sistema argentino en tres niveles, con objetivos distintos: El primer nivel funcional formula las políticas científicas y tecnológicas, define prioridades. El segundo nivel funcional es de promoción de iniciativas, se promueve la investigación. El tercer nivel funcional es de ejecución de proyectos y programas científicos y tecnológicos.
