Aparecido en
http://www.uned.es/dpto-sociologia-I/Arribas/Enquete/PORTER.HTML
Por: Ted Porter
El asunto
que trato hoy puede parecer incomprensible. Lo que puede ser construido, podéis
objetar, es por esa precisa razón no objetivo. Lo hemos estado padeciendo en
los EEUU (y en cualquier otro lugar) a través de lo que llaman las
"guerras de la ciencia". Estos conflictos incluyen una reacción de
los científicos y otros hacia lo que interpretan como el relativismo antiguo de
los sociólogos, antropólogos, estudiantes de letras e historiadores, al
escribir sobre la ciencia. Estas discusiones se han extendido al continente
europeo; no sé si han generado algún interés en España. En el caso de que lo
haya hecho, quiero aclarar que no quiero considerar las leyes de la naturaleza
como arbitrarias o fabricadas. Mis pretensiones epistemológicas son muy
modestas. En primer lugar la naturaleza y la sociedad son complejas, además los
investigadores tienen que elegir qué es interesante y susceptible de
investigación. En segundo lugar, el conocimiento está ligado al poder
(experimental, tecnológico y administrativo), luego la ciencia no es pasiva,
sino que está ligada a los cambios producidos en el mundo. En tercer lugar, la
comunicación del conocimiento no es automática, la persuasión y la retórica
también interesan a la ciencia. Finalmente, un significado crucial de
objetividad es lo que queda cuando se excluye la subjetividad. Esto último
constituye mi principal interés hoy. Pero primero quiero hablar un poco sobre
otro tipo de significados, sobre cómo enfocamos la objetividad del mundo.
En la
ciencia natural este perfil del mundo aparece principalmente en la intersección
entre la experimentación y la tecnología. Ian Hacking pone el ejemplo del
láser. Este tipo de luz sincronizada probablemente no existe en la naturaleza,
aunque por supuesto las leyes de la naturaleza lo permiten. Fue desarrollado en
investigaciones militares. De hecho sus aplicaciones están en todos los sitios,
desde discos compactos a la cirugía plástica. Los físicos no son los más
interesados en él. Cuerpos acelerados libremente sólo existen en los
laboratorios y en el espacio exterior. Las corrientes eléctricas son productos
tecnológicos. La química está más y más unida a la tecnología que lo ha estado
en siglos. ¿Qué es un laboratorio sino un sitio para hacer cosas que no existen
en la naturaleza?, y muchas de esas cosas como las corrientes eléctricas y los
láseres, han transformado el mundo en que vivimos. En pocas ocasiones la
ciencia trata de la naturaleza inalterada. La ciencia trata de la intervención,
no sólo, o no principalmente sobre de la verdad.
Las ciencias
humanas también son más poderosas de lo que pretenden. Esto, supongo, es solo
cierto si tomamos una definición amplia de la ciencia humana, que no esté
limitada a la universidad y la academia. Pero ocurre igual con las ciencias
naturales- que para ver su poder debemos mirar sus conexiones con el gobierno y
los negocios. La cuantificación es uno de los agentes más potentes con los que
los científicos sociales reconstruyen el mundo. Pensemos en cómo las prácticas
de los sondeos electorales han cambiado las elecciones y además han
transformado la política. Cómo son elaboradas y utilizadas las cifras
económicas por parte de los gobiernos. Pensemos en la clasificación de la gente
según criterios de raza, etnia, ocupación, riqueza, religión. En los Estados
Unidos la categoría de "hispánico" une inmigrantes de México con
gente cuyos antecesores vinieron de España, Brasil, Argentina o Bolivia. Esta
categoría fue el triunfo de una idea política no bien recibida por toda la
gente a la que intenta describir. Pero ahora podemos conocer (de los votos e
informes que asumen la validez de esa categoría) cómo votan los hispánicos, qué
comen, cómo visten, cuando se casan y cómo mueren.
¿Qué tipo de
investigaciones se requieren para crear el término hispánico? Tenía que haber
algún modo de identificar a esa gente. Tiene que haber cierta estabilidad en
los números. Luego era necesario disponer de procedimientos creíbles de
estabilidad. En los Estados Unidos discutimos sobre cuántos negros e hispánicos
hay, especialmente porque el censo tiende a olvidarlos desproporcionadamente.
Mi último
libro Trust in numbers dedica mucha atención a problemas de
cuantificación económica, que creo que son instructivos en varios aspectos.
Quiero decir algo sobre el análisis del coste-beneficio. Éste, idealizado, es
un modo racional y principalmente mecánico de tomar decisiones sobre
inversiones públicas y otras acciones. Con "mecánica" quiero decir
que debería ser automático y por tanto dificulte a las personas interesadas
alterar el resultado. Esto es, se supone que tiene que ser objetivo en el
sentido de excluir deseos subjetivos y prejuicios. Podemos llamar a esto
"objetividad mecánica". Podemos verlo como ligado a un esfuerzo por
ser impersonal, por anular la individualidad. Mi trabajo reciente trata sobre
la carrera del estadístico Karl Pearson, quien expresó su ideal moral muy
intensamente en varios escritos. Yo pienso de todos modos que la disciplina de
las reglas de decisión y de inferencia es raramente impuesta por las personas
en sí mismas. Esto es, que mucha gente, especialmente élites, valoran su propio
juicio y tienen poca inclinación a anularlo. Ser objetivo en este sentido es de
algún modo estar estandarizado, volverse intercambiable con otros expertos. ¿Quién
quiere sacrificar su propia individualidad? El empuje hacia la objetividad
mecánica es principalmente una adaptación a las presiones exteriores de
sospecha y desconfianza. Creo que los recuentos son el gran prototipo de esa
clase de objetividad. El recuento de impuestos es ejemplar. Allí, todo elemento
de vaguedad será explotado para minimizar las obligaciones impositivas. Damos
por hecho que la gente hará eso y entonces rápidamente se reconoce la necesidad
de analizarlo con detalle. El análisis de coste-beneficio es de algún modo más
ambicioso, en cuanto que aspira a la verdad y no a las meras convenciones útiles.
A los economistas les gustaría disponer de una base de racionalidad genuina.
Pero en temas críticos esto no es fácil. He aquí un ejemplo: muchas decisiones
públicas, implicarán decisiones que causarán o prevendrán la pérdida de la vida
humana. ¿Cuánto vale la vida? Para los economistas modernos, el principio aquí
está claro: el valor de una vida está determinado por el riesgo asociado a esa
vida. Pero esa es una magnitud muy difícil de medir. Entonces, a pesar de ese
principio claro, los analistas del coste-beneficio usaron una medida diferente
durante mucho tiempo que se refiere a cuanto puede ganar una persona. La
ventaja de esta última medida era que podía ser estimada cuantitativamente
dentro de un modesto margen de error, mientras que el método que se prefería en
principio producía valores muy variables. Otro ejemplo es el valor del medio
ambiente. Hasta hace poco la defensa del medio ambiente significaba
generalmente (entre otras cosas) una negación de la posibilidad de equivalencia
con el dinero. Pero en la maquinación de la toma de decisiones burocrática,
significaba a menudo que no se le daba valor. Los investigadores sociales ahora
están trabajando duro definiendo los métodos de los informes para valorar el
medio natural o la diversidad biológica. No veo cómo alguien pueda pensar que
estos métodos lleguen en profundidad a la verdad del asunto. Todo lo que
podemos esperar realmente es que produzcan números razonablemente predictivos,
que estén dentro del margen de lo políticamente aceptable. Esto es, si la
objetividad se tomara como verdad estos números nunca podrían ser objetivos.
Pero quizás pueden llegar a ser en gran parte impersonales, mínimamente
subjetivos, lo que es suficiente para algunos pronósticos.
Mi libro
presenta de forma extensa algunos capítulos acerca de los procesos que llevaron
a los ingenieros hacia la definición de reglas inflexibles para el análisis del
coste-beneficio. Diré solo que parece haberse dado en primera instancia una
"American story"; también que los métodos tecnocráticos del análisis
del coste-beneficio reflejaron la debilidad y vulnerabilidad de los expertos
americanos y no principalmente su fuerza. (Los expertos realmente fuertes no
necesitan métodos rigurosos o impersonales para darles credibilidad).
Finalmente mencionaré que los capítulos más importantes supusieron gran
acrimonia política.
Se asumía
generalmente que los expertos no eran imparciales, sino que habían tomado parte
en una batalla política. Sus métodos económicos soportaban sus propias
posiciones y entonces parecía necesario definir un grupo de métodos
rigurosamente neutrales que estarían incidiendo en todo el mundo.
Quiero
terminar reflexionando sobre los métodos estadísticos en las ciencias humanas
desde esta perspectiva. El uso de las estadísticas como una herramienta de
inferencia en las ciencias sociales data quizás de principios de siglo, pero el
gran empuje se dio en el período de la postguerra. Estos esfuerzos estaban
asociados con mucho optimismo respecto a que las ciencias sociales podrían volverse
auténticamente rigurosas, genuinamente científicas. Quiero sugerir que la
exposición política y a veces mucha inseguridad en sí mismos, estaban debajo de
ese optimismo. Los científicos sociales supusieron que la objetividad
significaba impersonalidad antigua, significaba un medio rechazo. Pero yo no
podía dejar mi argumento aquí en un análisis psicológico profundo de las
ciencias sociales. Estos no profundizaron en lo más académicamente correcto,
más ramas prestigiosas de las ciencias sociales, sino más en áreas aplicadas.
En medicina la estadística estaba ligada a las pruebas terapéuticas. Llegó a la
psicología desde los test mentales. En los Estados Unidos, al menos la ciencia
estaba unida a la autoridad administrativa. La estadística era parte del proceso
de las licencias de drogas y de la clasificación de estudiantes de escuela. Su
concepto de objetividad estadística, disiento, fue en parte una acomodación a
la presión política para los prejuicios, resultados impersonales. Uno debía
haber confiado en principio en su juicio experto, pero ese tipo de confianza ha
sido sustituido en los EEUU y más recientemente en otros países también. Este
curso es sobre métodos cualitativos que no he mencionado. Los practicantes de
la sociología cualitativa se beneficiaron, espero, de pensar en las presiones y
aspiraciones que han dado forma a la ciencia social cuantitativa. Ellos quizás
no quieren dar lo que piden por una objetividad mecánica completa, que ha sido
tan influyente en las ciencias sociales cuantitativas. Pero deberían reconocer
que la exacta cuantificación no es simplemente una ambición arrogante, sino
también una acomodación a un problema de desconfianza. Los números están
ligados a las matemáticas y las matemáticas han sido mucho tiempo un paradigma
de razonamiento riguroso e impersonal. Las matemáticas son criticadas como
inhumanas y admiradas como imparciales. Los métodos cualitativos aspiran a una
sensatez y flexibilidad mayores pero se espera también que den evidencia de su
imparcialidad.
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