D. Pérez Chico y L. Paz Rodríguez (eds.) Explicar, comprender, interpretar

1 Quisiera agradecer a los editores la invitación a participar en este proyecto, y a Paco Calvo y Maxi San Miguel sus comentarios sobre una versión previa del manuscrito. Este trabajo ha recibido el apoyo de la Secretaría de Estado de Universidades e Investigación del Gobierno español (actualmente disuelta entre dos ministerios), a través de los proyectos HUM-2007-64086 y HUM2006-11603-C02, y de una ayuda de movilidad. También mi agradecimiento a la facultad de psicología de la Universidad de St. Andrews, y a Juan Carlos Gómez en particular, por su hospitalidad.

2 No debe confundirse la noción de complejidad política –el surgimiento de jerarquías sociales progresivamente más estratificadas-, con la noción de complejidad de interés: como sistemas en los que emergen propiedades nuevas como resultado de la interacción de los elementos componentes según reglas sencillas.

3 También creo en su relevancia para las ciencias cognitivas, ya que también el cerebro puede caracterizarse como un sistema adaptativo complejo, en interacción con el cuerpo y el ambiente. Vd. Gomila y Calvo (2008). Juarrero (1999) constituye un intento pionero por dar cuenta de la acción desde esta perspectiva, como el modo de superar las dificultades de la explicación intencional relacionadas con los planteamientos reduccionistas.

4 Más claramente, no está en cuestión aquí la necesidad de la comprensión cuando se trata de captar el sentido de la acción individual, ni la caracterización del círculo hermenéutico (caracterización concordante en Quine y Gadamer, como ha hecho notar Pujadas (2003), ni el reconocimiento del valor de las Humanidades como el ejercicio de tal actividad de comprensión intersubjetiva. Nuestra cuestión aquí se centra en si es posible hacer ciencia social como un tipo de producción disciplinaria que se pretende con valor explicativo y objetividad científica (se entienda como se entienda). La tesis es que sí se puede hacer si se considera la sociedad como un sistema complejo y se adoptan las herramientas formale de la teoría de los sistemas complejos.

5 Vd. los ensayos recogidos en Davidson (1980).

6 Vd. Elster (1989), y en particular, la última exposición del modelo, Elster (2007). Elster ofrece, además de su modelo de la explicación en ciencias sociales, una teoría de la mente, una teoría de las normas sociales, una teoría de la interpretación de textos, e incluso una teoría de las constituciones políticas viables.

7 El ataque a la Teoría de la Decisión Racional como una teoría descriptiva de los agentes ha provenido principalmente de la psicología, convirtiéndose en trampolín para recibir el premio Nobel de economía. El primero fue Herbert Simon, por su defensa de la racionalidad limitada y la noción de heurística -autor, por cierto, del pionero “The architecture of Complexity”, de 1962, recogido en Simon, (1982). Más recientemente fue concedido a Daniel Kahneman, por ilustrar profusamente las dificultades humanas para hacer estimaciones estadísticas correctas, así como para estructurar las preferencias según las prescripciones de la Teoría de la Decisión Racional (vd. Kahnemann, Slovic & Tversky, 1982; Kahnemann y Tversky, 1979).

8 Para una introducción a la teoría de sistemas dinámicos complejos, vd. Gell-Man (1994); para una exposición orientada a la Psicología, vd. Thelen & Smith (1998); para una exposición avanzada, vd. Erdi (2007).

9 Si bien es preciso matizar que su interés no es propiamente por estados de equilibrio en sentido dinámico, sino “equilibrios de Nash”, esto es, configuraciones óptimas en la distribución de los recursos (ningún cambio puede hacer “mejor” al sistema).

10 Un modo gráfico de representar el espacio de estado es mediante un “paisaje evolutivo” (como correlato del paisaje epigenético introducido por Waddington), donde se representa, dado un posible estado inicial del sistema, las diferentes “rutas” que puede seguir en el tiempo, como valles de mayor o menos profundidad –de mayor o menor probabilidad-. Vd. Waddington (1977).

11 Si esos cambios son muy abruptos y radicales, se habla de catástrofes; en este sentido, la teoría de catástrofes (Thom, 1983) es mucho más restringida en su campo de aplicación.

12 En realidad, la teoría ya fue falsada por la crisis del fondo Long Term Capital Management, en 1998, un fondo de inversión especulativo, cuyo modo operandi estaba basado en la mejor teoría mainstream de la evolución de las cotizaciones (elaborada por dos nóbeles en economía, que formaban parte de la empresa), cuya lógica se basaba en la distribución normal de los eventos, no exponencial. El fondo comenzó con gran éxito, con beneficios del 40% en 1995 y 1996, y de más del 20% en 1997, pero acabó salvado por la campana de la intervención –heterodoxa- de la Reserva Federal, para evitar colapsar el sistema financiero, dado el nivel de endeudamiento contraído. Casualmente, muchos de los inversores eran instituciones públicas occidentales.

13 Otro ejemplo concreto de aplicación del efecto de rebaño (Low, 2000) es la extensión de la corrupción (Blanchard et al., 2005).

14 La implausibilidad del enfoque de la teoría del equilibrio general en economía en relación al supuesto de simetría informacional ha sido reconocida por economistas de prestigio. Vd. Stiglitz & Grossman (1980); Woodforce (2002).

15 Y aunque el modelo no abarca este aspecto, el mecanismo que pone de manifiesto puede explicar también el peligro del tamaño adquirido por el mercado de derivados financieros en la actual crisis, y los efectos desastrosos de la falta de liquidez por la compra especulativa. Cuando su peso en el conjunto es tan grande, una pequeña crisis de confianza puede tener efectos catastróficos.