Statistical Comparison

En los estudios sociales los datos son abundantes (aunque casi nunca son suficientes); sin embargo, las nuevas ideas son escasas, y las ideas que correspondan a los datos relevantes son mucho más escasas todavía. Esto ocurre en parte debido a un prejuicio filosófico en contra de la hipótesis. En efecto, comúnmente se cree que todo fragmento de conocimiento científico es ora un dato (dado), ora una generalización a partir de datos (o sea, una síntesis inductiva). Este punto de vista, el inductivismo, es el núcleo del empirismo, el cual casi siempre se interpreta, aunque equivocadamente, como opuesto al racionalismo. Esta oposición resulta errónea porque recolectar, clasificar, procesar.e interpretar datos son operaciones conceptuales, y por ende racionales, hasta cuando se realizan con ayuda de la computadora.

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El inductivismo tiene algún apoyo empírico. Ciertamente todos aprendemos de los ejemplos -es decir, a partir de datos sobre hechos particulares. Por ejemplo, un niño normal aprende el lenguaje porque recibe una lluvia de fragmentos de habla. En particular, aprende o inventa reglas gramaticales de oír tales ejemplos mucho antes de que se le enseñe gramática en la escuela. Pero si Chomsky está en lo cierto, lo que el niño lleva a cabo al aprender o inventar esas reglas es la formación de ciertas hipótesis acerca del uso lingüístico. Lo que es más, pronto aprende que existen contraejemplos de algunas de sus hipótesis, en particular si el lenguaje en cuestión es tan irregular como el inglés. Y a medida que crece, el niño aprende a hacer conjeturas además de las generalizaciones inductivas-por ejemplo, que sus padres tienen ciertas expectativas de él.

Los datos no "hablan por sí solos": a menos que se coloquen dentro de un cuerpo de conocimientos y se "interpreten" de manera adecuada, no nos dicen nada. Por ejemplo, una sonrisa no indica nada por sí sola; pero "significa" algo para mí si pienso que la persona que me sonríe tiene una actitud amigable hacia mí o quiere ganarse mi gracia, o está experimentando un sentimiento placentero. En general, la "interpretación" de un conjunto de datos no es más que la adopción de alguna hipótesis que los cubre. En otras palabras, los datos "tienen sentido" sólo cuando se demuestra que son ejemplos de una generalización, o cuando se explican como derivados de una generalización junto con más datos. Por ejemplo, la noticia de que hubo disturbios en X "tiene sentido" (o se explica) si sabemos que un sector grande de la población de X es muy pobre y que el gobierno de X ha eliminado todos los subsidios para alimentos. La generalización en cuestión es "Las personas se rebelan cuando se ven amenazadas por el hambre". Obviamente ésta es una hipótesis y, como tal, falible. De hecho, la pobreza extrema puede inducir a la apatía.

El conocimiento humano es en su mayoría, aunque no totalmente, conjetural y por tanto falible. Así pues, hacemos conjeturas acerca de los sentimientos, las actitudes y las intenciones de las personas basándonos en su comportamiento patente. (Pero, claro, nuestras conjeturas casi siempre son invalidadas.) Antes de cruzar la calle, suponemos que los coches que vemos venir no se desplazan tan rápido como para golpearnos. (Pero algunas veces calculamos mal.) Cuando estudiamos una tendencia demográfica suponemos

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que persistirá durante varios años. (Pero una recesión económica, una plaga o una guerra pueden romper la tendencia.) Cuando estudiamos un sistema social, suponemos que está unido por ciertos lazos. (Pero es posible que descubramos que estos lazos se estén debilitando por conflictos internos.) Y mientras revisamos los documentos históricos que utilizaron algunos historiadores competentes, suponemos que son genuinos y pertinentes para nuestro problema. (Pero puede resultar que sean falsificaciones, que contengan falacias o que estén centrados en detalles sin importancia.) En resumen, la vida humana, particularmente la vida de un científico, sería casi imposible sin hipótesis.

El papel central de las hipótesis es bien conocido en las ciencias naturales teóricas; muchos filósofos-científicos han insistido en él (por ejemplo, Herschel 1830; Whewell 1847; Peirce 1958 [ca. 1902]; Poincaré 1903; Duhem 1914) y algunos filósofos lo han popularizado (por ejemplo, Popper 1959 [1935]). Sin embargo, dicho papel con frecuencia se pasa por alto en las ciencias sociales. La subestimación de una hipótesis es, en gran medida, culpa de la filosofía empirista (o positivista) que todavía domina la enseñanza. El dogma empirista es, por supuesto, que sólo los datos son importantes, que la experiencia es la única fuente del conocimiento. Si esto fuera verdad, entonces toda especulación sería equivocada, las matemáticas serían una especie de taquigrafía (como pensaba Mach) y lo que deberíamos tratar de hacer es maximizar la información en vez del entendimiento.

La desconfianza en las hipótesis es tal que con frecuencia se les da el nombre erróneo de 'inferencia' (en particular, 'conclusión') e 'interpretación'. Por ejemplo, los paleobiólogos, los prehistoriadores y los arqueólogos suelen decir que "infieren" el comportamiento y las ideas de nuestros antepasados remotos a partir de los artefactos y los huesos encontrados en las excavaciones -como si existiera una lógica que llevara de los datos a las conjeturas. Y los antropólogos, los sociólogos y los politólogos (científicos políticos) influidos por los filósofos hermenéuticos suelen decir que "interpretan", o "leen", la conducta humana o sus indicios como si fueran textos. El uso incorrecto de las palabras inferencia y conclusión con frecuencia se origina en el principio empirista (en particular positivista) de que lo único que tienen que hacer los científicos es recolectar, clasificar y resumir datos. En lo que respecta al uso incorrecto de la palabra

interpretación, tiene su origen en el prin-

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cipio idealista de que lo social es totalmente espiritual y de que la comprensión de los hechos sociales es más intuitiva que racional, así como más subjetiva que objetiva y, en todo caso, totalmente diferente del estudio de la naturaleza.

En realidad los dos casos referidos anteriormente son casos de elaboración de hipótesis o conjeturas sobre el comportamiento humano. En efecto, de un conjunto de datos no se puede válidamente deducir ni inferir nada. (El dato de que un individuo determinado es un P sólo implica que algunos individuos poseen la propiedad P. Y el dato de que todos los individuos que se observan en una muestra de población son P sugiere, pero no prueba, que todos los miembros de la población son P.) El arqueólogo que se pregunta por el origen o el uso posibles de un artefacto antiguo no va de un conjunto de proposiciones a otro siguiendo las reglas de inferencia: supone -ni más ni menos. Sin embargo, lejos de confiar en su intuición, verifica su suposición haciendo una réplica del artefacto y dándole uso dentro de su contexto.

En lo que respecta a la "interpretación" de la conducta humana, estrictamente hablando, sólo los signos artificiales (o sea, símbolos) pueden interpretarse, y esto sólo suponiendo que sabemos o por lo menos podemos adivinar el código o la regla de interpretación en cuestión. Lo que en realidad hacemos cuando le atribuimos a alguien una intención o cualquier otro proceso mental, basándonos en nuestra experiencia y nuestra observación desigual de su comportamiento patente, es hacer una suposición -es decir, una hipótesis. En cualquier caso, es posible que la hipótesis en cuestión sea cuestionada. Y si se descubre que es comprobable y que vale la pena verificarla, tarde o temprano se la someterá a prueba mediante otras observaciones y, si es posible, a la luz de alguna teoría también. Más aún, si se considera valiosa, merece ser insertada en una teoría, ya sea como postulado o como teorema (más sobre esto en el capítulo 4).

Otro error de moda propagado por la escuela hermenéutica es que en los estudios sociales deberíamos favorecer a la analogía y a la metáfora por sobre la hipótesis. Este punto de vista atrae a aquellos a los que no les importa la verdad objetiva, y les evita la faena de inventar teorías y corroborar su veracidad. Este punto de vista es erróneo, porque aunque las metáforas pueden ser fructíferas, tanto como engañosas, nunca pueden ser verdaderas o falsas. Ésta es la razón por la cual sólo el arte y la filosofía pop hablan

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en metáforas: la búsqueda de la verdad implica el discurso literal. Dicho punto de vista tampoco es nuevo. Así pues, desde tiempos inmemoriales la sociedad ha sido considerada un organismo. Esta metáfora puede desempeñar una función ideológica, como en la fábula de La Fontaine en la que el rey es la cabeza del organismo y el pueblo sus extremidades. Un ejemplo más reciente es la analogía entre la selección natural y la selección social, utilizada para justificar la eliminación de las personas económicamente débiles.

Las metáforas organísmicas constituyen la raíz del funcionalismo en la antropología y la sociología. Uno de sus recientes brotes es la tesis de Luhmann (1984) de que los sistemas sociales son "au- topoyéticos" (autoorganizados), "autorreferenciales" (provistos de circuitos de retroalimentación) y autónomos o invulnerables a los estímulos externos. (La expresión 'autorreferencial' es un empréstito de la semántica, donde designa proposiciones como "Esta proposición es falsa".) Todo lo específicamente sociológico se pierde en este texto metafórico. Así como el motivo de diseñar (o rediseñar) y de organizar (o reorganizar) sistemas sociales formales defectuosos. Y las ideologías conservadoras se refuerzan, porque no tiene sentido planear o interferir en lo que es supuestamente autónomo y funciona mejor por sí solo.

Otra analogía más que se ha puesto de moda en los estudios sociales es aquella que se establece entre la sociedad y un sistema cerrado que obedece las dos primeras leyes de la termodinámica. Esta analogía es incorrecta, y por tanto estéril o engañosa, por las siguientes razones. En primer lugar, la única variable termodinámica utilizable en las ciencias sociales es la energía: las demás variables, en particular la presión, la temperatura y la entropía, no tienen análogos sociológicos. (Se podría pensar que el grado de orden social o equilibrio es paralelo a la entropía; pero esta analogía no funciona, porque, en tanto que un sistema termodinámico alcanza su equilibrio cuando alcanza la entropía máxima, el desorden social es una especie de desequilibrio.) En segundo lugar, las sociedades son sistemas abiertos: interactúan con la naturaleza y entre sí. (Por cierto, Comte, Walras y Pareto favorecían las analogías mecánicas y eran extremadamente partidarios del equilibrio estático. Esta obsesión, y el concomitante desdén por el cambio, es todavía evidente en la actual teoría económica general y es una de las razones por las que no da cuenta de la realidad, que es cambiante; véase Bunge, 1999.)

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No obstante, las analogías más populares en los estudios sociales recientes son las que se establecen entre los sistemas o procesos sociales y el mercado. Se oye hablar así de los mercados del matrimonio, del crimen, de la educación, de la política y hasta de la espiritualidad (véase, por ejemplo, Becker 1976 y el periódico

Rationality and Society). A primera vista esto suena plausible, dado

que la mercantilización es característica de la sociedad capitalista. Pero la analogía es engañosa y también la estrategia de investigación que sugiere. De hecho, desvía la atención del estudioso de la sociedad al mercado, que no es más que un subsistema de la sociedad. En consecuencia empobrece a las ciencias sociales. En segundo lugar, refuerza uno de los aspectos negativos del individualismo metodológico: a saber, que el hombre sólo es movido por intereses materiales. Por ello, el enfoque mercantilista de las actividades no económicas es incapaz de dar cuenta de sus características no utilitarias. En tercer lugar, invita a todos los científicos sociales a imitar a los economistas, como éstos si hubieran tenido éxito en la construcción de verdaderos modelos de mercados propiamente dichos (más sobre el "imperialismo económico" en Swedberg, 1990 y Bunge, 1999).

La función principal de la analogía dentro de la ciencia es formar clases naturales, o especies, de cosas o sucesos (véase el capítulo 2, sección 5). De vez en cuando, las analogías sugieren hipótesis, pero no las pueden remplazar porque no son ni verdaderas ni falsas. Más aún, las analogías pueden ser dañinas porque desvían la atención de la construcción de teorías (como cuando se considera que el cerebro y las sociedades son meros procesadores de información y que la economía, la política y la cultura son las múltiples ramas de un árbol que se entrelazan). Por ende, el entusiasmo posmoderno por la metáfora, aunque se justifica con referencia a la literatura, no tiene justificación con respecto a la ciencia.

5. VERDAD

En la subcultura posmoderna la verdad ha pasado de moda, y la nietáfora, el mito, la convención, el consenso, el poder y la negociación son lo popular. No importa. Todos buscamos la verdad en la vida diaria, porque somos curiosos y deseamos sobrevivir. Por supuesto, los que se consagran a la investigación seria, ya sea cien-

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tífica, tecnológica o humanística, buscan la verdad, o más bien verdades, por parciales que sean, y desafían el consenso cada vez que se presentan con verdades originales (véase Rescher 1993, sobre el culto del consenso). De esto es de lo que trata la investigación. Que no todas las verdades son absolutas y exactas, y por ende finales, carece de interés, pues muchas de las investigaciones intentan mejorar verdades parciales conocidas.

Si la verdad fuera inalcanzable, la comunicación no tendría razón de ser, porque todo mensaje transmite, presupone o descubre alguna verdad (o falsedad). Esto vale no sólo para cualquier fragmento de información, sino también para la comunicación no informativa. Por ejemplo, un grito de ayuda presupone que alguien está en peligro. Una pregunta presupone que el interlocutor puede proveer o ayudar a encontrar una respuesta verdadera para ella. Una propuesta presupone la verdad posible de la proposición de que la acción propuesta es factible y deseable. Una promesa (o amenaza) de hacer A despierta en el destinatario la esperanza (o el temor) de que la proposición "A se llevará a cabo" se manifestará como verdad. Y quienquiera que diga de buena fe que la verdad es un espejismo cree que esta proposición es verdadera, con lo que se contradice. En resumen, la noción de verdad es indispensable en todas las áreas de la vida, hasta en la vida subhumana. De ahí que tanto la negación de la posibilidad de verdad -es decir, el escepticismo radical- como la aseveración de que toda verdad es una mera convención son, en el mejor de los casos, juegos académicos y en el peor invitaciones a vivir de mitos.

La verdad en general se estudia en la semántica y la epistemología. La primera verdad que deberíamos aprender de la palabra verdad es que designa cuando menos dos conceptos muy distintos: los de verdad artística y verdad científica. Un ejemplo de la primera es "Ótelo estaba equivocado al sospechar de Desdémona". Sin embargo, éste no es el lugar para examinar el arte; nos ocuparemos sólo de la verdad científica. Existen dos clases radicalmente distintas de verdad científica: la formal y la factual, sobre las ideas y sobre los hechos, respectivamente. El hogar de la primera son las matemáticas, y el de la segunda es el conocimiento factual -ordinario, científico, tecnológico o humanístico. Esta distinción, planteada de manera explícita y vigorosa por primera vez por Leibniz (1981 [1703]) es negada con frecuencia. Veamos por qué deberíamos conservarla.

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Se asigna valores de verdad formales a las proposiciones carentes de referente real, como "Si a = b, entonces b = a" y "1 > 0". Ésta es la razón por la que los valores de verdad formales son asignados y verificados por métodos puramente conceptuales: deducción (en particular la computación) y búsqueda de una excepción. En contraste, se asigna valores de verdad ¡actuales a las proposiciones que se refieren a cosas concretas posibles o reales. Ésta es la razón por la que los valores de verdad objetivos se verifican por medio de operaciones empíricas. En consecuencia, en tanto que las matemáticas son autosuficientes, la ciencia y la tecnología factuales dependen del mundo, así como de la razón. Así pues, ningún teorema matemático es amenazado por los levantamientos políticos, en tanto que algunos de los enunciados verdaderos que se hicieron acerca de la URSS antes de su disolución en 1991 ya no son verdaderos, ni siquiera importantes. Sólo las fórmulas matemáticas interpretadas en términos factuales son sensibles a los datos empíricos.

Como lo que nos interesa principalmente son las ciencias sociales, que son factuales, nos centraremos en el concepto de verdad factual. Adopto la llamada teoría de la correspondencia (o realista) de la verdad factual. Según esta teoría, una proposición es factual-mente verdadera si "encaja" o "corresponde" a los hechos a los que se refiere -es decir si "corresponde" a su referente o referentes. Admito que ésta es una idea vaga. Una definición más precisa es la siguiente: Una proposición que afirma que el hecho h es el

caso, es verdadera si y sólo si h es en realidad (de hecho) el caso. Por

ejemplo, una proposición que afirma que existen sociedades sin Estado es verdadera si y sólo si, de hecho (en realidad), existen sociedades sin Estado. Un ejemplo de una verdad sobre una falsedad es: La proposición que afirma que toda sociedad tiene una memoria colectiva es falsa sí y sólo si de hecho hay al menos una sociedad que no tenga memoria colectiva. Nótese que la definición anterior abarca tres términos distintos: un hechoh, una proposición/) sobre h y una (meta)proposición Tp que afirma que

p es verdadera (más acerca de la verdad en Bunge \974d, 19836).

La definición anterior de verdad factual sirve sólo en casos de conocimiento ordinario y de datos científicos simples. Las hipótesis de alto nivel -es decir, conjeturas que contienen conceptos carentes de equivalentes perceptuales- pueden contrastarse con los hechos sólo de manera indirecta, vía los datos pertinentes. Por ejemplo, no verificamos la "ley" de las utilidades decrecientes comparándola

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con empresas, sino con los datos de los ingresos y egresos de compañías. Es decir, comparamos las ideas entre sí, tal como en las matemáticas. Las diferencias son que, en el caso de las ciencias factuales, tanto los datos como las hipótesis se refieren a hechos, y que los datos se obtienen al estudiar los hechos. Sin embargo, en el caso de las hipótesis factuales, tal como en el de los datos, a la verdad, una propiedad semántica de las proposiciones, se la hace depender en última instancia de la realidad y a la falsedad de la irrealidad. Lo que existe determina qué es falso o verdadero. El científico y el tecnólogo proponen; la realidad dispone.

El conocimiento ordinario está repleto de verdades (y falsedades) totales, aunque triviales. En contraste, las verdades completas no son fáciles de encontrar en la ciencia o la tecnología factuales. En estas áreas, con más frecuencia de la que se cree, debemos establecer verdades parciales o aproximadas. Por ejemplo, no podemos saber con exactitud el PIB de un país, pero podemos obtener una buena estimación de él. Algunas veces podemos estimar el error probable, o la desviación de la verdad, inherente en una serie de observaciones. (Esto vale en particular