En informática , la metáfora de la comunidad científica es una metáfora utilizada para ayudar a comprender las comunidades científicas . Las primeras publicaciones sobre la metáfora de la comunidad científica en 1981 y 1982 [1] involucraron el desarrollo de un lenguaje de programación llamado Ether que invocaba planes de procedimiento para procesar objetivos y afirmaciones simultáneamente mediante la creación dinámica de nuevas reglas durante la ejecución del programa. Ether también abordó cuestiones de conflicto y contradicción con múltiples fuentes de conocimiento y múltiples puntos de vista.
La metáfora de la comunidad científica se basa en la filosofía , la historia y la sociología de la ciencia . Fue desarrollado originalmente a partir del trabajo en filosofía de la ciencia de Karl Popper e Imre Lakatos . En particular, inicialmente utilizó el trabajo de Lakatos sobre pruebas y refutaciones . Posteriormente, el desarrollo ha estado influenciado por el trabajo de Geof Bowker, Michel Callon , Paul Feyerabend , Elihu M. Gerson, Bruno Latour , John Law , Karl Popper , Susan Leigh Star , Anselm Strauss y Lucy Suchman .
En particular, Ciencia en acción de Latour tuvo una gran influencia. En el libro, las figuras de Jano hacen declaraciones paradójicas sobre el desarrollo científico. Un desafío importante para la metáfora de la comunidad científica es conciliar estas afirmaciones paradójicas.
La investigación científica depende críticamente de la monotonicidad, la concurrencia, la conmutatividad y el pluralismo para proponer, modificar, apoyar y oponerse a métodos, prácticas y teorías científicas. Citando a Carl Hewitt, [1] los sistemas de metáforas de la comunidad científica tienen características de monotonicidad , concurrencia , conmutatividad , pluralismo , escepticismo y procedencia .
Las características anteriores están limitadas en las comunidades científicas reales. A veces las publicaciones se pierden o son difíciles de recuperar. La simultaneidad está limitada por los recursos, incluido el personal y la financiación. A veces es más fácil volver a derivar un resultado que buscarlo. Los científicos tienen un límite de tiempo y energía para leer e intentar comprender la literatura. Las modas científicas a veces arrastran a casi todos en un campo. El orden en que se recibe la información puede influir en cómo se procesa. Los patrocinadores pueden intentar controlar las actividades científicas. En Ether, la semántica de los tipos de actividad descritos en este párrafo se rige por el modelo de actor .
La investigación científica incluye generar teorías y procesos para modificar, apoyar y oponerse a estas teorías. Karl Popper llamó al proceso "conjeturas y refutaciones", que, aunque expresa una idea central, ha demostrado ser una caracterización demasiado restrictiva en el trabajo de Michel Callon , Paul Feyerabend , Elihu M. Gerson, Mark Johnson , Thomas Kuhn , George Lakoff. , Imre Lakatos , Bruno Latour , John Law , Susan Leigh Star , Anselm Strauss , Lucy Suchman , Ludwig Wittgenstein , etc. Tres tipos básicos de participación en Ether son proponer, apoyar y oponerse. Las comunidades científicas están estructuradas para apoyar tanto la competencia como la cooperación.
Estas actividades afectan la adhesión a enfoques, teorías, métodos, etc. en las comunidades científicas. La adhesión actual no implica adhesión para todo el tiempo futuro. Los acontecimientos posteriores modificarán y ampliarán los conocimientos actuales. La adherencia es un fenómeno local más que global. Nadie habla en nombre de la comunidad científica en su conjunto.
Ideas opuestas pueden coexistir en comunidades durante siglos. En raras ocasiones una comunidad logra un avance que decide claramente un tema previamente confuso.
Éter utilizó puntos de vista sobre la información relativista en las publicaciones. Sin embargo, una gran cantidad de información se comparte entre puntos de vista. Entonces Ether hizo uso de la herencia para que la información en un punto de vista pudiera usarse fácilmente en otros puntos de vista. En ocasiones esta herencia no es exacta como cuando las leyes de la física en la mecánica newtoniana se derivan de las de la Relatividad Especial . En tales casos, Ether utilizó la traducción en lugar de la herencia. Bruno Latour ha analizado la traducción en las comunidades científicas en el contexto de la teoría de actores-red . Imre Lakatos estudió tipos muy sofisticados de traducciones de teorías matemáticas ( por ejemplo , la fórmula de Euler para los poliedros ) y científicas.
Se utilizaron puntos de vista para implementar la deducción natural (Fitch [1952]) en Ether. Para probar un objetivo de la forma (P implica Q) en un punto de vista V , es suficiente crear un nuevo punto de vista V' que herede de V , afirmar P en V' y luego probar Q en V' . Una idea como esta fue introducida originalmente en el lenguaje de programación por Rulifson, Derksen y Waldinger [1973], excepto que como Ether es concurrente en lugar de secuencial, no depende de estar en un único punto de vista que pueda ser empujado y activado secuencialmente para moverse hacia otros puntos de vista.
En última instancia, resolver los problemas entre estos puntos de vista son cuestiones de negociación (como lo estudiaron en sociología y filosofía de la ciencia Geof Bowker, Michel Callon , Paul Feyerabend , Elihu M. Gerson, Bruno Latour , John Law , Karl Popper , Susan Leigh Star, Anselm Strauss). , Lucy Suchman, etc.).
Alan Turing fue uno de los primeros en intentar caracterizar con mayor precisión la inteligencia individual a través de la noción de su famoso Test de Turing . Este paradigma fue desarrollado y profundizado en el campo de la Inteligencia Artificial . Allen Newell y Herbert A. Simon realizaron un trabajo pionero al analizar los protocolos del comportamiento humano individual para la resolución de problemas en acertijos. Más recientemente, Marvin Minsky ha desarrollado la idea de que la mente de un ser humano individual está compuesta por una sociedad de agentes en Society of Mind (ver el análisis de Push Singh).
La investigación anterior sobre la resolución de problemas humanos individuales es complementaria a la metáfora de la comunidad científica.
Algunos avances en tecnología de hardware y software para Internet se están aplicando a la luz de la metáfora de la comunidad científica. Hewitt 2006
Las preocupaciones legales ( p. ej. , HIPAA , Sarbanes-Oxley , "The Books and Records Rules" en la regla SEC 17a-3/4 y "Design Criteria Standard for Electronic Records Management Software Applications" en DOD 5015.2 en los EE. UU .) están llevando a las organizaciones a almacenar información monótonamente para siempre. Actualmente, en muchos casos resulta menos costoso almacenar información en discos magnéticos que en cintas. Con una capacidad de almacenamiento cada vez mayor, los sitios pueden registrar de forma monótona lo que leen en Internet, así como registrar de forma monótona sus propias operaciones.
Actualmente, los motores de búsqueda proporcionan un acceso rudimentario a toda esta información. Los sistemas futuros proporcionarán respuestas interactivas a preguntas concebidas de forma amplia que harán que toda esta información sea mucho más útil.
La concurrencia masiva ( es decir, servicios web y arquitecturas informáticas multinúcleo ) está en el futuro, lo que plantea enormes desafíos y oportunidades para la metáfora de la comunidad científica. En particular, la metáfora de la comunidad científica se utiliza en la computación en la nube del cliente . [2]