Proyecto Fondecyt Postdoctoral No 3210531: «Por un enfoque pragmático-filosófico de los sistemas-objetivo en la modelización de sistemas biológicos»

2021-2024

Investigador Principal: Rodrigo Lopez-Orellana

A partir del estudio de la modelización en biología, este proyecto tiene por objetivo general elaborar un enfoque pragmático de los sistemas-objetivo (target systems) como entidades dinámicas, interactivas y autónomas, producidas para la gestión de hipótesis por medio del razonamiento subrogativo (surrogate reasoning)  como condición de adecuación durante la práctica con modelos.

La modelización, una de las principales prácticas científicas, consiste en la construcción y en el empleo de modelos. Los modelos son uno de los instrumentos de mayor valor para los científicos, están presentes en casi todos los niveles y dominios de su práctica de investigación; tienen una incuestionable utilidad, ‘ductilidad’ y variedad, que justifican la predilección que tienen los científicos por este tipo de herramientas. En filosofía de la ciencia, los modelos han sido un tópico de gran interés desde la década de los sesenta, a partir del surgimiento del enfoque semántico de las teorías científicas. Actualmente, la modelización científica ocupa un espacio importante en la agenda de la mayoría de los enfoques filosóficos sobre la ciencia, especialmente por su carácter dinámico y por las consecuencias que tienen los modelos —en general— para la comprensión del conocimiento científico, sobre todo en áreas ‘más complejas’ como la biología.

La concepción filosófica dominante de los modelos científicos los ha entendido a partir del concepto de representación científica (Cassini 2016; 2018): los modelos son representaciones idealizadas o simplificadas de los fenómenos. El concepto de representación tiene una larga tradición en filosofía, refiere a la forma en la que accedemos y conocemos el mundo. En efecto, dentro de las perspectivas contemporáneas del realismo científico se asume que la representación es la función más importante que tiene un modelo (cf. van Fraassen 1980; Giere 1988; Kitcher 1993; Morrison 1999; Suárez 2016, 2019). Dicha función establece la relación de correspondencia entre la estructura de las teorías y la estructura de los fenómenos del mundo.

Actualmente en biología, la manera en cómo los modelos representan los fenómenos es un ámbito de rica discusión filosófica (cf. Elguin 2016; Diéguez 2017; Knuuttila & García-Deister 2018). Uno de los propósitos centrales de esa discusión ha sido vislumbrar cuál es la función explicativa distintiva que tienen los modelos. Pero, como ha sido ampliamente discutido (cf. Diéguez 2013), en biología es muy difícil contar con leyes científicas genuinas que sustenten las explicaciones, por lo que se recurre a la construcción y el uso de modelos para la elaboración de explicaciones teóricas. Esto hace que sea muy difícil aplicar las caracterizaciones estándar que se han dado —normativamente— en filosofía de la ciencia. Los esquemas explicativos, como el de cobertura legal clásico y los axiomáticos de los estructuralistas —basados en la reconstrucción teórica bajo el método de satisfacción de los axiomas de una estructura— no se ajustan del todo al uso regular que se hace de los modelos en biología.

En mi investigación doctoral titulada “Sobre la modelización y la comprensión científicas. Un enfoque inferencial y dinámico aplicado al modelo evo-devo Polypterus de la plasticidad fenotípica” abordé el problema acerca de cuál es la noción de representación científica que se ajusta correctamente a la práctica con modelos, particularmente en la biología evolutiva del desarrollo (evo-devo), y que describe la manera específica en que estos se relacionan con los sistemas-objetivo (target systems) a los que se dirigen (Lopez-Orellana & Cortés-García 2019, 147-150; Lopez-Orellana, R., & Cortés-García, D., & Redmond 2019; Lopez-Orellana 2020, 133-143). La tesis planteó un problema epistemológico actual e intentó hacer una contribución a la filosofía de la biología —en particular— y también a la filosofía general de la ciencia.

La motivación principal de este nuevo proyecto de investigación es, entonces, continuar mi investigación doctoral abriendo la perspectiva acerca de los modelos en biología (de sus funciones y usos), de tal manera que permita limitar el dominio de la representación, el énfasis exagerado en la explicación científica y la conexión impuesta entre leyes y explicación teórica (Cooper 1996; Nersessian 1999). Específicamente, con ello se intentará definir adecuadamente qué es un sistema-objetivo en biología y esclarecer mejor su función en el proceso de modelización; identificando la relación entre modelo, sistema-objetivo y fenómenos. En las últimas dos décadas se han desarrollado enfoques no-representacionistas e inferencialistas muy sugerentes, como respuestas a las dificultades que presentan —especialmente— las perspectivas filosóficas que insisten en las caracterizaciones formales y representacionistas de la modelización (MacLeod y Nersessian 2015; Knuuttila 2011). Estos enfoques se han centrado en las nociones de modelo y representación, pero no han abordado el problema revisando qué son ni cómo se seleccionan los sistemas-objetivo. Mi propio trabajo doctoral aportó elementos para enriquecer la discusión acerca de la relación entre modelos/sistemas-objetivo/fenómenos a partir del razonamiento subrogativo (Suárez 2004), entendido como dinámica inferencial propia de la modelización científica.

Siguiendo a Mäki (2009, 32-33), con la idea de razonamiento subrogativo se entiende que un modelo es simplemente ‘un modelo de algo’, específicamente, de un sistema de fenómenos. En estricto rigor, esto no es una perogrullada. Se dice que un modelo representará un sistema de fenómenos como su ‘sustituto’. Pero dicho ‘sistema’ difiere de los fenómenos en cuestión, debe ser entendido ya como una selección intencionada de las propiedades o características relevantes que son fijadas previamente a la representación modélica. Los fenómenos se entienden como altamente complejos y, sobre todo en biología, de difícil acceso o manipulación directa. Es por ello que se dice que un modelo M representa más bien un sistema-objetivo SO, M es representativo de SO (cf. Frigg y Nguyen, 2016). Esto quiere decir que M es el sistema sustituto/subrogante de SO. Esto puede sugerir una mejor forma de definir la representación, o de plano relegarla afirmando que la función primordial de un modelo es posibilitar un razonamiento subrogativo. Con ello se afirma que la función epistémica de los modelos (como sustitutos) se traduce en conseguir conocimiento no examinando directamente a los fenómenos, sino más bien examinando directamente a SO por medio de M, mediante la manipulación de M (Morgan, 1999, 386; Morrison & Morgan 1999), siempre y cuando M sea ‘coherente’ o se ‘dirija’ al sistema de destino en aspectos adecuados y en grados suficientes.

En este nuevo proyecto se intentará analizar entonces cuál es la forma más ajustada a la evidencia científica en la que se relacionan M y SO; específicamente para el estudio de los sistemas de fenómenos biológicos. Según Sugden (2000, 3), la mejor manera de responder al problema es asumiendo que la brecha entre el ‘mundo del modelo’ y el mundo real solo puede llenarse mediante inferencias (inductivas, abductivas), las que son posibilitadas por los modelos y los sistemas-objetivo. Además, señala que tendremos más confianza en tales inferencias en cuanto más creíble sea un modelo como ‘relato’ de lo que ‘podría haber sido verdad’. Para Sugden, los modelos describen ‘mundos creíbles’ que están sustentados en una información fiable acerca de los fenómenos particulares de estudio y que proviene —en algunos de sus aspectos— de teorías pertinentes que hayamos aceptado anteriormente. La modelización y teorización científicas proceden generalmente de esta manera, dependen de la habilidad de los científicos para realizar inferencias a partir de los modelos y sus sistemas-objetivo, a pesar de que los científicos no sean capaces de justificarlas del todo y que dejen lagunas en su razonamiento explícito. Es por este motivo que se vuelve necesario apartar cualquier consideración representacionista o estructuralista de los modelos. En efecto, no hace falta asumir entidades como las ‘estructuras’ (abstractas o del mundo real) ni que estas compartan cierta homomorfía, porque la representación científica no es objetiva en este sentido, no es independiente del agente. Las inferencias son siempre de un agente, son acciones de un agente. A través de esas acciones, los científicos construyen hipótesis a partir de la información fiable que involucran los modelos acerca de los fenómenos. En este sentido, los modelos deben entenderse como herramientas o artefactos epistémicos, diseñados para abordar problemas científicos específicos, de manera sistemática y acotada a las propiedades o características seleccionadas de los fenómenos a estudiar (Cartwright et al.; Godfrey-Smith 2006; Knuuttila 2011). El valor epistémico de los modelos se sustenta entonces no en cómo se relacionan con el mundo, en cuanto a su similitud o isomorfía con los sistemas de fenómenos reales que son su objetivo, sino en cómo han sido construidos y cómo efectivamente son manipulados por el agente científico para comprender los fenómenos.

En definitiva, en este nuevo proyecto se pretende realizar un giro epistémico al problema de la modelización en biología: fijando el foco ahora sobre los sistemas-objetivo, de tal manera que nos permita comprender de forma más clara las relaciones modelos/sistemas-objetivo y sistemas-objetivo/fenómenos (Casinni 2018). Esto también arrojaría luz acerca del proceso científico por el cual son producidos los sistemas-objetivo. Este giro tendría como consecuencia inmediata la distinción ontológica entre los sistemas-objetivo y los fenómenos con los que se relacionan. Como afirman Contessa (2007) y Elliott‐Graves (2020), este es un tema casi no abordado por la filosofía de la ciencia. La mayoría de los enfoques (cf. Frigg y Hartmann 2018; Suárez 2003; Weisberg 2013) suponen, implícita o explícitamente, que los sistemas-objetivo son ‘partes del mundo’, por lo menos en los casos más simples de la relación modelo/mundo. La razón es que solo han fijado el enfoque en los modelos. Pero la forma en cómo se consigue determinar esas ‘partes del mundo’ sigue siendo poco clara; simplemente, no se han ofrecido caracterizaciones filosóficas generales. El enfoque que aquí se intenta elaborar tratará de dar cuenta de ese problema. Esta propuesta mostrará que poner énfasis en el rol que cumple el razonamiento subrogativo en la modelización nos conduce, efectivamente, a una definición pragmática de los sistemas-objetivo como entidades dinámicas, interactivas y autónomas, como productos dinámicos del proceso de modelización.

Esto se entronca perfectamente con una idea que muchos biólogos tienen de su práctica de modelización y experimentación: el control y producción de fenómenos. Esta idea aparece ya a inicios de la biología moderna (s. XX) con el biólogo Jacques Loeb, que propuso una epistemología específica para la biología basada en la idea del control y producción del conocimiento. Para Loeb, comprender un fenómeno es ser capaz de controlarlo y, por ende, de producirlo (Loeb, 1912, 3-4). En otras palabras, el objetivo primordial del biólogo es controlar o producir fenómenos, antes que representarlos. El conocimiento exitoso que nos ofrece la biología radica en esta cuestión. Loeb definía la biología como investigación centrada en el control y producción de los organismos como procesos dinámicos; de esta manera, la modelización y la experimentación obviamente juegan un papel central (Pauly, 1987, 5). Toda justificación del conocimiento biológico viene dada por el éxito de esa dinámica. Una prueba de ello, según Loeb, fue su desarrollo de la partenogénesis artificial (fertilización química o activación del óvulo) en 1899, con la cual se puede comprender cuáles fueron las condiciones para el desarrollo evolutivo del óvulo —entre otras cuestiones—. Este éxito lo llevó a considerar y valorar la forma en la cual los científicos deben generar un conjunto de acciones o procesos para el control y la generación de nuevos fenómenos, una dinámica propia que les permita el éxito del conocimiento (Loeb, 1899; 1905; Coleman, 1971). En efecto, este es un ejemplo de por qué creemos necesario analizar y arrojar luz acerca del proceso por el cual se producen los sistemas-objetivo y de su importancia para el conocimiento científico. Este sería el aporte central de la investigación y tendría consecuencias positivas tanto para la filosofía de la biología como para la propia biología.

b) Objetivos e hipótesis o preguntas de investigación

Objetivo General

Elaborar un enfoque pragmático de los sistemas-objetivo (target systems; sistemas-diana) como entidades dinámicas, interactivas y autónomas, producidas para la gestión de hipótesis por medio del razonamiento subrogativo (surrogate reasoning) como condición de adecuación durante la práctica de modelización científica.

Objetivo Específicos

1. Contribuir a la reflexión filosófica de la ciencia acerca de los modelos científicos, especialmente en biología, a partir del énfasis en el rol del razonamiento subrogativo para la práctica de modelización científica.
2. Elaborar un enfoque pragmático-filosófico que permita entender un sistema-objetivo como una entidad creada y producida, junto con el modelo, en el marco de la práctica de modelización.
3. Dar las bases teóricas para la comprensión de los sistemas-objetivo como componente interactiva de la dinámica inferencial que caracteriza a la práctica de modelización: razonamiento subrogativo.
4. Dar las bases teóricas que permitan distinguir, tanto epistemológica como ontológicamente, entre los sistemas-objetivo y los fenómenos a los cuales se dirige la modelización en biología.
5. Elaborar una comprensión de los sistemas-objetivo como entidades creadas conjuntamente con los modelos (punto de vista pragmático y agencial) como parte de la dinámica propia del proceso de modelización.
6. Proponer los sistemas-objetivo como ‘dispositivos epistémicos’ que, junto con los modelos, garantizan que el proceso de modelización alcance sus objetivos.
7. Elaborar una perspectiva pragmática y lúdica de la función de los sistemas-objetivo en la práctica interactiva del razonamiento subrogativo a partir del enfoque semántico del pragmatismo dialógico.

Hipótesis

1. El estudio de la práctica científica de modelización tiene una relevancia independiente de la consideración de las teorías; ya que los modelos son instrumentos independientes de las teorías científicas.
2. Un enfoque pragmático, no realista, captura de modo idóneo la dinámica interactiva propia de la práctica de modelización.
3. Los sistemas-objetivo se distinguen ontológicamente de los fenómenos, aunque ambos dominios están relacionados a partir de un modelo.
4. Los sistemas-objetivo son entidades creadas juntamente con los modelos dentro de la dinámica propia del proceso interno de la modelización.
5. El razonamiento subrogativo cumple un rol principal en la construcción de modelos y de los sistemas-objetivo y responde a una dinámica interactiva.
6. El pragmatismo dialógico permite dar cuenta adecuadamente del proceso inferencial dinámico e interactivo de generación de hipótesis por medio del razonamiento subrogativo y en el cual los sistemas-objetivo ganan su nuevo estatus.