4 · Los paradigmas tecnocientíficos.

Tras este breve repaso a las concepciones kuhnianas, se trata ahora de explorar hasta qué punto valen para la tecnociencia, no solo para la ciencia. De lo dicho hasta ahora puede inferirse que el modelo kuhniano para las revoluciones científicas tiene que ser ampliado y modificado en varios puntos para intentar aplicarlo a las revoluciones tecnocientíficas. Kuhn distinguió entre las generalizaciones simbólicas, los modelos, los valores y los ejemplares de un paradigma. En este apartado exploraremos si estos conceptos siguen siendo válidos en el caso de las tecnociencias.

Al respecto, conviene recordar una de las diferencias entre ciencia y tecnociencia: esta última implica ante todo cambios en la práctica científica, no solo en el conocimiento. Por tanto, cabe distinguir entre generalizaciones simbólicas, modelos, valores y ejemplares desde dos perspectivas, la teórica y la práctica. De esta manera, la noción de paradigma se amplía, porque incluye ambas dimensiones.

Con respecto a las generalizaciones simbólicas, los lenguajes científicos siguen existiendo, pero a ellos se les superpone una nueva modalidad de lenguaje, los tecnolenguajes o infolenguajes. Los conceptos y términos científicos, sean teóricos u observacionales, continúan desempeñando su función referencial y semántica. La tecnociencia mantiene una componente lingüística a la hora de ser formulada, puesto que sigue siendo ciencia. Sin embargo, a los lenguajes científicos clásicos se les superponen los tecnolenguajes, que son los que más se utilizan en la práctica investigadora. Las múltiples variantes de software que se usan para controlar el funcionamiento de los instrumentos científicos son un buen ejemplo de generalización simbólica necesaria para la práctica tecnocientífica, dado que muchas de las actividades (calcular, observar, medir, experimentar, incluso demostrar) no son posibles sin esas herramientas informáticas. Normalmente, son muy diferentes según las disciplinas y las líneas de investigación. Dominarlas es un requisito indispensable para poder investigar, debido a que los datos, las hipótesis y los resultados se expresan conforme a formatos tecnológicos. En algunas materias se utilizan poderosos instrumentos de cómputo, en otras es indispensable dominar las técnicas de visualización científica. En conjunto, los tecnolenguajes pueden ser considerados como las generalizaciones simbólicas kuhnianas de las tecnociencias. Obsérvese que esos tecnolenguajes también pueden ser utilizados para cuestiones organizativas, de administración y de evaluación. Los lenguajes informáticos inciden en todas las fases de la actividad tecnocientífica, no solo en la investigación.

La nueva estructuración de la práctica científica genera nuevos instrumentos formales que, conformen se convierten en estándares nacionales o internacionales, pueden ser considerados como generalizaciones simbólicas que ordenan la práctica científica misma. Vimos que las empresas tecnocientíficas son mucho más amplias y complejas que los observatorios, laboratorios y gabinetes de los científicos clásicos. Además de los protocolos de laboratorio y de los artículos para revistas científicas, los tecnocientíficos han de saber cumplimentar adecuadamente otro tipo de documentos: formularios para solicitar proyectos de investigación, informes de evaluación, hojas de cálculo, contratos de patentes, etc. Este segundo tipo de generalización simbólica no es científica, sino económica, administrativa y jurídica, pero ya vimos que la burocracia y la gestión son una parte fundamental de las empresas tecnocientíficas. Su existencia y su generalización en un país o en una determinada disciplina revelan la implantación de la tecnociencia. Normalmente, este tipo de exigencias resultan tediosas para los investigadores, aunque son imprescindibles de llevar a cabo, dada la estructura actual de la actividad científica. Es habitual que los grandes equipos de investigación incluyan personas especializadas en este tipo de habilidades y destrezas, que no atañen al conocimiento científico, pero sí a la práctica. También son frecuentes los casos en que los propios investigadores tienen que aprender a usar competentemente ese nuevo tipo de instrumentos, que no son de observación o experimentación, sino de gestión. La instauración de sistemas de política científica siempre da lugar a la creación de instrumentos normalizados para la gestión de la ciencia y la tecnología. Aunque puedan parecer de menor importancia que los instrumentos científicos clásicos, lo cierto es que en la tecnociencia son fundamentales, debido a la estructura misma de los sistemas de ciencia y tecnología, que obligan a utilizar dichos protocolos a todos los equipos investigadores a la hora de hacer propuestas, emitir informes y presentar resultados. En una palabra: la gestión y la administración de las empresas tecnocientíficas generan nuevas generalizaciones simbólicas, normalmente informatizadas: las hojas EXCEL de cálculo, las plataformas informáticas para presentar y evaluar proyectos, etc. Esta nueva modalidad de generalización simbólica era impensable en la época de la ciencia moderna, pero hoy en día consume buena parte de los esfuerzos de los tecnocientíficos. El dominio de estas técnicas es un requisito indispensable para que una investigación tenga éxito, en un grado no menor al dominio de los lenguajes científicos tradicionales. Los sistemas de indicadores de ciencia y tecnología, imprescindibles en los gabinetes de política científica, pueden ser considerados como otra modalidad de generalización simbólica. El análisis de dichos indicadores y, sobre todo, de los cambios que experimentan, proporciona un buen indicio de la existencia de paradigmas dominantes en la práctica tecnocientífica.

Por lo que respecta a los modelos teóricos, no hay grandes variaciones, salvo en algunas ciencias concretas, como la cosmología y la biología, en las que se han producido revoluciones científicas en el sentido kuhniano del término, además de las revoluciones praxiológicas a las que nosotros nos referimos. En el plano ontológico, los tecnocientíficos adscritos a un mismo paradigma comparten una ontología básica, al igual que los científicos. La omnipresencia de la informática privilegia los modelos computacionales, pero ello es comparable a lo que ocurrió en la ciencia moderna, cuando el mecanicismo fue una ontología predominante. Asimismo son dominantes los modelos evolucionistas, como lo muestra el hecho de que las propias herramientas informáticas se distingan entre sí conforme a generaciones, al igual que otros muchos artefactos tecnocientíficos. La teoría de sistemas es otro de los grandes modelos ontológicos de la tecnociencia, por ejemplo en el caso de la cibernética y en las tecnociencias que de ella se derivan.

Sin embargo, por lo que se refiere a la práctica aparecen otros tipos de modelos: las llamadas «buenas prácticas», que rápidamente devienen canónicas para otras instituciones y empresas tecnocientíficas. El benchmarking es una práctica habitual en las empresas tecnocientíficas, lo cual permite la configuración de auténticos modelos para la práctica científica: modos de organizar la actividad investigadora, de gestionar las patentes, de establecer redes de laboratorios o consorcios entre bibliotecas y centros de investigación, etc. En el apartado 2.3 tuvimos ocasión de referirnos a algunos de esos modelos de la práctica tecnocientífica.

El mayor cambio entre la ciencia y la tecnociencia se refiere a los valores, como vimos en el apartado anterior. Sigue habiendo valores que guían las acciones tecnocientíficas, pero estos no son compartidos por todos los agentes, razón por la cual los conflictos axiológicos son continuos. Además los sistemas de valores que guían la actividad tecnocientífica son mucho más complejos y plurales, por lo que una propuesta o resultado tiene que superar varias instancias de evaluación para ser considerada como una aportación de interés. Por ello atribuimos tanta importancia a la axiología a la hora de distinguir entre ciencia y tecnociencia, como veremos con mayor detalle en el capítulo 5.

Por último, la noción kuhniana de ejemplares sigue siendo válida, aunque con las matizaciones que ya hemos visto. Dichos ejemplares adoptan la forma de artefactos tecnológicos que se han revelado extremadamente útiles para la resolución de problemas, convirtiéndose en canónicos para los científicos, pero también para la propia sociedad. Tarde o temprano, muchos de los artefactos canónicos que usan los científicos son transferidos a la sociedad civil, adaptándolos para los nuevos usos que esta precisa. Los más novedosos son los que versan sobre la organización de la actividad científica, como hemos señalado anteriormente. Son artefactos tecnosociales y suelen ser estudiados por las tecnociencias sociales. Los sistemas estructurados de ciencia y tecnología son un ejemplo típico.

Podemos concluir, por tanto, que la noción de «paradigma» puede seguir siendo utilizada en filosofía de la tecnociencia, aunque con matices y variaciones significativas, si la comparamos con la noción kuhniana. Hablando en términos generales, cabe decir que los paradigmas tecnocientíficos se superponen a los científicos, introduciendo nuevas componentes, como los modos de organizar y gestionar los procesos de obtención de conocimiento. En una misma disciplina científica puede haber personas que, aceptando un mismo paradigma científico en lo que respecta a las teorías y los métodos, difieran por completo en cuanto a los paradigmas tecnocientíficos. No todos los físicos son tecnofísicos, ni todos los biólogos son tecnobiólogos. Estando de acuerdo en los postulados básicos de sus ciencias respectivas, pueden estar radicalmente en desacuerdo con el modo de diseñar y organizar la actividad investigadora.