¿Qué tipo de ciencia necesitamos para construir un mundo mejor?

Sistemas complejos,
investigación interdisciplinaria
y simulación computacional
Junio de 2015
¿Qué tipo de ciencia necesitamos para
construir una sociedad mejor?
Dr. Leonardo G. Rodríguez Zoya

2
Cómo citar esta obra
Rodríguez Zoya, Leonardo
¿Qué tipo de ciencia necesitamos para construir un mundo mejor? : propuesta para el desarrollo de
programas de investigación interdisciplinarios en problemas complejos / Leonardo Rodríguez Zoya.
- 1a ed. - Castelar : Comunidad Editora Latinoamericana, 2015.
Libro digital, PDF
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ISBN 978-987-45216-4-4
1. Política Científica. 2. Programa de Investigación. I. Título.
CDD 001.4
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Los programas de investigación interdisciplinaria
de problemas complejos - Leonardo G. Rodríguez Zoya – leonardo.rzoya@gmail.com
3
Las fuentes de inspiración
Rolando García Oscar Varsavsky

4
El enfoque constructivo de
Oscar Varsavsky
¿Cómo es la
sociedad que
deseamos?
Estilo social / Estilo de desarrollo
¿Cómo pasamos de la
sociedad actual a la
sociedad deseada?
Estilo
científico
Estilo
tecnológico
Estilo de
consumo
Estilo de
producción
Estilo
artísticos
Estilo
educativo

5
Compartir una propuesta
¿En qué tipo de sociedad
queremos vivir?
Programas de investigación
interdisciplinaria en
problemas complejos
¿Qué tipo de ciencia necesitamos
para construir una sociedad mejor?
Futuro
deseable
Enfoque
constructivo

Estrategia político-
científica
Enfoque
constructivo
Futuro
deseable
Sociedad
deseable
Modelo
Problemas
complejos
Investigación
interdisciplinaria
Sistemas complejos
Modelos de simulación
computacional
Sociedad
futura
Modelo de
sociedad

7
Interrogantes centrales
¿Por qué es estratégico pensar y
concebir «modelos compartidos de
futuro deseable»?
¿Qué es un «problema complejo»?
¿Cómo investigar un «problema
complejo?»?
1
2
3
Interdisciplina Modelos
Sistemas
complejos
Simulación

8
Introducción
¿Por qué concebir
modelos de futuro
deseable?

9
¿Por qué es estratégico pensar
el futuro que deseamos?
Presente
Deseo
Variedad de
futuros
Futuro
Nuestro “presente”
fue antes “futuro”
Nuestro “futuro”
será “presente”
brecha /
puente
Representación
expectativa del
porvenir
¿Por qué y
para quién? Fines
Juicios de
valor
(dimensión
axiológica)
Deliberación
racional y
elección de
fines
Esperanza
Incertidumbre

10
Las tres lógicas del
enfoque constructivo
Lo deseable
Lo posible Lo probable
Modelo normativo
Visión del mundo
Sistema de valores
Elección de fines
Concepto ético-político
Modelo de futuro
Visibilizar alternativas
Análisis de viabilidad
Exploración de
consecuencias What if?
Valoración escenarios
Modelo
posibilísticos
Finalidad predictiva
Anticipar un estado
futuro
Cálculo probabilístico
Grado de confianza
Modelo
probabilístico
Ayuda a la planificación y la toma de decisiones:
elección entre alternativas posibles
Enfoque
constructivo

11
Dimensión “ética y política” de
los modelos de futuro
La concepción de un modelo
implica un compromiso ético (con
ciertos valores) y político (con
ciertos fines)
Ningún modelo de futuro es
axiológicamente neutral
Objetividad ≠ Neutralidad valorativa

12
A todo modelo subyace un
modelo normativo
Marco epistémico
Sistema de
creencias y
valores
Visión del
mundo
Sistema de
pensamiento
Percepción e
interpretación
de la realidad
Jerarquía
de
problemas
Preguntas
que se
plantean
Inferencias
Relaciones
casuales

13
Un ejemplo
Modelo “Los límites del
crecimiento”
(Club de Roma, World III, 1972)
Modelo Mundial
Latinoamericano
(Fundación Bariloche, Herrera, Scolnik, Oteiza, et al. 1972)
Límites físicos del
crecimiento
Límites sociopolíticos
Estrategia: restricción
de crecimiento y
control poblacional
Estrategia: satisfacción
de necesidades básicas
Valores: conservar el
orden ‘mundial’
Valores: construir un
futuro alternativo

14
¿Cómo construir
modelos de futuros?
Modelos jerárquicos
Modelos
descendentes
Modelos TOP-DOWN
Modelos construidos por
gestores, directivos,
decisores, planificadores,
técnicos, científicos…
Modelos emergentes
Modelos
participativos
Modelos BOTTOM-UP
Modelos co-construidos
con la multiplicidad de
actores involucrados en
la problemática
¿Quién decide lo deseable?

15
Un principio ético-constructivo
Si el modelo va a ser empleado para la
acción y la toma de decisiones que afecta
la vida de un conjunto de actores, dichos
actores deberían ser consultados sobre el
futuro que desean.
1
Los «puntos de vista» de los actores
implicados en la situación-problemática
deben ser representados en el modelo de
futuro deseable.
2
Modelización participativa

16
Escalas de observación para la
construcción de modelos de futuro
Escala
planetaria
Escala supra-
nacional
Escala país
Escala sub-
nacional
Escala
Organizacional
Modelos Sistema-mundo;
Sistemas globales
Modelos regionales
Modelos de
sistemas sociales
Modelos de desarrollo
regional/local
Modelos organizaciones
públicas, privadas, sociales

17
Introducción
¿Qué es un
problema complejo?

18
La humanidad se enfrenta a
problemas de complejidad creciente
Deterioro
ambiental
Desigualdad
social
Envejecimiento
poblacional
Crecimiento
demográfico
Crecimiento de
las ciudades
Especulación financiera
Hiperproducción
e hiperconsumo
Redes globales de
terrorismo y
crimen organizado
Cambios en
los sistemas
productivos
Pobreza y
exclusión
Los problemas complejos demandan nuevas estrategias
de pensamiento, de conocimiento y de acción
Energía
Salud
Alimentos
Agua

19
Físicos-biológicos, ambientales, tecnológicos,
productivos, socio-económicos, jurídico-normativ.Actores
sociales,
políticos,
económicos
(productores,
proveedores,
organismos
regulación,
etc.)
Carácter “sistémico” y “no-disciplinario”
de los problemas complejos
Múltiples
actores
Sistema socio-agro-ambiental
Múltiples
procesos
Múltiples
duraciones:
corto, mediano,
largo plazo
Escala espacial y
temporal
Niveles de
organización Ecológicas,
económicas,
sociales, éticas,
políticas,
culturales.
Múltiples
Consecuencias
Niveles de organización semi-autónomos
Vínculo entre el nivel «micro» y «macro».
Sistemas
complejos
Investigación
interdisciplinaria

20
Planificar estratégicamente
acciones constructivas para
transformar el sistema hacia un
estado más deseable
¿Por qué son complejos los
problemas fundamentales?
Plano ético
Plano
epistémico
Plano
práctico
Problemas
complejos
Construir un “vivir
bien” colectivo
Vida y necesidades
humanas
Marco epistémico
Alternativas de futuro
Modelos de futuro
Dimensión
axiológica
Sistemas complejos: múltiples actores,
procesos interrelacionados, escalas
temporales, dinámicas y niveles de
organización (micro-macro)
Imperativo práctico: actuar
para transformar
Dificultad de comprensión

En los problemas complejos
hay un entrelazamiento de los
aspectos “epistémicos”, “éticos”
y “prácticos”.
Desafío de
conocimiento
Desafío de
gestión
Desafío
ético-político
Desafío
colectivo
Decisión
Acción
Metodología
Comprensión
sistémica
Visibilizar
alternativas
Conciencia
Relación ciencia y
política
Trabajo en
equipo

22
Actuar sobre el
sistema para
transformarlo
Los problemas complejos exigen
un compromiso ético-político
Problemas
Complejos
No es posible separar el componente
“fáctico” (descriptivo-explicativo) del
componente “axiológico” (ético-político).
Explicar y
comprender el
sistema
Diagnóstico Intervención
Lograr que el sistema
evolucione hacia una situación
socialmente deseable.
Deseabilidad implica valores
y políticas consecuentesPlano epistémico
Plano práctico-
constructivo

23
Introducción
¿Cómo investigar
problemas complejos?

Multi-métodoInvestigación
Interdisciplinaria
Sistemas
complejos
Metodología de
investigación interdisciplinaria de
problemas complejos
Componente
epistemológico
Componente
metodológico
Componente
técnico
Modelos
Simulación
computacional
Métodos cualitativos
Métodos cuantitativos
Métodos matemáticos
Met. Computacionales
Métodos escénicos
Modo de organi-
zación de un
proceso de inv.
colectivo integrado
por especialistas
disciplinarios.
Pregunta
conductora
Marco
epistémico
Epistemología
constructivista

3.1. El componente epistemológico

26
La construcción de
un sistema complejo
Pregunta
¿Quién
pregunta?
¿Por qué
pregunta?
¿En qué
contexto?
¿A quién le
interesa la
pregunta? Construcción del
sistema complejo
Ningún “sistema complejo” está “dado” en la realidad
empírica, en el punto de partida de una investigación
Marco
epistémico
Importancia metodológica de explicitar la
cosmovisión, el sistema de valores y el
marco normativo que guía la investigación
científica de carácter empírico.

27
Diagnóstico
Rol metodológico del marco epistémico en
la construcción de un sistema complejo
¿
Mundo de la
experiencia
Observador
Dominiode
fenómenos
Marcoepistémico
Múltiples problemas complejos
Marco epistémico
Pregunta
conductora
Delimitación y
construcción del sistema
Evidencia empírica
Modelo de futuro
Estrategias
propuestas

Pregunta
conductora
Diagnóstico
Estrategia
propuesta
Situación
problemática
Sequía (África, India, Brasil: 1960 – 1970) 
escasez de alimentos
(riesgo de seguridad alimentaria)  hambrunas
¿Cómo se puede
aumentar la producción
de elementos en la
región X?
¿Cómo y por qué se ha
modificado el acceso a
los alimentos, por parte
de los sectores
populares?
Catástrofes naturales;
superpoblación; incapacidad
países pobres para incrementar
producción; atraso de las
técnicas agrícolas.
Cambios en el sistema
productivo; utilización abusiva
del medio físico; degradación
medio-ambiental; marginación
de sectores sociales; deterioro
de la calidad de vida
Programas de control de
natalidad y modernización de la
agricultura (Nuevas tecnologías,
métodos de producción)
Causas sociales, económicas
y políticas. Actuar en el nivel
socio-económico político.
Diferencia en el marco epistémico

3.2. El componente metodológico

30
La investigación interdisciplinaria
Los múltiples procesos entrelazados en
un problema complejo pertenecen al
«dominio» de distintas disciplinas
La complejidad de un problema está
ligada a la imposibilidad de
comprenderlo sistémicamente desde una
disciplina particular.
Consecuencia
metodológica
Articulación
de disciplinas
Metodología
interdisciplinaria

Articulación de
enfoques disciplinarios
al comienzo de la
investigación para
formular una «pregunta
conductora», delimitar
un «problema» y
construir un «sistema
complejo»
Modo de concebir un
problema
Metodología interdisciplinaria
Marco epistémico
Equipo multidisciplinario
Los miembros de un
equipo deben compartir
un marco epistémico:
 Sistema de valores
 Un marco normativo
 Una concepción de la
relación ciencia-
sociedad
Proceso
Articulacióny
diferenciacióndelos
conocimientos
disciplinarios

32
La interdisciplina como «proceso»;
la transdisciplina como « producto»

33
Diferencias con otros enfoques
 En la “multi-disciplina” se integran resultados de
investigaciones disciplinarias sobre un problema (se
coordinan o yuxtaponen resultados); en la “inter-
disciplina” se articulan al comienzo para construir un
problema común.
 No toda investigación es interdisciplinaria (Ej. Que un
investigador utilice conocimientos de distintas
disciplinas).
 La interdisciplina es una consecuencia metodológica
de concebir problemas como “sistemas complejos”
 La metodología interdisciplinaria “no emerge
espontáneamente” por la mera constitución de
equipos “multi-disciplinarios”.

34
Precisión de los límites y alcance de la
metodología interdisciplinaria
 El equipo es «multidisciplinario», la metodología
«interdisciplinaria».
 La interdisciplina no presupone ni la anulación ni la fusión de
las disciplinas (integración disciplinaria o transdisciplina).
 La interdisciplina requiere del conocimiento especializado.
 La interdisciplina es una estrategia para “articular” los
conocimientos disciplinares implicados en la comprensión de
un problema complejo.
 La interdisciplina es un “proceso” que integra fases de
“articulación” y “diferenciación” de conocimientos
disciplinarios.
 La “interdisciplina” es una propiedad “emergente” de un
equipo (multidisciplinario) resultante de compartir un marco
epistémico y construir un problema común.

35
Proceso de modelización
El proceso de investigación
interdisciplinaria
La investigación interdisciplinaria es un proceso
(no un “acto”) en la cual se articulan dos fases:
Fases de
integración
disciplinaria
Fases de
diferenciación
disciplinaria
1
2
Modelo
interdisciplinario de
un sistema complejo
Proceso de construcción de
“sucesivos modelos”

36
-Modelos implícitos
-Individuales y
colectivos
Modelo
mental
Modelo
mental
Modelo
discursivo
Modelo
discursivo
Modelo
conceptual
Modelo
conceptual
Modelo
formal
Modelo
formal
Modelo
operacional
Modelo
operacional
1. Modelos
matemáticos
2. Modelos
estadísticos
3. Modelos
computacionales
El proceso de modelización:
creación de múltiples modelos
- Modelos en
lenguaje natural
- Modelos
cualitativos
Modelo
programado
(ejecutable)
- Diálogo y comunicación
- Comprensión (Posib.)
- Apertura hacia el otro,
humildad cognitiva.
1. Explicitar marco epistémico y
formulación de la pregunta
2. Modelo de futuro
3. Modelo de situación
Explícito y
sistemático

37
¿Cómo organizar una
investigación interdisciplinaria?
1. Constituir un «equipo multidisciplinario» en función
del «problema complejo» que se quiere abordar.
– Análisis de las viabilidad de un proceso de investigación
interdisciplinaria en sistemas complejos.
2. Explicitación y co-construcción de un «marco-
epistémico» compartido.
3. Construcción colectiva de la pregunta conductora y
elaboración interdisciplinaria de un «modelo» del
sistema complejo.
Tres tareas cruciales:
Metodología interdisciplinaria y la
metodología de modelización

38
¿Qué es?
El Lenguaje Unificado de Modelado
UML y la metodología interdisciplinaria
1. Es un conjunto de símbolos que permiten crear:
 Diagramas estáticos (modelo de la estructura u
organización de un SC).
 Diagramas dinámicos (modelo de
comportamiento, evolución o cambio de un SC).
2. Fácilmente comprensible por investigadores de
distintas disciplinas y especialistas en informática.
3. Facilita la comunicación, organiza la discusión.
4. Permite explicitar los conceptos y las relaciones.
Rigor. Precisión. Desambiguación. Coherencia.
5. Interfaz entre el modelo discursivo, conceptual y
formal.
Una herramienta de visualización gráfica
empleada en la ingeniería de software.

39
Ejemplo:
Diagrama de caso de uso

40
Ejemplo de diagrama UML
Diagrama de clases
 Flexibilidad para modelizar actores
individuales y colectivos, normas,
instituciones, medio ambiente.
 Heterogeneidad de atributos y
comportamientos.
 Modelado de las relaciones entre
actores y recursos.

42
UML como herramienta de diálogo,
comunicación para la construcción de
un modelo conceptual compartido
Cada especialista
tiene su “modelo
mental” implícito.
Especialista
Equipo multi-disciplinario
Proceso de
comunicación y
discusión sobre
el problema
complejo Informático
Diagrama
UML
Modelo conceptual
emergente
Sesión de trabajo interdisciplinario

3.3. El componente técnico
La simulación computacional
Los modelos basados en
agentes (MBA – SMA)

44
¿Qué es simular? ¿Por qué
simular? ¿Cómo simular?
Emular un comportamiento de un sistema A por un sistema B
Comprensión
de procesos
Sustituto a la
experimentación
Modelodesimulación
computacional
Simulación humana de
procesos sociales
(juegos)

45
Usos de la simulación en el
estudio de sistemas complejos
Juegos de Rol
Simulación humana
Modelos de
sistemas complejos
Simulación
computacional
Modelos basados en
agentes (MBA)

Un MBA es una «sociedad artificial» de
agentes autónomos y heterogéneos que
interactúan entre sí y con el entorno
Sistema real
(socio-agro-ambiental)
Sistema artificial
(MBA)
 MBA = Agentes + Reglas + Entorno
 MBA  Programa informático 
Simulación del proceso de
auto-organización de un sistema
complejo
 Modelos generativos (bottom-up)
 Modelado de la complejidad
(heterogeneidad, autonomía,
racionalidad limitada, adaptación,
aprendizaje).
 Modelado del espacio geográfico (GIS)

47
Arquitectura de un
modelo de agentes

48
Aportes de los MBA a la investigación
interdisciplinaria de problemas complejos
1. Exploración de la relación entre el nivel micro y
macro de un sistema complejo.
2. Laboratorios artificiales, experimentación virtual.
3. Modelado de la heterogeneidad de ‘entidades’
humanas y no humanas (medio físico, social,
institucional, normativo, económico) y sus
múltiples relaciones.
4. Modelos posibilísticos: exploración de
‘alternativas posibles’, hipótesis what if?,
construcción de escenarios, análisis de viabilidad.

Aprendizaje
Reflexión
Decisión
Acción
Modelos de
posibilísticos
Modelos de
diagnóstico
Modelización y simulación de sistemas complejos
Enfoque constructivo
Programas de investigación
interdisciplinarios en
problemas complejos
Modelos de
futuro
Momento
normativo
Momento
explicativo
Momento
estratégico
Momento
táctico-
operacional

51
Naturaleza de la propuesta
Propuesta
abierta y
colectiva
Propuesta
abierta y
colectiva
Propuesta
política
Propuesta
política
Propuesta
epistémica
Propuesta
epistémica
Propuesta
metodológica
Propuesta
metodológica
Propuesta
técnica
Propuesta
técnica
Análisisde
viabilidaddelos
PIIPC
Problemas
complejos

52
Análisis de viabilidad
¿Cuáles son las condiciones de
posibilidad para el desarrollo de
«programas de investigación
interdisciplinarios
en problemas complejos»?
Condiciones
institucionales
Condiciones
culturales
Condiciones
económicas
Condiciones
organizacionales
Condiciones
educativas
Condiciones
técnicas

sobre problemas complejos - Leonardo G. Rodríguez Zoya – leonardo.rzoya@gmail.com
¿Seremos capaces de imaginar
creativamente el futuro deseable
y trabajar colectivamente de
modo honesto, riguroso y
apasionado para construirlo?

sobre problemas complejos - Leonardo G. Rodríguez Zoya – leonardo.rzoya@gmail.com

Leonardo G. Rodríguez Zoya
leonardo.rzoya@gmail.com
2015
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- 1a ed. - Castelar : Comunidad Editora Latinoamericana, 2015.
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1. Política Científica. 2. Programa de Investigación. I. Título.
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