¿Qué tipo de ciencia necesitamos para construir un mundo mejor? : propuesta para el desarrollo de programas de investigación interdisciplinarios en problemas complejos

       

¿Qué tipo de ciencia necesitamos para construir un mundo mejor? Propuesta para el desarrollo de programas de investigación interdisciplinarios en problemas complejos

Leonardo G. Rodríguez Zoya        

 

   

 

 

 

¿¿Qué tipo de cciencia necesittamos para p coonstruirr un mundo mejor? Proppuesta para p el ddesarrolllo de proogramass de innvestigaación interdiscipplinarioos en prooblemass compleejos

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Rodrríguez Zoya, Leonardo ¿Q Qué tipo de ciencia neccesitamos pa ara construirr un mundo mejor? : propuesta p pa ara el desa arrollo de programas p d de investiga ación interdiisciplinarios en problem mas comple ejos / Leon nardo Rodríg guez Zoya. - 1a ed. - Cas stelar : Comu unidad Editorra Latinoame ericana, 2016 6. Lib bro digital, PD DF Arcchivo Digital:: descarga ISB BN 978-987--45216-4-4 1. Política Cien ntífica. 2. Pro ograma de In nvestigación. I. Título. CD DD 001.4

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ÍNDICE PARTE 1. TRANSCRIPCIÓN DE LA CONFERENCIA  Sistemas complejos, investigación interdisciplinaria y simulación computacional  1. Introducción a la propuesta (diapositivas 1 a 7). .................................................. 6  2. ¿Por qué concebir modelos de futuro deseable? (diapositivas 8 a 16). ................ 9  Diapositiva 9. ¿Por qué es estratégico pensar el futuro que deseamos? ............... 9  Diapositiva 10. Las tres lógicas del enfoque constructivo ................................. 11  Diapositiva 11. Dimensión “ética y política” de los modelos de futuro ............ 12  Diapositiva 12. A todo modelo subyace un modelo normativo ......................... 12  Diapositiva 13. Un ejemplo de aplicación del marco epistémico....................... 13  Diapositiva 14. ¿Cómo construir modelos de futuro? ........................................ 14  Diapositiva 15. Un principio ético-constructivo................................................. 15  Diapositiva 16. Escalas de observación para la construcción de modelos de futuro. ................................................................................................................. 15  3. ¿Qué es un problema complejo? (diapositivas 17 a 22). .................................... 16  Diapositiva 18. La humanidad se enfrenta a problemas de complejidad creciente ............................................................................................................................ 16  Diapositiva 19. El carácter “sistémico” y “no-disciplinario” de los problemas complejos ............................................................................................................ 16  Diapositiva 20. ¿Por qué son complejos los problemas fundamentales? ........... 18  Diapositiva 21. Los aspectos epistémicos, éticos y prácticos de los problemas complejos ............................................................................................................ 19  4. ¿Cómo investigar problemas complejos? (diapositivas 23 a 48). ...................... 20  Diapositiva 24. Metodología de investigación interdisciplinaria de problemas complejos ............................................................................................................ 20  4.1. El componente epistemológico (diapositiva 25) ............................................. 21  Diapositiva 26 y 27. La construcción de un sistema complejo .......................... 21  Diapositiva 28. La sequía y el hombre ............................................................... 23  4.2. El componente metodológico (diapositiva 29) ................................................ 24  Diapositiva 30. La investigación interdisciplinaria ............................................ 24  Diapositiva 31. La metodología interdisciplinaria de Rolando García .............. 25  Diapositiva 32-35. La interdisciplina como «proceso»; la transdisciplina como «producto» .......................................................................................................... 26  Diapositiva 36. El proceso de modelización: creación de múltiples modelos.... 27  Diapositiva 37. ¿Cómo organizar una investigación interdisciplinaria? ............ 28  Diapositivas 38-41. Utilidad del lenguaje UML para el trabajo de modelado ... 29 

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Diapositiva 42. UML como herramienta de diálogo, comunicación para la construcción de un modelo conceptual compartido ........................................... 31  4.3. El componente técnico. La simulación computacional y los modelos basados en agentes (MBA – SMA) (diapositivas 43-48). .................................................... 31  Diapositiva 44. ¿Qué es simular? ¿Por qué simular? ¿Cómo simular? .............. 32  Diapositiva 45. Usos de la simulación en el estudio de sistemas complejos...... 32  Diapositivas 46-48. Un MBA es una «sociedad artificial» de agentes autónomos y heterogéneos que interactúan entre sí y con el entorno ................................... 33  5. Síntesis y conclusiones (diapositivas 49-53) ...................................................... 34

PARTE 2. DIAPOSITIVAS DE LA CONFERENCIA 

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Parte 1. Transcripción de la conferencia: Sistemas complejos, investigación interdisciplinaria y simulación computacional ¿Qué tipo de ciencia necesitamos para construir una sociedad mejor? Dr. Leonardo G. Rodríguez Zoya1 Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

  1. Introducción a la propuesta (diapositivas 1 a 7)2. Bueno, bienvenidos a todos, muchas gracias por haber aceptado esta invitación y por estar aquí presentes. Para mí realmente es una gran alegría tener esta oportunidad de compartir con ustedes algunas ideas, algunos pensamientos, algunas reflexiones, y sobre todo una propuesta. Yo había pensado como pregunta conductora, que quería de alguna manera que estructure esta presentación, pero que también sea al mismo tiempo una provocación para la reflexión y el debate colectivo, la pregunta por qué tipo de ciencia necesitamos para construir una sociedad mejor. En esta charla voy a tratar de dar una respuesta tentativa a esta pregunta, realizando una propuesta concreta, en la cual vamos a tratar de integrar los conceptos de sistemas complejos, de investigación interdisciplinaria y de simulación computacional. Quisiera antes que nada retomar las grandes fuentes de inspiración en las que se sustenta esta propuesta, creo que son nombres que muchos de ustedes conocen, Rolando García y Oscar Varsavsky, que fueron dos científicos argentinos brillantes, que pertenecieron a una generación dorada en la época de oro de la ciencia argentina, de los años 1960 y 1970. Las preguntas que se hacía esta generación creo que nos interpelan profundamente y se dirigen directamente al corazón de nuestro presente, se trata de la pregunta por el desarrollo científico y cómo el desarrollo científico podía articularse con un modelo de país y con modelos de desarrollo social, político, económico y humano. De manera que en 1

Transcripción de la conferencia pronunciada por el profesor Dr. Leonardo G. Rodríguez Zoya, el jueves 11 de junio de 2015, organizada por la Comunidad de Pensamiento Complejo (CPC) y el Centro Interdisciplinario de Estudios Avanzados (CIEA) de la Universidad Nacional de Tres de Febrero. 2 El número de diapositivas indicadas entre paréntesis referencian las diapositivas de la presentación en que se basó la conferencia y que el lector encontrará en el segundo capítulo de este libro.

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términos muy generales creo yo que la apuesta decisiva que está en el fondo de la propuesta que quiero compartir es justamente un diálogo entre tres generaciones, entre el pensamiento de una generación dorada, que hoy ya no está –Rolando (García), Oscar (Varsavsky), muchos de los autores del modelo mundial latinoamericano-, en segundo lugar, la generación de científicos, investigadores y pensadores que hoy están entre nosotros y se formaron con esa generación dorada, con Rolando, con Oscar, como Pablo (Jacovkis), como Daniel (Heymann), como Ricardo (Gómez), como quizás muchos de ustedes, como el Tono Castorina o Celia Baldatti, que hoy se excusaron y no pudieron venir; y en tercer lugar, nuestra generación, los que hoy somos jóvenes y soñamos apasionadamente con construir un mundo mejor. El desafío, entonces, es conectar aquélla generación dorada con la generación de quienes en aquellos momentos era jóvenes y hoy son investigadores maduros y están afortunadamente entre nosotros y con nuestra generación, los que somos jóvenes hoy, para construir juntos una mirada de futuro y un legado a las generaciones que vengan. Por eso resulta crucial retomar esa tradición. En estas coordenadas, entre estas fuentes de inspiración el marco más general de la charla parte de lo que Oscar Varsavsky llamó un enfoque constructivo. Oscar se hacía básicamente dos preguntas, la primera era cómo es la sociedad que deseamos, y la segunda es cómo pasamos de la sociedad actual a la sociedad deseada, y para eso Oscar propuso un concepto, que fue el concepto de estilo social o de estilo de desarrollo, para dar cuenta de los modos de vivir, de trabajar, de producir, de evolucionar de una sociedad. Y para hacer operativos estos estudios sobre los modelos de desarrollo, Oscar lo que planteaba era la articulación de múltiples estilos, el estilo científico, el estilo tecnológico, el estilo artístico, de consumo, de producción y de educación, que podían contribuir a un determinado estilo social. De modo que la propuesta que yo quiero compartir con ustedes trata de ser una contribución al plano de los estilos científicos o de la discusión sobre los estilos científicos que plantea Oscar Varsavsky, de modo que esta pregunta por qué tipo de ciencia necesitamos para construir una sociedad mejor, involucra una discusión sobre los estilos sociales y sobre los estilos científicos, y sobre todo esta pregunta, que en realidad en esta pregunta hay dos interrogantes, subyace creo lo que es la pregunta fundamental, que tenemos que pensar y reflexionar, que es la pregunta por el tipo de sociedad que queremos vivir, que creo que es una pregunta que nos interpela a todos y cada uno de nosotros de manera directa en nuestro rol de docentes, de investigadores, de gestores, de decisores, de planificadores. Y aunque no las explicitemos, las respuestas implícitas a estas preguntas, permean nuestras

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concepciones de mundo, nuestros proyectos. Pero para precisar conceptualmente esta pregunta, yo creo que la pregunta por la sociedad deseable es en definitiva una pregunta sobre el futuro, sobre el futuro que deseamos, una pregunta sobre el tiempo por venir. Ahora, no es simplemente construir una idea utópica o quedarnos en el plano de las palabras acerca de ese futuro deseable, sino conceptualizarlo y trabajar desde un enfoque constructivo para concretarlo. Entonces, como respuesta a este interrogante, a la pregunta por el tipo de ciencia, la propuesta que yo quiero compartir con ustedes podríamos denominarla el desarrollo de programas de investigación interdisciplinarios en problemas complejos, asumido desde un enfoque constructivo, es decir, como una estrategia para la construcción de ese futuro deseable. Entonces, hay un primer concepto fuerza que vamos a tener que explicitar, ahora voy a ir armando como una especie de mapa conceptual de la presentación, se trata del concepto de futuro deseable planteado desde un enfoque constructivo. Claro que los modelos de futuros deseables, las representaciones y las ideas que tenemos del futuro, pueden ser muy diversas. Podemos hablar de modelos de futuro a nivel del individuo o de una organización, por ejemplo cómo una empresa planifica su futuro o cómo una organización social, política, o una institución concibe ese futuro, pero cuando la pregunta por el futuro deseable la planteamos a nivel país, a nivel de una sociedad, lo que estamos discutiendo en definitiva son los modelos de sociedad deseable, los modelos de sociedad deseable que queremos para nuestra sociedad futura, y por lo tanto lo que está en el corazón de esta discusión es la discusión sobre los modelos de sociedad. Y acá a mí me gustaría proponer un concepto, que es el siguiente, que es el concepto de problemas complejos. Ustedes sabrán que la literatura sobre complejidad es enorme, se habla de ciencias de la complejidad, de sistemas complejos, de pensamientos complejo, pero curiosamente no se discute mucho ni se habla tanto, si uno googlea y pone “problemas complejos”, nadie habla tanto de problemas complejos, y me parece que es la categoría clave para poder comenzar a discutir los modelos de sociedad y los modelos de futuros deseables, y podríamos pensar intuitivamente la categoría de problemas complejos como los atractores, como los nudos o como los principios organizadores del desarrollo de un modelo de sociedad. Entonces, ahora sí desde el enfoque constructivo, podemos decir que la propuesta que vamos a hacer va a constituir fundamentalmente en construir modelos de problemas complejos. Desde el enfoque constructivo podemos calificar esta iniciativa como una estrategia político-científica,

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porque queremos desde la ciencia tratar de comprender esos problemas para elaborar estrategias para visibilizar alternativas para ese modelo de sociedad. Y esta propuesta, político científica, tiene tres componentes básicamente: uno, la necesidad de la investigación interdisciplinaria de estos problemas complejos, y vamos a tener que esclarecer qué es ese concepto; en segundo lugar, una perspectiva que podemos llamar de sistemas complejos, y en tercer lugar, quisiera avanzar en mostrar, en sugerir por qué y cómo los modelos de simulación computacional pueden ayudarnos en el marco de una estrategia de investigación interdisciplinaria a comprender o estudiar esos problemas complejos. De modo que en esta charla lo que yo voy a plantear, para que después lo discutamos colectivamente, es intentar dar respuesta básicamente a tres interrogantes centrales. El primero es pensar en la idea de los modelos de futuro deseable, y por qué es importante, por qué es estratégico reflexionar sobre la construcción de modelos compartidos de futuro. La segunda pregunta tiene que ver con la categoría de problemas complejos, y tratar de dilucidar qué es un problema complejo. Y la tercera pregunta, que es de orden metodológico, consiste en interrogarnos cómo podemos investigar un problema complejo, y para dar una respuesta tentativa, en principio, a esta tercera pregunta vamos a convocar a las categorías de interdisciplina, de modelos, de sistemas complejos y de simulación. Así que este es un poco el plan y los tres momentos en los que voy a organizar esta comunicación.

2. ¿Por qué concebir modelos de futuro deseable? (diapositivas 8 a 16). Diapositiva 9. ¿Por qué es estratégico pensar el futuro que deseamos? Comencemos entonces con una reflexión de por qué necesitamos concebir y construir modelos de futuro, modelos de futuros deseables, y por qué es estratégico que pensemos colectivamente en el futuro que queremos. Y la reflexión la podríamos plantear del siguiente modo, partiendo de una reflexión desde el presente, y evidenciando que lo que hoy llamamos nuestro presente, nuestra actualidad, antes, en algún momento fue futuro. Otros presentes distintos al actual podrían haber tenido lugar, si otros acontecimientos hubiesen sucedido. Sin embargo, debido a la naturaleza de los procesos, de las elecciones, de las decisiones de múltiples actores sociales, uno de esos múltiples

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presentes posibles se realizó, que es nuestro presente actual, el que ahora experimentamos como tal. Análogamente si dirigimos la mirada hacia el futuro resulta evidente que lo que hoy llamamos futuro algún día será nuestro presente. De esta breve reflexión surge una idea fundamental: no hay un único futuro, sino que hay una variedad de futuros posibles, una amplia gama de posibilidades de los futuros que pueden ocurrir en un sistema social. La pregunta es cuál de esos futuros es el que deseamos, y cuán posible es la efectiva realización de ese futuro que deseamos. Entonces creo que la categoría de deseo, de futuros deseables o de modelo de futuro deseable, es un concepto estratégico porque es un concepto puente, es un concepto que permite conectar, vincular el presente con el futuro. La noción de deseo alude fundamentalmente a una representación expectativa del porvenir, el deseo une, conecta el presente con el futuro, lo actual con lo potencial, lo que no está sucediendo con lo que desearíamos que suceda, y por lo tanto, el futuro, el futuro es esperanza. Pensar en el futuro es regenerar la esperanza, es volver a darle sentido a nuestro presente. La crisis de nuestro presente es en buena medida la crisis de nuestro futuro. Cuando se habla de la crisis de los grandes relatos de la modernidad no referimos a la crisis filosófica del mundo contemporáneo, es decir, la crisis de discursos que nos ayuden a entender nuestro mundo como todo y a darle sentido. Tenemos la necesidad vital y fundamental de regenerar el sentido sobre el futuro para volver a regenerar la esperanza del futuro que queremos. Ahora, a diferencia de lo que creían los modernos, no tenemos certeza acerca del futuro, ni en la razón ni en el progreso ni en la ciencia. El futuro es incierto. La incertidumbre es la contracara de la esperanza, porque no sabemos si el futuro deseable lo vamos a poder concretar. Esta dimensión del deseo, del porvenir, en un plano más operativo, alude a formular ciertos fines, ciertas metas, ciertos objetivos que queremos alcanzar. Y me parece que cuando pensamos en términos de fines y de finalidades, la pregunta que tenemos que hacernos es por qué y para quién un fin es deseable, por qué y para quién un determinado modelo de futuro es deseable. Por lo tanto la respuesta a acerca de qué fines son deseables no puede ser nunca una respuesta abstracta ni neutral, sino que es una respuesta que surge de un sujeto en un contexto. Proponer y elegir entre fines implica necesariamente juicios de valor, convoca una dimensión axiológica, de allí que pensar en modelos de futuro es un concepto ético y político. Los griegos decían que la política tenía que ver fundamentalmente con la deliberación sobre los fines. Los

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ciudadanos se reunían en el ágora para reflexionar sobre el futuro de la polis, entonces deliberar sobre los fines es el momento político de nuestra existencia, y elegir entre un fin y otros compromete juicios de valor, por lo tanto sin ética y sin política no podemos construir el futuro. Y aquí entonces aparece otro problema, ampliamente discutido en la filosofía y en la teoría social contemporánea, que es la posibilidad de deliberar racionalmente y elegir entre fines. Me parece que este es un problema crucial, porque tenemos que ser capaces de dialogar, de comunicarnos y de proponer fines y elegir entre ellos, si no, estamos perdidos. Diapositiva 10. Las tres lógicas del enfoque constructivo Entonces, con este esquema, creo que podemos avanzar en lo que, a partir del pensamiento de Varsavsky, propongo caracterizar como las tres lógicas del enfoque constructivo, que son la lógica de lo deseable, la lógica de lo posible y la lógica de lo probable. Y estas tres lógicas convocan modos de pensamiento, de racionalidad, tipos de inferencia distintas, y nos conducen a construir modelos de diferente tipo. Podemos hablar que lo deseable nos conecta con los modelos de futuro, lo posible con la construcción de modelos posibilísticos, y lo probable, con la construcción de modelos probabilísticos. Los modelos de futuro son siempre modelos normativos, porque implican la construcción de una visión del mundo basada en sistema de valores que permitan elegir los fines que queremos darnos para ese futuro, y por lo tanto todo modelo de futuro es un concepto ético político. Los modelos posibilísticos tienen que ver fundamentalmente con visibilizar alternativas, es decir, visibilizar nuevas posibilidades al estado actual de cosas, pero también avanzar con un análisis de viabilidad o con un cálculo de factibilidad de cuál de esas alternativas posibles puede ocurrir o no. Entonces, la construcción de modelos posibilísticos es una herramienta poderosa para explorar las consecuencias de hipótesis del tipo what if, qué pasaría si introducimos una determinada política, un cambio de comportamiento. Por lo tanto a partir de la construcción de modelos posibilísticos podemos comenzar a construir escenarios, comparar estrategias alternativas, fundamentalmente como un insumo para la decisión, para la planificación y para la acción, por eso los modelos posibilísticos son una herramienta fundamental para la planificación y la toma de decisiones, porque nos ayudan a elegir entre alternativas posibles, nos permiten a ver qué es lo que podría ocurrir o no y entonces incorporarlo para la planificación de nuestras acciones. Y finalmente, los modelos probabilísticos, que en Ciencias Sociales, en ciencia general, 11

 

los más conocidos son los modelos estadísticos. Una de las finalidades de los modelos probabilísticos –no la única- es la predicción, es decir, anticipar un estado futuro, un estado futuro que en base a un cálculo probabilístico podemos estimar la confianza de que eso ocurra o no. Sin embargo, conviene insistir en la diferencia con los modelos posibilísticos, en este caso no nos importa tanto determinar la probabilidad sino comprender lo posible, visibilizar estrategias posibles para construir modelos de futuro. Diapositiva 11. Dimensión “ética y política” de los modelos de futuro Podemos retomar como idea fuerza el planteo de que ningún modelo de futuro, y agrego, por lo que voy a decir después, incluso ningún modelo científico es axiológicamente neutral sino que siempre se encuentra implicada una dimensión ética y política. Aquí tenemos que distinguir desde el punto de vista epistemológico ideas que a veces se confunden, que son la de la objetividad y la neutralidad valorativa. La neutralidad no es posible, no hay conocimiento axiológicamente neutral. En relación a la objetividad, si por objetividad entendemos el conocimiento como copia, como espejo, como reflejo de lo real, entonces, tampoco existe la objetividad en este sentido. Sin embargo, hay una discusión relevante que tenemos que librar, criticar este concepto de objetividad no implica renunciar a la objetividad del conocimiento científico. Por el contrario, podemos avanzar en modelos más complejos de objetividad sin renunciar a la objetividad como empresa de conocimiento intersubjetivo. Por lo tanto, toda concepción de un modelo implica siempre un compromiso ético, que exige explicitar valores, y un compromiso político con ciertos fines que se quieren alcanzar. Diapositiva 12. A todo modelo subyace un modelo normativo Y por lo que hemos dicho, entonces, a todo modelo subyace lo que podemos llamar un modelo normativo, que puede ser implícito o explícito. Para dar cuenta de esta dimensión axiológica-normativa que subyace a todo trabajo de modelización propongo retomar un concepto desarrollado por Rolando García y Jean Piaget, que es el concepto de marco epistémico. A lo largo de la presentación voy a mostrar que el marco epistémico tiene un rol crucial, un rol epistemológico, político y metodológico crucial para pensar una investigación interdisciplinaria de problemáticas complejas. Y el marco epistémico no es otra cosa que una visión del mundo, una cosmovisión, una weltanschauung, como dicen los alemanes, se trata de un sistema de pensamiento

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basado en ciertos sistemas de creencias y valores a partir de lo cual percibimos e interpretamos la realidad, y es en base a este sistema de pensamiento, rara vez explicitado, es que también jerarquizamos los problemas y podemos decir esto es más importante que lo otro, dar prioridades. Pero también el marco epistémico, ahora voy a poner un ejemplo, condiciona el tipo de preguntas que se plantean, y por lo tanto la capacidad de interrogarnos está en buena medida mediada o condicionada por nuestro marco epistémico. Además, plantea consecuencias sobre el tipo de inferencias y relaciones causales que se construyen en los modelos explicativos, de allí la centralidad de este concepto que yo propongo rescatar del pensamiento de Piaget y de Rolando. Diapositiva 13. Un ejemplo de aplicación del marco epistémico. Aquí les propongo un ejemplo sencillo para evidenciar la importancia crucial de la noción de marco epistémico. Muchos de ustedes conocen, sin dudas, los trabajos del Club de Roma y de los modelos del límite de crecimiento, el trabajo de Meadows desarrollando en el MIT, por ejemplo. Ahora voy a comparar dos modelos, el modelo de los límites del crecimiento del MIT y el modelo mundial latinoamericano que surge como una respuesta crítica a aquél, para mostrar la gravitación del marco epistémico en la concepción de los modelos científicos. Por un lado, el modelo del Club de Roma básicamente lo que decía es que el mundo se dirigía hacia una catástrofe, que no se podía seguir creciendo al ritmo que se estaba desarrollando y que los límites al crecimiento eran físicos, por agotamiento de los recursos renovables. El equipo del MIT construyó un modelo formal y demostró la existencia de este tipo de límites. Como estrategias de solución a esta situación plantearon dos cuestiones: la restricción al crecimiento económico de los países industrializados avanzados, y el control poblacional de los países pobres. Es decir, los países en desarrollo no tienen que tener más hijos, y los ricos no tienen que crecer, así vamos a evitar la catástrofe. El modelo mundial latinoamericano, financiado por la Fundación Bariloche, en la que participaron un gran grupo de científicos, fue una respuesta desde el sur al modelo del Club de Roma desarrollado en el MIT. La respuesta consistió en construir otro modelo formal, pero donde lo que ellos mostraron es que los límites no eran sólo físicos sino que los límites eran fundamentalmente sociopolíticos, que con los recursos que contaba la Humanidad en ese momento era posible satisfacer las necesidades básicas de la población mundial, fue el grupo Bariloche el que adoptó el concepto de necesidades

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básicas, de satisfacción y de insatisfacción de necesidades básicas, que luego lo tomaron varios organismos internacionales. Por lo tanto, lo que vemos en estos dos modelos, lo que subyace es una cosmovisión diferente, un marco epistémico diferente. Para el modelo de los límites de crecimiento su marco epistémico es conservar el statu quo, conservar el orden mundial, es decir, garantizar los privilegios de las clases acomodadas de los países capitalistas industrializados avanzados, relegando y perpetuando la exclusión de los dos tercios de la población mundial. El marco epistémico del modelo mundial latinoamericano era otro bien diferente y se orientaba a construir un futuro alternativo. Por eso el título de la publicación del modelo mundial latinoamericano era justamente “Catástrofe o nueva sociedad”. Aquí podemos evidenciar la gravitación del marco epistémico en la construcción de modelos científicos. Diapositiva 14. ¿Cómo construir modelos de futuro? Creo que una pregunta importante que tenemos que hacernos, y también como lineamiento metodológico, es cómo construir modelos de futuro. Creo que en parte podemos caracterizar dos grandes estrategias, y esas estrategias dependen en buena medida de cómo respondamos a esta pregunta: ¿quién decide lo que es deseable y para quién es deseable? Podemos distinguir dos estrategias, no como modelos contrapuestos sino complementarios. Por un lado, podemos decir que hay modelos de futuro construidos de manera top-down, es decir modelos jerárquicos o modelos descendentes, donde los que deciden quién es lo deseable son los gestores, los directivos, los decisores, los planificadores, los técnicos, los científicos, es decir, los construye un grupo de gente con una mirada sobre lo que tiene que ser el futuro para una organización, para un grupo humano más amplio. Una mirada distinta sería concebir modelos de futuro desde una perspectiva bottom-up, es decir, modelos emergentes o modelos participativos, es decir, modelos de futuro co-construidos por la multiplicidad de actores involucrados en la problemática. Sin duda, estos modelos incluirían a los tomadores de decisión y los planificadores, pero también los ciudadanos o los distintos actores sociales, políticos, económicos, que están involucrados en esa problemática. No quiero decir que sean excluyentes pero son lógicas constructivas distintas.

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Diapositiva 15. Un principio ético-constructivo Me parece que aquí podemos extraer una consecuencia, un principio ético constructivo, con un impacto metodológico muy fuerte, que yo lo resumo en dos principios que son los siguientes. Primero. Si el modelo que se va a construir va a ser empleado para la acción y la toma de decisiones, es decir, si no va a ser simplemente un modelo de conocimiento sino un modelo de acción y de decisión, y esas decisiones van a afectar la vida de un conjunto de actores, humanos o no humanos, como la salud del planeta o la salud de los ecosistemas, y la vida de múltiples actores sociales, entonces dichos actores deberían ser consultados sobre el futuro que desean. Esto plantea una segunda consecuencia, que es que los puntos de vista de esos distintos actores, implicados en la situación problemática que se trata de conocer y transformar, tienen que ser representados en el modelo de futuro. Este es un criterio de validación democrática de los modelos que no viene a reemplazar sino a complementar los criterios de validación epistémica o de validación científica, como la coherencia lógica y la adecuación empírica. Esta idea de validación democrática de los modelos está inspirada en una corriente que se denomina la modelización participativa, fuertemente desarrollada en Francia en la actualidad. Creo que son dos principios concretos que impactan en la formulación y en la construcción de una metodología de modelización reflexiva que sea capaz de tematizar los aspectos ético-políticos de la praxis científica. Diapositiva 16. Escalas de observación para la construcción de modelos de futuro. También tenemos que pensar en escalas temporales y en escalas de observación para la construcción de modelos de futuro, es decir, qué plazos vamos a representar: el corto, el mediano o el largo plazo. Estas escalas temporales no están atadas a unidades de años, de días, de lustros o de décadas sino que eso depende de la problemática que se esté tratando. Además, hay que considerar que las escalas de observación para los modelos de futuros pueden ser muy variadas, podemos partir de la escala planetaria y construir modelos de sistema mundo o sistemas globales como el de los límites de crecimiento o el modelo mundial latinoamericano; modelos regionales relativos a escalas supranacionales; modelos de escala país, donde lo que nos interesa entonces es construir modelos de sistemas sociales; o bien plantear modelos de escala subnacional, es decir,

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avanzar en la construcción de modelos de desarrollo regional y local. Finalmente, también se pueden concebir modelos organizacionales, modelos de organizaciones públicas, privadas y de la sociedad civil. No es que haya que privilegiar una escala, pero me parece que el desarrollo de un programa de investigación interdisciplinaria de problemas complejos debería elegir o privilegiar constructivamente cierta escala como punto de comienzo, e identificar los problemas complejos en cada una de esas escalas. 3. ¿Qué es un problema complejo? (diapositivas 17 a 22). Diapositiva 18. La humanidad se enfrenta a problemas de complejidad creciente Bien, hasta aquí entonces esta primera parte, esta respuesta tentativa a la pregunta de por qué es importante pensar en los modelos de futuro, y algunos lineamientos sobre cómo podríamos comenzar a pensarlos. Ahora, como segundo paso constructivo en esta propuesta, creo que es importante tratar de conceptualizar el concepto de problemas complejos, y creo yo que podemos partir de un reconocimiento bastante intuitivo, que tiene que ver con la idea de que la humanidad se enfrenta en su conjunto a problemas de complejidad creciente, que son en buena medida los que todos nosotros conocemos, el deterioro ambiental, el crecimiento demográfico, el envejecimiento de las estructuras poblacionales, la presión que ese envejecimiento plantea a los sistemas de salud, la desigualdad social, la pobreza, la exclusión, problemas todos que están sistémicamente interrelacionados, porque para reducir la pobreza hay que crecer más, para crecer más necesitamos energía, pero la energía tal como la producimos ahora agrava el deterioro ambiental, con lo cual hay una enorme complejidad planetaria, del planeta, del sistema Gaia como un sistema complejo en la escala planetaria en su conjunto. Pero enfrentar estos problemas complejos nos plantea un desafío, o muchas veces se reconoce la insuficiencia del conocimiento disciplinario para dilucidar esa complejidad, y por lo tanto estos problemas complejos nos demandan construir nuevas estrategias, para pensar estos problemas, para conocerlos y para actuar, es decir, para planificar y desarrollar acciones que permitan transformarlos. Diapositiva 19. El carácter “sistémico” y “no-disciplinario” de los problemas complejos Quisiera entonces destacar acá dos conceptos que me parecen importantes, que es el carácter sistémico y no disciplinario de estos problemas complejos. Tomemos como un

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ejemplo muy simple un problema de deterioro ambiental y concibamos entonces la idea que vamos a estudiar un sistema agroambiental determinado. ¿Qué es lo que está allí involucrado? Las características que voy a enumerar ahora podríamos generalizarlas para todos los problemas complejos, tal como los conceptualizamos en esta propuesta. En los problemas complejos hay involucrados múltiples actores, no hay un solo tipo de actor, sino que hay una enorme heterogeneidad de actores: actores sociales, políticos, económicos, individuales, colectivos, pensemos por ejemplo en productores, proveedores, organismos de regulación, etc. Hay también múltiples procesos interrelacionados, entretejidos, el medio físico, el clima, la temperatura, las lluvias, la salinización del suelo, las características de las semillas, los procesos tecnológicos, el tipo de tecnología involucrada, procesos productivos, socioeconómicos, jurídico normativos, las leyes, las normas que regulan esos sistemas. Aquí encontramos la etimología de la palabra complexus: “lo que está tejido todo junto”, o sea, hay un entretejido de esos procesos. También intervienen múltiples escalas espaciales y temporales, quizás el cultivo se da en una determinada región pero la consecuencia se produce en un medioambiente más amplio o en un sistema social más amplio. Además hay imbricación de múltiples tipos de duraciones, del corto, del mediano y del largo plazo. Por ejemplo, quizás la incorporación de un determinado tipo de semilla permite incrementar la rentabilidad de un cultivo en un plazo muy corto, quizás las consecuencias de esa nueva tecnología en el contexto socioeconómico es de un mediano plazo, quizás el deterioro ambiental o la percepción de los síntomas del deterioro ambiental se evidencian en más largo plazo, por lo tanto hay que pensar en múltiples escalas espaciales y temporales. Hay múltiples niveles de organización, que podemos conceptualizarlos, en principio, como subsistemas o niveles de organización semiautónomos pero interactuantes, el medio físico, o ambiental, el medio productivo, o agropecuario productivo, y el sistema social o económico más amplio. También podemos analizar esta cuestión en términos de la relación entre el nivel micro y macro de un sistema, es decir, múltiples actores descentralizados, autónomos, heterogéneos, muchísimas decisiones no coordinadas producen resultados a nivel macro, que podemos denominar propiedades emergentes, que no lo podemos reducir al conocimiento analítico de las partes a nivel micro. Sin embargo lo que las partes piensan, deciden y actúan, influye en las consecuencias

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globales del sistema, y la organización, la estructura de ese sistema, actúa reproductivamente sobre las partes. Hay, en consecuencia, una dialéctica entre lo micro y lo macro. Hay que considerar también las múltiples consecuencias ecológicas, económicas, sociales, éticas y políticas de un problema complejo. Por lo tanto lo que vemos es que esta multiplicidad de actores y procesos, constituyen un sistema, un sistema complejo, es decir una unidad global, una totalidad organizada que evoluciona temporalmente de un modo complejo, de un modo no lineal, como un sistema, pero también es imposible conocer sistémicamente esta complejidad en el marco de una sola disciplina, por lo tanto el estudio de problemáticas complejas plantea la necesidad de articular disciplinas, la pregunta es cómo articularlas, y la propuesta de una investigación interdisciplinaria, que voy a desarrollar luego, es una respuesta particular a esa forma de articulación. Lo cierto es que, entonces, los problemas complejos concebidos como sistemas complejos, implican una metodología específica, que es la investigación interdisciplinaria, y la investigación interdisciplinaria es pertinente para estudiar problemas conceptualizados como sistemas complejos, esa es la tesis fundamental que nos plantea Rolando García, y creo que ahí hay un aporte importante que tenemos que retomar. Diapositiva 20. ¿Por qué son complejos los problemas fundamentales? Para comprender en qué consiste la complejidad organizacional de un sistema complejo propongo pensar en tres planos: un plano ético, un plano práctico y un plano epistémico, que están entretejidos, entrelazados en los problemas complejos. El plano ético apunta básicamente a que un problema complejo deviene problema en función de que un conjunto de actores lo evidencia como tal, y decimos “esta situación está mal”, e identificamos entonces un problema. La idea de decir esta “situación está mal”, convoca necesariamente una dimensión axiológica, supone un marco epistémico, supone un conjunto de valores a partir de lo cual evaluamos esa situación como indeseable. En buena medida esos problemas complejos son indeseables porque afectan la vida humana y de los ecosistemas, y porque están íntimamente ligados a la satisfacción de las necesidades humanas. Por lo tanto hay un imperativo ético de estudiar esos problemas, que es la necesidad urgente de comprenderlos y transformarlos para construir un vivir bien colectivo. Necesitamos de modo crucial reflexionar sobre el marco epistémico y pensar alternativas de futuro y construir modelos de futuro de esos problemas.

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En segundo lugar, hay un plano epistémico, que tiene que ver con la enorme dificultad de comprensión de esos problemas, por lo que dijimos antes, hay una dificultad de comprensión justamente porque son sistemas complejos y porque está entrelazado, enredado, todas esas múltiples dimensiones. Pero hay también entrelazado un plano práctico, es decir, hay un imperativo práctico inherente a los problemas complejos en el sentido en que no queremos simplemente conocerlos. Más aún, queremos conocerlos mejor para actuar mejor, es decir, en definitiva el imperativo ético es un imperativo político, es un imperativo práctico, queremos actuar para transformar, y de alguna manera a lo que estamos aspirando, lo que está de fondo en la idea de un programa de investigación interdisciplinaria de problemas complejos es la posibilidad de construir un conocimiento más pertinente, que sirva como insumo para planificar y gestionar estratégicamente acciones constructivas que nos permitan transformar esos problemas en situaciones más deseables. Evidentemente, en el planteo que acabo de hacer hay una defensa del logos, de la capacidad de nuestro pensamiento para conocer el mundo y para transformarlo, pero bueno, este logo es un pensamiento complejo, una razón compleja. No sabemos si con nuestro pensamiento vamos comprender, planificar, actuar y transformar los problemas fundamentales pero tenemos que intentarlo. Diapositiva 21. Los aspectos epistémicos, éticos y prácticos de los problemas complejos Por lo tanto esos problemas complejos son complejos porque hay entrelazamiento de aspectos epistémicos, éticos y prácticos, y no los podemos separar, no podemos separar la dimensión axiológico-normativa del componente explicativo-descriptivo, hay unión, de juicios fácticos y de juicios de valor, y esto plantea múltiples desafíos, desafíos de conocimiento, ya que queremos lograr la comprensión sistémica de esa complejidad; plantea desafíos metodológicos, que de eso es lo que me voy a ocupar ahora, cómo construir una metodología para investigar esos problemas; desafíos de gestión; desafíos ético-políticos; y fundamentalmente; este enfoque exige un trabajo colectivo, ni un investigador individual ni un grupo de ellos sino un esfuerzo coordinado y sistemático de múltiples grupos y múltiples instituciones podría atacar esa problemática.

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4. ¿Cómo investigar problemas complejos? (diapositivas 23 a 48). Diapositiva 24. Metodología de investigación interdisciplinaria de problemas complejos Entonces llegamos finalmente a nuestro tercer escalón, al plano estratégico metodológico, a la pregunta por cómo podemos investigar problemas complejos y al intento de construir una respuesta como insumo para el debate colectivo. Bueno, la metodología de investigación interdisciplinaria de problemas complejos, que está fuertemente inspirada en el pensamiento de Rolando García, como dije, pero que da algunos pasos más allá de García también, podemos caracterizarla a través de tres componentes, un componente epistemológico, un componente metodológico y un componente técnico, operativo, instrumental. Ahora voy a desarrollar con más profundidad cada uno de estos tres componentes, pero permítanme señalar las grandes coordenadas de cada uno. El componente epistemológico tiene que ver con el enfoque de los sistemas complejos, pero también con un posicionamiento epistemológico desde una epistemología constructivista, para decirlo brevemente, en esta propuesta hay un fuerte supuesto anti empirista en el sentido de que el conocimiento no es un reflejo de la realidad sino que es una construcción activa por parte de los sujetos de conocimiento. A partir de la epistemología constructivista vamos a ver que la pregunta conductora de una investigación y el marco epistémico juegan un rol metodológico crucial, voy a desarrollar eso. El componente metodológico tiene que ver con brindar una caracterización precisa y rigurosa, pero también operativa, de la noción de investigación interdisciplinaria, fundamentalmente como un modo de organizar un proceso de investigación colectivo en el que participan especialistas de distintas disciplinas, y vamos a ver cómo la categoría de modelo es crucial para hacer operativa esa metodología. Y finalmente, el componente técnico. Aristóteles decía “toda ciencia y todo arte necesita de instrumentos, el jinete necesita de caballo, el citarista necesita de la cítara”. De modo que si no concretamos esta propuesta metodológica en un plano táctico-operativo que convoque ciertos métodos, entendidos como técnicas e instrumentos precisos, nuestra propuesta va a quedar simplemente en el plano enunciativo, descriptivo. Respecto de este punto García no se pronuncia con claridad. Aquí me parece pertinente recuperar un

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legado valioso de Varsavsky: el método de experimentación numérica pero actualizando estas ideas con los desarrollos técnicos más contemporáneos de las ciencias computacionales y de la complejidad. En particular quisiera poner en valor la utilidad de la simulación computacional para construir modelos de problemas complejos. Conviene insistir en una idea clave: todo estudio de un problema complejo es una estrategia multimétodo y tiene que convocar necesariamente múltiples técnicas, no excluimos a ninguna, yo me voy a referir en particular a la simulación. No obstante, en la medida en que haya actores involucrados en esos problemas, como lo hay, no podemos desdeñar el aporte de las Ciencias Sociales ni de los métodos cualitativos, de la construcción social de sentido. Tampoco podemos desdeñar el aporte de los métodos cuantitativoestadísticos ni de la contribución de la Matemática, de modelos matemáticos más formalizados, y de los métodos computacionales y de la metodología de simulación. También hay que considerar el aporte de los métodos escénicos, que suele ser una cosa más de psicólogos para dinámicas de grupo, pero voy a mostrar o, mejor dicho, voy a apuntar cómo las técnicas escénicas y los juegos de rol juegan un rol metodológico importantísimo para hacer operativa esa metodología. Bien, vayamos entonces a desentrañar o a brindar algunos lineamientos de estos tres componentes. 4.1. El componente epistemológico (diapositiva 25) Diapositiva 26 y 27. La construcción de un sistema complejo La tesis o el punto de partida metodológico desde una epistemología constructivista es que ningún sistema complejo está dando en la realidad empírica. El sistema complejo no está dado como un objeto en la realidad en el inicio de una investigación. Esto no implica que no podamos investigar empíricamente ese sistema, claro que lo vamos a poder investigar empíricamente, pero la posición anti empirista nos lleva a reflexionar que ese sistema no está dado. El mundo de la experiencia incluye una multiplicidad y heterogeneidad de actores, de procesos y de relaciones (ver figura en la diapositiva) pero ahí no hay ningún sistema. Es cierto, en el lenguaje coloquial y cotidiano hablamos de los sistemas como cosas, como objetos del mundo de la experiencia: el sistema económico, el sistema financiero, y está bien que en el lenguaje cotidiano hablemos de ese modo. Pero en el plano de la investigación empírica tenemos que resistir esa

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tentación del lenguaje de identificar el sistema como una cosa ya dada. Ahora, el sistema no está dado, no está definido pero es definible, no está dado pero puede ser construido, y el sistema se construye a partir de que un sujeto formula una pregunta, y a partir de esa pregunta puede efectuar un recorte del dominio empírico, para seleccionar y abstraer las entidades, los actores, las relaciones y procesos que quiere estudiar. Entonces, la construcción del sistema comienza con la formulación de una pregunta, y por lo tanto podemos, o adquiere sentido, desde una mirada crítica, preguntarnos por quién pregunta, por qué pregunta, en qué contexto pregunta, a quién le interesa la pregunta. Las preguntas no son neutrales y esta interrogación reflexiva sobre la importancia de la pregunta nos conecta nuevamente con la categoría de marco epistémico, es decir, la importancia metodológica de explicitar la cosmovisión, el sistema de valores, el marco normativo que va a guiar la investigación, y aclaro, para que no queden dudas, que pretendemos hacer una investigación científica de carácter empírico, sin excluir obviamente a la Filosofía. Esto que acabo de decir requiere de un desarrollo más profundo pero para expresarlo sintéticamente podemos decir que la ciencia que abandona la reflexión filosófica está perdida, corre el riesgo de degenerar en cientificismo y en una forma degradada de racionalidad. La reflexión filosófica es necesaria como matriz del pensamiento científico y, por lo tanto, es crucial en una investigación empírica sobre un sistema complejo. Ahora bien, el punto incluso cuando el sentido común científico habitual y las normas de los sistemas de ciencia y tecnología nos exigen la neutralidad, en el plano operativo sabemos que necesitamos explicitar este marco epistémico. Por lo tanto podemos hablar de un rol metodológico crucial del marco epistémico en la construcción de un sistema complejo. Dos observadores de una misma situación problemática que tienen distintos marcos epistémicos, seguramente dichos observadores formulen preguntas distintas, que van a llevar a la construcción de dominios de fenómeno distintos y por lo tanto se va a estudiar sistemas complejos diferentes. Tal es la importancia del marco epistémico y de la pregunta conductora de la investigación. Esta idea podríamos resumirla en este esquema (ver diapositiva 27), el marco epistémico, nuestra cosmovisión, nuestro sistema de valores, condiciona la pregunta conductora de una investigación, esa pregunta conductora tiene una importancia decisiva en la delimitación empírica y la construcción del sistema, y por lo tanto en la construcción de los datos en los cuales se van a basar las inferencias que hagamos, y en 22

 

consecuencia el marco epistémico va a estar implicado también en el tipo de diagnóstico elaborado, es decir, en el caso de un modelo explicativo, en las causas y en los mecanismos que se propongan como explicación de ese problema complejo, y por lo tanto va a estar impactando en las estrategias políticas o diagnósticos de situación que se propongan. Obviamente que ese marco epistémico también está condicionando lo que hacíamos referencia antes, la construcción de los modelos de futuro, porque el marco epistémico condiciona nuestra representación del futuro y condiciona el modo en el que vamos a organizar la investigación empírica, de allí que este sea el punto de partida metodológico crucial de una investigación en sistemas complejos. Diapositiva 28. La sequía y el hombre Ahora les quiero mostrar un ejemplo muy breve acerca de cómo frente a una situación problemática dos marcos epistémicos distintos conducen a preguntas conductoras, a diagnósticos y a estrategias políticas distintas. Vamos a tomar el ejemplo de una investigación de Rolando García sobre las sequías que azotaron al mundo en los años 60 y 70 que produjeron una enorme escasez de alimentos y llevaron a enormes hambrunas en buenas partes del planeta. En ese momento, reseña García, la mayor parte de los estudios sobre los sistemas alimentarios y agroambientales se planteaba como pregunta fundamental cómo aumentar la producción de alimentos, cómo podemos incrementar los alimentos. Esta era una pregunta evidente y “natural” dado que había sequía que producía escasez de alimentos, el razonamiento era obvio: tenemos que incrementar los alimentos para reducir las hambrunas. Estas investigaciones, formuladas en base a esa pregunta, identificaron ciertas causas, las catástrofes naturales fueron las principales responsables de esas sequías, la superpoblación, el crecimiento demográfico, pero también la incapacidad de los países pobres, de los países en vías de desarrollo, para incrementar la producción, ¿por qué?, porque no tenían una agricultura moderna, tenían atraso en las técnicas agrícolas. De allí la estrategia propuesta de implementar programas de control de la natalidad, para reducir la población, y modernizar la agricultura. Fueron los años de la revolución verde en agricultura, de las semillas transgénicas, el paso de pequeñas producciones a grandes producciones… García, que en ese momento ocupaba varios cargos en organismos internacionales, en la Federación Mundial de Alimentos (FAO), y en programas sobre cambio climático, tuvo a su cargo una de las mayores investigaciones sobre la sequía y el cambio climático.

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García partió desde un marco epistémico distinto, y la pregunta que se hizo Rolando no fue ya cómo aumentar la producción de alimentos sino cómo y por qué se ha modificado el acceso a los alimentos por parte de los sectores populares. El diagnóstico llegó a identificar cambios profundos en el sistema productivo trajeron aparejados una utilización abusiva del medio físico, lo que llevó a la degradación ambiental. Es decir, la sequía obedecía a causas socioeconómicas, por lo tanto no podíamos responsabilizar al clima, a la naturaleza, de los efectos sobre los sistemas socioeconómicos, sino que eran los propios sistemas socioeconómicos los que habían degradado el ambiente y producían las consecuencias que ahora evidenciábamos como consecuencias sociales y humanitarias, razón por la cual se había llevado a una marginación de ciertos sectores sociales con el consecuente deterioro de la calidad de vida. Por lo tanto, si las causas estaban en el plano social, económico y político, había que actuar en el nivel socioeconómico y político y no solamente en el nivel de una respuesta técnica o tecnocrática, de incorporar ciertas semillas o un tipo de tecnología agropecuaria. Aquí podemos apreciar, con este ejemplo muy breve, la gravitación del marco epistémico, en la construcción de la pregunta, en la construcción del material empírico, en el diagnóstico elaborado y en la estrategia propuesta. 4.2. El componente metodológico (diapositiva 29) Diapositiva 30. La investigación interdisciplinaria Y entonces, avancemos ahora en estas coordenadas al segundo componente, el componente

metodológico

de

la

propuesta.

El

concepto

de

investigación

interdisciplinaria, formulado por Rolando García, plantea una definición muy precisa de lo que es interdisciplina. La premisa es la que ya dijimos, los múltiples procesos que forman parte de un problema complejo pertenecen al dominio de distintas disciplinas, por lo tanto la complejidad de un problema está ligada fundamentalmente a la imposibilidad de comprender sistémicamente esa complejidad desde una disciplina particular. De allí que la forma de conceptualizar estos problemas como sistemas complejos plantea una consecuencia metodológica directa e impacta en la concepción de la metodología, esto es la necesidad de articular las disciplinas. La pregunta es cómo articular las disciplinas. Hoy se habla muchísimo y cada vez más de multidisciplina, de interdisciplina, de trasdisciplina, pero a menudo se utiliza estos conceptos como

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sinónimos o de modo laxo, sin especificar los fundamentos epistemológicos y las características metodológicas precisas acerca de cómo esa multi, inter o tras puede ser operativa en una investigación científica concreta de carácter colectivo. Diapositiva 31. La metodología interdisciplinaria de Rolando García La metodología interdisciplinaria que propone García tiene un significado muy preciso, y es una respuesta epistemológicamente rigurosa y metodológicamente operativa para responder a esta pregunta, y por eso vamos a profundizar en ella. En la concepción de Rolando, la metodología interdisciplinaria tiene dos requisitos o componentes básicos, tiene que ver fundamentalmente con el modo en que se concibe y construye un problema, y tiene que ver fundamentalmente con el rol que ocupa el marco epistémico (Ver figura en la diapositiva 31). En relación a la primera cuestión, podríamos caracterizarlo del siguiente modo: en la metodología de investigación interdisciplinaria, los enfoques de esas distintas disciplinas tienen que ser articulados, integrados, al comienzo de una investigación, ¿con qué finalidad? para construir una pregunta conductora común. Es decir, los especialistas implicados en ese problema complejo, tienen que reunirse antes de comenzar la investigación y desarrollar un proceso de diálogo, discusión, que les permita construir una pregunta, delimitar el problema y por lo tanto concebir, comenzar a construir un sistema complejo. Esto guarda una diferencia fundamental con lo que habitualmente se hace cuando se habla de inter, de multi o de trasdisciplina. Dada una problemática, distintos especialistas hacen estudios sectoriales separados, no coordinados, y se da una coordinación de resultados a posteriori, se yuxtaponen resultados de investigaciones realizadas de manera independiente. En esta concepción de interdisciplina, los conocimientos disciplinarios no se integran a posteriori, se tienen que poner en relación y articular al comienzo del proceso de investigación, y esto lleva al segundo componente, a la importancia del marco epistémico, que es una condición muy restrictiva y muy exigente para el trabajo de investigación interdisciplinaria, ¿por qué?, porque los miembros del equipo de investigación, formado por especialistas de distintas disciplinas, tienen que compartir un marco epistémico, es decir, un sistema de valores, un marco normativo, una concepción compartida de lo que significa hacer ciencia y de la relación entre la ciencia y la sociedad. Me cuesta mucho imaginar, por poner un ejemplo, cómo un economista neoliberal ortodoxo podría cooperar con un economista institucional heterodoxo para diagnosticar un problema económico concreto, es decir, esa visión del mundo impone 25

 

ciertos límites, pero aunque no tengamos un consenso perfecto, aunque haya antagonismos, conflictos, bueno, tenemos que llegar a expresar ese nivel ideológico de la ciencia. No ideológico partidario, pero ideológico en el sentido de una concepción política. Aquí podemos elaborar una distinción importante. Lo que es multidisciplinario es el equipo, un equipo es multidisciplinario, porque está integrado por especialistas de distintas disciplinas, y lo que es interdisciplinario es la metodología propuesta, y esa metodología no es un acto, un momento de coordinación de resultados sino es un proceso, un proceso que se da en el tiempo. El marco epistémico es lo que permite unir y vincular a los miembros de un equipo y avanzar en la construcción de una problemática común, y ese proceso implica articular y diferenciar los conocimientos disciplinarios. Diapositiva 32-35. La interdisciplina como «proceso»; la transdisciplina como «producto» Aquí podemos plantear una analogía entre el proceso de investigación interdisciplinario y una orquesta sinfónica. Esta bella imagen la propone Rolando en una conferencia que dictó en México. La investigación interdisciplinaria no supone ni anular ni integrar ni fusionar disciplinas, requiere de especialistas dotados, competentes y excelentes, así como la orquesta sinfónica necesita de músicos que ejecuten con maestría su propio instrumento, pero la belleza de la orquesta sinfónica está en la armonía del proceso, o sea, la sinfonía es un resultado emergente de la coordinación de especialidades musicales, análogamente, la interdisciplina es un proceso que exige coordinar conocimientos y acciones de especialistas sumamente competentes, y así como la sinfonía es tan solo un producto, un momento de ese proceso que desaparece cuando la orquesta sinfónica deja de tocar, podemos decir que la trasdisciplina sería un producto o un momento de ese proceso que es fundamentalmente interdisciplinario. Y creo que incluso en esta metáfora vemos ya ciertos impactos cruciales de esta propuesta para el plano educativo, porque lograr construir una orquesta sinfónica supone de conservatorios eficientes que formen buenos músicos, la pregunta es cuál es la actitud de nuestros sistemas de ciencia y técnica y de nuestras instituciones de educación superior para formar doblemente especialistas excelentes, investigadores que sean altamente competentes en su especialidad, y al mismo tiempo, investigadores capaces

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de un trabajo interdisciplinario. Por lo tanto, la interdisciplina es un proceso en donde se articulan fases de integración y de diferenciación entre las disciplinas. Y acá podemos agregar, para avanzar en el componente técnico, la segunda cuestión, que tiene que ver con concebir a la interdisciplina como un proceso de modelización, como un proceso de construcción de modelos. Obviamente que lo que vamos a tratar de lograr es construir un modelo interdisciplinario de un sistema complejo, pero en realidad en el proceso de investigación no hay un único modelo, sino que hay un proceso de sucesivas modelizaciones, se construyen sucesivos modelos a lo largo de un proceso. Diapositiva 36. El proceso de modelización: creación de múltiples modelos ¿Qué modelos se construyen en un proceso de investigación interdisciplinario de sistemas complejos? Bueno, creo que podemos concebir el proceso de modelización a través de la puesta en relación de distintos tipos de modelos: modelos mentales, modelos

discursivos,

modelos

conceptuales,

modelos

formales

y

modelos

operacionales. Los modelos mentales en general son modelos implícitos, pueden ser individuales, las ideas que cada uno tiene sobre el futuro o que los especialistas tienen sobre las problemáticas, pero también esos modelos implícitos pueden ser colectivos, por ejemplo las representaciones socialmente elaboradas y compartidas por los actores sociales sobre los problemas de la realidad social. Pero cuando pasamos de un modelo mental individual a un modelo colectivo, estamos reconociendo la importancia de la comunicación social en la construcción de modelos o de representaciones sociales, es decir que sin diálogo y sin discusión, es decir, sin la existencia de modelos discursivos, no podemos llegar a elaborar modelos compartidos. Estos modelos discursivos son fundamentalmente modelos en lenguaje natural, lenguaje natural, por oposición y distinción respecto de los lenguajes formales. El lenguaje natural es el lenguaje que hablamos en la vida cotidiana de todos los días, pero estos modelos discursivos en lenguaje natural también pueden tener un uso sistemático en ciencia, como lo tienen en Ciencias Sociales. Lo que hacemos los científicos sociales, con buena parte de la reticencia a la Matemática y la formalización, es construir modelos cualitativos, y son muy útiles.

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En el plano de la investigación interdisciplinaria creo que los modelos discursivos tienen un rol crucial, porque aluden fundamentalmente a la dimensión del diálogo y la comunicación entre los especialistas, con el objetivo de comprenderse. No sabemos si vamos a lograr comprendernos, pero tenemos que concebir la comprensión como una posibilidad o como algo a lograr. Plantear el proceso interdisciplinario como un proceso discursivo implica necesariamente una apertura hacia el otro, hacia el diferente, y creo que exige ciertos valores que en la ciencia no abundan, que es fundamentalmente el de la humildad cognitiva. A un científico, un investigador, le cuesta mucho decir “desconozco, en esto soy ignorante”, pero me parece que ese es el valor esencial de la interdisciplina, decir “yo no sé”. La interdisciplina surge, como dice Rolando, cuando un especialista en una disciplina puede formularle preguntas a otro especialista que antes no se había formulado, y ese es un momento discursivo de la interdisciplina, creo yo. Y me parece que a través de la construcción de estos modelos discursivos, que llevan a explicitar los modelos mentales, es como podemos empezar a construir tres modelos, bueno, primero explicitar el marco epistémico y formular la pregunta; segundo, construir el modelo de futuro deseable de acuerdo a la problemática que estamos investigando; y finalmente el modelo de la situación, el modelo de diagnóstico de ese problema. De estos modelos discursivos, laxos, borrosos, podemos pasar a modelos conceptuales más refinados, es decir, a precisar los conceptos que estamos usando y a usarlos de modo más explícito y sistemático. Y una vez que tenemos un modelo conceptual más o menos explícito y sistemático compartido, podemos quizás avanzar en la tarea de formalización, por ejemplo, construir modelos matemáticos, modelos estadísticos o modelos computacionales, de acuerdo a la naturaleza del problema que se trate de abordar. Finalmente, el modelo operacional es simplemente el modelo programado, es decir, el modelo traducido en un código, en un lenguaje de programación específica, C++, Java, lo que sea, tarea que realizarán los especialistas en Informática a partir del modelo conceptual construido y compartido. Creo que esta distinción entre tipos de modelos implicados en la interdisciplina es útil para que esta propuesta sea operativa. Diapositiva 37. ¿Cómo organizar una investigación interdisciplinaria? Avanzo con otra pregunta, cómo organizar entonces, desde esta perspectiva, una investigación interdisciplinaria. Creo que hay tres tareas cruciales. La primera es

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construir un equipo multidisciplinario en función de un problema complejo que se quiera abordar. Acá hay una cuestión enorme a discutir que tiene que ver con el análisis de viabilidad, ¿estamos en condiciones de desarrollar un proceso de investigación interdisciplinaria en sistemas complejos, de acuerdo a lo que se propone aquí? No voy a dar respuesta a eso, pero lo dejo planteado para el debate. La segunda cuestión tiene que ver con la explicitación y co-construcción del marco epistémico y la tercera con la construcción colectiva de la pregunta y del modelo del sistema complejo. Creo que aquí hay un cruce fabuloso, todavía inexplorado, entre la metodología interdisciplinaria que nos propone Rolando y la metodología de modelización que se emplea en el campo de las ciencias sociales computacionales, que emplean nuestros colegas informáticos y matemáticos. Diapositivas 38-41. Utilidad del lenguaje UML para el trabajo de modelado Quisiera destacar simplemente una herramienta, que me parece muy importante para el trabajo interdisciplinario, que es el lenguaje unificado de modelado (UML). ¿Cómo UML puede servir para el trabajo interdisciplinario? Quiero poner un ejemplo muy simple. UML es una herramienta de visualización gráfica que se usa en ingeniería de software, un programa informático, el MS Word, que usamos habitualmente, se puede representar con un diagrama UML independientemente del código de programación. Los ingenieros informáticos hacen diagramas y luego los programadores los traducen en un lenguaje de programación específico. Cuál es la importancia de UML, o qué nos permite UML. Bueno, UML es un conjunto de símbolos, ahora les voy a dar un ejemplo muy simple. Hay básicamente dos grandes conjuntos de diagramas que permite hacer UML, uno son diagramas estáticos, y con esos diagramas podemos construir modelos de la estructura u organización de un sistema complejo, pero también UML permite crear diagramas dinámicos, es decir, modelos del comportamiento o de la evolución de un sistema complejo. La virtud de UML, como ustedes van a ver, es que son fácilmente comprensibles por investigadores de distintas disciplinas y por no especialistas en Informática. No hay que ser un técnico ni un informático para comprender estos diagramas aunque hay que tener algunos conocimientos específicos para construirlos. Estos diagramas facilitan la comunicación y organizan la discusión, nos permiten por lo tanto, explicitar los conceptos y las relaciones, y nos ayuda a incrementar el rigor y la precisión de nuestras formulaciones. Por lo tanto contribuyen a desambiguar ciertas cuestiones que en el lenguaje natural están presentes y a lograr cierta coherencia. Estoy 29

 

persuadido que la utilidad metodológica crucial de UML es la de ser una interfase entre los modelos discursivos verbales, los modelos conceptuales más sistemáticos y los modelos formales. Aquí hay un ejemplo de un diagrama de casos de uso (diapositiva 39), supongamos que estudiamos un sistema de turismo y gastronómico, tenemos dos actores: el chef y el crítico de comidas y caracterizamos acciones, el chef prepara comidas, el crítico prueba la comida, paga la comida, bebe vino. Estos diagramas muy simples permiten por ejemplo caracterizar las acciones desde los distintos actores involucrados. Pero también podemos avanzar un ejemplo de un diagrama de clases (diapositiva 40), es decir, en una caracterización más estructural del sistema. Aquí voy a limitarme a describir una parte de este diagrama (diapositiva 40). Supongámonos una relación entre clientes, empresas y productos, un mercado cualquiera. Tenemos una determinada clase de agentes, que son los clientes, los caracterizamos por su edad, por su sexo, por su nivel socioeconómico, los atributos que quieran. Los clientes pueden realizar ciertas acciones, comprar, qué es lo que compran, productos. Aquí tenemos otra clase distinta: los productos, a los cuales podemos caracterizarlos por ciertas variables como marca, modelo, precio. Los productos son producidos por empresas. La clase empresas tienen atributos como tamaño, capital, y es capaz de realizar ciertas acciones como fabricar productos y realizan inversiones. ¿En qué pueden invertir? Por ejemplo las empresas pueden invertir en estrategias de comunicación, en publicidad con el objetivo de influir en los recursos cognitivos que poseen los agentes, es decir, en sus opiniones, actitudes e información. Cuando un cliente compra un producto lo compra en base a la información y a las opiniones que tiene, en los cuales la publicidad influye, por lo tanto el acto de compra modifica los recursos cognitivos del cliente, pero también modifica los recursos económicos de ese cliente. Este es un ejemplo muy esquemático de cómo podríamos avanzar en construir diagramas UML de los problemas complejos y empezar a discutir, co-construir estos diagramas con un equipo en un proceso de investigación interdisciplinario.

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Diapositiva 42. UML como herramienta de diálogo, comunicación para la construcción de un modelo conceptual compartido Ahora quiero mostrarles como imagino yo, en base a mi experiencia, una sesión de trabajo interdisciplinario facilitada por UML. Esto me parece fabuloso. (Ver diagrama de la diapositiva 42). Tenemos nuestro equipo multidisciplinario, con todos los especialistas que sean necesarios, cada uno tiene su modelo mental implícito, pero vamos a empezar a construir un modelo discursivo. Va a comenzar entonces un proceso de comunicación y discusión sobre el problema complejo, que puede ser un poco un tira y afloje, “no, qué estás diciendo!” “no, no yo no estoy de acuerdo con eso”. A veces muchos problemas de comunicación suceden porque usamos palabras distintas para referirnos a lo mismo. Aquí UML puede ayudarnos a organizar la discusión. El especialista de color rojo (ver diapositiva 42), que es un especialista informático, lo que hace es construir un diagrama UML en base a las discusiones del equipo. El diagrama construido se proyecta en una pantalla para que todo el equipo pueda verlo. Entonces en un momento ese grupo, ese colectivo, en vez de hablar de lo que está diciendo el otro, pasa a discutir sobre el diagrama. Se trata efectivamente de un proceso recursivo: el modelo conceptual aparece como un modelo emergente de esas discusiones, pero también se convierte en el objeto acerca de lo cual discutimos. Ya no discutimos de lo que dice el otro sino discutimos el modelo que vamos co-construyendo. Creo que esto es una herramienta de trabajo operativa para empezar a laburar una problemática concreta. 4.3. El componente técnico. La simulación computacional y los modelos basados en agentes (MBA – SMA) (diapositivas 43-48). Bueno, finalmente el tercer componente… llevo una hora y tres minutos, voy a redondear en diez minutos… para que podamos pasar a la fase de discusión y debate colectivo. Bueno, y acá les adelanto, voy a hablar de la simulación en general, pero en particular quiero referirme a una técnica de modelización computacional, que son los modelos basados en agentes, que es una de las técnicas que hoy más se emplea para modelar y simular procesos sociales, por una razón, que es la que voy a mostrar.

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Diapositiva 44. ¿Qué es simular? ¿Por qué simular? ¿Cómo simular? Pero antes de hablar de los modelos basados en agentes, quiero plantear una idea muy general de la simulación, a partir de estas preguntas: qué es simular, por qué simular y cómo simular. Simular básicamente es emular un comportamiento de un sistema A por un sistema B, es decir de un sistema real por un sistema artificial. En la vida cotidiana hay un montón de casos de simulación, por ejemplo el teatro, los juegos de rol, los juegos como el Sim City en la computadora, los simuladores de vuelo, o modelos ya sí, modelos de simulación, de emisiones de gases o de tráfico, construidos en la computadora. Por qué simulamos, la simulación tiene que ver fundamentalmente con representar un proceso, entonces la simulación es fundamentalmente una herramienta metodológica orientada a la comprensión de procesos. Podemos decir que si los modelos estadísticos son modelos centrados en la relación entre las variables, los modelos de simulación son fundamentalmente modelos de procesos. También simulamos como sustituto a la experimentación, cuando por razones de costos o problemas éticos no podemos actuar sobre un objeto real, sería muy dificultoso, caro, estrellar aviones de verdad, o experimentar en un sistema social a ver qué pasa si implementamos una política. Hay simulación también en los juegos de rol. ¿Cómo simulamos? yo creo que básicamente hay dos formas de simular: una es crear modelos formales que podamos correr en una computadora, la otra es la simulación humana, la simulación humana de procesos sociales, es decir, recurrir a los juegos de rol como una técnica de simulación. Diapositiva 45. Usos de la simulación en el estudio de sistemas complejos Creo que en una estrategia de investigación interdisciplinaria de sistemas complejos y en la construcción de modelos de sistemas complejos, hay dos usos básicos de la simulación. La simulación humana y la simulación computacional: el uso de los juegos de rol y de los modelos basados en agentes, por ejemplo. Podemos usar y movilizar juegos de rol, involucrar participativamente a los actores de una problemática, como insumo para construir un modelo basado en agentes, y luego con los resultados de un modelo basado en agentes transformarlo en un juego de rol, en una representación escénica con los actores involucrados.

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Diapositivas 46-48. Un MBA es una «sociedad artificial» de agentes autónomos y heterogéneos que interactúan entre sí y con el entorno ¿Qué es básicamente un modelo basado en agentes? Un modelo basado en agentes es una sociedad artificial. La característica fundamental del modelo basado en agentes es que se representan de manera explícita las entidades que forman parte de ese sistema, por ejemplo en un sistema agro-ambiental se representa el medio físico, el clima, los agentes productivos, económicos, etc. La palabra “agentes” refiere tanto a agentes sociales y naturales, o sea, humanos y no humanos. Un agente puede ser una semilla, puede ser la tierra, puede ser el sol, entonces representamos de modo explícito cada una de esas entidades y las relaciones entre esas entidades. Luego lo que hacemos es construir en la computadora un programa y ejecutarlo, la simulación de esa sociedad artificial consiste en ejecutar en la computadora ese programa y observar que sucede. Dicho muy brevemente, un modelo basado en agentes es una sociedad artificial que se compone de agentes, de reglas y de un entorno. Básicamente lo que se trata de hacer es de comprender cómo a partir de la conducta de agentes autónomos, heterogéneos y descentralizados se producen consecuencias globales, propiedades emergentes que no podemos reducir a los agentes individuales considerados aisladamente. Por lo tanto, los modelos basados en agentes son modelos generativos, son modelos bottom-up, en vez de representar el estado agregado el sistema, partimos de representar las entidades que forman ese sistema. La simulación permite explorar en tiempo real las estructuras que emergen de esa interacción y de ver cómo esas estructuras condicionan a su vez a los actores. El aporte fundamental de los modelos basados en agentes podemos resumuirlos en los siguientes puntos: (i) son una herramienta para investigar el vínculo micro – macro de los sistemas complejos; (ii) que constituyen laboratorios virtuales en los cuales podemos realizar experimentos; (iii) a diferencia de los modelos matemáticos, que por la propia naturaleza del lenguaje matemático imponen hipótesis simplificadoras, los lenguajes de programación y los modelos basados en agentes brindan posibilidades para representar la heterogeneidad de entidades humanas y no humanas y sus múltiples relaciones; y finalmente (iv) son modelos posibilísticos, es decir, en un modelo basado en agentes podemos explorar alternativas, testear hipótesis del tipo what if.

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5. Síntesis y conclusiones (diapositivas 49-53) Para concluir, la estructura de esta propuesta básicamente ha sido partir desde un enfoque constructivo para fundamentar un programa de investigación interdisciplinario de problemas complejos, en el cual vimos que la categoría de problemas complejos y de marco epistémico juega un rol crucial en un proceso interdisciplinario de modelización y de simulación de sistemas complejos. Este proceso de investigación interdisciplinaria, que convoca a la modelización y simulación de sistemas complejos, tiene cuatro momentos: un momento normativo, un momento explicativo, un momento estratégico, un momento táctico operacional. Estos momentos tienen que ver con la construcción de sucesivos modelos: modelos de futuro; modelos de diagnóstico, que nos ayudan a comprender la estructura y la dinámica de ese sistema; modelos estratégicos, vinculados con la construcción de modelos posibilísticos para el análisis de escenarios; y finalmente un modelo táctico operacional. Esperamos que estos modelos nos ayuden en principio a aprender, luego a reflexionar, y finalmente a planificar, decidir y actuar, es decir, para tratar de transformar la realidad concreta y los problemas concretos. Esta propuesta que he tratado de sintetizar, bebiendo del legado de Rolando García y de Oscar Varsavsky, partió de la categoría de problemas complejos como motor organizador de la reflexión. Se trata de una propuesta abierta porque es incompleta, porque está abierta a la discusión y a la crítica, y porque es una propuesta colectiva, es una invitación a que hagamos algo juntos. Es también una propuesta política porque nos invita a pensar el futuro y a construirlo. Es una propuesta epistémica porque tratamos de construir conocimiento. Es una propuesta metodológica porque plantea un modo de organizar el trabajo científico. Es una propuesta técnica-operativa que plantea la articulación de múltiples metodologías (diapositiva 51). La pregunta creo que tenemos que hacernos es cuál es la viabilidad de esta propuesta. Quisiera dejar esto planteado para la reflexión colectiva, y me parece importante pensar cuáles son las condiciones de posibilidad para el desarrollo de programas de investigación interdisciplinarios de problemas complejos (diapositiva 52). Y para concluir, una invitación y una provocación, quiero decir: ¿seremos capaces de imaginar creativamente el futuro que deseamos y trabajar colectivamente de modo honesto, riguroso y apasionado para construirlo? ¿Cuál es el futuro que deseamos? ¿Es

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posible ese futuro que deseamos? Quizás lo que deseamos sea altamente improbable, pero posible, pero en el cosmos, en la naturaleza, en la sociedad, lo improbable a veces sucede, nuestro optimismo se funda en lo improbable.      

 

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Parte 2. Diapositivas de la conferencia  

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Sistemas complejos, investigación interdisciplinaria y simulación computacional ¿Qué tipo de ciencia necesitamos para construir una sociedad mejor? Dr. Leonardo G. Rodríguez Zoya

Junio de 2015

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Las fuentes de inspiración

Rolando García

Oscar Varsavsky

Los programas de investigación interdisciplinaria de problemas complejos - Leonardo G. Rodríguez Zoya – [email protected]

El enfoque constructivo de Oscar Varsavsky ¿Cómo es la sociedad que deseamos?

¿Cómo pasamos de la sociedad actual a la sociedad deseada?

Estilo social / Estilo de desarrollo Estilo científico Estilo de consumo

Estilo tecnológico Estilo de producción

Estilo artísticos Estilo educativo

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5

Compartir una propuesta Programas de investigación interdisciplinaria en problemas complejos

Enfoque constructivo

¿Qué tipo de ciencia necesitamos para construir una sociedad mejor?

¿En qué tipo de sociedad queremos vivir?

Futuro deseable

Modelo

Futuro deseable

Modelo de Sociedad sociedad deseable futura

Enfoque constructivo

Estrategia políticocientífica Investigación interdisciplinaria Sistemas complejos

Problemas complejos

Modelos de simulación computacional

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Interrogantes centrales 1

¿Por qué es estratégico pensar y concebir «modelos compartidos de futuro deseable»?

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¿Qué es un «problema complejo»?

3

¿Cómo investigar un «problema complejo?»? Interdisciplina

Modelos

Sistemas complejos

Simulación

¿Por qué concebir modelos de futuro deseable? Introducción 8

¿Por qué es estratégico pensar el futuro que deseamos? Nuestro “presente” fue antes “futuro”

Presente

¿Por qué y para quién? Juicios de valor (dimensión axiológica)

Variedad de futuros brecha / puente

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Nuestro “futuro” será “presente”

Futuro

Deseo Fines Deliberación racional y elección de fines

Representación expectativa del porvenir Esperanza Incertidumbre

Las tres lógicas del enfoque constructivo Modelo de futuro

Lo deseable

Modelo normativo Visión del mundo Sistema de valores Elección de fines Concepto ético-político

Modelo posibilísticos Visibilizar alternativas Análisis de viabilidad Exploración de consecuencias What if? Valoración escenarios

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Finalidad predictiva Anticipar un estado futuro Cálculo probabilístico Grado de confianza Enfoque constructivo

Lo posible

Modelo probabilístico

Lo probable

Ayuda a la planificación y la toma de decisiones: elección entre alternativas posibles

Dimensión “ética y política” de los modelos de futuro Ningún modelo de futuro es axiológicamente neutral Objetividad ≠ Neutralidad valorativa La concepción de un modelo implica un compromiso ético (con ciertos valores) y político (con ciertos fines) Los programas de investigación interdisciplinaria de problemas complejos - Leonardo G. Rodríguez Zoya – [email protected]

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A todo modelo subyace un modelo normativo

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Marco epistémico Visión del mundo

Percepción e interpretación de la realidad

Sistema de creencias y valores Jerarquía de problemas

Sistema de pensamiento

Preguntas que se plantean

Inferencias Relaciones casuales

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Un ejemplo Modelo “Los límites del crecimiento”

Modelo Mundial Latinoamericano

(Club de Roma, World III, 1972)

(Fundación Bariloche, Herrera, Scolnik, Oteiza, et al. 1972)

Límites físicos del crecimiento

Límites sociopolíticos

Estrategia: restricción de crecimiento y control poblacional

Estrategia: satisfacción de necesidades básicas

Valores: conservar el orden ‘mundial’

Valores: construir un futuro alternativo

¿Cómo construir modelos de futuros?

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¿Quién decide lo deseable?

Modelos TOP-DOWN

Modelos BOTTOM-UP

Modelos jerárquicos Modelos descendentes

Modelos emergentes Modelos participativos

Modelos construidos por gestores, directivos, decisores, planificadores, técnicos, científicos…

Modelos co-construidos con la multiplicidad de actores involucrados en la problemática

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Un principio ético-constructivo Si el modelo va a ser empleado para la acción y la toma de decisiones que afecta 1 la vida de un conjunto de actores, dichos actores deberían ser consultados sobre el futuro que desean. Los «puntos de vista» de los actores implicados en la situación-problemática 2 deben ser representados en el modelo de futuro deseable. Modelización participativa

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Escalas de observación para la construcción de modelos de futuro Escala planetaria

Modelos Sistema-mundo; Sistemas globales

Escala supranacional

Modelos regionales

Escala país

Modelos de sistemas sociales

Escala subnacional

Modelos de desarrollo regional/local

Escala Organizacional

Modelos organizaciones públicas, privadas, sociales

¿Qué es un problema complejo? Introducción 17

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La humanidad se enfrenta a problemas de complejidad creciente Deterioro ambiental

Crecimiento demográfico

Crecimiento de las ciudades Desigualdad social Pobreza y exclusión

Envejecimiento poblacional

Hiperproducción e hiperconsumo

Especulación financiera Agua Energía

Salud Alimentos

Cambios en los sistemas productivos

Redes globales de terrorismo y crimen organizado

Los problemas complejos demandan nuevas estrategias de pensamiento, de conocimiento y de acción

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Carácter “sistémico” y “no-disciplinario” de los problemas complejos Múltiples actores Actores sociales, políticos, económicos (productores, proveedores, organismos regulación, etc.) Niveles de organización

Múltiples procesos

Físicos-biológicos, ambientales, tecnológicos, productivos, socio-económicos, jurídico-normativ.

Sistema socio-agro-ambiental

Niveles de organización semi-autónomos Vínculo entre el nivel «micro» y «macro».

Sistemas complejos

Investigación interdisciplinaria

Escala espacial y temporal Múltiples duraciones: corto, mediano, largo plazo Múltiples Consecuencias Ecológicas, económicas, sociales, éticas, políticas, culturales.

¿Por qué son complejos los problemas fundamentales? Vida y necesidades humanas

Plano ético

Construir un “vivir bien” colectivo Plano práctico

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Dimensión axiológica

Marco epistémico

Alternativas de futuro Modelos de futuro

Problemas complejos

Imperativo práctico: actuar para transformar Planificar estratégicamente acciones constructivas para transformar el sistema hacia un estado más deseable

Plano epistémico

Dificultad de comprensión Sistemas complejos: múltiples actores, procesos interrelacionados, escalas temporales, dinámicas y niveles de organización (micro-macro)

En los problemas complejos hay un entrelazamiento de los aspectos “epistémicos”, “éticos” y “prácticos”.

Metodología Comprensión sistémica Visibilizar alternativas Conciencia Relación ciencia y política

Desafío de conocimiento

Desafío de gestión

Desafío ético-político

Desafío colectivo

Decisión Acción

Trabajo en equipo

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Los problemas complejos exigen un compromiso ético-político Diagnóstico Explicar y comprender el sistema Plano epistémico

Problemas Complejos Lograr que el sistema evolucione hacia una situación socialmente deseable. Deseabilidad implica valores y políticas consecuentes

Intervención Actuar sobre el sistema para transformarlo Plano prácticoconstructivo

No es posible separar el componente “fáctico” (descriptivo-explicativo) del componente “axiológico” (ético-político). Los programas de investigación interdisciplinaria de problemas complejos - Leonardo G. Rodríguez Zoya – [email protected]

¿Cómo investigar problemas complejos? Introducción 23

Metodología de investigación interdisciplinaria de problemas complejos Componente epistemológico

Componente metodológico

Componente técnico

Sistemas complejos

Investigación

Multi-método

Modo de organización de un proceso de inv. colectivo integrado por especialistas disciplinarios.

Simulación computacional

Epistemología constructivista Pregunta conductora Marco epistémico

Interdisciplinaria

Modelos

Métodos cualitativos Métodos cuantitativos Métodos matemáticos Met. Computacionales Métodos escénicos

3.1. El componente epistemológico

La construcción de un sistema complejo

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Ningún “sistema complejo” está “dado” en la realidad empírica, en el punto de partida de una investigación ¿Quién pregunta?

¿En qué contexto?

¿Por qué pregunta?

¿A quién le interesa la pregunta?

Marco epistémico

Pregunta

Construcción del sistema complejo

Importancia metodológica de explicitar la cosmovisión, el sistema de valores y el marco normativo que guía la investigación científica de carácter empírico.

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Rol metodológico del marco epistémico en la construcción de un sistema complejo Mundo de la experiencia

Modelo de futuro

Dominio de fenómenos

Observador

Pregunta conductora

¿

Marco epistémico

Marco epistémico

Delimitación y construcción del sistema Evidencia empírica

Diagnóstico Múltiples problemas complejos

Estrategias propuestas

Situación problemática

Sequía (África, India, Brasil: 1960 – 1970)  escasez de alimentos (riesgo de seguridad alimentaria)  hambrunas Diferencia en el marco epistémico

Pregunta conductora

¿Cómo se puede aumentar la producción de elementos en la región X?

¿Cómo y por qué se ha modificado el acceso a los alimentos, por parte de los sectores populares?

Diagnóstico

Catástrofes naturales; superpoblación; incapacidad países pobres para incrementar producción; atraso de las técnicas agrícolas.

Cambios en el sistema productivo; utilización abusiva del medio físico; degradación medio-ambiental; marginación de sectores sociales; deterioro de la calidad de vida

Estrategia propuesta

Programas de control de natalidad y modernización de la agricultura (Nuevas tecnologías, métodos de producción)

Causas sociales, económicas y políticas. Actuar en el nivel socio-económico político.

3.2. El componente metodológico

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La investigación interdisciplinaria Los múltiples procesos entrelazados en un problema complejo pertenecen al «dominio» de distintas disciplinas La complejidad de un problema está ligada a la imposibilidad de comprenderlo sistémicamente desde una disciplina particular. Consecuencia metodológica

Articulación de disciplinas

Metodología interdisciplinaria

Equipo multidisciplinario

Modo de concebir un problema

Proceso

Marco epistémico

Articulación de enfoques disciplinarios al comienzo de la investigación para formular una «pregunta conductora», delimitar un «problema» y construir un «sistema complejo»

Articulación y diferenciación de los conocimientos disciplinarios

Metodología interdisciplinaria

Los miembros de un equipo deben compartir un marco epistémico:  Sistema de valores  Un marco normativo  Una concepción de la relación cienciasociedad

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La interdisciplina como «proceso»; la transdisciplina como « producto»

Los programas de investigación interdisciplinaria de problemas complejos - Leonardo G. Rodríguez Zoya – [email protected]

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Diferencias con otros enfoques  En la “multi-disciplina” se integran resultados de investigaciones disciplinarias sobre un problema (se coordinan o yuxtaponen resultados); en la “interdisciplina” se articulan al comienzo para construir un problema común.  No toda investigación es interdisciplinaria (Ej. Que un investigador utilice conocimientos de distintas disciplinas).  La interdisciplina es una consecuencia metodológica de concebir problemas como “sistemas complejos”  La metodología interdisciplinaria “no emerge espontáneamente” por la mera constitución de equipos “multi-disciplinarios”. Los programas de investigación interdisciplinaria de problemas complejos - Leonardo G. Rodríguez Zoya – [email protected]

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Precisión de los límites y alcance de la metodología interdisciplinaria  El equipo es «multidisciplinario», la metodología «interdisciplinaria».  La interdisciplina no presupone ni la anulación ni la fusión de las disciplinas (integración disciplinaria o transdisciplina).  La interdisciplina requiere del conocimiento especializado.  La interdisciplina es una estrategia para “articular” los conocimientos disciplinares implicados en la comprensión de un problema complejo.  La interdisciplina es un “proceso” que integra fases de “articulación” y “diferenciación” de conocimientos disciplinarios.  La “interdisciplina” es una propiedad “emergente” de un equipo (multidisciplinario) resultante de compartir un marco epistémico y construir un problema común.

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El proceso de investigación interdisciplinaria La investigación interdisciplinaria es un proceso (no un “acto”) en la cual se articulan dos fases: 1

Fases de integración disciplinaria

Fases de diferenciación disciplinaria

Proceso de modelización 2

Proceso de construcción de “sucesivos modelos”

Modelo interdisciplinario de un sistema complejo

El proceso de modelización: creación de múltiples modelos -Modelos implícitos -Individuales y colectivos Modelo programado (ejecutable)

Modelo mental

- Diálogo y comunicación - Comprensión (Posib.) - Apertura hacia el otro, humildad cognitiva. - Modelos en lenguaje natural Modelo - Modelos discursivo cualitativos

Modelo operacional

1. Modelos matemáticos 2. Modelos estadísticos 3. Modelos computacionales

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1. Explicitar marco epistémico y formulación de la pregunta 2. Modelo de futuro 3. Modelo de situación

Modelo formal

Explícito y sistemático

Modelo conceptual

¿Cómo organizar una investigación interdisciplinaria? Tres tareas cruciales: 1. Constituir un «equipo multidisciplinario» en función del «problema complejo» que se quiere abordar. – Análisis de las viabilidad de un proceso de investigación interdisciplinaria en sistemas complejos.

2. Explicitación y co-construcción de un «marcoepistémico» compartido. 3. Construcción colectiva de la pregunta conductora y elaboración interdisciplinaria de un «modelo» del sistema complejo.

Metodología interdisciplinaria y la metodología de modelización

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El Lenguaje Unificado de Modelado UML y la metodología interdisciplinaria ¿Qué es?

Una herramienta de visualización gráfica empleada en la ingeniería de software.

1. Es un conjunto de símbolos que permiten crear:  Diagramas estáticos (modelo de la estructura u organización de un SC).  Diagramas dinámicos (modelo de comportamiento, evolución o cambio de un SC). 2. Fácilmente comprensible por investigadores de distintas disciplinas y especialistas en informática. 3. Facilita la comunicación, organiza la discusión. 4. Permite explicitar los conceptos y las relaciones. Rigor. Precisión. Desambiguación. Coherencia. 5. Interfaz entre el modelo discursivo, conceptual y formal.

Ejemplo: Diagrama de caso de uso

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Ejemplo de diagrama UML Diagrama de clases

 Flexibilidad para modelizar actores individuales y colectivos, normas, instituciones, medio ambiente.  Heterogeneidad de atributos y comportamientos.  Modelado de las relaciones entre actores y recursos.

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Diagrama (Proyecto MAELIA)

UML como herramienta de diálogo, comunicación para la construcción de un modelo conceptual compartido

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Modelo conceptual Sesión de trabajo interdisciplinario emergente Diagrama UML

Proceso de comunicación y discusión sobre el problema complejo

Informático

Especialista

Cada especialista tiene su “modelo mental” implícito. Equipo multi-disciplinario

3.3. El componente técnico La simulación computacional Los modelos basados en agentes (MBA – SMA)

¿Qué es simular? ¿Por qué simular? ¿Cómo simular?

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Modelo de simulación computacional

Emular un comportamiento de un sistema A por un sistema B

Comprensión de procesos

Sustituto a la experimentación

Simulación humana de procesos sociales (juegos)

Usos de la simulación en el estudio de sistemas complejos

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Modelos de sistemas complejos

Simulación humana

Simulación computacional

Juegos de Rol

Modelos basados en agentes (MBA)

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Un MBA es una «sociedad artificial» de agentes autónomos y heterogéneos que interactúan entre sí y con el entorno Sistema real (socio-agro-ambiental)

 MBA = Agentes + Reglas + Entorno  MBA  Programa informático  Simulación del proceso de auto-organización de un sistema complejo

Sistema artificial (MBA)

 Modelos generativos (bottom-up)  Modelado de la complejidad (heterogeneidad, autonomía, racionalidad limitada, adaptación, aprendizaje).  Modelado del espacio geográfico (GIS)

Arquitectura de un modelo de agentes

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Aportes de los MBA a la investigación interdisciplinaria de problemas complejos 1. Exploración de la relación entre el nivel micro y macro de un sistema complejo. 2. Laboratorios artificiales, experimentación virtual. 3. Modelado de la heterogeneidad de ‘entidades’ humanas y no humanas (medio físico, social, institucional, normativo, económico) y sus múltiples relaciones. 4. Modelos posibilísticos: exploración de ‘alternativas posibles’, hipótesis what if?, construcción de escenarios, análisis de viabilidad.

Para concluir…

Enfoque constructivo Programas de investigación interdisciplinarios en problemas complejos Modelización y simulación de sistemas complejos Momento normativo

Momento explicativo

Momento estratégico

Modelos de futuro

Modelos de diagnóstico

Modelos de posibilísticos

Momento tácticooperacional Aprendizaje Reflexión Decisión Acción

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Naturaleza de la propuesta

Propuesta metodológica

Propuesta política

Propuesta epistémica

Análisis de viabilidad de los PIIPC

Propuesta técnica

Problemas complejos

Propuesta abierta y colectiva

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Análisis de viabilidad ¿Cuáles son las condiciones de posibilidad para el desarrollo de «programas de investigación interdisciplinarios en problemas complejos»? Condiciones institucionales

Condiciones culturales

Condiciones económicas

Condiciones organizacionales

Condiciones educativas

Condiciones técnicas

Los programas de investigación interdisciplinaria de problemas complejos - Leonardo G. Rodríguez Zoya – [email protected]

¿Seremos capaces de imaginar creativamente el futuro deseable y trabajar colectivamente de modo honesto, riguroso y apasionado para construirlo?

Los programas de investigación interdisciplinaria sobre problemas complejos - Leonardo G. Rodríguez Zoya – [email protected]

Los programas de investigación interdisciplinaria sobre problemas complejos - Leonardo G. Rodríguez Zoya – [email protected]

Leonardo G. Rodríguez Zoya [email protected] 2015

Derecho de Autor © Leonardo G. Rodríguez Zoya | Algunos Derechos Reservados Licencia Creative Commons Atribución - NoComercial - Compartir Obras Derivadas Igual 2.5 Argentina

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Cómo citar esta obra Rodríguez Zoya, Leonardo ¿Qué tipo de ciencia necesitamos para construir un mundo mejor? : propuesta para el desarrollo de programas de investigación interdisciplinarios en problemas complejos / Leonardo Rodríguez Zoya. - 1a ed. - Castelar : Comunidad Editora Latinoamericana, 2015. Libro digital, PDF Archivo Digital: descarga ISBN 978-987-45216-4-4 1. Política Científica. 2. Programa de Investigación. I. Título. CDD 001.4 Derecho de Autor © Leonardo G. Rodríguez Zoya | Algunos Derechos Reservados Licencia Creative Commons Atribución - NoComercial - Compartir Obras Derivadas Igual 2.5 Argentina