ARTICULOS CINTIFICOS.
PARADIGMAS
EMERGENTES DE LA INVESTIGACION SOCIAL
Tanto en el módulo como en
la ponencia están de acuerdo en que respecto al concepto de paradigma, existen
múltiples definiciones pero coinciden en afirmar que “paradigma es un modo de
conocer usado como modelo para producir e interpretar conocimiento producido;
incluye una concepción del sujeto cognoscente, del mundo en que vive ese sujeto
y las relaciones entre ambos”. Tal modelo supone entonces un conjunto
sistemático de ideas y de prácticas que regulan las interpretaciones que se
producen acerca de la naturaleza y actividad humana. De el se derivan modos de
conocer a esas personas y el mundo en que viven en un cierto periodo de tiempo.
Un paradigma es una manera
de hacer ciencia, que supone una forma de interpretar la realidad, una
metodología para abordarla y problemas típicos de investigación. La noción de
paradigma se entiende como un ámbito compuesto por 3 dimensiones: ontológica,
epistemológica y metodológica, pero se ha comprobado que no son únicas, deben
ir de la mano con los dos paradigmas propuestos por Latino América; Ética y
Política.
Paradigmas Emergentes y Ciencias de la Complejidad
En Revista, OPCIÓN (LUZ) 2011. N. 27,65, pp. 45-80
El presente artículo trata
de relacionar las principales posiciones actuales sobre las “teorías del ser”
con sus correspondientes “teorías del conocimiento”, es decir, la ontología con
la epistemología; y pone el énfasis en el paradigma sistémico y su complejidad
estructural, por un lado, y en el proceso cognitivo necesario y
transdisciplinario, por el otro. Paralelamente, se analizan algunas teorías de
la “nueva ola”: para la primera parte, la “teoría de las supercuerdas”, y, para
la segunda, con un enfoque onto-epistémico, la “teoría de las estructuras disipativas de Ilya
Prigogine”, la “teoría de los sistemas adaptativos complejos de
Gell-Mann”, la “experiencia de verdad transdisciplinaria de Gadamer” y la “relación entre lo psíquico y lo físico” según varios
Institutos Modernos
Es deber de la ciencia
ofrecer una explicación rigurosa y completa de la complejidad de los hechos que componen el mundo actual e
idear teorías y modelos intelectualmente satisfactorios para nuestra mente
inquisitiva. Pero, al mismo tiempo, este proceso de la ciencia no puede partir
de la nada, o al azar, sino que siempre lo hace asumiendo unos presupuestos que juzga
evidentes, seguros y confiables; y, cuando no es así, puede llegar a
conclusiones decepcionantes, como la que experimentó el gran matemático y
lógico alemán Gottlob Frege, de la Universidad de Berlín, en la construcción de
su famosa lógica matemática:
“cuando apenas habíamos completado el edificio –dice– se nos hundieron los
cimientos” (Racionero-Medina 1990: 88).
Las grandes preguntas que nos
hacemos hoy día giran en torno a las raíces y soportes de la ciencia y del conocimiento humano en general, es decir, son
de naturaleza filosófica:
¿qué es la verdad?, ¿qué significa conocer?, ¿en qué consisten exactamente
la verificación y la validación?, ¿cómo se originó la
vida?, ¿qué sentido tiene el Universo?, ¿somos inevitables o estamos aquí por
pura casualidad?, ¿es cierto que toda la realidad procede de los retorcimientos
de bucles de energía en un hiperespacio de once dimensiones?, etc. Se trata, en fin de cuentas, de ahondar en
nuestro conocimiento considerado como el más seguro porque lo creemos “científico”, pero ¿con qué concepto
de ciencia? Y, en todo caso, ¿es la ciencia clásica la única vía para la adquisición
de un conocimiento seguro, confiable y defendible epistemológicamente? Durante los últimos 20 años, la Unesco, como Organización de las
Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura, viene insistiendo y
nos alerta sobre una serie de ideas de máxima relevancia (Ciret-Unesco:
1997,2000; Unesco: 1998). Entre esas ideas están las siguientes afirmaciones.
El
Problema de las Realidades Complejas
Según Edgar Morin (en sus diferentes obras desde
1981 al 2000) – la “complejidad”:
es
un tejido (de
complexus: lo que está tejido
en su conjunto) de constituyentes heterogéneos inseparablemente asociados;
presenta la relación paradójica entre
lo uno y lo múltiple;
tiene una dimensión sistémico-organizacional;
es una constelación de propiedades y comprensiones diversas;
comporta diversas “dimensiones”, trazos diversos, pero
indistinción interna;
lo complejo admite la incertidumbre y, mientras mayor
sea la complejidad, mayor es el peso de la incertidumbre;
su futuro, generalmente, es impredecible;
lo complejo no es determinista, ni lineal, ni
estable;
los fenómenos complejos no se rigen por leyes
universales e inmutables, especialmente en los dominios biológicos, ecológicos
y humanos;
lo
complejo se construye y se mantiene por la auto-organización;
es un sistema abierto y está siempre en proceso de cambio que
revela, a veces, autonomía y,
a veces, dependencia, por
eso, está lejos del equilibrio.
produce emergencias con propiedades nuevas que no existían previamente en los elementos
aislados
El
término de “ciencias
de la complejidad” fue acuñado a raíz de la fundación
del Instituto Santa Fe (Nuevo
México, EE.UU) dedicado al estudio de los fenómenos, comportamientos
y sistemas que exhiben complejidad;
están marcados por inestabilidades, fluctuaciones, sinergia,
emergencia, auto organización, no-linealidad, bucles de retroalimentación
positiva y negativa, equilibrios dinámicos, rupturas de simetría o cercanos
al caos.
Teoría
de los Sistemas Adaptativos Complejos
Un “sistema adaptativo complejo” es
un tipo especial de sistema complejo; es complejo en el sentido de que es diverso y conformado por
múltiples elementos interconectados; y es adaptativo, porque tiene la capacidad de cambiar y aprender de
la experiencia.
La expresión «sistema adapativo
complejo» (o «ciencia de la complejidad») fue acuñada –como ya señalamos– en el
interdisciplinario Santa por
John H. Holland (pionero), Murray Gell-Mann y otros. La ciencia
de la complejidad no es una teoría única, ya que abarca más de un marco
teórico, es sumamente inter- y transdisciplinaria y busca las respuestas a
algunas preguntas fundamentales sobre los sistemas vivos, adaptables y
cambiables.
Entre las ideas matrices de
su “teoría de los sistemas
adaptativos complejos”, están las siguientes, que, a su vez,
figuran o están muy cerca del “paradigma
sistémico”:
Los sistemas
adaptativos complejos son sistemas con
capacidad para adquirir y procesar información.
Tejen
redes de nodos y conectores a través de los cuales circulan flujos de datos.
Tienen
capacidad para descomponer en bloques una escena compleja,
combinar esos bloques, construir modelos internos mediante su
ensamblaje y detectar en situaciones novedosas bloques ya modelados y
conocidos.
Están
compuestos por agentes (elementos activos de distinto tipo) que interactúan
entre sí siguiendo un conjunto de reglas o normas y que, mediante procesos
de aprendizaje y
acumulación de experiencia,
se adaptan al medio ambiente (Gell-Mann 1994: 39, Holland 1995: 22-25).
Los
agentes llevan a cabo entre sí interacciones agregadas que dan lugar a la
emergencia o aparición de comportamientos más complejos que los que muestran
por separado; por ello, un sistema adaptativo complejo es más complejo que la
suma de los comportamientos de sus partes.
Esas
actuaciones pueden tener para ellos consecuencias positivas o negativas; de ese
modo, algunos esquemas sobreviven y prosperan, mientras que otros quedan
desacreditados y son descartados.
La
simulación computacional puede ser necesaria para el estudio de los sistemas
adaptativos complejos y para la búsqueda de las leyes que los rigen (Holland:
1995); pero, no pueden equipararse ni reducirse a un conjunto de algoritmos; los algoritmos son solo
una modalidad de sistemas adaptativos complejos.
De la linealidad a la
complejidad: hacia un nuevo paradigma/From linearity to complexity: towards a
new paradigm
http://bibliotecavirtual.unad.edu.co:2163/docview/211501667/fulltext?source=fedsrch&accountid=14675
¿QUÉ
ES LA COMPLEJIDAD?
La aplicación del paradigma newtoniano
al análisis del mundo lo reduce a mecánica simple aunque la complejidad del
mundo sea evidente. Por otro lado, el éxito del paradigma newtoniano es
innegable, y prueba de ello es el desarrollo de la ciencia y tecnología
moderna. Que tenga límites no implica que no funcione en un determinado ámbito
sino que son precisamente estos límites los que dan lugar al concepto de
Complejidad.
La ciencia trabaja
combinando la observación de la realidad con algún tipo de actividad inductiva
para obtener generalizaciones a partir de esta observación. En definitiva, con
el método científico se relaciona el mundo real (o sistema natural) con el
mundo de las ideas (sistema formal), codificando el sistema natural en otro
sistema, desarrollado por el investigador, que es el sistema formal. Se trabaja
con este sistema formal hasta conseguir que represente adecuadamente el sistema
natural. Entonces se decodifica el sistema formal para verificar si representa
o no adecuadamente el fenómeno natural observado. Si este esquema funciona, se
obtiene un modelo del mundo real.
En base a la propuesta de
Edmonds (1995), proporcionamos la siguiente definición de complejidad:
La complejidad es la
propiedad del sistema del mundo real que se manifiesta en la incapacidad de
cualquier tipo de sistema formal para capturar adecuadamente todas sus
propiedades, su comportamiento completo, aunque se disponga de una información
completa de sus componentes y sus interrelaciones.
De cualquier modo, la
complejidad está unida (Morin, 1995) a conceptos como incertidumbre,
contradicción y totalidad. Visto lo anterior, queda preguntarnos por los
motivos que conducen a esta incapacidad de los sistemas formales para capturar
las propiedades de los sistemas, cuando éstos son complejos. Existen distintos
conceptos relacionados con la complejidad de un sistema (Edmonds, 1995):
1. el tamaño del sistema:
bajo esta perspectiva, el tamaño indica la dificultad que conlleva el manejo
del sistema. Pero el tamaño no conduce indefectiblemente a la complejidad del sistema,
sino que es necesaria una suposición adicional: la existencia de un gran número
de interrelaciones entre los elementos del sistema,
2. la ignorancia: la
complejidad es una causa de la ignorancia, pero puede no ser la única,
3. la información: la cantidad
de información de un sistema está relacionada con su complejidad de manera que
si un sistema tiene poca información, será poco complejo pero no todo sistema
con mucha información será necesariamente complejo ya que puede haber mucha
información, pero pocas interrelaciones entre los elementos del sistema,
4. la variedad: la variedad
es necesaria para la complejidad, pero no es una condición suficiente,
5. el orden y el desorden:
el sistema complejo se mueve entre el orden y el desorden. Algo completamente
desordenado no es complejo, ni algo totalmente ordenado tampoco.
Después de todo lo dicho,
cabría preguntarse qué es entonces un sistema complejo. Al igual que ocurre con
el vocablo complejidad, no hay una definición única. De hecho, existe un número
especial de la revista Science (Vol. 284, n. 5411) dedicado a esta cuestión. En
este número se encuentran, entre otras, las siguientes definiciones:
1. sistemas altamente
estructurados, pero cuya estructura es cambiante,
2. sistemas cuya evolución
es muy sensible a las condiciones iniciales o a pequeñas perturbaciones, con un
elevado número de elementos interactuantes o con múltiples trayectorias por las
que evolucionar,
3. sistemas difíciles de
comprender y contrastar mediante diseños o funciones,
4. sistemas en los que
existen numerosas interacciones entre diferentes componentes,
5. sistemas que evolucionan
constantemente con la posibilidad de existencia de bifurcaciones.
A partir de todo lo
mencionado, Pavard y Dugdale (2000) enumeran las siguientes propiedades de los
sistemas complejos:
Emergencia
Y Auto-Organización
Sistemas
Abiertos
Descomponibilidad
Limitada
Relaciones
No Lineales Adaptativas
Dependencia
Del Pasado
Ausencia
De Determinismo
Encadenamiento
De Sistemas Complejos
Sobre
el estatuto epistemológico de la psicología
Sur le Statut épistémologique de la psychologie
On the epistemological status of psychology
Miguel Martínez Miguélez
POLIS
Revista latinoamericana
La Psicología se modeló como
ciencia siguiendo la estructura epistémica de las ciencias naturales y, más
concretamente, de la física. Pero la física no tiene el problema de la
auto-referencia, que es crucial e ineludible en todas las ciencias humanas. De
aquí que el paradigma científico de las ciencias naturales no respondiera al
más profundo de los problemas con que se debaten las ciencias del hombre. Por
esto, al fijar el método (que crea la física) como criterio de verdad
científica, se dio un paso en falso. Pero la misma física clásica, al estudiar
el microcosmos del átomo, se encontró con el sujeto y su acción como observador
sobre el objeto. Esto obligó a los físicos a adentrarse en la filosofía y los
arduos problemas del proceso cognoscitivo. De ahí nació la física moderna:
relativista, indeterminista y sistémica, con un nuevo paradigma científico.
Pero la Psicología ha seguido, en muchos ambientes académicos, imitando la
física clásica, una física que, según el físico atómico Robert Oppenheimer (1956),
ya no existe
La dinámica del paradigma
13Un paradigma científico puede
definirse como un sistema de creencias, valores, métodos y técnicas compartidos
por los miembros de una comunidad científica determinada. El paradigma se
convierte, así, en elprincipio rector del
conocimiento y de la existencia humana. Los abundantes frutos que ofrece la
aplicación de ese paradigma, lleva a los usuarios del mismo a aceptarlo sin
restricción alguna e, incluso, a imponerlo como un enfoque obligatorio para sus problemas científicos. La
aceptación irrestricta del paradigma fácilmente lleva a confundirlo con una
"descripción exacta de la realidad", en lugar de aceptarlo como un
mapa útil, como una aproximación adecuada y como un modelo para la organización
de la información conocida. Esta confusión del mapa con el territorio que
representa es típica de la historia de la ciencia. El error epistemológico de
confundir la imagen mental con la realidad llevará a prácticas de investigación
reñidas con el sano criterio y apreciación de las cosas que, en definitiva,
serán fatales para la supervivencia del propio paradigma.
La teoría de la racionalidad
o esquema de comprensión e inteligibilidad de la realidad, en general, y del
comportamiento humano, en particular, constituye un paradigma emergente, es decir un
paradigma que brota de la dinámica y dialéctica histórica de la vida humana y
se impone, cada vez con más fuerza y poder convincente, a nuestra mente
inquisitiva. Parece evidente que cada vez es más imperiosa la necesidad de un
cambio fundamental de paradigma científico. Los modelos positivistas y
mecanicistas quedarían ubicados dentro del gran paradigma del futuro, al igual
que la física newtoniana quedó integrada dentro de la relativista moderna como
un caso de ella. La matriz epistémica que sirve de base a este nuevo paradigma
y traza el entramado de su red de relaciones, emerge cada vez más claramente de
los esfuerzos intelectuales de muchas mentes privilegiadas. Su valor y
significación se pone de manifiesto precisamente al vislumbrar la solución, en
muy diferentes disciplinas, de problemas largamente planteados y nunca
solucionados a entera satisfacción. Como investigadores, no debiéramos
apoyarnos demasiado en una doctrina específica, ni tampoco confinar nuestro
modo de pensar en el recinto de una única orientación filosófica, sino, más
bien, estar preparados para cambiar los fundamentos de nuestro conocimiento
ante la aparición de nuevas experiencias.
