stringtranslate.com

Idealización (filosofía de la ciencia)

En filosofía de la ciencia , la idealización es el proceso por el cual los modelos científicos suponen hechos sobre el fenómeno que se está modelando 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" y 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 bolos que cae, y hacerlo sería más complicado. En este caso, la resistencia del aire se idealiza para que sea cero. Aunque esto no es estrictamente cierto, es una buena aproximación porque su efecto es insignificante en comparación con el de la gravedad.

Las idealizaciones pueden permitir hacer predicciones cuando no es posible hacerlo de otra manera. Por ejemplo, la aproximación de la resistencia del aire como 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 centran en la idoneidad de diferentes idealizaciones.

Uso temprano

Galileo utilizó el concepto de idealización para formular la ley de la caída libre . Galileo , en su estudio de los cuerpos en movimiento, realizó experimentos que suponían superficies sin fricción y esferas de redondez perfecta. 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 se encuentra en su análisis del movimiento. Galileo predijo que si una pelota perfectamente redonda y lisa rodara a lo largo de un plano horizontal perfectamente liso, no habría nada que la detuviera (de hecho, se deslizaría en lugar de rodar, porque para rodar se 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 , esferas , líneas rectas y ángulos perfectos son abstracciones que nos ayudan a pensar e investigar el mundo.

Ciencia

Un ejemplo del uso de la idealización en física está en la Ley de los Gases de Boyle : Dado cualquier x y cualquier y, si todas las moléculas en y son perfectamente elásticas y esféricas, poseen masas y volúmenes iguales, tienen tamaño insignificante y no ejercen fuerzas entre sí excepto durante las colisiones, entonces si x es un gas e y 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 suele resolver sistemas newtonianos sin fricción . Si bien sabemos que la fricción está presente en los sistemas reales, resolver el modelo sin fricción puede brindar información sobre el comportamiento de los sistemas reales donde la fuerza de fricción es insignificante.

Ciencia social

La "Escuela de Poznań" (en Polonia) ha sostenido 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 máximamente racionales. [2] Esta suposición, aunque se sabe que los seres humanos reales la violan, 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 a otra como mejor (o con atributos más deseables) de lo que realmente respaldan las pruebas. Esto ocurre a veces en los conflictos por la custodia de los hijos . El hijo de un solo padre puede imaginar ("idealizar") con frecuencia que el padre ausente (ideal) tiene esas características de un padre perfecto. Sin embargo, el niño puede descubrir que la imaginación es favorable a la realidad. Al conocer a ese padre, el niño puede estar feliz por un tiempo, pero decepcionado más tarde al enterarse de que el padre en realidad no lo cuida, apoya y protege como lo hacía el padre cuidador anterior.

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 criterio por el que debemos evaluar una teoría empírica es la exactitud de las predicciones que hace esa teoría. Esto equivale a una concepción instrumentalista de la ciencia, incluidas las ciencias sociales. También argumenta en contra de la crítica de que deberíamos rechazar una teoría empírica si descubrimos que los supuestos de esa teoría no son realistas, en el sentido de que son descripciones imperfectas de la realidad. Esta crítica es errónea, afirma Friedman, porque los supuestos de cualquier teoría empírica son necesariamente irreales, ya que dicha 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 “[e]ncontraremos hipótesis verdaderamente importantes y significativas que 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 consonancia con esto, defiende la idea de que los supuestos de la economía positiva neoclásica no son significativamente diferentes de las idealizaciones que se emplean en las ciencias naturales, estableciendo una comparación entre tratar un cuerpo que cae como si estuviera cayendo en el vacío y considerar a las empresas como si fueran actores racionales que buscan maximizar los rendimientos esperados. [4]

En contra de 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 explicación especifica una cadena de acontecimientos que van de la variable independiente a la variable dependiente. Cuanto más detallada sea esta cadena, sostiene Elster, menos probable es que la explicación que especifica esa cadena descuide una variable oculta que podría explicar tanto la variable independiente como la variable dependiente. [5] En relación con esto, también sostiene que las explicaciones de las ciencias sociales deberían formularse en términos de mecanismos causales, que 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 afirmar que criticar los supuestos de una teoría empírica por considerarlos poco realistas es un error, 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 para ello: en primer lugar, porque la teoría de la elección racional no arroja luz sobre “un mecanismo que produzca de manera no intencional el mismo resultado que un agente suprarracional podría haber calculado intencionalmente”, un mecanismo “que simule la racionalidad”; ​​y en segundo lugar, porque las explicaciones basadas en la elección racional no proporcionan predicciones precisas y precisas, comparables a las de la mecánica cuántica. Cuando una teoría puede predecir resultados con esa precisión, entonces, sostiene Elster, tenemos razones para creer que esa teoría es verdadera. [7] En consecuencia, Elster se pregunta si los supuestos de la teoría de la elección racional ayudan a explicar algún fenómeno social o político. [7]

Educación científica

En la enseñanza de las ciencias, la ciencia idealizada puede considerarse como la que implica a los estudiantes en las prácticas científicas y en hacerlo de forma auténtica, lo que significa permitir el desorden del trabajo científico sin necesidad de sumergirse en la complejidad de la ciencia profesional y su contenido esotérico. [8] Esto ayuda al estudiante a desarrollar la mentalidad de un científico, así como sus hábitos y disposiciones. La ciencia idealizada es especialmente importante para el aprendizaje de las ciencias debido a la naturaleza profundamente cognitiva y materialmente distribuida de la ciencia moderna, donde la mayor parte de la ciencia la realizan grupos más grandes de científicos. Un ejemplo es un artículo sobre ondas gravitacionales de 2016 que enumera más de mil autores y más de cien instituciones científicas. [9] Al simplificar el contenido, los estudiantes pueden participar en todos los aspectos del trabajo científico y no solo agregar una pequeña parte de todo el proyecto. La ciencia idealizada también ayuda a disipar la noción de que la ciencia simplemente sigue un único método científico establecido. [10] En cambio, la ciencia idealizada proporciona un marco para la naturaleza iterativa del trabajo científico, la dependencia de la crítica y los aspectos sociales que ayudan a guiar continuamente el trabajo.  

Límites de uso

Si bien la idealización es ampliamente utilizada por ciertas disciplinas científicas, ha sido rechazada por otras. [11] 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. [12]

Aunque la idealización se considera uno de los elementos esenciales de la ciencia moderna , no deja de ser fuente de continuas controversias en la literatura de la filosofía de la ciencia . [11] Por ejemplo, Nancy Cartwright sugirió que la idealización galileana presupone tendencias o capacidades en la naturaleza y que esto permite una generalización más allá de lo que es el caso ideal. [13]

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 cuerpos ideales, estas leyes solo se pueden usar para predecir el comportamiento de cuerpos reales cuando se han eliminado físicamente (por ejemplo, mediante condiciones de protección) o se han ignorado una cantidad considerable de factores. Las leyes que dan cuenta de estos factores suelen ser más complicadas y, en algunos casos, aún no se han desarrollado.

Véase también

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-Ámsterdam 1994
  3. ^ Friedman, Milton (1953). "La metodología de la economía positiva". Ensayos sobre economía positiva . Chicago: University of Chicago Press. pág. 14.
  4. ^ Friedman, Milton (1953). "La metodología de la economía positiva". Ensayos sobre economía positiva . Chicago: University of Chicago Press. pp. 18, 21–22.
  5. ^ Elster, Jon (2015). Explicando el comportamiento social: más detalles prácticos para las ciencias sociales . Cambridge: Cambridge University Press. pp. 23–25.
  6. ^ Elster, Jon (2015). Explicando el comportamiento social: más detalles prácticos para las ciencias sociales . Cambridge: Cambridge University Press. pág. 26.
  7. ^ ab Elster, Jon (2015). Explicando el comportamiento social: más detalles prácticos para las ciencias sociales . Cambridge: Cambridge University Press. pág. 18.
  8. ^ Wargo, Brian M. (2021). Ciencia idealizada: un marco para practicar la ciencia de manera auténtica . McKees Rocks: BMW Endeavors. ISBN 978-1-945226-05-2.
  9. ^ Colaboración científica LIGO y colaboración Virgo; Abbott, B. P.; Abbott, R.; Abbott, T. D.; Abernathy, M. R.; Acernese, F.; Ackley, K.; Adams, C.; Adams, T.; Addesso, P.; Adhikari, R. X.; Adya, V. B.; Affeldt, C.; Agathos, M.; Agatsuma, K. (11 de febrero de 2016). "Observación de ondas gravitacionales a partir de una fusión de agujeros negros binarios". Physical Review Letters . 116 (6): 061102. arXiv : 1602.03837 . doi : 10.1103/PhysRevLett.116.061102 .
  10. ^ Windschitl, M.; Thompson, J.; Braaten, M. (2008). "Más allá del método científico: la investigación basada en modelos como un nuevo paradigma de preferencia para las investigaciones científicas escolares". Educación científica . 92 (5): 941–697.
  11. ^ ab 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, S2CID  18998321 
  12. ^ 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 Wayback Machine .
  13. ^ Cartwright N (1994) Las capacidades de la naturaleza y su medición. [ enlace muerto permanente ] pp. 186–191.

Lectura adicional