Un dato es positivo cuando
su aceptación es independiente de cualquier diferencia ideológica o política
entre diferentes escuelas o paradigmas. El ideal de la medición, o del contraste de hipótesis, es llegar a
datos, que independientemente de la política científica de origen del
modelo, sea aceptado por todos los participantes de la comunidad científica, de
modo que la aceptación de hecho de un dato como positivo implica
su aceptación universal aunque provisional.
Hay que decir, que si bien
normalmente cuando se hace referencia a la naturaleza provisional del conocimiento lo más habitual es
remitirse al conocimiento derivado de pruebas estadísticas de contraste de
hipótesis, en líneas generales, en la medida que la ciencia carece de proposiciones
absolutas, siempre hay un margen de error en toda afirmación, en
tanto que no exenta de incertidumbre, toda formulación
científica, ya sea inferencial y descriptiva, es provisional.
En el caso de las
inferenciales, por cuanto se trata de hipótesis empíricas directamente
aceptadas bajo un margen de error, dentro del cual, si bien se consideran
universales, son provisionalmente universales en función inversamente
proporcional al margen de error sobre el que se acepten. A menor margen de
error las condiciones de posibilidad para la refutación son menores que
aquellas que hayan sido aceptadas sobre un margen de error mayor. La
provisionalidad del conocimiento inferencial es inversamente proporcional al
margen de error, pero igualmente el conocimiento descriptivo es provisional,
por cuanto toda medición está sujeta a una serie de posibles errores, por
ejemplo, el más habitual en toda clase de medición es la pérdida de información
en el truncamiento de secuencias decimales, o en probabilidad el error asociado a la representatividad de la muestra, en la
teoría Probabilidad Imposible función de error de representatividad muestral
inversamente proporcional a la magnitud de la muestra, ya sea la muestra N de sujetos u opciones, en
universos infinitos, la muestra de puntuaciones directas o
frecuencias en universos limitados. En función
inversamente proporcionales a los errores posibles la información descriptiva
será igualmente provisional, uno de ellos, la probabilidad de error de
representatividad muestral, lo que en Probabilidad Imposible, se denomina
error de hecho.
Aceptando un margen de error
en las mediciones, por ejemplo aceptando un margen de incertidumbre en la
medición de la velocidad de la luz de aproximadamente 300.000 metros por
segundo, o que la aceleración por la gravedad sea aproximadamente de 9,81 m/s²,
independientemente de los márgenes de incertidumbre, estos datos son
considerados a día de hoy positivos, dado que todas las escuelas filosóficas y
paradigmas científicos, independientemente de su política científica e
ideología de origen, aceptan estas mediciones de manera universal, de modo que
las comunidades que participan de este tipo de proyectos utilizan este tipo de
datos habitualmente en sus investigaciones sin ponerlas en duda.
Un dato es positivo cuando
todas las escuelas y paradigmas, que participan de la comunidad
científica dedicada al estudio de un determinado campo del conocimiento o disciplina,
lo aceptan de modo universal aunque provisionalmente, es decir, sin descartar
que a futuro puedan refutarse,.
Mientras no se llegue a
nuevas mediciones de la velocidad de la luz, y no haya mediciones alternativas
que refuten la hipótesis actual, de forma provisional ha sido aceptado
universalmente por todas las agencias de investigación de todos los
Estados, y agencias de investigación privadas, que la velocidad de la luz es
aproximadamente 300.000 metros por segundo. Posiblemente el día que el progreso
tecnológico desarrolle instrumentos de medida más sensibles, o se lleguen a
nuevos descubrimientos en física de partículas, no cabe descartar la
posibilidad que este hipótesis sea refutada, y pueda descubrirse, a partir de
la utilización de nuevos instrumentos, o bien que la luz pueda alcanzar
velocidades superiores, o bien se pueda llegar a un conocimiento mucho más
exhaustivo de la secuencia decimal de la velocidad de la luz, alcanzándose un
conocimiento exacto de la velocidad exacta, independientemente de la posición
que ocupen los fotones.
Al igual que hoy en día no
tenemos un conocimiento exacto de toda la secuencia decimal del número pi, a
modo operativo trabajamos que pi es igual a 3, 14159…, o redondeando, 3,1416, y
tomamos estas aproximaciones como verdaderas, aunque realmente desconocemos
cual es el verdadero valor en tendencia a infinito de la secuencia decimal, hoy
en día estas aproximaciones se utilizan como datos positivos en todo tipo de
ciencias, independientemente de nuestra ideológica o pensamiento político,
actuando tales datos entonces como datos positivos.
Un dato es positivo cuando,
dentro del margen de error en que ha sido aceptado, es aceptado por todas las
escuelas y paradigmas de la ciencia, independientemente de la política científica
del Estado o agencia de investigación privada, independientemente de la
ideología o filosofía del científico o equipo de investigación. Que la
velocidad de la luz es aproximadamente 300.000 metros por segundo o pi es
aproximadamente 3,14159…, o redondeando, 3,1416, son datos positivos porque,
dentro de los márgenes de error en que se aceptan, ya sea en la inferencia o
simplemente por la pérdida de información en el truncamiento, estos datos son
aceptados por sus respectivas comunidades científicas, con total independencia
de sus diferencias filosóficas, ideológicas o políticas, empleándolos en
investigaciones ulteriores.
Para que un dato sea
positivo es necesario que cumpla una serie de requisitos, que el margen de
error para su aceptación sea el mínimo posible, y que el instrumento de medida
sea mínimamente fiable. El error de la medición puede parecer una variable
dependiente de la fiabilidad del instrumento, pero no
necesariamente, si bien es cierto que un instrumento poco fiable incrementa el
error de la medición, puede haber problemas en el instrumento de la medición
que lo hagan poco fiable debido a sesgos ideológicos, este tipo de problemas es
una de las razones de por qué los métodos cuantitativos han sido
criticados en las ciencias sociales.
Evidentemente un instrumento
de medida poco fiable incrementa el error de medición, pero ambos conceptos
habría que delimitarlos. La fiabilidad del instrumento depende de que mida sólo
y exclusivamente aquello para lo que ha sido diseñado, y disponga de un elevado
grado de sensibilidad en la detección de variaciones.
En el momento en que el
instrumento sea muy fiable el error de medición se reduce, sin embargo siempre
habrá por mínimo que sea un error de medición, ya sea por la propia selección
muestral o por cualquier otro motivo de pérdida de información. De hecho la
propia selección muestral genera automáticamente un error de pérdida de
información, ya no se estudia todo el objeto universal, se limita a una pequeña
muestra, de forma que se pierde información, reduciendo el estudio a una
muestra cuyos resultados dependen de que la muestra sea suficientemente
representativa.
La medición transforma en
variables cuantitativas las cualidades, para operar matemáticamente sobre la
realidad. A este tipo de métodos se les denomina cuantitativos, y una de las
razones del importante progreso en ciencias naturales desde la modernidad ha
sido por la forma en que rápidamente llegó al consenso sobre la utilización de
este tipo de métodos, consenso que no se ha llegado a generalizar en ciencias
sociales.
El mayor problema en ciencias
sociales sobre el uso de métodos cuantitativos, y la generalización del uso de
datos positivos, se debe a que algunos sectores de la comunidad científica
critican a estas técnicas por lo que llaman el sesgo ideológico. Una crítica
tampoco exenta de lógica, por cuanto a menudo se dan situaciones, en donde los
gobiernos o las empresas privadas falsean estadísticas, ya bien para dar buena
imagen, o presentar balances más proclives, aun cuando supongan un fraude.
Si por la posibilidad de
fraude en los datos estadísticos se rechaza este tipo de métodos, por esta
misma regla de tres habría que hacer desaparecer los sistemas democráticos, por
la posibilidad de fraude electoral, pero incluso los propios defensores de los
métodos cualitativos defienden las ventajas de la democracia frente a otro tipo
de gobierno dictatorial, cuando en esencia la democracia es un claro ejercicio
de Fe en la estadística, o al menos un ejercicio de Fe en la estadística aplicada a los procesos
electorales.
Si bien es cierto que en
ciencias sociales el debate es todavía relevante y se encuentra en la discusión epistemológica, hoy en día
los métodos cuantitativos son habituales en los programas de investigación de
toda clase agencias de investigación públicas o privadas, por parte de Estados,
y entidades transnacionales y supranacionales, desde Naciones Unidas y sus
agencias, UNICEF, ACNUR, OTI, UNESCO, a otras entidades transnacionales,
Organización Mundial del Comercio, Banco Mundial, Fondo Monetario
Internacional, Organización para el Comercio y el Desarrollo Económico…
Hoy en día
independientemente de la política científica o ideología política de los
diferentes Estados o agencias de investigación públicas o privadas, cada vez
que las agencias dependientes de Naciones Unidas lanzan una estadística sobre
desarrollo mundial, son datos que son aceptados por todos los gobiernos y
citados en sus propios discursos e investigaciones. Cada vez que la UNESCO
lanza estadísticas sobre los niveles de alfabetización y escolarización en las
diferentes etapas de los sistemas educativos, o datos concernientes al nivel de
inversión pública en educación por los diferentes Estados, este tipo de datos
rápidamente aparecen en los discursos oficiales de los presidentes de gobierno
y ministros de educación de los diferentes países miembros de Naciones Unidas,
y son utilizados en toda clase de comparaciones educativas, sin ser puestos en
duda, es decir, se consideran datos positivos. Cuando la OCDE a través del
programa PISA lanza una comparativa educacional entre los diferentes países
miembros de la OCDE, rápidamente los países miembros lanzan comunicados
oficiales explicando el porque de sus resultados en el informe PISA, y son
datos utilizados por agencias de investigación educativa internacionales, es
decir, hoy en día se considera de los datos que vierte PISA trianualmente son datos
positivos.
Cada vez que el Fondo
Monetario Internacional, el Banco Mundial, lanzan estadísticas sobre
distribución de la riqueza, niveles de desarrollo, niveles de riqueza, estas
estadísticamente son igualmente utilizadas de forma inmediata en discursos e
investigaciones, o cada vez que la Organización Mundial del Trabajo saca
estadísticas sobre empleo o desempleo a nivel mundial.
Lo que sí cabe decir es que
si bien hoy en día los datos que ofrecen las agencias líderes de la gobernanza
global son utilizados a modo de datos positivos por todos los gobiernos del
mundo, desde Estados Unidos, Brasil, Gran Bretaña, Alemania, Rusia,
China, India… y utilizados en toda clase de investigaciones de
financiación pública o privada, y se considera que, dentro del margen de error,
incluido de representatividad muestral, o truncamiento de la información, o
cualquier otro, dichos datos son aceptados independientemente de la política
científica de los equipos de investigación que los elaboran, y son aceptados
por todos los gobiernos independientemente de su política ideológica,
independientemente de que sean considerados de facto datos positivos, lo que
este tipo de datos positivos permiten es una crítica sobre la intencionalidad y
una crítica ética y moral.
La crítica sobre la
intencionalidad revierte directamente sobre la propia naturaleza del método
comparado ¿Qué Finlandia y Corea del Sur sean los países con mejores resultados
educativos significa que todos los demás países deban imitarles, que Alemania o
China sean los países aspirantes a futuras potencias económicas mundiales,
significa que los demás países deban imitarles? El hecho que se acepte de plano
la naturaleza positiva de un dato en ciencias sociales no exime de la crítica a
lo que representan o significa, lo cual nos devuelve a la propia naturaleza y
esencia del método comparado, fundamental en las ciencias sociales.
Evidentemente esto lo que
significa es que se debe diferenciar entre naturaleza positiva del dato, el
cual siempre y cuando el margen de error sea mínimo y el instrumento fiable, el
dato debe ser aceptable, y de otro lado la utilización estructural o funcional
de los datos, lo cual sí depende de la política y la ideología.
Muy posiblemente Alemania o
China sean aspirantes a potencias mundiales, o posiblemente Finlandia o Corea
del Sur dispongan de buenos sistemas educativos, pero en función de la política
científica de cada escuela o paradigma después cada resultado debe compararse y
criticarse independientemente, por ejemplo, comparar la tasa de éxito o fracaso
escolar con el nivel de inversión pública o privada en educación, el grado de
concienciación familiar en la educación de los hijos, el grado en que la
educación contribuye al crecimiento económico, políticas de bienestar en dichos
países, … es decir, quizás la solución a los problemas educativos de otro país
no sea imitar el modelo educativo finlandés, quizás el problema reside en
imitar la política de bienestar social finlandesa que ha permitido una sociedad
que se desarrolle favorablemente hacia un determinado modelo de educación.
Quizás la cuestión no sea imitar la economía alemana o china, sino estudiar
comparativamente toda la red del tejido social y económico de prestaciones
sociales y políticas socio-económicas que permiten el progreso de determinadas
economías y sociedades.
Igualmente, en ciencias
naturales el hecho que se dispongan de determinados datos positivos no implica
una dirección política de la ciencia, que dependerá de la política científica.
En las ciencias especiales, dentro de los actuales programas de colonización
espacial, el hecho que dispongamos de datos positivos sobre la composición de
la Luna o Mate no exige una determinada política espacial, cada gobierno y
agencia de investigación tenderá a un potencial uso de los recursos naturales
de la Luna o Marte de acuerdo a su ideología política. Mientras haya agencias
cuya investigación espacial se oriente a fines puramente científicos y
cognoscitivos, habrá agencias de investigación cuya dirección política oriente
los descubrimientos hacia fines puramente empresariales.
Una medición o inferencia
obtenida de un instrumento de medición fiable, y dentro de un margen de error
aceptable, se transforma en dato positivo, cuando es aceptado de forma
universal por toda la comunidad científica que trabaja en un determinado campo científico
o disciplina, aunque de manera provisional en función del margen de error.
Ahora bien el potencial uso que las agencias de investigación y los gobiernos
hagan de los datos positivos dependerá por entero de la ideología política
subyacente a su política científica.
Rubén
García Pedraza, Madrid a 5 de octubre 2014
.png)
