Idealización (filosofía de la ciencia)

En filosofía de la ciencia , la idealización es el proceso por el cual los modelos científicos asumen hechos acerca del fenómeno que se modela que son estrictamente falsos pero hacen que los modelos sean más fáciles de entender o resolver. Es decir, se determina si el fenómeno se aproxima a un "caso ideal", luego se aplica el modelo para hacer una predicción basada en ese caso ideal.

Si una aproximación es precisa, el modelo tendrá un alto poder predictivo ; por ejemplo, normalmente no es necesario tener en cuenta la resistencia del aire al determinar la aceleración de una bola de boliche que cae, y hacerlo sería más complicado. En este caso, la resistencia del aire se idealiza en cero. Aunque esto no es estrictamente cierto, es una buena aproximación porque su efecto es insignificante comparado con el de la gravedad.

Las idealizaciones pueden permitir que se hagan predicciones cuando de otro modo no se podrían hacer. Por ejemplo, la aproximación de la resistencia del aire a cero era la única opción antes de que la formulación de la ley de Stokes permitiera el cálculo de las fuerzas de arrastre . Muchos debates en torno a la utilidad de un modelo en particular se refieren a la idoneidad de diferentes idealizaciones.

Uso temprano

Galileo utilizó el concepto de idealización para formular la ley de caída libre . Galileo , en su estudio de los cuerpos en movimiento, estableció experimentos que asumían superficies sin fricción y esferas de perfecta redondez. La crudeza de los objetos ordinarios tiene el potencial de oscurecer su esencia matemática, y la idealización se utiliza para combatir esta tendencia.

El ejemplo más conocido de idealización en los experimentos de Galileo está en su análisis del movimiento. Galileo predijo que si se hiciera rodar una bola perfectamente redonda y suave a lo largo de un plano horizontal perfectamente liso, no habría nada que la detuviera (de hecho, se deslizaría en lugar de rodar, porque rodar requiere fricción ). Esta hipótesis se basa en el supuesto de que no hay resistencia del aire.

Otros ejemplos

Matemáticas

La geometría implica el proceso de idealización porque estudia entidades, formas y figuras ideales. Círculos perfectos , esferas , líneas rectas y ángulos son abstracciones que nos ayudan a pensar e investigar el mundo.

Ciencias

Un ejemplo del uso de la idealización en física está en la ley de los gases de Boyle : Dadas cualquier xy cualquier y, si todas las moléculas en y son perfectamente elásticas y esféricas, poseen masas y volúmenes iguales, tienen un tamaño insignificante y no ejercen fuerzas otro excepto durante las colisiones, entonces si x es un gas ey es una masa dada de x que está atrapada en un recipiente de tamaño variable y la temperatura de y se mantiene constante, entonces cualquier disminución del volumen de y aumenta la presión de y proporcionalmente y viceversa.

En física , la gente a menudo resolverá los sistemas newtonianos sin fricción . Si bien sabemos que la fricción está presente en los sistemas reales, resolver el modelo sin fricción puede proporcionar información sobre el comportamiento de los sistemas reales donde la fuerza de fricción es insignificante.

Ciencias Sociales

La "Escuela de Poznań" (en Polonia) ha argumentado que Karl Marx utilizó la idealización en las ciencias sociales (véanse los trabajos escritos por Leszek Nowak ). ^[1] De manera similar, en los modelos económicos se supone que los individuos toman decisiones racionales al máximo. ^[2] Esta suposición, aunque se sabe que es violada por humanos reales, a menudo puede conducir a conocimientos sobre el comportamiento de las poblaciones humanas.

En psicología , la idealización se refiere a un mecanismo de defensa en el que una persona percibe que otro es mejor (o tiene atributos más deseables) de lo que realmente estaría respaldado por la evidencia. Esto a veces ocurre en conflictos de custodia de los hijos . El hijo de un padre soltero con frecuencia puede imaginar ("idealizar") al padre ausente (ideal) para tener las características de un padre perfecto. Sin embargo, el niño puede encontrar que la imaginación es favorable a la realidad. Al conocer a ese padre, el niño puede sentirse feliz por un tiempo, pero decepcionado más tarde cuando se entera de que el padre en realidad no nutre, apoya y protege como lo hizo el anterior padre cuidador.

Un destacado defensor de la idealización tanto en las ciencias naturales como en las ciencias sociales fue el economista Milton Friedman . En su opinión, el estándar por el cual deberíamos evaluar cualquier teoría empírica es la precisión de las predicciones que hace una teoría. Esto equivale a una concepción instrumentalista de la ciencia, incluidas las ciencias sociales. De manera consistente con esta concepción, luego argumenta en contra de la crítica de que deberíamos rechazar una teoría empírica si encontramos que los supuestos de esa teoría no son realistas, en el sentido de ser descripciones imperfectas de la realidad. Esta crítica es errónea, afirma Friedman, porque los supuestos de cualquier teoría empírica son necesariamente irreales, ya que tal teoría debe abstraerse de los detalles particulares de cada instancia del fenómeno que la teoría busca explicar. Esto lo lleva a la conclusión de que “se encontrará que las hipótesis verdaderamente importantes y significativas tienen 'supuestos' que son representaciones descriptivas de la realidad tremendamente inexactas y, en general, cuanto más significativa es la teoría, más irreales son los supuestos ( En este sentido)." ^[3] En este sentido, argumenta que los supuestos de la economía positiva neoclásica no son muy diferentes de las idealizaciones que se emplean en las ciencias naturales, haciendo una comparación entre tratar un cuerpo que cae como si estuviera cayendo en el vacío y ver a las empresas como si fueran actores racionales que buscan maximizar los rendimientos esperados. ^[4]

Contra esta concepción instrumentalista, que juzga las teorías empíricas sobre la base de su éxito predictivo, el teórico social Jon Elster ha sostenido que una explicación en las ciencias sociales es más convincente cuando 'abre la caja negra', es decir, cuando la La explicación especifica una cadena de eventos que van de la variable independiente a la variable dependiente. Cuanto más detallada sea esta cadena, argumenta Elster, es menos probable que la explicación que especifique esa cadena esté descuidando una variable oculta que podría explicar tanto la variable independiente como la variable dependiente. ^{[5] En relación con} esto, también sostiene que las explicaciones científico-sociales deben formularse en términos de mecanismos causales, que él define como "patrones causales que ocurren con frecuencia y son fácilmente reconocibles y que se desencadenan en condiciones generalmente desconocidas o con consecuencias indeterminadas". ^[6] Todo esto informa el desacuerdo de Elster con la teoría de la elección racional en general y con Friedman en particular. Según el análisis de Elster, Friedman tiene razón al argumentar que criticar los supuestos de una teoría empírica como poco realista está mal encaminado, pero se equivoca al defender sobre esta base el valor de la teoría de la elección racional en las ciencias sociales (especialmente en la economía). Elster presenta dos razones por las que esto es así: primero, porque la teoría de la elección racional no ilumina “un mecanismo que produce no intencionalmente el mismo resultado que un agente superracional podría haber calculado intencionalmente”, un mecanismo “que simularía la racionalidad ”; y segundo, porque las explicaciones que se basan en la teoría de la elección racional no proporcionan predicciones precisas, que en ciertos casos (por ejemplo, afirma, la mecánica cuántica) serían suficientes para convencer a uno de que la teoría que hace estas predicciones probablemente sea cierta. ^{[7] En} consecuencia, Elster se pregunta si los supuestos como si de la teoría de la elección racional ayudan a explicar algún fenómeno social o político. ^[7]

Michael Weisberg ha examinado estas y otras cuestiones relacionadas desde la perspectiva de la reflexión filosófica sobre los modelos y la idealización. A su luz, podemos desarrollar una clasificación de idealización científica que selecciona tres tipos: idealización galileana, idealización minimalista e idealización de modelos múltiples. La idealización galileana, en su explicación, consiste en “introducir distorsiones en los modelos con el objetivo de simplificarlos, para hacerlos más manejables matemática o computacionalmente”, mientras que la idealización minimalista “es la práctica de construir y estudiar modelos que incluyen solo el núcleo causal factores que dan lugar a un fenómeno ". ^[8] Algo similar a la idealización minimalista es la idealización de modelos múltiples, que Weisberg define como "la práctica de construir múltiples modelos relacionados pero incompatibles, cada uno de los cuales hace afirmaciones distintas sobre la naturaleza y la estructura causal que da lugar a un fenómeno". ^[9] Además, estos tipos de idealización se pueden diferenciar en términos de 'ideales de representación', que Weisberg ve como 'regular [ing] qué factores deben incluirse en los modelos, estableciendo los estándares que los teóricos utilizan para evaluar sus modelos y guiar la dirección de la investigación teórica ". ^[10] Relevante para el debate entre Friedman y Elster es el ideal representacional de 'maxout', según el cual el constructor de modelos apunta solo a la máxima precisión predictiva; sólo este ideal, afirma Weisberg, "sanciona los modelos de caja negra" ^[11] Además, en su opinión, y contrariamente a lo que sugiere la discusión de Friedman sobre la ley de la caída de cuerpos, la idealización galileana tiene como objetivo no 'maxout' sino más bien , 'completitud' ^[12] - es decir, proporcionar una descripción completa de un fenómeno dado. ^{[13] En relación con} esto, Weisberg también encuentra insatisfactorio el ideal de 'maxout' como principio para guiar la investigación científica, en la medida en que este ideal aconseja solo el desarrollo de predicciones, descuidando así lo que Weisberg ve como una parte central de la empresa científica: “[ si bien los científicos quieren saber cómo se comportará un sistema en el futuro, también quieren una explicación de por qué se comporta de la manera en que lo hace ". ^[11]

El filósofo Kwame Anthony Appiah ha defendido el valor de la idealización como si de manera más amplia, tanto en las ciencias como en las humanidades y para fines distintos de la predicción. En resumen, argumenta que tal idealización puede ayudar a nuestra comprensión de un fenómeno dado incluso cuando esa idealización implica afirmaciones falsas sobre ese fenómeno. ^[14] En apoyo de esta afirmación, se basa en el pensamiento de Daniel Dennett , en particular en su noción, elaborada en The Intentional Stance , de que ver un sistema como si fuera un agente intencional puede mejorar nuestras predicciones del comportamiento de ese sistema y, además, , trae a nuestra atención patrones en su comportamiento que de otra manera no notaríamos. ^[15] Pero Appiah va más allá, afirmando que la idealización como si es una característica esencial de varios modos de pensamiento. Aquí, su principal guía intelectual es Hans Vaihinger , cuya filosofía describe de la siguiente manera: “[su pensamiento] considera que las cuestiones relativas a nuestro pensamiento cotidiano sobre el mundo son continuas con nuestro pensamiento científico: [b] otro objetivo, dice, en controlando la realidad, y ambos pueden omitir cosas para que sea factible representar el mundo que queremos controlar ". ^[16] Para ilustrar sus propias afirmaciones, Appiah describe cómo la neurona esquemática McCulloch-Pitts arrojó conocimientos sobre la neurofisiología y la informática: “un modelo altamente idealizado del cerebro adquirió una utilidad independiente porque sus idealizaciones simplificadoras terminaron proporcionando técnicas por imitar las funciones en lugar del sustrato material de la mente ". ^[17] Con respecto a las ciencias sociales en particular, Appiah analiza la concepción de racionalidad dentro de la teoría de la elección racional y llega a la conclusión de que esta concepción asume una capacidad computacional perfecta, es decir, la capacidad de procesar información sin errores, pero no es para esa razón es inútil o inaplicable al estudio de los fenómenos humanos. En sus palabras:

Ningún agente real es computacionalmente perfecto, pero los estados que determinan su comportamiento real aún pueden caracterizarse por cómo se manifestarían, dada la perfección computacional. De manera análoga, las velocidades reales de las moléculas de gas reales, que explican su comportamiento real menos que ideal, pueden, no obstante, caracterizarse como las velocidades que, si solo las moléculas de gas fueran masas puntuales perfectamente inelásticas, producirían las leyes de los gases ideales predichas por el método más simple. versión de la teoría cinética de los gases. (págs. 84-85)

Límites de uso

Si bien la idealización es ampliamente utilizada por ciertas disciplinas científicas, ha sido rechazada por otras. ^[18] Por ejemplo, Edmund Husserl reconoció la importancia de la idealización, pero se opuso a su aplicación al estudio de la mente, sosteniendo que los fenómenos mentales no se prestan a la idealización. ^[19]

Aunque la idealización se considera uno de los elementos esenciales de la ciencia moderna , es, no obstante, fuente de continua controversia en la literatura de la filosofía de la ciencia . ^[18] Por ejemplo, Nancy Cartwright sugirió que la idealización galileana presupone tendencias o capacidades en la naturaleza y que esto permite una extrapolación más allá de lo que es el caso ideal. ^[20]

Existe una preocupación filosófica continua sobre cómo el método de idealización de Galileo ayuda a describir el comportamiento de individuos u objetos en el mundo real. Dado que las leyes creadas a través de la idealización (como la ley de los gases ideales ) describen solo el comportamiento de los cuerpos ideales, estas leyes solo pueden usarse para predecir el comportamiento de los cuerpos reales cuando se ha eliminado físicamente un número considerable de factores (por ejemplo, a través de condiciones de protección ) o ignorado. Las leyes que tienen en cuenta estos factores suelen ser más complicadas y, en algunos casos, aún no se han desarrollado.

Referencias

1. Sobre la escuela de Poznań, véase F. Coniglione, Realtà ed astrazione. Scuola polacca ed epistemologia post-positivista , Catania: CUECM 1990
2. B. Hamminga, NB De Marchi (Eds.), Idealización VI: Idealización en economía , Estudios de Poznań en la filosofía de las ciencias y las humanidades, vol. 38, Rodopi: Atlanta-Amsterdam 1994
3. Friedman, Milton (1953). "La Metodología de la Economía Positiva". Ensayos de economía positiva . Chicago: Prensa de la Universidad de Chicago. pag. 14.
4. Friedman, Milton (1953). "La Metodología de la Economía Positiva". Ensayos de economía positiva . Chicago: Prensa de la Universidad de Chicago. págs. 18, 21-22.
5. Elster, Jon (2015). Explicando el comportamiento social: más tuercas y tornillos para las ciencias sociales . Cambridge: Cambridge University Press. págs. 23-25.
6. Elster, Jon (2015). Explicando el comportamiento social: más tuercas y tornillos para las ciencias sociales . Cambridge: Cambridge University Press. pag. 26.
7. Elster, Jon (2015). Explicando el comportamiento social: más tuercas y tornillos para las ciencias sociales . Cambridge: Cambridge University Press. pag. 18.
8. Weisberg, Michael (2012). Simulación y similitud: uso de modelos para comprender el mundo . Oxford: Prensa de la Universidad de Oxford. págs. 99–100.
9. Weisberg, Michael (2012). Simulación y similitud: uso de modelos para comprender el mundo . Oxford: Prensa de la Universidad de Oxford. pag. 103.
10. Weisberg, Michael (2012). Simulación y similitud: uso de modelos para comprender el mundo . Oxford: Prensa de la Universidad de Oxford. pag. 105.
11. Weisberg, Michael (2012). Simulación y similitud: uso de modelos para comprender el mundo . Oxford: Prensa de la Universidad de Oxford. pag. 109.
12. Weisberg, Michael (2012). Simulación y similitud: uso de modelos para comprender el mundo . Oxford: Prensa de la Universidad de Oxford. pag. 111.
13. Weisberg, Michael (2012). Simulación y similitud: uso de modelos para comprender el mundo . Oxford: Prensa de la Universidad de Oxford. pag. 106.
14. Appiah, Kwame Anthony (2017). Como si: idealización e ideales . Cambridge, MA: Harvard University Press. pp. passim.
15. Appiah, Kwame Anthony (2017). Como si: idealización e ideales . Cambridge, MA: Harvard University Press. págs. 34–43.
16. Appiah, Kwame Anthony (2017). Como si: idealización e ideales . Cambridge, MA: Harvard University Press. pag. 22.
17. Appiah, Kwame Anthony (2017). Como si: idealización e ideales . Cambridge, MA: Harvard University Press. pag. 34.
18. Chuang Liu (2004), "Leyes y modelos en una teoría de la idealización", Synthese , 138 (3): 363–385, CiteSeerX  10.1.1.681.4412 , doi : 10.1023 / b: Synt.0000016425.36070.37
19. Klawiter A (2004). ¿Por qué Husserl no se convirtió en el Galileo de la ciencia de la conciencia? Archivado el 20 de mayo de 2017 en la Wayback Machine .
20. Cartwright N (1994) Capacidades de la naturaleza y su medida. págs. 186-191.

Otras lecturas

• William F, Barr, Un análisis pragmático de la idealización en física , Filosofía de la ciencia, vol. 41, N ° 1, pág. 48, marzo de 1974.
• Krzysztof Brzechczyn, (ed.), Idealización XIII: Modelado en la historia, Amsterdam-Nueva York: Rodopi, 2009.
• Nancy Cartwright, Cómo mienten las leyes de la física , Clarendon Press: Oxford 1983
• Francesco Coniglione, Between Abstraction and Idealization: Scientific Practice and Philosophical Awareness , en F. Coniglione, R. Poli y R. Rollinger (Eds.), Idealization XI: Historical Studies on Abstraction , Atlanta-Amsterdam: Rodopi 2004, pp. 59– 110.
• Craig Dilworth, La metafísica de la ciencia: una explicación de la ciencia moderna en términos de principios, leyes y teorías , Springer: Dordrecht 2007 (2 ^a ed.)
• Andrzej Klawiter, ¿Por qué Husserl no se convirtió en el Galileo de la ciencia de la conciencia? , en F. Coniglione, R. Poli y R. Rollinger, (Eds.), Idealización XI: Estudios históricos sobre abstracción , Estudios de Poznań en la filosofía de las ciencias y las humanidades, vol. 82, Rodopi: Atlanta-Amsterdam 2004, págs. 253–271.
• Mansoor Niaz, El papel de la idealización en la ciencia y sus implicaciones para la educación científica, Revista de educación científica y tecnología , vol. 8, núm. 2, 1999, págs. 145-150.
• Leszek Nowak, La estructura de la idealización. Hacia una interpretación sistemática de la idea marxista de ciencia , Dordrecht: Reidel 1980
• Leszek Nowak e Izabella Nowakowa, Idealización X: La riqueza de la idealización , Amsterdam / Atlanta: Rodopi 2000.