Explicaciones científicas y modelos

En la sexta clase de Filosofía de la Ciencia se plantea la idea de modelo científico y algunas de las formas en que se entiende la actividad científica y la explicación en base a los modelos.

Una acepción generalizada de los modelos es su utilización como herramienta para entender el mundo. En este sentido, el modelo trata de comprender un fenómeno complejo del mundo real construyendo un modelo simplificado del mismo. Podríamos pensar que el hecho de simplificar la realidad limitaría la utilidad del modelo, pero en realidad pasa lo contrario. El modelo debe simplificar la realidad para poder ser útil.

Precisamente, esto es lo que menciona Borges en su cuento “Del rigor a la ciencia”, donde usa la cartografía para explicar por qué los modelos tienen que ser limitados para ser útiles. Los mapas nunca representan con exactitud la realidad, pero son creados con un interés concreto y lo cumplen precisamente porque son una versión limitada de la geografía de un lugar.

Un ejemplo similar que se me ocurre, teniendo en cuenta la pandemia del COVID-19 en la que nos encontramos inmersos, es el estudio serológico que se va a realizar a parte de la población española para entender en qué medida se ha expandido el virus en el país. Sería muy dificil testar a toda la ciudadanía, por lo tanto se ha seleccionado a 90.000 personas, agrupadas en 32.000 hogares de todas las autonomías, para conocer el grado de extensión de la epidemia. Seleccionar una muestra representativa de la población permitirá extrapolar los datos y obtener conclusiones a las que no se ha podido acceder hasta ahora.

Naomi Oreskes, historiadora de la ciencia, también aborda el uso de modelos en su charla TED ¿Por qué debemos confiar en los científicos?. Concretamente, dice que los científicos usan modelos o replicas para comprobar una idea. Para ejemplificar este concepto menciona el caso de Henry Cadell, un geólogo escoces que quería explicar cómo se formaron las montañas. Cadell se valió de una maquina creada con palancas y troncos para ejercer presión sobre ambos lados en un montón de barro y demostrar que los pliegues que se generaban eran similares a los de las piedras que había recogido en las montañas Apalaches.

Oreskes también señala que hoy en día los científicos usan otro tipo de modelos con el fin de demostrar sus teorías; las simulaciones digitales o los modelos computacionales. Por ejemplo, afirma que en el caso del cambio climático estos modelos son fundamentales para demostrar cuáles son los factores que han incidido en el aumento de temperatura del planeta durante los últimos 150 años, en base a los datos recogidos por los científicos.

En mi opinión, estas herramientas cumplen la misma función que la máquina de Cadell: permiten llegar a una determinada conclusión y demostrar teorías sin necesidad de un medio físico.

En cuanto a las características de estos modelos computacionales, diría que una de las más importantes es que permiten procesar en un periodo relativamente corto de tiempo una cantidad de datos que el ser humano no sería capaz de procesar en años. Esto permite obtener unas conclusiones a las que no sería posible llegar de otra manera y demostrar, como en el caso del cambio climático, por qué motivo se está produciendo un fenómeno determinado.

Otra importante característica es que, al igual que los mapas y la cartografía, simplifican la realidad para permitir comprenderla mejor y sacar conclusiones científicas. Por ejemplo, en el centro en el que trabajo (BCAM) hay investigadores que utilizan modelos matemáticos para realizar simulaciones computacionales de operaciones quirúrgicas como la ablación cardiaca. En base a los datos de cientos de pacientes, los resultados de estas simulaciones permiten obtener conclusiones sobre cuál es la mejor manera de realizar una operación y mejorar el pronóstico de los pacientes en el futuro.

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