Revista Electrónica de Humanidades,

Educación y Comunicación Social, REDHECS

URBE. Maracaibo. Edo Zulia.

Sept 2011. Edición 11, Año 6, pp. 6-27.

 

 

El Paradigma Sistémico, la Complejidad y la Transdisciplinariedad

como Bases Epistémicas de la Investigación Cualitativa

 

 

Miguel Martínez Miguélez [1]

 

 

RESUMEN

El objetivo básico de este artículo es ilustrar tres ideas matrices de la epistemología actual: en primer lugar, ayudar al lector a tomar conciencia de que vivimos en un mundo de sistemas en todos sus niveles: en el macrocosmos (galaxias y sistema solar), en el mundo ordinario del cosmos (un árbol, nuestro mismo organismo, cualquier aparato) y en el microcosmos (una célula, una molécula, un átomo, etc.); todos estos entes son sistemas; en segundo lugar, hacer ver que estos sistemas están estructurados a un alto nivel de complejidad: lo complejo es el modo natural de ser de los sistemas; y, por último, argumentar que lo complejo exige por sí mismo una metodología y estudio transdisciplinarios. En síntesis, se hace énfasis en que lo sistémico se define como algo muy complejo y lo complejo exige ser estudiado en forma transdisciplinaria. El artículo finaliza ilustrando brevemente dos programas computacionales que pueden ofrecer una gran ayuda operativa y práctica en la metodología transdisciplinaria.

 Palabras  Clave: epistemología, paradigma sistémico, complejidad, transdisciplinariedad

 

 

ABSTRACT


      
The basic aim of this paper is to illustrate three main ideas of the present epistemology: first, to help readers realize that we live in a world of systems at all levels: in the macrocosm (galaxies and solar system), in the ordinary world of the cosmos (a tree, our own body, any device) and the micro-cosmos (a cell, a molecule, an atom, etc.), all these entities are systems; in the second place, to show that these systems are structured at a high level of complexity: the complexity is the natural mode of being of systems; and, finally, to argue that the complex itself requires a methodological and transdisciplinary study. In short, it is emphasized that systems are defined as something very complex and the complex demands to be seen as transdisciplinary. The article concludes by illustrating briefly two computer programs that can offer great help in practical, operational and transdisciplinary methodology.

   Key Words: epistemology, systemic paradigm, complexity, transdisciplinarity

Introducción.

A lo largo del siglo XX y especialmente en su segunda parte, hemos vivido una crisis de nuestro modo de pensar, de nuestro modo de razonar y de nuestro modo de valorar. Esta situación ha generado un conflicto en las mismas bases de las reglas de la lógica en uso, es decir, del paradigma epistemológico, sustento de la ciencia y del conocimiento en general.

       Estamos llegando al final de la ciencia convencional”, señala el Premio Nobel de Química, Ilya Prigogine; es decir, de la ciencia determinista, lineal y homogénea, y presenciamos el surgimiento de una conciencia de la discontinuidad, de la no linealidad, de la diferencia y de la necesidad del diálogo (1994: 40).

       Por lo tanto, esta situación no es algo superficial, ni sólo coyuntural; el problema es mucho más profundo y serio: su raíz llega hasta las estructuras lógicas de nuestra mente, hasta los procesos que sigue nuestra razón en el modo de conceptualizar y dar sentido a las realidades; por ello, este problema desa-fía nuestro modo de entender, reta nuestra lógica, reclama un alerta, pide mayor sensibilidad intelectual, exige una actitud crítica constante, y todo ello bajo la amenaza de dejar sin rumbo y sin sentido nuestros conocimientos considerados como los más seguros por ser “científicos”.

       En la actividad académica se ha vuelto imperioso desnudar las contradicciones, las aporías, las antinomias, las paradojas, las parcialidades y las insuficiencias del paradigma que ha dominado, desde el Renacimien­to, el conocimiento científico. Desde mediados del siglo XX en adelante, se han replanteado en forma crítica las bases epistemológicas de los métodos y de la misma ciencia, y se sostiene que, sin una base epistemológica que le dé sentido, no pueden existir conocimientos en disciplina alguna.

       Esta nueva sensibilidad se revela también, a su manera, en diferentes orientaciones del pensamiento actual, como la teoría crítica, la condición postmoderna, la postestructuralista y la desconstruccionista, o la tendencia a la desmetaforización del discurso, a un uso mayor y más frecuente de la hermenéutica y de la dialéctica. El mundo en que hoy vivimos se caracteriza por sus interconexiones a un nivel amplio y global en el que los fenómenos físicos, biológicos, psicológicos, sociales y ambientales, son todos recíprocamente interdependientes.

       Estamos viviendo una transformación radical del concepto de conocimiento y del concepto de ciencia y llegando a la adopción de un nuevo concepto de la racionalidad científica, de un nuevo paradigma epistemológico. El modelo científico positivista –que imperó por más de tres siglos– comenzó a ser cuestionado severamente a fines del siglo XIX por los psicólogos de la Gestalt, a principios del siglo XX por los físicos, luego –en la segunda década– por los lingüistas, y finalmente –en los años 30, 40, 50 y, sobre todo, en los 60– por los biólogos y los filósofos de la ciencia.         

       Así, el gran físico Erwin Schrödinger, Premio Nobel por su descu­brimiento de la ecua­ción fundamental de la mecánica cuántica (base de la física moderna), considera que “la ciencia actual nos ha conducido por un callejón sin salida y que la actitud científica ha de ser recons­truida, que la ciencia ha de reha­cerse de nuevo” (1967: 122).

       Por todo ello, quizá, debamos seguir el sabio consejo que nos da Immanuel Kant en la introducción de su obra máxima La Crítica de la Razón Pura (1787): "el maduro juicio de nuestra época no quiere seguir contentándose con un saber aparente y exige de la razón la más difícil de sus tareas, a saber: que de nuevo emprenda  su  propio  conocimiento" (p.121).

       Sin embargo, la ilimitada potencialidad que tiene la mente huma­na queda frus­trada en la práctica, en la mayo­ría de los seres humanos, debido a los hábitos y ruti­nas men­tales a que restringe su actividad. Hay tres conceptos que son sus raíces y se prestan a una gran confusión semántica: son los conceptos de sistema, complejidad y transdisciplinariedad. Por ello, es de gran interés precisar su verdadero sentido, conexiones e interdependencia.

       Uno de los problemas radicales que presenta el “pensar profundo” reside en la prioridad que le demos a la epistemología y a la ontología en nuestro pensamiento. Como muy bien precisa el físico, filósofo y humanista germano, Carl Friedrich von Weizsäcker (1972), quien hizo notables aportaciones al campo de la física, la filosofía, la ética y la religión, “la naturaleza es anterior al hombre, pero el hombre antecede a la ciencia sobre la natu­raleza”. La primera parte de esta proposición justifica la ciencia clásica, con su ideal de una comple­ta objetividad (prioridad ontológica); pero la segunda parte nos dice que no podemos eludir la antino­mia sujeto-objeto (prioridad epistemológica). Sin embargo, dada la profunda interrelación de estos dos conceptos, nuestra mente salta continuamente del uno al otro: de la naturaleza de algo a su conocimiento y, viceversa, del conocimiento previo de la naturaleza a una descripción más precisa de la misma. Por ello, nuestras reflexiones se centrarán en esta “dinámica mental”.

1.  Paradigma sistémico.

       La orientación positivista, durante casi tres siglos, consideraba que sólo las sensaciones o ex­periencias sensibles eran ­un fenó­meno adecuado para la investigación científica; sólo lo verifi­cable empí­ricamente sería aceptado en el cuerpo de la cien­cia; la única y verda­dera relación verificable sería la de causa y efecto; la explicación de las realidades complejas se haría identificando sus componentes, ya sean partículas, genes, reflejos, impulsos, etc., según el caso; los términos funda­mentales de la ciencia debían repre­sentar entida­des concre­tas, tangibles, mensurables, verifica­bles, de lo con­trario, serían desechados como palabras sin sentido; las realidades inobservables habría que “definirlas operacionalmente” para poderlas medir; los modelos matemáticos, basados en datos bien medidos, serían los ideales para concebir y estructurar teorías científicas.

       Este enfoque constituyó el paradigma con­cep­tual de la ciencia clásica, pero se radicalizó, sobre todo, durante la segunda parte del siglo XIX y primera del XX con el positivismo lógico.

       Pero, la revolución de los físicos, desde principios del siglo XX, implica que las exigencias e idea­les positivis­tas no son sos­te­nibles ni siquie­ra en la físi­ca: Einstein relativi­za los con­ceptos de espa­cio y de tiem­po (no son absolu­tos, sino que depen­den del observador) e in­vierte gran parte de la física de New­ton; Hei­sen­berg introduce el prin­cipio de indetermina­ción o de incer­tidum­bre (el obser­vador afecta y cambia la realidad que estu­dia) y acaba con el principio de causalidad; Pauli formu­la el principio de exclusión (hay leyes-siste­ma que no son deriva­bles de las leyes de sus compo­nentes) que nos ayuda a com­prender la apari­ción de fenómenos cualitati­vamente nue­vos y nos da conceptos explicativos distintos, ca­rac­terísti­cos de niveles superiores de organi­zación; Niels Bohr esta­blece el prin­cipio de comple­mentarie­dad: puede haber dos expli­ca­cio­nes opues­tas para los mismos fenómenos físicos y, por extensión, qui­zá, para todo fenómeno; Max Planck, Schrö­din­ger y otros físicos, descubren, con la mecánica cuán­tica, un conjun­to de rela­ciones que gobier­nan el mundo sub­ató­mico, similar al que Newton descubrió para los grandes cuer­pos, y afirman que la nueva física debe estudiar la natu­raleza de un nume­ro­so grupo de entes que son inobser­va­bles, ya que la realidad física ha tomado cuali­dades que están bastante aleja­das de la experiencia sensorial directa.

       Por todo ello, se volvió necesaria una nueva visión de la realidad, un nuevo "paradigma", es decir, una transformación fundamental de nuestro modo de pensar, de nuestro modo de percibir y de nuestro modo de valorar; y resultó imprescindible la adopción de un paradigma sistémico para poder comprender la naturaleza de todas nuestras realidades.

       El ser humano, como todo ser vivo, no es un agregado de elementos yuxtapuestos; es un todo integrado que constituye un suprasistema dinámico, formado por muchos subsistemas perfectamente coordinados: el subsistema físico, el químico, el biológico, el psicológico, el social, el cultural, el ético-moral y el espiritual. Todos juntos e integrados constituyen la personalidad, y su falta de integración o coordinación desencadena procesos patológicos de diferente índole: orgánica, psicológica, social, o varias juntas. Pero, cuando funciona normalmente, exhibe una maravillosa coordinación de esos subsistemas. Por esto, el ser humano es la estructura dinámica o sistema integrado más complejo de todo cuanto existe en el universo.

       En consecuencia, se trata de integrar nuestros conocimientos en el Paradigma Sistémico, pues, como dice Ludwig von Bertalanffy, "desde el átomo hasta la galaxia vivimos en un mundo de sistemas" (1981: 47); y esto, desde lo inconmensurablemente grande hasta lo infinitesimalmente pequeño. La actividad prác­tica nos pide una orientación que tienda a integrar el “pensa­miento calcu­lante” y el “pensamiento reflexivo” de que habla Heideg­ger (1974), un proceso dia-lógico en el sentido de que sería el fruto de la simbio­sis de dos lógicas, una “digi­tal” y la otra “analógica”, implicando la acción de cada uno de los dos hemisferios cerebrales. En efecto, el mundo en que hoy vivimos se caracteriza por sus interconexiones a un nivel global en el que todos los fenóme­nos son recíprocamente interdependientes. Y cualquier área que nosotros cultivemos debiera tener en cuenta y ser respaldada por un paradigma que las integre a todas.

       Un conocimiento de algo, sin referencia y ubicación en un estatuto epis­temológico que le dé sentido y proyección, queda huérfano y resulta ininteli­gible; es decir, que ni si­quiera se­ría conocimiento. Conocer es siempre aprehender un dato en una cierta fun­ción, bajo una cierta relación, en tanto significa algo den­tro de una determinada estructura. En efecto, todo método está inserto en un paradigma; pero el paradig­ma, a su vez, está ubicado dentro de una estructura cognoscitiva o marco gene­ral filosófico o, sim­plemente, socio-histórico. Esto hay que ponerlo en evidencia; difícilmente podremos evadir la búsqueda del método adecuado para estudiar apropiadamen­te muchos temas desafiantes y, quizá, tendremos que constatar que ningún método disponi­ble resulta compatible con la experiencia que vivimos.

       Ante esta situación, tendremos que penetrar más profundamente y buscar nuevos métodos: métodos que lleguen a la estructura íntima de los temas vitales desafiantes, que los capten como son vividos en su concreción; pero estos métodos llevarán siempre implícito un desafío epistemológico.

       Como dice Beynam (1978), “actual­mente vivimos un cambio de paradig­ma en la ciencia, tal vez el cambio más grande que se ha efectuado hasta la fecha”. Está emergiendo un nuevo paradigma que afecta a todas las áreas del conoci­miento. La nueva ciencia no rechaza las aportaciones de Galileo, Descartes o Newton, sino que las integra en un contexto mucho más amplio y con mayor sentido, en un paradigma sistémico.

       Pero, ¿qué es un sistema?, ¿cuáles son sus constituyentes básicos, sus características esenciales? La natura­leza íntima de los sis­temas o es­tructuras di­ná­mi­cas, su enti­dad esencial, está cons­titui­da por la rela­ción entre las partes, y no por éstas tomadas en sí. La relación es una entidad emergente, nueva: algo así como el buen sabor de un plato debido a sus múltiples ingredientes y condimentos (sabor y saber vienen de la misma raíz).

       El enfoque sistémico es indispensable cuando tratamos con estructuras dinámicas o sistemas que no se componen de elementos homogéneos y, por lo tanto, no se le pueden aplicar las cuatro leyes que constituyen nuestra matemática actual sin desnaturalizarlos, la ley aditiva de elementos, la conmutativa, la asociativa y la distributiva de los mismos, pues, en realidad, no son “elementos homogéneos”, ni agregados, ni “partes”, sino constituyentes de una entidad superior; las realidades sistémicas se componen de elementos o constituyentes heterogéneos, y son lo que son por su posición o por la función que desempeñan en la estructura o sistema total; es más, el buen o mal funcionamiento de un elemento repercute o compromete el funcionamiento de todo el sistema, como lo vemos en todos los seres vivos y aun en todas las máquinas de la tecnología moderna.

       El gran biólogo Ludwig von Bertalanffy señaló (en 1972) que para entender matemáticamente, por ej., los conceptos biológicos de diferenciación, desarrollo, equifinalidad, totalidad, generación, etc. (todos sistémicos), necesitaríamos unas “matemáticas gestálticas”, en las que fuera fundamental, no la noción de cantidad, sino la de relación, forma y orden; y eso es precisamente lo que trata de hacer el enfoque sistémico al estudiar su complejidad por medio de la inter- y transdisciplinariedad.

2.  El problema de las realidades complejas:

      lo sistémico es complejo

       En general, existe un punto muy controversial: se considera que los instrumentos de investigación propios de las ciencias naturales (física, química y, también, matemática) no son lo suficientemente exhaustivos en la búsqueda de la complejidad biológica, psicológica, sociológica, económica, política y otras ciencias humanas, ya que estas ciencias son muy “particulares”. Sin embargo, como veremos más adelante, aunque no sean “exhaustivos”, veremos que esas técnicas nos pueden ayudar.

       ¿En qué consiste esta dimensión cualitativa y sistémica de la ciencia? La previsión probabilística, debido precisamente al alto número de factores que determinan el fenómeno de los seres vivos, no agota su estudio. La física y la matemática no pueden ser concebidas y utilizadas, sin más, como parámetros adecuados de las ciencias de la vida; los mismos físicos tuvieron que abandonar, a principios del siglo XX, el paradigma mecanicista al llegar al nivel subatómico. Esto no significa negar el valor de estas disciplinas, sino subrayar su dimensión no exhaustiva en la investigación de la vida (Schrödinger, 1967), ya que su estructura se define con conceptos propios, extremadamente peculiares, como la teleonomía, la invarianza, la especie, el ecosistema, el organismo, etc., dentro de los cuales están insertados otros conceptos que conforman un sistema abierto en continua evolución y cambio, como los conceptos de auto-organización, auto-mantenimiento, auto-transformación, auto-renovación y auto-transferencia, todos los cuales configuran una especie de auto-poiesis, es decir, una especie de auto-creación. Todos estos conceptos pueden estar muy alejados de la mente, por ejemplo, de un físico, de un químico, de un matemático e, incluso, de un abogado.

       Sin embargo, sobre estos conceptos construyen las ciencias de la vida, y las ciencias humanas en general, sus propias coordenadas gnoseológicas, que son gestálticas y estereognósicas, es decir, que caminan por sendas heurísticas propias. Según Edgar Morin (en muchas de sus diferentes obras, desde 1980 en adelante) la “complejidad”

       es un tejido o red (de complexus: lo que está tejido en su conjunto, con-plegado, com-plicado) de constituyentes heterogéneos inseparablemente asociados;

          presenta la relación paradójica entre lo uno y lo múltiple; 

          tiene una dimensión sistémico-organizacional;

          es una constelación de propiedades y comprensiones diversas;

          comporta diversas “dimensiones”, trazos diversos, pero indistinción interna;

          lo complejo admite la incertidumbre y, mientras mayor sea la complejidad, mayor es el peso de la incertidumbre;

          su futuro, generalmente, es impredecible;

          lo complejo no es determinista, ni lineal, ni estable;

       los fenómenos complejos no se rigen por leyes universales e inmutables, especialmente en los dominios biológico, ecológico y humano;

          lo complejo se construye y se mantiene por la auto-organización;

          es un sistema abierto y está siempre en proceso de cambio que revela, a veces, autonomía y, a veces, dependencia, por eso, está lejos del equilibrio;

         y produce emergencias con propiedades nuevas que no existían previamente en los elementos aislados.

       Evidentemente, como nuestras realidades cambian según nos encontremos en un nivel de diferente organización o campo (físico, químico, biológico, psicológico, social, cultural o espiritual), el tipo de tejido, de red o de trama, mantendrá su sistema dinámico general, pero cambiará siguiendo aquel sabio adagio mutatis mutandis”, válido para todas las analogías o modelos; es decir, que una estructura dinámica o sistema en cada una de esas áreas, aun manteniendo la idea matriz del mismo concepto de complejidad, en realidad no tienen nada exactamente igual: una estructura arquitectónica, una estructura psicológica, una estructura social o política, etc., tienen mucho en común, sin que tengan nada igual. ¡Y aquí es donde se complica su estudio: el estudio que quiere reducirlo todo a leyes generales! Es más, ésa es la fuente de muchas incomprensiones recíprocas y de discusiones sin fin. Por ello, necesitamos seguir el consejo del físico y matemático Lord Kelvin que señala que “no entendemos una realidad compleja hasta que no hacemos un modelo mecánico de la misma”.

       Ciertamente, las ciencias de la complejidad son un tipo nuevo de racionalidad  científica exigido por el mundo actual y su futuro. Los autores, sus teorías, sus conceptos y sus lógicas en los aspectos histórico, metodológico, heurístico y político merecen gran atención. Su lenguaje es altamente técnico y especializado y no  existe una única definición del concepto de complejidad.

       El término  de “ciencias de la complejidad”  fue acuñado a raíz de la fundación del Instituto Santa Fe (Nuevo México, EE.UU) dedicado al estudio de los fenómenos, comportamientos y  sistemas que exhiben complejidad; según los líderes de este Instituto, dichos fenómenos están marcados por inestabilidades, fluctuaciones, sinergia, emergencia, autoorganización, no-linealidad, bucles de retroalimentación positiva y negativa, equilibrios dinámicos, rupturas de simetría o desequilibrios cercanos al caos.

       Las principales teorías relacionadas con la complejidad son la “teoría de las estructuras disipativas en la termodinámica”, desarrollada por Ilya Prigogine (en 1970); la “teoría del caos”, de E. Lorenz (de 1963); la  “geometría fractal de la naturaleza” de Mandelbrot (1977), la teoría de las catástrofes” de René Thom (1980) y la “teoría del orden implicado” de David Bohm (1987). Todas estas teo-rías siguen unas lógicas no-clásicas, no-lineales, entre ellas, la lógica paraconsistente, la lógica de la relevancia, la lógica modal, la lógica polivalente, la lógica difusa, la lógica temporal, la lógica cuántica, etc. Y todas hacen “mediciones”, a veces cuantitativas y, frecuentemente, “ponderaciones cualitativas”. En ellas nos inspiraremos en la última parte de este estudio, ya que, sus nombres, aunque asustan a más de uno, frecuentemente revelan las preferencias calificativas de sus autores enfatizando “partes”, “aspectos”, “puntos de vista”, “condiciones”, “asociaciones”, “síntomas, etc. de una misma realidad.

3.  Transdisciplinariedad metodológica

       Nuestra mente no sigue sólo una vía causal, lineal, unidireccional, sino, también, y, a veces, sobre todo, un enfoque modular, estructural, dialéctico, gestáltico, estereognósico, inter- y transdisciplinario, donde todo afecta e interactúa con todo, donde cada elemento no sólo se define por lo que es o representa en sí mismo, sino, y especialmente, por su red de relaciones con todos los demás.

       Durante los últimos 25 años, ha aparecido y se ha desarrollado un “movimiento” intelectual y académico denominado transdisciplinariedad”, el cual desea ir “más allá” (trans), no sólo de la uni-disciplinariedad, sino también, de la multi-disciplinariedad y de la inter-disciplinariedad. Su intención es superar la parcelación y fragmentación del conocimiento que reflejan las disciplinarias particulares.

       Analizando el proceso de investigación que va más allá de lo meramente centrado en las disciplinas particu­lares, se pue­den distinguir esos varios niveles a lo largo de un conti­nuum. Éste sería, básicamente y de acuerdo a la Unesco, el camino a seguir para lograr una Universidad más cónsona con las demandas que la sociedad actual le pide a la Academia y a los profesores que la integran.

       En la multi-disciplinariedad ciertamente se enriquece una disciplina con los saberes de otra, y en la inter-disciplinariedad se lleva, incluso, el orden epistémico y metodológico de una a otra. Pero en la trans-disciplinariedad se pide algo más, que, por cierto, no es nuevo, pues la idea central de este movimiento ya la proponía Piaget en los años 70 (y otros autores, como Aristóteles y Sto. Tomás, antes que él) como una “etapa nueva” del conocimiento; sin embargo, su uso y aplicaciones se han intensificado en las últimas décadas.

       De ahí, han ido naciendo los estudios realizados por pares o tríadas de disciplinas como la astrofísica, la biofísica, la psicolingüística, las ciencias biopsicosociales, la psiconeuroinmunología, la inmunofarmacología y tantas otras, donde percibimos “interdisciplinariedad” o “transdisciplinariedad”.

       En síntesis, los diferentes niveles en que se nos presenta la realidad, en todos los campos, pero, de una manera especial, en la realidad de los seres vivos, exige también diferentes niveles de la lógica a aplicar, y, en nuestro caso, una dialógica transdisciplinaria y unos métodos también transdisciplinarios; todo lo cual nos introduce en el paradigma sistémico, pues, como ya señalamos, von Bertalanffy dice que “desde el átomo hasta la galaxia vivimos en un mundo de sistemas” (1981: 47).

       Ahora bien, ¿qué implicaciones tiene la adopción de un paradigma sistémico y su complejidad para el cultivo de la ciencia y su tecnología? Cambian completamente los cimientos de todo el edificio científico: cambian sus bases, su estructura conceptual y su andamiaje metodológico.

       La comprensión de toda entidad que sea un sistema o una estructura dinámica compleja requiere el uso de un pensamiento o una lógica dialécticos, en la cual las partes son comprendidas desde el punto de vista del todo, ya que cada parte es comprendida y evaluada por el rol o la función que desempeña en el todo; por ello, no le basta la relación cuantitativo-aditiva y ni siquiera es suficiente la lógica deductiva, pues aparece una nueva realidad emergente que no existía antes, y las propiedades emergentes no se pueden deducir de las premisas anteriores.

       En esta línea de pensamiento, es importante destacar la obra de Gadamer (1984), en la cual elabora un modo de pensar que va más allá del objetivismo y relativismo y que explora “una noción enteramente diferente del conocimiento y de la verdad”. En efecto, la lógica dialéctica supera la cau­sación lineal, uni­di­rec­cional, explicando los sistemas auto-correc­tivos, de retro-alimentación y pro-alimentación, los circui­tos recurrentes y aun ciertas argu­mentaciones que pare­cieran ser “circulares”.

        La toma de conciencia plena de esta situación implica algo, o mucho más, que una interdisciplinariedad, implica una auténtica transdis­ciplina­rie­dad o metadisci­plinariedad, donde las distintas discipli­nas están gestálti­camente relacionadas unas con otras y transcendi­das, en cuanto la gestalt resultante es una cualidad emergente, superior a la suma de sus partes.

       Efectivamente, la naturaleza es un todo polisistémico que se rebela cuando es reducido a sus elemen­tos. Y se rebela, precisamente, porque, así, reducido, pierde las cualidades emergentes del “todo” y la acción de éstas sobre cada una de las partes.

       Este “todo polisistémico”, que constituye una naturaleza más amplia y global, nos obliga, incluso, a dar un paso más en esta direc­ción. Nos obliga a adoptar una metodo­logía transdisciplinaria para poder captar la riqueza de la interacción entre los dife­rentes subsiste­mas que estudian las disciplinas particu­lares. No se trata simple­mente de sumar varias disciplinas, agru­pando sus esfuerzos para la solu­ción de un determinado problema, es decir, no se trata de usar una cierta multidis­ci­plinariedad, como se hace frecuente­mente; ni tampoco es suficiente, muchas veces, la interdisci­plina­riedad, aunque lleva cierto orden epistémico y metodológico de una disciplina a otra. Este proceso cognitivo exige respetar la interacción entre los objetos de estu­dio de las diferentes disciplinas y lograr la transformación, integra­ción y complementariedad de sus aportes respectivos en un todo coherente y lógico.

       Este principio epistémico de complementariedad su­braya la incapaci­dad humana de agotar la reali­dad con una sola perspectiva, con un solo pun­to de vista, con un solo enfoque, con una sola óp­tica o abordaje, es decir, con un solo intento de cap­tarla. La descrip­ción más rica de cualquier entidad, sea física o humana, se lo­graría al inte­grar en un “todo” los aportes de diferentes perspectivas, filoso­fías, teorías, méto­dos y disciplinas.

       La verdadera lección del principio de complementarie­dad, la que puede ser traducida a muchos campos del conoci­miento, es sin duda esta riqueza de lo real complejo, que desborda toda lengua, toda es­tructura lógica o formal, toda clarifica­ción concep­tual o ideológica; cada uno de noso­tros puede expresar solamente, en su juego intelec­tual y lingüístico (como señala Wittgenstein, 1969), una parte, un aspecto de esa poliédrica realidad, ya que no posee la totalidad de sus caras o elementos ni, mucho menos, la totalidad de la red de relaciones entre ellos.

       Teniendo esto presente, nos preguntamos: ¿qué es, enton­ces, un conocimiento transdisciplinario, una visión transdis­ci­plina­ria de un hecho o de una realidad cualquie­ra? Sería la aprehen­sión de ese hecho o de esa realidad en un “contexto más amplio”, y ese contexto lo ofrecerían las dife­rentes discipli­nas invoca­das en el acto cognoscitivo, las cua­les interactúan formando o constituyendo un todo con senti­do para nosotros, una visión de todas las variables que lo constituyen: las antecedentes, las intervinientes, las que actúan sólo temporalmente, las que actúan en forma intermitente y las que mantienen su actividad en forma permanente. Y esta actuación puede ser causal, contextual, condicional, de apoyo y sostén, de freno y oposición, de estar en función de, de ser medio para, etc. Por algo, solía decir Ortega y Gasset: “yo soy yo y mis circunstancias”.

       Pudiéramos, entonces, proponer una definición de la transdisciplinariedad como la siguiente: "la transdisciplinariedad sería un conocimiento superior emergente, fruto de un movimiento dialéctico de retro- y pro-alimentación del pensamiento, que nos permite cruzar los linderos de diferentes áreas del conocimiento disciplinar y crear imágenes de la realidad más completas, más integradas y, por consiguiente, también más verdaderas".

       Nos podemos preguntar cómo realiza todo esto nuestra mente: quizá, la única respuesta apropiada nos la intenten dar en el futuro los estudios neurocientíficos del cerebro humano al conocer mejor sus procesos estereognósicos y gestálticos (es decir, sus procesos de una percepción integradora) y saber lo que hacen nuestros 100 mil millones de neuronas comunicándose información entre sí (con sus axones de n-dimensiones) a través del cuerpo calloso entre los dos hemisferios cerebrales, y a una velocidad de cuatro Giga-Hertz (Eccles, 1985: 262, 366; el doble de la velocidad de las mejores PC actuales). De todas maneras, una gran ayuda nos la pueden ofrecer los esfuerzos que han realizado insignes investigadores como los que ilustramos a continuación.

4.  Uso de técnicas computacionales

       En este sector, nos limitaremos a ilustrar muy brevemente las ideas centrales de dos programas computacionales (el Atlas.ti y el Mic-Mac), entre más de 70 disponibles, remitiendo al lector a profundizarlos: el primero, en otras publicaciones nuestras (2001, 2004) y, el segundo, en Godet (1997, 2001, 2004, 2011a, 2011b y en LIPSOR) o, también, consultando en Internet los vínculos a que hacemos referencia. En ambos, queremos enfatizar únicamente cómo intentan resolver el problema de la integración metodológica transdisciplinaria.

El Programa Atlas.ti.  La última versión (6.0, de marzo 2009; las versiones se actualizan frecuentemente) señala que considera la Unidad Hermenéutica (UH) o Proyecto de Investigación como un todo integrado, como la estructura básica del programa; éste se relaciona con los documentos primarios (que pueden ser textos, gráficos y datos de audio y de video), y con las citas de estos documentos, y contiene las categorías o códigos, las familias de citas, las redes estructurales, los memos y los comentarios que, en conjunto, son la fuente de las variables o factores del fenómeno en estudio.

            Lo más atractivo de este programa son las redes estructurales o diagramas de flujo que origina, con poco trabajo, relativamente, del investigador, donde puede entrar todo tipo de relaciones. El programa, con los materiales de construcción preparados en la primera fase, que es la categorización, procede, en la segunda, al proceso de estructuración. Este proceso consistirá en organizar nuestros objetos de construcción en redes gráficas. La función de una red mejora el enfoque heurístico de la investigación y, usando la dotación del hemisferio cerebral derecho, constituye uno de los procesos más valiosos en el análisis de los datos cualitativos. Para ayudarnos en este trabajo, el Atlas.ti nos proporciona un editor especial, que es como una especie de pizarra en blanco a la que podemos llevar cualquiera de los objetos: categorías o familias de ellas, memos, comentarios, etc. Podemos crear redes parciales o redes más amplias y comprehensivas.

El programa ofrece 7 tipos de relación y su símbolo, pero el investigador puede crear otros, como podemos ver en la Tabla 1 siguiente:

Programa
Otros posibles del investigador

= =    “está asociado con”

  [ ]    “es parte de”

 =>    “es causa de”

< >    “contradice a”

isa    “es un”

*}      “es propiedad de”

         “sin nombre”

+ “es contexto de”,                           + “es consecuencia de”,

+ “es condición para”,                 + “es medio para”,

+ “es estrategia para”,

+  “es síntoma de”

             

+ “es evidencia de”,

+ “es función de”,

+ “es soporte de”,

+ “justifica a”,

+ “explica a”,

+ “contradice a”,

+  etc.

Relaciones predefinidas

Se definirán personalmente.

            Tabla 1

            Las estructuras así creadas representan gráficamente posibles sistemas de relaciones entre las categorías; algunas pueden referirse a partes o sectores de la investigación, otras pueden ser más completas e integradoras. Estas estructuras constituyen el fin principal de toda investigación y de la ciencia, es decir, la teorización, o la creación de modelos o estructuras teóricas. Tienen la ventaja de usar las analogías o metáforas gráficas utilizando procesos gestálticos y estereognósicos, que son plenamente sistémicos. La mayor ventaja del Atlas.ti es la gran sensibilidad con que permite expresar los tipos de relaciones entre las variables, pues no pone límites (ver una ilustración en el  Gráfico 1, que ilustra el ejemplo de Martínez M.,1998, Anexo 2: sobre el “Bajo Rendimiento en Matemáticas).

 Gráfico 1. 

       Ver la síntesis de los manuales del Atlas.ti en Martínez, M., 2004, Anexo.

       Para más información sobre el Atlas.ti, marcar este nombre en Internet.

 

    Programa de Análisis Estructural del Mic-Mac. MICMAC es una Matriz de Impactos Cruzados y una Multiplicación Aplicada a una Clasificación. Esta herramienta informática permite visualizar un sistema de relaciones entre un gran número de variables, que puede ir desde una docena hasta 70 ó más. Es un programa de prospectiva (creando escenarios de futuro) que facilita la implementación del método de análisis estructural. El Método Mic-Mac ha sido creado por Michel Godet y otros, y desarrollado dentro de la Institución LIPSOR (París,1997, 2001, 2004, 2011a, 2011b) y utilizado por el Club de Roma y difundido por publicaciones de la Unesco a nivel internacional.

       Su aplicación procede en varias fases:

   Fase 1: Listado de las variables. Consiste en seleccionar el conjunto de variables que caracterizan el sistema estudiado y su entorno, es decir, una lista de variables internas y externas al sistema considerado y utilizando los medios y procedimientos adecuados para ello. El programa sugiere establecer una corta definición lo más precisa posible para cada una de las variables.

   Fase 2: Descripción de las relaciones entre las variables. En un sistema, una variable tiene sentido únicamente en cuanto forma un tejido o red relacional con las otras variables del sistema. Y el análisis estructural exige introducir las variables en un tablero de doble entrada o matriz de relaciones directas. Luego, mediante una ponderación cualitativa (expresada cuantitativamente) de las relaciones de influencia directa existentes entre las variables seleccionadas, se asignan los valores en la siguiente forma: si no existe relación, se anota 0; si la relación es débil, 1; si la relación es mediana, 2; y si es fuerte, 3; también se puede asignar P (potencial: cuyo valor es definido por el investigador: 4 ó más; ver Tabla 2).

   Fase 3: Identificación de las variables clave. En esta fase, el programa identifica las variables esenciales o determinantes de la dinámica del sistema. La realiza de dos formas y en dos pasos: en primer lugar, mediante una clasificación directa (MIC: Matrices de Impactos Cruzados, con simples sumas de los valores de influencia-motricidad y dependencia para cada una de las variables); y, posteriormente, con una clasificación indirecta (MAC: Multiplicación Aplicada a una Clasificación). Esta clasificación indirecta la obtiene después de una multiplicación matricial aplicada a la clasificación directa (o elevación a potencia de la matriz dos o más veces; en nuestro ejemplo, el programa multiplicó la matriz por sí misma 2 veces: M3). Como “fruto” de dichas operaciones, el programa nos ofrece varios  diagramas que muestran la magnitud y “naturaleza” de las influencias ejercidas por unas variables sobre otras; los principales son tres: el de las variables directas,  el de las indirectas y el de desplazamiento de directas/indirectas.

       La multiplicación matricial, aunque parece algo complejo, no lo es, pues es algo similar al que se puede realizar con Excel  (usando “=mmult (matriz1;matriz2)”, pero el diagrama es algo más sofisticado que nos lo da automáticamente el programa Mic-Mac; sin embargo, tampoco lo es tanto para quien le guste trabajar con las coordenadas cartesianas.

       La mayor ventaja que nos ofrece este programa es la gran cantidad de variables con que puede trabajar y el ser sensible incluso a las relaciones indirectas logradas con la idea de la multiplicación matricial de las relaciones directas.

       En la Tabla 2,  Planos 1 y 2,  y Gráfico 2 se pueden apreciar la aplicación y resultados que dio el Mic-Mac al problema del “Bajo Rendimiento en Matemáticas”, tratado arriba con el Atlas.ti. Se seleccionaron 22 variables, algunas de las cuales integran a varias menores. (Atención: para verlo bien, marcar “Diseño de Impresión”).

 

 

  1 : Min Edu

  2 : Programa

  3 : Colegio

  4 : Coordinac

  5 : Profesores

  6 : Padres

  7 : Did Inadec

  8 : Cond Prof

  9 : Textos

  10 : Térm Abs

  11 : Ejem Abs

  12 : Térm Conc

  13 : Comunic

  14 : Mat Univ

  15 : Psic Als

  16 : Autoest

  17 : Observ Dir

  18 : Alumno Doc

  19 : Pf sin Voc

  20 : Rendto

  21 : Aprend 50%

  22 : Diálogo

 Suma Totales

1 : Min Educ

0

3

2

3

3

1

0

0

2

3

3

0

3

3

0

0

0

0

0

0

0

0

26

2 : Programa

0

0

3

3

3

1

0

0

2

3

3

0

3

3

0

0

0

0

0

3

3

2

32

3 : Colegio

0

0

0

1

2

1

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

2

0

0

0

1

2

10

4 : Coordinac

0

1

1

0

1

1

1

1

1

1

1

1

1

0

0

2

2

0

0

2

2

2

21

5 : Profesores

0

1

1

1

0

1

3

3

3

3

3

3

3

0

2

2

0

0

3

2

3

2

39

6 : Padres

0

0

1

0

2

0

0

2

2

0

0

0

0

0

2

2

0

0

2

1

1

2

17

7 : Did Inadec

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

3

3

3

10

8 : Cond Prof

0

0

0

0

3

0

3

0

1

2

2

2

2

0

2

2

0

0

2

3

3

2

29

9 : Textos

0

0

0

0

3

1

3

0

0

3

3

3

3

0

0

1

0

0

0

2

3

0

25

10 : Térm Abstr

0

0

0

0

0

0

3

1

0

0

1

0

3

0

1

1

0

0

1

1

3

2

17

11 : Ejem Abstr

0

0

0

0

0

0

3

1

0

0

0

0

3

0

1

1

0

0

1

1

3

2

16

12 : Térm Conc

0

0

0

0

0

1

3

0

2

0

0

0

3

0

2

1

0

0

0

1

3

2

18

13 : Comunic

0

0

2

2

1

2

3

2

2

1

1

1

0

0

2

1

0

0

1

1

3

2

27

14 : Mat Univ

1

1

1

1

1

1

3

2

2

1

1

1

1

0

2

1

0

0

1

2

3

2

28

15 : Psic Alums

0

0

0

0

2

2

2

2

2

2

2

2

2

0

0

2

0

0

0

1

3

2

26

16 : Autoestima

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

1

0

3

0

0

0

0

2

3

2

12

17 : Observ Dir

0

0

0

2

2

1

2

2

2

2

2

2

2

0

0

1

0

0

0

3

3

3

29

18 : Alum Doc

0

0

0

1

1

1

3

2

2

2

2

2

2

0

2

3

0

0

0

3

3

0

29

19 : Pf sin Voc

0

0

0

1

3

0

3

3

2

3

3

3

3

0

3

1

0

0

0

2

3

2

35

20 : Rendmto

0

0

0

2

2

2

0

0

0

0

0

0

0

0

0

2

0

0

0

0

3

3

14

21 : Aprend 50%

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

1

3

0

0

0

0

0

3

7

22 : Diálogo

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

0

0

0

2

2

3

0

37

 Suma Totales

3

8

13

19

31

18

37

24

28

28

29

22

37

8

25

27

4

0

13

35

55

40

 

Tabla 2.  Se han añadido las sumas de “influencias y dependencias directas.

                  Ejemplo de Martínez, M., 1998, Anexo 2.

Plano 1.  Influencias  x  Dependencias Indirectas. Investig. de Martínez M., 1998, Anexo 2.

 

Plano 2. Desplazamiento de las variables: de directas a indirectas (del punto al círculo).

       El Grafico 2,  que sigue, constituye una rica síntesis del Programa Mic-Mac.

Gráfico 2. Inspirado en Godet (1997, 2001, 2004, 1011a, 2011b) y elaboración propia (2011).

            Aunque este gráfico se explica por sí mismo, es de un contenido muy amplio, y en los manuales se da una información detallada sobre el significado y función que tienen las variables en cada cuadrante o posición (ver Godet, 2004, y una síntesis en Martínez M., 2011; también, en el Indice de Ayuda del mismo programa). El valor de cada variable es más intenso (más influyente y motriz) de acuerdo a la ordenada (altura en el gráfico), y más dependiente de acuerdo a la abscisa (posición derecha).  En este sentido, las variables que caen en el cuadrante superior derecho (o se acercan a él) son muy influyentes y, al mismo tiempo, también muy dependientes, lo cual quiere decir que son clave en la dinámica del sistema, es decir, que juegan un papel determinante (relé, disparador, de riesgo) y sobre ellas hay que actuar para cambiar el rumbo del sistema (institución, empresa, etc.), pero la actuación sobre ellas hay que sopesarla muy bien.

       El significado, papel, rol o función que tienen las otras variables lo da su ubicación en las coordenadas de influencia/dependencia en el gráfico y es ampliado en los documentos señalados.

       Esta riqueza de información es la que hay que ampliar para ver el desempeño  de  cada  grupo  de variables [2]. Y, en esta tarea, el Mic-Mac lo hace integrando los aspectos cualitativos de las realidades con sus variantes cuantitativas, uniendo las bondades de ambos métodos: la ponderación cualitativa de las variables con la multiplicación matricial de sus influencias y dependencias, directas e indirectas.

Conclusiones

Las tres ideas básicas de la epistemología actual están relacionadas con el mundo en que vivimos, que es un mundo de sistemas o un gran sistema de sistemas, tanto en el macrocosmos, como en el mundo ordinario del cosmos y, también, del microcosmos; todos estos entes son sistemas. Pero todo sistema está compuesto por un gran número de entidades relacionadas, es decir, de todo tipo de variables: algunas son antecedentes y permanentes, otras son sólo intervinientes cuando se dan determinadas condiciones y pueden desaparecer si se dan otras; igualmente, unas juegan roles esenciales o fundamentales, mientras otras sólo desarrollan un papel secundario y pasajero; hay variables que, aunque parecen diminutas en apariencia, desempeñan una actividad desencadenante de procesos decisivos, y, por ello, son variables-clave en la dinámica de un sistema, etc.

Todo esto, si bien tiene nombres similares en las diferentes disciplinas, cambia mucho cuando hablamos de física, de química, de biología, psicología, sociología o ciencia política: los sistemas de cada disciplina tienen muchas cosas similares sin que tengan nada igual. Y la inmensa complejidad que encierran también nos lleva a tomar conciencia de que estamos utilizando un lenguaje analógico en cada caso, lo cual nos impide hacer generalizaciones sin fundamento.

Lo mismo tenemos que decir de la confluencia de disciplinas que implica la transdisciplinariedad, necesaria e indispensable para poder abordar los arduos problemas de esas complejas realidades. De aquí, la importancia de los programas computacionales, cuya idea central ilustramos, para poder ayudar a nuestra mente a considerar muchas cosas a la vez, ya que, por su propia naturaleza, no puede hacerlo conscientemente, aunque sí en forma inconsciente, pues, en plena actividad mental, va al doble de las PC que tanto admiramos. Por ello, tenemos intuiciones fabulosas. Pero la ciencia tradicional todavía no valora suficientemente todo aquello que no se puede ver, tocar y medir. En eso estamos: tratando de ir más allá de lo meramente visible, e integrar las tres esferas eidéticas de ser: la Ciencia, el Arte y la Ética.

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[1] El Dr. Miguel Martínez M. es Profesor Titular (jubilado) de la Universidad Simón Bolívar de Caracas (Venezuela), y responsable de la línea de investigación “Epistemología y Metodología Cualitativa”. Dicta cursos ocasionales en el Doctorado en Desarrollo Sostenible de esta Universidad y en el Doctorado en Ciencias Sociales de la Universidad Central de Venezuela.

E-mail: miguelm@usb.ve.

Páginas de Intenet: http://prof.usb.ve/miguelm;   http://miguelmartinezm.atspace.com.

 

[2] Dirección para descargar los Programas MICMAC y otros de prospectiva:. marcar “LIPSOR” en Internet. LIPSOR es una organización francesa que promueve la investigación y el desarrollo y envía los programas gratuitamente. Pide los datos personales y le envía a su correo-e el vínculo para acceder a la página de descarga del programa deseado (entre 5). Dirección para suscribirse: http://www.3ie.fr/lipsor/lipsor_es/logiciels_es.htm.