2 consideraciones epistemologicas en la investigación de tipo integrativo para evaluar cuestiones sociales centradas en el cambio




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título2 consideraciones epistemologicas en la investigación de tipo integrativo para evaluar cuestiones sociales centradas en el cambio
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Tabla 4.2. .Problemas sustantivos.

1. Problemas empíricos

1.1 Hallazgo de datos: caracterización de objetos de experiencias

1.1.1 Observación

1.1.2 Enumeración

1.1.3 Medición

1.2 Fabricación de instrumentos, su calibración, preparación de drogas, etc.

2. Problemas conceptuales

2.1 Descripción: caracterización de individuos y clases

2.2 Ordenación: clasificación y ordenación de conjuntos

2.3 Dilucidación: interpretación de signos y afinamiento de conceptos

2.4 Deducción

2.4.1 Cómputo (p. e., hallar el valor de una variable)

2.4.2 Demostración de teoremas

2.4.3 Comprobación de soluciones

2.4.4 Explicación: dar razón de hechos y generalizaciones empíricas con base en teorías

2.4.5 Proyección: predicción o retrodicción de hechos

2.5 Construcción: invención de ideas

2.5.1 Introducción de nuevos conceptos

2.5.2 Introducción de generalizaciones empíricas

2.5.3 Introducción de hipótesis de nivel superior que subsuman generalizaciones empíricas

2.5.4 Construcción de sistemas de hipótesis de nivel alto (teorías)

2.5.5 Reconstrucción de teorías (investigación de fundamentos o básica)

2.6 Metalógica: descubrimiento y eliminación de inconsistencias, demostraciones de consistencia e independencia, etc.

Tabla 4.3. . Problemas de estrategia

1. Metodológicos

1.1 Convenciones: establecimiento de reglas de designación, escalas de medición, unidades de medición, niveles de relevancia, etc.

1.2 Técnicas: arbitrio de tácticas para examinar problemas, observar, medir, etc.

1.3 Disposición de experimentos: preparación de experimentos

1.4 Disposición de teorías: preparación de la construcción de teorías

1.5 Examen de métodos: examen y crítica de todo o anterior

2. Valorativos

2.1 Estimación de datos, hipótesis, teorías, técnicas y equipo de material con base en los objetivos dados

2.2 Estimación fundamental: examen de los objetivos mismos

Por definición, no se presentan en la ciencia formal problemas empíricos; y cuando un problema de la ciencia formal se traduce por un problema factual análogo, la solución a este último tiene que traducirse inversamente al contexto inicial. Los problemas empíricos se mezclan con problemas conceptuales; no se caracteriza por una falta total de consideraciones teoréticas en su planteamiento y manejo, sino por la presencia de operaciones empíricas en el curso de sus resoluciones. En cambio, los problemas conceptuales no requieren operaciones empíricas sino, a lo sumo, ideas sugeridas por éstas.

Por lo que hace a los problemas metodológicos, estos son de particular importancia en las ciencias más jóvenes; por ejemplo, el interés por tales problemas que existe en la sociología contemporánea es comparable al interés por tales problemas que acompañó a la naciente física moderna hacia finales del siglo XVII. En ambos casos se descubrió que el planteamiento tradicional era erróneo y se buscaron métodos completamente nuevos. Por último, la inclusión de problemas de valoración en la ciencia puede hacer que se frunzan muchos ceños filosóficos, a causa de la arraigada dicotomía hecho-valor. Se dirá: ¿No es acaso un hecho que la ciencia moderna no ha podido empezar hasta que la naturaleza quedó liberada de valores y de otros atributos antropomórficos?

Y sí, es un hecho; pero es un hecho irrelevante: la naturaleza está limpia de valores, pero la ciencia natural no se ocupa sólo de problemas sustantivos, sino también de la invención y los modos analíticos de manejar tales problemas, trabajo en el cual se formulan juicios de valor. Cada vez que un experimentador se encuentra con el problema de elegir entre diferentes equipos materiales para un determinado fin, estimará, de un modo u otro, factores como el alcance, la precisión, la flexibilidad de uso, la seguridad y el costo de los diversos equipos, con el fin de formularse un juicio de valores global, análogamente, el teórico comparará las varias hipótesis concurrentes y las teorías también desde el punto de vista de su alcance en extensión, su profundidad, el apoyo que reciben de otros campos de investigación, y hasta desde el de la elegancia formal. Toda decisión se basa en un conjunto de juicios de valor, y en la investigación científica se están tomando constantemente decisiones, aunque éstas no se presenten explícitamente en el resultado, el cuerpo de conocimiento sustantivo.

La agrupación de problemas esbozada en las tablas 4.2 y 4.3 no es enteramente adecuada como división a causa de que la mayoría de los problemas científicos enteros son lo suficientemente ricos como para caer simultáneamente bajo las cuatro categorías a la vez. Por eso .empírico., .conceptual., .metodológico. y valorativo. no deben entenderse como características que se excluyan recíprocamente, sino más bien como propiedades que pasan alternativamente a primer plano en el curso de la investigación. Así, por ejemplo, el problema consistente en averiguar el efecto de una determinada droga sobre el sistema nervioso puede descomponerse en las siguientes tareas: (i) el problema metodológico de arbitrar los experimentos adecuados y elegir el nivel de relevancia de las correlaciones halladas con la ayuda de experimentos; (ii) el problema empírico de confeccionar la droga . o el medicamento. o de purificarla, administrarla y registrar sus efectos; (iii) el problema conceptual de interpretación de los datos y formulación de hipótesis acerca del modo de acción de la droga (p. e., mecanismos de reacción activos en el organismo); y (iv) el problema valorativo consistente en averiguar si la droga en cuestión es mejor o peor, respecto de ciertos fines, que las otras propuestas.

Nuestra lista no agota tampoco los problemas que se presentan en la investigación científica, varios de los cuales no son propiamente científicos.

Problemas de presupuesto, de suministro, de división del trabajo, de entrenamiento e integración del equipo o colectivo de científicos, etc. son susceptibles de planteamiento científico, con lo que ellos mismos se convierten en problemas científicos: a medida que la investigación va convirtiéndose en una rama importante de la producción, los problemas de su administración y dirección tienden a plantearse con la ayuda de la investigación operativa, la psicología social, etc. Pero por lo común esos problemas siguen aún tratándose a un nivel precientífico, a causa de la influencia de la tradición y a causa también de que las teorías de la acción no están lo suficientemente desarrolladas para que se imponga su aplicación.

Tras haber hablado de la taxonomía de los problemas científicos podemos interesarnos ahora por sus filogénesis. Los problemas científicos no nacen en el vacío, sino en el humus de un cuerpo de conocimiento preexistente constituido por datos, generalizaciones empíricas, teorías y técnicas.

Si se siente el deseo de averiguar, digamos la fórmula química exacta del óxido de platino, ello se debe a que conocemos o sospechamos la existencia de ese óxido y, además, (i) algunas de las propiedades del óxido de platino (datos), (ii) algo acerca de las leyes de los enlaces químicos (teoría), y (iii) ciertos procedimientos empíricos como el análisis por rayos X (técnicas). En cambio, el que pregunta ¿Cuál es el sentido de la vida? o ¿Cuál es el sentido de la historia? podrá proceder sin datos, teorías ni técnicas, porque está planteándose cuestiones indeterminadas, aunque no sea más que por la ambigüedad de los términos sentido., vida e historia.

La mera selección de problemas está ya determinada por el estado del conocimiento particularmente por sus lagunas., por nuestros fines y por nuestras posibilidades metodológicas. Cuando el conocimiento que hace de trasfondo es escaso, los problemas importantes no pueden formularse sino vagamente y, por tanto, es difícil que se resuelvan. (Por eso no puede sorprendernos que las ciencias del hombre estén aún manejando problemas relativamente modestos y dejando por el momento las cuestiones más profundas en manos de los pseudocientíficos: los científicos no disponen aún del marco adecuado las teorías en el cual pueden plantearse correctamente esos problemas profundos).

Consideremos, por ejemplo, la cuestión de si un caballo puede convertirse en un animal trepador: esa pregunta no puede ni siquiera plantearse fuera del contexto de una teoría de la evolución. O tenemos la pregunta que se formuló Einstein de joven y que dio origen a su teoría general de la relatividad: ¿Por qué la aceleración de un cuerpo inmerso en un campo gravitatorio no depende de la masa de ese cuerpo? La pregunta de Einstein habría sido estrictamente un sinsentido para Newton, por ejemplo: era imposible formularla antes de que se constituyeran las teorías clásicas de la gravitación y de la electrodinámica. Toda teoría delimita el conjunto de los problemas que pueden formularse.

Además, los problemas no surgen, no son impersonalmente dados al investigador: sino que el científico individual, con su acervo de conocimiento, su curiosidad, su visión, sus estímulos y sus tendencias, registra el problema o incluso lo busca. Por tanto, la idea de que toda rama de la ciencia tiene su propio y permanente equipo conceptual es errónea: en la ciencia, como en el catch-as-catch-can, cada cual se sirve de lo que puede. Si todos los biólogos aprendieran teoría de conjuntos, teoría de relaciones, teoría de retículos, ecuaciones diferenciales e integrales, utilizarían todo eso simplemente porque se les ocurrirían nuevos problemas biológicos que requirieran esos instrumentos de formulación o bien los utilizarían para formular con más precisión y resolver los problemas habituales. Análogamente, si el psicólogo que estudia la formación y la evolución de los conceptos básicos en el niño estuviera más familiarizado de lo que suele estarlo con conceptos que no fueran estrictamente los de clase, seguramente prestaría más atención a la ontogénesis de los conceptos relacionales y cuantitativos. Hasta los físicos se beneficiarían de un cierto entrenamiento en lógica pura: no hablarían, entonces, de definiciones operativas u operacionales, no intentarían encontrar los conceptos básicos (primitivos) precisamente entre los que se refieren a rasgos observables, y no creerían que la única y definitiva forma de contrastar positivamente las teorías es la predicción con éxito.

La simple curiosidad no engendra problemas: rara vez nos planteamos problemas para cuyo tratamiento carezcamos de todo procedimiento adecuado. Y cuando carecemos de ellos pero notamos al mismo tiempo que el problema es importante, nos planteamos en seguida el problema ulterior de arbitrar nuevos métodos, problema que es metodológico, no sustantivo.

Esto es lo que hizo Pavlov al enfrentarse con el problema de hallar una ciencia objetiva del comportamiento; es también lo que hizo Aston cuando tropezó con la imposibilidad de separar isótopos con las técnicas (químicas) de análisis de que disponía. Como es natural, ni Pavlov ni Aston habrían formulado sus respectivos problemas si no hubieran sabido que los procedimientos entonces disponibles eran inadecuados, ni tampoco si no hubieran tenido la esperanza de hallar otros nuevos.

Pero tampoco basta con tener una técnica para la resolución del problema: tenemos que poseer también un conjunto de datos. En el caso ideal se tratará del conjunto necesario y suficiente de elementos de información. En la investigación real lo más frecuente es que nos encontremos en alguno de estos otros casos: (i) demasiado pocos datos, lo cual exige complementar la información o buscar una solución aproximada; (ii) demasiados datos: un gran numero de elementos de información, en parte irrelevantes, en parte en bruto o sin digerir por la teoría, y sólo en parte adecuados, esto exige entonces una previa selección y condensación de datos a la luz de nuevas hipótesis o teorías.

La posesión de un acervo de datos, técnicas y teóricas es, pues, necesaria para plantear y atacar un problema científico. Pero no es suficiente. Tenemos que estar razonablemente seguros de que seremos capaces de reconocer la solución una vez que la hayamos encontrado.

Además, tenemos que estipular por anticipado: (i) qué clase de solución va a considerarse adecuada y (ii) qué clase de comprobación de la solución propuesta se considera satisfactoria. De no ser así podremos perdernos en una investigación estéril o una discusión sin fin. Por ejemplo, si uno se plantea el problema consistente en aclarar el mecanismo por el cual se produce la materia viva, y ello con la intención de refutar el vitalismo, los dos contendientes tendrán que ponerse antes de acuerdo (i) acerca de si lo que se considerará necesario y suficiente será la síntesis de un virus o la de un organismo del orden de magnitud de la ballena; y (ii) acerca de la clase de propiedades que tiene que poseer el organismo artificial para ser considerado como un ser vivo.

Además de estipular por anticipado cuál tiene que ser el aspecto de la solución, con objeto de poder reconocerla como tal cuando se consiga tenemos que plantearnos el problema de la existencia y la unicidad de la solución antes de intentar resolver el problema inicial. En la matemática pura y en las ciencias que utilizan la matemática, esas cuestiones previas están armadas: la existencia de la solución y su carácter único se demuestran, o bien se demuestra que no existe solución, o que, si existe, no es única. (En la práctica, se procede con la esperanza de que exista una solución única, y no se intenta demostrarlo hasta que se presentan dificultades; pero en todo caso se reconoce que las demostraciones de existencia y de unicidad son lógicamente anteriores a los intentos de resolver el problema). Como es natural, la demostración de que existe una solución no garantiza que se le vaya a encontrar: muchas veces, por falta de métodos adecuados, no podemos pasar de una solución aproximada. La importancia de asegurar la existencia de una solución única (aunque acaso de varios miembros) es tan clara como la del asegurar la existencia de solución en general. Sólo las soluciones únicas pueden usarse para dar explicaciones no ambiguas del comportamiento de las cosas: piénsese en un campo de fuerzas descrito por una función que tenga más de un valor para cada punto del espacio (función multivalorada). Los teoremas de existencia y de unicidad especifican en que condiciones existe una solución y/o si esa solución es única. Estas condiciones pueden no pertenecer al conjunto de los datos iniciales: pueden tener que obtenerse de la teoría en la cual se inserta el problema.

Podemos ahora resumir las condiciones, necesarias y suficientes para que un problema pueda considerarse como un problema científico bien formulado: (i) tiene que ser accesible un cuerpo de conocimiento científico (datos, teorías, técnicas) en el cual pueda insertarse el problema, de tal modo que sea posible tratarlo: los problemas enteramente sueltos no son científicos; (ii) el problema tiene que estar bien formulado en el sentido de las exigencias formales expuestas en la Secc.4.2; (iii) el problema tiene que estar bien concebido en el sentido de que su trasfondo y, en particular, sus presupuestos no sean ni falsos ni por decir; (iv) el problema tiene que estar delimitado: un planteamiento que no sea progresivo, paso a paso, no es científico; (v) hay que hallar las condiciones de existencia y unicidad de la solución; (vi) hay que formular anticipadamente estipulaciones acerca del tipo de solución y el tipo de comprobación de la misma que resultarían aceptables. El respeto de estas condiciones no garantiza el éxito, pero sí ahorra pérdidas de tiempo.

Esas condiciones son necesarias y suficientes para que un problema sea un problema científico bien formulado: pero hay problemas de este tipo que resultan vacíos o irrelevantes, mientras que problemas mal formulados pueden ser de mucho interés. Para que la investigación científica sea fecunda, hay que añadir una condición muy importante de orden psicológico, a saber, que el problema sea interesante para alguien, que esté bien equipado para estudiarlo. La investigación científica, al igual que el arte o que la política, exige pasión para que sea fecunda. Es claro que no hay recetas para enamorarse de problemas, aparte de las de ocuparse de ello. Y eso requiere una familiaridad previa con las motivaciones científicas (cognoscitivas, no personales) del problema, las cuales se hallan examinando el planteamiento. Ahora bien: la familiaridad con el planteamiento de problemas y el desarrollo de una sensibilidad al respecto dependen tanto de las tendencias del individuo cuanto del estado de la ciencia por la cual se interesa. Y este estado se caracteriza no sólo por los logros ya conseguidos, sino también por las tendencias, características y modas del momento. Porque, efectivamente, hay modas en la ciencia, igual que en cualquier otra rama de la cultura.

El comportamiento instintivo, como la nidación y la migración de las aves, el tejido de telas por las arañas y las formas de comunicación de las abejas, han sido temas favoritos de la biología (más precisamente: de la etología) durante la segunda mitad del siglo pasado, y, en cambio, llegaron a ser casi desprestigiadores hacia fines de la década de 1930. Volvieron a ponerse de moda, o a ser respetables, esos temas después de la segunda Guerra Mundial, y ello por sus buenas razones. La anterior investigación había sido exclusivamente descriptiva, ajena a la teoría: esa era una razón para despreciarla. Pero con el desarrollo de la ciencia del control y la comunicación resultaron posibles planteamientos más profundos; también podían seguirse mejor ahora las relaciones entre genotipo y comportamiento; por último, era evidente que la etología tenía un gran interés para las nuevas ciencias psicológica y sociológica. Había pues motivos razonables para que resucitarán el interés por el comportamiento instintivo. Pese a lo cual puede, de todos modos, registrarse un pequeño elemento de superficialidad dictada por la moda en esa resurrección del tema: la mayoría de la gente gusta de estar al día, no sólo en cuanto a conocimiento y planteamiento, sino también respecto de los temas mismos; esto no es ya nada razonable, pues los temas son esencialmente sistemas problemáticos, y los problemas deben apagarse en la medida en que se resuelven, no porque se dejen a un lado.

El darse cuenta de que la selección de problemas está parcialmente determinada por el clima intelectual del momento, y que ese clima incluye un elemento de mera moda es importante para evitar la subestimación y, consiguientemente, la falta de apoyo de que puede sufrir una investigación seria pero que no esté de moda; sólo investigadores ya muy reputados pueden permitirse el trabajo en una investigación así. El valor de los problemas no depende de los muchos o pocos que los cuiden en un momento dado, sino de los cambios que su estudio podría imponer a nuestro cuerpo de conocimientos.

Supongamos, por último, que hemos tropezado con un problema científico bien formulado que resulta además interesarnos: ¿podemos averiguar si será un problema fecundo en vez de un mero pasatiempo agradable?

No se conocen condiciones necesarias que garanticen la fecundidad de un problema, ni por lo tanto de su investigación. Pero todo problema científico, si se estudia seriamente, dará algún fruto antes o después, porque los problemas científicos son por definición sistémicos: se presentan o pueden introducirse en un sistema, y ya esto garantiza que su investigación tendrá algún efecto. Las cuestiones sueltas reciben soluciones también sueltas que no llevan a ninguna parte; pero si se da un paso en algún punto de una línea de investigación, puede ser que se mueva hacia delante toda esta línea, o sea, que puedan plantearse nuevos problemas. Por eso, una organización inteligente de la ciencia, lejos de exigir resultados inmediatos, impulsará la investigación de todo problema científico bien formulado que haya surgido en la imaginación de un investigador competente.

O sea, la organización de la ciencia, si es inteligente, asegurará la libertad de investigación, la cual es, en gran medida como veremos pronto, libertad de planear.

Un paradigma, un marco y una comparación A diferencia de los no científicos, los problemas científicos son miembros de sistemas problemáticos, o sea, constituyen conjuntos de problemas lógicamente interrelacionados.

Un sistema problemático es un conjunto parcialmente ordenado de problemas, esto es, una secuencia ramificada de problemas dispuestos en orden de prioridad lógica. El descubrimiento y la modificación de esa ordenación parcial de los problemas es una parte de la estratega de la investigación, y hay que esbozarla, aunque sea esquemáticamente, para que la investigación no sea casual, lo que la haría estéril o casi estéril.

Los problemas de rutina son los que pueden tratarse con estrategias ya fijadas, por que no se presentan grandes novedades en el curso de su investigación. Los problemas de investigación, por su parte, exigen estrategias varias: la ordenación (parcial) de los problemas puede tener que alterarse en el curso de la investigación más de una vez, a media que los resultados arrojan nueva luz sobre los problemas iniciales, y a medida que se presentan nuevos problemas que no habían sido previstos cuando se planeó la estrategia inicial.

La necesidad de cambiar de plan corrobora, en vez de refutar, la tesis de que la investigación científica es investigación planeada, aunque sea sólo parcialmente y a pequeña escala: no podría ser de otro modo, puesto que la investigación consiste en manejar conjuntos (sistemas) parcialmente ordenados de problemas. La libertad de la investigación científica no consiste en una ausencia de orientación o programa, sino en la libertad de elegir sistemas problemáticos, planteamientos, métodos y soluciones sin más objetivos que la consecución de la verdad. La investigación no es libre cuando carece de plan, sino cuando son los mismos investigadores quienes programan su trabajo y cambian el programa en respuesta a necesidades internas.

Ilustremos la sistematicidad de los problemas científicos con un caso de interés en la ciencia social: la cuestión del poder, la cual, desde luego, no es un problema suelto, sino un complejo sistema problemático. Ese sistema puede analizarse, aunque no de modo único, para obtener los siguientes pasos ordenados.
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