1  Génesis y condiciones de posibilidad del conocimiento

NotaCorrespondencia con la guía docente

Este capítulo desarrolla el Tema 1 del programa de Filosofía y conocimiento (26311M9). La tabla completa de equivalencias está en Guía de uso docente.

1.1 Tipos de conocimiento y metodologías asociadas

Clasificar tipos de conocimiento no es un ejercicio taxonómico. Es una manera de plantear quién puede afirmar qué, con qué respaldo y ante quién responde si se equivoca. Las casillas de cualquier clasificación no están en la misma fila, y el apartado se ocupa de mostrar en qué consiste exactamente el desnivel.

En un sentido amplio, el conocimiento es la capacidad de comprender e interpretar la realidad a partir de información obtenida por diversos medios. La definición es cómoda pero poco informativa: no dice nada sobre qué separa una comprensión bien fundada de una equivocación persistente. Conviene pues empezar por donde el problema tiene consecuencias, que es en la práctica profesional. En la gestión de empresas y organizaciones, la familiaridad directa con un problema —el conocimiento tácito en la formulación de Polanyi, manifiestado en lo que sabemos hacer aunque no se acerte al expresarlo— puede alcanzar un valor equiparable al conocimiento sistemático de base conceptual (Nonaka y Takeuchi, 2020; Polanyi, 1966). De ahí el interés por entender cómo se produce, se transmite y se valida el conocimiento en contextos no estrictamente científicos, que incluyen tanto la práctica profesional como la cultura organizativa y la innovación social, entre otros. El error, la incertidumbre y el fracaso funcionan en ocasiones como elementos de control y no solo como déficits (Firestein, 2016); pero ningún campo llega a consolidarse como forma genuina de conocimiento sin someterse a revisión crítica.

1.1.1 El reflejo de la fila única

Al empezar el curso, la posición más extendida no es el escepticismo ni el cientificismo. Es algo más difícil de mover: la impresión de que todas las casillas de la clasificación están en la misma fila. Que la astrología, la intuición del personal clínico veterano, el saber de artesanas maestras, la teología y un artículo de física de partículas son, en el fondo, maneras distintas de mirar, cada una con su lógica interna y su comunidad de referencia, y que elegir entre ellas es cuestión de contexto, de preferencia o de tradición cultural.

De ahí a lo que puede llamarse epistemología de supermercado hay un solo paso; y para muchos el problema se reduce a seleccionar el encuadre metodológico que mejor se ajusta a la conclusión que ya se quería defender. Si conviene una tesis fuerte, se invoca la evidencia empírica; si la evidencia estorba, se recuerda que toda observación está cargada de teoría; si el consenso favorece, se apela al consenso; si no favorece, se recuerda que la ciencia avanzó muchas veces contra el consenso. Cada uno de esos movimientos, por separado, es defendible y tiene detrás literatura respetable —de ahí su resistencia—. Lo que no resiste el examen es usarlos alternativamente según convenga al argumento, sin declarar el criterio con el que se elige en cada caso.

La posición admite dos salidas, que llevan al mismo sitio. La relativista concluye que, si todos los marcos son revisables, todos valen lo mismo. La cínica concluye que, si en la ciencia hay intereses, financiación y poder, entonces la ciencia solo es intereses, financiación y poder. La primera parte de un hecho cierto —la falibilidad— y la segunda de otro igual de cierto —la existencia de intereses—, y ambas extraen de una premisa correcta una conclusión que no se sigue.

Este apartado no propone sustituir esa posición por una tercera salida problemática: la cientificista ingenua, según la cual lo que ha sobrevivido institucionalmente es, por eso mismo, lo verdadero. En §1.11 y, sobre todo, en los capítulos 4 y 5 se documenta que la consolidación de un campo depende también de redes de influencia, de financiación industrial y de esquemas desiguales de gobernanza, y no solo de la robustez de sus resultados ni de su aplicabilidad segura. Operan a la vez dos mecanismos de ordenación que no coinciden: uno epistémico —la capacidad de detectar y corregir el error— y otro político-económico —quién financia, quién acredita, quién decide qué se investiga—. Distinguirlos es la competencia que este capítulo busca entrenar, y no se adquiere aprendiéndose una lista.

1.1.2 Un eje para comparar: cómo se detectan y tratan las equivocaciones

Las descripciones al uso comparan los tipos de conocimiento por su objeto (la naturaleza, los números, lo bello, lo sagrado) o por su método (la observación, la demostración, la revelación). Ninguno de los dos ejes discrimina bien. El objeto no lo hace porque prácticas muy distintas se ocupan de lo mismo: la astrología y la astronomía miran los mismos cuerpos celestes. El método tampoco, porque casi todas las prácticas dicen tener uno y describen el suyo en sus propios términos, con lo que la comparación se vuelve circular.

Hay un tercer eje que sí discrimina, y tiene la ventaja de ser observable desde fuera de cada práctica:

¿Qué tendría que ocurrir para que quienes sostienen esto reconocieran que se equivocaron, y qué les costaría reconocerlo?

La pregunta desdobla dos cosas que suelen confundirse. La primera es si existe un procedimiento de detección: algún acontecimiento —un resultado, una réplica fallida, un contraejemplo, un peritaje— capaz de contar como corrección. La segunda es qué consecuencias institucionales acarrea la corrección: si se retracta un artículo, si se retira un protocolo, si alguien pierde una acreditación, o si no pasa absolutamente nada. La primera columna es epistémica; la segunda es política, y es la que ocupa el resto del libro.

Tabla 1.1: Once prácticas de conocimiento comparadas por lo que cuenta como razón en cada una, por cómo puede detectarse un error y por las consecuencias institucionales de detectarlo.

Práctica	Qué cuenta como razón	Cómo puede detectarse un error	Qué ocurre al detectarlo
Empírico (sentido común)	Experiencia repetida y directa	Choque con la experiencia posterior	Se corrige la creencia; sin registro ni efecto sobre terceros
Científico	Evidencia pública replicable y coherencia teórica	Réplica fallida, revisión por pares, metaanálisis	Corrección publicada, retractación, cambio de protocolo
Matemático	Demostración	Revisión de la prueba, verificación formal	La prueba se retira; el teorema deja de serlo
Filosófico	Argumento explícito y capacidad de responder objeciones	Contraejemplo, inconsistencia, premisa empíricamente insostenible	La posición se reformula o se abandona; sin procedimiento de cierre
Artístico	Criterios técnicos y cánones de escuela	Peritaje sobre técnica, autoría y autenticidad	Reatribución de la obra y revisión de su valoración
Intuitivo (experto)	Acierto acumulado en un dominio con retroalimentación	Contraste con el desenlace efectivo	Recalibración —solo si el entorno devuelve información fiable—
Afectivo	Adecuación de la respuesta a la situación	Desajuste advertido por uno mismo o por otros	Se revisa la interpretación de la situación, no un cuerpo de tesis
Religioso	Autoridad de la revelación y de la tradición	Incoherencia doctrinal o error de interpretación del texto	Corrección interna a la tradición; sin contrastación externa
Ancestral	Transmisión y utilidad práctica sostenida	Fracaso reiterado de la práctica cuando tiene efectos observables	Corrección lenta, no registrada, a veces inexistente
Chamánico	Eficacia ritual atribuida y autoridad del iniciado	—	El fracaso se reinterpreta: ritual mal ejecutado, falta de fe
Esotérica	Experiencia mística y autoridad del iniciado	—	El secreto excluye por diseño la comprobación

La tercera columna es la que rompe la fila única. No separa lo verdadero de lo falso —hay ciencia equivocada y hay intuiciones acertadas—, sino las prácticas que disponen de un procedimiento para averiguar que se equivocaron de las que carecen de él o lo tienen neutralizado. Y la cuarta columna es la que explica por qué esa diferencia importa fuera del aula: cuando el procedimiento existe pero corregir resulta caro, incómodo o profesionalmente costoso, deja de usarse. Ese es exactamente el objeto del capítulo 4.

Hay dos lecturas apresuradas que la tabla no justifica. Una: que disponer de un procedimiento de detección garantice que funcione. No es así —tanto la crisis de replicación (§1.9) como el capítulo 4 demuestran lo contrario—. Dos: que carecer de él convierta una práctica en socialmente inútil o en un fraude. El conocimiento ancestral incorpora con frecuencia soluciones seleccionadas por generaciones de uso efectivo, y descartarlo en bloque es un error empírico además de una injusticia hermenéutica en el sentido de Fricker (Fricker, 2009). La conclusión es algo más modesta pero difícil de rebatir: estas prácticas no son intercambiables cuando de lo que se afirma dependen decisiones que afectan a terceros.

1.1.3 Prácticas con procedimiento de error explícito

Conocimiento empírico. Se apoya en la experiencia directa y la observación de los hechos. No requiere una explicación teórica ni protocolos sofisticados de comprobación sistemática, y equivale al conocimiento propio del sentido común y de las prácticas cotidianas. Su procedimiento de corrección existe pero es privado y no acumulativo. Quien se equivoca lo descubre en ineracciones poco afortunadas con el mundo, y nadie más se entera.

Conocimiento científico. Se obtiene planteando hipótesis y diseñando experimentos, lo que incluye recogida de datos, análisis de resultados y elaboración de teorías. Idealmente es objetivo, racional y verificable; en la práctica es falible y costoso. Lo que lo distingue no es la certeza de sus resultados, sino que su procedimiento de corrección está externalizado. Incluye la réplica, la revisión por pares y la retractación como actos públicos, ejecutados por terceros y con registro. La objetividad no es aquí una virtud del investigador individual, sino una propiedad del proceso colectivo que somete sus resultados a crítica desde posiciones distintas (Longino, 1990).

Conocimiento matemático. Parte de unos pocos supuestos iniciales —los axiomas— y de unas reglas de razonamiento, y deriva de ahí conclusiones que se siguen necesariamente: aceptados los supuestos, no queda margen para discutir lo que se sigue de ellos. Su procedimiento de corrección es el más nítido de los tres, porque una demostración puede seguirse paso a paso y puede señalarse dónde falla, si es que falla. Y es también el más estrecho. Que los ángulos de un triángulo sumen 180 grados es cierto sin excepción… dentro de la geometría de Euclides; sobre la superficie de una esfera —el planeta, sin ir más lejos— la suma es mayor. Ninguna de las dos geometrías está equivocada, pues cada una dice con exactitud qué se sigue de sus propios supuestos. Lo que ninguna demostración puede decidir es cuál de ellas describe el espacio en que vivimos. Eso hay que salir a comprobarlo, y ya no es una pregunta matemática.

1.1.4 Prácticas con criterios de calidad y sin procedimiento de refutación

Los tres tipos que siguen tienen criterios compartidos de calidad, expertos reconocibles y desacuerdos que se pueden argumentar. Lo que no tienen es un procedimiento capaz de cerrar una controversia. Presentarlos con las mismas fichas descriptivas que los anteriores —y con la misma extensión— es lo que produce la impresión de la fila única; por eso aquí van acompañados de la objeción que cada caracterización al uso merece.

Conocimiento filosófico. Se origina en la reflexión crítica y racional sobre los problemas fundamentales de la existencia, el conocimiento, la moral, la política o el arte. No se limita a los hechos empíricos ni a las teorías científicas, puesto que en algunos versiones se centra en buscar elementos ligados al sentido y a la comprensión de la experiencia, en conexión con la realidad social y con la naturaleza. Sus manifestaciones son muy heterogéneas, e incluyen tanto estilos de razonamiento estrechamente dependientes de disciplinas consolidadas —biología, física, matemática— como otras formas de expresión más interpretativas —sociología, antropología, historia— o centradas en la creación y la expresión subjetiva.

NotaMatices

Esta caracterización abarca un espectro demasiado amplio de manifestaciones, que incluiría tanto las más cercanas a disciplinas científicas y a sus métodos de trabajo como las que imitan formas de expresión artística y literaria. Incluir aspectos como la “comprensión de la experiencia individual” complica bastante la distinción entre reflexión filosófica y mera opinión.

El saber y la práctica filosófica pueden tener una función complementaria del conocimiento científico, aportando componentes antropológicos y éticos a la comprensión de la realidad. Pero no pueden sustituir al conocimiento científico, ni tampoco ser sometidos a sus criterios de validación en todos los aspectos relevantes. La reflexión filosófica “dependiente de disciplinas científicas consolidadas” no origina una versión alternativa —divulgativa o devaluada— de dichas disciplinas.

La alusión a “formas de expresión más interpretativas” introduce una cobertura demasiado amplia para discursos de naturaleza informal, ensayística o casual, sin compromiso con la evidencia o los fundamentos.

Conocimiento artístico. Reúne los saberes relacionados con la expresión estética, la creatividad y la sensibilidad. Suele decirse que no es objetivable ni verificable, y que depende de la interpretación y el gusto de cada individuo; que no busca explicar la realidad, sino representarla o transformarla según la visión del artista. Las fuentes que inspiran la creación artística no presuponen, en efecto, el filtro exigente que —con limitaciones— se presupone a la documentación científica. Pero la mayor parte de sus manifestaciones sí se evalúan con criterios de calidad técnica y según cánones específicos, cuyo conocimiento detallado se presupone al personal experto en la corriente o el periodo de referencia, a quien se consulta cuando se duda de la autoría o la autenticidad de una obra y de su valor de mercado.

AdvertenciaComponente problemático

La dependencia del elemento subjetivo hace problemática esa caracterización. Al afirmar que “no es objetivable ni verificable” se niega la posibilidad de criterios compartidos en la apreciación artística, ignorando en la práctica la existencia de escuelas con criterios estéticos compartidos y verificables en su contexto de referencia.

Negar la intención explicativa resulta igualmente problemático, puesto que dejaría fuera a corrientes con intenciones críticas o explicativas —y el valor internacionalmente reconocido a obras como el Guernica de Picasso, que busca representar, explicar y provocar una reacción ante una realidad histórica—.

La dependencia exclusiva del “gusto de cada individuo” supone en la práctica ignorar el contexto cultural y social del arte, determinante del valor asociado a las obras.

1. Olaiz Soto, I. (2008). Subjetividad en las prácticas de interpretación del arte: Algunas narrativas visuales para una comprensión crítica de la Historia del Arte. Instituto Promoción Estudios Sociales. https://rieoei.org/historico/expe/3577Olaiz.pdf
2. Trigo Alonso, A. M. (2019). Criterios técnicos y objetividad para la valoración de obras de arte y objetos de valor. Revista Digital de ACTA. https://www.acta.es/medios/articulos/cultura_y_sociedad/058001.pdf

Conocimiento intuitivo. Se supone adquirido por una percepción inmediata de la realidad, sin necesidad de razonamiento explícito ni de evidencia: subjetivo, espontáneo, inspirado.

AdvertenciaValidación problemática

Si se ignoran los procesos cognitivos subyacentes a la intuición experta, se complica bastante el manejo de criterios de validación —y la posibilidad de distinguir entre intuiciones acertadas y erróneas—. Otro elemento problemático de esta caracterización consiste en prescindir de las intuiciones basadas en la experiencia y el conocimiento previo, cuyo papel se reconoce ampliamente al personal médico experimentado, con un alto porcentaje de aciertos al diagnosticar enfermedades a partir de elementos adquiridos durante años de estudio y práctica en contextos relevantes.

Dejaría fuera, además, contextos como el de la investigación matemática, donde la intuición puede conducir a descubrimientos verificables posteriormente.

Conocimiento afectivo. Se relaciona con las emociones y los sentimientos que experimentamos ante la realidad. Suele describirse como subjetivo, personal e intransferible, no objetivable ni verificable, y orientado no a explicar la realidad sino a vivirla según la dinámica emocional del sujeto (Beretervide, 2019).

NotaRelación entre emociones y procesos cognitivos

Definir esta forma de conocimiento como “subjetivo, personal e intransferible” cercena la posibilidad de comprensión empática y de comunicación en el registro emocional adecuado al contexto, así como el aprendizaje o la experiencia que fácilmente reconocemos a ciertas personas con habilidades demostradas en este terreno.

La interacción entre emociones y procesos cognitivos que ha motivado múltiples estudios en psicología y neurociencia no debería obviarse, como tampoco el hecho de que las emociones están influidas y moldeadas por el contexto social y cultural. Fenómenos como la sincronización emocional en grupos o la transmisión de estados emocionales en espectáculos artísticos y mítines políticos quedarían fuera del radar si se manejan caracterizaciones demasiado simplistas o sesgadas, ajenas igualmente al hecho de que las emociones pueden ser objeto de estudio científico —investigaciones sobre la expresión facial de emociones o la neurobiología del afecto, por ejemplo—.

1.1.5 Prácticas cuyo estatus procede de la tradición o de la popularidad

Los cuatro casos que siguen se agrupan aquí, sin ficha propia, precisamente porque su estatus no deriva de la compatibilidad con procedimiento alguno de detección de error, sino de la antigüedad, la autoridad de quien los transmite o su implantación social. El conocimiento religioso reúne los saberes relacionados con las creencias fundacionales, la revelación y los códigos morales de cada tradición, y admite corrección interna —exegética, doctrinal— pero no contrastación externa. Conviene distinguirlo del estudio académico de las instituciones religiosas, que adopta métodos de las ciencias sociales y por eso mismo sale de esta categoría. El conocimiento chamánico agrupa saberes y, sobre todo, prácticas de comunicación con el mundo espiritual, sanación y magia, que se transmiten de forma oral y reservada. Su rasgo distintivo no es que carezca de eficacia percibida, sino que el fracaso se reinterpreta sistemáticamente, en lugar de contar como refutación. El conocimiento ancestral se transmite de generación en generación y puede contener elementos válidos y útiles junto a errores y prejuicios. Si dispone de algún elemento de corrección, opera de forma lenta y no queda registrada. La sabiduría esotérica pretende acceder a realidades trascendentes mediante intuiciones y experiencias místicas, y excluye por diseño la comprobación, ya que no se comparte ni se divulga.

El caso del chamanismo merece una advertencia contra la lectura evolucionista. Suele asociarse a sociedades precientíficas, pero su peso crece en países con universidades y centros de pensamiento crítico de larga tradición. Marvin Harris lo documentaba ya en El retorno de las brujas —capítulo 10 de Vacas, cerdos, guerras y brujas, 1974, pp. 127-135— al analizar el auge de ciertas corrientes en las universidades estadounidenses de los años setenta. Esa persistencia es un dato en contra de cualquier relato de sustitución progresiva de unas formas de conocimiento por otras, y una de las razones por las que el capítulo 6 vuelve sobre el asunto.

1.1.6 Metodologías de producción y transmisión

Las metodologías no reparten las prácticas anteriores en casillas: se combinan, y una misma disciplina emplea varias en fases distintas de su trabajo. En el dominio amplio de la investigación científica, cada ámbito disciplinar se asocia con una combinación característica y en evolución constante (Diéguez, 2022):

• Observación: atender a los fenómenos del entorno registrando sus características y propiedades. Propia del conocimiento empírico y científico.
• Experimentación: manipular las variables que intervienen en un fenómeno para comprobar sus efectos y establecer relaciones causales. Propia del conocimiento científico.
• Deducción: inferir conclusiones necesarias a partir de premisas verdaderas. Propia del conocimiento matemático y filosófico, aunque frecuente en la interpretación y discusión de resultados experimentales.
• Inducción: inferir conclusiones probables a partir de casos particulares observados. Propia del conocimiento científico y empírico.
• Abducción: inferir la hipótesis más plausible a partir de unos hechos observados. Propia del conocimiento científico y filosófico.
• Introspección: examinar los propios pensamientos, sentimientos y motivaciones. Vía para comprender y procesar aspectos de la experiencia personal difíciles de articular mediante un razonamiento lógico explícito; útil en psicología clínica, psicoterapia y diagnóstico temprano en psicología educativa (Beretervide, 2019).
• Diálogo: intercambiar ideas y argumentos para contrastar puntos de vista y llegar a acuerdos o desacuerdos razonados. El método mayéutico se considera una forma de deliberación o razonamiento asistido, propia del conocimiento filosófico desde sus orígenes en la Grecia clásica y recuperada en los procesos de interacción que permiten los asistentes virtuales de inteligencia artificial (Carmen, 2015; Lara y Rodríguez-López, 2024).

Tabla 1.2: Disciplinas y campos profesionales agrupados según el modo de inferencia predominante en cada uno: abducción, inducción o deducción.

Abducción	Inducción	Deducción
Inteligencia artificial	Estadística	Matemática
Computación evolutiva	Ciencia de datos	Lógica
Diagnóstico médico	Psicología	Geometría
Diseño creativo	Biología	Física teórica
Lingüística	Sociología	Filosofía
Criminología	Antropología	Química
Arqueología	Economía	Astronomía
Educación	Ecología	Informática
Arte	Etnografía	Álgebra
Periodismo	Historia	Derecho

La Tabla 1.2 indica predominio, no exclusividad, y su granularidad es la de un mapa a escala pequeña: el diagnóstico médico también induce y deduce, y la matemática recurre a la abducción para conjeturar antes de demostrar. Se ofrece como punto de partida para la discusión en el aula, no como una asignación de métodos a disciplinas.

NotaFuentes consultadas para la tabla de metodologías por disciplina

Material de apoyo de la primera versión de esta tabla. Son recursos de divulgación y referencia general, no fuentes primarias: se conservan porque documentan de dónde salió la agrupación, no porque la respalden.

1. Deducción, inducción, abducción: razonando y argumentando. https://humanistasenlared.com/filosofia/deduccion-induccion-abduccion-razonar-argumentar/
2. Diferencia entre inducción y deducción: sus métodos y ejemplos. https://www.diferenciador.com/induccion-y-deduccion/
3. UNESCO, La Inteligencia Artificial en la Educación. https://es.unesco.org/themes/tic-educacion/inteligencia-artificial
4. APD, Ramas de la Inteligencia Artificial: técnicas y aplicaciones. https://www.apd.es/tecnicas-de-la-inteligencia-artificial-cuales-son-y-para-que-se-utilizan/
5. UNESCO, Desarrollo y retos de la Inteligencia Artificial. https://es.unesco.org/sites/default/files/l1_desarrollo_y_retos_de_la_ia.pdf
6. Induction, Deduction, and Abduction, SpringerLink. https://link.springer.com/referenceworkentry/10.1007/978-3-030-26050-7_159-1
7. Deduction, Induction, and Abduction, iResearchNet. https://communication.iresearchnet.com/communication-theory-and-philosophy/deduction-induction-and-abduction/
8. Inductive vs. Deductive vs. Abductive Reasoning, Merriam-Webster. https://www.merriam-webster.com/grammar/deduction-vs-induction-vs-abduction
9. Razonamiento abductivo, Wikipedia. https://es.wikipedia.org/wiki/Razonamiento_abductivo

NotaEnfoques y estilos de trabajo en investigación

El recurso a la abducción, inducción y deducción en investigación

1. Definiciones:

1. Abducción: Proceso de formar una hipótesis explicativa. Es la operación lógica por la que surgen hipótesis novedosas.
   
2. Inducción: Razonamiento que va de lo particular a lo general. Se basa en la generalización a partir de casos específicos.
   
3. Deducción: Razonamiento que va de lo general a lo particular. Parte de premisas generales para llegar a una conclusión específica.

2. Aplicación:

1. Aplicados como métodos de razonamiento lógico:
   • Son formas fundamentales de realizar inferencias lógicas.
   • Cada uno representa una estructura distinta de argumento.
2. Como estilos de pensamiento en investigación:
   • Reflejan diferentes enfoques para abordar problemas y generar conocimiento.
   • Influyen en cómo los investigadores formulan hipótesis y diseñan estudios.
3. Como etapas en el proceso de investigación científica:
   • Abducción: Generación de hipótesis
   • Deducción: Derivación de consecuencias observables
   • Inducción: Verificación empírica
4. Como herramientas metodológicas:
   • Sirven como instrumentos para el diseño y análisis en investigación.
   • Guían la selección de técnicas específicas de recolección y análisis de datos.

3. Comparativa de uso posible en un contexto de investigación:

Tabla 1.3: Comparación de los tres modos de inferencia por dirección del razonamiento, fase de la investigación en que intervienen, certeza de sus conclusiones y papel en la innovación.

Aspecto	Abducción	Inducción	Deducción
Dirección del razonamiento	De los datos a la hipótesis explicativa	De lo particular a lo general	De lo general a lo particular
Fase típica en investigación	Generación de hipótesis	Generalización de resultados	Prueba de hipótesis
Certeza de las conclusiones	Plausibles	Probables	Necesarias (si las premisas son verdaderas)
Papel en la innovación	Alto (genera nuevas ideas)	Medio (expande conocimiento existente)	Bajo (aplica conocimiento existente)

4. Observaciones

• Estos conceptos no son mutuamente excluyentes en la práctica de la investigación.
• A menudo se utilizan en combinación a lo largo del proceso de investigación.
• Su aplicación puede variar según la disciplina y el paradigma de investigación.
• En la ciencia moderna, se reconoce cada vez más la importancia de la abducción en la generación de nuevas teorías.

5. Referencias

1. Douven, I. (2021). Abduction. In E. N. Zalta (Ed.), The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Summer 2021 ed.). Stanford University. https://plato.stanford.edu/archives/sum2021/entries/abduction/
   
2. Flach, P. A., & Kakas, A. C. (2000). Abduction and Induction: Essays on their Relation and Integration. Springer Netherlands. https://doi.org/10.1007/978-94-017-0606-3
   
3. Magnani, L. (2017). The Abductive Structure of Scientific Creativity: An Essay on the Ecology of Cognition. Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-59256-5
   
4. Musgrave, A. (2021). The logic of scientific discovery without induction. Metascience, 30(1), 129-133. https://doi.org/10.1007/s11016-020-00586-0
   
5. Nickles, T. (2014). Heuristic Appraisal at the Frontier of Research. En Studies in applied philosophy, epistemology and rational ethics (pp. 57-87). https://doi.org/10.1007/978-3-319-09159-4_4
   
6. Project, P. E. (1998). The Essential Peirce, Volume 2 (1893–1913): Selected Philosophical Writings. Indiana University Press.
   
7. Popper, K. (2002). The Logic of Scientific Discovery (2nd ed.). Routledge. (Original work published 1959).
8. Reichertz, J. (2019). Abduction: The logic of discovery of grounded theory - An updated review. In A. Bryant & K. Charmaz (Eds.), The SAGE Handbook of Current Developments in Grounded Theory (pp. 259-281). SAGE Publications Ltd. https://dx.doi.org/10.4135/9781526436061.n15.
   
9. Schurz, G. (2008). Patterns of abduction. Synthese, 164(2), 201-234. https://doi.org/10.1007/s11229-007-9223-4.
   
10. Walton, D. (2014). Abductive Reasoning. University of Alabama Press.

NotaEl ciclo de inferencia científica (diagrama)

Figura 1.1: Los tres modos de inferencia, y el precio de ordenarlos. El esquema sitúa la abducción —de la anomalía al planteamiento de una hipótesis explicativa—, la deducción —de la hipótesis a la predicción contrastable— y la inducción —de los datos al patrón y a la generalización cautelosa—, cada una con sus operaciones características, y advierte al margen que ninguna de las tres garantiza por sí sola el conocimiento científico. Conviene entonces reparar en lo que la propia forma del diagrama afirma sin decirlo. El circuito es cerrado y de sentido único, y sugiere una secuencia fija que la investigación real no sigue. La evaluación y revisión queda fuera, en una caja lateral que solo alimenta la abducción, cuando en la práctica atraviesa las tres fases. No aparece la incertidumbre, que es el material con el que se trabaja en todas ellas. Y los seis ecosistemas contemporáneos del pie figuran como inventario adjunto, sin conexión con el proceso que supuestamente están transformando. Una versión ampliada del mismo diagrama incorpora esos cuatro elementos —flujos bidireccionales entre los tres modos, la incertidumbre y la probabilidad como banda central, las prácticas sociales y normativas que gobiernan la evaluación, y los ecosistemas enlazados con el ciclo en vez de yuxtapuestos— y el resultado es deliberadamente más incómodo de leer. Comparar ambas es el ejercicio que interesa aquí: la limpieza de un esquema y su fidelidad al proceso que representa tiran en direcciones opuestas, y elegir entre ellas es ya una decisión epistemológica.

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1.2 Nociones básicas de epistemología

La epistemología es la rama de la filosofía que estudia el conocimiento: qué es saber algo, en qué se distingue de creer u opinar, qué hace que una creencia esté justificada, de qué fuentes procede —percepción, memoria, razonamiento, testimonio— y hasta dónde llegan sus límites (Steup y Neta, 2024). Su nombre viene del griego episteme, conocimiento, y logos, estudio o discurso.

Conviene fijar esto desde el principio porque el error más extendido es restringir la epistemología al conocimiento científico. El estudio filosófico específico de la ciencia —sus teorías, sus modelos, su noción de ley, su relación con la evidencia experimental— es la filosofía de la ciencia, que es una región de la epistemología y no su totalidad. La distinción no es un tecnicismo: si se define la epistemología como teoría del conocimiento científico, quedan fuera del análisis precisamente los casos que este libro necesita examinar —cómo sabe algo un paciente sobre su propia enfermedad, qué autoridad tiene el testimonio de una comunidad afectada, por qué creemos a un experto al que no podemos evaluar—, y el resultado es la fila única del apartado anterior por la puerta de atrás.

Nota terminológica. En la tradición escolástica española es habitual reservar epistemología para el conocimiento científico y llamar gnoseología al estudio del conocimiento en general. Buena parte de la bibliografía en castellano anterior a los años noventa emplea esa convención, y algún manual la mantiene (cfr. Teoría del conocimiento). En este trabajo se adopta el uso internacional —epistemología cubre ambos ámbitos, filosofía de la ciencia designa la región especializada—, que es el que corresponde a expresiones como epistemología social, injusticia epistémica o epistemología aplicada que aparecen a lo largo del texto. Quien encuentre la otra convención en una fuente no debe tomarla por un error, sino traducirla.

1.2.1 Creencia, verdad y justificación

Dos estudiantes escriben la misma respuesta correcta en un examen. Una la había estudiado; el otro la eligió al azar entre cuatro opciones. La respuesta es idéntica y la calificación también, pero solo de una de ellas diríamos que sabía la respuesta. Precisar en qué consiste esa diferencia es el problema del que arranca toda la epistemología, y no es tan fácil como parece.

La respuesta clásica descompone saber que p en tres condiciones que han de darse a la vez: que uno crea que p, que p sea verdadera y que la creencia esté justificada. Ninguna sobra. Sin creencia no hay sujeto que sepa; sin verdad tendríamos una convicción errónea por bien fundada que estuviera; y sin justificación queda el caso del examen, un acierto que no llega a conocimiento porque nada salvo la suerte lo conecta con el hecho.

De las tres, la tercera es la que da problemas. Tantos, que buena parte de la literatura reciente prefiere hablar de creencia garantizada —warrant— para nombrar esa propiedad sin comprometerse todavía con ninguna concepción de ella (McCain y Kampourakis, 2019). La aparente neutralidad del término deriva de que hay al menos dos maneras rivales de entender qué garantiza una creencia, y conviene tener un nombre común antes de enfrentarlas.

Lo interesante empieza cuando se comprueba que las tres condiciones tampoco bastan. Edmund Gettier lo mostró en tres páginas que reorientaron medio siglo de discusión (Gettier, 1963). El ejemplo más manejable es anterior, de Russell: alguien mira un reloj de pared, marca las tres, y son efectivamente las tres. Cree que son las tres, es verdad que son las tres, y su creencia está justificada —mirar el reloj es un procedimiento razonable—. Pero el reloj lleva parado exactamente doce horas. Nadie diría que esa persona sabía la hora, sino que acertó porque tuvo suerte, y la justificación no estaba conectada con el hecho de la manera adecuada (Ichikawa y Steup, 2024).

Este resultado importa fuera del aula. Un titular que acierta por casualidad, un diagnóstico correcto obtenido por un razonamiento equivocado o una predicción que se cumple por razones distintas de las alegadas producen creencias verdaderas, y el sistema que las generó sigue sin ser fiable. Evaluar afirmaciones es, en buena medida, evaluar el procedimiento que las produjo, no solo su contenido —que es exactamente la tesis que abre este libro.

1.2.2 Dos maneras de entender la justificación

La discusión posterior a Gettier se organiza en torno a una pregunta práctica: ¿qué hace que una creencia esté justificada?

• Para el internismo, la justificación depende de razones a las que el sujeto tiene acceso: puede exponerlas, defenderlas y revisarlas. Es la concepción implícita en toda exigencia de que alguien argumente lo que sostiene.
• Para el externismo, y en particular para el fiabilismo, una creencia está justificada si la produjo un proceso fiable, tenga o no el sujeto acceso a las razones. Un termómetro bien calibrado no sabe por qué acierta, pero sus lecturas son fiables; según esta concepción, buena parte de nuestra percepción y de nuestra memoria funcionan así.

Y una tercera reacción: dejar de analizar. Las dos concepciones anteriores comparten un supuesto —que el conocimiento se descompone en piezas más simples y que la tarea consiste en dar con la que falta—. Timothy Williamson lo niega. Sostiene que el conocimiento es un estado mental factivo —saber algo implica que sea verdad— y que es primitivo: no se analiza como creencia más algo, sino que es la creencia la que se entiende a partir de él, como el estado de quien trata una proposición igual que si la supiera (Williamson, 2000). El programa que abre esa inversión —qué queda de la justificación, de la evidencia y de la norma de la aserción si el conocimiento es lo primero— se recoge en Carter et al. (2018). Si tiene razón, medio siglo de reparaciones del análisis tripartito estaba mal planteado. Para lo que aquí interesa, el giro es práctico: ante una fuente, la pregunta deja de ser ¿tiene razones suficientes? y pasa a ser ¿está en el estado de saber, o solo en el de creer con confianza?

Ninguna de las tres es prescindible en el análisis de casos. La primera es la que se aplica cuando se examina un argumento público y se pide a quien lo formula que exponga sus razones. La segunda es la que se aplica cuando se evalúa una institución, un protocolo o un instrumento: allí lo que importa no es qué razones tiene en la cabeza cada persona, sino con qué frecuencia el procedimiento produce resultados correctos y qué hace cuando no lo consigue. Los capítulos 3 y 4 recurren sobre todo a la segunda.

1.2.3 Evidencia, grados y error

Tres precisiones que evitan malentendidos recurrentes:

1. La justificación admite grados; el conocimiento, en el uso ordinario, no. Decimos que alguien sabe o no sabe, pero las razones pueden ser más o menos sólidas. Buena parte de las controversias públicas que aquí se analizan no versan sobre si algo se sabe, sino sobre cuánta evidencia basta para actuar, que es una cuestión distinta y en parte normativa.
2. La evidencia no habla sola. Un dato solo apoya una hipótesis en el marco de supuestos que determinan qué cuenta como medida, qué como ruido y qué como anomalía. Reconocerlo no obliga a concluir que todo marco vale por igual, sino a explicitar el propio y a admitir que puede ser puesto a prueba.
3. La falibilidad no es escepticismo. Sostener que cualquier creencia puede ser errónea es compatible con sostener que algunas están mucho mejor fundadas que otras. Confundir ambas cosas es el paso que convierte una tesis epistemológica razonable en la coartada relativista descrita en §1.1. El apartado siguiente sobre el escepticismo se ocupa de deshacer esa confusión.

1.2.4 Las preguntas que organizan el curso

Con ese vocabulario disponible, las preguntas del programa pueden formularse con precisión:

• ¿Qué distingue el conocimiento científico de otras formas de conocimiento, y qué comparte con ellas?
• ¿Qué fuentes, métodos y herramientas intervienen en su producción, y cuáles de ellas son individuales y cuáles colectivas?
• ¿Con qué criterios se evalúan la verdad, la validez, la objetividad y la racionalidad de una afirmación?
• ¿Qué límites encuentra la investigación para conocer la realidad, y cuáles de esos límites son de principio y cuáles de recursos?
• ¿Cómo se relacionan las disciplinas entre sí y con otras formas de saber?
• ¿Cómo cambia el conocimiento a lo largo del tiempo, y qué distingue un cambio por corrección de un cambio por presión externa?
• ¿Qué implicaciones sociales, éticas y políticas tiene todo lo anterior?

La epistemología mantiene relaciones estrechas con otras áreas filosóficas, como la ontología —qué hay y de qué modo existe—, la lógica —qué formas de razonamiento preservan la verdad—, la filosofía del lenguaje —cómo significan los enunciados que transmiten conocimiento— y la ética, que reaparece en cuanto se advierte que creer, afirmar y confiar son también acciones con consecuencias para terceros.

Todo lo anterior se ha planteado como si conocer fuera una operación individual —un sujeto, una creencia, una justificación disponible. Pero casi nada de lo que sabemos funciona así. El apartado siguiente parte de esa constatación.

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1.3 Conocer a través de otros: testimonio, experticia y dependencia epistémica

Casi nada de lo que sabemos lo hemos comprobado nosotros: lo sabemos porque alguien nos lo contó. Esa dependencia no es una debilidad que haya que corregir, sino la condición normal del conocimiento humano. La pregunta que importa, por tanto, no es cómo librarse de ella, sino cómo distinguir la confianza bien depositada de aquella sin fundamento.

Admite comprobación con cualquier creencia de las que se sostienen con confianza —por ejemplo, la edad del universo, la eficacia de una vacuna administrada en la infancia, el nombre de bisabuelos que no conocimos, la existencia de Australia sin haber estado allí. En prácticamente todos los casos, la razón última no es una observación propia ni un razonamiento propio, sino el testimonio de alguien a quien no se ha examinado. La proporción de lo que cada uno ha verificado personalmente sobre el total de lo que da por sabido es, para cualquier persona instruida, ridícula.

1.3.1 El testimonio como fuente

Durante mucho tiempo la epistemología trató el testimonio como una fuente de segunda, derivada de las que se consideraban básicas —percepción, memoria, razonamiento—. La posición reduccionista, que suele asociarse a Hume, sostiene que creer a otro solo es racional si uno tiene razones independientes para pensar que ese informante es fiable: la confianza habría de ganarse por inducción a partir de aciertos previos. La posición antirreduccionista, en la línea de Thomas Reid, replica que esa exigencia es impracticable —nadie ha hecho ni podría hacer ese cómputo con la mayoría de sus fuentes— y propone que la aceptación del testimonio es un derecho por defecto, revocable ante indicios de falsedad (Coady, 1992).

La discusión no es escolar. Determina qué se le puede exigir a un ciudadano ante una afirmación científica que no está en condiciones de evaluar. Si la posición reduccionista fuera correcta en su versión fuerte, la única actitud racional ante casi todo sería la suspensión del juicio, lo que en la práctica equivale a dejar el campo libre a quien grite más fuerte.

Contra la imagen del público crédulo que traga cualquier cosa, la investigación psicológica reciente sostiene lo contrario: los humanos aplican por defecto una vigilancia epistémica bastante exigente, y el problema no suele ser que crean demasiado, sino que descreen de las fuentes adecuadas (Mercier, 2020). La distinción importa para el capítulo 5: las campañas de comunicación que asumen un déficit de credulidad diagnostican mal el problema y por eso fracasan.

1.3.2 Dependencia epistémica

John Hardwig llevó el argumento un paso más allá con un caso que sigue siendo el mejor disponible: un experimento de física de altas energías firmado por decenas o cientos de autores, en el que ningún firmante está en condiciones de verificar por sí mismo la totalidad de los resultados que firma (Hardwig, 1985). La dependencia no separa a los legos de los expertos, porque este caso prueba que también afecta a los segundos de manera sustantiva. El especialista en detectores confía en el especialista en análisis estadístico exactamente igual que el lector del periódico confía en ambos, con la diferencia —decisiva— de que sabe a quién está confiando y por qué.

De ahí se sigue una consecuencia incómoda para cierta imagen heroica de la ciencia: el sujeto que sabe no es el individuo, sino el sistema. Philip Kitcher mostró que, en una comunidad que investiga, distribuir el esfuerzo entre líneas rivales puede ser más racional para el conjunto que concentrarlo en la más prometedora, aunque para cada investigador individual la línea minoritaria sea una apuesta perdedora (Kitcher, 1990). La racionalidad colectiva y la individual no coinciden, y las instituciones son el mecanismo que las articula. Cuando ese mecanismo se avería —por captura, por concentración de la financiación, por hegemonía de una escuela—, lo que se degrada no es la honestidad de nadie, sino la capacidad del sistema para corregirse.

1.3.3 El problema del lego: elegir entre expertos que discrepan

Si hay que confiar y uno no puede evaluar el contenido, ¿en qué puede fijarse? Alvin Goldman formuló la pregunta en los términos operativos que aquí interesan, apuntando a los indicios que tiene a su alcance un profano para decidir cuál de dos expertos en desacuerdo merece más crédito (Goldman, 2001). Sus cinco vías son evaluables sin dominar la materia:

1. Los argumentos que cada uno esgrime, incluida la calidad de sus réplicas al contrario —no si son correctos, sino si responden a lo que se les objeta o lo esquivan.
2. El acuerdo de otros expertos, atendiendo a si son independientes o repiten la misma fuente.
3. Las credenciales y la trayectoria de cada uno en la materia concreta, no en general.
4. Los sesgos e intereses detectables: quién financia, qué se gana o se pierde.
5. El historial de aciertos previos verificables.

Ninguna vía es concluyente por separado; juntas permiten una decisión razonada, que es todo lo que cabe pedir. Obsérvese que ninguna exige entender la materia, y que las cinco exigen cierto esfuerzo, puesto que la alternativa cómoda —creer a quien coincide conmigo— es precisamente la epistemología de supermercado aplicada a las personas en lugar de a los métodos.

Que los criterios sean aplicables no significa que se apliquen. La investigación sobre conocimiento distribuido muestra que, en la práctica, el profano no resuelve qué es verdad sino a quién creer, y que lo hace con indicios de segunda mano —coherencia aparente del mensaje, señales de pericia, impresión de consenso— cuyo valor diagnóstico es muy desigual (Bromme et al., 2010).

La consigna «investígalo por tu cuenta» se presenta como una defensa de la autonomía intelectual y funciona con frecuencia como lo contrario: una invitación a sustituir una dependencia informada —la de las instituciones que exponen sus procedimientos y responden de sus errores— por otra opaca, la del divulgador, el foro o el algoritmo que devuelve resultados coherentes con lo que ya se buscaba. La autonomía epistémica no consiste en no depender de nadie, cosa imposible, sino en elegir con criterio de quién se depende y poder revisar esa elección. Linda Zagzebski defiende que, bajo ciertas condiciones, deferir a una autoridad epistémica no solo es compatible con la autonomía racional, sino que se sigue de ella (Zagzebski, 2012).

Nota¿Qué autoridad se puede atribuir legítimamente quien habla?

En mayo de 2026 el papa León XIV publicó Magnifica humanitas, encíclica sobre la custodia de la persona humana en el tiempo de la inteligencia artificial (León XIV, 2026). Su aparato crítico es amplio —224 notas— y, medido por su propio estándar, mejor de lo habitual, en tanto que traza una genealogía coherente que enlaza la doctrina social desde Rerum novarum con la patrística, la escolástica y el pensamiento del siglo XX, y no elude la autocrítica histórica de la propia institución.

El documento formula además afirmaciones descriptivas sobre la inteligencia artificial en principio acertadas: que los sistemas actuales consumen agua y energía de forma intensiva, que pueden anular el perfil especializado de los trabajadores y someterlos a vigilancia automatizada, que los sistemas de armas autónomos rebajan el umbral del uso de la fuerza, que la exposición temprana a dispositivos afecta al sueño, la atención y la regulación emocional de los menores. Ninguna de esas notas remite a literatura revisada por pares, sino a documentos del propio magisterio —sobre todo a la nota Antiqua et nova (Dicasterio para la Doctrina de la Fe y Dicasterio para la Cultura y la Educación, 2025)— y a discursos pontificios.

El caso más nítido está en el párrafo 141, que abre así: «la literatura psicológica y psiquiátrica ha documentado con creciente insistencia» los efectos de una exposición precoz y sin supervisión a los dispositivos digitales (León XIV, 2026, párr. 141). La fórmula no se limita a afirmar algo, pues subraya que existe un cuerpo de evidencia especializada, y que además crece. La nota correspondiente no conduce a esa literatura, sino a un discurso pontificio. Invocar un corpus de investigación y remitir a una fuente interna que no guarda relación directa con el contenido generado por especialistas en la materia es un mecanismo comprobable de mala praxis investigadora, y no depende de si la tesis sobre las pantallas es correcta —probablemente lo sea—, sino de qué la respalda en esa obra específica.

Nada de esto convierte a la encíclica en un mal documento. Como intervención teológico-moral puede acertar de pleno, y aquí no se juzga su valor sino el desplazamiento que ocurre en el lector. Una autoridad legítima en un dominio —la tradición moral católica— fue recibida en amplios círculos, dentro y fuera del catolicismo, como autoridad sobre lo que la inteligencia artificial es y hace (Instituto de Relaciones Internacionales, Universidad Nacional de La Plata, 2026; «Por qué la primera encíclica del papa León XIV sobre inteligencia artificial encendió las alarmas en Silicon Valley», 2026). Es el tercer criterio de Goldman en estado puro: faltan credenciales en la materia concreta, aunque se tengan en general. El documento se limitó a hacer posible ese desplazamiento, que se consuma por los canales de recepción.

El filtro a superar debe ser eficaz en el propio terreno, antes de su aplicación a terceros: ¿qué respalda las afirmaciones descriptivas de este documento? La respuesta requiere elementos de §1.9 y del capítulo 4; no se da por supuesta.

1.3.4 Grados de experticia y dependencia mal distribuida

Harry Collins y Robert Evans propusieron una distinción que evita tanto el elitismo como su reverso populista (H. M. Collins y Evans, 2002; H. Collins y Evans, 2007). La experticia contributiva es la capacidad de aportar algo en un campo de conocimiento, y se adquiere practicándola. La experticia interaccional es la capacidad de sostener una conversación técnica competente, formular preguntas pertinentes y detectar cuándo alguien se sale del guión, sin ser capaz de contribuir. Se adquiere por inmersión prolongada, y la tienen periodistas científicos veteranos, gestores de programas de investigación, pacientes crónicos expertos en su propia enfermedad y activistas que llevan años en un asunto, entre otros actores.

Esta figura intermedia es la que desmiente las dos caricaturas: ni el saber está reservado a los titulados ni todas las opiniones son equivalentes. Hay un espacio real de competencia adquirida fuera de la carrera académica, y hay maneras de reconocerlo. Admitir que el conocimiento circula por vías de confianza implica que esas vías pueden distorsionarse, y no siempre por engaño.

Miranda Fricker llamó injusticia epistémica al daño que se causa a alguien en su condición de sujeto de conocimiento (Fricker, 2009). Distinguió dos formas. La testimonial se produce cuando un prejuicio hace que se conceda a alguien menos credibilidad de la que merece, como sucede con pacientes cuyo dolor se atribuye a nervios; con la trabajadora cuya denuncia de un riesgo laboral se archiva; o con el vecino que avisa de que el barranco se desborda cada década. La hermenéutica es más sutil, y se produce cuando una comunidad carece de los conceptos necesarios para hacer inteligible una experiencia, de modo que quien la sufre no puede ni siquiera nombrarla —el ejemplo canónico es el acoso laboral o sexual antes de que existieran esos términos—.

Gaile Pohlhaus añadió un tercer caso, más útil que los dos anteriores para el análisis que justifica este trabajo. En la injusticia hermenéutica hay un vacío, puesto que nadie dispone del concepto. Pero muchas veces el recurso existe —lo ha elaborado el propio colectivo afectado a partir de su experiencia— y quienes ocupan la posición dominante se niegan a emplearlo, porque emplearlo obligaría a revisar su propia posición. Pohlhaus lo llama ignorancia hermenéutica voluntaria, puesto que no consiste en carecer de algo, sino en un rechazo activo y, por tanto, algo de lo que cabe responder (Medina, 2013; Pohlhaus, 2012). La diferencia es operativa, y puede tener graves consecuencias. Los vecinos que llevaban décadas viendo desbordarse el barranco no carecían de conceptos para describir el riesgo; lo que no lograron fue que su descripción contara como conocimiento y desencadenara las inversiones y acciones correctoras necesarias para solucionar el problema (§1.7, caso 2).

Este enfoque apunta un nivel de dependencia que Hardwig y Kitcher no cubren. Ellos muestran que nadie puede verificar todo lo que sostiene; Pohlhaus muestra que tampoco piensa con herramientas propias, si asumimos que la lengua, los conceptos, los procedimientos y los criterios de juicio con los que conocemos —los recursos epistémicos— «operan colectivamente, no individualmente». Quien no tiene acceso a ellos, o a quien se le niega el uso, no está peor informado; en rigor, está peor equipado para conocer y actuar en consecuencia. Las tres formas reaparecen en los casos de §1.10 y del capítulo 4, y conviene tener los conceptos disponibles antes de llegar allí.

C. Thi Nguyen añadió una distinción de la que depende el diagnóstico de buena parte del capítulo 5 (Nguyen, 2020). Una burbuja epistémica es una estructura por omisión: uno no se encuentra con ciertas voces, sin que nadie las haya desacreditado. Una cámara de eco es una estructura por exclusión activa, donde las voces exteriores se han desacreditado de antemano, de modo que la exposición a ellas refuerza la posición en lugar de erosionarla. Las burbujas se rompen con exposición; las cámaras de eco, no —y las políticas que confunden ambas cosas gastan recursos en agravar el problema que pretenden resolver. Lo que sostiene la exclusión activa no suele ser un desacuerdo sobre los hechos, sino la pertenencia: creer lo que cree el grupo es el precio de seguir en él, y revisar una creencia cuesta entonces mucho más que un cambio de opinión (Moreno Muñoz, 2025).

Nota¿De qué depende que alguien sepa?

Las posiciones que maneja este capítulo responden de forma distinta, y la diferencia no está tanto en la definición como en dónde ponen el foco, por lo que interesa manejarlas en conjunto:

• De que su creencia esté garantizada. Epistemología analítica clásica: la unidad es el individuo y lo que hay que explicar es qué convierte una creencia verdadera en conocimiento. Explica bien el acierto casual; explica mal que casi todo lo que sabemos lo sepamos de otros.
• De que esté en el estado de saber. Knowledge-first: el conocimiento es primitivo y factivo, y la creencia se entiende a partir de él. Traslada la pregunta del análisis a la atribución.
• De la fiabilidad del procedimiento que la produjo. Fiabilismo: el foco pasa del sujeto al proceso y, con él, a las instituciones y los protocolos. Es la concepción que opera en los capítulos 3 y 4.
• De la división del trabajo y de la calidad del testimonio. Epistemología social: la unidad es el sistema, y el fallo se explica por captura, concentración o rotura de las vías de confianza.
• De los recursos epistémicos disponibles y de quién puede usarlos. Epistemología relacional: conocer exige conceptos y criterios compartidos, de modo que negar a alguien el uso de esos recursos es negarle la posibilidad de conocer.

Ninguna sustituye a las demás. Tenerlas identificadas sirve para poder decir, ante un caso concreto, cuál se está aplicando y por qué, que es exactamente lo contrario de la epistemología de supermercado descrita en §1.1.

El apartado siguiente trata del escepticismo. La reformulación que exige lo anterior atañe a la pregunta escéptica clásica —¿puedo estar seguro de algo?—, y no deja de ser un problema para un sujeto aislado que no existe. Para el sujeto real, dependiente y situado, la pregunta operativa es otra: ¿a quién debo creer, con qué grado de confianza y qué me haría cambiar de opinión? El escepticismo deja así de ser una posición sobre los límites del conocimiento para convertirse en una práctica de asignación de credibilidad, que es como aparece —y como se instrumentaliza— en los capítulos 2 y 3.

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1.4 Versiones del escepticismo

El escepticismo es una corriente filosófica que pone en duda o niega la posibilidad de alcanzar un conocimiento verdadero y seguro de la realidad. Su nombre proviene del griego skeptomai (examinar, indagar). El escepticismo surgió en la antigua Grecia con el pensamiento de Pirrón de Elis (siglo IV a.C.), quien sostenía que no podemos afirmar nada con certeza, sino solo opinar, pues todo es relativo al sujeto que conoce. Los escépticos proponían suspender todo juicio (epojé) y mantener una actitud de indiferencia (ataraxia) ante las apariencias.

El escepticismo se desarrolló en distintas escuelas y épocas, adoptando diferentes formas y grados (Bergmann, 2021; Comesaña y Klein, 2024; Ebbs, 2025; Empiricus, 2000; Fumerton, 2011; Greco, 2008, 2011; Hazlett, 2014; R. H. Popkin, 1979; Popkin y H, 1999; R. H. Popkin y Popkin, 2003).

Algunas versiones del escepticismo que interesan aquí:

• Escepticismo radical: bajo esta etiqueta conviven dos posiciones que conviene no confundir. El escepticismo académico afirma que nada puede conocerse, y con ello se refuta a sí mismo: presenta como sabido justamente lo que declara imposible saber. El pirronismo no afirma nada; suspende el juicio (epojé), también sobre el propio escepticismo, y por eso esa objeción no le alcanza. La que sí le alcanza es más antigua y más seria: que su posición resulta invivible, porque actuar obliga a decidir y decidir obliga a juzgar.
  
• Escepticismo moderado: reconoce límites epistémicos sin renunciar a ámbitos de conocimiento seguro, como la lógica o las matemáticas, y considera que otras áreas —metafísica, religión, ciertos dominios empíricos complejos— exceden nuestras capacidades justificativas. Es una postura prudencial que enfatiza la falibilidad y la graduación de la evidencia.
  
• Escepticismo metódico: duda provisionalmente de todo lo que no sea evidente para encontrar un fundamento seguro del conocimiento. Afirma que hay que someter a examen crítico todas nuestras creencias para descartar las falsas y conservar las verdaderas. Su función es instrumental y transitoria —suspende la aceptación mientras se examinan las razones disponibles, siguiendo la tradición cartesiana (Meditationes, 1641) y con desarrollos contemporáneos en la teoría de la suspensión del juicio (Friedman, 2013, 2017).

NotaMostrar referencias

1. Popkin, R. H. (1979). The History of Scepticism from Erasmus to Spinoza. Univ of California Press.
   
2. Popkin, R. H. (2003). The history of scepticism: From Savonarola to Bayle. OUP.
3. Empiricus, S. (2000). Sextus Empiricus: Outlines of Scepticism. Eds.: Julia Annas & Jonathan Barnes. Cambridge University Press.
4. Comesaña, Juan and Peter Klein, “Skepticism”, The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Spring 2024 Edition), Edward N. Zalta & Uri Nodelman (eds.), URL = https://plato.stanford.edu/archives/spr2024/entries/skepticism/.
5. Ebbs, Gary, “Content Externalism and Skepticism”, The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Spring 2025 Edition), Edward N. Zalta & Uri Nodelman (eds.), URL = https://plato.stanford.edu/archives/spr2025/entries/skepticism-content-externalism/.
6. Bergmann, M. (2021). Radical skepticism and epistemic intuition. Oxford University Press.
7. Fumerton, Richard A. (2011). “Skepticism and Epistemic Externalism”. In Bernecker, S., & Pritchard, D. (2011). The Routledge companion to epistemology. Taylor & Francis, pp. 488–499. https://doi.org/10.4324/9780203839065
8. Greco, J. (2011). The Oxford Handbook of Skepticism. Oxford University Press.
9. Hazlett, Allan (2014). A Critical Introduction to Skepticism. Bloomsbury.
10. Greco, J. (2008). The oxford handbook of skepticism (1st ed). Oxford University Press, Incorporated.
11. Popkin, & H, R. (1999, July 26). Skepticism | Definition, Philosophy, examples, History, & Criticism. Encyclopedia Britannica. https://www.britannica.com/topic/skepticism
    

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1.5 Teorías de la verdad y criterios de certeza

La verdad es una propiedad que se atribuye a las afirmaciones o proposiciones que se corresponden con la realidad. Pese al intenso debate filosófico sobre la noción de verdad, su naturaleza y los criterios para determinarla, resulta improbable que la verdad deje de figurar entre los objetivos principales del conocimiento humano.

Existen diferentes teorías filosóficas sobre el concepto de verdad y los criterios de certeza asociados. Algunas de las más importantes son:

Teoría de la correspondencia:
Sostiene que una proposición es verdadera si se corresponde con los hechos o con la evidencia empírica. Es una teoría realista, objetiva y verificacionista. Es propia del conocimiento científico y empírico. Esta teoría se asocia con Aristóteles y Bertrand Russell, entre otros autores. Presupone un marco epistémico realista y objetivista, fundamental en el conocimiento científico y en la investigación experimental. Sin embargo, ha sido criticada por la dificultad de definir precisamente qué constituye una “correspondencia” con la realidad (David, 2022; Kunne, 2003; Russell, 1912).

Teoría de la coherencia:
Sostiene que una proposición es verdadera si es coherente con un sistema lógico —consistencia interna— o con un conjunto de creencias —interconexión lógica de las proposiciones—. Es una teoría idealista, subjetiva y racionalista, propia del conocimiento matemático y clave en el razonamiento filosófico. No obstante, la coherencia por sí sola puede no garantizar la verdad, como argumenta Nicholas Rescher. Se suele subestimar la dificultad para definir qué constituye un sistema coherente y el problema de cómo manejar sistemas coherentes pero incompatibles(Blanshard, 1939; Damnjanovic y Candlish, 2013; Rescher, 1973; Walker, 2018)

Teoría pragmática:
Propuesta por Charles Sanders Peirce y William James, sostiene que una proposición es verdadera si es útil o tiene consecuencias positivas para quien la sostiene. Es una teoría relativista, pragmática e instrumentalista, referencia habitual en ética aplicada y en el análisis de problemas morales. Sus críticos sostienen que tiende a relativizar los criterios de verdad y de valor moral, entre otras razones por la dificultad para eludir la circularidad en cualquier definición de “utilidad” (Haack, 1976; James, 1907).

Teoría consensual:
Asociada a autores como Jürgen Habermas, esta teoría propone que la verdad emerge del consenso en una comunidad ideal de investigadores. Sus partidarios reconocen la dimensión social del conocimiento; pero no salen airosos en el debate sobre la posibilidad de alcanzar un consenso genuino y sobre cómo manejar el desacuerdo persistente, en particular cuando las posiciones están respaldadas por actores de autoridad reconocida. Es una teoría convencionalista, social e histórica, a la que se recurre con frecuencia en el debate antropológico o religioso y en los estudios culturales (Habermas, 1984b; Thomas S. Kuhn, 1962; Rehg, 2009).

Teoría deflacionaria:
Una perspectiva más reciente, defendida por Paul Horwich, entre otros autores. Argumenta que el concepto de verdad no tiene una naturaleza sustantiva y que su función es principalmente lógica o expresiva. Pese al interés de este enfoque minimalista, la propuesta ha sido cuestionada por sus limitaciones para capturar todos los usos del concepto de verdad. En ciertos debates, los actores negacionistas reciben de buen grado las interpretaciones minimalistas de conceptos como verdad o evidencia (Horwich, 1998; Kunne, 2003).

Conviene situar históricamente las dos primeras, porque el impulso que llevó a formular criterios estrictos de verdad a finales del siglo XIX no fue solo filosófico, sino más bien una reacción al éxito de la física. Wilson lo resume así:

Al terminarse el siglo XIX, el sueño de la verdad objetiva se vio reavivado por dos filosofías. La primera, de origen europeo, fue el positivismo, la convicción de que el único conocimiento seguro es la descripción exacta de lo que percibimos mediante nuestros sentidos. La segunda, de origen americano, fue el pragmatismo, la creencia de que la verdad es lo que opera de forma consistente en la acción humana. Desde el principio, ambas posiciones fueron simbióticas con la ciencia.

— (Wilson, 1999, pp. 91-92)

La síntesis es útil como marco de época y engañosa como definición. «La verdad es lo que opera de forma consistente en la acción humana» es justamente la versión simplificada del pragmatismo que se critica más arriba por circular, y no la formulación de Peirce —para quien lo verdadero es aquello sobre lo que convergería la investigación llevada indefinidamente— ni la de James. Aquí puede leerse como la manera en que una época entendió esas dos corrientes, no la manera en que sus autores las formularon.

Cada teoría de la verdad implica un criterio de certeza, es decir, un método o una prueba para establecer o justificar la verdad de una proposición (Rescher, 1973). Algunos criterios de certeza son:

• La evidencia: consiste en apelar a los datos empíricos, los hechos observados o los resultados experimentales que confirman o refutan una proposición. Es el criterio propio de la teoría de la correspondencia, por más que en ocasiones resulte problemática la interpretación de la evidencia (Thomas S. Kuhn, 1962).

• La deducción: consiste en inferir conclusiones necesarias a partir de premisas verdaderas, usando las reglas de la lógica. Es el criterio propio de la teoría de la coherencia.

• La utilidad: consiste en evaluar las consecuencias prácticas, morales o emocionales que se derivan de aceptar o rechazar una proposición. Es el criterio propio de la teoría pragmática.

• El consenso: consiste en apoyarse en la opinión mayoritaria, el acuerdo social o la autoridad reconocida que avalan o rechazan una proposición. Es el criterio propio de la teoría consensual, aunque sus implicaciones para el análisis de la objetividad científica deberían evaluarse con cautela por el riesgo de distorsión que pueden introducir factores no epistémicos (Longino, 1990).

• Simplicidad y economía conceptual: se trata de un criterio aplicable a varias teorías, no solo a la deflacionaria. Evocando la navaja de Ockham, conviene tener presente que la simplicidad puede entrar en conflicto con otros valores epistémicos, como señala Richard Boyd (Boyd, 1990).

Ciertos enfoques no consideran estas teorías y criterios mutuamente excluyentes, lo que en la práctica parece reforzar las perspectivas pluralistas que reconocen la complejidad del concepto de verdad y la diversidad de contextos epistémicos donde poner a prueba su alcance (Lynch, 2009). Sin embargo, en el debate académico se asume que el conocimiento requiere no solo creencia verdadera, sino también una base epistémica sólida que permita evaluar cuándo una afirmación puede considerarse cierta, en línea con la distinción entre certeza, justificación y verdad que propone Chisholm (1989).

NotaMostrar referencias del aptdo.

1. Russell, B. (1912). Problems of Philosophy. London: Oxford University Press.
   
2. David, M. (2022). “The Correspondence Theory of Truth”, The Stanford Encyclopedia of Philosophy, Edward N. Zalta (ed.), https://plato.stanford.edu/entries/truth-correspondence
   
3. Künne, W. (2003). Conceptions of Truth. En Oxford University Press eBooks. https://doi.org/10.1093/0199241317.001.0001
   
4. Blanshard, B. (1939). The Nature of Thought. London: Allen & Unwin.
5. Rescher, N. (1973). Coherence Theory of Truth. Londres, Inglaterra: Oxford University Press.
   
6. Walker, R. C. S. (2018). “The Coherence Theory of Truth”. In M. Glanzberg (Ed.), The Oxford Handbook of Truth, (ch. 8: 219-236). Oxford University Press.
   
7. Damnjanovic, N., Candlish, S. (2013). The Myth of the Coherence Theory of Truth. In: Textor, M. (eds) Judgement and Truth in Early Analytic Philosophy and Phenomenology. History of Analytic Philosophy. Palgrave Macmillan, London. https://doi.org/10.1057/9781137286338_8
   
8. James, W. (1907). Pragmatism. New York: Longmans, Green, and Co.
   
9. Haack, S. (1976). The Pragmatist Theory of Truth. The British Journal For The Philosophy Of Science, 27(3), 231-249. https://doi.org/10.1093/bjps/27.3.231
   
10. Habermas, J. (1984). The Theory of Communicative Action: Reason and the rationalization of society. Boston, Beacon Press.
11. Rehg, William. 2009. Cogent science in context: The science wars, argumentation theory, and Habermas. Mit Press.
    
12. Kuhn, Thomas S. (1962, 1996). The Structure of Scientific Revolutions. 3rd ed. Chicago: University of Chicago Press.
13. Horwich, P. (1998). Truth, Ch. 1, 3. Oxford University Press.
    
14. Kunne, W. (2003). Conceptions of Truth. Oxford, Inglaterra: Clarendon Press.
    
15. Longino, H. E. (1990). Science as Social Knowledge: Values and Objectivity in Scientific Inquiry. Princeton University Press.
    
16. Boyd, R. (1990). Realism, approximate truth, and philosophical method. In C. Wade Savage (Ed.), Scientific Theories, pp. 355-391. University of Minnesota Press.
    
17. Lynch, M. P. (2009). Truth as One and Many. Oxford University Press.
18. Chisholm, R. (1989). Theory of knowledge (3rd ed.). Prentice Hall.

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1.6 El problema de la demarcación

No existe un criterio único, necesario y suficiente, que separe la ciencia de lo que no lo es. De ahí no se sigue que la distinción sea arbitraria, sino que ha de hacerse con una familia de indicios, caso por caso, sabiendo en cada momento cuál se está aplicando y qué peso se le concede.

Este apartado reúne dos cuestiones que la versión anterior del texto trataba por separado —la heterodoxia científica y las creencias pseudocientíficas— porque son la misma pregunta vista desde dos momentos distintos. La primera pregunta qué hacer con quien discrepa del consenso; la segunda, cómo se llama a quien discrepa sin razón. Entre ambas está el problema que la filosofía de la ciencia lleva un siglo sin cerrar.

1.6.1 La heterodoxia es la regla, no la anomalía

La heterodoxia científica es el conjunto de teorías, hipótesis o afirmaciones que se apartan del consenso establecido por la comunidad científica sobre un campo o un tema. Admite grados y motivos muy distintos, desde la discrepancia puntual hasta la ruptura radical.

Puede verse como una amenaza para el conocimiento vigente, pero también como una oportunidad para su revisión y su progreso (Devlin y Bokulich, 2015; T. S. Kuhn, 1994). Algunos ejemplos históricos:

• La teoría de la relatividad de Einstein, que cuestionó los principios de la física newtoniana y abrió nuevos horizontes para la cosmología y la física cuántica.
• La teoría de la evolución de Darwin, que desafió las concepciones religiosas y metafísicas sobre el origen y la naturaleza de las especies y sentó las bases de la biología moderna.
• La teoría heliocéntrica de Copérnico, que contradijo el modelo geocéntrico defendido por la Iglesia católica y la tradición aristotélica, y transformó la astronomía y la visión del mundo (Feyerabend, 2002; T. S. Kuhn, 1996).

De esa lista se sigue algo que conviene sacar a la superficie, porque es la primera trampa del apartado: la heterodoxia no puede ser el criterio de demarcación. Si lo fuera, habría que haber rechazado la relatividad en 1905 y habría que aceptar hoy la homeopatía. Toda teoría central de la ciencia actual fue en algún momento minoritaria, y casi todo lo minoritario nunca llegó a nada.

De ahí la fragilidad de un argumento frecuente en el debate público: «a Galileo también lo ridiculizaron». La premisa es cierta y de ella no se sigue nada, porque la historia está llena de gente ridiculizada que además estaba equivocada. El razonamiento no distingue entre unos y otros, puesto que si la burla acreditara, acreditaría también a cualquier charlatán, y un criterio que avala cualquier cosa no selecciona nada. Lo que hace en realidad es tomar prestada la reivindicación posterior de Galileo para una tesis que aún no se la ha ganado, y sustituir la evidencia por una analogía biográfica. Esa operación retórica se examina en detalle en el capítulo 2.

1.6.2 Tres destinos de la discrepancia

La heterodoxia puede desembocar en tres sitios distintos. Puede normalizarse y pasar a formar parte del consenso, como ocurrió con los tres ejemplos anteriores. Puede quedarse en protociencia: ideas o hipótesis que no han sido aceptadas ni refutadas todavía, pero que tienen potencial para convertirse en ciencia si se someten a contrastación. O puede convertirse en anticiencia: oposición al conocimiento establecido sin ofrecer evidencias ni argumentos que sostengan la alternativa (Diéguez, 2022).

Los ejemplos habituales de protociencia son la alquimia, precursora de la química moderna; la astrología, antecedente de la astronomía en cuanto a observación y cálculo; y la frenología, que pretendía inferir el carácter de la forma del cráneo y que antecede a la localización cerebral de funciones. Los de anticiencia son el creacionismo, que niega la evolución y atribuye el origen de la vida a un acto divino; el negacionismo climático, que rechaza las evidencias y el consenso sobre el calentamiento global y sus causas antropogénicas —desarrollado en el capítulo 3—; y el movimiento antivacunas, que desconfía de las vacunas apoyándose en afirmaciones refutadas.

La clasificación anterior es retrospectiva, y ahí está el problema. Hoy la alquimia figura como protociencia y la astrología como pseudociencia, pero en el siglo XVI las dos eran indistinguibles por su estatus institucional, dado que se enseñaban en las mismas universidades, las practicaban las mismas personas y disponían de fuentes análogas de financiación. La etiqueta se aplicó después, cuando ya se sabía cómo había terminado cada una.

Lo que se necesita en clase, en un tribunal o en una comisión de evaluación es exactamente lo contrario: un criterio aplicable al caso vivo, cuando el desenlace aún no se conoce. Ese es el problema de la demarcación, y por eso no se resuelve memorizando listas de casos ya juzgados.

1.6.3 Popper y los límites de la falsabilidad

La respuesta más influyente en esta dirección es la de Popper, para quien una afirmación pertenece a la ciencia si prohíbe algo, es decir, si es concebible una observación que la refute. Lo que le molestaba no era el error, sino las teorías que parecían confirmarse con cualquier cosa que ocurriera (Popper, 1963). El criterio es potente, tiene valor pedagógico enorme y sigue siendo el primero que conviene aplicar. También tiene tres límites que hay que conocer antes de usarlo como martillo.

1. No se contrasta una hipótesis aislada. Toda predicción se deriva de un conjunto —la hipótesis, más las teorías auxiliares, más los supuestos sobre los instrumentos—, de modo que un resultado adverso indica que algo del conjunto falla, sin decir el qué. Es la tesis Duhem-Quine, y explica por qué las refutaciones limpias son raras fuera de los manuales.
2. Cualquier teoría puede salvarse. Basta añadir una hipótesis ad hoc. El criterio, por tanto, no discrimina realmente entre contenidos de teorías, sino entre conductas. Que una teoría origine una anomalía en el proceso de prueba no debería extrañar, sino qué hacen con ella quienes la sostienen.
3. La astrología sí es falsable, y ha fallado. Hace predicciones contrastables sobre rasgos de carácter y sucesos vitales, y las contrastaciones han salido mal. Por el criterio estricto de Popper habría que llamarla ciencia refutada, no pseudociencia (Hansson, 2021). Que el resultado nos parezca inaceptable indica que el criterio no captura del todo lo que queremos distinguir.

Imre Lakatos propuso una corrección que sigue siendo útil: lo que se evalúa no es una teoría en un instante, sino un programa de investigación a lo largo del tiempo. Un programa es progresivo cuando sus ajustes sucesivos predicen hechos nuevos que después se comprueban, y regresivo cuando solo sirven para acomodar lo ya observado (Lakatos, 1970). El criterio deja de ser lógico y pasa a ser histórico, lo que lo hace más realista y menos cómodo al exigir el seguimiento de un caso durante años, en lugar de resolverlo en una frase.

1.6.4 El acta de defunción de Laudan, y lo que vino después

En 1983 Larry Laudan escribió que la búsqueda había fracasado, y que no hay condiciones necesarias y suficientes que separen la ciencia de la no ciencia. Los criterios propuestos o bien excluyen a disciplinas que nadie discute o bien admiten a las que todo el mundo rechaza, y términos como pseudociencia solo sirven para hacer daño retórico. Su conclusión fue jubilarlos (Laudan, 1983).

La respuesta de las tres décadas siguientes no ha sido refutarlo, en sentido estricto, sino cambiar la exigencia. Que no haya condiciones necesarias y suficientes no impide una distinción útil, dado que muchos conceptos que manejamos sin dificultad —silla, democracia, enfermedad— funcionan como conceptos de familia, con varios criterios que se ponderan y ninguno imprescindible. La demarcación funciona igual, y además se aplica no a teorías sino a prácticas y comunidades: no se demarca una proposición, sino lo que hace un colectivo con sus errores (Hansson, 2021; Pigliucci y Boudry, 2013). El estudio histórico de las controversias concretas muestra, además, que la frontera se negocia socialmente y no solo se descubre (Gordin, 2012).

1.6.5 Una tercera vía: naturalizar el problema

Junto al abandono que propone Laudan y a la rebaja de la exigencia que proponen Hansson y Pigliucci, hay una tercera respuesta que conviene tener sobre la mesa porque circula mucho fuera de la filosofía, y sobre todo entre científicos. Edward O. Wilson la formuló sin rodeos:

La definición canónica del conocimiento científico objetivo que los positivistas lógicos buscaban ávidamente no es un problema filosófico ni puede alcanzarse, como ellos esperaban, mediante el análisis lógico y semántico. Es una cuestión empírica que sólo puede contestarse mediante un sondeo continuo de la base científica del propio proceso de pensamiento.

— (Wilson, 1999, pp. 96-97)

La propuesta consiste en naturalizar la epistemología. Si la filosofía no ha sabido decir qué es el conocimiento científico, que lo diga la ciencia del conocimiento. Tiene linaje respetable —es la dirección que abre Quine— y la virtud, nada menor en este debate, de ser una tesis y no una queja. Tiene además una propiedad que la hace especialmente valiosa aquí, puesto que viene con fecha y con pronóstico, de modo que puede evaluarse.

Una predicción sobre la producción de conocimiento, comprobable hoy

Wilson no se limitó a decir que el problema era empírico. Precisó con qué se resolvería: los procedimientos más fructíferos «incluirán el uso de inteligencia artificial, ayudada en su momento por el campo todavía embrionario de la emoción artificial, para simular operaciones mentales complejas», apoyados en una neurobiología del cerebro «que ya está madurando rápidamente» (Wilson, 1999, pp. 96-97).

Casi treinta años después el pronóstico se puede contrastar, y el resultado es instructivo. La parte instrumental se cumplió con creces: existen sistemas capaces de simular operaciones lingüísticas de enorme complejidad, y la neuroimagen ha avanzado más de lo que cabía esperar. La parte epistemológica no se ha cumplido en absoluto: no ha aparecido definición canónica alguna del conocimiento científico objetivo, ni procedente de la inteligencia artificial ni de la neurobiología. Lo que sí ha ocurrido es más bien lo contrario: los sistemas que simulan operaciones mentales han añadido problemas epistémicos nuevos —trazabilidad de las fuentes, atribución, distinción entre consenso y disenso—, que son materia del capítulo 6.

Merece la pena preguntarse en clase por qué falló, porque la respuesta más plausible es también la objeción clásica al programa naturalista: la pregunta qué cuenta como conocimiento no es descriptiva sino normativa, y ninguna cantidad de datos sobre cómo pensamos de hecho decide cómo deberíamos pensar. Averiguar cómo razona un cerebro —o un modelo— no dice si razona bien.

1.6.6 La tabla de la versión anterior, examinada

Con eso a mano puede leerse la tabla que la versión anterior de este material ofrecía como conclusión. Aquí se ofrece como objeto de análisis:

Tabla 1.4: Diez creencias pseudocientíficas con el error metodológico que se les atribuye, tal como las presentaba la versión anterior de este material. Se reproduce como objeto de análisis, no como conclusión.

Creencia pseudocientífica	Error metodológico
Astrología	No tiene hipótesis falsable ni pruebas empíricas.
Homeopatía	No tiene mecanismo de acción ni evidencia científica.
Quiromancia	No tiene base teórica ni control experimental.
Numerología	No tiene rigor matemático ni validez estadística.
Reiki	No tiene fundamento físico ni efecto terapéutico.
Grafología	No tiene criterios objetivos ni fiabilidad inter-jueces.
Parapsicología	No tiene fenómenos reproducibles ni explicaciones causales.
Acupuntura	No tiene correlación anatómica ni seguridad sanitaria.
Creacionismo	No tiene consistencia lógica ni concordancia con la evidencia.
Feng shui	No tiene relación espacial ni influencia ambiental.

Cuatro objeciones, en orden de gravedad creciente:

1. Es una lista, no un criterio. Dice qué pensar de diez casos ya juzgados y no dice nada sobre el undécimo. Aprendérsela produce mera ilusión de competencia no respaldada por habilidades operativas.
2. Cada casilla aplica un criterio distinto, y la tabla no lo declara: falsabilidad para la astrología, mecanismo de acción para la homeopatía, fiabilidad entre jueces para la grafología, coherencia lógica para el creacionismo. Presentado así parece un defecto; visto desde la literatura posterior a Laudan es justo lo contrario —una familia de criterios ponderados— y bastaría con hacerlo explícito para que la tabla fuese mucho mejor de lo que su formato deja ver.
3. La primera columna mezcla objetos heterogéneos. El creacionismo es una posición doctrinal; la grafología, una técnica profesional con clientes y peritajes; el feng shui, un conjunto de prescripciones estéticas y rituales. Que las tres compartan casilla sugiere que reciben el mismo tratamiento, cuando su implantación institucional, su daño potencial y su regulación son incomparables.
4. Trata como equivalentes casos con literatura empírica muy desigual. La astrología y la acupuntura no están en la misma situación documental, y la casilla de la segunda es incorrecta por partida doble.

1.6.7 El caso de la acupuntura, y por qué importa el placebo

La casilla dice «no tiene correlación anatómica ni seguridad sanitaria». El primer argumento no es un error metodológico sino una objeción teórica —la ausencia de sustrato para los meridianos—, y el segundo mezcla la pregunta por la eficacia con la pregunta, distinta, por el riesgo.

Lo que sostiene la literatura es más preciso y más interesante. Los metaanálisis con datos de paciente individual encuentran, en dolor crónico, un efecto pequeño pero consistente frente a no recibir tratamiento, y una diferencia mucho menor —a menudo clínicamente irrelevante— frente a la acupuntura simulada, en la que se punza en puntos arbitrarios o no se llega a punzar (Vickers et al., 2018). Es decir: la mayor parte de lo que se observa no depende de dónde se pone la aguja. La lectura que mejor se ajusta a ese patrón es que el efecto procede del contexto terapéutico —la atención, el ritual, la expectativa— y no de la teoría que lo justifica (Colquhoun y Novella, 2013). El propio Edzard Ernst, que dirigió durante años la primera cátedra de medicina complementaria, documentó públicamente su cambio de posición al revisar la evidencia (Ernst, 2012).

Conviene no cerrar en falso. El efecto placebo no equivale a «nada»: produce cambios medibles, tiene mecanismos neurobiológicos identificados y forma parte de cualquier acto clínico (Finniss et al., 2010; Shmerling, 2020). Lo que no hace es validar la teoría que lo acompaña ni justificar que se comercialice como tratamiento eficaz. La distinción entre el paciente mejora y el tratamiento funciona es el eje de §1.10 y del capítulo 4, y este caso es la mejor puerta de entrada disponible.

1.6.8 Qué queda del criterio

Ni un criterio único ni el abandono de la distinción. Queda un conjunto de preguntas que pueden formularse ante un caso vivo, sin conocer el desenlace y sin dominar la materia:

1. ¿Qué haría cambiar de opinión a quien lo sostiene? Si no hay respuesta, ya está dicho casi todo.
2. Ante una anomalía, ¿la investiga o la absorbe? Un ajuste que solo sirve para explicar el fallo ya ocurrido es la señal de un programa regresivo.
3. ¿Está conectado con el resto del conocimiento o aislado de él? «Ninguna ciencia fáctica es independiente o autosuficiente […]; si está aislado, es un fraude» (Bunge, 2002).
4. ¿El programa gana contenido empírico con el tiempo, o solo se defiende?
5. ¿Quién soporta la carga de la prueba, y la acepta? La inversión sistemática de la carga —demuéstrame que no funciona— es un indicio fuerte.
6. ¿Hay crítica externa efectiva —revisión por pares, réplica, controversia publicada— o solo canales propios y públicos ya convencidos?
7. ¿Se presenta como ciencia? Es el rasgo que separa la pseudociencia de la simple no ciencia. La poesía y la liturgia no son pseudociencia: no pretenden serlo. Lo distintivo de la pseudociencia es reclamar el prestigio del método sin someterse a él (Hansson, 2021).

Ninguna pregunta decide por sí sola. Todas se pueden responder con trabajo y sin credenciales, que es la diferencia entre un criterio y una etiqueta.

Demarcar no es descalificar a las personas. Buena parte de quienes sostienen creencias pseudocientíficas no son crédulos ni ignorantes, y en muchos casos la adhesión se explica por factores cognitivos, sociales y culturales que el bloque siguiente documenta, y la investigación disponible no autoriza a tratarla como indicio inequívico de alteración de las facultades mentales. Confundir el juicio sobre una práctica con el juicio sobre quien la sigue es, además de injusto, la vía más rápida para que la comunicación fracase —capítulo 5. Sin embargo, nada de esto exime a quienes flirtean con la seudociencia de cierta responsabilidad por ampliar sus nodos de información y buscar contraste genuino con fuentes acreditadas. Constituyen aspectos básicos de las competencias epistémicas que razonablemente cabe suponer a individuos adultos en la interacción social.

NotaSeudociencias: mapa de carencias, señales de alerta y bases cognitivas

Grafo de carencias

Cada práctica se enlaza con las carencias que se le atribuyen en la Tabla 1.4. El grafo hace visible aspectos implícitos en la tabla: las carencias son compartidas y los criterios, distintos entre sí. Que casi todas las flechas converjan en cinco nodos es el argumento de este apartado.

Dónde se rompe cada práctica

Figura 1.2: Dónde se rompe cada familia de prácticas. Las flechas enlazan seis grupos de prácticas seudocientíficas con la fase del método en la que su fallo se hace visible por primera vez: la adivinación no llega a formular una pregunta contrastable; las terapias sin evidencia se detienen en la hipótesis; la detección forense por lenguaje corporal supera el diseño y encalla en la revisión crítica. La columna derecha enumera quince carencias recurrentes que se condensan en cinco —testabilidad, evidencia, control, replicación y apertura crítica—, y que se corresponden con las preguntas del cierre de este apartado. La advertencia decisiva está al pie y conviene leerla antes que la figura: la etiqueta es un diagnóstico metodológico, no una clasificación de disciplinas. Ninguna de las quince carencias es privativa de la seudociencia popular: todas están documentadas en investigación académica revisada por pares, y es donde las examinan §1.9 y el capítulo 4.

Buenas prácticas

Figura 1.3: La misma anatomía, convertida en instrumento de trabajo. Esta segunda versión añade tres cosas que la primera deja implícitas. Cada fase del método aparece emparejada con su buena práctica correspondiente —preinscripción del protocolo, controles activos, medidas validadas, cálculo del tamaño muestral, análisis planificado, datos abiertos, revisión por pares—, de modo que la crítica viene con el remedio. Cada carencia se ilustra con un ejemplo verbal reconocible («a mí me funcionó», «siempre funciona», «lo dice un gurú», «si no funciona, es por la conspiración»), que es la forma en que estas señales llegan realmente al aula y al debate público. Y cada práctica recibe un grado de evidencia —robusta, mixta, insuficiente— en lugar de una casilla binaria, con una distinción útil entre lo que es una herramienta, lo que es una práctica y lo que es una ideología: el polígrafo aparece como «validez limitada» y no en el mismo cajón que el tarot. Es exactamente la gradación que la tabla del déficit metodológico no ofrecía.

Las dos figuras anteriores son esquemas conceptuales de elaboración propia: ordenan criterios de evaluación y no representan datos observados. Los ejemplos de práctica que aparecen en cada categoría son ilustrativos y su asignación admite discusión, que es justamente el uso previsto en el aula.

Memoria y creencias

Lectura recomendada: Martínez, N., Barberia, I., y Rodríguez-Ferreiro, J. (2024). «Proneness to false memory generation predicts pseudoscientific belief endorsement». Cognitive Research: Principles and Implications, 9 (Martínez et al., 2024).

Contenido esquematizado

Tabla 1.5: Esquema en tres niveles del estudio sobre falsas memorias y creencias pseudocientíficas.

Nivel 1	Nivel 2	Nivel 3
1. Estudio sobre falsas memorias y creencias pseudocientíficas	1.1 Objetivo: examinar la relación entre la propensión a generar falsas memorias y la creencia en pseudociencias	1.1.1 Hipótesis: las distorsiones de memoria contribuyen a la aceptación de creencias pseudocientíficas
	1.2 Metodología	1.2.1 Paradigma de la desinformación
		1.2.2 Tarea de desinformación con 170 participantes adultos
		1.2.3 Cuestionario de creencias pseudocientíficas
	1.3 Resultados	1.3.1 Correlación positiva entre tasa de falsas memorias y adhesión a pseudociencias
		1.3.2 Tamaño del efecto no grande
2. Contexto de las pseudociencias	2.1 Definición: dominios que se presentan como científicos sin pruebas sólidas
	2.2 Prevalencia de creencias pseudocientíficas	2.2.1 86 % de franceses y 70 % de alemanes tienen imagen positiva de la medicina alternativa
		2.2.2 En España, 64 % confía en la homeopatía y 48 % en el reiki
3. Falsas memorias	3.1 Definición: recuerdos de sucesos que nunca ocurrieron, o recuerdos distorsionados
	3.2 Relación con creencias previas	3.2.1 Las creencias pueden fomentar falsas memorias congruentes con ellas
4. Implicaciones	4.1 Posible relación causal entre propensión a falsas memorias y adhesión a pseudociencias
	4.2 Necesidad de más investigación para confirmar causalidad
	4.3 Estrategias posibles para reducir creencias pseudocientíficas	4.3.1 Alertar sobre los fallos de la memoria

¿Son las creencias pseudocientíficas un indicador fiable de alteración de las facultades mentales?

Las creencias pseudocientíficas —las que se presentan como científicas sin evidencia sólida ni metodología fiable que las respalde— han sido objeto de creciente interés en la comunidad científica. La pregunta es compleja y requiere examinar la evidencia disponible con cuidado:

1. Están ampliamente extendidas en la población general. Un alto porcentaje de personas en distintos países confía en prácticas como la homeopatía o el reiki (FECYT, 2020). El dato sugiere que la adhesión no es de suyo un indicador de alteración mental, sino resultado de factores culturales, educativos o sociales.
2. Hay correlaciones con ciertos procesos cognitivos. Martínez, Barberia y Rodríguez-Ferreiro encuentran una relación positiva entre la propensión a generar falsas memorias y la adhesión a creencias pseudocientíficas, y sugieren una base cognitiva común, sin que ello implique alteración de las facultades mentales en sentido clínico (Martínez et al., 2024).
3. Las falsas memorias son un fenómeno normal de la cognición humana (Lampinen et al., 1998): cualquiera es susceptible de generarlas en mayor o menor medida. La relación se interpreta mejor como una variación dentro de procesos cognitivos normales que como una alteración patológica.

La correlación no implica causalidad y el tamaño del efecto fue limitado. Lo razonable es concluir que la propensión a las falsas memorias podría ser uno de varios factores que contribuyen a la adhesión a creencias pseudocientíficas, y no el único ni necesariamente el principal. Otros trabajos apuntan en la misma dirección: Lindeman y Svedholm-Häkkinen asocian esas creencias con un estilo de pensamiento más intuitivo y menos analítico (Lindeman y Svedholm‐Häkkinen, 2016), lo que describe una preferencia cognitiva y no un déficit.

La formación de creencias es un proceso complejo, atravesado por la educación, el entorno social, la experiencia personal y sesgos que compartimos todos. No hay evidencia suficiente para tratar la adhesión a creencias pseudocientíficas como indicador fiable de alteración de las facultades mentales, lo que no resta interés a los estudios que exploren esas relaciones y sus implicaciones para la formación del pensamiento crítico.

Contraste

Sobre la complejidad inherente a los intentos de caracterizar la pseudociencia, sirven de contraste con los apartados anteriores las contribuciones recopiladas por Allison y James Kaufman:

Kaufman, A. B., y Kaufman, J. C. (2019). Pseudoscience: The Conspiracy Against Science. MIT Press. https://mitpress.mit.edu/9780262537049/pseudoscience/

La comprensión de los conceptos básicos de los apartados previos puede ponerse a prueba con esta herramienta de autoevaluación:

Asistente de razonamiento sarcástico

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1.7 Paradigmas de racionalidad y conocimiento aplicado

Un paradigma es un modelo o un patrón que orienta el pensamiento y la acción en un determinado ámbito o disciplina. Un paradigma establece los principios, los métodos, los conceptos y los problemas que se consideran válidos y relevantes para el desarrollo del conocimiento (Thomas S. Kuhn, 1962).

Un paradigma de racionalidad es un conjunto de normas, valores y criterios que definen lo que se considera racional o irracional en un contexto histórico y cultural determinado. Un paradigma de racionalidad determina lo que se acepta como verdadero, falso, lógico, ilógico, coherente, incoherente, etc.

Un paradigma de conocimiento aplicado es un conjunto de teorías, técnicas y prácticas que se utilizan para resolver problemas concretos y satisfacer necesidades específicas en un ámbito profesional o social determinado. Un paradigma de conocimiento aplicado implica el uso de conocimientos científicos, tecnológicos, artísticos, etc (Schön, 1983).

Los paradigmas de racionalidad y conocimiento aplicado pueden variar según las épocas, las culturas y las disciplinas (Habermas, 1984a). Algunos ejemplos históricos de paradigmas son:

• El paradigma clásico: se basa en la racionalidad griega y latina, que busca la armonía, la proporción y la belleza en el conocimiento. Se aplica a las artes, las matemáticas y la filosofía.
• El paradigma medieval: se basa en la racionalidad cristiana, que busca la fe, la revelación y la salvación en el conocimiento. Se aplica a la teología, la escolástica y el derecho canónico.
• El paradigma moderno: se basa en la racionalidad científica, que busca la observación, la experimentación y la explicación en el conocimiento. Se aplica a las ciencias naturales, sociales y humanas.
• El paradigma posmoderno: se basa en la racionalidad crítica, que busca la diversidad, la complejidad y la interpretación en el conocimiento. Se aplica a las ciencias sociales, humanas y culturales.

NotaMostrar referencias

1. Kuhn, Thomas S. (1962, 1996). The Structure of Scientific Revolutions. 3rd ed. Chicago: University of Chicago Press, 1996.
   
2. Habermas, Jürgen (1984). The Theory of Communicative Action, Volume 1: Reason and the Rationalization of Society. Translated by Thomas McCarthy. Boston: Beacon Press.
   
3. Schön, Donald A. (1983). The Reflective Practitioner: How Professionals Think in Action. New York: Basic Books.

Caso 1: Disfunciones que agravaron el desastre en la DANA de Valencia (29/10/2024)

Epistemología del riesgo y gestión de desastres - Las inundaciones de Valencia 2024

1. Introducción al Marco Analítico

Este caso examina un evento catastrófico que ilustra la complejidad de los sistemas socio-técnicos en la gestión de riesgos naturales. Las inundaciones de Valencia en 2024 sirven de escenario ideal para analizar la intersección entre conocimiento científico, sistemas de alerta temprana, procesos de toma de decisiones y estrategias de comunicación del riesgo.

2. Componentes epistemológicos clave

2.1 Sistemas de medición y seguimiento
- Datos satelitales (Landsat 8, Copernicus)
- Registros hidrológicos (Confederación Hidrográfica)
- Sistemas de predicción meteorológica (AEMET)

2.2 Interpretación y procesamiento de datos
- Umbrales de riesgo establecidos
- Modelos predictivos utilizados
- Incertidumbre en las estimaciones
- Episodios previos de fuertes lluvias ligados al mismo sistema

2.3 Cadena esperable de transmisión del conocimiento

3. Análisis crítico de fallos sistémicos

3.1 Brecha epistémica entre conocimiento y acción

La predicción técnica fue relativamente precisa (aviso 8 días antes), pero falló la traducción del conocimiento técnico en acciones preventivas efectivas.

Cronología crítica y actores principales:

timeline
    20-Oct : Primer aviso AEMET
            : Detección inicial dana
    28-Oct : Aviso rojo 22:48h
            : Puntos específicos
    29-Oct : Código rojo 9:41h
            : Toda Valencia
    29-Oct : SMS alerta 20:03h
            : Demasiado tarde

Cadena de responsabilidades y puntos de ruptura:

1. Nivel Técnico-Científico (AEMET)
   • Generación correcta de predicciones
   • Emisión oportuna de avisos técnicos
   • Cumplimiento de protocolos Meteoalerta
2. Nivel Administrativo-Ejecutivo
   • Confederación Hidrográfica del Júcar
     • Monitoreo de caudales
     • Datos limitados en puntos críticos
   • Gobierno Autonómico (Presidencia de Carlos Mazón)
     • Responsabilidad en activación de protocolos
     • Demora en toma de decisiones preventivas
3. Nivel Operativo-Emergencias
   • Protección Civil
     • Retraso en activación del sistema Es-Alert
     • Mensaje SMS enviado cuando la crisis ya era grave
   • Servicios municipales
     • Falta de coordinación intermunicipal
     • Ausencia de protocolos preventivos

Análisis de la brecha epistémica:

A. Fallos en la traducción del conocimiento

Del texto original se evidencia:

“En la parte de la gestión de la emergencia, la de protección civil, la gente no estaba realmente bien informada, se enteró por los medios, por las radios o por las redes” (Olcina)

Esta cita revela una ruptura fundamental entre:
- Conocimiento técnico disponible
- Traducción a acciones preventivas
- Comunicación efectiva al público

B. Distorsiones institucionales

Como señala una de las fuentes citadas en el dossier de prensa:

“Le aseguro que un presidente autonómico gestiona en función de la información que recibe, y la información que se recibe dependen de organismos con competencia exclusiva del Gobierno central” (Feijóo).

Esta declaración revela:
- Fragmentación de responsabilidades (o intención de dar dicha impresión)
- Barreras burocráticas (con actores intermedios sin cualificación)
- Posible politización de la gestión del riesgo

C. Deficiencias en la cadena de mando

Evidenciado en:

“cuando ya se sabe que es un código rojo, enseguida hay que mandar la alerta precautoria, aconsejando no salir de casa” (Olcina)

Problemas identificados:
1. Demora en la toma de decisiones ejecutivas
2. Falta de protocolos claros de actuación
3. Ausencia de medidas preventivas obligatorias

Consecuencias de la brecha:

1. Comportamiento ciudadano inadecuado

“la gente sacó los coches y los camiones como si fuera un día normal”

2. Falta de medidas preventivas

“En ciertas zonas de Murcia prohibieron el movimiento de coches y suspendieron las clases el día anterior”

3. Respuesta tardía

“el mensaje llegó todavía más tarde, cuando la situación ya era desesperada para muchos ciudadanos”

Factores agravantes:

1. Cambio climático

“hoy en día con el nivel de riesgo que tenemos, porque el cambio climático está intensificando todos estos fenómenos, esa parte de aviso a la población es fundamental”

2. Discontinuidad en proyectos preventivos

“proyecto VegaRenhace impulsado por el anterior gobierno de la Comunidad Valenciana (y que no continuó con la llegada del popular Carlos Mazón)”

Esta ampliación del análisis revela cómo la brecha epistémica se materializa en múltiples niveles interconectados, donde el conocimiento técnico disponible no logra traducirse en acciones preventivas efectivas debido a:

• Fragmentación institucional
  
• Fallos en la cadena de mando
  
• Deficiencias en los protocolos de comunicación
  
• Discontinuidad en políticas preventivas
  
• Politización de la gestión del riesgo

3.2 Discontinuidades institucionales

3.3 Factores socio-culturales
- Normalización del riesgo
- Desconfianza institucional
- Inercia comportamental

4. Preguntas para el análisis crítico

5. Epistemológicas:

   • ¿Cómo se construye la certeza en sistemas complejos?
     
   • ¿Qué papel juega la incertidumbre en la toma de decisiones?

6. Técnicas:

   • ¿Qué mejoras en los sistemas de monitoreo podrían implementarse?
   • ¿Cómo integrar mejor los diferentes tipos de datos?

7. Sociales:

   • ¿Cómo superar la resistencia al cambio comportamental?
   • ¿Qué estructuras de comunicación serían más efectivas?

5. Recomendaciones metodológicas

5.1 Para el análisis técnico
- Implementar sistemas de verificación cruzada - Desarrollar modelos integrados de predicción - Establecer umbrales dinámicos de riesgo

5.2 Para la gestión institucional
- Crear protocolos de decisión más ágiles - Implementar sistemas de retroalimentación - Desarrollar métricas de efectividad

5.3 Para la comunicación
- Diseñar mensajes específicos por audiencia - Establecer canales redundantes - Implementar sistemas de confirmación de recepción

6. Conclusiones y reflexiones finales

Este caso demuestra que la gestión efectiva del riesgo requiere más que precisión técnica. La integración de conocimientos desde múltiples disciplinas, junto con una comprensión profunda de los factores sociales y comportamentales, es crucial para traducir el conocimiento científico en acción efectiva. Los aspectos centrales que deberían quedar claros:

1. Desarrollar marcos epistemológicos más robustos
   
2. Mejorar la integración de sistemas de conocimiento
   
3. Fortalecer los mecanismos de comunicación
   
4. Implementar sistemas de retroalimentación efectivos

7. Recursos adicionales para profundizar

Además de las referencias, conviene familiarizarse con estos recursos:

• Bases de datos de eventos históricos
  
• Herramientas de modelado y simulación
  
• Plataformas de integración de datos
  
• Sistemas de información geográfica
  
• Protocolos de gestión de emergencias

Referencias

1. Aerts, J. C., et al. (2023). “Integrating human behaviour dynamics into flood disaster risk assessment.” Nature Climate Change, 8(3), 193-199. https://doi.org/10.1038/s41558-018-0085-1
2. Aznar-Crespo, P., Aledo, A., Ortiz, G., & Tur-Vives, J. (2024).Cómo escribir mensajes de alerta frente a inundaciones. Agua y Territorio / Water And Landscape, 24, e8059. https://doi.org/10.17561/at.24.8059
3. Balog‐Way, D., McComas, K., & Besley, J. (2020). The Evolving Field of Risk Communication. Risk Analysis, 40(S1), 2240-2262. https://doi.org/10.1111/risa.13615
4. Bodas, M., Peleg, K., Stolero, N., & Adini, B. (2022). Risk Perception of Natural and Human-Made Disasters—Cross Sectional Study in Eight Countries in Europe and Beyond. Frontiers In Public Health, 10. https://doi.org/10.3389/fpubh.2022.825985
5. Covello, Vincent T. (2022). “Development of Risk Communication Theory and Practice,” in Communicating in Risk, Crisis, and High Stress Situations: Evidence-Based Strategies and Practice, IEEE, pp.69-85, doi: 10.1002/9781119081753.ch4.
6. Di Baldassarre, G., Viglione, A., Carr, G., Kuil, L., Salinas, J. L., & Blöschl, G. (2013). Socio-hydrology: conceptualising human-flood interactions. Hydrology And Earth System Sciences, 17(8), 3295-3303. https://doi.org/10.5194/hess-17-3295-2013
7. Ejem, A. A., Ben-Enukora, C. A., Okeke, S. V., & Nwokeocha, I. M. (2023). Social Amplification and Attenuation of Flood Risk Perception by Broadcast Media Risk Messages During the 2022 Floods in Selected Southern States in Nigeria. IDRiM Journal, 13(1). https://doi.org/10.5595/001c.91059
8. Hammood, W. A., Arshah, R. A., Asmara, S. M., Halbusi, H. A., Hammood, O. A., & Abri, S. A. (2021). A Systematic Review on Flood Early Warning and Response System (FEWRS): A Deep Review and Analysis. Sustainability, 13(1), 440. https://doi.org/10.3390/su13010440
9. Kuller, M., Schoenholzer, K., & Lienert, J. (2021). Creating effective flood warnings: A framework from a critical review. Journal Of Hydrology, 602, 126708. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.126708
10. Moreno Muñoz, M. (2021): “El coste de la distorsión informativa en situaciones de alerta por fenómenos potencialmente catastróficos”, en Rosalba Mancinas-Chávez, María Luisa Cárdenas-Rica (coords.), Medios y comunicación en tiempos de posverdad. Madrid, Editorial Fragua. Págs. 274-291. https://doi.org/10.5281/zenodo.4619876
11. Moreno Muñoz, M. (2019): “El coste de la manipulación informativa en situaciones de alerta por fenómenos potencialmente catastróficos”. Comunicación en el II Congreso Internacional «COMUNICACIÓN Y FILOSOFÍA», Priego de Córdoba, 22-23 noviembre 2019. https://doi.org/10.5281/zenodo.3551718
12. Najafi, H., Shrestha, P. K., Rakovec, O., Apel, H., Vorogushyn, S., Kumar, R., Thober, S., Merz, B., & Samaniego, L. (2024). High-resolution impact-based early warning system for riverine flooding. Nature Communications, 15(1). https://doi.org/10.1038/s41467-024-48065-y
13. Penning‐Rowsell, E. C., Tunstall, S. M., Tapsell, S. M., & Parker, D. J. (2000). The Benefits of Flood Warnings: Real But Elusive, and Politically Significant. Water And Environment Journal, 14(1), 7-14. https://doi.org/10.1111/j.1747-6593.2000.tb00219.x
14. Rollason, E., Bracken, L. J., Hardy, R. J., & Large, A. R. G. (2018). Rethinking flood risk communication. Natural Hazards, 92(3), 1665-1686. https://doi.org/10.1007/s11069-018-3273-4
15. Stockholm Environment Institute. (2023, 5 diciembre). Making lives safe from floods: Four steps for an effective flood warning system | SEI. SEI. https://www.sei.org/perspectives/making-lives-safe-from-floods/
16. Wachinger, G., Renn, O., Begg, C., & Kuhlicke, C. (2012). The Risk Perception Paradox—Implications for Governance and Communication of Natural Hazards. Risk Analysis, 33(6), 1049-1065. https://doi.org/10.1111/j.1539-6924.2012.01942.x

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Cronología de los avisos de alerta lanzados por AEMET antes y durante el 29 de octubre de 2024

Cronología de los avisos de alerta lanzados por AEMET antes y durante el 29 de octubre de 2024

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Nota: Este caso está diseñado para estimular el pensamiento crítico y el análisis interdisciplinar en una dinámica de discusión grupal.

Caso 2: Licencia de actividad en zonas inundables de Granada

Mapas fiables de riesgo de inundación y gestión de licencias de actividad

Punto de partida:

J. Medina (10/09/2024): La CHG avisa a los ayuntamientos de Granada que deben evitar construir en zonas inundables y gestionar los cauces urbanos. https://www.granadahoy.com/provincia/chg-avisa-ayuntamientos-granada-evitar-construir-inundables-cauces-urbanos_0_2002362159.html

Aspectos relevantes del caso: - Identificación de las Áreas con Riesgo Potencial Significativo de Inundación (ARPSI) - Modelos con parámetros fijos vs modelos probabilísticos - Incertidumbre y esquemas preventivos - Criterios de ordenación del territorio - Balance de víctimas y daños patrimoniales (2019-2023)

Zonas afectadas en la provincia de Granada:

1. Albolote
   
2. Beas de Granada
   
3. Chauchina
   
4. Chauchina y Santa Fe
   
5. Cortes de Baza
   
6. Cortes y Graena
   
7. Fornes
   
8. Las Gabias
   
9. Montefrío
   
10. Riofrío
    
11. Salar
    
12. Valderrubio

Responsabilidades de los ayuntamientos y administración autonómica:

• Control urbanístco y ejercicio diligente de competencias
• Evitar las ocupaciones indebidas de los cauces
• Asegurar que la red de alcantarillado y drenaje tiene las dimensiones adecuadas

Reflexiones y debate:

• ¿Qué probabilidad existe de que ocurra en Granada un desastre como el que devastó Valencia en octubre de 2024?
• ¿Cuál sería la respuesta previsible de distintos actores si se actuara conforme a un esquema riguroso de racionalidad y responsabilidad preventiva?
• ¿Sobre qué actores recae una mayor responsabilidad para asegurar que se aborda el problema desde una racionalidad compartida y con objetivos claros de preservar la vida y evitar daños patrimoniales cuantiosos?
• ¿Qué ventajas tendría aunar objetivos de sostenibilidad ecosocial y aplicar una política preventiva más rigurosa y ajustada a los mapas de riesgo?

Referencias:

1. NC (Sept. 2023). Inundaciones: nuevo método de la UCLM y el CSIC para crear mapas de riesgos más fiables. https://novaciencia.es/inundaciones-nuevo-metodo-de-la-uclm-y-el-csic-para-crear-mapas-de-riesgos-mas-fiables/
   
2. Guía de aplicación del plan acción territorial sobre prevención del riesgo de inundación en la Comunidad Valenciana.
   
3. Guías de adaptación al riesgo de inundación y criterios constructivos de nuevas edificaciones en zonas inundables. https://www.miteco.gob.es/es/agua/temas/gestion-de-los-riesgos-de-inundacion/usos-del-suelo-en-zonas-inundables/guias-adaptacion-riesgo-inundacion-criterios-constructivos.html
   
4. Guía para la reducción de la vulnerabilidad de los edificios frente a las inundaciones. https://www.miteco.gob.es/content/dam/miteco/es/agua/temas/gestion-de-los-riesgos-de-inundacion/guia_inundaciones_completa_22jun_tcm30-526164.pdf
   
5. El plan antirriadas identifica 25 municipios con “muy alto” riesgo de inundación. Los planes generales de 23 poblaciones aumentan el riesgo. https://www.levante-emv.com/comunitat-valenciana/2014/01/19/plan-antirriadas-identifica-25-municipios-12810850.html.
   
6. Ley 10/2001, de 5 de julio, del Plan Hidrológico Nacional. https://www.boe.es/eli/es/l/2001/07/05/10/con .
   
7. P. García-Trevijano (12/112022): Estas son las 30 zonas de riesgo de inundación de la Costa de Granada. https://www.ideal.es/granada/costa/junta-identifica-zonas-20221112193845-nt.html.

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[→ Actualización y seguimiento, 6 nov. 2024]

1. La CHG avisa a los ayuntamientos de Granada que deben evitar construir en zonas inundables y gestionar los cauces urbanos

Se constata la descoordinación entre administraciones:

• “La Confederación culpa directamente a Valderrubio de permitir la expansión urbana en áreas de riesgo de inundación por riadas del barranco Hondo”
  
• También advierte a los municipios de Loja y Cijuela que son ellos los que deben intervenir para evitar inundaciones en Riofrío y el Arroyo de la Rambla:

«La CHG recuerda que es en los tramos de los cursos de agua que están en terreno urbano pertenecen al municipio y las actuaciones se coordinan con la administración autonómica, y señala que los Consistorios deben incrementar los controles urbanísticos para evitar construcciones u ocupaciones indebidas de los cauces que puedan generar problemas materiales y humanos en viviendas. De esta forma, señala a Valderrubio y su crecimiento “sin control” de los problemas ocasionados por las riadas del barranco Hondo, la última en abril de este año, y recuerda que están en situación de riesgo el Arroyo Salado de Riofrío, Loja, o el de La Rambla en Cijuela.

[…] El crecimiento descontrolado en los últimos veinte años de las casas en la zona norte del casco urbano de Valderrubio, permitido por el Ayuntamiento de la localidad y por la Junta de Andalucía, son los culpables de los desperfectos y de las inundaciones causadas por las riadas del barranco Hondo, según la CHG. Una situación que ya se ha dado en múltiples ocasiones, la última en la gran tormenta del pasado abril, y que ha costado incluso vidas humanas con la muerte de una mujer en otra riada acaecida en enero del año 2010. Así lo ha señalado en una comunicación la Confederación Hidrográfica del Guadalquivir (CHG), que sale a responder a la reclamación en su día realizada por el alcalde de la localidad, Antonio García, en la que pedía el encauzamiento del barranco para evitar inundaciones. “Deben ser las administraciones competentes en Ordenación del Territorio y Urbanismo las que actúen ante este problema recurrente causado por una sección de desagüe insuficiente del cauce a su paso por la localidad y deficiente red de alcantarillado y drenaje”, recuerda la Confederación.

[…] La CHG ha advertido que la legislación vigente establece que las entidades locales y la administración autonómica son las responsables de las actuaciones en los cauces situados en tramo urbano, así como de la protección de los núcleos de población frente a las inundaciones, y critica que ninguna de estas administraciones haya adoptado las medidas que estaban en sus manos para evitar las inundaciones. Al mismo tiempo, el organismo dependiente del Ministerio de Transición Ecológica, ha avisado a los ayuntamientos de Loja y Cijuela que es de su competencia las intervenciones en los arroyos Salado, en Riofrío, y de la Rambla, respectivamente.»

2. Incumplimiento de la normativa vigente:

El artículo 28.4 de la Ley 10/2001 de 5 de julio por la que se aprueba el Plan Hidrológico Nacional establece que “las actuaciones en cauces públicos situados en zonas urbanas corresponderán a las Administraciones competentes en materia de ordenación del territorio y urbanismo, sin perjuicio de las competencias de la Administración hidráulica sobre el dominio público hidráulico (…)”, siendo por tanto competencia de este organismo de cuenca únicamente la autorización de las actuaciones que se pretendan realizar, previa solicitud de las mismas.

Las actuaciones encaminadas a disminuir el riesgo de inundación en los núcleos urbanos son igualmente competencia de las entidades locales y de la administración autonómica, mediante su declaración como de interés general de la Comunidad Autónoma de Andalucía. Cabe señalar asimismo que la competencia en defensa de márgenes en áreas urbanas fue transferida a la Comunidad Autónoma de Andalucía por Real Decreto 1132/1984 de 26 de marzo.

[→ Actualización, DANA y temporales en Andalucía de oct.-nov. 2024]

3. La Junta declara desastre natural en 13 municipios por la DANA en Granada

La Junta declara desastre natural en 69 municipios y repara de urgencia diez carreteras por la DANA en Andalucía:

«El Consejo de Gobierno de este martes ha aprobado reservar 70 millones para paliar los efectos del temporal repartido en diferentes partidas: 50 millones de euros estarán destinados al campo andaluz, 12 a los ayuntamientos para atender las obras municipales, once para la reparación de carreteras y dos para la reparación de los colegios que dependen de la Junta. Además, ha declarado como desastre natural los efectos del temporal en el sector agrario de 13 municipios de la provincia de Granada y ha tomado medidas para reparar varias carreteras que se van a ver afectadas por desvíos y obras en los próximos días. De forma más específica, la Junta ha declarado desastre natural las explotaciones agrarias ubicadas en Huéscar, Orce, Puebla Don Fadrique, Cúllar, Cortes de Baza, Caniles, Benamaurel, Valle del Zalabí, Guadix, Purullena, Villanueva de las Torres, Dólar y Huéneja.»

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1.8 El desarrollo de la medicina científica

La evolución de los indicadores de calidad científica y refinamiento de los protocolos de investigación en medicina se produjo a lo largo de los siglos XIX y XX, como resultado de la aplicación del método científico a la práctica médica.

El método científico se basa en la observación, la formulación de hipótesis, la experimentación, la medición y la verificación de los resultados. Algunos hitos importantes en este proceso fueron:

1. La introducción del concepto de ensayo clínico aleatorizado por Austin Bradford Hill en 1948, como una forma de evaluar la eficacia y seguridad de las intervenciones terapéuticas (Khan Academy, 2024).
   
2. La creación de la escala Jadad en 1996, como una herramienta para valorar la calidad metodológica de los ensayos clínicos, basada en el grado de aleatorización, el cegamiento y el seguimiento de los participantes (Anthony et al., 2008).
   
3. La publicación de la declaración CONSORT en 1996, como un conjunto de recomendaciones para mejorar la transparencia y el rigor de los informes de los ensayos clínicos, incluyendo una lista de verificación y un diagrama de flujo (Oceanic y Administration), 2010).
   
4. La elaboración de la declaración PRISMA en 2009, como una guía para realizar y reportar revisiones sistemáticas y metaanálisis de estudios que evalúan intervenciones sanitarias, con el fin de facilitar su síntesis y comparación (Moher et al., 2009).
   
5. El desarrollo del índice h en 2005, como una medida que combina la cantidad y la calidad de la producción científica de un investigador, basada en el número de artículos publicados y el número de citas recibidas (Hirsch, 2005).

NotaElementos a considerar en un experimento controlado

Conceptos clave:

• Experimentos controlados: una prueba científica hecha bajo condiciones controladas (solo uno -o algunos- factores cambian en un momento dado, mientras que el resto se mantiene constante.
  
• Comprobación de hipótesis: poner a prueba la hipótesis haciendo predicciones sobre patrones que deberían verse en la naturaleza si la hipótesis es correcta.
  
• Grupos control y experimental: el grupo que recibe el tratamiento se llama grupo experimental; el que no lo recibe se denomina grupo control.
  
• Variables dependientes e independientes: el factor que es diferente entre el grupo experimental y el control se conoce como variable independiente. No depende de lo que pase en el experimento (es algo que el investigador elige, hace o añade al experimento). La variable dependiente en un experimento es la respuesta que medimos para ver si el tratamiento tuvo algún efecto.

Estudio de caso mediante experimento controlado:

→ El blanqueamiento de coral y el CO₂

Referencias

1. Khan A. Lecciones de biología. https://es.khanacademy.org/science/biology/intro-to-biology/science-of-biology/a/experiments-and-observations
   
2. Anthony, K. R. N., D. I. Kline, G. Diaz-Pulido, S. Dove, y O. Hoegh-Guldberg. 2008. “Ocean Acidification Causes Bleaching and Productivity Loss in Coral Reef Builders”. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 105 (45): 17442–46. https://doi.org/10.1073/pnas.0804478105
   
3. NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration). 2010. “What Is Coral Bleaching?” https://oceanservice.noaa.gov/facts/coral_bleach.html.

NotaMostrar referencias y enlaces

Referencias
1. Hill, A. B. (1952). The clinical trial. New England Journal Of Medicine, 247(4), 113-119. https://doi.org/10.1056/nejm195207242470401
2. Jadad, A. R., Moore, R., Carroll, D., Jenkinson, C., Reynolds, D. M., Gavaghan, D. J., & McQuay, H. J. (1996). Assessing the quality of reports of randomized clinical trials: Is blinding necessary? Controlled Clinical Trials, 17(1), 1-12. https://doi.org/10.1016/0197-2456(95)00134-4
3. Moher, D., Schulz, K. F., & Altman, D. G. (2001). The CONSORT statement: revised recommendations for improving the quality of reports of parallel-group randomised trials. Lancet (London, England), 357(9263), 1191–1194.
4. Moher, D., Liberati, A., Tetzlaff, J., Altman, D. G., & PRISMA Group (2009). Preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses: the PRISMA statement. PLoS medicine, 6(7), e1000097. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1000097
5. Hirsch, J. E. (2005). An index to quantify an individual’s scientific research output. Proceedings Of The National Academy Of Sciences, 102(46), 16569-16572. https://doi.org/10.1073/pnas.0507655102

Enlaces recomendados
1. Indicadores de calidad - Semicyuc: https://semicyuc.org/wp-content/uploads/2018/10/indicadoresdecalidad2017_semicyuc_spa-1.pdf
2. Indicadores bibliométricos y su importancia en la investigación clínica. https://scielo.isciii.es/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1134-80462019000500012
3. Identificación de indicadores de buenas prácticas en gestión clínica. https://www.elsevier.es/en-revista-journal-healthcare-quality-research-257-articulo-identificacion-indicadores-buenas-practicas-gestion-S1134282X18300095
4. Indicadores bibliométricos y su importancia en la investigación clínica. https://dx.doi.org/10.20986/resed.2018.3659/2018

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1.8.1 Indicadores y protocolos que han contribuido al avance de la medicina científica moderna

La implementación de protocolos estandarizados que garantizan la calidad y fiabilidad de la investigación científica ha sido un factor crucial para consolidar la medicina moderna como un dominio disciplinar de referencia, riguroso en su práctica experimental y basado en la evidencia. En comparación con las prácticas y métodos de producción teórica existentes hasta la primera mitad del siglo XX, los nuevos protocolos y criterios de calidad epistémica han transformado positivamente la forma en que se realizan, evalúan y comunican los estudios médicos, contribuyendo de modo decisivo al avance del conocimiento y la eficiencia la práctica clínica.

La estandarización se produce en toda la cadena de actuaciones, desde el diseño y ejecución de estudios hasta la evaluación de su calidad y los canales para la comunicación de sus resultados. Un componente fundamentales es el ensayo clínico aleatorizado, considerado el estándar de oro en la investigación médica. En este tipo de estudios, los participantes son asignados aleatoriamente a diferentes grupos de intervención, lo que permite establecer relaciones causales entre tratamientos y resultados con un alto grado de fiabilidad.

Se han desarrollado herramientas como la Escala Jadad, que evalúa aspectos clave como la aleatorización, el cegamiento y el seguimiento de los participantes, para garantizar la calidad de los ensayos. La escala, que va de 0 a 5, proporciona una medida objetiva de la calidad metodológica de los ensayos clínicos, permitiendo al personal investigador y clínico evaluar rápidamente la fiabilidad de los resultados presentados.

La comunicación efectiva de los resultados de la investigación es otro aspecto crucial en el avance de la medicina moderna. A tal efecto son relevantes declaraciones como CONSORT (Consolidated Standards of Reporting Trials) y PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses) —la primera para ensayos clínicos y la segunda para revisiones sistemáticas y metaanálisis—, cuya adopción internacional ha contribuido a difundir estándares rigurosos para la presentación de estudios. Ambas proporcionan listas de verificación detalladas, para asegurar que todos los elementos esenciales de un estudio se hacen constar en los informes de manera clara y completa, facilitando la interpretación y reproducibilidad de los resultados (Gómez-García, 2018; Page y al, 2021b).

La Declaración STROBE (STrengthening the Reporting of OBservational studies in Epidemiology) ha jugado un papel similar en relación con los estudios observacionales, ayudando a establecer pautas para la comunicación transparente y completa de este tipo de investigaciones, sobre todo en áreas donde los ensayos clínicos aleatorizados pueden no ser factibles ni éticos.

La evaluación del impacto y la productividad de los investigadores también se ha beneficiado de la estandarización, con la introducción de métricas como el Índice h y el Índice i10. Estas herramientas proporcionan una medida cuantitativa del impacto de un investigador basada en el número y la calidad de sus publicaciones, reforzando aspectos relevantes para una evaluación objetiva de las contribuciones científicas y el prestigio o reputación profesional de los autores.

En campos específicos como la fisioterapia y la cirugía, escalas como PEDro (Physiotherapy Evidence Database) y MINORS (Methodological index for non-randomized studies) han sido desarrolladas para evaluar la calidad metodológica de los estudios en función de las particularidades de estas disciplinas. Estas herramientas especializadas permiten una evaluación más precisa y relevante de la investigación en áreas específicas de la medicina.

La estandarización también ha llegado al campo de las pruebas diagnósticas con la declaración STARD (Standards for Reporting of Diagnostic Accuracy Studies), que establece normas para informar acerca de la precisión de las pruebas utilizadas en los estudios. Se trata de un aspecto crucial para asegurar que el personal clínico recibe información fiable sobre la sensibilidad y especificidad de las herramientas diagnósticas que utilizan en su práctica diaria (Cohen y al, 2016).

La evolución de los criterios de calidad y aspectos a verificar en los ensayos clínicos aleatorizados, escalas de evaluación de calidad y guías para la comunicación de resultados han sido herramientas determinantes de la robustez del marco en el que se produce, evalúa y disemina el conocimiento científico en el ámbito de la investigación biomédica. Además, ha sido la base para facilitar la traslación de los hallazgos científicos a la práctica clínica, beneficiando en última instancia a los pacientes y a la sociedad en su conjunto.

NotaMostrar referencias

1. Gómez-García, F. et al. (2019). Systematic reviews and meta-analyses on psoriasis: role of funding sources, conflict of interest and efficacy of therapies. British Journal of Dermatology, 180(2), 297-305. https://doi.org/10.1111/bjd.17109
   
2. Page, M. J. et al. (2021). The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews. PLOS Medicine, 18(3), e1003583. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1003583
   
3. Cohen, J. F. et al. (2016). STARD 2015 guidelines for reporting diagnostic accuracy studies: explanation and elaboration. BMJ Open, 6(11), e012799. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2016-012799

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1.8.2 Algunos protocolos e indicadores estandarizados

Existen muchos protocolos y listas de verificación para abordar diferentes aspectos de la investigación clínica. La tabla incluye una relación básica.

Tabla 1.6: Once instrumentos de uso común en investigación clínica y bibliometría: guías de publicación (CONSORT, PRISMA, STROBE, STARD), escalas de calidad metodológica (Jadad, PEDro, AMSTAR, MINORS) e índices de impacto (h, i10).

Indicador o protocolo	Descripción
Ensayo clínico aleatorizado	Estudio experimental que compara dos o más intervenciones asignando al azar a los sujetos a cada grupo.
Escala Jadad	Escala numérica que va de 0 a 5 y que mide la calidad metodológica de un ensayo clínico.
Declaración CONSORT	Conjunto de normas para reportar los ensayos clínicos, con una lista de verificación de 25 ítems y un diagrama de flujo.
Declaración PRISMA	Conjunto de normas para reportar las revisiones sistemáticas y metaanálisis, con una lista de verificación de 27 ítems y un diagrama de flujo.
Índice h	Número que indica el impacto científico de un investigador, basado en el número de artículos publicados (n) y el número mínimo de citas recibidas por cada artículo (h).
Escala PEDro	Escala numérica que va de 0 a 10 y que evalúa la calidad metodológica de los ensayos clínicos en fisioterapia. ¹
Declaración STROBE	Conjunto de normas para reportar los estudios observacionales, con una lista de verificación de 22 ítems. ²
Escala AMSTAR	Escala numérica que va de 0 a 11 y que valora la calidad metodológica de las revisiones sistemáticas. ³
Declaración STARD	Conjunto de normas para reportar los estudios sobre pruebas diagnósticas, con una lista de verificación de 25 ítems y un diagrama de flujo. ⁴
Índice i10	Número que indica el impacto científico de un investigador, basado en el número de artículos publicados (n) y el número mínimo de 10 citas recibidas por cada artículo (i10).
Escala MINORS	Escala numérica que va de 0 a 24 y que mide la calidad metodológica de los estudios quirúrgicos no aleatorizados.

NotaInstrumentos para evaluar la calidad de un estudio clínico

Los tres bloques que siguen son material de trabajo, no de lectura: sirven para examinar un estudio concreto y decidir si sus resultados soportan lo que se afirma con ellos.

Fuentes de la tabla de protocolos e indicadores

Recursos de referencia empleados al elaborar la tabla. Son guías profesionales y de divulgación especializada, no fuentes primarias.

1. Identificación de indicadores de resultado en salud. https://www.elsevier.es/es-revista-revista-calidad-asistencial-256-articulo-identificacion-indicadores-resultado-salud-atencion-S1134282X17300544
2. Escalas y listas de evaluación de la calidad de estudios científicos. http://www.acimed.sld.cu/index.php/acimed/article/view/438/318
3. Calidad metodológica del trabajo de grado. https://www.elsevier.es/es-revista-educacion-medica-71-avance-resumen-calidad-metodologica-del-trabajo-grado-S1575181316300936
4. Cómo analizar la calidad de un artículo científico, Elsevier. https://www.elsevier.com/es-es/connect/educacion-medica/analizar-calidad-articulo-cientifico-guia-de-publicacion-consort

Metodología Cochrane

Material de referencia: el Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions en su versión vigente, de actualización continua. El índice general del manual permite comprobar qué componentes se consideran método central y cuáles perspectiva específica (J. P. T. Higgins et al., 2026).

Aspectos relevantes:

1. Componentes recogidos en «Core methods» y su pertinencia.
2. Implicaciones de lo recogido en la Parte 3, «Specific perspectives», en particular:
   • Equidad
   • Resultados informados por los pacientes
   • Efectos adversos
   • Evidencia económica
   • Evidencia cualitativa
3. Analizar cuáles podrían ser extrapolables a la investigación en humanidades y ciencias sociales.

Lista de verificación

Para el diseño y la realización de un ensayo clínico. Recorrerla sobre un estudio publicado muestra, casilla a casilla, qué información falta para poder juzgarlo.

1. Diseño del estudio

• Tipo de estudio claramente definido (ensayo controlado aleatorizado, estudio observacional…)
• Objetivos claramente establecidos
• Criterios de inclusión y exclusión especificados
• Tamaño de muestra calculado y justificado

2. Aleatorización (si procede)

• Método de generación de la secuencia de aleatorización descrito
• Método de ocultación de la asignación descrito

3. Cegamiento

• Especificación de quién fue cegado: participantes, investigadores, evaluadores de resultados
• Descripción del método de cegamiento

4. Intervenciones

• Intervenciones de cada grupo descritas con suficiente detalle
• Cronograma de intervenciones especificado

5. Variables de resultado

• Resultados primarios y secundarios claramente definidos
• Métodos empleados para mejorar la calidad de las mediciones descritos

6. Análisis estadístico

• Plan de análisis estadístico descrito
• Métodos para manejar los datos faltantes especificados

7. Flujo de participantes

• Diagrama de flujo de participantes incluido
• Número de participantes en cada etapa del estudio

8. Datos basales

• Características demográficas y clínicas de partida de cada grupo

9. Resultados y estimación

• Resultados de cada variable primaria y secundaria
• Tamaño del efecto e intervalo de confianza de las variables principales

10. Efectos adversos

• Todos los eventos adversos relevantes de cada grupo

11. Discusión

• Interpretación a la luz de los objetivos, las limitaciones y otros estudios
• Alcance de la generalización (validez externa) discutido

12. Registro y protocolo

• Número y nombre del registro del ensayo
• Dónde puede consultarse el protocolo completo

13. Financiación

• Fuentes de financiación, otros apoyos y papel de los financiadores

14. Conflictos de interés

• Declaración de conflictos de interés de la autoría

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1.9 Sesgos y riesgo de distorsión metodológica en otras disciplinas

Los resultados e interpretación de los ensayos clínicos pueden quedar sesgados por falta de cautela, impericia o malapraxis, afectando a su validez y fiabilidad teórica, con impacto potencial en la toma de decisiones clínicas y las políticas de salud. A continuación, se analizan las consecuencias de los sesgos mencionados en el diseño, ejecución e interpretación de ensayos clínicos:

1. El sesgo de selección puede alimentar expectativas incorrectas sobre la eficacia o seguridad de un tratamiento, cuando ciertas diferencias preexistentes entre los grupos se atribuyen erróneamente a la intervención. El aspecto clave es una distribución desequilibrada de las características basales entre los grupos de intervención y control (Sterne y al, 2019).

2. El sesgo de realización —cuando los participantes o el personal involucrado conoce la asignación de las intervenciones— puede producir un efecto placebo o alterar el comportamiento e influir en los resultados (Higgins y al, 2021).

3. El sesgo de detección —los evaluadores que conocen la asignación de las intervenciones pueden influir inconscientemente en la medición de los resultados— puede alterar aspectos subjetivos como la evaluación del dolor o la calidad de vida, sobrestimando o subestimando los efectos del tratamiento (Page y al, 2021a).

4. El sesgo de desgaste se produce por la pérdida de participantes durante el desarrollo del estudio, lo que puede alterar el equilibrio entre los grupos y afectar la validez de los resultados. Cuando los abandonos tienen que ver con la eficacia o efectos adversos del tratamiento, los resultados finales dejan de ser representativos de la población original y pueden distorsionar la generalización de los hallazgos (Higgins y al, 2021).

5. El sesgo de notificación alude a la notificación selectiva de resultados, que puede distorsionar la percepción de eficacia o seguridad de una intervención. Informar solo de resultados favorables o estadísticamente significativos puede inducir una sobreestimación del beneficio de un tratamiento o una subestimación de sus riesgos, incrementando la probabilidad de daño en los pacientes (Page y al, 2021a).

Materializados de forma individual o colectiva, los sesgos mencionados pueden socavar la integridad de un ensayo clínico y traducirse en decisiones erróneas o daños evitables. En función de su gravedad, puede condicionar negativamente diversos aspectos de la práctica clínica y servir de pretexto para decisiones reguladoras desproporcionadas, incluyendo cambios precipitados en las políticas de salud pública. Investigadores, revisores y lectores de resultados deberían actuar con cautela y plena consciencia del riesgo potencial que suponen cuando pasan desapercibidos en la interpretación de los ensayos clínicos. Para minimizarlos, la principal herramienta consiste en asegurar una aleatorización adecuada, el cegamiento efectivo y el registro previo de protocolos, lo que se asocia con mayor nivel de confianza, transparencia y garantías de validez en los resultados de los ensayos clínicos («Blanco, D. (1/10/2018)», 2018; De la Cuesta, 2021; Sterne y al, 2019).

Tabla 1.7: Cinco sesgos del diseño y la interpretación de ensayos clínicos —selección, realización, detección, desgaste y notificación— con los criterios para evaluar cada uno.

Tipo de sesgo	Descripción y criterios de evaluación
1. Sesgo de selección	Asignación sesgada a las intervenciones. Para evaluarlo, hay que comprobar que los autores han reportado: – El método utilizado para generar la secuencia de aleatorización. – El método utilizado para ocultar esta secuencia a los participantes.
2. Sesgo de realización	Conocimiento por parte de los participantes y/o del personal de las intervenciones asignadas. Para evaluarlo, hay que comprobar que los autores han reportado: – Las medidas utilizadas para cegar a los participantes y/o al personal a la asignación de intervenciones.
3. Sesgo de detección	Conocimiento por parte de los evaluadores de las intervenciones asignadas. Para evaluarlo, hay que comprobar que los autores han reportado: – Las medidas utilizadas para cegar a los evaluadores a la asignación de intervenciones.
4. Sesgo de desgaste	Posibilidad de que los datos estén incompletos. Para evaluarlo, hay que comprobar que los autores han reportado: – Los posibles abandonos o exclusiones en cada uno de los grupos, incluyendo los motivos de éstos.
5. Sesgo de notificación	Notificación selectiva o parcial de los resultados. Para evaluarlo, hay que comprobar que los autores han reportado: – Los resultados para las distintas variables respuesta del estudio sin omitir información o notificarla parcialmente.

Tabla 1.8: Sesgo característico de siete ámbitos disciplinares, con su definición. Elaboración propia a partir de los recursos de referencia general que se enumeran en el bloque de fuentes de este apartado.

Disciplina	Sesgo
Antropología	Sesgo etnocéntrico: Es la tendencia a juzgar otras culturas desde la perspectiva de la propia, ignorando la diversidad y la relatividad de los valores, las normas y las prácticas humanas.¹
Economía	Sesgo de confirmación: Es la tendencia a buscar, interpretar y recordar la información que confirma las propias creencias o hipótesis, ignorando o rechazando la que las contradice.²
Filosofía	Sesgo de autoridad: Es la tendencia a aceptar o rechazar una idea o argumento basándose en el prestigio, la reputación o la influencia de quien lo propone, sin evaluar su validez o coherencia.³
Sociología	Sesgo de muestreo: Es la tendencia a seleccionar una muestra que no es representativa de la población de estudio, lo que puede afectar a la generalización y la inferencia de los resultados.
Historia	Sesgo de retrospectiva: Es la tendencia a juzgar los hechos históricos con el conocimiento del presente, sin tener en cuenta el contexto, las limitaciones y las expectativas de la época en que ocurrieron.
Geografía	Sesgo de proyección: Es la tendencia a representar el espacio geográfico de forma distorsionada, alterando las proporciones, las formas o las posiciones de los territorios, según los intereses o las perspectivas de quien lo proyecta.
Política	Sesgo ideológico: Es la tendencia a favorecer o desfavorecer una determinada ideología política, sesgando la percepción, la evaluación y la comunicación de los hechos políticos, según el grado de afinidad o discrepancia con la propia.

NotaMostrar enlaces y referencias del aptdo.

Enlaces asociados con la tabla de sesgos por disciplina
a. Sesgo de investigación: Qué es, tipos y ejemplos. https://www.questionpro.com/blog/es/sesgo-de-investigacion/
b. Metodología en Ciencias Sociales. https://uapa.cuaieed.unam.mx/sites/default/files/minisite/static/5955012c-005c-4441-b3a3-e9868a0cf8d1/contenido/index.html
c. Metodología de ciencias sociales. https://es.wikipedia.org/wiki/Metodolog%C3%ADa_de_ciencias_sociales

Referencias
1. Sterne, J. A. C. et al. (2019). RoB 2: A revised tool for assessing risk of bias in randomised trials. BMJ, 366, l4898. https://doi.org/10.1136/bmj.l4898.
2. Higgins, J. P. T. et al. (2021). Assessing risk of bias in a randomized trial. In J. P. T. Higgins, J. Thomas, J. Chandler, M. Cumpston, T. Li, M. J. Page, & V. A. Welch (Eds.), Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions (version 6.2). Cochrane. https://training.cochrane.org/handbook/current/chapter-08.
3. Page, M. J. et al. (2021). Assessing risk of bias due to missing results in a synthesis. In J. P. T. Higgins, J. Thomas, J. Chandler, M. Cumpston, T. Li, M. J. Page, & V. A. Welch (Eds.), Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions (version 6.2). Cochrane. https://training.cochrane.org/handbook/current/chapter-13.
4. De la Cuesta, D. G. (2021). Errores y sesgos en investigación clínica. Enfermería Intensiva, 32(4), 220-223. https://doi.org/10.1016/j.enfi.2021.03.003.
5. Blanco, D. (1/10/2018): Cómo analizar la calidad de un artículo científico: el riesgo de sesgo y la guía de publicación CONSORT en ensayos aleatorizados. https://www.elsevier.com/es-es/connect/educacion-medica/analizar-calidad-articulo-cientifico-guia-de-publicacion-consort.

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1.10 Mala praxis y publicidad fraudulenta en medicina y salud

Las disciplinas científicas se desarrollan fortaleciendo sus conexiones con otras cuya base lógica, matemática y metodológica no resulta problemática. La interdependencia no se limita a enunciados teóricos (Popper, 1963). La base de procedimientos técnicos y metodológicos resulta crucial para resolver nuevos problemas y delimitar aplicaciones fraudulentas o sesgadas del conocimiento teórico.

«Toda ciencia es un sistema conceptual y es, a su vez, un miembro del sistema del conocimiento humano. Ninguna ciencia fáctica es independiente o autosuficiente: toda disciplina interactúa con otras disciplinas y todas ellas poseen un núcleo lógico, matemático y filosófico común. Cualquier campo que no esté relacionado de este modo no es científico: si está aislado, es un fraude.»

M. Bunge, Crisis y reconstrucción de la Filosofía (cap. 2, aptdo. 12).

Cuando se dirige información engañosa a colectivos vulnerables —sea por falta de medios para procurarse la atención que necesitan o por la inexistencia de tratamientos eficaces para su enfermedad— la mala praxis deriva en delito y debería ser perseguida por la autoridad sanitaria.

Nota

En cuestiones de salud y medicina no hay información inocua. O se publicitan productos de utilidad y eficacia probada, testados en ensayos controlados y sujetos a control para autorizar su comercialización, o se incurre en mala praxis profesional, con riesgo alto de promover conductas imprudentes e interferir con los tratamientos de utilidad médica, de los que puede depender la supervivencia de muchos pacientes.

Vídeo: Ética aplicada a la ciencia y la vida profesional (10/01/2021).

La única forma de evitar este daño es regular la comercialización de productos utilidad médica y sancionar la publicidad fraudulenta (laSexta.com, 2018), además de supervisar los canales formales e informales a través de los cuales individuos o empresas publicitan o venden productos sin eficacia probada y buscan eludir los controles de calidad del mercado regulado.

El fallecimiento de varias personas en pocos años por abandono del tratamiento médico prescrito y su sustitución por pseudoterapias ha llevado a compañías como Google a prohibir los anuncios de tratamientos experimentales o sin aval científico en servicios como Youtube. La política al respecto se basa en tres razones:

1. Evitar que los usuarios sean engañados con productos o servicios que no funcionan.
   
2. Fomentar la confianza en la ciencia y la medicina basadas en evidencia (criterio clásico de salud pública).
   
3. Crear un entorno seguro de actividad en línea, donde los usuarios tengan acceso a información fiable y de calidad.

En el debate sobre la pluralidad de los criterios de certeza y nociones de verdad es importante considerar estos casos de fraude y riesgo grave para la salud como el contexto de referencia natural donde se deben poner a prueba (Bunge, 2002; Pereda y Raffio, 2018).

El compromiso con la versión prágmática (una proposición es verdadera si su aceptación tiene consecuencias útiles o beneficiosas) o construccionista (la verdad se construye socialmente a través de las interacciones humanas y los acuerdos intersubjetivos) no resulta especialmente útil para promover procedimientos independientes y rigurosos de validación y puesta a prueba de tratamientos con eficacia demostrada (Laudan, 1996).

No cabe aludir a la inocuidad o al efecto placebo de estos productos para justificar la inacción y desentenderse de las pseudociencias y pseudoterapias (Ernst, 2012). Mario Bunge considera que la importancia práctica de caracterizar la seudociencia se justifica por su volumen de negocio, en el orden de los miles de millones de dólares por año y superior al presupuesto destinado a investigación y desarrollo de muchos países (COSCE, 2018; Ernst, 2012; Finniss et al., 2010).

Aunque el debate filosófico al respecto sea ignorado en los medios, no debería quedar excluido de los ámbitos donde se toman decisiones para promover la investigación científica y la docencia universitaria. El riesgo de mala praxis investigadora, combinado con fallos en el proceso de revisión experta, puede contaminar la producción científica con elementos de pseudociencia y restar eficacia a protocolos, tratamientos y medidas de prevención derivados de conocimiento sesgado.

Popper’s original motivation was to answer a simple but dogged question: how can you reliably tell the difference between real science and pseudoscience? How can you know which science stories to trust and which seemingly scientific ideas are nonsense? How do you avoid being taken in by imposters, magicians, con art-ists, charlatans, and worst of all, well-meaning, devoted practitioners of marginal pseudoscience? If this seems at first trivial, I might point out that this question has not yet been answered satisfactorily, even in our technologically advanced Western cultures, let alone in cultures that remain dominated by so-called folk wisdom and various magical “explanations” about how things work. Based on recent history—from the fiasco over vaccines and autism to the conspiracy theories about the causes of AIDS, it seems that otherwise intelligent people cannot reliably tell the difference between scientifically valid explanations and pseudoscientific malarkey. Part of the problem, as Popper realized, is that legitimate science is sometimes wrong and pseudoscience occasionally stumbles onto something true.

S. Firestein (2016). Failure: Why Science is So Successful. Oxford University Press, pp. 168-169.

Incluso la promoción de productos y remedios de utilidad no probada, aunque sea por los cauces habituales de la mercadotecnia dirigida al gran consumidor, tiene un efecto constatable en el deterioro del filtro crítico que permite reconocer la diferencia entre productos eficaces y otros inútiles o perjudiciales. Estos últimos pueden tener efectos de gran alcance en salud pública cuando reducen la adherencia a los tratamientos médicos prescritos por especialistas.

La presidenta de la de la Asociación para Proteger al Enfermo de Terapias Pseudocientíficas, considera necesaria la prohibición de estos anuncios y “terminar con el anonimato en este tipo de canales, noticias e información fake de manera que los autores puedan ser rápida e inequívocamente identificados y pueda trazarse su actividad así como su reincidencia”.

1. Rubio, I. (2019). Google prohíbe los anuncios de tratamientos médicos experimentales o sin aval científico. El País. https://elpais.com/tecnologia/2019/09/12/actualidad/1568297507_765826.html
   
2. Bachiller, C. (2024). ¿Por qué enganchan las pseudociencias? ElDiario.es. https://www.eldiario.es/castilla-la-mancha/de-ciencia/enganchan-pseudociencias-ciencia-aulas-no-explica-abstracta-conceptual_132_11488709.html
   
3. Redacción (2019). Por qué triunfan las pseudociencias. La Vanguardia. https://www.lavanguardia.com/magazine/experiencias/por-que-triunfan-las-pseudociencias.html
4. Sampedro, J. (2019). La ciencia de la pseudociencia. El País. https://elpais.com/elpais/2019/11/08/ciencia/1573227371_875221.html

NotaMostrar referencias y enlaces

1. Popper, Karl (1963). Conjectures and Refutations: The Growth of Scientific Knowledge. London: Routledge. Caps. 1 y 10.
   
2. laSexta.com (21/10/2018). El imperio económico de las pseudociencias: así ganan miles de millones de euros por remedios sin base científica. https://www.lasexta.com/noticias/sociedad/el-millonario-negocio-de-las-pseudociencias-ganan-millones-de-euros-por-remedios-sin-base-cientifica_201810215bcc95da0cf2fd5173881b6c.htm.
   
3. Bunge, Mario A. (2002). Crisis y reconstrucción de la filosofía. Barcelona: Editorial Gedisa. Caps. 7-8.
4. Pereda, Olga y Raffio, Valentina (19/10/2018). Los imperios económicos de los charlatanes de la pseudociencia. https://www.elperiodico.com/es/sociedad/20181019/facturacion-empresas-pseudociencia-pamies-corbera-marti-7097119 .
   
5. Laudan, Larry (1996). Beyond positivism and relativism: Theory, method, and evidence. Westview Press (hoy Routledge).
   
6. Ernst, Edzard (3/04/2012). “Why I changed my mind about homeopathy”. The Guardian, https://www.theguardian.com/science/blog/2012/apr/03/homeopathy-why-i-changed-my-mind.
   
7. COSCE (8/06/2018). Pseudociencias y pseudoterapias. Una verdad igualmente incómoda. https://cosce.org/pseudociencias-y-pseudoterapias-una-verdad-igualmente-incomoda-jornada-cosce-2018/.
   
8. Finniss, Damien G., Ted J. Kaptchuk, Franklin Miller, y Fabrizio Benedetti. 2010. “Biological, Clinical, and Ethical Advances of Placebo Effects”. Lancet 375 (9715): 686–95. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(09)61706-2.
   
9. Shmerling, Robert H. (22/06/2020). “The Placebo Effect: Amazing and Real”. Harvard Health. https://www.health.harvard.edu/blog/the-placebo-effect-amazing-and-real-201511028544; “The Power of the Placebo Effect”. 2021; veáse también: Harvard Health, 13/12/2021. https://www.health.harvard.edu/mental-health/the-power-of-the-placebo-effect.
   

NotaMostrar vídeo (Ética de la investigación)

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El caso del intrusismo profesional —quién está acreditado para intervenir y qué ocurre cuando alguien sin acreditación lo hace— plantea el mismo problema en el terreno de la gobernanza de la práctica, y se desarrolla en el capítulo 4.

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1.11 El estatus disciplinar y su historia

Conviene dejar sentado aquí lo esencial, relacionado con una afirmación que §1.1 daba por documentada. El reconocimiento de un campo como productor legítimo de conocimiento no depende solo de sus resultados: depende también de que alcance estabilidad institucional, de que sus criterios de validación sean reconocidos por las instancias que reparten recursos y de que disponga de una comunidad capaz de reproducirse. Becher y Trowler describieron los nichos disciplinares como tribus y territorios, estructuras que defienden fronteras y no solo comunidades abiertas al intercambio (Becher y Trowler, 2001), y el propio criterio con que se clasifica la producción de un campo —qué cuenta como aportación, en qué repositorio, con qué etiqueta— es objeto de disputa antes que un dato neutral (Tight, 2020; Zhang et al., 2022).

De ahí se sigue lo que §1.6 llamaba el carácter retrospectivo de la etiqueta. Cuando un campo se consolida tendemos a atribuir el desenlace únicamente a la calidad de sus resultados, y a olvidar que durante el proceso operaron los dos mecanismos a la vez. La alquimia y la astrología compartían universidades, practicantes y financiación en el siglo XVI; el relato que hoy separa a una como protociencia y a la otra como pseudociencia se escribió después, cuando ya se sabía cómo había terminado cada una.

§1.1 dejó planteada una pregunta que ninguna definición resuelve: ¿por qué unos campos consiguen que se los tome por conocimiento y otros no, y cuánto de eso obedece a razones epistémicas? Allí se sostenía que operan a la vez dos mecanismos de ordenación que no coinciden, uno epistémico y otro político-económico. Los apartados A1 a A5 documentan ese desajuste con casos históricos, intentando precisar cómo se consolida un estatus disciplinar, cómo se pierde y qué pesa en ello además de la robustez de los resultados.

Figuraban como Anexo I en las versiones 1 a 3 y no se reproducen aquí, porque el material no ha variado. Se enlazan en la edición de 2024:

• A1. El conocimiento científico y su estatus disciplinar
• A2. Disciplinas sin un estatus consolidado
• A3. Disciplinas que perdieron su estatus
• A4. Métodos consolidados según disciplinas
• A5. Interdisciplinariedad teórica y dependencia metodológica

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Becher, T., & Trowler, P. R. (2001). Academic tribes and territories: Intellectual enquiry and the culture of disciplines. McGraw-Hill Education (UK).

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