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3/30/2018 Introducción al problema de la demarcación | Ciencia y racionalidad en el tiempo de las imposturas.

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INTRODUCCIÓN AL PROBLEMA DELA DEMARCACIÓN:

PARA CIENTIFICISTAS

Introducción

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En el siguiente texto se expone una caracterización de diversas

propuestas criteriales (monocriteriales y multicriteriales) cuyo

desarrollo ha sido el más extendido en el decurso de la historia de

la epistemología, como también de otras propuestas más

recientes no tan “populares”. Posteriormente se aborda una

reflexión crítica en torno al problema de la demarcación,

principalmente las objeciones planteadas por Larry Laudan al

respecto, y se finalizará con un resumen de la propuesta de

Pigliucci y Mahner sobre una demarcación factible.

Los criterios de demarcación como parte de la investigación

meta-científica o epistemológica tienen por objeto determinar

ciertos hechos, propiedades o requisitos de la investigación

científica y el conocimiento que ésta produce; dar cuenta de que

no todas estas propiedades, aunque indudablemente relacionados,

son exactamente del mismo tipo o requieren de la misma clase de

investigación, y con ello, restringuir el hecho de que cualquier

disciplina las cumpla o respete. Así cada uno de los aspectos de la

actividad científica abre una dimensión desde la que se puede

estudiar dicha actividad, da lugar a un saber de segundo orden

específico. Llamaremos estudios meta científicos, o estudios

acerca de la ciencia, a las diversas teorizaciones de segundo

orden sobre las teorizaciones científicas de primer nivel, dentro

de los mismos cabe pues, el estudio de los criterios demarcatorios

(Díez y Moulines 2008).

Para profundizar, en otros términos el problema de la demarcación

es uno de los temas centrales; quizá más tratados y a su vez



controversiales en la filosofía de la ciencia. Diferentes posiciones

buscan trazar una línea “exacta” que le permita al género humano

clasificar el conocimiento en científico y no científico. Frente a

este interés aparecen múltiples propuestas diametralmente

diferentes entre sí, e incluso algunas que encuentran puntos en

común, y que se hacen compatibles al menos en aquellas

intersecciones para considerar la evaluación del conocimiento

científico desde más de una sola postura, ya que examinar el

conocimiento partiendo de un solo criterio necesario y suficiente,

puede resultar una ingenuidad (Giraldo, 2008).

A saber, es posible dividir el problema, grosso modo, en dos

tendencias, la de aquellos que se esfuerzan por determinar uno o

varios criterios de demarcación y la de aquellos que piensan que

dichos criterios no son necesario, útiles o pertinentes, ya sea

porque creen que no hay una continuidad en el conocimiento, como

es el caso del holismo semántico, o por otros motivos. A la

primera postura pertenecen filósofos como Carnap y Popper, y a la

segunda, filósofos como Quine o la no necesidad de los mismo

como las propuestas de Laudan (la cual es profundizada más

adelante).

Cabe resaltar que cierta “familia” de discursos radicales dentro

del posmodernismo, y específicamente las que adscriben al un

relativismo “fuerte”, niegan la existencia de criterios tales, o al

menos la utilidad que presumen. En ese sentido, para este texto

se desarrolla el problema concerniente a la primera postura, éste

es, mostrar que sí existen tales criterios y sí tienen una utilidad

particular, una función parcialmente útil para el desarrollo de la

ciencia (aunque ello no implique necesariamente una demarcación



cortante). En este orden de ideas, cabe repetir, se busca ofrecer al

lector una guía básica acerca de los criterios de demarcación con

mayor desarrollo hasta el momento y algunos debates importantes

en torno a este problema que van más allá de una caracterización

técnica. Entre otras cosas, no se pretende hacer (como es

habitual en trabajos similares), una confrontación entre por

ejemplo (“x” autor vs “y” autor) con el objeto de demostrar qué

estrategia criterial funciona mejor que la otra; no, simplemente se

trata de evidenciar el hecho de que sí ha habido una especial

preocupación en el ámbito del conocimiento filosófico por filtrar

las teorías, hipótesis, modelos, etc. Incentivando la apertura del

debate en torno a la ídea de que si el conocimiento científico

fuese una simple construcción social (en el sentido fuerte, de los

hechos), una simple idea, imaginería o cualquier otra elucubración

del sentido común o la creatividad, por ejemplo, mitológica; no

tendría sentido preguntarse por tales exigencias. Y aunque sus

detractores no pueden negar la existencia de éstos esfuerzos, sí

refieren mal acerca de su utilidad, valor o pertinencia, como ya se

ha dicho. Contrario a ello, se pueden objetar este tipo de posturas,

pero partiendo de estar lo suficientemente informado acerca de los

debates que se alzan en torno a este problema; y esto es, más allá

del popular Karl Popper y su propuesta, el falsacionismo, pues

muchos parecen estar convencidos ingenuamente en que ese es

todo el problema o que con ello basta para comprender el estudio

de la demarcación.

“Por consiguiente, resulta interesante y particularmente relevante

exponer la preocupación por filtrar los campos de conocimiento

que cumplen unas propiedades básicas o corresponden con



ciertos criterios, pues la actividad científica, tanto teórica

(representacional) como práctica (de intervención o de

laboratorio) deberían, a diferencia de otras, cumplir unos

requisitos mínimos que las distingan y “privilegien” en un sentido

epistemológico y práctico. Un científico no puede despertar una

mañana y decir que ha soñado con una teoría maravillosa,

escribirla sobre el papel y pasar ésta de inmediato al cuerpo de

conocimientos científicos de determinada disciplina, o peor aún,

pretender crear una nueva disciplina “científica” solamente porque

dichas teoría recién elucubrada aparenta un “largo alcance” hacia

“nuevos horizontes y explicaciones” no es tan sencillo y no hay

nada más lejos de la sensatez. Lamentablemente, estas cosas sí

suceden a menudo tanto en la academia como fuera de ella. “

Sin embargo, a pesar de que determinadas propuestas de criterios

son consideradas por varios autores como “obsoletas” e incluso

accesibles para algunas pseudociencias como la parapsicología;

que aparentemente pueden “cumplir” algunos de estos, se

propone tener en cuenta parte de su estructura evaluativa y no

desecharla del todo, pero complementando y precisando esa

demarcación con otros criterios más recientes-complejos y si se

quieres exigentes, cuyo fin sea tratar de solventar los fallos de

propuestas “arcaicas” propononiendo otras vías de evaluación

novedosas; por ejemplo, las propuestas multicriterio ya

mencionadas.

Como por ejemplo (aunque discutible) el criterio de demarcación

de Popper supera las dificultades por las que atravesaba el criterio

de Carnap. Aunque “Carnap en 1964 argumenta que ambos

criterios son compatibles, pero demarcan cosas diferentes”



Gerardo Primero (comunicación personal, 14 de abril, 2017), y así

sucesivamente. El interés por demarcar la ciencia de la no-ciencia,

se considera académicamente parte de intereses tan amplios,

como determinar qué creencias están epistémicamente

garantizadas, tiene un interés teórico, consecuencias prácticas

importantes para la vida humana y por lo tanto, para la toma de

decisiones en ámbitos privados y públicos, incluida la misma

actividad política.

Siguiendo el orden de ideas anteriores, en resumen: ha existido

una labor relevante, (que no se puede desechar tajantemente) cuyo

fin puede resumirse groseramente en lograr distinguir el

conocimiento científico, sus programas y métodos, de otros no

científicos, en tanto cumplan ciertas condiciones, unas

estructuras, posean unas propiedades específicas; superen una

especie de “filtros”, unos más exigentes que otros. Todo lo

anterior, define en esencia, o al menos para los fines de este

texto, al problema de la demarcación. Cabe resaltar que no se está

defendiendo la demarcación como una propuesta que constituya un

conjunto de condiciones individualmente necesarias y

conjuntamente suficientes (CNS), pues tanto Laudan como

Pigliucci, quien objeta al primero, están “de acuerdo”

parcialmente, en que la demarcación no sea de un carácter

necesario y suficiente. Pigliucci, como se ve más adelante,

afirma que (CNS) representa un problema solo para un proyecto

demasiado estrecho y por ende eso no elimina la utilidad de la

estrategia de la demarcación en la ciencia.



I. Criterios de demarcación

El principio de Verificación

(Lat. verificare: demostrar la verdad). Se trata de uno de los

principios de partida del positivismo lógico, según el cual

básicamente, la autenticidad de las proposiciones acerca del

mundo debe ser establecida en última instancia mediante su

validación con los datos empíricos. Tal como fue formulado por el

círculo de Viena, se sustenta en la tesis de que el conocimiento

generalmente no puede superar el marco de la experiencia siempre

que en él se distinguen la verificación inmediata de las

afirmaciones. Antes de continuar, no hace falta advertir que

inmediatamente se puede deducir que este principio reduce el

saber del mundo a todo lo “dado inmediatamente” y priva de

significado cognoscitivo a las afirmaciones científicas no

comprobables directamente a través de la vía experimental. Sin

embargo, existe una variante “débil” del mismo.

Un abordaje más detallado Según Ayer (1984) es que se supone

que el principio de verificación en efecto proporciona un criterio a

través del cual es posible determinar si una sentencia es

literalmente significativa o no. Una manera sencilla de formularlo

sería decir que una sentencia tiene significado literal si y sólo si,

la proposición que expresa es analítica o verificable

empíricamente. Sin embargo, a esto podría objetarse que, si una



sentencia no fuera literalmente significativa, no expresaría una

proposición; pues comúnmente se da por hecho que toda

proposición es verdadera o falsa, por lo tanto, decir que una

sentencia expresa lo que es verdadero o falso equivaldría a decir

que es literalmente significativa. En ese sentido si este principio

se hubiese formulado de tal forma, no solo podría decirse que

sería incompleto como criterio de significado, ya que

no comprendería el caso de las sentencias que no expresan

proposición alguna en absoluto. Sino también sería inútil en razón

de que la pregunta que debería contestar tendrá ya que haber sido

contestada antes de que se lo pudiese aplicar.

En su obra “Lenguaje, verdad y lógica” Ayer introduce un principio

que trata de salvar esa dificultad del criterio de verificación, a

través de “proposiciones presuntas” y de proposiciones que una

sentencia “pretende expresar”; recurso que de hecho es

interesante y salva un poco la cuestión, sin embargo, como el

mismo Ayer admite, no es satisfactorio al cien por ciento.

Rápidamente se puede esbozar que el uso de palabras como

“presunto” y “pretender” llevan a consideraciones psicológicas-

cognitivas, en las que el autor no profundiza, él mismo admite que

no es su intención hacerlo. En segundo lugar, en el caso de que

la “proposición presunta” no fuera ni analítica ni verificable

empíricamente, “de acuerdo con esta forma de hablar parecería

que no hay nada que la sentencia en cuestión pueda propiamente

decirse que exprese” (Ayer, 1984).

Pero si una sentencia no expresa nada, parece haber una

contradicción en decir que lo que expresa es empíricamente

inverificable; pues aun si se dictamina, por esa razón, que la



sentencia carece de sentido, al referirse a “lo que expresa” aún

parece implicar que hay algo expresado. Ayer propone que una

forma de resolver estas dificultades radica en aplicar el

principio de verificabilidad a las sentencias exclusivamente,

olvidándose de hacer referencia a las proposiciones y aunque esto

parezca ingenuo o ridículo Ayer los desglosa extendiendo el uso de

la palabra proposición entre otros arreglos que proporciona a lo

largo del texto, tales como esta “segunda” formulación del

principio de verificación, según la cual un enunciado se considera

literalmente significativo si, y solo si, es o bien analítico o bien

verificable empíricamente.

Pero, ¿Cómo hay que entender en este contexto el término

“verificable”? En este punto es cuando Ayer recurre a la

distinción entre un “sentido fuerte” y uno “débil” del término

“verificable” en donde sí se dice que una proposición es verificable,

en el sentido fuerte del término, si y sólo si, su verdad puede

establecerse en forma concluyente mediante la experiencia, pero

que es verificable en el sentido débil, si es posible que la

experiencia la haga probable, y además de ofrecer mayor

profundidad en esta explicación también argumenta que es solo el

sentido débil del término el que requiere su principio de

verificación. Esto si se supone de ello también una ventaja

práctica, como él mismo argumenta (Ayer, 1984).

Tal pequeña profundización anterior es valiosa para extender el

entendimiento del principio de verificación e incluso suscitar al

lector su abordaje más adecuado, sin embargo, no es de

incumbencia en este texto continuar en tales detalles que, si bien

son importantes, no constituyen gran parte del camino a seguir.



Concepción Popperiana sobre el Progreso de la Ciencia (Falsacionismo)

Para Karl Popper (citado en Jaramillo y Aguirre, 2004) el desarrollo

de la ciencia es algo innegable, de hecho, es indispensable para el

carácter racional y empírico del conocimiento científico, de esta

forma, si la ciencia deja de desarrollarse, pierde este carácter.

Popper (1980) expone que “el problema central de la

epistemología ha sido siempre, y sigue siendo, el problema del

conocimiento. Y el mejor modo de estudiar el aumento progresivo

del conocimiento es para él, estudiar el del conocimiento

científico mismo. Para Popper el conocimiento científico nace de

los problemas y no de la verificabilidad de hechos empíricos;

cualquier pretensión de usarla como principio de sentido,

conduciría la ciencia a su aniquilamiento. (La falsabilidad es un

criterio de demarcación, pero no de sentido)

(El modelo básico de razonamiento que se utiliza en el

deductivismo es el modus Tollens: de «si H, entonces c, y no-c»,

se infiere (deductivamente) «no-H» Frente al inductivismo el

deductivismo sustenta que las inferencias que se utilizan en el

método científico han de ser deductivas. En contraste también con

el inductivismo, la concepción deductivista de la ciencia sostiene

que no hay observación empírica sin una teoría previa que la guíe

y sobre la cual los resultados de la observación, puedan

acomodarse, así supone el desarrollo de las siguientes fases

sucesivas: Conjetura, deducción de una conclusión, falsación,



eliminación de hipótesis falsas o rechazadas). El criterio de la

falsabilidad se sustenta en esta tesis lógica.

Desde esta perspectiva, si de una teoría derivan una serie de

consecuencias y, a su vez, somos capaces de formular enunciados

contradictorios con dichas consecuencias, tenemos entonces una

serie de falsadores potenciales de la teoría. Popper propone que

el progreso de la ciencia no se trata de una acumulación de

observaciones, sino del repetido y sistemático derrocamiento de

teorías científicas y su reemplazo por otras mejores o más

satisfactorias, por decirlo de alguna manera.

Tal derrocamiento no se produce precipitadamente, sino gracias a

los esfuerzos de los científicos por diseñar experimentos y

observaciones más detalladas con el fin de testar (corroborar) las

teorías, especialmente las teorías nuevas (Popper, 1980). En tal

sentido, propone un método alternativo al inductivismo: la

interpretación deductivista, denominada falsación, método que

sirve no sólo como criterio de demarcación, sino también como un

mecanismo para poner a prueba teorías hallando para ellas

falsadores potenciales y facilitar, en conclusión, el desarrollo y

evolución de la ciencia (Jaramillo y Aguirre, 2014).

Para alcanzar y lograr una buena teoría, Popper propone una forma

de metodología que parte de la investigación de problemas que

se esperan resolver. Frente a estos se ofrece una solución

tentativa por medio de la formulación de teorías, conjeturas,

hipótesis. Las diversas teorías competitivas son comparadas entre

sí y discutidas críticamente con el objetivo de detectar sus

deficiencias. Al final, surgen los resultados de la discusión crítica,



esto, para Popper se denominaría “ciencia del día” (Jaramillo y

Aguirre, 2004). Para Popper, entonces, la ciencia se construye de

un conocimiento hipotético y conjetural.

Toda teoría debe someterse a testeo; con todas las “armas” de

nuestro arsenal lógico, matemático y técnico (tecnológico),

tratando de socavar las hipótesis falsas por medio de la

demostración; la teoría que resista la mayor cantidad de test

cruciales, puede considerarse como una buena teoría científica;

es decir, una “teoría que nos dice más, o sea, que contiene

mayor cantidad de información o contenido empírico; que es

lógicamente más fuerte; que tiene mayor poder explicativo y

predictivo; y que, por ende, puede ser testada más severamente

comparando los hechos predichos con las observaciones”

(Popper, 1980).

Los científicos, al formular sus teorías, deben según esto, otorgar

menos relevancia a la probabilidad y más a la verosimilitud. Con

esto es necesario dejar claro el concepto de verdad según Popper,

a saber, el mismo que comparte Tarski (el mismo que más

adelante se detalla a profundidad en cuanto al realismo

científico): verdad como correspondencia con los hechos. El

científico, siempre trata de hallar teorías verdaderas, o al menos,

teorías que estén más cerca de la verdad que otras. La verdad, se

torna para el científico en un principio regulador, que si bien, no le

permite saber que es poseedor de la verdad, al menos le sirve

para comprender que aún no la ha alcanzado y que debe procurar el

conocimiento que sistemáticamente se aproxime mejor a ella.



Ahora bien, si se comparan los contenidos de verdad (Ctv) y los

contenidos de falsedad (Ctf) de dos teorías T1 y T2, ¿cómo se

puede determinar que T2 es más semejante a la verdad o

corresponde mejor a los hechos que T1? Para ello deben reunirse

dos condiciones: El contenido de verdad (Ctv), pero no el contenido

de falsedad (Ctf), de una Teoría 2 (T2) es mayor que el de la

Teoría 1 (T1). El contenido de falsedad de T1, pero no su contenido

de verdad, es mayor que el de T2. Preferimos T2, que ha pasado

ciertos test severos, a T1, que ha fracasado en esos test, puesto

que una teoría falsa es ciertamente peor que otra que, de acuerdo

con nuestro conocimiento, puede ser verdadera (Popper, 1980).

Planteamientos de Kuhn sobre la práctica científica. Kuhn de 1962 y susplanteamientos posteriores a “la estructura de las revolucionescientíficas”.

En su famosa y controversial obra “la estructura de las

revoluciones científicas”, Kuhn expone sus tesis fundamentales de

una manera “sencilla” y con abundancia de ejemplos extraídos de

la historia de la ciencia. Según Jaramillo y Aguirre (2004) en estas

tesis se hallan elementales conceptos como enigma, anomalía y

revolución científica, cuya aceptación depende de los

componentes psicológicos y sociológicos propios de la comunidad

científica. Su propuesta también aborda la diferencia entre la

“ciencia normal”, “ciencia extraordinaria” y la concepción de

paradigma, siendo este último concepto el que influiría reflexiones

posteriores.



En primer lugar, será preciso establecer las diferencias entre

ciencia normal y extraordinaria. La ciencia “normal”, practicada por

una comunidad científica madura, puede determinarse en gran

medida y con relativa facilidad a través de la inspección o revisión

de los paradigmas que la conforman. Pese a las dificultades que el

término paradigma encierra, por incluir conceptos aparentemente

heterogéneos, puede conservarse la siguiente definición: “Los

paradigmas son realizaciones científicas universalmente

reconocidas que, durante mucho tiempo, proporcionan modelos de

problemas y soluciones a una comunidad científica” Thomas

Kuhn (citado en Jaramillo y Aguirre, 2004). Todo paradigma indica

seguridad, terreno firme, alto grado de certeza. En este sentido, el

investigador científico se apoya en los paradigmas para desarrollar

su práctica científica. Las revoluciones científicas nacen de la

necesidad de buscar nuevas formas de explicar los hechos, puesto

que las explicaciones “viejas” no les satisfacen.

Según los primeros planteamientos de Kuhn, los paradigmas atraen

y son válidos durante un tiempo para un grupo de científicos,

también, son incompletos, al dejar problemas que “se les escapan”

para ser resueltos por la comunidad científica. Dicho esto, es

posible volver a abordar el concepto de “ciencia normal”, ésta

puede asimilarse como una resolución de enigmas instrumentales,

conceptuales y matemáticos, considerándose con ello un “experto”

a quien después de ser preparado en el estudio de los paradigmas

compartidos por la comunidad científica particular con la que

trabajará más tarde, logre con éxito resolver los enigmas

planteados. Los científicos que hacen parte de la “ciencia normal”

apoyados en el paradigma vigente, buscan, además de otras cosas,



determinar los hechos significativos, acoplar los hechos a la teoría

y de esta manera articular la teoría (Jaramillo y Aguirre 2004).

En suma, el “científico normal” al aceptar un paradigma intenta

hacer “encuadrar” los fenómenos de la naturaleza dentro de los

modelos que el paradigma “impone”.

“Esto posibilita el desarrollo del conocimiento dentro de la

actividad científica normal, y obligar a la comunidad científica

a resolver los problemas que el paradigma plantea” (Jaramillo y

Aguirre 2004). Así pues, el fundamento de esa actividad

“normal” radica en la determinación del hecho significativo,

acoplando los hechos a la teoría, la ciencia normal no tiende

hacia novedades fácticas y, cuando tiene éxito, no descubre

ninguna (Kuhn, 2001).

Fasce (2016) resume esto de la siguiente manera: “La estructura

de las revoluciones científicas” presenta a la ciencia como dividida

en dos etapas diferentes. Primero, la ciencia “normal”, en la que

los científicos se encargan de resolver rompecabezas dejando

amplias parcelas de creencias intocables, aceptándose de forma

dogmática.

Según Jaramillo y Aguirre (2004) es precisamente esta última

afirmación la que abre campo para abordar el concepto de ciencia

“extraordinaria” o más conocida como ciencia en crisis. Hay una

serie de fenómenos que no se dejan asimilar por los paradigmas

existentes, que a pesar de estar presentes, en ocasiones no son

percibidos por los científicos de “la ciencia normal”; tales

fenómenos son precisamente las anomalías que indican una



dificultad o imposibilidad de acoplamiento con el paradigma

existente, podría pensarse que son un enigma más de la ciencia

normal; pero, su dificultad aglomera cada vez más un mayor

número de científicos que intentan resolverlo (es tal su exigencia),

estableciendo hipótesis ad hoc, hasta hacerse confusas para la

ciencia normal.

Según Kuhn, (2001) esto lleva a desacuerdos entre los

practicantes de la ciencia quienes empiezan a dudar, incluso, de

las anteriores soluciones dadas por el paradigma y, finalmente,

culminan en la de un nuevo candidato a paradigma y la lucha para

que éste sea aceptado: Cuanto más preciso sea un paradigma y

mayor sea su alcance, más sensible será como indicador de la

anomalía. Por consiguiente, otorga espacio para el cambio de

paradigma. Vale aclarar que mientras no se disponga de un

sustituto el paradigma en crisis deberá ser sostenido.

Ese paso de un paradigma a otro, según Kuhn (2001) se da de

forma abrupta, es decir no es gradual, se trata de “verdaderas

revoluciones” las que ocurren en esta transición. En tiempos de

“revolución” el científico “normal” debería educarse, “empezar a

habitar un hogar distinto” y ver las mismas cosas de “formas

diferentes”. De igual forma la ciencia debe redefinirse; pues al

cambiar los problemas, deberían pues cambiar las normas. Acá

entra el concepto de “inconmensurabilidad” de Kuhn, básicamente

según esto, la tradición científica normal que surge de una

revolución científica es no sólo incompatible sino a menudo

también realmente incomparable con la anterior (Kuhn, 2001).



“Los paradigmas no son ni mejores ni peores, sólo diferentes. Son

‘inconmensurables’, establecen sus propios sistemas de

racionalidad internos. No hay diálogo posible entre ellos como

no hay diálogo posible entre un coral y un murciélago” (Fasce

2016). Vale en este punto tener en cuenta la clara oposición al

falsacionismo, pues el hecho de rechazar un paradigma, conlleva el

que otro lo reemplace. Por lo tanto, hasta el grado en que se

dedique a la ciencia normal, el investigador es un solucionador de

enigmas, no alguien que ponga a prueba los paradigmas

(falsacionismo), puesto que para Kuhn (2001) los fracasos no

rechazan del todo las teorías.

Según este primer Kuhn, no hay una forma racional de cambio

inter-teórico, sólo se puede preferir y elegir entre paradigmas por

meras simpatías personales, de la misma comunidad científica.

Porque la ciencia revolucionaria es puro marketing. Eso es el

primer Kuhn (Fasce, 2016).

“Para Popper, la ciencia siempre está en un estado de revolución,

de cambio, de innovación. Para Kuhn, sin embargo, la revolución

científica es un hecho aislado, puntual, localizado históricamente,

separado del siguiente por largas etapas de ciencia normal.”

(Sequeiros, 2012).

“se pasó todo el resto de su vida tratando de remediar el daño

causado. Se acabó retractando practicamente de todo. Los

paradigmas pasaron a ser ‘matrices disciplinares’ mucho más

comedidas, elaboró incluso un criterio de demarcación basado en

el puzzle-solving, describió la existencia de ciertos valores



positivos en la ciencia e incluso rebajó lo de la irracionalidad de

las revoluciones. ” (Fasce, 2016).

La controversia de 1965

Según autores como Sequeiros (2012) y Jaramillo y Aguirre (2004)

entre otros, la década de los 60 marca un antes y un después de

la filosofía de la ciencia. Un acontecimiento posterior a la

publicación de “La estructura de las revoluciones científicas”

marca lo que será la epistemología hasta el final del siglo.

Precisamente en 1965 se celebró en Bedford Collage de

Princeton un seminario internacional de la Filosofía de la ciencia.

Cuando Popper, Kuhn y otros reconocidos autores se encontraron

en este coloquio internacional, las teorías ya descritas eran ya

ampliamente conocidas y las simpatías por uno y por otro autor

eran evidentes; sin embargo, nunca como en ese escenario

(Jaramillo y Aguirre 2004). Las conclusiones que de este coloquio

derivaron fueron de gran importancia para lo que en adelante venía

en epistemología y la honestidad de los debates fue de gran

importancia para aclarar posturas, perfilar problemas y diseñar

intentos de comprensión y de síntesis.

El pensamiento de Kuhn fue expuesto claramente, y aunque su

postura era minoritaria, le obligó a reformular muchas de sus

propuestas anteriores e intuiciones. Conocer algunos de los

puntos del debate puede ser de gran interés por cuanto ayudan a

repensar la naturaleza y a entender la transición que tuvo el



pensamiento de Kuhn. Siendo así, se hicieron frente debates entre

dos modelos epistemológicos diferentes: por un lado, el modelo

netamente racionalista, asentado e incuestionable hasta entonces

de Karl R. Popper; por otra parte, el modelo historicista,

psicológico y sociológico, defendido y propuesto como innovador

por el filósofo Thomas Samuel Kuhn.

Los ejes de las controversias fueron los siguientes:

El debate lo inicia Kuhn, esta primera intervención titulada

¿Lógica del Descubrimiento o psicología de la investigación? En

donde destaca que la diferencia de pensamiento con Popper, son

menos que los puntos de contacto, entre los cuales señala que

ninguno de los dos concibe la ciencia como una empresa que

progrese de forma acumulativa, ambos coinciden pues en que “el

análisis del desarrollo del conocimiento científico debe tener en

cuenta el modo como la ciencia trabaja en realidad” (Kuhn, 1975).

Y, por otro lado, no existe, a decir de Kuhn, mayor diferencia con

Popper respecto a la tesis de la falsación. Sin embargo, Kuhn

critica un aspecto fundamental de Popper, menciona que él, está

convencido de que un científico construye hipótesis y las

contrasta con la experiencia, estas contrastaciones cumplen la

función de explorar las limitaciones de la teoría aceptada o de

amenazar lo más posible a una teoría vigente, señalan Jaramillo y

Aguirre (2004) . Entonces la ciencia crece no a través de la

acumulación de conocimiento sino por un “derrocamiento

revolucionario” de una teoría aceptada y su reemplazo por otra

mejor. Es decir, según Kuhn (1975) Popper está teniendo en

cuenta supuestamente una sola cara de la moneda porque no

considera la diferencia crucial entre ciencia normal y ciencia



extraordinaria. Es decir que Popper solo analiza supuestamente lo

que ocurre en tiempos de crisis a la ciencia, pero descarta de su

análisis la práctica “normal” de la ciencia.

Por su parte Karl Popper en su ponencia “la ciencia normal y sus

peligros”, acepta el concepto general de lo que Kuhn describe

como “ciencia normal”. Sin embargo, advierte las consecuencias

que este concepto pueda tener; Popper precisa que la ciencia es

un edificio; pero apunta que el científico trabaja para mejorarlo sin

necesidad de destruirlo. En su defensa, Popper también

argumenta que en modo alguno desconoce el hecho de que “los

científicos desarrollan necesariamente sus ideas dentro de un

marco general teórico definido” (Popper, 1980). De hecho, Karl

Popper (citado en, Jaramillo y Aguirre 2004) también cita in

extenso el primer párrafo del prefacio a la primera edición de 1934

de “la lógica de la investigación científica” donde evidencia de

forma clara que sí ha tenido en cuenta la situación “normal” de un

científico, semejante a lo planteado por Kuhn.

Popper no cree en las “revoluciones”, en cambios drásticos. A su

vez para Popper no hay una diferencia radical entre ciencia normal

y extraordinaria, sino que se encuentran varios matices entre

éstas, siendo no tan tajante la escisión como la hace ver Kuhn.

Argumenta que el científico “normal” es un sujeto a quien hay que

tener pena Sequeiros (2012) y Jaramillo y Aguirre (2004). Pues

ningún científico honesto considera que hace ciencia normal;

Popper define esa actividad normal como:” la actividad de los

profesionales no revolucionarios, o, dicho con más precisión, no

demasiado críticos; del estudioso de la ciencia que acepta el

dogma dominante del momento; que no desea desafiarlo; y que



acepta una teoría revolucionaria nueva sólo si casi todos los

demás están dispuestos a aceptarla, si se pone de moda” (Popper,

1975).

Puede advertirse con Popper, que, si esa es la forma “normal” con

la que los científicos asumen su trabajo, ésta actitud es en modo

sumo perjudicial a la ciencia misma en tanto producto humano, en

tanto que condena al científico a un adoctrinamiento tal que le

impide progresar más allá de su práctica, cuestionar el paradigma

que defiende y ser creativo. Para Popper, por tanto, la labor que

ejerce el científico dentro de la “ciencia normal”, es de alguien que

desarrolla una ciencia poco crítica y reflexiva; es decir, petrificada

y agonizante; que asume los paradigmas de forma ingenua sin

someterlos a procesos de conjetura y refutación permanente

(Jaramillo, 2004).

Popper asegura y se busca reiterar con esto algo que ya se había

mencionado anteriormente, que ninguno de los científicos

registrados en las memorias de la historia de la ciencia, fueron

“científicos normales” propiamente dichos. Popper menciona un

ejemplo claro para ilustrar su postura: Charles Darwin, no es

precisamente un ejemplo de revolucionario, pero, tal vez a pesar de

ello, su obra está inundada de problemas genuinos que

continuamente compiten buscando posibles soluciones. No basta

entonces a un científico dedicarse a resolver enigmas o

rompecabezas, a lo que se enfrenta es a problemas reales

(Popper, 1975).

Para finalizar, en otra de las intervenciones del seminario de

Bedford College, la profesora Margaret Marterman (citada en,



Sequeiros, 2012) se refiere al concepto kuhniano de paradigma

(su ponencia se titula La naturaleza del Paradigma). Analiza este

concepto en Kuhn el primero y quizá más importante de sus

análisis es reconocer la dificultad del mismo Kuhn para definir lo

que es un Paradigma. Una lectura atenta de sus obras lleva a la

conclusión de que existen hasta 21 definiciones diferentes de lo

que es un paradigma. Por tanto, este concepto es problemático en

la misma epistemología kuhniana Sequeiros (2012).

Cabe recomendar la lectura de otras ponencias de este seminario

tales como: “Falsación y metodología de los Programas de

Investigación Científica” de Imre Lakatos a favor de Popper; Peirce

Williams también dio su opinión en su ponencia “Ciencia

Normal, Revoluciones Científicas e Historia de la Ciencia”; Stephen

Toulmin, quien se pregunta: ¿Es adecuada una distinción entre

ciencia normal y ciencia revolucionaria? Toulmin, coherente con su

epistemología “darwinista”, pone en cuestión muchos de los

conceptos básicos kuhnianos y la ponencia completa de Margaret

Marterman.

A este acontecimiento se le reconoce como una de las reuniones

de filosofía de la ciencia más importantes de la segunda mitad del

siglo XX. Fue relevante en tanto contribuyó en madurar, modificar,

matizar y rectificar muchas de las posturas que se habían

defendido de forma independiente por cada autor durante treinta

años. El desarrollo del debate puede encontrarse en el tomo

cuatro de las Actas: Lakatos, I. Y. Musgrave, A. edit. (1970)

Criticism and the growth of knowledge (Cambridge, University

Press). En español: La Crítica y el desarrollo del Conocimiento

(Grijalbo, Barcelona, 1975).



El “segundo” Kuhn

Habiendo revisado parte del anterior evento mencionado, queda en

claro por qué los hay autores que han querido ver “otro” Kuhn a

partir del enfrentamiento con Popper en 1965. Esto llevó a Kuhn no

sólo a clarificar su postura sino incluso a modificar su posición.

Desde entonces, Kuhn fue más cauto en el uso del término

(paradigma) que es sustituida por la de matriz disciplinar como ya

se mencionó anteriormente.

Se debe comenzar por describir la matriz disciplinar, la cual está

formada por tres elementos clave:

Las llamadas “generalizaciones simbólicas”, que se refieren

a los componentes formales de la matriz disciplinar.

Los “modelos”, que son guías para la investigación.

Los “ejemplares” o problemas concretos y los “valores

compartidos” por los científicos.

En la Tensión Esencial (1996) Kuhn hace una distinción

interesante entre “descubrimientos predichos por la teoría” y

“descubrimientos predichos fuera de la teoría”. Los primeros

pertenecen a las unidades del modelo y los segundos a los

llamados “enlaces” o “puentes” que se establecen entre dos

matrices disciplinares sucesivas. Kuhn intenta especificar cuáles

son los factores objetivos que pueden servir de criterio para



discernir entre una buena teoría y una teoría científica rechazable

(Sequeiros, 2012). Las cinco características demarcatorias

propuesta por Kuhn son las siguientes:

Una teoría debe ser rigurosa dentro de su dominio, es decir,

las consecuencias deducibles de la teoría deben estar en

demostrado acuerdo con los resultados de los experimentos

y observaciones existentes.

Una teoría debe ser consistente, no solamente

internamente o consigo misma, sino también con otras

teorías aceptadas actualmente y aplicables a aspectos de

la naturaleza relacionadas con dicha teoría.

Debe tener un amplio campo de aplicación: en primer lugar,

está designada para explicar observaciones particulares,

leyes o subteorías.

Estrechamente relacionado con el anterior, debe ser simple,

introduciendo orden a los fenómenos que, en su ausencia, la

ausencia de la teoría, estarían aislados individualmente y,

en conjunto,

Un punto algo menos convencional, pero de especial

importancia para las decisiones científicas efectivas, una

teoría debe ser fructífera respecto a nuevos

descubrimientos de investigación, esto es, debe revelar

nuevos fenómenos o relaciones anteriores no señaladas

entre aquellas ya conocidas (Sequeiros, 2012), (Kuhn,

1996).



La filosofía de Kuhn tuvo un impacto con respecto a las ideas de

progreso y racionalidad, sin embargo, lo tomó por sorpresa la

manera en cómo su trabajo produjo una crisis de la racionalidad.

Más tarde, se retractó, escribiendo que él nunca pretendió negar

las virtudes comúnmente asociadas con las teorías científicas.

Las teorías deberían ser precisas esto es, adecuarse a los

experimentales existentes; deberían ser internamente

consistentes y consistentes con otras teorías aceptadas, amplias

en alcance y ricas en consecuencias, simples en estructura y

organizar los hechos de una manera inteligible, ser fructíferas y

descubrirnos nuevos sucesos, nuevas técnicas y relaciones

(Hacking, 1996).

Los programas de investigación científica de Imrei Lakatos

Las teorías que componen un programa de investigación, pueden

presentar “cambios progresivos” o “cambios degenerativos” Por

programa de investigación científica entiende Lakatos una

configuración de teorías interconectadas, ninguna de las cuales se

considera totalmente autónoma por lo que es difícil descartar

teorías individuales sin hacer referencia al programa de

investigación como un todo; no es más, entonces, que un

conjunto de reglas metodológicas, heurístico positivas unas y

heurístico negativas otras, que nos definen cuáles son los

senderos a seguir y cuáles los problemas a evitar para la

elaboración de nuevas teorías. (Lakatos, 1989)



Es decir, una cadena de teorías T1, T2, etc.… es progresiva si

satisface los siguientes requisitos, Imre Lakatos (citado por Blaug

1985, pág. 56):

“- Tn tenga un contenido empírico excedente sobre Tn-1, es decir

que Tn predice hechos nuevos, improbables e incluso prohibidos

por Tn-1.

Tn explique el éxito previo de Tn-1, todo contenido no refutadode Tn-1 está contenido en Tn.Tn tenga corroborado algo o todo el exceso de contenido.” Si noocurre lo anterior, el cambio es degenerativo

De otra manera más digerible, Blaug (1985) explica que Lakatos

separa dos tipos de programas de investigación: Un programa de

investigación científico será calificado de progresivo si las

sucesivas formulaciones del programa representan un aumento de

su contenido empírico con respecto a la formulación anterior y

además este aumento de contenido resulta contrastado con la

realidad. Como señala el mismo Lakatos (1989): En ciencia

aprendemos de la experiencia no la verdad (o probabilidad) ni la

falsedad (o improbabilidad) de las teorías, más bien del progreso

y degeneración empíricas, particulares de cada uno de los

programas de investigación científica (P.I.C).

Por otra parte, la característica fundamental de los programas

degenerativos es que brindan soluciones “a posteriori”, tratando de

acomodarse a cualquier hecho ya observado. También tener en

cuenta que no todo programa es científico de manera perpetua,

pues puede pasar de cumplir los criterios de demarcación, o sea,



ser progresivo, a con el tiempo en evidencias, volverse un

programa degenerativo y perder su rigor.

Para él, la unidad básica de evaluación no debe ser una teoría o

conjunto de teorías aisladas, sino un “programa de investigación”

con un núcleo aceptado por convenio y con una heurística positiva

que (define problemas que abordar, traza las líneas generales de

la construcción de un cinturón protector de hipótesis auxiliares;

es decir, respuestas tentativas a problemas que deben ser

puestas a prueba y una vez esto sea así, ser desechadas o

aceptadas e incluidas como complemento de las teorías), prevé

anomalías y las convierte victoriosamente en ejemplos, todo ello

según un plan preconcebido, esto significa que el núcleo central

(que está contenido dentro de la heurística negativa de un

programa) puede sobrevivir a refutaciones, mientras que el resto

está abierto al rechazo o mejora (falsacionismo sofisticado),

haciendo perfectible la empresa científica (Lakatos, 1989).

En otras palabras, según esto el cinturón protector es en el que se

desarrollan las hipótesis capaces de ser expuestas a

contrastación empírica y por lo tanto el que resiste el peso o los

“balazos” de las contrastaciones realizadas a los conjuntos de

teorías, no por ello significa que sea infalible, al contrario el

cinturón es flexible a irse ajustando, re- ajustando o incluso ser

sustituido según las evidencias, es así que mediante esa

adaptación, se están cumpliendo los requisitos para que la cadena

de teorías presente los cambios progresivos de los que se habló

anteriormente y así sea perfeccionado el contenido del núcleo

fuerte del programa y de esa forma se haga más denso.



En palabras de Lakatos (1989) la teoría de la relatividad, la

mecánica cuántica, el marxismo, son todos ellos programas de

investigación dotados de un cinturón protector flexible, de un

núcleo firme característico pertinazmente definido, y de una

elaborada maquinaria para la solución de problemas. Todos, en

cualquier etapa de su desarrollo presentan problemáticas para

resolver anomalías no asimiladas. ¿Pero todas las teorías son

igualmente buenas? Hay que distinguir entonces un programa de

investigación progresivo de uno regresivo.

Asimismo, en contraposición a Popper esa diferencia no puede

radicar en que algunos aún no han sido refutados, mientras que

otros ya están refutados. Cuando Newton publicó la Principia, se

sabía perfectamente que ni siquiera podía explicar adecuadamente

el movimiento de la luna; de hecho, esto representaba un problema

al que los heurísticos positivos del programa Newtoniano debían

enfrentarse. Kaufman, otro físico destacado y poco conocido,

intentó refutar la teoría de la relatividad en el mismo año que fue

publicada. Pero todos estos programas de investigación que

Lakatos menciona admirar, cumplen con una característica en

común. Todos ellos predicen hechos nuevos, hechos que

previamente ni siquiera habían sido considerados o que incluso

habían sido contradichos por programas previos o rivales

(Lakatos, 1989).

Una característica notable de la obra de Lakatos son los

abundantes ejemplos de la historia de la ciencia, uno de ellos

también acerca de Newton es que en 1696 cuando Newton publicó

su teoría de la gravitación había dos teorías en circulación

relativas al movimiento y otras características físicas de los



cometas y otras de orden teológico. La más popular era la de

origen teológico que consideraba a los cometas una señal de Dios,

un Dios irritado que advertía que iba a golpear y a ocasionar un

desastre.

Otra, menos conocida fue la de Kepler ésta defendía que los

cometas se trataban de cuerpos celestes que se movían en líneas

rectas. Ahora bien, según la teoría de Newton, algunos de ellos se

movían en hipérbolas o parábolas y nunca regresaban y otros en

elipses ordinarias. Halley, que trabajaba en el programa de Newton,

calculó, observando un tramo reducido de la trayectoria de un

cometa que éste regresaría 72 años después, calculo que tenía

una precisión de minutos cuando se le volvería a ver en un punto

definido del firmamento. Efectivamente así mismo sucedió, tal

como el programa de Newton, había predicho a partir de los

cálculos de Halley. De modo análogo los científicos newtonianos

predijeron la existencia y movimiento exacto de pequeños planetas

que nunca habían sido observados con anterioridad.

Según las ilustraciones anteriores lo que se debe evaluar son

configuraciones de teorías con más o menos similitud o

programas de investigación, entre sí, o sea, evaluar “Reglas

metodológicas: algunas nos dicen las rutas de investigación que

deben ser evitadas (heurística negativa), y otras, los caminos

que deben seguirse (heurística positiva)” (Lakatos, 1989, pág.

65).

En palabras de Mark Blaug (citado en, Gómez, s.f): “Lakatos es

menos duro con la ciencia que Popper, pero mucho más duro que

Kuhn, y se siente siempre más inclinado a criticar la mala ciencia



con la ayuda de una buena metodología que a evaluar las

especulaciones metodológicas recurriendo a la práctica científica”

En conclusión, una disciplina será científica si y sólo si, ésta

progresa como programa de investigación. De no ser por la

generación de nuevo conocimiento y el progreso científico,

entonces se estaría hablando de una disciplina no científica. Si

hablamos de una disciplina que no genera nuevo conocimiento, que

no progresa y que además se hace ver como si en verdad cumpliera

este requisito, hablamos de una pseudociencia, y cabe también,

con variaciones, para las otras distinciones que incluyen las No

ciencias que no necesariamente son catalogadas como

pseudociencias.

La propuesta de los programas de investigación mostró tener gran

influencia en los trabajos posteriores de autores como Paul

Thagard, Daniel Rothbart y George Reisch. Los trabajos de Lakatos

y los demás que siguieron la misma línea, ayudaron a formular y

aclarar un punto clave en los conceptos de ciencia y

pseudociencia: la ciencia es una actividad que progresa, que

continúa en proceso y las disciplinas que se identifican como

ciencias se complementan mutuamente con conocimientos ya

obtenidos.

La propuesta multicriterio de Mario Bunge.

Antes de exponer los criterios propiamente dichos conviene

exponer los principios filosóficos que según Bunge (2010) deben



ser tácitamente satisfechos por las ciencias maduras (física,

química, biología); y parcialmente satisfechos por las disciplinas

inmaduras o en desarrollo (psicología y ciencias sociales) y los

cuales son violados en su mayoría por las pseudociencias. En este

sentido, según el autor, también, cualquier filosofía capaz de

comprender y promocionar la investigación científica debe reunir

tales características:

-Lógica. Coherencia interna y cumplimiento de las reglas de la

inferencia deductiva; aceptación de la analogía y la inducción como

medios heurísticos sin afirmar a priori la validez de los argumentos

analógicos o inductivos.

-Semántica. Teoría realista del significado como referencia

propuesta (denotación). y a diferencia de la extensión- unida al

sentido o la connotación. Y una concepción realista de la verdad

fáctica acerca de los hechos como adecuación de una

proposición a los hechos a los que se refiere.

-Ontológica

-a: Materialismo (naturalismo). Todas las cosas reales son

materiales (poseen energía) y se ajustan a algunas leyes

(causales, probabilísticas o ambas). Los procesos mentales son

procesos cerebrales y las ideas en sí mismas (aunque sean

verdaderas o útiles) son ficciones.

-b: Dinamismo. Todos los objetos materiales se hallan en flujo.

-c: Sistemismo. Toda cosa es un sistema o un componente

(potencial o real) de un sistema.



-d: Emergentísmo. Todo sistema tiene propiedades (sistémicas o

emergentes) de las que los componentes individualmente

carecen.

-Gnoseológica:

-a: Realismo científico. Es posible acceder al conocimiento de la

realidad, al menos de forma parcial y gradual, y se supone que las

teorías científicas representan partes o características del mundo

real, aunque sea de forma imperfecta.

-b: Escepticismo moderado. El conocimiento científico es tanto

falible como mejorable. Sin embargo, algunos hallazgos por

ejemplo que existen átomos y campos- son adquisiciones firmes.

-c: Empirismo moderado. Todas las hipótesis fácticas se deben

poder probar empíricamente, y tanto las pruebas positivas como

las negativas son indicadores de su valor de verdad.

-d: Racionalismo moderado. El conocimiento progresa mediante

conjeturas y razonamientos lógicos combinados con la experiencia.

-e: Cientificismo. Todo lo que es posible conocer y merece la pena

saber, se conoce mejor de manera científica.

-Ética. Humanismo secular: la norma moral suprema es “persigue

tu propio bienestar (biológico, mental y social) y el de los demás”.

Esta máxima prescribe que la investigación científica debe

satisfacer tanto la necesidad por el conocimiento, curiosidad,

como las necesidades humanas y esto, absteniéndose de hacer

daños innecesarios.



-Sociológica. Socialismo epistémico: la labor científica, aunque

“artesanal” es social, por cuanto se ve unas veces estimulada y

otras inhibida por compañeros de trabajo y por el orden social del

momento, y el ámbito (provisional) no son las autoridades

institucionales sino la comunidad de expertos. Cada una de las

dichas comunidades prospera con los logros de sus miembros y

eso facilita la detección y corrección de errores. Bunge advierte

que estas anteriores ideas están muy lejos del pensamiento

marxista, que defiende que las ideas son emitidas y eliminadas por

la sociedad, como de la visión constructivista- relativista de que

los “hechos científicos” son construcciones sociales locales,

como ya se ha revisado anteriormente) Bunge (2010).

Cabe recalcar que Bunge habla de una “metafísica” en su obra “Las

pseudociencia vaya timo” y no se puede soslayar que la metafísica

a la que Bunge (2010) se refiere y que ha construido activamente,

no se trata de cualquier metafísica sino una metafísica científica.

Y lo es en dos sentidos.

Primero, porque es exacta, es decir, se sirve de las mismas

herramientas formales que la ciencia: la modelización y el análisis

lógico matemático. Segundo, porque muestra lo que se puede

llamar una “preocupación” por el control empírico. Desde luego,

este control empírico no se realiza siempre a través de la

observación y el experimento, instrumentos propios de la ciencia,

pero sí también, mediante la continuidad o al menos la

compatibilidad de las ideas metafísicas con los mejores

resultados (teóricos y empíricos) de la ciencia del momento. Esta

decisión metodológica constituye uno de los rasgos más básicos e

importantes de toda filosofía Bungeana: su cientificismo, es decir,



su supuesto de que (aunque diste de ser perfecto) el mejor modo

de que disponemos para conocer el mundo, es la investigación

científica. Dicho sea de paso, este “mundo” de la oración anterior

es para Bunge el mundo real “la realidad”, y no solo el de nuestras

experiencias sensibles.

La respuesta de Bunge a los criterios de demarcación empiristas

no es tanto la crítica que hace hacia los mismos, como sí lo es su

incorporación a un sistema de criterios de demarcación que, como

sugiere él, haríamos mejor en llamar “signos o indicadores de

cientificidad”. Allí donde los neopositivistas y falsacionistas

ponían todo el peso de la tarea demarcatoria en un único criterio,

Bunge ofrece una batería de 12 indicadores de cientificidad (o

pseudo cientificidad) pues considera necesario incorporar una

multiplicidad de criterios, observa que por ejemplo, la falsabilidad

sola, no es suficiente pues de ello se seguiría que la falsabilidad

directa no puede exigirse a las teorías más altamente teóricas y

generales; argumentando que la cientificidad exige mucho más que

la comprobabilidad (Bunge 2010).

Este sistema es consecuencia de su particular concepción de

racionalidad científica o racionalidad total, es decir: ontológica,

gnoseológica (especialmente metodológica) y axiológica (práctica

y ética). Racionalidad que surge desde una perspectiva sistémica

tanto del mundo como del modo de conocerlo.

Bunge recalca el hecho de que los empiristas lógicos se vieron

obligados posteriormente a reformular su propio principio (véase,

Hempel 1950), pues advirtieron que era demasiado “fuerte” (al

excluir enunciados que formaban parte de teorías científicas



reconocidas) y también demasiado débil (pues permitía declarar

verificables enunciados carentes de contenido empírico) y que por

ello adoptaron el principio de comprobabilidad que hacía de la

aplicación del criterio una cuestión de grado. Manteniendo un

estricto compromiso empirista.

Bunge critica lo anterior y observa que el propósito de tales

criterios era simplemente establecer una demarcación entre

ciencia y metafísica, mientras que él ha defendido que no se trata

de ámbitos separados: Como ya se vio al comienzo de este

apartado, Bunge defiende que toda ciencia debería situarse sobre

un trasfondo de presupuestos filosóficos. Por ello, su objeto es,

más precisamente, el de delimitar lo científico de lo que no lo es,

teniendo en cuenta estos principios presupuestarios. Y asimismo

su rigor en la precisión del marco conceptual propio le permite

desestimar la propuesta del empirismo lógico (positivismo lógico)

por su fuerte fenomenismo (contrario según Bunge, al

materialismo) y por su antirrealismo (pues el positivismo lógico

no considera necesaria la hipótesis de un mundo real

independiente de la experiencia) Bunge (2010).

En efecto, para él, la ciencia sugiere que todo lo que existe es un

sistema o bien un componente de un sistema o está a punto de

pasar a formar parte de un sistema. Y si el universo es un sistema,

la mejor manera de abordar su conocimiento debería ser por

fuerza, sistémica. De ahí que Bunge insista en que los “objetos”

complejos como la ciencia (y, por contraste, la pseudociencia) no

pueden ser descritos mediante un único rasgo, sino que debemos

prestar atención a sus diferentes aspectos.



Entrando en materia, los aspectos que propone a tener en cuenta

para caracterizar un campo cognitivo son los siguientes: actitudes

de la comunidad de conocedores involucrados (C ) y actitudes

hacia ellos de la sociedad en la que actúan (S); características del

conocimiento que ese campo sostiene o produce (K), de los

objetos a los que refiere (D), así como de los problemas que

plantean (P) y de los procedimientos generales que utilizan para

intentar darles respuesta (M); características de la filosofía en la

que se funda su conocimiento y su proceder (G); objetivos que

persiguen con ello (F). Además de lo cual Bunge (2010) incluye la

siguiente pregunta: ¿Cómo cambia el conocimiento del campo,

lento o rápidamente y en virtud de la investigación o de la fuerza,

la autoridad, la mera controversia, etc?

Bunge (2010) sostiene que, en general, una investigación

científica se suele iniciar escogiendo un ámbito de dominio de

hechos (D); luego se construyen (o se dan por sentadas) algunas

suposiciones generales (principalmente ontológicas) (G) sobre

ellas, se reúne un corpus o marco teórico (C) con los

conocimientos disponibles acerca de los elementos contenidos en

(D), se decide sobre el objetivo (O) y, en vista de lo anterior, se

determina el método de estudio (M) adecuado para (D). Por tanto,

un proyecto de investigación arbitrario (p) se esboza mediante el

siguiente quinteto p= (D, G, C, O, M). La función de esta lista es

mantener el hilo de lo fundamental al encuadrar definiciones

posteriores.

La investigación científica de un ámbito de hechos (D) supone que

éstos son materiales, legales y escrutables, a diferencia de lo

inmaterial (particularmente de lo sobrenatural), que es ilegal o



inescrutable; la investigación se basa en un cuerpo de hallazgos

científicos válidos previos (C); asimismo se realiza con el objetivo

principal de describir y explicar los hechos en cuestión (O) con

ayuda del método científico seleccionado (M).

A su vez el método científico se puede describir brevemente

mediante la siguiente secuencia: elección de conocimiento de

fondo del (de los) problemas (s); solución provisional (por ejemplo,

hipótesis o técnica experimental); ejecución de pruebas

empíricas (observaciones, mediciones o experimentos); evaluación

de los resultados del ensayo; corrección eventual de pasos

anteriores y nuevos problemas aportados por el resultado.

En este sentido y contrariamente a la extendida creencia o

imaginario de que el método científico excluye la especulación,

Bunge (2010) defiende que, en efecto, el proceder científico no la

excluye, solamente pone orden en la imaginación o procesos

creativos del científico. Por ejemplo, menciona el autor, no basta

con producir un ingenioso modelo matemático sobre algún

dominio de hechos tal como suelen hacerlo los economistas

matemáticos. La consistencia, la sofisticación y la belleza nunca

son suficientes en el proceso de la investigación científica, el

producto final de la cual debe ajustarse, supuestamente, a la

realidad, es decir, ser verdadera en alguna medida. A los

pseudocientíficos, por ejemplo, no se les acusa por ejercer su

imaginación, pues esto también lo hacen los científicos

auténticos, sino más bien dejarse arrastrar por ésta y no controlar

hasta qué punto es útil en la investigación; una especulación

desenfrenada está en otras cosas como el arte, pero no en la

ciencia.



El método científico eficaz también presupone que, en principio,

cualquier cosa está sujeta de debate y que asimismo todo debate

científico debe ser válido lógicamente, menciona Bunge, aun

cuando no puede invocarse de forma explícita en principios o

reglas lógicas. Este método encierra también dos ideas

semánticas clave: el significado y la verdad. Los disparates no se

pueden investigar; por lo tanto, no pueden ser declarados falsos

(Bunge, 2010). Imaginemos calcular o medir el voltaje o potencial

eléctrico de una batería de celular simple, empleando la definición

de “energía fantasmal” (no la referente a la energía oscura) sino la

utilizada por los “caza fantasma” de televisión.

Asimismo, el método científico no puede ponerse en práctica

coherentemente en un vacío moral. Ahí interviene el Ethos de la

ciencia básica. Lo que Robert K. Merton (citado en, Bunge, 2010)

caracterizó como universalismo, altruismo, escepticismo

organizado. Por último, en toda ciencia auténtica hay otras cuatro

características distintivas:

Mutabilidad. Esto deriva del hecho de que no existe, ninguna

ciencia “viva” sin investigación y ésta tiene el propósito de

enriquecer y corregir el fondo de conocimientos. En suma, la

ciencia se modifica progresivamente, es eminentemente

mutable. Por el contrario, las pseudociencia y sus ideologías de

fondo o se hallan estancadas o cambian bajo la presión de grupos

de poder o por efecto de disputas entre facciones (como ha sido

el caso del psicoanálisis).



La segunda condición es la compatibilidad con el grueso de los

conocimientos precedentes. Podríamos definirlo de la siguiente

manera: para que una idea merezca la atención de una comunidad

científica, no puede ser ni tan obvia ni tan extravagante que rompa

(aunque sea parcialmente) con los conocimientos previos. La

compatibilidad con dichos conocimientos es necesaria, no solo

para depurar las especulaciones, sino también para comprender la

nueva idea y así poder evaluarla. Efectivamente la validez de una

hipótesis o de un diseño experimental, está parcialmente

determinada por su grado de afinidad con los conocimientos

previos razonablemente consolidados (por ejemplo, se pone en

cuestionamiento la telequinesia por el hecho de violar el

principio de conservación de la energía).

La tercera condición, es decir la interacción parcial con al menos

alguna otra ciencia o el alimentar otras áreas de investigación,

deriva del hecho de que la clasificación de las ciencias genuinas

es, de alguna manera, artificial. Por ejemplo, en lo relativo al

estudio de la pérdida de memoria ¿se trata de psicología

neurociencia o ambas cosas? Debido a estas superposiciones e

interacciones parciales, el conjunto de todas las ciencias

constituye un sistema.

Y la cuarta condición, la del control por parte de la comunidad

científica. Puede explicarse como que los investigadores no

trabajan inmersos en un vacío social, sino que experimentan los

estímulos e inhibiciones de sus compañeros de trabajo (aunque no

implique conocerlos personalmente). Toman prestados problemas y

descubrimientos, y piden que se les critique; y si tienen algo

interesante que decir, reciben opiniones incluso si no se han



solicitado. Tal interacción de la cooperación con la competencia es

una mecánica de generación de problemas, control y difusión de

los resultados; convierte la investigación científica en una

empresa que se auto-cuestiona, auto-corrige y auto-perpetúa.

Esto hace del logro de la “verdad” algo menos característico de la

ciencia que la capacidad y la voluntad para detectar y corregir

errores (al fin y al cabo, el conocimiento ordinario- cotidiano, está

repleto de trivialidades bien confirmadas que no han surgido de la

investigación científica) (Bunge, 2010).

Lo anterior mencionado hace referencia a las características más

destacadas de lo que Bunge llama “ciencia auténtica”, sea ésta,

natural, social o biosocial.

El método Thagard

En este marco se hace referencia a la (IMA) inferencia a la mejor

explicación, que se enfrenta a otras escuelas del pensamiento con

sendos modelos como el nomológico- deductivo, el de relevancia

estadística, el mecánico causal o el unificacionista. En “The best

explanation: Criteria for theory choice” (1978), Paul Thagard

ofrece una propuesta que intenta formalizar los elementos de la

IME. Su propuesta no es propiamente dicha para demarcar ciencia

de no-ciencia, sus tres criterios están encaminados a la distinción

entre buena ciencia y mala ciencia; es una prpuesta sobre el

progreso de la ciencia.



El análisis de los rasgos que a Thagard le parecen más

importantes en una teoría científica se circunscriben a casos

reales y conocidos en la historia de la ciencia tales como las

teorías de Huygens, Newton, Lavoisier y Darwin. Uno de sus

objetivos consiste en describir la manera en que los constructores

de dichas teorías han procedido. El segundo, es sostener que

tales rasgos deben considerarse como criterios de elección de la

mejor explicación entre teorías en competencia.

Como ya se ha mencionado y Thagard lo reitera, al principio de su

artículo expresa que su pretensión no es ofrecer un conjunto de

condiciones necesarias y suficientes para determinar la mejor

explicación. Él ofrece tres criterios fundamentales que, en

conjunto, deberían servir para inferir la calidad de la explicación

científica, y son los siguientes: consiliencia, simplicidad y

analogía (C, S, A) (Thagard, 1978).

Del primero Thagard explica que una teoría cumple con él sí explica

por lo menos dos clases de hechos, y que asimismo una teoría es

más consciente que otra si explica más clases de hechos que

ésta. “Para obtener una definición más precisa, sea T una teoría

que consiste en un conjunto de hipótesis (H1… Hm); sea A un

conjunto de hipótesis auxiliares

(A1… An); sea C un conjunto de condiciones aceptadas (C1… Cj); y

sea F un conjunto de clases de hechos (F1… Fk). Entonces, T es

consistente si y sólo si T, en unión con A y C, explican los

elementos de Fi cuya cláusula adicional sería (que el número de

hechos K- sea mayor o igual a 2, es decir K ≥ 2 Thagard (1978).



En otras palabras, T es consistente si y sólo si, la conjunción de

T, A y C explica F.

Que la definición tenga en cuenta elementos asociados a una

teoría T, como A, C y F, es un indicador de las relaciones que un

grupo de hipótesis (la teoría) mantiene con un conjunto de

enunciados asociados (mejor dicho, hipótesis auxiliares), sin dejar

a un lado las condiciones que se presuponen como base de la

teoría.

Explicar hechos es, esencialmente, un objetivo primordial de las

teorías científicas, por lo que se puede fácilmente coincidir con

Thagard en hacer de la consiliencia un criterio de la IME,

considerando el éxito de las teorías que con el paso del tiempo

han servido para explicar fenómenos distintos de aquellos para los

que fueron pensadas, extiende su definición inicial de

consiliencia, pues también propone una visión no solo estética

sino dinámica de la consiliencia.

Esta nueva consideración le da relevancia al carácter provisional

que parece distinguir a buena parte de las teorías científicas, y

permite incorporar explicaciones novedosas en una teoría sin

necesidad de realizar cambios bruscos, drásticos o ningún cambio

en ella. Por otro lado, dar cuenta de esto es privilegio del

investigador que estudia las teorías históricas desde el presente.

En efecto, hasta aquí el criterio de consiliencia parece ser

adecuado para evaluar y describir teorías ya aceptadas. En caso de

que una teoría adicione nuevos hechos al conjunto de los que

explica sin que esto implique modificar su cuerpo de hipótesis,

pues las que se tiene ya son suficientes para dar cuenta de éstos



hechos, Thagard habla de consiliencia dinámica conservadora, pero

si se realiza un cambio drástico en alguna hipótesis auxiliar,

habla de consiliencia dinámica radical.

Con estas distinciones, Thagard intenta ampliar el rango de

alcance de la noción central de su triple criterio. Busca también

preservarlo de manipulaciones: al ver que sería posible atribuir

consiliencia a alguna teoría mediante el recurso de añadir

enunciados (hipótesis) a conveniencia, propone ahora una

restricción: para ser consiliente, una teoría debe especificar los

hechos que no puede explicar. Pero esta restricción podría evitarse

mencionando hechos que pertenecen a campos totalmente

diferentes. Por ello propone moderar los enunciados (hipótesis) de

una teoría por medio del segundo elemento de su triple criterio

para IME: la simplicidad, que será el contrapeso y la más

importante restricción a la consiliencia (Reyes, s.f).

Para Thagard la simplicidad está íntimamente relacionada con la

explicación científica. Específicamente se relaciona con el

conjunto de hipótesis auxiliares que el evaluador de una teoría

necesita examinar. “La explicación de los hechos F por una teoría

T requiere un conjunto de condiciones dadas C; y, asimismo, un

conjunto de hipótesis auxiliares A. C no es problemático, ya que se

asume que todos los miembros de C son

aceptados independientemente de T o F. Pero A sí requiere un

análisis minucioso” Thagard (1978, pág. 86). Hace falta en este

análisis también, preguntar por la simplicidad de A. La simplicidad

se nos dice Thagard “una función del tamaño y naturaleza del

conjunto A necesitado por una teoría T para explicar hechos F”

(Thagard, 1978).



Decidir cuáles enunciados pertenecen al conjunto de hipótesis

auxiliares y cuáles a la teoría es una cuestión que Thagard

resuelve de un modo práctico: la comunidad científica considera

como parte de una teoría sólo a los enunciados que aparecen

más frecuentemente en las explicaciones. Hecha la distinción, la

razón por la que la simplicidad resulta siendo una restricción

sobre la consiliencia, al evaluar o construir una teoría, es que

podría ser juez sobre el número y calidad de asunciones con

escasa explicación (utilizadas para explicar sólo algún aspecto de

algún hecho, por ejemplo) que una teoría se puede permitir si

quiere ser cierta. En últimas, la simplicidad evitaría también la

proliferación de hipótesis ad hoc.

Dadas dos teorías T1 y T2, si deseamos evaluar cuál es más

“simple” debemos comparar el conjunto de hipótesis auxiliares

asociadas a cada una, teniendo en cuenta las consideraciones

anteriormente descritas, digamos AT1 y AT2. Examinando con

cuidado, cuantitativa y cualitativamente las asunciones

introducidas como hipótesis auxiliares por cada teoría en

competencia, sin perder de vista la calidad, sencillez, poder

explicativo, plausibilidad, etc, de las hipótesis. Agregando que lo

más importante no es el número de postulados en AT1 o AT2, sino

que cada postulado sea usado para dar cuenta de una clase de

hecho distinto.

Ahora bien, Thagard ofrece un tercer criterio para completar su

modelo de IME. Él escribe: “Las teorías no deben alcanzar

consiliencia a expensas de la simplicidad, por medio de hipótesis

auxiliares. La inferencia a la mejor explicación es una inferencia



que mejor satisface los criterios de consiliencia y simplicidad, así

como un tercero: analogía” (Thagard, 1978, pág. 89).

El aporte importante de la analogía a las teorías es que mejora sus

explicaciones, tanto porque resalta rasgos que comparte con otras

teorías sujeta a evaluación, o con otras ya aceptadas, como

porque contribuye a fortalecer la opinión de que ciertas hipótesis

son verdaderas. Los argumentos de analogía, tal como Thagard lo

expone se pueden representar de la siguiente manera:

A es P, Q, R, S. B es P, Q, R

B es S

Según (Reyes, S.F) es fácil notar que esta forma de obtener una

conclusión es arriesgada; pues en taxonomía, por ejemplo, las

afinidades y parecidos exteriores entre individuos no bastan para

atribuirles cualidades en común suficientes como para

clasificarlos en una misma especie; los hongos comparten

características morfológicas con plantas y animales, pero sus

diferencias obligan a agruparlos en distintos taxones. Por su parte

Thagard explica del esquema anterior que si hubiera más

propiedades que A y B no comparten (por ejemplo, T y U), sería

ilegitimo atribuir S a B. Además, podemos estar ante dos cosas

que tomamos por “iguales” solo porque no sabemos lo suficiente.

Entonces, hay cosas que, aunque superficialmente parezcan

similares, tienen una estructura molecular y atómica distinta.

Por esas razones el esquema anterior no representaría

adecuadamente el uso de la analogía en la argumentación

científica.



Thagard (1978) propone una mejor caracterización más adecuada

sería una que incluyera el concepto de explicación. En ese

sentido, si sabemos que el hecho de que A tenga S explica por qué

tiene P, Q y R, podríamos decir que “B tiene S” se trata de una

“promisoria explicación” de por qué B tiene P, Q y R. Es decir, A

posee P, Q y R en virtud de que posee S; es decir se fortalece la

teoría que sirve como base de comparación. La analogía también

puede sugerir explicaciones, por ejemplo, las hay que entre los

fenómenos del sonido y los de la luz, explica Thagard, facilitó el

camino de la teoría ondulatoria de la luz. Así una característica

adicional de la analogía sería facilitar el desarrollo de nuevas

teorías; además, la familiaridad con teorías anteriores o

contemporáneas, sin ser esencial, ayudaría a comprender las

actuales.

Con esto se termina la lista de criterios de Thagard, que

establecen a una teoría como la mejor explicación. Vale aclarar

que él mismo advierte que la intención de su propuesta es

integrar los elementos más relevantes para juzgar la calidad y la

aceptabilidad de las teorías sujetas a evaluación. Vale también

advertir que el propio Thagard encuentra problemáticas a

solucionar o que dejan abierto el debate al respecto, con su

método, halla problemática, por ejemplo, la relación entre

consiliencia y simplicidad. De la consiliencia nos ha ofrecido

cuatro versiones: estática, dinámica, conservadora y radical; sin

embargo, podemos observar que cada una corresponde a un

momento o aspecto del desarrollo de la teoría. Todas sirven para

describir sus modificaciones y sus cambios en cuanto al número



de hipótesis originales y las añadidas y los hechos que éstas

explican.

Podría considerarse en ese orden de ideas que cualquier teoría

actual puede considerarse estática y conservadora, pero

potencialmente dinámica y radical; sólo el tiempo permitirá

registrar sus cambios. Entre otras observaciones. A pesar de

todo ello este modelo tiene una aplicación idónea en la

descripción y ponderación de las teorías científicas desde el punto

de vista de la historia de la ciencia. Reconocer una estrecha

relación entre sus tres criterios nos entrega un interesante y

detallado cuadro de la manera en que las teorías se conforman y

cambian con el tiempo, en su afán de responder adecuadamente a

los hechos (Reyes, S.F).

(El término consiliencia, proviene del inglés; se usa en el entorno

de investigación científica, pero no ha sido incorporado en la DRAE.

Thagard rastrea el término hasta W. Whewell, quien lo usó como

una medida de cuánto explica una teoría)

La propuesta “anti-criterial”de Larry Laudan Dicho esto, antes de exponer los criterios demarcatorios, cabe una

salvedad teórica ante la necesidad y utilidad de los mismos, una

de ellas y la más prominente es la de Larry Laudan. Hasta

comienzos de los años 80 el debate sobre el problema de



demarcación había consistido en establecer el criterio específico

que separa la ciencia de la no ciencia.

Sin embargo esto cambió cuando en 1983 Larry Laudan escribió un

ensayo: “The Demise of the Demarcation Problem” donde declara

“fallecido” el problema de la demarcación; y esboza su propuesta,

considerablemente pragmatista. A pesar de su objeción ante los

criterios demarcatorios, Laudan no figura como un posmodernista

ni mucho menos. Laudan es crítico también de posturas

relativistas o de extremo escepticismo. Si bien, como ya se ha

mencionado, no es su preocupación establecer criterios de

demarcación, pero sí es su preocupación reivindicar el valor

racional de la empresa científica y combatir el escepticismo que

ronda sobre ella.

Laudan (1986) argumenta básicamente que no es posible

establecer criterios de demarcación entre ciencia, no ciencia y

(pseudociencia); ya que la actividad científica es una actividad

humana racional que pretende dotar al mundo de sentido y según

esto, no se puede hablar de rasgo epistémico, sustantivo o

metodológico que sea propio de toda ciencia. Él, a pesar de esto

argumenta a favor de la ciencia como una institución privilegiada

y progresiva.

“Nuestro propósito debería ser distinguir las pretensiones del

conocimiento bien contrastadas y fiables de las fraudulentas (…),

nuestra preocupación central debería ser distinguir las teorías con

un alcance amplio y demostrable en la resolución de problemas,

de las teorías que no tienen esa propiedad sin considerar si las

teorías en cuestión caen dentro del ámbito de la física, la teoría



literaria, la filosofía o el sentido común” (Laudan, 1986). Así

introduce lo que él llama las “tradiciones investigadoras” en donde

propone superar una dicotomía entre ciencia y no ciencia y

plantear las diferencias en sentido de grado y no de tipo.

Gradación que será determinada por ¿qué tan efectiva es la

disciplina en la resolución de problemas? idea que puede decirse

tiene similitud con “los programas de investigación científica” de

Lakatos.

Viéndolo de esta forma, es posible inferir que, aunque niegue la

existencia de criterios para demarcar entre lo que es y no es

científico, igualmente propone un criterio que al menos no es

categorial pero sí lo es para determinar el grado de racionalidad y

especialmente la progresividad y otras características, entre las

disciplinas. Propone así un modelo de racionalidad que según él es

potencialmente más adecuado.

Este modelo requiere principalmente el abandono de nociones

tales como confirmación, corroboración y contenido explícito.

Desde su visión pragmática, propone un modelo de ciencia de

objetivos alcanzables para confirmar de una forma, según él, más

adecuada, el progreso de la ciencia. “Es que el objetivo de la

ciencia consiste en obtener teorías con una elevada efectividad en

la resolución de problemas”. (Laudan, 1986).

Reivindicando el problema dela demarcación



Ese supuesto “fracaso” del problema de la demarcación en

Laudan, ha sido notoriamente debatido en el entorno académico

de la filosofía por autores varios como James Ladyman, Maarten

Boudry, Sven Hansson y en el que nos detendremos en pequeña

parte del compilatorio de argumentos a favor de la reivindicación

del problema de la demarcación publicado en 2013 y editado por

Pigliucci y Boudry.

Según Mahner (2013) la demarcación ha resultado un asunto

complicado por una serie de razones variopintas. La primera es

que no sólo debe existir la distinción entre ciencia y

pseudociencia, sino también la distinción entre ciencia y no-

ciencia en general. No todo lo que es no-científico, es

necesariamente pseudocientífico, el conocimiento ordinario, por

ejemplo, así como las artes y las humanidades, no son ciencias,

pero tampoco son pseudociencias. Segundo, hay también una

distinción entre ciencia mala y ciencia buena. Un científico que

sigue un protocolo experimental descuidado y deficiente o que

incluso omite algunos datos de su informe para obtener gráficos y

resultados (más suaves) pisa la línea del fraude científico, éste es

entonces un mal científico y utilizó un mal proceder, a la ciencia

en general no se le puede culpar por los errores de este tipo de

grupos de investigación. Aún así, ese alterador de datos

fraudulento no se considera pseudocientífico tampoco.

También está el problema de la protociencia y la heterodoxia.

¿Bajo qué condiciones un campo joven de investigación como

una protociencia no es lo mismo que una pseudociencia? por

definición una protociencia no posee todas las características de

una ciencia completamente establecida ¿cómo evaluamos su



estado? Por ejemplo, los jóvenes y polémicos campos de la

psicología evolutiva y las protociencias meméticas. ¿Cuándo es

exáctamente esto, una teoría alternativa y tentativa en potencia

de hacer parte de un cuerpo de conocimiento científico, y cuándo

debe considerarse una pieza de pseudociencia? Todas estas

distinciones son importantes, pues la heterodoxia debe ser

acogida como un estimulante de debate crítico y de investigación

y uno de los caminos importantes y más útiles a seguir para ello

es acudiendo a los criterios de demarcación (Mahner, 2013).

Las propuestas monofactoriales de Kuhn, Popper, Lakatos y

cualquier otro, por separado fracasan en su intento de definir en

forma precisa estos conceptos. Así es como se suscita la reflexión

de que si lo que se busca es establecer de la forma más precisa

posible: qué es la pseudociencia y la no-ciencia, lo más

recomendable es adoptar un enfoque multicriterial, y por

supuesto, no abandonar el debate sobre el tema. Uno de los

enfoques multicriteriales que se pueden abordar, y que también ha

inspirado a otros (como los presentados por Agassi y Mahner) es el

de Mario Bunge.

Un cuarto problema sería el del debate sobre la unidad y la no

unidad en la ciencia. Algunos filósofos han argumentado que el

tema, los métodos y los enfoques de diversos campos científicos

son tan diferentes que es difícil defender la idea de unidad en la

ciencia. En efecto un neopositivista habría defendido tal unidad en

el sentido de que todas las declaraciones científicas podrían y

deberían reducirse a proposiciones fisicalistas.



Aunque el reduccionismo fisicalista sigue teniendo un enorme

peso, sin embargo, existe otra concepción alternativa de la

unidad de la ciencia: el hecho de que las ciencias proponen una

visión coherente y unificada del mundo, su consiliencia para crear

un marco unificado de conocimiento. Esto es, su carácter de red,

hacen reconsiderar la unidad en la ciencia Reisch y Wilson (citados

en Mahner, 2013). En general los filósofos que creen en esa

concepción de unidad de la ciencia están más inclinados y

familiarizados hacia la demarcación que aquellos que defienden su

desunión. El problema se refiere a las unidades de demarcación.

Los diversos esfuerzos de la demarcación se han concentrado en

aspectos y niveles de ciencia: declaraciones, problemas, métodos,

teorías, prácticas secuencias históricas de teorías y/o prácticas

(es decir, programas de investigación en el sentido de Lakatos) y

campos del conocimiento.

Por ejemplo, el falsacionismo de Popper es un enfoque que se

refiere a declaraciones, ya que consiste esencialmente en la

aplicación del Modus Tollens; Lakatos se refiere a teorías y

programas de investigación; Kuhn (el de 1970) se centra más en

problemas y la capacidad de resolución de problemas de las

teorías. Kitcher y Lugg (citados en, Mahner, 2013) examinan

teorías y prácticas. Por otro lado, Bunge y Thagard se refieren a

campos enteros de conocimiento; y Wilson (citados en, Mahner,

2013) analiza las diferencias en el razonamiento de los científicos

y pseudocientíficos, es decir, su diferente lógica y metodología.

Como se puede ver, no hay unanimidad en cuanto a una sola unidad

óptima de demarcación, no es viable proponer un solo criterio o un

pequeño número de criterios por esta razón, el uso de un solo



criterio está condenado a ser insatisfactorio teniendo en cuenta

la variedad de posibles unidades de demarcación. Por ejemplo, el

falsacionismo es un solo criterio, como el criterio de Kuhn para la

solución de problemas, así como el de Lakatos en la progresividad

de los programas de investigación, otros a autores admiten

condiciones como “fertilidad”, testabilidad independiente de

hipótesis auxiliares, preocupación por la confirmación o des

confirmación empírica, la aplicación del método científico, y así

sucesivamente Mahner (2013). De la misma manera se enuncian

otros asuntos similares con respecto a este problema los cuales

detalla el autor en el resto del texto. Lo más importante, para el

desarrollo de esta idea que se quiere, es lo que viene a

continuación.

¿La demarcación está muerta?

Aunque el famoso trabajo de Laudan contribuyó al tema de la

demarcación, no ha producido un cambio con respecto al estatus

institucional de la filosofía de la ciencia. Pues sí según Laudan,

todo lo que importa es la distinción entre lo “epistémicamente

justificado y las creencias injustificadas”, se supone que como

consecuencia la filosofía de la ciencia se habría disuelto como

una disciplina (es decir, casi 30 años después de la publicación

del artículo de Laudan) y no lo ha hecho. La historia de la filosofía

de la ciencia en las academias ilustra, al menos, que el

pronunciamiento de Laudan acerca de la “muerte” de la

demarcación no ha sido aceptado con todas sus consecuencias



naturales. Parece, por lo tanto, que la ciencia implica algo especial

a lo que no queremos renunciar en cuanto a la demarcación de su

conocimiento Mahner (2013).

Otro problema de la crítica de Laudan es que se apoya en criterios

ahistóricos; pues habla de ciencia a lo largo de la historia, de

Aristóteles a la ciencia moderna, como si la antigua preciencia

estuviera a la altura de la madurez de la ciencia contemporánea,

menciona Mahner. Después de todo la ciencia moderna comenzó

hace sólo cuatrocientos años aproximadamente y se ha

desarrollado bastante desde los tiempos de Galileo y Newton, y

puede ser que cierta creencia que era perfectamente científica o

como diría Laudan (epistémicamente fiable en el 1680), hoy ya no

sería tal cosa gracias a la demarcación progresiva planteada a

través de la historia de la epistemología Mahner (2013).

En última instancia, aunque la distinción entre conocimientos

fiables o epistémicamente válidos y poco fiables sea una instancia

considerable, sigue siendo legítimo intentar delimitar una forma

más restringida de la producción del conocimiento científico de

otras maneras de adquisición de conocimiento, para lo cual se

requiere de la estrategia demarcativa. Después de todo la ciencia

y la tecnología aún se consideran epistemológicamente

privilegiadas debido a su sistemático y riguroso enfoque como

resultado de lo cual producen los más confiables conocimientos

Mahner (2013).

Según Mahner (2013) La ciencia y la tecnología no son sólo

importantes por razones económicas, sino también porque como

ciudadanos de una sociedad en condiciones de civilización y



educación deberíamos poder tomar decisiones científicamente

informadas en la vida personal de cada sujeto, en sus roles para la

sociedad, la política y la cultura. Todos nos enfrentamos a

preguntas que requieren la distinción entre ciencia y no ciencia.

“-¿Deberíamos confiar nuestra propia salud, así como la de

otros a métodos diagnósticos o terapéuticos que no sean

científicamente válidos?

-¿Si no vale ninguna distinción entre la ciencia y

pseudociencia y lo que no es ciencia o si se toma en serio

la “validez igual” deberían los seguros de salud pública

cubrir curas mágicas como la “medicina cuántica” o no

comprobada su efectividad lo suficiente como la

homeopatía o el tacto terapéutico, métodos que no son

científicamente válidos?

-¿Debería emplearse a los “dowers” para buscar personas

enterradas por avalanchas o edificios derrumbados?

-¿Debería la evidencia solicitada en juicios judiciales incluir

análisis de carácter astrológico o testimonios de médiums?

-¿Debería el dinero de los contribuyentes invertirse en la

financiación de la “investigación” pseudocientífica, o es

mejor la financiación de investigaciones científicas?”

(Mahner, 2013. Pag, 48).

Las preguntas anteriores no son sólo cuestiones de política

pública, sino también éticas y legales, ya que pueden implicar

fraude o incluso homicidio negligente, por ejemplo, si un



paciente muere porque fue tratado con el remedio de un curandero

no probado anteriormente ni desarrollado a partir de ningún tipo de

investigación.

Nosotros podemos hacer caso a la necesidad de distinguir la

ciencia de la pseudociencia. La necesidad de reivindicar la

reflexión y utilidad de los criterios de demarcación también puede

servir para responder a problemas planteados en la educación

científica. ¿Por qué enseñar astronomía en lugar de la astrología?

¿Por qué la física en lugar de la “física cuántica” de la que hablan

ahora los místicos rosacruces? ¿Por qué la historia estándar y la

arqueología en lugar de la teoría de los astronautas de Däniken?

En general, ¿por qué deberíamos enseñar ciencias en vez de

pseudociencias? Aún más generalmente, ¿cómo podemos informar

sobre la naturaleza de la ciencia-uno de los temas centrales de la

educación científica cuando incluso el filósofo de la ciencia (la de

Laudan y similares) ha renunciado a caracterizar la naturaleza de

la ciencia? pregunta Mahner (2013).

Asimismo, Pigliucci (2013) argumenta contra Laudan que las

justificaciones epistémicas que se acompañan de revisiones

específicas individuales y no de esfuerzos generales, resulta ser

bastante impráctico y muy restrictivo. Es decir, cuando una

disciplina ha demostrado a lo largo del tiempo que carece de

sentido y utilidad, demostrando la incapacidad de progresar en

dicha área, parece que el tiempo mismo justifica la razón de

archivar esta disciplina para dejarla de lado, sin concentrarse en

nuevos esfuerzos o intentos de investigación dentro de ésta

(Pigliucci utiliza a la astrología como un ejemplo de este tipo de

disciplinas). En cambio, dentro de una disciplina científica que



ha demostrado su éxito y dinámica, el consejo de analizar cada

reclamación tiene sentido, precisamente porque la ciencia ha

establecido métodos y un cuerpo de conocimientos contra lo cual

la justificación epistémica de cualquier nuevo alegato puede

evaluarse razonablemente. De esta forma, etiquetar algo de

pseudociencia ayuda a identificar las disciplinas en las que es

inútil llevar a cabo este tipo de ejercicios y que además evita

invertir tiempo y/o dinero en algo que no tiene el potencial o la

probabilidad de validez o éxito.

Acerca del “fracaso” filosófico de la demarcación, la historia ha

demostrado que se tiene un progreso y no un fracaso: si bien

Popper pudo haberse “equivocado” al creer que había resuelto el

problema de la inducción y demarcación, lo cierto es que la

propuesta popperiana que sirvió de reemplazo al razonamiento

inductivo por el deductivo resultó ser una “buena jugada” que tuvo

que ser analizada y debatida antes de considerar propuestas más

sofisticadas (puede objetarse lo de la inducción, pues la

inducción en ciencia tiene un rol, en ese sentido podría

cuestionarse que “reemplazar” sea una “buena jugada”), sin

embargo “sí podría decirse que las ideas de Popper permitieron

analizar otros aspectos de la cuestión y mejorar las propuestas

previas y considerar unas más sofisticadas” Gerardo Primero

(comunicación personal, 14 de Abril, 2017).

La búsqueda conjunta de criterios para definir la ciencia y la

pseudociencia buscando entender estas actividades humanas

representa un avance, no un retroceso. Pigliucci agrega que el

problema de demarcación posee gran relevancia ya que distinguir

ciencia y pseudociencia trae consigo consecuencias de tipo



personal, intelectual y de tipo monetario. Las distinciones en la

ciencia marcan la diferencia entre la creación de políticas

públicas que regulen las emisiones de efecto invernadero y las

que hacen caso omiso a las advertencias de cambio climático; se

marca también la diferencia entre establecer la necesidad de

conductas que benefician a la sociedad entera como el vacunarse y

los actos que surgen en contra del conocimiento bien sustentado,

como los que surgen de creer que las vacunas causan autismo

entre otras cosas; marca la diferencia entre aceptar un

diagnóstico y tratamiento basado en la evidencia, y la utilización

de píldoras compuestas de simple agua y azúcar. Esto en un

encuadre de beneficios/perjuicios (Pigliucci 2013).

Consideraciones sobre una demarcación factible

El primer paso hacia una demarcación factible es elegir una unidad

de análisis más completa: campos más amplios de conocimiento, o

campos epistémicos Mario Bunge (citado en, Mahner, 2013). A

grandes rasgos, un campo epistémico es un grupo de sujetos,

teorías y prácticas, con un objetivo de algún tipo. Tanto nosotros,

la astronomía y la astrología o la física y la teología son campos

epistémicos. Asimismo, tanto la biología en general como la

ecología en particular son campos epistémicos. Los primeros

ejemplos muestran que el conocimiento adquirido en un campo

epistémico no necesita ser ni factual ni verdadero: podemos

adquirir conocimiento sobre las entidades puramente ficcionales y

no reales, y nuestro conocimiento puede ser falso o ilusorio. El



segundo ejemplo ilustra que los campos epistémicos son más o

menos inclusivos: forman jerarquías.

La elección de campos de conocimiento como punto de partida nos

permite muchas facetas de la ciencia, a saber, que es a la vez un

cuerpo de conocimiento y un sistema social de personas

incluyendo sus actividades colectivas. También tiene en cuenta

que la ciencia es algo que no llegó a existir de forma momentánea

y sólo gracias a la investigación, ya que se ha desarrollado

durante varios siglos y a partir de una mezcla, progresión y

superación de conocimiento ordinario, metafísica, e investigación

no científica. En otras palabras, nos permite considerar no sólo la

filosofía de la ciencia, sino también la historia, la sociología y la

psicología de la ciencia Mahner (2013).

Además, el estudio de campos epistémicos requiere también que

analicemos sus componentes. De este modo, las unidades de

menor nivel, tales como declaraciones, teorías, métodos y así

sucesivamente, se pueden incluir como componentes necesarios a

tomar en cuenta. En vista de este análisis, no es plausible que

podamos establecer la demarcación con un único criterio o uno con

pocas condiciones para determinar el estatus científico de un

campo de conocimiento Bunge (2010).

Mahner agrega que esto puede funcionar en algunos casos, pero es

probable que nos falle en otros. Por esta razón, es recomendable

para hacerlo más factible disponer de una lista de criterios de

demarcación tan completa como sea posible: toda una batería de

Indicadores. Para ilustrar este punto, veamos una definición

reciente de “pseudo ciencia” por Hansson, (2008). Define una



proposición como pseudo-científica si y sólo si satisface las tres

condiciones siguientes: (1) se refiere a una cuestión dentro del

dominio de la ciencia;

(2) no está epistémicamente justificado, y (3) es parte de una

doctrina cuyas proposiciones principales tratan de crear la

impresión de que está epistémicamente justificadas. Esta

definición ciertamente es para referencia rápida, trata únicamente

de los componentes de nivel más bajo, a saber, las proposiciones.

Según Mahner (2013) una demarcación propiamente dicha

implica dar información del estado epistémico de un campo dado:

se espera que nos informe por qué las teorías y prácticas de un

campo determinado producen al menos un conocimiento

confiable o incluso verdadero, mientras que algunos otros campos

no lo hacen, para justificar tal evaluación se necesitan criterios

normativos, y también los hay descriptivos. Por ejemplo, la

falsabilidad se considera un criterio normativo (lógico-

metodológico). A simple vista pareciera que los criterios

normativos son los más relevantes para la demarcación

epistemológica. Pero una mirada más cercana a la actividad

colectiva de las comunidades de investigación, puede dar

información sobre una característica importante en la ciencia, por

lo que los criterios descriptivos también pueden funcionar en el

proceso.

La radiestesia es un campo que no tiene comunidad de

investigación. La mayoría de Downers tienen sus propias teorías

privadas sobre las presuntas leyes y mecanismos de la

radiestesia, de lo que puede y no puede lograrse por ésta. A pesar



de algunos problemas menores y sobre todo lingüísticos y no

conceptuales, estas teorías son mutuamente incompatibles, no

hay una teoría global compartida por la comunidad de downers o

ningún método de evaluación global de teorías y metodologías,

ningún mecanismo colectivo de corrección de errores, y así,

sucesivamente. Así que la falta de una comunidad de

investigación es un claro indicador de que lo que estas personas

hacen no es ciencia. En consecuencia, puede resultar que una

característica social como ésta, tenga un componente normativo

también, sin embargo, los indicadores científicos no deben a priori,

limitarse únicamente a criterios normativos.

Mahner (2013) propone que existe una muy amplia serie de

indicadores, como los siguientes que se pueden tener en cuenta

para la distinción correspondiente.

-¿Constituyen una comunidad de investigación, o son sólo

una colección Individuos haciendo su propia cosa?

-¿Está el grupo dado de personas libre para investigar y

publicar lo que quieren, o son censurados por la ideología

reinante de la sociedad en la que viven?

-¿El dominio del estudio consiste en objetos concretos, o

contiene abstractas “energías” no comprobadas o

“vibraciones”, si no fantasmas u otras entidades

espirituales?

-¿Cuáles son los supuestos de fondo filosófico del campo

dado?



-¿Admite también entidades o acontecimientos

sobrenaturales?

Tradicionalmente, un gran número de indicadores se encuentran en

la lógica y metodología adoptada por un campo determinado:

-¿Acepta los cánones de razonamiento válido y racional?

-¿Son importantes los principios de no-circulación y no-

contradicción?

-¿Admite falibilismo o promueve el dogmatismo?

-¿Cuán importantes son la testabilidad y la crítica?

-¿Qué tan importante es el apoyo probatorio?

-¿Se puede probar independientemente la fiabilidad de sus

métodos o técnicas?

-¿Tienen las teorías poder explicativo o predictivo genuino,

o ambos?

-¿Son fructíferas las teorías?

-¿Son reproducibles los datos?

-¿Existen mecanismos de eliminación de errores?

-¿El campo toma prestado conocimiento y métodos de

campos adyacentes?

-¿A su vez informa y enriquece campos vecinos, o está

aislado?



-¿Los problemas abordados en el campo surgen

naturalmente de la investigación o la construcción teórica,

o son los problemas sacados de un sombrero?

Esta lista puede ampliarse más, pero basta con estos ejemplos. La

cantidad de posibles indicadores, tanto descriptivos como

normativos, muestra que es improbable que cada uno de ellos se

cumpla en todos los casos de demarcación. La parapsicología

moderna genera mucha Investigación, algunas de los cuales

incluso utilizan métodos estadísticos actualizados, pero ¿Es

suficiente para considerarlo una ciencia? Por lo tanto, los

indicadores mencionados, no constituyen un conjunto de

condiciones individualmente necesarias y conjuntamente

suficientes. La condición de racionalidad, por ejemplo, es

ciertamente necesaria en un campo para contar como una ciencia,

pero no es suficiente porque existen otras empresas humanas

racionales. Si tenemos que renunciar a la meta de encontrar un

conjunto de criterios suficientes y necesarios de demarcación

científica. ¿Cómo podemos realizar una demarcación entonces?

Mahner (2013) ofrece una respuesta concluyendo que el resultado

de análisis no debe ser por medio de criterios conjuntamente

suficientes e individualmente necesarios, el resultado de tal

examen sería una especie de “demarcación débil” en el sentido de

que es flexible, incluyendo el uso de términos más flexibles como

delimitación, delineación o incluso solo distinción o simplemente,

redefinir el concepto de “demarcación” clásico, mejor dicho

aceptando un cambio conceptual, tal como acá se propone, esto

es: que se debe evaluar entre ciencia y no- ciencia con

herramientas como perfiles de criterios y con ello tener en cuenta



indicadores particulares para campos específicos; en lugar de

realizar una evaluación que bajo los mismos criterios y

cumplimiento de todos los indicadores distinga igualmente para

todos los casos entre ciencia y no ciencia.

Dicho perfil se basaría en un análisis más exhaustivo, implicando

que las razones que damos para clasificar un campo dado como

pseudociencia, pueden ser bastante diferentes en otro. Por

ejemplo, los criterios por lo que rechazamos la teoría y la práctica

de la radiestesia como pseudocientífica pueden ser diferentes de

los criterios por los que rechazamos el creacionismo. Se debe

abandonar la idea de que un pequeño conjunto de criterios de

demarcación se aplica a todos los campos del conocimiento por

igual, permitiéndonos llegar a una categorización más detallada,

compleja y racionalmente fundamentada. Por lo tanto, tampoco

debemos abandonar “a sangre fría” la idea de la utilidad y

necesidad de los criterios como mal propone Laudan, solamente

que su necesidad no es cumplir una única lista global de criterios

que deben puntuar positivo punto a punto necesaria y

suficientemente, todas las áreas del conocimiento por igual, sino

por clústeres específicos para cada uno de los casos dados.

Conclusión

Después de todo lo expuesto, puede afirmarse que, a pesar de las

objeciones, como las de Laudan, y las dificultades de justificación

por parte de los mismos autores simpatizantes con el problema de

la demarcación; se puede estar de acuerdo en que aún tiene una



clara importancia, ya sea para un ámbito puramente académico

concerniente a la epistemología, o como los anteriores autores

mencionados han querido hacerlo ver, un asunto que nos concierne

en mayor o menor medida teórica a todos; ya sea para tomar

decisiones cotidianas simples, como también de carácter político-

público y de hecho, también deontológico. Esta rama de la

epistemología aborda entonces la posibilidad de tales

evaluaciones exhaustivas; en parte, según algunos autores como

Mario Bunge, con el fin de evitar en la mayor medida posible las

implicaciones epistemológicas y prácticas de las formas más

fuertes de relativismo epistémico-gnoseológico. Un proyecto

científico no tendría valor, en su representación, intervención o

desarrollo tecnológico, si resultase cierto que no existen maneras

de diferenciar entre formas de conocimiento, entre estrategias de

intervención metodológica; si todo dependiera de “qué juego

prefiero para conocer el mundo y cualquiera resultase pues,

igualmente valido” seguramente no tendría ya sentido si quiera

preguntarse por la validez epistemológica y metodológica de las

ciencias, solo esperar que cualquier idea o elucubración de

cualquier grupo o persona lograse aportar las mejores

disposiciones para el progreso.

Profundizando un poco lo anterior, más nos vale de hecho, que el

conocimiento científico sea privilegiado con respecto a otras

formas de conocimiento; es decir, argumentar en contra de la

creencia de que no hay formas de conocer el mundo radicalmente

distintas entre sí o ni siquiera distintas, y que son igualmente

“válidas” “Equal Validity”, de las cuales la ciencia no sería sino una

más entre otras. Pues si la ciencia no fuera privilegiada, acaso no



tendríamos más remedio que conceder tanta credibilidad a la

arqueología como al creacionismo Zuñi, o a la teoría de la

evolución como al creacionismo cristiano; o en el caso de la

psicología, al horóscopo como a por ejemplo la teoría factorial de

la personalidad de Cattell, la de Allport o a la aplicación y

evaluación de resultados de un test MMPI 2. Pues sí el vasto

número de académicos o simples opiniones populares que en

general apoyan el tipo de tesis contrarias, tuviesen razón, y si con

ello tuviesen razón en alimentar una desconfianza radical hacia la

ciencia, no sólo estaríamos cometiendo un error filosófico

pertinente para un reducido número de especialistas de la teoría

del conocimiento; peor aún, nos habríamos equivocado de plano en

la identificación de los principios que deben regir la organización

social y muchos otros asuntos importantes.

Esa distinción entre ciencia y no-ciencia o entre mala ciencia-

buena ciencia, sea de forma laxa como proponen Mahner y Pigliucci

o ya sea incluso, (si llegase a ser posible) de forma tajante, es una

de las herramientas- estrategias teóricas y metódicas mediante

las cuales podemos aproximarnos mejor a justificar racionalmente

que la ciencia posee determinadas ventajas gnoseológicas; no

resulta una simple actividad humana más (un metarrelato) cuyos

resultados materiales o gnoseológicos estén al mismo grado que

cualquier mitología, práctica misticista, ocultismo o mera

charlatanería. Se meciona que es “una de las” pues no es la

única; pero sí la más extendida, desarrollada y debatida; y

generalmente los demás intentos no demarcatorios resultan

mucho menos fructiferos o al fin al cabo ineficientes; es decir, sus

discusiones se mantienen durante poco tiempo y presentan corto



alcance. Como se vio anteriormente, Laudan propone también una

“distinción” que no implica necesariamente demarcar entre ciencia

y pseudociencia, e incluso otros autores proponen primero

distinguir qué es y no conocimiento, por lo tanto, no podemos

afirmar que rechazar el problema de la demarcación es

necesariamente sinónimo de adscribir o afirmar el relativismo,

pero sí podemos afirmar que su rechazo es una de las vías o

estrategías a partir de las cuales los relativistas radicales,

detractores de las ciencias en todos los campos, entre otros,

intentan y podrían justificarse. Los hombres de ciencia, quienes

abogan por un científicismo no dogmático como el propuesto por

Romero (2016), o simplemente cualquier persona que busque

nutrirse de argumentos acerca del progreso científico, deberían en

lo posible entender el problema de la demarcación; como lo

expuesto en este artículo (lo básico); es decir, sus fines últimos,

entender las propuestas particulares y lo que caracteriza en

común el trabajo filosófico realizado por autores como Popper,

Lakatos, Bunge, el segundo Kuhn, Thagard, Pigliucci, Mahner,

Boundy, y hacer parte de los debates que aún se ciernen en torno a

este importante tópico para la ciencia; cuyo desenvolvimiento

puede tornarse útil en contra del acecho de la irracionalidad, el

fraude teórico, el fraude práctico y/o cualquier intento de

desacreditación filosófica radical en contra de la ciencia.

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Thagard, (1978). The best explanatión: Criteria for theory choice. The journal of philosophy, Vol 75, No. 2.

Sergio Barrera

Autor

Estudiante de psicología y ciencias �ísicas

Intereses: Epistemología, Ciencia en general especialmente Física de

partículas, termodinámica , Física teórica y relatividad; estadística

inferencia y descriptiva, neurociencias, metodología de la investigación,

Psicometría, Psicología experimental y divulgación cientí�ca.

Tecnología, gaming y diseño web

http://www.tendencias21.net/Las

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