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Introducción.
LOS MODELOS TEÓRICOS CIENTÍFICOS
Y LA REALIDAD.
“Los modelos que tenemos ahora
son tan buenos como las generaciones de científicos han sido capaces
de hacerlos a lo largo de la historia”.
D.C. Baird.
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Mario Bunge, en su obra, La investigación
científica, dice que la conquista de la realidad comienza, lo
que parece paradójico por idealizaciones. ¿Qué son
las idealizaciones a la que se refiere el autor?. El autor alude a las
abstracciones que elabora nuestra mente para dar cuenta o explicar
un referente empírico. Esas abstracciones crean un esquema que hace
las veces de una contrapartida ideal, esquematizada, de un hecho
objetivo, aún cuando éste pueda ser inferido. Estas abstracciones
explicativas, estas idealizaciones que se superponen a la realidad, y que
“funcionan” como tales, es lo que se llama modelo.
Los modelos son conceptos inventados para
trabajar con mayor facilidad. La ambición del científico
que inventa un modelo es que, éste sea tan exacto como sea posible
a la realidad a la que aspira representar. Normalmente la ambición
del científico choca con la propia naturaleza de las cosas, su infinita
riqueza y matices. Los modelos nunca deben considerarse productos definitivamente
acabados, todo lo contrario ellos siempre están en estado de sofisticación
buscando su perfeccionamiento, en cuanto a representación de la
realidad se refiere. Los modelos son construcciones hipotéticas,
imaginarias creadas a partir de un conjunto de definiciones. Por muy exacto
que pueda parecer un rectángulo con respecto a una cancha real de
fútbol, siempre se conseguirá alguna diferencia por pequeña
que ésta sea. Sin embargo, es muy probable, que estas diferencias
no invaliden la validez de las mediciones y los riesgos que se tomen a
partir de la aceptación de estos resultados. (Baird 1991, p57).
En este capítulo, vamos a orientarnos hacia el aspecto que
tiene que ver con su encuadre dentro de la teoría de las mediciones,
la estadística y el experimento, más que en lo atinente a
justificar epistemológicamente su uso.
Pasos
para la construcción de modelos.
Normalmente los modelos se construyen más
para dar explicaciones acerca de las relaciones observadas entre las variables,
que para dar explicaciones de carácter filosófico acerca
de los hechos en sí. Esto se hace porque se desea llegar a un nivel
de trabajo práctico, donde hacer mediciones es mucho más
fácil. Pongamos por ejemplo, que deseamos explicar lo que causa
la obesidad en las personas, si hemos observado en numerosas ocasiones,
que parece no existir una relación exactamente matemática
entre el volumen de la ingesta y el peso. No obstante lo anterior, tal
correlación no puede ser negada de plano. Cualquiera pudiera demostrarnos,
que si existe correlación entre consumo de calorías y peso.
Entonces, ¿Cuál puede ser el modelo correcto que nos explique
la diversidad de resultados posibles?. Varias son las respuestas.
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Primero, que no exista un sólo modelo
para explicar un hecho, que por su complejidad, no pueda ser adecuadamente
esquematizado.
-
Otra, es que intervengan variables
que afectan a uno y a otro resultado y nos estar incluidas en el modelo,
es decir, que la población no sea homogénea. Por ejemplo,
la inclusión de personas con problemas glandulares en la muestra
distorsionaría los resultados. Otros casos como los enfermos de
anemia, los hiperquinéticos son variables interferentes. Si no se
determina con claridad los límites de la realidad (las variables
que entran en juego) a la que vamos a representar a través de un
modelo, seguramente que este no podrá dar buenos resultados.
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Tercero, sucesivas comparaciones. debemos
hacer sucesivas comparaciones con el mundo real que estamos abordando.
Una vez que hemos realizado una cantidad suficiente de verificaciones,
hemos corregido las inconsistencias, y excluimos las variables interferentes
en los experimentos, podemos decir que se tiene un “modelo científico”.
De lo señalado anteriormente se desprenden
los siguientes pasos.
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Primero, a través de la observación
identificar las variables significativas, esto nos permite reducir
la investigación a niveles prácticos y factibles de realizarla.
-
Segundo, debemos estar conscientes de la
distinción entre el objeto o el hecho real y la esquematización
representativa que significa el modelo ideal, debemos tener en cuenta
que los modelos nos proporcionan datos hipotéticos por que ellos
no son la realidad misma, sino construcciones ideales.
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Tercero, comparar el mundo real con el
modelo e identificar las desviaciones, éstas nos indicarán
que algunos elementos que forman parte dinámica de la realidad no
han sido considerados en el modelo.
No siempre se estará en condiciones
de incluir ciertas variables dentro del modelo, una veces por ser poco
importantes, y otras, por revestir excesiva complejidad que no puede ser
modelada en forma práctica. Cuarto, los modelos deben permitir su
refinamiento y corregir sus inexactitudes. El objetivo de los modelos es
dar cuenta de la realidad y por lo tanto, esto justifica las modificaciones
que haya que hacer. Cuando alguna teoría o modelo entra en “crisis”,
seguidamente viene una proliferación de nuevas teorías o
modelos para rellenar el vacío detectado (Kunh 1962, p125).
Tipos
de modelos.
De acuerdo con lo señalado en el punto
primero, cuando decidimos construir un modelo, una vez identificado el
fenómeno, debemos proceder a la identificación de los elementos
esenciales. Supongamos que queremos conocer como opera la memoria de un
grupo de personas seleccionadas al azar, a las que se les otorga un tiempo
igual para que memoricen una serie de 8 letras (octogramas). Los resultados
posibles sería una distribución de frecuencia aproximada
a la normal. Veamos el siguiente gráfico.
Tabla 2. Memorización de lista
de palabras en una población de estudiantes del mismo nivel elegidos
al azar.
Cantidad de letras
recordadas en el
mismo orden
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Nº de personas.
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2
3
4
5
6
7
8 |
2
5
19
47
9
5
0 |
|
Total
|
87
|
Un análisis superficial de los resultados nos permitiría
afirmar que mayoritariamente, la memoria de las personas puede recordar
5 letras en octogramas, a partir de allí desciende bruscamente hasta
7 letras, y, a parir de ese punto, nadie puede recordar 8 letras
en el mismo orden en que fueron escritas. En conclusión, podemos
obtener algunos enunciados de carácter general como por ejemplo,
primero, la capacidad de memorizar de las personas es limitada. Las personas,
no pueden recordar más de 7 letras sin sentido en el mismo orden
en que se les presenta. El límite inferior es de dos letras recordadas
en el mismo orden. El promedio se encuentra en 5 letras.
El modelo anterior representa con aceptable
exactitud el hecho real del funcionamiento de la memoria para este tipo
de problemas, sin embargo, este modelo no explica el porque de estos resultados,
no obstante que podría servir para hacer predicciones con un grado
de aciertos suficientes como para tomar decisiones con un riesgo mínimo
de equivocaciones. ESTE TIPO DE MODELOS, BASADOS EN OBSERVACIONES
SIN REFERENCIA NINGUNA A LAS OPERACIONES INTERNAS DEL SISTEMA QUE DA ORIGEN
A LOS RESULTADOS OBTENIDOS SON LOS MODELOS EMPÍRICOS.
Como se puede observar en las conclusiones
del párrafo anterior, este modelo empírico observacional
pudo llegar a plantear un enunciado verbal. Enunciados de este tipo, tienen
consecuencias importantes, por ejemplo, podemos tomar decisiones de incorporar
en un pénsum de estudio, un cierto nivel de complejidad, con la
convicción de que el 70% de las personas podrán recordar
cierto tipo de material didáctico que tenga que ver con una capacidad
similar a la aquí presentada.
Modelos teóricos.
Los modelos teóricos son más
complejos desde el punto de vista de lograr su validez. Su pertinencia
para los sistemas reales deberá evaluarse mediante la experimentación.
Estos modelos se construyen con bloque conceptuales básicos como
definiciones, axiomas, hipótesis, principios, etc., seguidos de
una derivación analítica a partir de estos puntos básicos
de partida. Como todos los elementos de las teorías, son construcciones
de la imaginación humana. (Baird, p68).
No es en el campo de las ciencias sociales
donde podremos construir fácilmente modelos teóricos y someterlos
a experimentación, tal como es posible hacerlo en la física.
Los fenómenos sociales, sobre todo los que tienen que ver con los
procesos de cambio, no pueden adaptarse a modelos donde su validez depende
de que los datos se puedan ajustar a una línea recta, al uso de
algunas constantes matemáticas como se hace en física.
En economía desde la década
de los 30, se han desarrollado modelos, llamados modelos econométricos
agregados. Estos consisten en un sistema de ecuaciones planteado
para explicar cuantitativamente el comportamiento de las variables económicas.
Como todo modelo se basa en una serie de definiciones, a partir de la cuales
se obtienen fórmulas y consecuencias, por ejemplo, “Consumo más
inversión neta, más compras gubernamentales, más exportaciones,
menos importaciones, igual producto nacional neto”. Luego viene un conjunto
de ecuaciones estocásticas que se aceptan que se cumplan parcialmente,
por ejemplo “El consumo durante cierto período es igual a una proporción
constante de la renta disponible de dicho período, más una
proporción constante del consumo del período precedente,
más una tercera constante, más una perturbación aleatoria.
Al formular un modelo de esta clase debe incluirse explícitamente
en cada ecuación todas las influencias sistemáticas importantes
presentes, de modo que las perturbaciones sean pequeñas y al menos
aproximadamente aleatorias. (Carl F. Khrist, 1951, p123).
Seguidamente se establecen ecuaciones
estructurales, que describen el comportamiento de un grupo de la economía,
por ejemplo, los consumidores, los inversionistas en bienes reales de capital,
etc., Luego se incluyen las variables que consisten en elementos observables,
que normalmente resultan en un número superior al de las ecuaciones
del modelo antes descritas.
Los modelos econométricos pueden
ser bastantes precisos si las condiciones no son extremadamente perturbadas
por variables exógenas. Pero normalmente es lo que principalmente
ocurre. Se han construido modelos de gran tamaño que han llegado
a incluir hasta 219 ecuaciones para explicar el comportamiento de la economía
de los Estados Unidos. Otro referente al Japón con 164 ecuaciones,
elaborado por la Universidad de Osaka en 1964. Actualmente la principal
utilidad de estos modelos consiste en su capacidad de hacer simulaciones
dinámicas del comportamiento real de las variables incluidas en
el modelo, con el auxilio de las computadoras. Solamente en economías
estables, los modelos tienen capacidad de predicción, comprobada
por pequeña desviaciones entre el modelo real y los acontecimientos
devenidos.
El camino más accesible a las ciencias
sociales y en especial a la sociología sigue siendo
el de construcción de hipótesis. Éstas pueden referirse
a conjuntos de unidades o a atributos de los elementos, de tal forma, que
siempre podremos enfrentar situaciones con conjeturas que nos hablan específicamente
acerca de cómo se distribuyen un conjunto de unidades o elementos
en un momento dado, y de su relación entre sí. Luego, podremos
avanzar hacia la verificación de este enunciado, recabando información
observacional de los elementos reales involucrados en el enunciado.
Una característica de los modelos
teóricos es su capacidad pridictivas. En las ciencias sociales la
predecibilidad está limitada por varios factores. El primero, se
corresponde al estado del mundo a que se refieren los datos, y segundo,
al conocimiento de los datos por parte del investigador que formula la
hipótesis.
El mundo suele comportarse “como le da
la gana” sorprendiendo con eventos que nadie supo prever. El inesperado
final de la guerra de Vietnam, la caída del muro de Berlín
junto a todas las economías de Europa del Este. Las guerras
de secesión de la antigua Yugoslavia, Irlanda, los Etarras. Los
cambios culturales ocurridos en China.
Cuando la hipótesis se forma antes
de que ocurran los eventos reales y luego se comprueban, entonces se da
la predicción propiamente dicha. Pudiéramos intentar crear
un modelo teórico predictivo que nos explicara la propensión
a la violencia (v) de una comunidad, por el estado de frustración
personal (f) en que se encuentran sus miembros. Nuestro modelo seguramente
podrá llegar hasta un enunciado de carácter general que postule
que, <La disposición de recurrir a la violencia en las comunidades
marginales puede ser disminuida a través del mejoramiento de los
servicios, el empleo estable y la participación>. Este modelo, que
supuestamente encierra una función fv, no puede separar independientemente
las variables. Puede si definirlas pero no puede transformarlas en valores
para construir fórmulas, y mucho menos, ecuaciones como las de los
modelos macro económicos, En consecuencia, no puede ser representado
dentro de un eje cartesiano o tridimensional. Una línea ideal que
nos permitiera hacer predicciones cuando conozcamos el estado de una de
las variables no es posible construirla.
En resumen, podemos decir, que los modelos
teóricos en la sociología tienen un carácter distinto
a lo que conocemos por modelos en la ciencia física y hasta en la
económica. Más bien se trata de teorías de alcance
medio como las sugeridas por Robert Merton en su libro La Estructura social.
Estas teorías extraen conclusiones por medio de una deducción
lógica, estas conclusiones se comparan entre sí y con otros
enunciados pertinentes, con objeto de hallar las relaciones lógicas
(tales como equivalencia, deducibilidad, compatibilidad o incompatibilidad,
etc.), que existan entre ellas. (Popper 1962, p32).
Un modelo nos permite extraer
más información de los datos que con las técnicas
clásicas de comparar grupos experimentales y de control y rechazar
la hipótesis nula siempre que la diferencia entre los dos grupos
es lo bastante grande.
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