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Una jerarquía de ciencias o la fascinación por el lenguaje matemático

La fascinación por la modelización in silico hace que los trabajos con modelos conceptuales basados en datos de campo se vean en ocasiones penalizados.

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¿Por qué no hacer experimentos in silico?

¿Por qué no hacer experimentos in silico?

Nos reímos con los colegas cuando con frecuencia algunos científicos somos llamados " data gatherers", algo así como recolectores de datos. Es decir, que somos el primer eslabón en la organización de una sociedad científica de verdad. Lo hacen con cariño, pero con eso poso victoriano que inequívocamente indica que muchos científicos estamos todavía lejos de las ciencias de verdad, pero que si nos lo trabajamos, claro que podemos llegar a ser auténticos científicos. En fin, como aborígenes recién contactados que con un poco de esfuerzo y perseverancia pueden ser llevados a buen puerto. No desesperemos. En realidad, muy pocos científicos recolectamos datos sin ton ni son y generalmente siempre hay un modelo conceptual o hipótesis detrás. Además, muchas veces las hipótesis son emitidas por los propios “recolectores” de los datos y en numerosas ocasiones esto implica el diseño de elegantes y complejos experimentos que permiten al investigador estar seguro de que los datos proporcionan la respuesta adecuada.

Nos viene a la cabeza esta chufla porque el otro día cayó en nuestras manos un nuevo trabajo en Nature en el que unos científicos, estos sí de primera división, hacen un intento de modelar la vida sobre el Planeta (Purves et al. 2013. Ecosystems:  Time to model all life on Earth). No tenemos especial interés en entrar en el contenido de este trabajo pero dejadnos  que copie literalmente  un párrafo de la introducción porque creo que es paradigmático de hacia donde queremos llevar este post: " All of the organisms would be grouped not by species, but according to a few key traits such as whether they are plants, birds or mammals, cold blooded or warm blooded, diurnal or nocturnal." Después de siglos organizando la diversidad biológica, cuando de modelar  in silico la vida en el Planeta se trata, basta con unas pocas características vitales generales.  Vamos, que los detalles no tienen mayor importancia, tan convencidos están los autores de que el modelo definitivo será inmune a esas nimiedades. ¿Por qué una cosa así merece el honor de publicarse en los lugares más altos?

La pregunta es harto retórica pero desde nuestro punto de vista de   tiene una fácil respuesta.  Existe un convencimiento profundo de que hay una jerarquía en la nitidez de los fenómenos estudiados y sobre todo en la forma que cada ciencia aborda un mismo problema. Es en esa jerarquía donde la fascinación por lo numérico y la "matematizable", perdón por el palabro inventado, se hace evidente. Desde pequeños hemos sido educados en la idea de que lo numérico es la cima de la ciencia y por extensión de la intelectualidad. Esa idea de la contundencia y de la pureza de lo numérico y si está poco contaminado por los datos y su ruido mejor, ha permeado tan profundamente en nuestro pensamiento colectivo que aceptamos de forma inconsciente la existencia de un orden cosmogónico en el que las matemáticas seguidas por la física están a la cabeza de la razón y en consecuencia de la ciencia. Los detalles de la biología, como los pormenores en economía, humanidades o medicina, son el equivalente a la artesanía, que no puede aspirar al brillo del arte puro.  En realidad esto enraíza profundamente con la idea de las cualidades primarias y secundarias de Galileo Galilei cuando construye el armazón básico sobre  el que se construye la ciencia moderna; o si queremos con el mito platónico de la caverna. Lo primario sólo es accesible por las ciencias nobles; lo secundario es lo que percibimos y nos provee de datos, cómo no puede ser de otra manera está sometido a los desatinos de lo subjetivo

Aunque habría que hacer un análisis bibliométrico detallado, da la sensación al ver trabajos como el que comentamos de que esa fascinación por números y modelos hace que la tasa de éxito medida en términos del impacto de las revistas científicas en las que cada grupo científico publica su trabajo es mucho mayor para estos modelizadores  en la máquina que lo que corresponde por cuestiones objetivas como  el tamaño y la formación de dichos grupos. En realidad este hecho no queda aislado en el ámbito científico, si no que conecta con esa turbación casi excitante que nos produce lo que no se entiende y que hizo que  durante el desarrollo de nuestras sociedades se cediese un espacio gigante a lo inescrutable, lo religioso, lo astral. Bueno, es un chiste, obviamente, pero ¿no me negaréis que un buen modelador  in silico sería un sacerdote moderno capaz de recibir un oráculo de los dioses y por extensión resolver cualquier entuerto manejando una liturgia sólo abierta a unos pocos iniciados? No hay un buen think tank científico o político, que no tenga expertos modeladores de este tipo, las demás ciencias pueden estar o no recogidas, pero éstos no han de faltar.

No cabe duda que, como contábamos en un  post reciente, la construcción de modelos es una solución técnica imprescindible e inherente al saber científico para abordar cuestiones de todo tipo que difícilmente podríamos resolver por otra vía. Pero tampoco hay duda de que la fascinación por lo numérico hace pensar, a muchos científicos también, que hay un valor añadido en esta aproximación que hace más global  lo que produce y que por ende merece una mayor difusión.

En definitiva, existe una jerarquía en la ciencias, no precisamente natural, pero sí profundamente enraizada en nuestro acerbo cultural y, nos atreveríamos a decir, evolutivo, que  da pesos positivos o negativos  a lo que hacemos los científicos.





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