4 de enero de 2019

José Antonio Acevedo-Díaz
Inspector de Educación jubilado. Huelva, España
En este documento de trabajo se aborda brevemente, con un propósito divulgativo general, el significado de los modelos científicos y su importante papel en la investigación científica. Para ello se recurre a algunas aportaciones básicas de la filosofía de la ciencia, tanto desde una perspectiva epistemológica como ontológica.

Los modelos y la modelización tienen una importancia clave en muchos contextos científicos, y son uno de los principales instrumentos de la ciencia moderna1 . La manipulación de modelos es esencial en la investigación científica, porque sirven para aprender sobre las teorías científicas y el mundo. Aunque los modelos no se ajusten con perfección a todos los detalles del mundo, pueden proporcionar una información útil y profunda sobre su funcionamiento (Giere, 1999).

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Los científicos dedican mucho tiempo a construir, probar, comparar y revisar modelos, y numerosos artículos de ciencia introducen, aplican e interpretan estos instrumentos tan valiosos. Muchas partes significativas de la investigación científica se hacen en los modelos más que en la realidad misma, porque al estudiar un modelo podemos determinar hechos y descubrir rasgos del sistema que el propio modelo representa.

El significado de modelo ha sido discutido –y se sigue debatiendo aún– por filósofos de la ciencia, psicólogos, científicos y educadores, entre otros. Por ejemplo, los filósofos de la ciencia reconocen la importancia de los modelos científicos cada vez más, e investigan sus diversas funciones en la práctica científica. Como resultado de esta labor, se citan distintos tipos de modelos –no excluyentes entre sí– en la bibliografía de filosofía de la ciencia: teóricos, exploratorios, explicativos, idealizados, heurísticos, instrumentales, imaginarios, fenomenológicos, icónicos, matemáticos, computacionales, formales, analógicos, etc.

La filosofía de la ciencia se plantea preguntas y reflexiona sobre los modelos científicos de naturaleza ontológica (¿qué son modelos?), epistemológica (¿cómo se aprende con los modelos?) y semántica (¿cuál es la función representativa de los modelos?), entre otras.

Los estudios epistemológicos, históricos y sociológicos de la ciencia correspondiente a las últimas décadas han permitido una comprensión de la naturaleza de la ciencia cada vez más próxima a la práctica científica real (Acevedo-Díaz, 2017a). Según Adúriz-Bravo y Ariza (2014), esto se debe, en parte, al giro modelístico en tales estudios meta-científicos; es decir, a: “la actual preferencia por estudiar y entender las teorías científicas a través de sus modelos, […] [en vez] del abordaje tradicional de mirar sus leyes” (Adúriz-Bravo y Ariza, 2014: 26). Sin embargo, a pesar del gran interés generado por los modelos científicos y lo que se ha avanzado, aún hay muchas lagunas en la comprensión sobre qué son los modelos y cómo funcionan.

En efecto, los significados que se suelen asignar a los modelos científicos son tan diversos y numerosos que bien se les podría aplicar la expresión tan común en inglés “A rose by any other name2 (literalmente “Una rosa por cualquier otro nombre”). El carácter ambiguo o polisémico de la idea de modelo, presente incluso dentro de la actividad científica en las diferentes disciplinas, parece estar directamente relacionado con este galimatías (Adúriz-Bravo y Ariza, 2014; Gutiérrez, 2014), que induce a una compresión incompleta, o mala, del significado de modelo científico. Esto sucede incluso en el caso de científicos en activo. La distinción entre modelo y teoría poco reflexionada, y algo tosca, que suelen hacer los científicos es reservar el término modelo científico para un proceso que es menos seguro o incompleto [que una teoría] en aspectos importantes3 .

Los modelos científicos en la epistemología de la ciencia

Para Adúriz-Bravo y Ariza (2014), entre otros muchos, la corriente representacional o modelística de la concepción semanticista de la epistemología contemporánea es uno de los enfoques más fructíferos de las últimas décadas para el estudio epistémico de la ciencia. El semanticismo ha acometido con extensión y profundidad el tratamiento epistemológico de las teorías mediante sus modelos, y ha realizado análisis bastante detallados respecto a asuntos como los siguientes (Adúriz-Bravo y Ariza, 2014: 28):

1) Los diversos usos y caracterizaciones de la noción de modelo.
2) El papel de los modelos en la identidad de las teorías.
3) Su función representacional, analógica y mediadora entre las teorías y el mundo.
4) Su estructura particular y el lugar que ocupan dentro de las teorías científicas.
5) La pertinencia de identificar tipologías de modelos.
6) La relación de los modelos científicos con las teorías, las leyes, los sistemas y los fenómenos.
Asimismo, Adúriz-Bravo y Ariza (2014: 29) destacan cuatro características epistemológicas centrales de los modelos teóricos en su funcionamiento:

1) Modelos a partir de la teoría y los datos empíricos.
2) Modelos para unas determinadas finalidades y valores.
3) Analogías teóricas respecto de la realidad.
4) Mediadores entre la teoría y los datos empíricos.

Desde una perspectiva semanticista, Giere (1999: 3) se refiere a los modelos científicos de la manera siguiente:

El concepto fundamental de mi comprensión sobre la práctica científica es el de modelo. Para mí, los modelos son las entidades representacionales primarias de la ciencia. Afirmo que los científicos suelen usar modelos para representar los aspectos del mundo. Los tipos de modelos científicos incluyen modelos físicos a escala y representaciones diagramáticas, pero los modelos más interesantes son los modelos teóricos. Estos son objetos abstractos, entidades imaginarias cuya estructura podría o no ser similar a los aspectos de los objetos y procesos del mundo real. Los científicos son más propensos a hablar del ajuste entre sus modelos y el mundo, una terminología que adopto con satisfacción.

Según Giere (2004), un aspecto relevante de los modelos científicos es su capacidad para representar aspectos del mundo: “Los científicos usan modelos para representar aspectos del mundo con diversos propósitos. Desde este punto de vista, los modelos son instrumentos primarios de representación (aunque no los únicos) en las ciencias.” (Giere 2004: 747). Esta capacidad de los modelos reside en que “[…] están diseñados para que sus elementos puedan identificarse con características del mundo real.” (Giere 2004: 747).

Y, como señalan Adúriz-Bravo y Ariza (2014: 31):

La relación entre la teoría y el mundo o, más precisamente, la relación específica entre los modelos de la teoría y el mundo, es para Giere una relación de “parecido de familia” a la Wittgenstein, que él llama técnicamente “relación de similaridad”. Los modelos estarían conectados entre sí y a la realidad a través de relaciones analógicas de similaridad. Ahora bien, para Giere, las teorías no solo se componen de “familias de modelos”, su otro constituyente fundamental son entidades que permiten establecer el alcance de la relación entre los modelos y los sistemas reales. Tales entidades son entidades lingüísticas, denominadas por él hipótesis teóricas.

Bunge (1972, 1973) asigna dos funciones esenciales a los modelos científicos: explicación y predicción del fenómeno, las cuales también son características de las teorías científicas (Acevedo, 2017b). La práctica totalidad de las escuelas epistemológicas están de acuerdo con estas funciones. Además de estas dos funciones, Bunge añade la evaluación de teorías científicas, ya que estas solo se pueden contrastar si se aplican a sistemas concretos; esto es, no son directamente contrastables. De este modo, el modelo científico conecta la teoría con los fenómenos del mundo físico. Sin embargo, esta función no es esencial, porque no se puede aplicar cuando no hay disponible una teoría científica que sirva de referente al modelo científico (e.g., cambio climático, astrofísica, etc.). Los modelos que los científicos construyen para abordar estos casos se denominan a veces modelos sustitutivos.

Concluiré esta sección haciendo mención especial a la cuarta característica epistemológica central de los modelos científicos indicada más arriba por Adúriz y Ariza (2014): la de su papel mediador entre la teoría y los datos empíricos, o entre la teoría y el mundo real4 . Este papel instrumental de los modelos ha sido abordado con amplitud por Morrison y Morgan, (1999), sosteniendo que ello es posible gracias a que son autónomos parcialmente respecto la teoría y el mundo real. Estas filósofas de la ciencia desarrollan su tesis planteando, respondiendo y ejemplificando una serie de preguntas sobre los modelos, que abarcan cuatro elementos básicos de la descripción de los modelos que defienden; a saber: (i) cómo se construyen, (ii) cómo funcionan, (iii) qué representan y (iv) cómo se aprende con ellos. Tal y como las autoras concluyen:

La implicación de nuestra investigación es que los modelos no se deben considerar supeditados a las teorías y los datos en la producción del conocimiento. Junto con los instrumentos de medida, los experimentos, las teorías y los datos, son uno de los ingredientes esenciales de la práctica de la ciencia. Tampoco deberían contemplarse como “teorías preliminares” […]. (Morrison y Morgan, 1999: 37).

Los modelos científicos en la ontología de la ciencia

Gutiérrez (2014) también señala la polisemia del concepto de modelo científico como un problema para su comprensión, y sugiere una definición ontológica del término, que elimine las múltiples características encontradas en los diversos significados de modelo científico que aparecen en la bibliografía. Considera que una definición ontológica de modelo científico podría aportar (Gutiérrez, 2014: 50):

1) Univocidad en la definición del término, cualquiera que sea el universo epistemológico en el que se aplique y el área de conocimiento al que esté referido.
2) Independencia del término en relación a otros constructos, ya que si el modelo científico es una entidad ontológica posee existencia en sí mismo.
3) Economía, porque solo formarían parte de su definición los atributos esenciales del concepto.

De las diversas perspectivas ontológicas de modelo científico, esta autora opta por la de Mario Bunge (1972, 1973). Metodológicamente, Bunge (1973) distingue entre modelo objeto(conjunto de entidades) y modelo teórico(modelo científico):

1) Un modelo objeto [conjunto de entidades] es una representación esquemática de un sistema real o conjeturado. Este esquema enumera las propiedades más importantes de un objeto de una especie determinada. Asimismo, su papel es fundamentalmente heurístico.
2) Un modelo objeto junto con una serie de enunciados legales es un modelo teórico [modelo científico] de un sistema real o conjeturado. De otra manera, un modelo teórico es el sistema con el que se explica el modelo objeto.

Por tanto, los constituyentes ontológicos de un modelo científico serían:

1) Un conjunto de entidades(modelo objeto) con sus propiedades especificadas.
2) Un conjunto de enunciadoslegales, relativo a los comportamientos de las entidades consideradas en el modelo objeto.

Y de todo ello, según Gutiérrez (2014: 51)5 , se deduce la siguiente definición ontológica:

Un modelo científico es una representación de un sistema real o conjeturado, consistente en un conjunto de entidades con sus principales propiedades explicitadas, y un conjunto de enunciados legales que determinan el comportamiento de esas entidades.

Epílogo

Concluiré este documento con una recopilación breve de los principales aspectos sobre los modelos científicos señalados por Oh y Oh (2011), que considero puede servir como una síntesis de parte de lo desarrollado en este documento, y lo complementa:

1) Significado de modelo científico. Un modelo puede definirse como una representación de un objetivo (el referente). Los referentes representados por los modelos pueden ser diversas entidades, tales como objetos, fenómenos, procesos, ideas, o sistemas. Un modelo científico también es un puente para conectar una teoría científica con un fenómeno, porque ayuda al desarrollo de la teoría desde los datos, y la pone en relación con el mundo natural.
2) Propósitos de la modelización. El papel de un modelo es describir, explicar y predecir fenómenos naturales, así como la comunicación de ideas científicas.
3) Funcionalidad de los modelos científicos. El funcionamiento de los modelos científicos, como instrumentos para pensar y comunicarse, se facilita mediante la expresión de modelos con recursos semióticos no lingüísticos, usando analogías y permitiendo simulaciones mentales y externas al modelo.
4) Multiplicidad de modelos científicos. Se pueden desarrollar diversos modelos científicos para estudiar el mismo objetivo, porque los científicos pueden tener diferentes ideas sobre el objetivo y cómo funciona. También es posible porque hay una variedad de recursos semióticos disponibles para construir modelos científicos.
5) Limitaciones de los modelos científicos. Los modelos científicos solo se refieren a un aspecto específico del objetivo, con un grado de precisión limitado. Por tanto, pueden ser necesarios varios modelos para proporcionar una explicación más completa del objetivo.
6) Cambios en los modelos científicos. Los modelos científicos se prueban empíricamente y conceptualmente, y pueden cambiar durante el proceso de desarrollo del conocimiento científico.

Referencias

Acevedo-Díaz, J. A. (2017a). Sobre la práctica científica. OEI, Divulgación y Cultura Científica Iberoamericana, 26-4-2017, http://www.formacionib.org/noticias/?Sobre-la-practica-cientifica.
Acevedo-Díaz, J. A. (2017b). Sobre leyes y teorías científicas. OEI, Divulgación y Cultura Científica Iberoamericana, 19-4-2017, http://www.formacionib.org/noticias/?Sobre-leyes-y-teorias-cientificas.
Acevedo-Díaz, J. A. y García-Carmona, A. (2016). Rosalind Franklin y la estructura del ADN: un caso de historia de la ciencia para aprender sobre la naturaleza de la ciencia. Revista Científica, 27, 162-175.
Adúriz-Bravo, A. y Ariza, Y. (2014). Una caracterización semanticista de los modelos científicos para la ciencia escolar. Bio-grafía, 7(13), 25-34.
Bunge, M. (1972). Teoría y realidad. Barcelona: Ariel.
Bunge, M. (1973). Method, Model and Matter. Dordrecht: Springer.
Giere, R. N. (1999). Science without laws. Chicago, IL: University of Chicago Press.
Giere, R. N. (2004). How Models Are Used to Represented Reality. Philosophy of science, 71(5), 742-752.
Gutiérrez, R. (2014). Lo que los profesores de ciencia conocen y necesitan conocer acerca de los modelos: aproximaciones y alternativas. Bio-grafía, 7(13), 37-66.
Morrison, M. y Morgan, M. S. (1999). Models as mediating instruments. In M. S. Morgan and M. Morrison (eds.), Models as mediators: Perspectives on Natural and Social Science (pp. 10-37). Cambridge: Cambridge University Press.
Oh, P. S., & Oh, S. J. (2011). What Teachers of Science Need to Know about Models: An overview. International Journal of Science Education, 33(8) 1109-1130.
Wong, S. L., & Hodson, D. (2009). From the horse’s mouth: What scientists say about scientific investigation and scientific knowledge. Science Education, 93(1), 109-130.

Notas


1 La importancia de los modelos en la construcción del conocimiento científico ha sido puesta de manifiesto muchas veces de forma explícita por los propios científicos; por ejemplo, Pauling, Watson y Crick, entre otros (Acevedo-Díaz y García-Carmona, 2016).

2 El origen de esta expresión está en el acto segundo, escena segunda, de la obra de Shakespeare “Romeo y Julieta”. En concreto, cuando Julieta le dice a Romeo desde el balcón: “What’s in a name?, that which we call a rose by any other name would smell as sweet” (traducción libre “¿Qué hay en un nombre?, lo que llamamos rosa sería igual de fragante con cualquier otro nombre”).

3 En una serie de entrevistas realizada por Wong y Hodson (2009) a científicos, un físico especialista en alta energía contemplaba los modelos como teorías menos robustas y con menor grado de rigor: “Para nosotros [los físicos que investigan en alta energía], los modelos son una entidad menos rigurosa que las teorías. Cuando hay más evidencias para apoyar un modelo, podría llamarse una teoría.” (Wong y Hodson, 2009: 123). Una vez más se constata que aunque una comprensión inadecuada sobre la naturaleza de la ciencia (de los modelos científicos, en este caso) no afecte a la capacidad de los científicos para hacer buenas investigaciones, no es lo mismo investigar en ciencias que reflexionar sobre la naturaleza de las investigaciones científicas (Acevedo-Díaz, 2017a).

4 Debido a su gran importancia, me ocuparé de esta función en un trabajo futuro.

4 No queda claro en el artículo si esta definición la ha explicitado Mario Bunge en alguno de sus escritos, o se trata de una interpretación que hace Rufina Gutiérrez como propuesta, tal y como da la impresión.