La función explicativa de los modelos en biología

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Una de las funciones principales de los modelos científicos es proporcionar una explicación de los fenómenos que representan. Sin embargo, a pesar de algunos avances notables en las últimas décadas, la cuestión de cómo explican los modelos (especialmente en biología) sigue siendo muy controvertida. Decimos especialmente, porque mientras que en ciencias como la física y la química las propias leyes suelen usarse como explicativas, en biología son generalmente los modelos los que se usan como tales. Se convierte así en crucial la pregunta de si todo aquello que es explicable según el modelo de cobertura legal (1) es aplicable de algún modo a la explicación mediante modelos.

1. Problemas con la ley

Existen diversos modelos de la explicación científica, desde el modelo de cobertura legal de Hempel hasta el modelo unificacionista de Friedman y Kitcher, el modelo de Salmon de la relevancia estadística, así como su modelo de explicación causal, el modelo erotético de van Fraassen, etc. (Repasar dichos modelos aquí). Sin embargo todos tienen mucho en común: la explicación científica de un fenómeno consiste en proporcionar una respuesta a una pregunta por-qué y que esa respuesta debe incluir por lo general una identificación de la causa del fenómeno o, al menos, la incorporación del fenómeno a una estructura de relaciones causales. También es general el consenso de que la explicación debe tener la forma de un argumento en el que la conclusión sea el fenómeno a explicar; y que en el concurso del argumento se eche mano de leyes que rigen los comportamientos de la naturaleza.

Sin embargo, si asumimos, con la mayoría de los filósofos de la biología, la inexistencia (o escasez) de leyes en la biología, entonces deberíamos aceptar asimismo que esta ciencia apenas tiene capacidad para proporcionar explicaciones. Y, no obstante, lo que observamos es que muchos modelos biológicos que no contienen leyes (biológicas), ni siquiera en un sentido lato, son considerados habitualmente como explicativos.

Una posibilidad que debe ser considerada, y que goza de cierta popularidad, es la debilitar los requisitos del modelo de explicación por cobertura legal pero manteniendo su estructura argumentativa. En tal sentido, un modelo explicaría un fenómeno si es posible derivar de dicho modelo, junto con algunas premisas auxiliares, un enunciado que describa el fenómeno en cuestión, aunque sea en forma idealizada. En este caso, el modelo no se identificaría con una ley o con un grupo de leyes, podría ser lo que se denomina un modelo mecanístico. El modelo podría consistir, por ejemplo, en un conjunto de ecuaciones que modelaran el fenómeno a estudiar y que proporcionaran datos numéricos coherentes con lo observado en el fenómeno.

Sin embargo lo anterior es problemático, pues ya señalo Carl Craver que

«subsumir meramente un fenómeno bajo un conjunto de generalizaciones o bajo un modelo abstracto no es suficiente para explicarlo. […] Los modelos ptolemaicos del sistema solar permiten predecir la localización de planetas en el cielo nocturno, pero nadie cree que el elaborado sistema de epiciclos, deferentes, ecuantes y excéntricas explique realmente por qué se mueven los planetas. Se puede usar la fórmula de Balmer para calcular las longitudes de onda del espectro de emisión del hidrógeno, pero la fórmula de Balmer no explica por qué las líneas espectrales aparecen donde lo hacen.» (Craver 2006, p. 358).

La alternativa que nos queda, por exclusión, es clara: abandonar la conexión entre la existencia de leyes y la explicación teórica; pero esto nos lanza de lleno ante la pregunta central de este artículo: ¿en qué consiste explicar mediante un modelo?

2. La pluralidad de modelos y de sus usos

La propia palabra modelo es polisémica. En biología estos son algunas de sus acepciones:

1. Organismos concretos (como Drosophila melanogaster) que son ampliamente usados en investigación por sus especiales cualidades de fácil manejo o por ser representativos de otros organismos;

2. Objetos materiales que representan de forma simplificada a otras entidades (como los modelos moleculares hechos con plástico y metal);

3. Soluciones paradigmáticas a problemas empíricos (como el modelo de operón de la lactosa);

4. Interpretaciones teóricas e idealizadas de la estructura y mecanismos funcionales de algunas entidades o procesos biológicos (como el modelo de bicapa lipídica, el modelo llave-cerradura de la acción enzimática, el modelo de McArthur y Wilson de la biogeografía insular, el modelo de Mitchell de fosforilación oxidativa);

5. Conjunto de ecuaciones que describen algunos aspectos del comportamiento de sistemas biológicos complejos (como el modelo Lotka-Volterra de competencia interespecífica, el modelo cinemático Michaelis-Menten para la determinación de la velocidad de la acción enzimática, o el modelo metapoblacional de Levins);

6. Programas de simulación en ordenador (como los programas de Vida Artificial); etc.

Además, no todo modelo ha sido construido para proporcionar una explicación. A veces tienen una función meramente ilustrativa, de enseñanza, como instrumentos de cálculo o como descripciones simplificadas de estructuras y procesos muy complejos. En sí, se asocian generalmente a ideas de simplificación, representación e idealización. Siendo así, nos preguntamos: ¿hay algún elemento común a las explicaciones proporcionadas por los diversos tipos de modelos? La respuesta es afirmativa. Para entenderlo correctamente partimos de una reflexión previa:

se logra una explicación de un hecho cuando este hecho es incorporado a un cuerpo previo de conocimientos mediante conexiones que muestren que el hecho es causalmente posible dado ese cuerpo de conocimientos. La concepción heredada de la explicación científica capturaba esta intuición mediante la idea de que pedir una explicación científica de un fenómeno era equivalente a preguntar por qué sucedió el fenómeno.

No obstante, muchos modelos no buscan porqués (why-questions), sino cómos (how-questions). Y dentro de los cómos, tenemos tres posibilidades: ¿cómo es posiblemente? (how possibly-questions), ¿cómo es de hecho?

(how-actually) y ¿cómo es plausible que sea? (how-plausibly). Por ejemplo, el modelo estándar de la cosmología explica plausiblemente cómo empezó el universo, no por qué. Visto lo anterior, parece conveniente entender la explicación científica en un sentido amplio como una respuesta a una pregunta (no necesariamente a una pregunta ¿por-qué?) suscitada en un contexto científico que proporciona una mejor comprensión de algún fenómeno o conjunto de fenómenos. De esta forma se facilita la comprensión de los modelos como herramientas explicativas: aumentan nuestra comprensión de los fenómenos de alguna manera.

Esta ligazón entre comprensión y explicación en los modelos científicos está enfrentada a la visión de la filosofía hermenéutica, por ejemplo, que ha preconizado una separación de ambos conceptos, dejando la explicación para la ciencia y la comprensión para las humanidades y las ciencias sociales, reservadas para las acciones humanas con sentido. Según esta visión no ha lugar a comprensión de los fenómenos naturales, pues no pertenecen al mundo de los significados. Cabe aducir que este enfoque asume un sentido muy estrecho del término ‘comprensión’. No sólo los productos o las actitudes humanas (acciones, intenciones, inferencias, ideas, obras de arte, discursos, etc.) son susceptibles de comprensión. También pueden ser comprendidas las situaciones objetivas, las funciones, los mecanismos de funcionamiento, las relaciones entre cosas, etc., y todo ello puede ser localizado en entidades físicas y biológicas. Pese a lo defendido por la tradición hermenéutica, es posible la comprensión en el ámbito de los fenómenos naturales.

¿Cómo puede un modelo aumentar nuestra comprensión? El pluralismo reina aquí, pues podemos indicar numerosos modos:

1. Describiendo de forma simplificada los mecanismos causales del fenómeno.

2. Poniendo de relieve por medio de ecuaciones matemáticas las relaciones estructurales entre los rasgos fundamentales del fenómeno representado.

3. Mediante la unificación de fenómenos constitutivamente diferentes.

4. Mostrando cómo diversos escenarios causales con diferentes condiciones iniciales conducen sin embargo al mismo resultado.

5. Ejemplificando propiedades del sistema representado.

6. Ofreciendo un «mundo creíble» que presente ciertas similitudes importantes con el mundo real

3. Objetivando la comprensión

El esquema anterior de explicación mediante modelos adolece de diversos problemas. El principal ya fue señalado por Hempel en 1965: la comprensión es un asunto meramente subjetivo, una noción atribuible sólo a estados subjetivos de individuos concretos, y por tanto un concepto relativo y no generalizable. Un sentido puramente subjetivo de comprensión carecería de valor epistémico suficiente como para servir de base a la noción intersubjetiva de explicación científica, puesto que lo que fuera comprensible para una persona en este sentido podría no serlo para otra. REm palabras de Recht, Leonelli y Eigner (2009):

«hay una diferencia importante entre comprensión y explicación: mientras que se puede decir legítimamente que la teoría T explica el fenómeno F, solo se puede hablar de la comprensión de F por medio de T si se invoca a un sujeto (en este caso al científico). En otras palabras, mientras que la explicación puede ser vista como una relación binaria entre un explanans (por ejemplo, una teoría) y un explanandum (el fenómeno), la comprensión es siempre una relación ternaria que implica explanans, explanandum y sujeto»

¿Podemos eliminar esa subjetividad de la comprensión, que nos lleve a un concepto genuino y objetivo de la misma? Defendemos aquí que al menos se pueden ofrecerse algunas indicaciones útiles que permitan decidir de forma razonable si un modelo científico nos proporciona o no una comprensión genuina. Para verlo discriminaremos primero entre dos tipos de modelos, que denominaremos modelos contrastantes y modelos representativos.

Modelos contrastantes: son los construidos intencionalmente como recursos explicativos extremadamente no-realistas, para contrastarlos con la realidad (sistema-diana). Por ejemplo: poblaciones con más de dos sexos. No tratan de representar ningún sistema real, pero se cr4ean para entender mejor porqué los sistemas reales son como son , y no como estos modelos. Para estos sistemas definimos:

Un modelo contrastante nos proporciona una comprensión genuina del comportamiento de un sistema real si el contraste entre las consecuencias derivables del modelo y el sistema-diana real permite revelar cómo algunas características interesantes del comportamiento del sistema real dependen de la presencia o ausencia de ciertas circunstancias que están ausentes o presentes respectivamente en el modelo

Modelos representativos: son los que de algún modo encajan en el sistema-diana. Se construyen para representar algunos aspectos de los fenómenos presentes en un sistema real. Por vía negativa podemos citar las características que debe tener uno de tales modelos para no proporcionar una comprensión genuina del fenómeno a estudiar.

1. Las analogías entre el modelo y el sistema-diana son débiles, ad hoc, o científicamente infundadas.

2. Formula abstracciones sobresimplificadas que excluyen factores funcionales relevantes, esto es, factores que son necesariamente constitutivos del comportamiento del sistema modelado.

3. Realiza idealizaciones extremadamente irreales o inútiles, esto es, idealizaciones que están tan alejadas de las condiciones con las que ha de enfrentarse el sistema modelado que, incluso tras correcciones progresivas, no ayudan a ver cómo este sistema varía en las circunstancias usuales bajo algunas manipulaciones.

4. Postula una ontología fantástica o pseudocientífica.

5. Los mecanismos postulados carecen de analogías con los mecanismos que funcionan en el sistema real.

6. Sus predicciones adicionales fracasan sistemáticamente.

4. Conclusiones

Los modelos científicos son recursos explicativos fundamentales en la ciencia, y particularmente en la biología. Sin embargo, la pregunta de cómo explican es controvertida y difícil. La dificultad estriba sobre todo en dos lugares: la cantidad y tipos de modelos es enorme, y la comprensión (a diferencia de la explicación) tiene connotaciones subjetivas imposibles de eliminar del todo. Sin emabrgo, los modelos nos facilitan la comprensión de los fenómenos. Y esa comprensión puede ser desligada de parámetros subjetivos mediante criterios contextuales pero objetivamente justificables para decidir cuánto se produce una comprensión genuina.

(1) Para los aspectos teóricos de la explicación por cobertura legal, ver aquí.