Epistemología

I. Porfirio es conocido por su análisis del género y la especie. Un gato es un mamífero (género común) con ciertas características propias (diferencia específica). Esa manera de definir términos, de hecho, procede de él. Pero no he visto aplicar el binomio género-especie al mundo de la epistemología, siendo tan patentes los paralelismos. El género vendría a ser una idea del mundo preconcebida y genérica, una priori. La especie, esa adecuación de lo general a lo particular, resultado de algún tipo de argumento bayesiano. ...

Existe un debate sobre cuánto y cómo acertaron las predicciones que se hicieron en décadas pasadas —léase, Asimov, etc.— sobre el mundo de hoy en día. Uno puede leer, por ejemplo, The Track Record of Futurists Seems … Fine, donde se defiende su éxito relativo. J. Storrs Hall tiene un libro, Where Is My Flying Car?: A Memoir of Future Past en el que se examina la cuestión más extensa y sistemáticamente y se llega a una conclusión similar, pero en la que se adivina un patrón que ayuda a distinguir las predicciones que llegaron a materializarse y las que no —así como las que quedaron muy cortas—: su dependencia del uso de energía. ...

Trajo Scott Alexander una entrada en su blog, WebMD, And The Tragedy Of Legible Expertise que resumo y reinterpreto hoy y que, de paso, invito a consultar por lo relevantes que son los ejemplos y casos de aplicación que discute pero que aquí omito. En el fondo, trata sobre el grado de fiabilidad de la opinión de los expertos y, en particular, los expertos oficialmente designados como tales (p.e., las autoridades sanitarias como Fernando Simón en su día). Viene a describir una variación de la llamada ley de Goodhart, cuya formulación original, ...

Aquí va un modelo sobre cómo pensar sobre la verdad y la búsqueda de la verdad. Que, además, puede extenderse a otras ideas como la justicia, etc. Estás en una ciudad desconocida y tienes una misión: ir hacia el norte. No tienes mapa, no conoces el idioma de los habitantes, etc. Solo tratas de moverte en esa dirección. Puedes usar la ubicación del sol, tratar de hacerte entender con alguien, recurrir a tu conocimiento sobre la orografía del terreno, etc. Norte es un concepto abstracto: sabes más o menos dónde queda y además, en qué direcciones es imposible que quede. ...

La creencia en la mayor parte de las cosas de las que estoy convencido está basada en la confianza en terceras personas. Así comienza el ensayo Minimal-trust investigations de Holden Karnofsky. En él discute cómo investigar esas cosas en las que uno cree a través de la confianza en terceros —a través de un proceso que denomina investigaciones de confianza mínima— y sobre todo si merece la pena. La conclusión a la que llega es: ...

Dice Tyler Cowen aquí (a cuenta de algo que no viene al caso): Es mejor archivar el dato después de actualizar tus regresiones mentales y no volverse inmediatamente demasiado emocional o severo al respecto. Esa frase resume toda una teoría —¡y una praxis!— sobre el conocimiento: Observas un hecho concreto. Modificas adecuadamente tu modelo del mundo. Necesariamente y dada la poca información que aporta un único dato, esta modificación nunca podrá ser sustancial. No le das más importancia. Realmente, no hay mucho más que se pueda (o deba) hacer frente a un hecho inaudito.

Esta breve entrada continua y remata la de la semana pasada. Allí discutía cómo la racionalidad de una heurística —incluyendo dentro de ellas a las ideologías y sin entrar a evaluar qué significa ser racional— no puede ser nunca el criterio de bondad. Entonces, ¿qué hace buena a una determinada heurística? Podría resumir aquí la discusión de Gigerenzer sobre cómo los beisbolistas atrapan las pelotas, pero el lector interesado lo puede consultar por su cuenta en el muy recomendable artículo A Simple Heuristic Successfully Used by Humans, Animals, and Machines: The Story of the RAF and Luftwaffe, Hawks and Ducks, Dogs and Frisbees, Baseball Outfielders and Sidewinder Missiles—Oh My!. En general, dentro del campo de la racionalidad con limitada, en el que se inscribe el trabajo anterior, se ofrecen respuestas a esta cuestión. Respuestas que, por lo que he visto sin detenerme a repasar la literatura, suelen ceñirse al mundo de pequeñas decisiones cotidianas. ...

Esta es una entrada breve —que probablemente continuaré con otra igualmente breve— acerca de si podemos o no ser siempre racionales. Está lejanamente motivada, como tantas otras, por una discusión en Twitter en la que alguien afeaba a otro no saber fundamentar racionalmente la ideología de la que hacía gala. Uno de los grandes temas de este blog es el de la interpretación de la ideología como una heurística: a falta de mayor formación e información acerca de un asunto, uno puede tirar de ideario. Es decir, de una serie de recetas precocinadas listas para ser aplicadas. Un observador externo podría juzgar como irracional dicho comportamiento; y afearlo, incluso. Como si la racionalidad fuese la piedra de toque que permite calibrar el valor preciso de todo. ...

Scott Sumner publicó recientemente una lista de los que considera los (¿sus?) asuntos más importantes. Uno puede discrepar acerca de los asuntos elegidos o el orden en que se muestran. Pero eso es secundario; lo innegable es que estamos sometidos a un bombardeo constante de noticias sobre asuntos de relevancia menor que nos hacen perder tiempo. Usarlo más efectivamente implica explicitar una lista de temas importantes, identificar las fuentes de información más pertinentes y profundizar en sus complejidades.

La versión pop del teorema de Bernstein-von Mises viene a decir que dos sujetos racionales que miran los mismos datos acabarán teniendo opiniones similares. Un poco más concretamente, que al acumularse la evidencia común, sus posterioris tenderán a converger independientemente de sus prioris de partida (de cumplir ciertas condiciones mínimas de regularidad). En el debate de estos tiempos sobre el mercado eléctrico (y, más en general, el energético) observamos operar a ciertos sujetos —expertos— que estando expuestos a la misma y abundantísima evidencia —datos de producción, consumo, etc.— están anclados en posiciones diametralmente opuestas. Y que, además, tienden a coincidir con los intereses de las organizaciones que, mirando un poco, parece ser que los tienen en nómina. ...