Hay cosas que están en escala humana. Para entender las cosas en escala humana no hace falta sino un poquitín de sentido común. No tienen mucho misterio.
Las ciencias estudian objetos y fenómenos que no están en escala humana: bacterias, planetas, sociedades, etc. Lo hacen creando herramientas y dispositivos que reescalan esos fenómenos a nuestra propia medida. El bosón de Higgs es minúsculo, pero para probar su existencia se hizo pública esta imagen:
Esta entrada solo pretende recoger una pequeña idea contenida en una crítica del libro Crazy like us.
El libro, al parecer, trata sobre la gran variabilidad de las manifestaciones externas de las enfermedades mentales tanto en el espacio —entre diversos países o culturas— como en el tiempo —entre diversas épocas históricas—. Y también —y esto me resulta menos interesante— cómo la expansión de la cultura americana ha generado una homogeneización de los trastornos mentales.
En una entrada del blog de Andrew Gelman (que habla de un problema más concreto, pero que puede extenderse a otras áreas de la ciencia), se lee, con mi traducción:
[L]a divulgación de resultados médicos tiene frecuentemente dos objetivos en conflicto: 1) dar a conocer el hecho científico y 2) fomentar el comportamiento saludable, y estos objetivos pueden no estar alineados.
En medicina, claro. ¿Y en cuántas áreas más? ¿En qué grado hay que descontar las verdades científicas que nos cuentan?
Hace un tiempo, escuché una conferencia de uno de los más conocidos y reconocidos economistas españoles en Youtube y habrá de perdonárseme ahora la pereza por ubicar en enlace. Lo relevante de la charla versaba sobre lo que me llevó a ella, el tratamiento —¿neotratamiento?— de la causalidad dentro de dicha disciplina. Pero lo relevante para la entrada de hoy fue el llamamiento a convertir la economía en una ciencia empírica.
Se expande por ahí la particular especie de que la ciencia —¿con mayúscula tal vez?— respalda el uso de la energía nuclear. Lo cual es solo parcial e interesadamente cierto.
Las ciencias duras, por supuesto, no pueden dejar de indicar que la energía nuclear, tal cual se operacionaliza hoy, es segura, etc. (Aunque no se puede olvidar que el grado de seguridad bajo el que debiera operar una instalación nuclear no es una categoría que pertenezca y se pueda resolver en el seno de una ciencia dura: exige un análisis que la sobrepasa.)
Vuelvo al asunto del mérito (vs suerte), que ya traté en otra ocasión, y que habrá de servirme de apoyo en una entrada futura sobre el asunto. Porque pensando sobre ella he venido a darme cuenta de que no cuento con una definición satisfactoria de mérito en las coordenadas desde las que se escriben estas páginas.
Mérito se suele contraponer a la suerte, aunque sea implícitamente, como en el siguiente fragmento (extraído del enlace anterior):
Esta han coincidido dos eventos relacionados: por un lado, hemos conocido cuál es la visión de la Oficina Nacional de Prospectiva y Estrategia de País a Largo Plazo para el año 2050 y, por el otro, haciendo limpieza de libros que ya nunca leeré, he tropezado con Reportaje desde el siglo XXI, de Vasilíev y Gúschev, que compré en junio del 95 según mi ex-libris de entonces, que había sido editado por Alianza editorial en 1971 a partir del original ruso de, se conoce, 1959.
Now, given that humans are competitive social animals, it would be surprising if we chose this one arena—national politics—to suddenly live up to our altruistic ideals. (The Elephant in the Brain)
En esta entrada voy a volcar una serie de reflexiones sobre el cambio climático. Vaya por delante, en todo caso, que:
No obstante, mis convicciones están sembradas de caveats de las que quiero dar cuenta aquí.
La visión generalmente aceptada es la contraria: que la ciencia es eminentemente conceptual y la tecnología, práctica. Pero esa concepción puede conducir a engaños. Por ejemplo, uno puede argumentar: si X es una ciencia y yo sé —o estudio, o estoy aprendiendo, o uso— X, entonces yo soy un científico. Pero no, puede que no seas más que un técnico (o un tecnólogo).
Alguien puede trabajar como estadístico: recopila datos, realiza análisis, crea informes. ¿Es un científico? Pudiera serlo (en el ámbito en el que trabaja, p.e., la biología), pero, ¿sería un estadístico científico? Hacía ciencia estadística R. Fisher cuando demostraba las propiedades de la estimación por máxima verosimilitud, las discutía con sus colegas, las recogía en artículos y libros y las publicaba. Pero, ¿es eso lo que hace nuestro estadístico?
Esta entrada tercia en el conflicto de posturas entre Sokal y Latour que el primero, junto con su coautor, describe en Fashionable Nonsense: Postmodern Intellectuals’ Abuse of Science. En realidad, se enzarzan en dos capítulos distintos del libro, aunque para los efectos de esta entrada, el conflicto relevante es el que se describe en el capítulo dedicado a la sociología de la ciencia. Voy a comenzar con una breve semblanza de los dos protagonistas.
