miércoles, 6 de agosto de 2014

FILOSOFÍA DE LA CIENCIA Y MODELOS CLIMÁTICOS. INDAGANDO EN EL NÚCLEO PROFUNDO DE LA INCERTIDUMBRE: LA INFRADETERMINACIÓN.

Qué es un modelo científico

Un modelo científico es una representación abstracta, conceptual, gráfica o mediante artefactos, de fenómenos o procesos, que se construye para analizar, describir, explicar o simular esos fenómenos o procesos.

Un modelo matemático es un tipo particular de modelo científico que utiliza la formalización matemática para realizar esa representación. 

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(Si bien es cierto que Los modelos pueden ser entendidos de distinta forma. Por ejemplo, en la teoría de modelos de Tarski, en la que los modelos son lo representado y no la representación. En este caso la palabra modelo se utiliza en el mismo sentido que cuando decimos que un escultor usa a alguien como modelo de su escultura). 

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Qué es la infradeterminación

El problema de la infradeterminación de las teorías científicas se refiere a la compatibilidad que distintas teorías tienen con los datos observados y a que la evidencia empírica no es suficiente para elegir entre unas teorías y otras. Es decir, los datos de la experiencia no determinan completamente la elección de una teoría frente a otraLos datos experimentales no son suficientes para determinar qué teoría es mejor para representar un determinado fenómeno.

Si se construye un modelo basado en una teoría, la infradeterminación de la teoría se traslada al modelo.

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(El problema la  indeterminación en mecánica cuántica es problema distinto. Procede de que la materia y la energía no son un todo continuo. Se presenta cuantificada, discreta, y esto tiene la consecuencia de que  no podemos sobrepasar un cierto nivel de precisión (principio de incertidumbre de Heinsenberg). Se podría decir que la indeterminación en mecánica cuántica es un problema ontológico y epistemológico, derivado de cómo es el mundo; mientras  que la infradeterminación es un problema más netamente espistemológico: qué puedo conocer de ese mundo).
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Infradeterminación y carga teórica de la observación científica

Que los hechos no sean determinantes para elegir entre modelos alternativos está relacionado a su vez con el problema de la carga teórica de la observación

Los filósofos de la ciencia de la segunda mitad del siglo XX han dedicado no pocos esfuerzos a advertirnos de los problemas relacionados con la observación científica[1], y a la dificultad de distinguir lo que es puramente observacional, es decir, los datos derivados directamente de la observación de la naturaleza y los resultados de los experimentos, de las construcciones teóricas. 

Los datos en última instancia vienen condicionados por las teorías que manejamos, tienen una carga teórica.

Entre la complejísima realidad que se presenta ante los ojos del científico, éste elige solamente algunos hechos como relevantes para el problema que se propone investigar. Sólo una parte pequeña de los hechos que se presentan ante él se convierte en datos. 

En esta selección de datos, influyen en el investigador las teorías previas de que dispone, e incluso en el caso de que trate de explorar una teoría completamente nueva, influye sobre él su cosmovisión, su imagen del mundo: ¿Qué medimos? ¿Cuántos datos se toman? ¿Cuáles se desprecian por irrelevantes? ¿Qué teoría de errores se aplica?, son preguntas que es necesario responder en la práctica diaria del científico que tiene que elegir entre distintas opciones. 

Los datos no reproducen el mundo de forma completa, representan solamente aquellos aspectos del mismo que se consideran relevantes.

Ciertamente, las hipótesis previas condicionan todo el proceso investigador. No es posible una observación[2] exenta de presupuestos teóricos[3]

Las hipótesis que hacen los científicos condicionan la toma de datos.

En cualquier caso, una vez elegidos los datos relevantes de un fenómeno, podemos componer uno o varios modelos teóricos compatibles con esos datos.

Incertidumbre, infradeterminación y cambio climático

Los informes del IPCC se han ido ocupando de la incertidumbre en sus distintas ediciones. Por ejemplo, El quinto informe de evaluación se ocupa de ella en varios apartados. En la introducción, en el apartado 1.4, se refiere a los distintos aspectos del problema, atendiendo a la diversidad de procedencias:

"A veces, la incertidumbre procede de la falta de información, pero otras veces, procede de desacuerdos fundamentales sobre lo que se sabe, e incluso sobre lo que es posible saber (IPCC, AR5)"

En la práctica de la ciencia del cambio climático, las teorías se aplican por medio de modelos matemáticos. Estudiar cómo se construyen y cómo se utilizan estos modelos es por lo tanto básico, para ver el modo en que la incertidumbre está presente en los resultados de la aplicación de esas teorías.

El capítulo 9 del quinto informe está dedicado por completo a la evaluación de los modelos matemáticos que se usan en la ciencia del clima: los modelos climáticos.

Al hablar de la incertidumbre  en los modelos climáticos, el informe del IPCC se refiere  a la ambigüedad con la que este término se aplica en la literatura científica, que se refiere tanto a la incertidumbre que proviene del uso de conjuntos de modelos como a  la incertidumbre inherente a cada modelo.

El apartado 9.2 se refiere al problema concreto del tratamiento de los conjuntos de modelos.

La respuesta a la pregunta de por qué se utilizan tantos modelos en el estudio del cambio climático, y no uno sólo, se trata en el capítulo 12 (FAQ 12.1) y se dan algunas claves importantes.

Aunque es posible formular las ecuaciones de la mecánica de fluidos que gobiernan el comportamiento general de la atmósfera y de los océanos, estas ecuaciones no pueden describir todos los procesos físicos, biológicos y químicos que intervienen. Bien porque no tenemos la capacidad de computación suficiente para simular estos procesos, o bien porque tenemos sólo un conocimiento parcial de los mecanismos que intervienen en estos procesos. Esto hace necesaria la introducción de aproximaciones. Existen distintos modelos porque existen distintas alternativas igualmente plausibles para hacer estas aproximaciones.

En la ciencia del cambio climático, la infradeterminación produce pues una incertidumbre notable, que lleva a tener que manejar conjuntos de modelos.

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Es esta notoriedad de la infradeterminación, traducida en una fuerte incertidumbre, la que se expresa en algunos debates científicos.

Con ello se manifiesta un aspecto de la ciencia que puede pasar más desapercibido en algunos  campos pero que es muy notable en el caso de la ciencia del cambio climático: el papel de  la subjetividad del científico en la investigación.

Lo que no hay que olvidar es que existe en la construcción de los distintos modelos una componente importante que depende de las elecciones subjetivas que hace el investigador.

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La infradeterminación algo más profundo que la incertidumbre 


La incertidumbre se refiere a la dificultad que podemos tener a la hora de dar un resultado concreto. De tal modo, que sólo podemos dar un rango dentro del cual se mueve el resultado. Puede suceder que seamos capaces de dar una función de distribución de la probabilidad del resultado dentro de ese rango, o puede suceder que sólo seamos capaces de dar la cota superior e inferior de ese rango. Pero en ambos casos, la incertidumbre puede ir reduciéndose a medida que se afina la obtención de datos y si se mejora el conocimiento, hasta ser capaces de dar un resultado más concreto.

La infradeterminación, sin embargo, es una consecuencia de los límites de nuestro conocimiento, que se deriva de la imposibilidad de tener en consideración todos los datos de un fenómeno. La infradeterminación no es superable porque siempre quedarán fuera datos, como resultado de las elecciones que realiza necesariamente el investigador.

A veces, la infradeterminación no se traduce en incertidumbre porque hay un acuerdo suficiente para dar una cifra concreta de un resultado como consecuencia de haber elegido un modelo explicativo concreto, analítico y no estadístico. Pero la infradeterminación siempre está ahí, y por lo tanto el debate científico nunca está cerrado del todo. Siempre se puede añadir un dato más al problema.



Resultado de imagen de observacion cientificaLa observación científica

[1] La observación supone  la acción organizada del sujeto investigador que introduce orden en el campo observado, lo organiza hasta hacerlo significativo. El objeto de investigación es, en este sentido,  un objeto construido. El lenguaje adquiere, por otra parte,  en este proceso, un lugar central, puesto que lo observado se expresa en un lenguaje especial, el lenguaje observacional, que no es tan neutral como pretendía la ciencia positivista. 

[2] La observación científica puede definirse como: un  proceso a través del cual el investigador se apropia de los datos empíricos pertinentes para sus objetivos de investigación, haciendo uso de sus sentidos, habitualmente auxiliados por ciertos instrumentos, y de acuerdo con ciertos procedimientos metodológicos y técnicos que suponen tomas de posición teórica. A los datos se les exigen  dos condiciones: validez y fiabilidad. Una observación es válida si garantiza que aquello que se observa y registra permite hacer inferencias válidas acerca de aquellos fenómenos a los que dichas observaciones se refieren. Tiene que darse la adecuación entre los modelos teóricos, que tienen numerosas cláusulas simplificadoras, y la realidad empírica misma (¿Vale esa observación para saber lo que quiero saber?).
Una observación es fiable si al ser repetida por el mismo observador, o simultáneamente implementada por varios observadores en paralelo, atendiendo siempre al mismo fenómeno, ofrezcan los mismos resultados.

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