2 El conocimiento científico y su instrumentalización en el debate social
Este capítulo desarrolla el Tema 2 del programa de Filosofía y conocimiento (26311M9). La tabla completa de equivalencias está en Guía de uso docente.
2.2 La ciencia como actividad institucionalizada orientada al consenso de los expertos
La ciencia no se desarrolla como una actividad aislada o individual, sino en el seno de una comunidad científica, integrada por personas e instituciones que se dedican a la investigación, la enseñanza, la difusión y la aplicación del conocimiento científico. Aunque no es infrecuente que investigadores particulares expresen su opinión personal sobre ciertos temas a través de cauces informales, lo que se espera de su contribución en tanto que actores profesionalmente acreditados para la investigación científica es seguir los cauces formales de comunicación (revistas indexadas, congresos, simposios, etc.) a través de los cuales sus colegas expertos pueden contrastar, responder, comentar y valorar la calidad de su trabajo individual o como integrantes de grupos y nodos de investigación.
Ocasionalmente, la comunidad científica interviene a través de sus asociaciones y representantes institucionales para orientar sobre temas controvertidos, en los que resulta importante disponer de una guía compatible con el consenso científico (es decir, la posición cualificada que predomina entre la comunidad experta en un campo de estudio particular).
Una posición de consenso no es una encuesta de opinión entre especialistas ni un recuento de firmas. Se produce con procedimientos que dejan rastro: informes de evaluación que revisan la literatura disponible y gradúan la confianza de cada conclusión, revisiones sistemáticas con criterios de inclusión declarados de antemano, declaraciones de sociedades científicas sometidas a consulta interna. Ese rastro es lo que permite auditar un consenso. Sirve para comprobar qué se incluyó, qué se descartó y con qué criterio. Y es también lo que lo hace lento, porque cada paso admite objeción.
De ahí la asimetría con la que abre el capítulo. Un consenso auditable tarda años; una posición pública que no ha de rendir cuentas ante nadie se forma en horas.
La distinción tiene además un desarrollo filosófico preciso que conviene retener, porque es la respuesta a la objeción más frecuente —«el consenso es un argumento de autoridad»—. Miller propone tres condiciones para que un acuerdo entre especialistas cuente como conocimiento y no como mera coincidencia: que el acuerdo sea consecuencia de la evidencia compartida, que las líneas de evidencia que lo sostienen sean suficientemente diversas y que quienes lo suscriben no formen un grupo socialmente homogéneo. Un consenso que falle cualquiera de las tres es un acuerdo, no un conocimiento compartido (Miller, 2013).
2.2.1 La capa que hace auditable un consenso
Auditar un consenso, en el sentido que se acaba de describir, exige algo más que buenas fuentes: debe permitir recorrer hacia atrás el camino que llevó de los datos a la conclusión. Y aquí está el cambio real de la última década, que en §2.1 se mencionaba. No es que existan más tipos de fuente, sino que ha aparecido una capa nueva, la que permite comprobar la fuente. Registros previos, repositorios de datos, protocolos versionados y depósitos de código no son un cuarto nivel de la escala, porque no están ni más cerca ni más lejos del objeto: están antes y debajo del artículo, y su función es hacerlo auditable.
La diferencia práctica es considerable. Ante un artículo aislado, un lector no especializado solo puede evaluar la reputación de quien firma y de dónde publica —es decir, autoridad—. Ante un artículo con registro previo y datos depositados, puede comprobar tres cosas concretas sin ser experto en la materia: si la pregunta que se responde es la que se anunció, si los datos existen y si el análisis se puede repetir.
| Ámbito | Registro previo | Depósito de datos, código y materiales |
|---|---|---|
| Ensayos clínicos | CTIS en la Unión Europea, obligatorio desde el 31/01/2022 y punto único de entrada desde 2023, con el periodo transitorio desde EudraCT cerrado el 31/01/2025 (Agencia Española de Medicamentos y Productos Sanitarios, s. f.); ClinicalTrials.gov; la plataforma ICTRP de la OMS como agregador; el REec en España | Repositorios de acceso controlado para datos individuales de participantes (EGA, dbGaP) y plataformas de solicitud como Vivli o YODA |
| Revisiones sistemáticas | PROSPERO, donde el protocolo se deposita antes de examinar los estudios | Los datos extraídos y las estrategias de búsqueda, cada vez más como material suplementario citable |
| Psicología y ciencias sociales | OSF Registries y AsPredicted, con la variante del registered report, en que la revista acepta el artículo antes de conocer los resultados | ICPSR, UK Data Service, la red europea CESSDA |
| Ciencias de la vida | Protocolos versionados en protocols.io | Bases de referencia como GenBank/ENA, el Protein Data Bank o GEO, con depósito exigido antes de publicar |
| Inteligencia artificial | Sin equivalente consolidado del registro previo, que es una carencia notable del campo | Hugging Face, hoy el depósito de referencia de modelos de pesos abiertos y conjuntos de datos: más de dos millones de modelos públicos y medio millón de conjuntos de datos en su informe de marzo de 2026 (Hugging Face, 2026) |
| Cualquier disciplina | — | Zenodo (CERN y OpenAIRE) y figshare o Dryad como repositorios generalistas con DOI; Software Heritage y el enlace Zenodo-GitHub para archivar código con versión citable |
La norma que ordena todo este nivel es el conjunto de principios FAIR —que los objetos de investigación sean localizables, accesibles, interoperables y reutilizables—, formulados para que la reutilización no dependa de escribir al autor y esperar respuesta (Wilkinson et al., 2016). Y el argumento de fondo, que va más allá de la buena práctica: el preregistro separa lo confirmatorio de lo exploratorio, distinción que el artículo publicado por sí solo no permite reconstruir, porque una hipótesis formulada después de ver los datos se lee exactamente igual que una formulada antes (Munafò et al., 2017; Nosek et al., 2018).
En inteligencia artificial la capa equivalente no la impone la costumbre disciplinar sino en parte la norma jurídica y en parte la convención comunitaria. Del lado de la convención, las fichas de modelo y las fichas de conjunto de datos documentan usos previstos, límites conocidos, población representada y procedencia del material de entrenamiento (Gebru et al., 2021; Mitchell et al., 2019). Del lado de la norma, el Reglamento europeo de inteligencia artificial obliga desde el 2 de agosto de 2025 a los proveedores de modelos de uso general a publicar un resumen del contenido de entrenamiento conforme a una plantilla común (Unión Europea, 2024). Es la primera vez que la trazabilidad de una fuente de conocimiento se exige por ley y no por costumbre académica.
Que exista la capa no significa que funcione sola —punto clave del capítulo—
Un DOI no certifica calidad: certifica que el objeto tiene una dirección persistente que da acceso inmediato al contenido. En un repositorio generalista como Zenodo el depósito difiere del protocolo de publicación editorial. Incluso cuando la colección tiene un perfil institucional y requiere autorización previa, el control de calidad depende de la diligencia del responsable y puede ser limitado. Tampoco los cauces convencionales de revisión científica están exentos de errores y protocolos de revisión deficientes; sin embargo, su probabilidad es muy baja cuando el grupo editorial dispone de un panel de revisores especializados y un esquema de remuneración acorde a la tarea cualificada que desempeñan. Esto no evita que un informe sin revisar y un artículo revisado por pares puedan llegar al lector con el mismo aspecto de referencia formal. Es una apropiación de la forma que encaja con otras analizadas este capítulo, y aquí el vocabulario apropiado es el de la propia infraestructura de verificación.
Facilitar la localización del material relevante como soporte de una publicación con un identificador persistente no es solo un ejercicio de cautela por parte de quien publica. Su efecto es dejar el trabajo localizable indefinidamente, expuesto a un escrutinio que puede llegar años después, y opera igual sobre el artículo sólido que sobre el apresurado. Es un incentivo real —probablemente el más sano mencionado en esta capa— pero solo actúa si alguien mira.
Y un registro previo puede modificarse después. El proyecto COMPare revisó los ensayos publicados durante seis semanas en las cinco revistas médicas de mayor impacto y encontró que la variable principal declarada en el registro y la publicada —lo que se conoce como cambio de variable principal— no coincidían en la mayoría de los casos: 58 ensayos mal informados, con variables silenciadas y otras añadidas sin advertirlo. Cuando el equipo envió cartas de corrección, buena parte de las revistas se negó a publicarlas (Goldacre et al., 2019). El registro hace comprobable la discrepancia; no la impide. La indagación a través de la iniciativa COMPare muestra que la discrepancia estaba a la vista de cualquiera dispuesto a comparar cierto listado de documentos públicos; pero hizo falta montar un proyecto para materializarla —es decir, para traducir la información disponible en conocimiento—.
La conclusión práctica no es desconfiar de la infraestructura, sino usarla como está pensada: comparar el registro con el artículo es una operación de dos minutos y es la más rentable que puede hacer alguien que no domine la materia de fondo.
Aparte de la dimensión epistémica (referida al grado y tipo de conocimiento que produce y comparte la comunidad científica, que se supone interesada en generar conocimiento novedoso y relevante para el avance de la ciencia), es preciso considerar los aspectos culturales y los usos en el modo de evaluar y validar el conocimiento producido, el fomento de la coordinación interdisciplinar y el compromiso para comunicar y difundir los resultados en el dominio público.
Esta dimensión social no es ajena al tipo de incentivos existentes para fomentar la cooperación y la colaboración entre investigadores sin comprometer su autonomía e integridad, y a los mecanismos institucionalizados para prevenir o resolver conflictos de intereses que menoscaban la ética de los investigadores. La creciente influencia de la ciencia y la tecnología en casi todos los asuntos de interés público obliga a la comunidad científica a interaccionar con otros actores sociales o políticos sin comprometer su independencia e integridad, aunque a menudo sea para conseguir recursos y apoyo a líneas de investigación minoritarias, con el fin de defender y proteger los derechos e intereses del personal investigador en todas sus ramas y sectores de actividad.
No está garantizado que el dinero público destinado a investigación acabe contribuyendo al bienestar de la sociedad que lo genera. Para que ocurra hacen falta marcos reguladores, culturas de trabajo, cauces abiertos y controles independientes que permitan responder a demandas genuinas de la ciudadanía (Gibbon et al., 2020; Hackett et al., 2007).
Con este fin, el acceso abierto al conocimiento científico, a sus fuentes, resultados y aplicaciones, es una forma de garantizar la deliberación informada y la participación democrática en la toma de decisiones. Este proceso abierto puede incluir a un número amplio de actores en todas las fases relevantes (producción, evaluación, comunicación y aplicación del conocimiento científico, si se adoptan las metodologías oportunas). La imparcialidad y objetividad en la evaluación de la producción científica requiere mecanismos transparentes y eficaces de rendición de cuentas, incluyendo arbitraje experto en situación de conflicto (Lom, 2001; Ziman, 2000).
- Gibbon, S., Prainsack, B., & Hilgartner, S. (2020). Routledge Handbook of Genomics, Health and Society. Routledge. Ch. 14.
- Hackett, E. J., Amsterdamska, O., Lynch, M. E., & Wajcman, J. (2007). The Handbook of Science and Technology Studies, third edition. National Geographic Books. Ch. 31, pp. 787-812.
- Ziman, J. (2000). Real Science: What it is, and what it means. Cambridge: Cambridge University Press.
- Lom, P. (2001). The limits of doubt: The moral and political implications of skepticism. Albany, NY. State University of New York Press.
- Miller, B. (2013). “When is consensus knowledge based? Distinguishing shared knowledge from mere agreement”. Synthese, 190(7), 1293-1316. https://doi.org/10.1007/s11229-012-0225-5. Las tres condiciones que separan un consenso epistémicamente cualificado de una mera coincidencia de pareceres.
2.2.2 La retractación como corrección visible, y sus límites
El mecanismo más visible de esa rendición de cuentas es la retractación: la retirada formal de un artículo ya publicado, por error grave o por mala conducta. Interesa aquí por dos motivos opuestos, y conviene sostener los dos a la vez.
Es, por un lado, la prueba más tangible de que el sistema corrige. Un artículo retractado es un error que la comunidad ha localizado, documentado y marcado de forma permanente en el registro público; ninguna de las instancias que desmontaron los productos del caso 1 —prensa, regulador, tribunal— deja constancia equivalente en el propio cuerpo de conocimiento.
Por otro lado, sus cifras se prestan a un uso tendencioso que es exactamente el objeto de este capítulo. La retractación es un fenómeno raro en términos relativos —del orden de una o dos por cada mil artículos publicados—, con una fracción sustancial atribuible a errores honestos y no a fraude (Toma y Padureanu, 2021), y con un reparto por países que depende tanto del volumen de publicación como de la intensidad con que cada sistema detecta y persigue las irregularidades (He, 2013). Presentar el recuento absoluto de un país sin su volumen de producción, o la cuota de reparto como si fuera una tasa, produce afirmaciones espectaculares y falsas. El análisis cuantitativo, con las cautelas metodológicas que exige, corresponde al capítulo 4, donde la integridad de la investigación es el objeto y no una ilustración.
Un dato de retractaciones no se interpreta solo. Sin el denominador —artículos publicados en el mismo periodo y ámbito—, sin la distinción entre error honesto y mala conducta, y sin considerar que un sistema que detecta más retracta más, la cifra admite defender cualquier cosa. Es un buen ejercicio de lectura crítica y un mal argumento de sobremesa.
2.3 Gestión política de resultados controvertidos de la investigación científica
Si en el apartado anterior se describía cómo se produce una posición de consenso, toca examinar en este la primera de las cuatro operaciones: la explotación de la incertidumbre residual. Su materia prima son precisamente las cautelas que hacen fiable al procedimiento —el margen de error declarado, la reserva ante un dato aislado, el desacuerdo sobre un detalle técnico—, presentadas ante un público no especializado como si fueran desacuerdo sobre lo fundamental (McIntyre, 2015).
Los colectivos que buscan la armonía o la conformidad interna amplifican un fenómeno psicosocial —la mentalidad de grupo— útil para minimizar el conflicto y alcanzar acuerdos sin una evaluación crítica proporcionada a la complejidad del problema sobre el que quieren mostrar creencias firmes. El resultado puede ser una toma de decisiones irracional o disfuncional. Conviene señalar que la comunidad científica no es inmune: lo que la protege no es la virtud de sus miembros, sino que sus procedimientos obligan a dejar constancia de en qué se apoya cada conclusión.
Por el contrario, la indagación y el debate científico evoluciona por lo general muy dependiente de la evidencia, los datos empíricos y las observaciones, buscando conclusiones o resultados replicables por otros equipos de investigadores para verificar hallazgos controvertidos. Si la nueva evidencia resiste los intentos de falsación, es frecuente una dinámica autocorrectiva, pese a los casos de disidencia o resistencia a nuevas hipótesis, enfoques y metodologías de trabajo.
En intervalos a veces muy cortos, la comunidad científica adapta postulados, métodos o protocolos para ajustarlos al nuevo conocimiento y a los desarrollos técnicos disponibles. Con acceso generalizado a internet, esa dinámica opera de manera prácticamente universal, en cualquier lugar y contexto cultural.
Aspectos del debate público sobre los que no cabe aportar evidencia y resultados sujetos a control experimental condicionan gran parte de las preguntas y preocupaciones sobre los que la comunidad experta no puede aportar respuestas convincentes ni más cualificadas que las del individuo común. Cautelas de tipo profesional para evitar sesgos o excluir errores pueden ser interpretadas como aval a puntos de vista pseudocientíficos o a tecnologías y tratamientos ineficaces. Incluso la reticencia metodológica entre personas expertas a dar por sentados ciertos hechos, fenómenos o procesos en dominios de problemas complejos puede ser manipulada para promover reacciones absurdas e irracionales en circunstancias apremiantes (Ceballos, 2021).
El desplazamiento que describe Judith Warner en 2011. Su artículo «Fact-Free Science» sostiene que cuestionar el consenso científico había sido durante décadas una estrategia asociada a la crítica de izquierda contra la alianza entre poder político, financiero y tecnológico; y que a partir de los años noventa la derecha estadounidense adoptó y radicalizó los argumentos sobre el carácter socialmente construido de los hechos para rechazar la evidencia incómoda sobre el cambio climático o los efectos de la contaminación (Warner, 2011).
Es un texto de 2011 y conviene leerlo con su fecha delante: describe un momento del debate público estadounidense, no una constante. Lo que sí ha resistido el paso del tiempo es el mecanismo que identifica —el préstamo de argumentos epistemológicos elaborados con un propósito y usados con el contrario—, documentado después en el análisis de la polarización partidista sobre el clima (Dunlap, 2016). Ese mecanismo se examina en el apartado siguiente.
La revalorización de la ciencia como bien público no partidista no obedece a un afán de otorgar privilegios a sus actores, sino a la necesidad de informar las decisiones políticas con evidencia ajustada a la complejidad de los hechos, estudios rigurosos de problemas complejos y análisis prospectivo para el beneficio de todos. Degradar los elementos y fuentes de evidencia científica a componentes ideológicos negociables puede derivar en despilfarro, sucesión de absurdos y autodestrucción. Por su parte, la innovación científica no debería desconectarse de las necesidades comunes que constituyen problemas apremiantes por su gravedad y alcance (Dunlap, 2016; Warner, 2011).
- Sobre las distorsiones que puede generar la mentalidad de grupo (groupthink), véase Lee C. McIntyre (2015). Respecting truth: Willful Ignorance in the Internet Age. New York: Routledge.
- Ceballos, N. (2021). El pensamiento conspiranoico. Barcelona, Arpa.
- Warner, J. (2011). “Fact-Free Science”. The New York Times. https://www.nytimes.com/2011/02/27/magazine/27FOB-WWLN-t.html.
- Dunlap, R.E. et al. (2016). “The political divide on climate change: Partisan polarization widens in the U.S.” Environment: Science and Policy for Sustainable Development, 58(5), pp.4-23. https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00139157.2016.1208995.
- Pielke, R. A. (2007). The Honest Broker: Making Sense of Science in Policy and Politics. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511818110. Los cuatro papeles posibles del asesor científico; lectura corta y de referencia obligada para este apartado.
- Douglas, H. E. (2009). Science, Policy, and the Value-Free Ideal. University of Pittsburgh Press. Por qué la elección del umbral de error aceptable es ya un juicio moral y no un tecnicismo.
- Vosoughi, S., Roy, D. y Aral, S. (2018). “The spread of true and false news online”. Science, 359(6380), 1146-1151. https://doi.org/10.1126/science.aap9559. La medida de la asimetría de velocidad con la que abre el capítulo.
2.4 El uso tóxico de la epistemología: herramientas críticas al servicio de la negación
La estrategia no opera mediante una negación externa de la ciencia, sino que le toma prestadas sus propias herramientas críticas. No impugna hechos concretos, sino la capacidad de fijarlos de manera estable, lo que la convierte en una forma de ataque particularmente resistente a la refutación. Que sea tóxica no es una metáfora retórica: su efecto degradante es literal, y recae sobre la disciplina que produjo esos instrumentos. Cada aplicación distorsionada o ejemplo de uso indebido reduce su utilidad para las funciones epistémicas que originalmente cumplían.
El uso es tóxico; pero los instrumentos no son inadecuados. Toda la fuerza de la estrategia procede de que los argumentos que emplea son correctos.
2.4.1 Cuando la crítica cambia de bando
La epistemología y los estudios sociales de la ciencia produjeron durante el siglo XX un repertorio de argumentos sobre el carácter situado, histórico e institucionalmente condicionado del conocimiento. Ese repertorio se elaboró con un propósito emancipador: mostrar que detrás de una afirmación presentada como neutral puede haber intereses, y que quien decide qué cuenta como evidencia ejerce poder. El capítulo 1 lo recoge al tratar la injusticia epistémica y los recursos hermenéuticos.
El problema es que un argumento no lleva impreso para qué debe usarse. «Los hechos científicos se construyen en instituciones concretas, con intereses concretos» sirve para denunciar que una industria financió los estudios que la exculpaban, y sirve igual de bien para desestimar un informe del IPCC. La formulación es la misma; lo que cambia es a qué se aplica.
Quien mejor describió el vuelco fue uno de los autores del repertorio. En 2004 Bruno Latour reconoció públicamente que los instrumentos que él y otros habían afilado contra el positivismo estaban siendo empleados por quienes negaban el calentamiento global, y se preguntó si la crítica no se habría quedado sin combustible justo cuando más falta hacía (Latour, 2004). No es una retractación de la sociología del conocimiento: es la constatación de que el mismo argumento cambia de función según quién lo esgrima y contra qué.
De aquí no se sigue que haya que abandonar la crítica de las condiciones sociales de la ciencia. Se sigue algo más exigente: que quien la practica debe declarar qué está poniendo en cuestión y qué no. Sostener que un consenso se formó en instituciones interesadas es compatible con sostener que ese consenso es correcto; son dos afirmaciones distintas y la primera no implica la segunda. Confundirlas —deliberadamente o no— es la operación que aquí se intenta elucidar.
2.4.2 El esquema, paso a paso
Si este uso resulta peligroso no es porque aparezca de vez en cuando en una tertulia, sino porque constituye un esquema articulado, con pasos reconocibles, que se aplica de forma rutinaria a cualquier ámbito cuya base factual resulte políticamente incómoda. Hansson lo analiza como una variedad de pseudociencia con estructura propia, distinta de la pseudociencia clásica. Dado que no propone una teoría alternativa, se limita a producir la apariencia de una disputa no resuelta (Hansson, 2017).
Los pasos, en el orden en que suelen encadenarse:
- Se parte de una tesis epistemológica correcta. Ninguna observación es neutra; toda medida presupone una teoría; la elección de métodos incorpora valores; los hechos se estabilizan dentro de instituciones con intereses. Todo esto es defendible y buena parte de ello es patrimonio común de la filosofía de la ciencia del siglo XX.
- Se le suprime el alcance. De «no hay observación sin teoría» se pasa, sin argumento intermedio, a «cualquier descripción vale tanto como otra». Es el salto que Boghossian identifica como el núcleo del relativismo de conveniencia: confundir la dependencia contextual de la justificación con la indeterminación del hecho (Boghossian, 2006).
- Se aplica de forma selectiva. La sospecha recae únicamente sobre la evidencia incómoda. Nadie que sostenga que los datos climáticos están construidos socialmente aplica el mismo escrutinio a los informes que respaldan su propia posición.
- Se eleva el listón de prueba a un nivel inalcanzable. Se exige para la tesis incómoda una certeza que no se pide en ningún otro terreno, incluido aquel en el que quien la exige toma sus decisiones cotidianas.
- Se invierte la carga de la prueba. Quien afirma el consenso debe demostrarlo entero; quien lo niega no debe demostrar nada, porque le basta con haber mostrado que la certeza absoluta no existe.
- Se traslada al terreno de la pertenencia. El desacuerdo, ya convertido en irresoluble, se resuelve por identidad de grupo: aceptar o rechazar la evidencia pasa a ser una señal de a quién se pertenece, no un juicio sobre el mundo. Es el hallazgo incómodo de la investigación sobre cognición cultural: más alfabetización científica no reduce la polarización, la aumenta en los temas donde la posición marca identidad (Kahan et al., 2012).
El esquema tiene una historia documentada, y no empieza con las controversias sobre el clima. El paso 4 —exigir una certeza inalcanzable— y el paso 5 —invertir la carga de la prueba— se ensayaron durante décadas en la industria tabacalera, cuyo memorando interno más citado resume la estrategia en cinco palabras: la duda es nuestro producto. Proctor reconstruye la secuencia completa desde los años cincuenta: financiar investigación propia, sostener que el vínculo «no está probado», reclamar más estudios y presentar el retraso resultante como prudencia científica (Proctor, 2012). Oreskes y Conway documentaron después que varios de los mismos actores y despachos reaparecen en el negacionismo climático (Naomi Oreskes y Conway, 2010).
De ahí nació el término agnotología —el estudio de la ignorancia no como vacío, sino como producto fabricado con recursos, método y presupuesto (Proctor y Schiebinger, 2008). Es la contrapartida exacta de la epistemología, y por eso el uso descrito aquí encaja bien con el término: fabricar ignorancia requiere conocer muy bien cómo se produce el conocimiento. La fabricación, además, no prospera en el vacío: necesita públicos para los que aceptar la versión conveniente sea una señal de lealtad y no un juicio sobre los hechos (Moreno Muñoz, 2025).
La consecuencia práctica: ante un argumento de este tipo, la pregunta útil no es «¿es verdad que la ciencia tiene condicionantes sociales?» —lo es— sino «¿se está aplicando este escrutinio a todas las posiciones en juego, o solo a una?». La aplicación selectiva es el único de los seis pasos que no admite defensa, y es también el más fácil de comprobar sin ser especialista en la materia de fondo.
- Hansson, S. O. (2017). “Science denial as a form of pseudoscience”. Studies in History and Philosophy of Science Part A, 63, 39-47. https://doi.org/10.1016/j.shpsa.2017.05.002. El análisis de referencia: por qué el negacionismo es una variedad de pseudociencia con estructura propia y no un simple error.
- Latour, B. (2004). “Why has critique run out of steam? From matters of fact to matters of concern”. Critical Inquiry, 30(2), 225-248. https://doi.org/10.1086/421123. El texto en que uno de los autores del repertorio crítico advierte del vuelco.
- Boghossian, P. (2006). Fear of Knowledge: Against Relativism and Constructivism. Oxford: Clarendon Press. La crítica filosófica del paso 2 del esquema, escrita sin concesiones y sin negar el trasfondo legítimo.
- Proctor, R. N. (2012). “The history of the discovery of the cigarette-lung cancer link: evidentiary traditions, corporate denial, global toll”. Tobacco Control, 21(2), 87-91. https://doi.org/10.1136/tobaccocontrol-2011-050338. El ensayo histórico del esquema, décadas antes del clima.
- Proctor, R. N. y Schiebinger, L. (eds.) (2008). Agnotology: The Making and Unmaking of Ignorance. Stanford University Press. El volumen que funda el campo: la ignorancia como producto y no como vacío.
- Oreskes, N. y Conway, E. M. (2010). Merchants of Doubt. Bloomsbury Press. La continuidad de actores entre el tabaco y el clima, documentada.
- Kahan, D. M. et al. (2012). “The polarizing impact of science literacy and numeracy on perceived climate change risks”. Nature Climate Change. https://doi.org/10.1038/nclimate1547. Por qué informar mejor no basta cuando la posición marca identidad de grupo.
2.5 El conocimiento como mercancía y la captura del incentivo
La cuarta operación no discute con nadie. Modifica desde dentro qué se premia —qué se financia, qué se publica, qué cuenta como mérito— y deja que el sistema produzca por sí solo aquello que se ha puesto a medir. No hay ninguna afirmación que desmentir, y por eso es la más silenciosa de las cuatro.
Los intentos de politizar la ciencia son siempre éticamente problemáticos y obstaculizan la adopción de soluciones basadas en conocimiento riguroso a problemas reales. El núcleo de compromisos políticos que subyace a las constituciones de las democracias liberales queda afectado si no se reconoce la autoridad epistémica de la comunidad científica para determinar la validez del conocimiento, sin intromisión de agendas políticas o económicas. Incluso en contextos muy apremiantes de dificultades económicas y amenazas externas, cualquier representante elegido democráticamente debería ceñirse en sus responsabilidades a cursos de acción compatibles con la mejor evidencia disponible, por más que hacerlo suponga contradecir creencias populares.
Esto no excluye procesos de participación informada para conciliar ciencia e intereses en conflicto, ni la obligación de contribuir a un debate público transparente y respetuoso, en el formato adecuado para no llegar a conclusiones precipitadas ni forzar consensos prematuros (Jasanoff et al., 2021).
Conviene aquí una distinción que la literatura sobre asesoramiento científico ha fijado con claridad y que el debate público confunde a diario. Pielke separa cuatro papeles posibles para actores que pueden aportar conocimiento a una decisión política: el científico puro, que se limita a producir resultados; el árbitro de la ciencia, que responde a preguntas técnicas concretas; el defensor de una causa, que reduce el abanico de opciones a la que prefiere; y el intermediario honesto, que amplía deliberadamente ese abanico y expone las consecuencias de cada opción sin elegir por el decisor (Pielke, 2007). La instrumentalización que este apartado describe consiste, muy a menudo, en presentar como intermediario honesto a quien actúa de defensor de una causa —en ambas direcciones—. Y la asimetría se agrava porque el ideal de una ciencia libre de valores no se sostiene: en contextos de decisión, la elección del umbral de error aceptable es ya un juicio con consecuencias morales, no un tecnicismo (Douglas, 2009).
La gestión política no puede quedar paralizada por la falta de acuerdo o apoyo entre la comunidad científica. Pero el rechazo de conocimiento o evidencia incómoda tiene graves consecuencias, restando eficacia o derrochando recursos escasos cuando la inacción se prolonga y se afrontan demasiado tarde los efectos de determinadas sustancias dañinas para la salud -como ocurrió durante décadas con la exposición al fibrocemento y al humo del tabaco- o la adopción de medidas preventivas y mitigadoras de los efectos de la crisis climática (Lewandowsky et al., 2017; Lewandowsky y Cook, 2020).
Sin información y sin cautela reflexiva no cabe un liderazgo responsable. Tomar decisiones basadas en hechos y orientadas al bien común, por impopulares que resulten bajo criterios electorales, exige honestidad y valor cívico. El manual de Lewandowsky y Cook sobre teorías conspirativas añade una razón práctica a la razón moral: desmentir cuesta más que afirmar, y el desmentido llega siempre con demasiado retraso (Lewandowsky et al., 2017; Lewandowsky y Cook, 2020).
Promover la investigación solo cuando va ligada a expectativas concretas de rentabilidad deja en segundo plano líneas básicas y aplicadas que necesitan apoyo sostenido para dar fruto y que, con el tiempo, resultan decisivas en la solución de problemas complejos. No es una conjetura, puesto que la reorganización de la ciencia académica en torno a la transferencia comercial, la propiedad intelectual y la financiación por contrato lleva tres décadas documentada, y sus efectos sobre qué preguntas se plantean —no solo sobre quién las financia— son el objeto de un campo entero de la sociología de la ciencia (Lave et al., 2010; Mirowski, 2011).
La epistemología filosófica, en tanto que disciplina centrada en el estudio de la naturaleza, el origen y los límites del conocimiento humano, aporta perspectiva crítica y resultados que pueden incorporarse de buena fe al debate académico; pero pueden también ser utilizados para manipular, dominar o excluir a otros en función de intereses particulares o ideológicos.
Las relaciones asimétricas entre sujetos, instituciones y grupos de poder a menudo derivan de oportunidades y medios diferenciados para producir, poseer o acceder al conocimiento. Cuando los resortes institucionales de producción y difusión del conocimiento dependen fuertemente de esquemas jerarquizados de autoridad, es difícil evitar las dinámicas asociadas de influencia, nepotismo, coerción o violencia, con sus efectos negativos previsibles sobre la libertad, la diversidad y la justicia epistémica (Fricker, 2009).
En diverso grado, las dinámicas de poder operan y condicionan la investigación científica de múltiples formas:
- Imponiendo un paradigma epistémico dominante que niega o descalifica otras formas de conocimiento bien consolidadas.
- Excluyendo o marginando a grupos sociales o culturales que no tienen acceso al conocimiento científico o académico, o que no cuentan con los recursos o las oportunidades para participar en su producción.
- Apropiándose o explotando el conocimiento de otros sin reconocer su autoría, su contexto o su valor.
- Censurando o controlando el conocimiento mediante actores políticos, religiosos o económicos que pretenden imponer una visión única o hegemónica de la realidad en las instituciones educativas o científicas.
La idea de que el conocimiento es una mercancía que se puede comprar, vender o intercambiar en el mercado conlleva una reducción del valor del conocimiento a su utilidad económica, y una pérdida de su sentido social, ético o estético. Incorporada en las políticas de ciencia y tecnología, esta idea puede llevar a la marginación de las líneas de investigación más costosas o menos rentables en el corto plazo, privando en el futuro al conjunto social de los beneficios derivados del conocimiento básico y aplicaciones rentables, pero no previstas con los criterios y prioridades del presente.
Otro efecto colateral es aproximar los criterios de gestión de la investigación y sus aplicaciones al esquema de países autoritarios, donde el reducido comité con capacidad de liderazgo condiciona toda la cadena de decisiones, objetivos y prioridades para el personal investigador y sus centros de trabajo. A largo plazo, las ineficiencias y simplificaciones de objetivos y problemas pueden ocasionar el declive de todo el sistema científico y del ecosistema tecnológico.
En contexto de libre mercado existen muchos incentivos para dinámicas de privatización del conocimiento generado con fondos públicos, comenzando por la restricción en el acceso a sus resultados y aplicaciones y generando dependencia o desigualdad entre países y regiones. Otro riesgo es reducir la difusión y la comunicación científica a formatos publicitarios, presionando a sus actores más visibles para que operen en autopromoción permanente y apelando a criterios efímeros de calidad e impacto.
Aquí la instrumentalización opera por el indicador. Cuando una medida se convierte en objetivo deja de medir lo que medía, y la evaluación de la investigación ofrece el catálogo completo: índice de impacto de la revista usado como aproximación a la calidad del artículo, recuento de publicaciones que premia el fraccionamiento, citas que se pueden cultivar. La crítica está formulada desde dentro del propio sistema de evaluación —el Manifiesto de Leiden fija diez principios para usar la bibliometría sin que sustituya al juicio experto (Hicks et al., 2015)— y documentada como patrón general en las organizaciones que sustituyen la valoración por la métrica (Muller, 2018). No hace falta que nadie decida distorsionar nada para que el sistema empiece a producir aquello que mide.
La reducción de la función crítica y reflexiva de los actores e instituciones involucrados activamente en la producción de conocimiento a funciones propias de departamentos de comercialización y mercadotecnia es una dinámica sutil pero letal para amplios sectores de la cultura como las humanidades. El ecosistema de incentivos para la calidad, la reflexión crítica y la colaboración interdisciplinar queda fácilmente contaminado y distorsionado por el efecto de las políticas que hacen del conocimiento y la creación cultural o artística productos de consumo masivo, despojados de originalidad, capacidad de sorpresa y lucidez crítica (Morin, 2001; Stiglitz, 2006).
Cuando el rendimiento del trabajo académico y la calidad de la actividad profesionalmente dedicada a la investigación se someten a criterios estrechos de rentabilidad, eficiencia o prestigio, es previsible que sus resultados se alejen de las necesidades, problemas e intereses genuinos de la sociedad.
Un nivel de degradación mayor se obtiene con la instrumentalización política o la manipulación mediática del conocimiento con fines propagandísticos, ideológicos o electorales, en una espiral de distorsión, ocultación o falseamiento imposible de evitar sin auditoría externa y controles independientes. En un sentido muy amplio, la calidad de la participación democrática en las instituciones va ligada al libre flujo de información y conocimiento riguroso, cuando y donde resulta relevante (Chomsky, 2002, 2005).
- Jasanoff, S., Hilgartner, S. y Hurlbut, J. B. (2021). “Was ‘science’ on the ballot?”. Science, 371(6532), 893-894. https://doi.org/10.1126/science.abf8762
- Lewandowsky, S. y J. Cook (2020). The Conspiracy Theory Handbook. Center for Climate Change Communication. https://www.climatechangecommunication.org/wp-content/uploads/2020/03/ConspiracyTheoryHandbook.pdf.
- Lewandowsky, S., Ecker, U. K. H., & Cook, J. (2017). Beyond misinformation: Understanding and coping with the “post-truth” era. Journal of Applied Research in Memory and Cognition, 6(4), 353–369. https://doi.org/10.1016/j.jarmac.2017.07.008
- Fricker, M. (2009). Epistemic Injustice: Power and the Ethics of Knowing. Oxford: Oxford University Press.
- Stiglitz, J. E. (2006). Making Globalization Work. New York: W. W. Norton & Company.
- Morin, E. (2001). Los siete saberes necesarios para la educación del futuro.París: UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000117740_spa.
- Chomsky, N. (2005). Los guardianes de la libertad. Propaganda, desinformación y consenso en los medios de comunicación de masas. Barcelona, Crítica.
- Chomsky, N. (2002). “El control de los medios de comunicación”, en Noam Chomsky e Ignacio Ramonet, Cómo nos venden la moto. Barcelona, Icaria.
2.6 El repertorio, reunido
Las cuatro operaciones anunciadas al final del primer apartado han aparecido ya con sus casos. Reunidas, se ve lo que tienen en común y por qué la defensa habitual —desmentir el dato— no funciona con ninguna.
| Operación | Qué se toma prestado | Por qué no basta desmentir |
|---|---|---|
| Explotar la incertidumbre residual | La cautela metodológica, que es una virtud del procedimiento | Cada afirmación aislada puede ser cierta. Lo falso es el encuadre: presentar el margen como si fuera el centro |
| Tomar prestada la epistemología — el uso tóxico | El repertorio crítico sobre las condiciones sociales del conocimiento | El argumento es válido. Lo que se oculta es que «este consenso se formó en instituciones interesadas» no implica «este consenso es falso». Y el esquema es estable: seis pasos, ensayados en el tabaco antes que en el clima |
| Capturar el incentivo | Nada, en apariencia: solo se cambia lo que se premia | No hay ninguna afirmación que desmentir. La distorsión la produce el sistema de evaluación, no un enunciado |
| Apropiarse del vocabulario | El nombre de un principio, la forma de un ensayo, la mención de una revista | El desmentido llega años después y por vías ajenas a la ciencia: prensa, regulador, tribunal |
De ahí la conclusión que este capítulo deja al siguiente. Frente a las cuatro operaciones no sirve el reflejo de contraponer «la ciencia dice». Sirve preguntar qué respalda lo que se afirma y quién responde si resulta falso, que es la prueba con la que el capítulo 1 cierra su discusión sobre autoridad epistémica. Ninguna de las cuatro la supera: la primera no puede señalar qué evidencia sostiene el encuadre, la segunda confunde dos afirmaciones distintas, la tercera no tiene autor identificable y la cuarta no responde ante nadie hasta que un tribunal la obliga.
Y hay una comprobación más barata todavía, que sirve para las cuatro y no exige entender la materia de fondo: preguntar si el escrutinio se está aplicando a todas las posiciones en juego o solo a una. La duda selectiva no es duda.
Los capítulos siguientes desarrollan tres de estas líneas con material propio. El capítulo 3 sigue la explotación de la incertidumbre y el uso tóxico de la epistemología en el caso mejor documentado, el del clima. El capítulo 4 toma la captura del incentivo desde dentro: conflictos de interés, sesgo de publicación y retractaciones, con los datos que este capítulo ha preferido no manejar sin verificar. Y el capítulo 5 recoge la otra mitad del problema, la de los cauces por los que un consenso llega —o no llega— a quien ha de decidir con él.
Dos desarrollos previos del mismo grupo, ya renderizados, ilustran con material propio la distancia entre resultado técnico y percepción pública que este capítulo describe. Noise and Risk trata la percepción y gestión del riesgo asociado a la contaminación acústica —un riesgo de gestación lenta, sin acontecimiento que lo haga noticia—, y Reversible Ageing trata la distancia entre el resultado experimental y la promesa divulgativa en biotecnología. Ambos se enlazan desde Proyectos relacionados, en el Prefacio.
Sobre la instrumentalización social del conocimiento (y de la ignorancia) existen muchas obras con las que ampliar ideas y conceptos que apenas están desarrollados en el apartado:
📖 Rodríguez, C. G., y Acosta, D. (2022). “Injusticia epistémica. Una nueva epistemología para una antigua injusticia”. Estudios de Filosofía. https://doi.org/10.17533/udea.ef.349967. El trabajo remite a una serie de contribuciones sobre la temática (es un volumen monográfico por el que se puede navegar).
📖 Medina, J. (2012, upd. 2023). The epistemology of resistance: Gender and racial oppression, epistemic injustice, and the social imagination. Oxford University Press.
Puedes poner a prueba tu comprensión de las ideas básicas del apartado con este recurso: