LA ECOLOGÍA COMO PROBEMA FILOSÓFICO. LUC FERRY Y FELIX GUATTARI. EN EL FONDO HEIDEGGER.

LA ECOLOGÍA PROFUNDA  VISTA POR LUC FERRY

La ecología profunda reivindica el derecho de los árboles, de las piedras, de la naturaleza en general. Pero aun más importante, pone en tela de juicio el humanismo moderno: ataca la idea de contrato social para proponer una especie de contrato natural.

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Ecología Profunda 

Luc Ferry (1992)

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Para hacer constar la radicalidad de esa crítica a la modernidad, Ferry se remonta a los años 30 del siglo pasado. Destaca el paralelismo entre los totalitarismos de entonces y la  crítica al liberalismo y a la democracia formal que hace la ecología profunda. Esa crítica  no se encuentra en las posiciones de la ecología superficial, o reformista, como Ferry prefiere llamarla.

Desde el punto de vista filosófico, la ecología profunda es holística, en el sentido de que defiende la tesis de que la totalidad es moralmente superior a los individuos. Por lo tanto, se opone al individualismo propio de la modernidad occidental.

Para apoyar esta afirmación, Ferry cita un texto de  Stan Rowe, titulado Crimes against the Ecosphere, en el que se denuncian los ideales de la Revolución Francesa, y con ello se reniega de los derechos del hombre.

El argumento de que la ecosfera tiene derechos que están por encima de los derechos de los humanos es el que sirve para definir el crimen contra la ecosfera, de modo análogo a como se definió el crimen contra la humanidad.

Pero qué es lo que la ecología profunda critica exactamente de la cultura occidental, se pregunta Ferry.

La respuesta forma un cuadro figurativo por orden de aparición: 

    1. La tradición judeocristiana y el dualismo platónico, porque sitúan al espíritu y     su ley por encima de la naturaleza.

    2.La concepción tecnicista de la historia, que se impone en Europa a partir de        Bacon y Descartes.

    3. El mundo industrial moderno, por entero.

Frente a esta crítica radical sólo pueden ofrecerse soluciones rupturistas.

Se recurre a Oriente, a los indios de América, y  también a pensadores como Marcuse, Ellul, y sobre todo, a Heidegger.  Rehabilitando también a Spinoza contra Descartes.

A la cultura occidental se le achaca, a diferencia de todas las demás, que se ha dado a sí misma permiso para destruir.

La capacidad para destruir proviene de la técnica y entonces aparece necesariamente la cuestión de la técnica. El temor a la técnica que hace reaparecer mitos antiguos como la fábula de Frankenstein en la que la obra se vuelve sobre su propio autor. La criatura se vuelve el amo de su amo.

Otro tema, relacionado con el anterior, es el culto a la vida entendido como la consideración de la biosfera como una entidad casi divina, algo que recuerda a Spinoza pero también al vitalismo de Nietzsche. El amor a la vida es incompatible con una moral y una religión que buscan el sentido en otra vida  que no sea ésta.

La pregunta que queda entonces es de dónde proceden los valores supremos si se niega lo trascendente.

Parece finalmente que el amor a la vida se concreta en no arriesgarla. El fundamentalismo ecológico estaría entonces alimentando todos los miedos, y en el fondo de todos ellos estaría la técnica.

Si los valores supremos no proceden de lo trascendente, ¿pueden proceder entones de la ciencia? ¿Puede haber expertos en moral (comités de sabios)?

La cuestión es si la ecología como ciencia quiere ser el fundamento objetivo de la ética. Si es objetivo será incuestionable, y entonces, ¿dónde queda la indeterminación como principio de interrogación democrática?

Llegados a este punto, Ferry admite la sutileza de la argumentación de Baird Callicot, discípulo de Aldo Leopold, para transgredir el principio humeano que prohíbe el paso del ser al deber ser, y por lo tanto el paso de la ciencia a la ética, y hacerlo compatible con el empirismo.

La clave del argumento de Callicot reside en que es una cuestión de hecho que la voluntad de preservación está presente en todos los seres vivos. El fallo, dice Ferry es que esa cuestión sigue siendo relativa y no categórica. Es un deseo de los individuos pero no una obligación moral.

El problema, concluye Ferry, es que cualquier comportamiento  distinto, podría ser considerado anormal o incluso patológico: hay que estar loco para no amar a la naturaleza como conviene. 

De esa actitud dogmática sobre la naturaleza humana, ¿puede venir el despotismo y la intolerancia?

La actualidad de las cuestiones que plantea Ferry es indiscutible. 

LAS TRES ECOLOGÍAS DE FELIX GUATTARI Y LA ECOSOFÍA

Tres ecologías es el título de un breve ensayo de Felix Guattari que sigue teniendo también mucho interés.

El punto de partida de Guattari es el de los graves desequilibrios ecológicos que sufre el planeta Tierra, a la vez que la vida humana evoluciona en el sentido de un profundo deterioro.

Frente a esto, dice, las soluciones que ofrecen las instancias políticas son soluciones tecnocráticas. Por el contrario, la solución que hace falta es una articulación ético-política entre tres registros ecológicos: el del medio ambiente, el de las relaciones sociales y el de la subjetividad. A esta articulación le llama Guattari ecosofía.

La parte social de la ecosofía consiste en inventar nuevas formas de ser en la familia, en la ciudad y en el trabajo.

La ecosofía mental, por su parte, se ve obligada a reinventar la relación del sujeto con el cuerpo, la finitud del tiempo y los misterios de la vida y de la muerte.

La parte de la propuesta que tiene que ver con la subjetividad es la que le parece al autor más difícil. Exige un cambio fundamental de las mentalidades. Un cambio que no puede ser una vuelta atrás, porque muchas cosas de la situación actual son irreversibles.

A esa situación actual que se corresponde con el capitalismo post-industrial, le llama Capitalismo Mundial Integrado Mundial(CMI).

El CMI reposa sobre cuatro tipos de instrumentos: económicos, jurídicos, tecnocientíficos y de subjetivación, y está dice Guattari, en un callejón sin salida en el que se suceden las crisis. Tiene incluso elementos que se volverán contra él.

La salida de ese callejón parece ser la ecosofía, y de entre las tres ecologías que hay que articular, la ecología mental es la más fundamental. Requiere efectivamente un cambio de mentalidad que ha de dar como resultado individuos cada vez más solidarios, pero cada vez más diferentes.

La humanidad debe recuperar la confianza en sí misma, paso a paso, con medios a veces minúsculos. Lo importante es ponerse a ello y poner freno a la pasividad y a lo gris.

Guattari dice todo esto con el vocabulario postmoderno extraído de la semiotica, y añade algunos ajustes de cuentas con el psicoanálisis y con la situación política que tienen en ese momento los regímenes soviéticos.

Pero queda claro que ve la necesidad de conciliar el cambio de los individuos que propone la ecología profunda, que apela sobre todo al individuo, con el cambio de las relaciones sociales que propone la ecología social.

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LO IRRACIONAL EN LA CIENCIA. LA TENACIDAD, EL RECONOCIMIENTO Y LA PASIÓN.

la adhesión a una teoría científica

La racionalidad es un concepto con contornos difusos sobre el que se ha discutido intensamente en distintas ramas del conocimiento y en particular en filosofía de la ciencia. 

Los modos de ser y actuar racionalmente han sido ampliamente tratados en la literatura de la disciplina, pero resulta oportuno preguntarse también por lo irracional y si ello juega algún papel relevante en la actividad científica 

¿Pueden ser algunos elementos irracionales los que hacen que un científico se adhiera a una u otra teoría científica?

En el lenguaje cotidiano nos referimos a los miedos irracionales o a la confianza ciega como causas que explican ciertas conductas, pero no parece que los científicos, en general, se dejen llevar por estos motivos en la elección de teorías.  LAUDAN, de lo que habla, es de una especie de conversión religiosa cuando trata de explicar el modo en que algunos científicos cambian su filiación de una teoría por otra; lo cual, nos puede dar una pista de dónde hay que buscar los elementos irracionales de la actividad científica: hay que indagar en el ámbito de las creencias profundas. Esto es, en el ámbito de lo que un científico da por conocimiento plenamente asentado y que no está dispuesto a modificar sin resistencia.

Ciertamente, la ciencia ofrece ejemplos en los que las creencias de los científicos les impiden, o les hacen muy difícil, abrazar nuevos desarrollos teóricos.

la tenacidad de los científicos

Por ejemplo, EINSTEIN nunca abandonó la idea de que el principio de incertidumbre  de la mecánica cuántica era incompatible con la existencia de leyes deterministas universales.

Los científicos tienen, desde esta perspectiva, una especie de cuadro físico del mundo en el que han de encajar las distintas explicaciones científicas de los fenómenos estudiados. Por ejemplo, si cierto conjunto de fenómenos se considera que debe ser interpretado en términos de propagación de ondas, supone un cambio conceptual profundo la interpretación de dichos fenómenos en términos de partículas en movimiento.

Entre la detección de anomalías y la aceptación  del nuevo tipo de explicación, media el reajuste de las explicaciones de los fenómenos análogos, frente al que el científico presenta una resistencia derivada de un conocimiento acumulado, que en el caso de aceptar la nueva teoría deber ser revisado y reciclado, o en el peor de los casos, abandonado.

Por ello, muestra una tenacidad que puede a veces ser calificada de irracional, en el sentido de que se opone a las evidencias empíricas y analíticas.

Lo irracional surge entonces, entre los científicos, de una especie de convencimiento íntimo de que se tiene razón a pesar de las evidencias en contra, y de que no se pueda articular un discurso argumental para defender la posición.

En los casos en los que los cambios afectan a ámbitos importantes del conocimiento, se habla en filosofía de la ciencia de un cambio de paradigma. Un cambio de este tipo exige efectivamente una conversión, en la que el converso adopta como propias las creencias de la comunidad de creyentes a la que se incorpora.

El convencimiento íntimo de que se tiene razón puede hacer del  científico una persona muy tenaz. Esta tenacidad es su mayor virtud, cuando le hace defender su teoría por encima de todo, pero es también su mayor defecto, cuando le lleva a oponerse con empecinamiento a teorías nuevas que contradicen las creencias que tiene por verdaderas.

Los científicos y las preferencias sociales. El reconocimiento

Los científicos son sensibles a los requerimientos sociales, a lo que se supone que se espera de ellos.

En el proceso de elección de alternativas y construcción de teorías científicas influyen las preferencias de aquellos sectores de la sociedad que van a valorar de algún modo el trabajo del científico y, por lo tanto, hay que analizar también estas preferencias si se quiere tener una visión un poco más completa del modo en que se produce la construcción de las teorías científicas.  Los científicos son sensibles al reconocimiento social de su trabajo.

Un ejemplo: Cambio climático y reconocimiento científico

En este orden de cosas, la inclinación hacia la teoría del efecto invernadero, por ejemplo, que responsabiliza a los combustibles fósiles del cambio climático, va unida a la preocupación por la conservación del medio natural, presente en sectores muy activos de la sociedad.

En un contexto social en el que la defensa del medio ambiente ha sido asumida como un valor básico, el científico prefiere ser reconocido por haber contribuido a la preservación del medio natural, a ser identificado, por ejemplo,  con la defensa de los intereses de la industria del carbón y del petróleo.

Ahora bien, existe la posibilidad de un reconocimiento mayor que se derivaría de la elaboración de una teoría alternativa o una modificación relevante de la teoría, que tuviese éxito y a la que se adhiriese una parte importante de la comunidad científica.

Evidentemente, esto tendría por delante un arduo trabajo de investigación y sobre todo de persuasión, y cada científico valora cuál de las dos opciones le resulta más atractiva en función de su situación personal y la del resto de científicos de su campo. 

En el caso de la ciencia del cambio climático la elaboración de teorías alternativas tiene especiales dificultades que se refieren a las fuentes de datos y a la pluralidad y multidisciplinariedad de los modelos matemáticos que intervienen. Estas dificultades hacen que esta tarea sea en la práctica  apenas abordable para un científico individual, que tiene que optar normalmente por estudiar algún eslabón de la cadena, por ejemplo, alguna consecuencia de los incrementos de temperatura en algún aspecto de su especialidad.

Por ejemplo un biólogo puede estudiar el impacto del incremento de temperatura sobre una determinada especie animal o vegetal. 

Las dificultades para embarcarse en una investigación poco ortodoxa son mayores en el inicio de las carreras y no es extraño que hayan sido profesores eméritos los que hayan hecho más incursiones fuera de la corriente principal.

En cualquier caso, se trata de opciones que pueden ser valoradas mediante un cálculo racional, en el que se intenta dedicar esfuerzos razonables proporcionados a lo que se desea.

El sentimiento misional en la ciencia

Tanto en el ámbito de las preferencias como en el de las creencias, existen actitudes que pueden caer fuera de la frontera de lo estrictamente racional. Puede optarse por dedicar a la defensa de un teoría un esfuerzo mayor de los que un cálculo estricto racional aconsejaría.

En la relativamente breve historia de la ciencia del calentamiento global^[1], algunos científicos han tenido actitudes cercanas al activismo. 

Así, a pesar de las incertidumbres algunos vieron claros signos del impacto destructivo que el hombre está teniendo sobre el planeta y que era una misión  para ellos salvar el planeta de las manos del hombre y en definitiva salvar al hombre de sí mismo^[2]. Consideraron justificado construir historias impactantes que lograsen atraer la atención de los medios y de la opinión pública, aunque el contenido científico de estas historias fuera relativamente  escaso^[3].  . Lo vieron como un modo legítimo de persuadir a los políticos y a la opinión pública de la importancia del problema y de la perentoria necesidad de actuar. 

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La historia del cambio climático contada por Spencer Weart:

The Discovery of global Warming 

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[1] “The discovery of global warming”, S. Weart, Harward University press, 2004

[2] S. Weart atribuye a Hansen afirmaciones de este tipo

[3] T. Gilland “Digging up the roots of the IPCC”, www. Spiked-online.com, 2007;  atribuye a Schneider haber admitido que se han construido historias “con muy poco contenido científico”

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¿RESUELVE LA INFERENCIA BAYESIANA LOS PROBLEMAS DE ASIGNACIÓN DE PROBABILIDADES EN LOS MODELOS CLIMÁTICOS?

De los fundamentos de la inferencia bayesiana se ocupa, por ejemplo, S, E. FIENBERG , que recoge tanto las críticas a esta metodología como los argumentos favorables a su utilización. 

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 “Subjective bayesian models and methods in public policy and government settings”

Fienberg (2009):

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Fienberg considera como dos enfoques alternativos los métodos basados en la inferencia frecuentista y los métodos basados en la inferencia bayesiana.

La inferencia frecuentista ha dominado la ciencia estadística durante el siglo XX. Se desarrolla a partir del concepto de probabilidad y se centra en un cálculo de probabilidades en el que no se incorpora más información que la disponible para el parámetro que se estudia.

La inferencia bayesiana hace sin embargo uso del Teorema de Bayes para incorporar la nueva información que se va teniendo y complementar la información inicial a la que se ha asignado una primera distribución de probabilidad. Esta nueva información puede ser de origen diverso: otros datos de laboratorio, estudios publicados o la opinión de expertos[3]. el objetivo es mejorar la primera distribución con todo lo nuevo que se va sabiendo sobre ella.

La discusión se centra en si la inferencia bayesiana es o no muy dependiente de esa distribución inicial. Si lo es, entonces la actualización sigue siendo muy subjetiva, en tanto que la primera distribución lo sea. 

FIENBERG, que pasa revista a algunos ejemplos de utilización de la inferencia bayesiana para valorar estas cuestiones, y al uso que se hace de ella en el tratamiento del calentamiento global, concluye que en la aplicación práctica de un método bayesiano aparecen inevitablemente elementos subjetivos. Hasta tal punto, enfatiza FIENBERG, que, incluso con infinitos datos, dos científicos distintos pueden no llegar a un acuerdo sobre qué función de distribución tienen esos datos. 

No cabe duda en cuanto a la subjetividad de la asignación de probabilidades se refiere. La cuestión es si es posible acotar esa subjetividad dentro de un rango, y si es posible hacerlo en el caso concreto de los modelos climáticos. Éste es un tema que no tiene actualmente una respuesta clara y que será objeto de atención preferente en los próximos años, paralelamente al desarrollo de los modelos climáticos[4]. 

De lo que no cabe duda tampoco es que la infradeterminación está presente de un modo acusado en los modelos climáticos, que esta se traduce en incertidumbre con respecto a los resultados de los modelos, y que no es esperable que esta incertidumbre se reduzca en los próximos años para dejarla en un nivel similar al de otros modelos, como los que se utilizan en el cálculo de estructuras, por ejemplo.

Esta incertidumbre se arrastra además a los modelos que contienen modelos climáticos, y se une a las incertidumbres que añaden otras elecciones. Es elcaso de los modelos integrados como el que utiliza el informe Stern.

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[3] Ejemplos pueden verse en:

http://www.crccorp.es/media/files/SPM_bayes_ver_comentada_StephanOtto.pdf

[4] Por ejemplo, en el año 2012, en la revista  Studies in History and Philosophy of Modern Physics , Joel Katzav et al., han publicado el artículo: “Assessing climate model projections: State of the art and philosophical reflections”, que trata el tema en profundidad. M. A. SEMENOV y P. STRATONOVITCH también  han estudiado en profundidad la metodología que trata el conjunto de modelos del IPCC; en este caso, para evaluar los impactos del cambio climático a escala local (downscaling[4]). En un artículo[4] de 2010, desarrollan esta cuestión y concluyen que, como resultado de la aplicación de estas técnicas, lo que se puede obtener es un gráfico que muestre el rango de incertidumbre en la predicción de un cierto impacto. Algo que no debe ser interpretado como un enunciado sobre la probabilidad de lo que puede ocurrir sino simplemente como un rango que marca los extremos entre los que se puede mover el parámetro que se analiza.

¿QUÉ CONFIANZA MERECEN LOS MODELOS CLIMÁTICOS? LOS CONJUNTOS DE MODELOS (ENSEMBLE)

Fuentes de confianza de los modelos climáticos

El grupo de trabajo 1 (WG1) [1], en el cuarto informe de evaluación (AR4), se ocupó de los modelos climáticos y respondía a la pregunta[2] por su adecuación para hacer proyecciones del clima futuro:

"los modelos han mejorado mucho en los últimos años y se espera que mejoren en el futuro".

Justificaba esta afirmación basándose en tres fuentes de confianza.

1.- El hecho de que estos modelos están construidos sobre leyes físicas bien establecidas y sobre  amplias bases de datos de observación.

2.- El hecho de que los modelos representan bien el clima actual y están siendo evaluados constantemente comparando los resultados de las simulaciones con las observaciones.

3.- La capacidad de los modelos para reproducir elementos de climas pasados o de cambios de clima producidos en el pasado.

Sin embargo, reconoce el IPCC, los modelos muestran todavía errores significativos.,mayores cuanto menor es la escala con la que se trabaja. Es decir, las predicciones son mejores a escala continental que para cada región local. También permanecen,  problemas en la representación de fenómenos de gran escala como El Niño, por ejemplo.

Como consecuencia de ello, los modelos presentan un amplio rango en el cambio futuro de las  temperaturas. Muestran también una diferente sensibilidad frente a una determinada presencia de gases de efecto invernadero.

En el capítulo 10, el informe del WG1 trata el espinoso asunto de la pluralidad de modelos.

El aparatado 10.5.4, en concreto,  se ocupa de la asignación de probabilidades cuando existe incertidumbre derivada de los distintos resultados que se obtienen con diferentes modelos, o con un mismo modelo con simplificaciones diferentes. En este caso no tenemos una sola predicción, sino una población de predicciones.

La estrategia estadística que se utiliza consiste básicamente en tratar los distintos modelos como un conjunto (ensemble), dando un pronóstico del conjunto, obtenido a partir del promedio de los miembros individuales y su dispersión (una distribución de probabilidad). Se aplican para ello los métodos estadísticos bayesianos[4].

Este es sin duda uno de los aspectos clave del asunto. En el fondo, de lo que se discute en algunos artículos críticos, es sobre la correcta o incorrecta aplicación de la Teoría Bayesiana de la Probabilidad. La pregunta que hay que responder es cuánto hay de subjetivo en la asignación de probabilidades utilizando esta metodología. La pregunta que queda es si los resultados so muy dependientes de al distribución estadística que propone como hipótesis el experto.

ENTRADA RELACIONADA:

INFRADETERMINACIÓN DE LOS MODELOS CLIMÁTICOS

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[1]  Solomon et al. (2007): “Contribution of working group I to the forth assessment report of the IPCC”

[2] FAQ 8.1 How reliable are the models used to make projections of future climate change?

[3] Esta cuestión viene explicada con bastante claridad en: “Modelización numérica del  cambio climátic : bases científicas, incertidumbres y proyecciones para la península Ibérica ”, J.M. Gutierrez, M. R. Pons, Revista de Cuaternario y Geomorfología, 20 (3-4), 15-28.

Un referente internacional en la investigación de la predicción por conjuntos (ensemble forecasting) es el proyecto ENSEMBLES, financiado por la UE desarrollado entre 2005 y 2009. al que se puede acceder en www.ensembles-eu.org.

[4] El IPCC (Anexo 1) define  los métodos bayesianos como los consistentes en el análisis estadístico de una cantidad desconocida o incierta en dos etapas. En primer lugar, se formula una distribución previa de probabilidades basada en los datos disponibles (opiniones de especialistas o datos y estudios existentes). La selección de los datos puede reflejar un componente subjetivo, pero en muchos casos la distribución se escoge de modo que sea lo más neutral posible, para no influir en el resultado final del análisis. En la segunda etapa, se incorporan otros datos posteriormente obtenidos a los que se aplica el Teorema de Bayes,:  

Se pueden ver ejemplos clarificadores de aplicación del teorema  en el texto preparado por E. Delgado Meléndez: “Teorema de Bayes: herramienta para la toma de decisiones”, en:   http://www.javeriana.edu.co/fcea/cuadernos_contab/vol3_n_17/vol3_17_2.pdf

¿SE PUEDE SUPERAR LA INFRADETERMINACIÓN DE LOS MODELOS CLIMÁTICOS MEDIANTE LA LÓGICA MODAL?

Los modelos climáticos desarrollan en forma de algoritmo, es decir, mediante procedimientos mecánicos constituidos por  un número finito de pasos,  teorías físicas que han sido sometidas a rigurosas revisiones entre colegas (peer review). La  utilización de estos modelos presenta, no obstante, bastantes complicaciones.

Los informes del IPCC derivan sus resultados y conclusiones a partir de más de veinte modelos climáticos distintos.  Están basados, no en único modelo, sino en un conjunto de modelos (multi-model ensemble).

GREGOR BETZ^[1] publicó en agosto de 2009 un artículo^[2] en el que aborda el problema de la infradeterminación en los modelos climáticos. Argumenta  que las soluciones que se proponen, aunque pueden ser útiles en la solución de algún otro problema científico, no son aplicables al caso de la climatología. 

No es posible, dice, realizar una justificación deductiva de los  modelos sólo a partir de las teorías bien asentadas disponibles, solución  inductivista. Ni tampoco suponer que una teoría es válida mientras no se muestre lo contrario con ejemplos o argumentos, solución falsacionista. Ni lo uno ni lo otro  resuelven, a su juicio, el problema de la infradeterminación de los modelos climáticos.

La deducción lógica de teorías científicas ha logrado grandes éxitos,  como la teoría de la relatividad, por ejemplo, pero aunque la climatología puede resultar conceptualmente más sencilla, la ciencia del clima lleva involucradas cientos de elecciones a cada paso, elecciones para las que no existen principios guía bien definidos.

El resultado es la convivencia de una pluralidad de modelos que no son consistentes entre sí, lo cual implica que los enunciados que resultan de ellos han de ser considerados como posiblemente ciertos, pero sin que pueda asignárseles un grado de probabilidad. Los resultados de un modelo no son más probables que los de otro, son igual de buenos o igual de malos.

¿Qué estrategias pueden seguirse para superar estas dificultades?

En principio, puede emplearse la lógica modal, es decir, la lógica que trata con lo probable y lo posible en vez de con los verdadero y falso. Esto nos da dos herramientas: el inductivismo modal y el falsacionismo modal.

GREGOR BETZ considera que el inductivismo modal y el falsacionismo modal son dos alternativas metodológicas más sofisticadas que el inductivismo o el falsacionismo clásicos, pero que tampoco resuelven, a su juicio, el problema de la infradeterminación de los modelos climáticos.

El inductivismo modal es la metodología con la que se han confeccionado los informes del IPCC.

Lo que BETZ dice es que el inductivismo modal contradice el principio de precaución^.

El principio de precaución ha sido asumido por la Convención Marco de las Naciones Unidas (UNFCCC),  en el párrafo 1 del artículo 3, en los siguientes términos:

[…]Cuando existan amenazas de daños serios o irreversibles, la falta de certeza científica no debe utilizarse como motivo para posponer dichas medidas, puesto que las políticas para enfrentarse con el cambio climático han de valorarse en términos de beneficios globales a los menores costes posibles […].

De acuerdo con el inductivismo modal habría que tomar medidas sólo cuando exista suficiente certeza científica, mientras que  de acuerdo con el principio de precaución la falta de certeza científica no debe ser motivo para no tomarlas, luego el inductivismo modal  y el principio de precaución son contradictorios. Es más, de acuerdo con BETZ, el inductivismo modal es incompatible con cualquier enfoque normativo en el que a los tomadores de decisiones se les haya encomendado, como resultado de un referéndum, por ejemplo, seguir alguna norma.

El falsacionismo modal, que es la otra alternativa metodológica disponible, tiene la virtud, por el contrario, de que no es incompatible con ningún principio normativo. No sigue necesariamente el principio de precaución pero tampoco es contradictorio con él. El tratamiento de los grandes riesgos sigue en la agenda a menos que sea descartado sobre la base de sólidos argumentos científicos.

Ahora bien, el falsacionismo modal ha de ser utilizado adecuadamente, dice BETZ.

Lo que necesitamos saber para descartar una decisión es si un cierto resultado es incompatible con las teorías acreditadas, no si es posible que sea incompatible.

¿Significa esto que los modelos  matemáticos no tienen ninguna utilidad  para tomar decisiones sobre el cambio climático?

Aún en opinión de BETZ, los modelos tienen, en primer lugar,  una función heurística. Sirven de guía para generar los escenarios posibles. Cualquier escenario imaginable no es un escenario posible, sólo lo son aquellos que se asientan sobre la base científica que constituyen los modelos. En segundo lugar, pueden hacerse análisis centrados en modelos más consistentes, aunque estos sólo desarrollen aspectos cualitativos y conceptuales de los problemas, pero que se estén científicamente acreditados. Se trata con ello de fijar los órdenes de magnitud de algunos procesos básicos^[4].

Un escenario que contradijera los grandes números obtenidos a partir de estos modelos, sería incompatible con las partes más básicas de nuestro conocimiento sobre el clima terrestre, y por lo tanto no debería considerarse.

El problema remanente es hasta qué punto estos modelos son suficientemente consistentes, y si nuestro conocimiento no es tan débil que ni siquiera sirve para falsar nuestras más vastas especulaciones.

El IPCC es, desde luego, más optimista que BETZ con respecto de los modelos climáticos que se están utilizando ¿Con qué argumentos?

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[1] Universidad de  Stutgart

[2] Betz (2009): “Underdetemination, model ensambles and surprises: on the epistemology of scerario-analysis in climatology”

[3] 

[4] Por ejemplo, El diagrama del balance energético de la atmósfera terrestre  considera, por un lado,  las entradas provenientes de la radiación solar y la radiación que procede de la superficie terrestre; por otro lado,  las salidas hacia el espacio exterior y la absorción de la superficie terrestre. En este esquema se consideran los grandes números de las magnitudes implicadas, como por ejemplo la radiación solar que se cuantifica en 342 w/m2, o la radiación reflejada por las nubes que se cuantifica en 77 w/m2.

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 otra. Los 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.

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La 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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