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Los modelos en biología y su comprensión

Uno de los aspectos más importantes que hemos visto en este bloque son los modelos en ciencia. Se definen como una representación de un fenómeno o conjunto de ellos, aproximados/simplificados respecto a la realidad y que permiten comprender mejor aquello que estudiamos.

En el caso concreto de la biología con “modelos” nos referimos a multitud de tipos distintos: desde un modelo matemático/estadístico para explicar determinado comportamiento hasta un organismo vivo en sí mismo, aunque todos con el fin común de facilitar la comprensión. Sin embargo, un aspecto que no había considerado personalmente hasta ahora es el de la comprensión como concepto. Claro, la comprensión depende del sujeto, no es algo que a priori pueda estandarizarse dado que es un proceso subjetivo y, ni todos tenemos la misma capacidad de comprensión, ni tenemos forma de valorar si realmente lo hemos comprendido. 

Para establecer cómo valorarlo, Antonio Diéguez en “La función explicativa de los modelos en biología” indica una serie de puntos para distinguir entre la comprensión genuina y la “sensación de comprensión” dependiendo del tipo de modelo (contrastante o representativo). Para el modelo representativo, de mayor complejidad de análisis por su variedad, indica:

1. Las analogías entre el modelo y el sistema-diana son débiles, ad hoc, o científicamente infundadas.
2. Formula abstracciones sobresimplificadas que excluyen factores funcionales relevantes, esto es, factores que son necesariamente constitutivos del comportamiento del sistema modelado.
3. Realiza idealizaciones extremadamente irreales o inútiles, esto es, idealizaciones que están tan alejadas de las condiciones con las que ha  de enfrentarse el sistema modelado que, incluso tras correcciones progresivas, no ayudan a ver cómo este sistema varía en las circunstancias usuales bajo algunas manipulaciones.
4. Postula una ontología fantástica o pseudocientífica.
5. Los mecanismos postulados carecen de analogías con los mecanismos que funcionan en el sistema real.
6. Sus predicciones adicionales fracasan sistemáticamente.

Todos estos puntos tratan a priori de objetivizar esa comprensión, pero no deja de llamarme la atención que se utilizan términos que implican valoraciones subjetivas: débiles, sobresimplificadas, inútiles… Estoy de acuerdo con su propuesta, creo que se puede realizar un análisis extenso a partir de estos puntos para poder rechazar cuando sea conveniente el modelo propuesto, pero este aspecto de la valoración subjetiva para objetivizar me ha parecido paradójico. Esto es matizable claramente porque habrá parámetros objetivos para acuñar el modelo con este tipo de calificativos, pero quizás hubiera estado bien desgranarlas un poco en ese sentido.


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