7. MÉTODO
He distinguido los problemas de investigación de los de rutina, y he sugerido que los problemas de investigación son a los problemas de rutina lo que los viajes de exploración son a los paseos en automóvil, aunque sean peligrosos. No hay reglas conocidas para descubrir o inventar nada totalmente nuevo: el método y el trabajo arduo no sustituyen a la originalidad. Por lo tanto la llamada lógica del descubrimiento, la técnica de construcción de teorías y los programas de computación creativos son espejismos. La creatividad implícita en detectar problemas de interés, en dar con soluciones novedosas o en inventar nuevas teorías o procedimientos puede obtenerse con entrenamiento o con artilugios, pero no puede programarse, porque los procesos mentales correspondientes no son algorítmicos. Si lo fueran, todos los problemas serían problemas de rutina, y ni la investigación original ni las nuevas ideas serían necesarias. No hay manuales para excéntricos.
Sin embargo, sí existen estrategias y tácticas de investigación: de esto trata la metodología. Esto es lo que Bernard (1865 [1852]) y Durkheim (1988 [1895]) escribieron en sus obras clásicas. (Advertencia: la metodología es el estudio de los métodos; la investigación sustancial utiliza métodos, no metodologías.) Los métodos difieren en generalidad. Así pues, en principio, el método experimental se puede utilizar en todas las disciplinas que tratan sobre hechos a nuestro alcance. Otros métodos, como los del muestreo al azar o las aproximaciones sucesivas, son más especializados. Otros más, como los que se emplean en los yacimientos arqueológicos o cuando se diseñan estudios sociales y se evalúan programas sociales, son todavía más específicos.
La estrategia más general para trabajar con los problemas de investigación de la ciencia, la tecnología o las humanidades es el
método científico, que se puede resumir como la siguiente secuencia
de pasos:
elección de un campo de investigación - revisión del conocimiento previo en ese campo - identificación de un problema de conocimiento - formulación o reformulación precisa del problema - examen del conocimiento previo en busca de elementos que puedan ayudar a resolver el problema
- elección o invención de una hipótesis tentativa que pare/xa prometedora - prueba conceptual de la hipótesis, para ver si es compatible con el
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cúmulo del conocimiento previo sobre el asunto (pues pudiera tratarse de una conjetura insensata a la que no vale la pena dar curso) - sacar algunas conclusiones comprobables de la hipótesis (generalmente con la ayuda tanto de los supuestos como de los datos subsidiarios) - diseñar una prueba empírica (observacional o experimental) de la hipótesis o de alguna consecuencia de ella - prueba empírica real de la hipótesis: búsqueda de pruebas favorables o desfavorables (de ejemplos y contraejemplos) - examen crítico y, cuando sea necesario, elaboración estadística de los datos (por ejemplo, eliminación de los datos anómalos y cálculo del error promedio) - evaluación de la hipótesis a la luz de su compatibilidad tanto con el conocimiento previo como con las nuevas pruebas empíricas - luego, si los resultados de las pruebas no son concluyentes, diseño y ejecución de nuevas pruebas, tal vez usando métodos especializados diferentes - si los resultados de las pruebas son concluyentes, aceptación, modificación o rechazo de la hipótesis - si la hipótesis se confirma sólidamente, verificar si su aceptación obliga a algún cambio (enriquecimiento o corrección) en el conocimiento previo - identificación y manejo de los nuevos problemas que surgen de la confirmación de la hipótesis -repetición de la prueba y reexamen de su posible impacto sobre el conocimiento previo (ninguno, ganancia o pérdida de precisión, resultados cualitativamente nuevos, etcétera.).
El caso de la introducción y la verificación de nuevos procedimientos es paralelo, excepto que aquí la confiabilidad y la exactitud, no la verdad, son los que se cuestionan. Tal es también el caso de la introducción y el ensayo de nuevos artefactos como máquinas y organizaciones, excepto que aquí lo que se verifica es la eficiencia o la imparcialidad.
Además de métodos, tanto generales como especializados, existen algunos lincamientos heurísticos, tales como: Empiece por revisar la literatura sobre el tema, pero no deje que lo ahogue; Ponga en su contexto o sistema el elemento que va a considerar; Distinga los diversos aspectos del problema, pero no los separe; Identifique las premisas y lo que desconoce; Busque problemas similares resueltos; Analice los conceptos claves y las premisas; Comience con ideas y métodos simples y hágalos más complejos sólo en la medida en que sea necesario; Cuente siempre con imprevistos; Revise el plan de investigación tan frecuentemente como sea necesario (véase Pólya 1957). Las máximas heurísticas, junto con métodos generales y especializados, facilitan la investigación pero no sustituyen la originalidad, la audacia, la dedicación y la honestidad.
1 52 DEL HECHO A LA TEORÍA
La función principal de las reglas de método y de las máximas heurísticas es ayudar a buscar la verdad. Distinguimos tres clases de reglas de método en las ciencias factuales: reglas para encontrar hechos, reglas para evaluar el valor de verdad de las proposiciones (datos e hipótesis) respecto de los hechos y metarreglas para evaluar la eficacia de las reglas. Así pues, el manual de operación para el uso de un instrumento de medición contiene reglas de la primera categoría. Tales reglas son específicas: están ligadas al diseño particular del instrumento de medición y al objeto medido correspondiente. Por tanto, la metodología tiene muy poco que decir acerca de ellas.
La metodología trata con las reglas de las dos categorías restantes. Éstas implican los conceptos claves de verdad y eficiencia, que deben distinguirse de los criterios correspondientes. De hecho, un criterio de verdad es una regla para evaluar el valor de verdad de proposiciones de alguna clase; así que presupone el concepto de valor de verdad. Del mismo modo, un criterio de eficiencia es una regla para evaluar la eficiencia de una regla, procedimiento o artefacto; en consecuencia presupone el concepto de eficiencia. Ahora enlistaré y esbozaré algunos de los criterios más usados para evaluar las hipótesis y las teorías factuales.
Constitución correcta. La oración u oraciones que designan la
proposición o proposiciones en cuestión deben obedecer las reglas de la sintaxis (lingüística o matemática). Si contienen magnitudes (predicados numéricos), las ecuaciones e inecuaciones deben ser di-mensionalmente homogéneas.
Precisión. Los predicados deben ser tan precisos como sea
necesario; es decir, la vaguedad perjudicial debe minimizarse, pero tolerarse la vaguedad inocente.
Significancia. El referente o referentes y el sentido de la
proposición o proposiciones deben identificarse de manera explícita con ayuda de otras proposiciones, especialmente los supuestos semánticos (por ejemplo, "K representa la capacidad de sustento del territorio").
Congruencia interna. Una teoría no debe contener
contradicciones obvias, y si se descubren deben ser eliminadas reformulando o abandonando las suposiciones que las generan.
Congruencia externa. La proposición o proposiciones deben ser
compatibles con el grueso del conocimiento.
Comprobabilidad. La proposición o proposiciones deben ser con-
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firmables (mediante casos favorables) y, en la mayoría de los casos, asimismo refutables (mediante contraejemplos). (Las excepciones a la condición de refutabilidad son las hipótesis protegidas por hipótesis ad hoc de buena fe y por los axiomas del más alto nivel de ciertas teorías físicas refinadas, en particular los principios va- riacionales; véase Bunge 1973¿.)
Buen ajuste. Una hipótesis que puede verificarse directamente
contra datos empíricos debe ajustarse bien a ellos.
Según el positivismo, el último punto es el único criterio de verdad. Pero para mí se debe considerar como uno de los siete, aunque sólo sea porque un buen ajuste siempre puede lograrse asumiendo que la función es un polinomio de un grado suficientemente alto y ajustando adecuadamente los coeficientes (sobre la insuficiencia del buen ajuste en econometría véase Hendry y Richard 1982).
Para resumir, existe una estrategia óptima para resolver los problemas de conocimiento: el método científico, y tantas tácticas como campos de investigación.
8. EL PROBLEMA DEL CONOCIMIENTO
Lo que comúnmente se llama el "problema del conocimiento" es en realidad todo un sistema de problemas. Algunos de los componentes de este sistema son: ¿Qué es el conocimiento? ¿Qué es capaz de conocer: la mente, el cerebro, la computadora o los grupos sociales? ¿Podemos conocer todo, algo o nada? ¿Cómo llega uno a conocer: a partir de la experiencia, de la razón, de la acción, de una combinación de dos o de las tres, o de ninguna? ¿Qué tipo de conocimiento es mejor, es decir, más verdadero, más comprensivo, más profundo y más confiable y fértil? Estos cinco problemas constituyen la problemática medular de la gnoseología, o "teoría" del conocimiento, que todavía está por convertirse en una teoría propiamente dicha.
¿Cómo se pueden abordar de la mejor manera estos problemas? La gnoseología tradicional los manejó de una manera a priori: no utilizaba las ciencias del conocimiento -o sea, la psicología cognoscitiva, la sociología del conocimiento y la historia de la ciencia y la tecnología. Para mí la problemática epistemológica reside en la intersección de la filosofía, la ciencia y la tecnología, así que