En filosofía de la ciencia , la idealización es el proceso mediante el cual los modelos científicos asumen hechos sobre el fenómeno que se está modelando que son estrictamente falsos pero que 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 como 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 sería posible. 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 particular giran en torno a la idoneidad de diferentes idealizaciones.
Galileo utilizó el concepto de idealización para formular la ley de caída libre . Galileo , en su estudio de los cuerpos en movimiento, organizó experimentos que suponían superficies sin fricción y esferas de perfecta redondez. La tosquedad 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 es su análisis del movimiento. Galileo predijo que si una bola perfectamente redonda y lisa se hiciera rodar 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.
La geometría implica el proceso de idealización porque estudia entidades, formas y figuras ideales. Los círculos perfectos , las esferas , las líneas rectas y los ángulos son abstracciones que nos ayudan a pensar e investigar el mundo.
Un ejemplo del uso de la idealización en física es la Ley de los gases de Boyle : dadas cualquier x y 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 sobre una. otro 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 proporcionar información sobre el comportamiento de los sistemas reales donde la fuerza de fricción es insignificante.
La "Escuela de Poznań" (en Polonia) ha argumentado que Karl Marx utilizó la idealización en las ciencias sociales (ver las obras escritas 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 humanos reales la violan, a menudo puede conducir a ideas 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 otra es mejor (o tiene atributos más deseables) de lo que realmente respaldaría la evidencia. Esto ocurre a veces en conflictos por la custodia de los hijos . El hijo de un padre soltero frecuentemente puede imaginar ("idealizar") que el padre (ideal) ausente tiene esas 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 al enterarse de que el padre en realidad no lo nutre, apoya y protege como lo hacía el anterior padre cuidador.
Un defensor notable 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 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 se opone a la crítica de que deberíamos rechazar una teoría empírica si encontramos 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 caso 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 tremendamente inexactas de la realidad y, en general, cuanto más significativa es la teoría, menos realistas son los supuestos ( En este sentido)." [3] De manera consistente con esto, defiende que los supuestos de la economía positiva neoclásica no sean muy 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 buscaban 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, 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] De manera relacionada, también sostiene que las explicaciones sociocientíficas deben formularse en términos de mecanismos causales, que define como “patrones causales que ocurren con frecuencia y fácilmente reconocibles y que se desencadenan bajo 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. Sobre el análisis de Elster, Friedman tiene razón al argumentar que criticar los supuestos de una teoría empírica como 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 de por qué 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 basadas en la elección racional no proporcionan predicciones precisas y precisas, comparables a las de la mecánica cuántica. Cuando una teoría puede predecir resultados que precisamente, entonces, sostiene Elster, tenemos razones para creer que la teoría es verdadera. [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]
En la educación científica, se puede considerar que la ciencia idealizada involucra a los estudiantes en las prácticas de la ciencia y lo hace de manera auténtica, lo que significa permitir el desorden del trabajo científico sin necesidad de estar inmerso 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 aprender ciencia debido a la naturaleza profundamente cognitiva y materialmente distribuida de la ciencia moderna, donde la mayor parte de la ciencia es realizada por grupos más grandes de científicos. Un ejemplo es un artículo sobre ondas gravitacionales de 2016 que enumera a 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 método científico único. [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.
Si bien ciertas disciplinas científicas utilizan ampliamente la idealización, otras la han rechazado. [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 , es, no obstante, fuente de continua controversia en la literatura de 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 la descripción del comportamiento de individuos u objetos en el mundo real. Dado que las leyes creadas mediante la idealización (como la ley de los gases ideales ) describen solo el comportamiento de cuerpos ideales, estas leyes solo pueden usarse para predecir el comportamiento de cuerpos reales cuando se ha eliminado físicamente un número considerable de factores (por ejemplo, mediante 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 elaborado.