El realismo dependiente del modelo es una perspectiva de la investigación científica que se centra en el papel de los modelos científicos de los fenómenos. [1] Afirma que la realidad debe interpretarse en función de estos modelos y que, cuando varios modelos se superponen a la hora de describir un tema en particular, existen múltiples realidades igualmente válidas. Afirma que no tiene sentido hablar de la "verdadera realidad" de un modelo, ya que nunca podemos estar absolutamente seguros de nada. Lo único significativo es la utilidad del modelo . [2] El término "realismo dependiente del modelo" fue acuñado por Stephen Hawking y Leonard Mlodinow en su libro de 2010, The Grand Design . [3]
El realismo dependiente de modelos afirma que todo lo que podemos saber sobre la "realidad" consiste en redes de imágenes del mundo que explican las observaciones conectándolas mediante reglas a conceptos definidos en modelos . ¿Se encontrará una teoría definitiva del todo ? Hawking y Mlodinow sugieren que no está claro:
En la historia de la ciencia hemos descubierto una secuencia de teorías o modelos cada vez mejores, desde Platón hasta la teoría clásica de Newton y las teorías cuánticas modernas. Es natural preguntarse: ¿esta secuencia llegará finalmente a un punto final, una teoría definitiva del universo que incluya todas las fuerzas y prediga todas las observaciones que podamos hacer, o seguiremos encontrando teorías mejores, pero nunca una que no pueda mejorarse? Todavía no tenemos una respuesta definitiva a esta pregunta... [4]
— Stephen Hawking y Leonard Mlodinow, El gran diseño, pág. 8
Una imagen del mundo consiste en la combinación de un conjunto de observaciones acompañadas de un modelo conceptual y de reglas que conectan los conceptos del modelo con las observaciones. Diferentes imágenes del mundo que describen datos particulares igualmente bien tienen todas las mismas pretensiones de validez. No existe ningún requisito de que una imagen del mundo sea única, o incluso de que los datos seleccionados incluyan todas las observaciones disponibles. El universo de todas las observaciones en la actualidad está cubierto por una red de imágenes del mundo superpuestas y, cuando se produce una superposición, existen múltiples imágenes del mundo igualmente válidas. En la actualidad, la ciencia requiere múltiples modelos para abarcar las observaciones existentes:
Al igual que los mapas superpuestos en una proyección de Mercator, donde los rangos de las diferentes versiones se superponen, predicen los mismos fenómenos. Pero, así como no existe un mapa plano que represente bien la superficie completa de la Tierra, no existe una teoría única que represente bien las observaciones en todas las situaciones [5]
— Stephen Hawking y Leonard Mlodinow, El gran diseño, pág. 9
Cuando se encuentran varios modelos para los mismos fenómenos, ningún modelo es preferible a los demás dentro de ese dominio de superposición.
Si bien no rechaza la idea de la “realidad tal como es en sí misma”, el realismo dependiente de modelos sugiere que no podemos conocer la “realidad tal como es en sí misma”, sino sólo una aproximación de ella proporcionada por la intermediación de modelos. La visión de los modelos en el realismo dependiente de modelos también está relacionada con el enfoque instrumentalista de la ciencia moderna, según el cual un concepto o teoría debe evaluarse por la eficacia con la que explica y predice los fenómenos, en lugar de por la precisión con la que describe la realidad objetiva (una cuestión posiblemente imposible de establecer). Un modelo es un buen modelo si: [6]
"Si las modificaciones necesarias para dar cabida a nuevas observaciones se vuelven demasiado barrocas, eso indica la necesidad de un nuevo modelo." [7] Por supuesto, una evaluación como esa es subjetiva, como lo son los otros criterios. [8] Según Hawking y Mlodinow, incluso los modelos muy exitosos que se utilizan hoy en día no satisfacen todos estos criterios, que son de naturaleza aspiracional. [9]