24 mar. 2014

Laboratorios virtuales para ciencias sociales

publicado en La Jornada Morelos el 24 de marzo de 2014

Desde el punto de vista de las ciencias físicas, biológicas y de la ingeniería, se percibe un lento avance de las ciencias sociales, probablemente debido a la dificultad en sus aspectos teóricos, la obtención de datos observacionales relevantes y la manipulación experimental de organizaciones sociales de gran tamaño. Sin embargo, la reciente revolución en el ámbito de la computación tiene el potencial de revitalizar a las ciencias sociales tradicionales, en un posible nuevo paradigma llamado “ciencias sociales computacionales”; que incluye el análisis de datos observacionales en la escala de la web, experimentos virtuales de tipo laboratorio y el modelaje.
            Duncan J. Watts, investigador principal en el Centro de Investigación de Microsoft, escribió un artículo sobre “Ciencias Sociales Computacionales: Progreso excitante y direcciones futuras” (The Bridge, Volume 43, Number 4, Winter 2013. © 2013 by the National Academy of Sciences), donde discute el progreso y los retos en este tema, que cubren el estudio de sistemas sociales complejos por medio del modelaje computacional y otras técnicas relacionadas.
            El autor establece tres asuntos principales: primero, que los problemas sociales casi siempre son más difíciles de lo que aparentan; segundo, que la recolección de los datos requeridos por los científicos sociales es difícil de realizar; y tercero, que el análisis de los problemas sociales complejos requieren la aplicación conjunta de varias técnicas tradicionales, como modelaje estadístico y simulación, teorías sociales y económicas, experimentos de laboratorio, encuestas, trabajo de campo etnográfico, investigación histórica o de archivos, y experiencia empírica.
            El fenómeno social es, según el autor, no sobre el comportamiento de los individuos, sino sobre una colección de individuos en grupos, aglomeraciones, organizaciones, mercados, clases o sociedades, que interaccionan entre ellos por medio de redes de información y de influencia que, a su vez, cambian con el tiempo. Como resultado, los sistemas sociales –al igual que los sistemas complejos en física y biología- exhiben comportamientos “emergentes”; entendidos como que el comportamiento de las entidades a una escala de realidad no son fácilmente ligadas a las propiedades de las entidades a una escala menor. Por ejemplo, las compañías pueden exhibir identidades y culturas totalmente estables aun cuando algunos de los empleados cambien totalmente en el tiempo, así como uno permanece igual cuando nuestras células se reciclan a gran velocidad. Y, al contrario, como en el colapso repentino de un mercado de valores, la economía o un régimen político, las personas siguen casi igual.
            Dado que los fenómenos sociales son multiescala, complejos y de naturaleza emergente, no es de extrañar que las teorías de comportamiento y cambio social sean muy difíciles de analizar en detalle, afirma el autor. Existen además dos dificultades empíricas. Primero, ha sido imposible recolectar datos observacionales de individuos en escala de cientos de millones o aun de decenas de miles. Segundo, que son necesarios los estudios experimentales ya que puede ser difícil inferir la causa y el efecto de sólo las observaciones. Por ejemplo, el funcionamiento de una organización con una estructura particular o la popularidad de una canción en cierta etapa de un mercado cultural representan el comportamiento colectivo de cientos o miles de individuos pero cuyo diseño es imposible de implantar en un laboratorio físico.
            La ciencia social computacional debe enfrentar un número de retos importantes si quiere estudiar cuestiones de relevancia y de manera significativa en las ciencias sociales, plantea el autor. Por ejemplo, la solución de problemas organizacionales o inter-organizacionales, acciones colectivas y toma de decisiones, la relación entre deliberación, gobernanza y democracia, la emergencia de tecnologías disruptivas, y el nacimiento de nuevos movimientos políticos o culturales son preguntas centrales en las ciencias sociales, pero no han sido tratadas seriamente por las ciencias sociales computacionales debido a los límites actuales en las fuentes de información, las plataformas o los métodos.
            Existen tres retos importantes a superar en este campo, propone el autor. Primero, el modelo dominante de recolección de información impone limitaciones importantes en el tipo de preguntas de investigación que pueden ser contestadas, ya que muchas de las preguntas de interés en las ciencias sociales requieren de analizar la relación entre diferentes modos de acción e interacción sociales; por ejemplo, diferentes tipos de datos (de investigación para inferir intenciones, de redes para inferir relaciones, de comercio electrónico para inferir selecciones y de medios sociales para inferir opiniones) son recopilados y archivados separados y por diversas entidades. Así, una ruptura importante en este campo sería la puesta en marcha de una institución que fuera la versión social del Gran Colisionador de Hadrones (presentado en esta columna el siete de octubre de 2013, bajo el encabezado de Innovación en Ciencia); es decir, que combinara múltiples canales de datos, creando una visión más realista y completa de identidades y comportamientos individuales, manteniendo los beneficios de la escala masiva. Segundo, continuar con el desarrollo de la macro-sociología experimental; es decir, cómo superar el problema logístico de juntar una cantidad muy grande de individuos de manera confiable y a bajo costo. Así, la construcción de paneles con cientos o miles de individuos que participen simultáneamente durante meses o años cambiaría de manera fundamental los tipos de experimentos que se podrían realizar. Tercero, a pesar de los miles de artículos publicados en temas relacionados con redes sociales, crisis financieras, fuentes y tipos de aglomeraciones, influencia y adopción, o formaciones de grupos, sólo unos cuantos han sido en revistas de ciencias sociales o con interacción fuerte entre científicos naturales y sociales.
            El progreso significativo de las ciencias sociales requiere no sólo de nuevos datos y métodos, sino de nuevas instituciones que sean diseñadas de origen para impulsar la investigación social en la solución de problemas de largo plazo, a gran escala, multidisciplinarios y multi-método, considera el autor. Esta institución debe tener la prioridad y los presupuestos equivalentes a los dedicados a la mente, el cerebro y el comportamiento, a la ciencia genómica o al cáncer, así como una cooperación activa entre el gobierno, la industria y la academia.
En Morelos, debemos avanzar no sólo en la investigación social de tipo tradicional, sino en el modelo de la investigación en “laboratorios virtuales” con nuevas fuentes de información, plataformas para organizarla y arreglos institucionales para impulsar la interdisciplinariedad. Ciertamente tenemos enormes problemas sociales pero nuestro mayor capital es la investigación de calidad: innovemos en ciencias sociales.

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