Pedro Luis Sotolongo Codina.

Dr. en Filosofía.[1]

 “Ha habido un desarrollo reciente en la ciencia, denominado de modo diverso: ciencia de la complejidad; teoría de los sistemas evolutivos, teoría del caos. Este enfoque es mucho más útil para entender los procesos históricos que el enfoque tradicional, que es analítico. Desafortunadamente, nuestra visión del mundo ha sido conformada por la ciencia analítica en un grado mayor que el conveniente para nosotros. (…) Pero todos los procesos históricos (…) son complejos y no pueden ser comprendidos sobre la base de la ciencia analítica. Necesitamos todo un nuevo enfoque (…) Hay muchos procesos diferentes en curso al mismo tiempo, algunos de los cuales son dinámicos, otros son estáticos, otros son cercanos al equilibrio. La interacción entre ellos da aun lugar a otros procesos que caen en las mismas categorías. (…) En el caso de un desequilibrio (…) hablan de shocks y de influencias exógenas, es decir, externas. (…) el desequilibrio no se introduce necesariamente desde el exterior; En otras palabras (…) son inherentemente inestables y la idea de un equilibrio teórico que prevalecería si solamente…es ella misma un producto de nuestra imperfecta comprensión”.(Georges Soros, en Soros on Soros, John Wiley / Sons Inc., New York, 1995. Pág. 78)

¿Tiene razón Soros en sus reclamos para con la ciencia analítica? Su alusión a otro tipo de Saber, a otra “manera de hacer ciencia” para la aprehensión de uno u otro ámbito del mundo, ¿es un subterfugio para legitimar sus propias prácticas financieras –por otra parte, sumamente exitosas- o tiene un basamento cierto y real? ¿Por qué los Estudios Generles (EG) hacen bien en prestarle atención a ello?

El legado dicotómico de la Ciencia analítica tradicional.

Para esa ciencia analítica tradicional a la que se refiere Soros, `lo complejo´ es sinónimo de `complicado´ y, por lo mismo, debe ser desmembrado para concentrarnos en la indagación de sus “partes” (más sencillas, no complejas); es decir, `analizando´ estas últimas (el ideal analítico en el Saber), con vista a, una vez indagadas y `uniéndolas´, poder aprehender el todo `complicado´ original. Ese ideal programático de la ciencia analítica tradicional – el del análisis de las partes- fue capaz de lograr los adelantos científicos y tecnológicos, por todos conocidos, de que puede blasonar hoy en día la humanidad. Sin embargo, dicha ciencia no pudo alcanzar la aprehensión del todo `complejo´ (el cosmos, el clima, la vida, el organismo, el cerebro, el ecosistema, la sociedad, etc., etc.) con la yuxtaposición de sus partes (partículas físicas fundamentales, átomos, moléculas, macromoléculas, células, neuronas, especies, personas, etc., etc.), por mucho que sepamos hoy de las mismas. Ni tampoco con idealizaciones del tipo de “los gases ideales”. Sencillamente porque al desmembrar lo complejo, perdía su complejidad, pues ésta surge en las interacciones internas entre componentes –no entre partes desmembradas que solamente pueden interactuar externamente a aquello de dónde fueron sacadas.

[1] Profesor Invitado en el Instituto Global de Altos Estudios en Ciencias Sociales (IGLOBAL). Miembro de la Asociación Nacional de Escritores de Cuba (UNEAC).

Solo a partir de la segunda mitad del recién finalizado siglo XX, y más aun desde su último tercio, es que ha ido eclosionando en un proceso que hace honor a su nombre, una “nueva manera de hacer ciencia”, de obtener Saber: La que indaga los sistemas complejos adaptativos y evolutivos, o más sencillamente la de ‘la Complejidad´. Para este nuevo tipo de pensamiento, y de ciencia, `lo complejo´ ya no es sinónimo de `complicado´; `lo complejo´ es eso: complejo y los sistemas complejos deben ser aprehendidos como tales (sin ser desmembrados en sus partes) en esa, su Complejidad.[2] Pero he aquí que ese nuevo ideal programático de indagación científica se topó con la siguiente paradójica situación con relación a las “herramientas” científicas con ayuda de las cuales emprender la indagación de esa Complejidad:

Aquella ciencia analítica tradicional nos ha legado un Saber dicotómico del mundo, en el cual éste se nos aparece ya bien como un sub-mundo del orden, con leyes deterministas, universales y lineales (o linealizables) y de formas clásicas, o ya bien como un sub-mundo del desorden, con leyes estadísticas, probabilísticas, también lineales (o linealizables) y sin formas. Sub-mundos que, además, no presentan articulación aprehensible entre si.[3] Y nos ha proporcionado esa ciencia “herramientas” de indagación que sirven ya para uno, ya para otro, de esos dos “semi-mundos”, pero sin poderse aplicar en ambos, pues las que “funcionan” en uno de ellos, “no funcionan” en el otro.

[2] Resulta singular señalar –recordando las palabras ya citadas de George Soros- que precisamente, en ese último tercio del Siglo XX las finanzas –el ámbito dónde él se desenvuelve- se desarrollan científicamente, pasando de ser una expresión meramente descriptiva de la economía, dedicada a la obtención de crédito, el pago de impuestos, el conocimiento de la situación económica a todos los niveles, a constituirse en un instrumento de dirección para optimizar la operación de todo el complejo de la economía en su conjunto.

[3] Continuando con Soros, en el ámbito financiero en particular, la aludida dicotomía se manifiesta en las conocidas diferencias entre nuestro conocimiento y nuestro manejo de operaciones financieras `micro’: el financiamiento para la compra de materias primas, materiales, partes y piezas de repuesto, el crédito comercial otorgado por las empresas a sus clientes, y la integración de la depreciación (y otros costos) al costo del producto, y nuestro conocimiento y nuestro manejo de operaciones financieras `macro’: la confección y operación del presupuesto de un Estado, la fijación de las tasas de interés para los prestamos financieros por los Bancos Centrales, el préstamo de un organismo financiero internacional a un Estado, así como en las conocidas dificultades para el conocimiento y manejo de operaciones financieras en la macroeconomía y entre la micro y la macro economías.

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El orden de un sub-mundo de leyes universales lineales (o linealizables) y de formas clásicas (dónde solamente interactúan -externamente- muy pocos[4] entes) ________________________________________________________________

TODO UN ÁMBITO QUE–‘QUEDÓ-EN-EL-MEDIO’

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El desorden de un sub-mundo de leyes probabilísticas lineales (o linealizables) y sin formas (dónde interactúan – no correlacionadamente- una enorme cantidad de entes)

Por lo tanto, ha habido que comenzar por desarrollar un “herramental” de indagación específico para aprehender `la Complejidad´. Nociones, conceptos, estrategias de indagación, -organizado(a)s transdisciplinarmente[5]– y propio(a)s para hurgar en los sistemas capaces de comportarse de esa manera que hemos denominado como “compleja”. Sistemas éstos que pueden presentar una marcada sensibilidad incluso a pequeñas variaciones en sus condiciones (las iniciales en el tiempo u otras muy locales en el espacio), pudiendo ocasionar esas pequeñas variaciones enormes consecuencias (la no-linealidad o el llamado “efecto mariposa”)[6]. Sistemas compuestos por redes distribuidas –es decir, sin un “centro programador”- de interacciones internas a esa red entre componentes de la misma, con una conectividad en la que intervienen múltiples ciclos e hiperciclos (ciclos de ciclos) de acciones y retroacciones positivas (sustentadoras) y negativas (amortiguadoras). Redes de interacciones no lineales que se auto-organizan y de cuya auto-organización pueden emerger nuevos grados de “complejidad”; grados de   complejidad” emergente (que surgen de ‘lo local’ a ‘lo global’) y que no son susceptibles de predicción (aunque si de previsión, en sentido general).

La sociedad no es al respecto ninguna excepción. Tampoco la subjetividad humana lo es. Los diferentes ámbitos de la sociedad son hoy reconocidos como casos particulares de esos sistemas complejos. El ámbito de las actividades educacional es, pues, otro de los sistemas sociales complejos.

¿Cómo trascender ese desfavorable legado? Un Saber acerca “de-lo-que-esta-en-el-medio”.

[4] Las ecuaciones –cuando se logra matematizar tales interacciones externas- solamente presentan solución exacta para el caso de dos entes. Ya la introducción de un tercer ente –por pequeño que sea- introduce aspectos en la interacción que no permiten la solución exacta.

[5]. Y a la cuál –a la mentalidad y formación transdisciplinar- no se llega “ya formado”. Es necesario formarse en ella. En especial en lo concerniente a las ‘formación-de-formadores”. Pues nadie puede “formar” a otra persona en lo que no está él (ella) mismo(a) “formado(a)”. Y por ello, la Transdisciplinariedad es  particularmente importante para el proceso enseñanza-aprendizaje, en el ámbito educacional.

[6] Por la frase “el aleteo de una mariposa en Brasil, puede,-cambiando y cambiando- ocasionar un tornado en Texas”…

La ya mencionada dicotomía no es la única circunstancia desfavorable que nos ha legado la ciencia analítica tradicional. Ella ha conllevado, además, como corolario, más de un esfuerzo que ha intentado articular de modo directo e inmediato los dos ámbitos dicotómicos (por desarticulados) ya señalados. Esfuerzos que han resultado infructuosos. Y lo han sido por una inadecuada distinción de las mediaciones que existen en el mundo entre esos dos sub-mundos dicotómicos y que no pertenecen a los mismos, pero que los articulan.

En otras palabras, la ciencia analítica tradicional nos ha convertido en una suerte de “ciegos” precisamente para lo-que-está-en-el-medio entre esos dos sub-mundos dicotómicos extremos. Y no nos ha dejado herramientas de indagación para eso que-está-en-el-medio. Y es ahí precisamente donde se plasman las articulaciones entre los “semi-mundos” aludidos.

Es el enfoque de la nueva ciencia `de la Complejidad´ el que está poniendo cada vez más en claro la importancia de tales escalas intermedias articuladoras o escalas `que-quedaron-en-el-medio´. En particular, el Pensamiento y las Ciencias de “la Complejidad” están revelando que para la sucesiva aparición y articulación de esas escalas intermedias entre los aludidos submundos, es importante el papel que desempeñan los denominados: Invariantes Morfogénicos de Autosimilaridad Trans-escalar (IMATs)[7]. Es decir, conformaciones de uno u otro sistema complejo que se caracterizan por ser del mismo tipo –es decir, similares a si mismas, de ahí el termino auto-similaridad– sea cual fuere la escala en que indaguemos en esos sistemas; y que pueden encontrarse en sistemas de los más diversos ámbitos del mundo. Por ejemplo: el átomo (por diversos que sean) en el ámbito físico; la molécula (por múltiples que existan) en el ámbito químico; la célula (desde un protozoo hasta un elefante, pasando por nosotros los seres humanos) en el ámbito biológico, etc.

Expliquémonos más: Para que las diversas escalas –las más locales y las más globales- de un sistema complejo (un fluido turbulento hidro o aéreo-dinámico; el cerebro; un organismo vivo; la costa de un país; un huracán tropical; una sociedad; el ámbito financiero social; una galaxia, etc., etc.) articulen entre si, es necesaria la existencia de una o varias escalas intermedias del mismo. Pero no de cualesquiera escalas intermedias, sino de escalas intermedias tales que conserven en-si-mismas una información sistémica inherente a la escala más local del sistema de que se trate, pero que al mismo tiempo se conjugue con la aparición de lo nuevo que es propio de la –o de las- escala o escalas cada vez más globales del mismo. Información sistémica mantenida por tales escalas intermedias que entonces también se incorpora a la escala que finalmente deviene como la más global para ese sistema, aunque conjugándose a su vez con lo nuevo inherente a la misma.

Constituyéndose entonces, para ese sistema, uno de los ya aludidos Invariantes Morfogénicos de Autosimilaridad Trans-escalar (IMATs) que lo caracteriza sistémicamente. Por lo mismo, en una u otra indagación, cuando podemos distinguir tales invariantes en un sistema complejo, ello es equivalente a que estamos captando –“capturando”- una suerte de información de índole local-intermedia-global sistémica inherente al mismo; equivalente a una suerte de “medida” del auto-ensamblamiento de las diversas escalas del sistema. En otras palabras, una información acerca de cómo las diversas escalas –la más local, la o las intermedia(s)´ y la más global-  del sistema en cuestión se van ensamblando y articulando entre si y por si mismas, de manera auto-organizada, es decir, espontánea.

[7] Noción ésta –la de IMAT- desarrollada por el Autor de este trabajo.

Estos Invariantes Morfogénicos de Autosimilaridad Trans-escalares pueden ser de índole material si se trata de las que se plasman entre componentes materiales de los sistemas complejos (como los mencionados más arriba) o de índole no material para el caso de componentes que no lo sean (los patrones de interacción social cotidiana; el balance general contable, como veremos). En uno u en otro de tales casos, tales invariantes plasman el papel de principio organizante sistémico morfogénico trans-escalar de la autosimilaridad (de-su-identidad-consigo-mismo) del ámbito (sistémico) de que se trate. Así, el ámbito físico está todo compuesto por átomos; el qúímico por reacciones entre moléculas; el biológico involucra en todas sus escalas a las células; el social a sus patrones de interacción social cotidiana, desde la familia hasta la comunidad internacional, etc. En otras palabras, un principio organizador de las maneras de articulación local-intermedia-global del ámbito sistémico-complejo en cuestión.

En suma, los Invariantes Morfogénicos de Autosimilaridad Trans-escalares (IMATs) fungen como una especie de “medida” (conjugadora de cantidad y de cualidad) inherente al sistema dado. Pero una “medida” capaz de incorporar lo nuevo propio de cada escala sucesiva del sistema. Una suerte de “regla de iteración[8] ontológica” que el sistema sigue espontáneamente, como resultante de sus características auto-organizantes; propias de los sistemas complejos.

Entonces, cuando logramos revelar uno u otro Invariante Morfogénico de Autosimilaridad a través de las diferentes escalas de uno u otro sistema complejo, es como si el sistema nos “regurgitara” –sacándola a la luz- información acerca de esa su medida “compleja” inherente y específica, sin parar mientes en sus diversas escalas (o más bien, gracias a la cual tales escalas emergen, es decir, devienen a la existencia y se articulan unas con otras).

Por lo mismo, cuando en uno o en otro ámbito estudiado distinguimos uno u otro Invariante Morfogénico de Autosimilaridad Trans-escalar (su IMAT), ello nos ayuda a dotar de coherencia y de significado sistémico -teórico y empírico- a la gran cantidad de datos que van constituyendo el registro histórico de ese ámbito.

[8]  Lo que implica una generalización de lo que significa “iterar” en la “jerga” de las operaciones matemáticas: Volver reiteradamente a hacer con el resultado obtenido, aquello que lo propició. El mundo, como vemos, “no se complica la vida”, vuelve a hacer aquello que le dio ya un resultado adaptativo y evolutivo.

Ese terreno articulador ‘de-lo-que-esta-en-el-medio’ se nos presenta entonces con relación a las características antitéticas de los “semi-mundos” dicotómicos señaladas más arriba, como conjugando: una alternancia orden-desorden (equilibrio-desequilibrio; estabilidad-inestabilidad; predictibilidad-impredictibilidad) no-lineal (consecuencias no siempre proporcionales a las causas) propia de todo ámbito de articulación ‘de-lo-que-quedó-en-el-medio’.

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El orden de un sub-mundo de leyes universales lineales (o linealizables) y de formas clásicas (dónde solamente interactúan -externamente- muy pocos entes)

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TODO UN ÁMBITO ‘QUE–QUEDÓ-EN-EL-MEDIO’ de la alternancia de orden-desorden (equilibrio-desequilibrio; estabilidad-inestabilidad; predictibilidad-impredictibilidad), no-lineal (consecuencias no siempre proporcionales a las causas), propio de un ámbito intermedio de articulación. Caracterizable por Invariantes Morfogénicos de Autosimilaridad Trans-escalar –IMATs- que no homogeneizan lo particular y especifico `de-lo-nuevo-que-se-articula´; y con formas fractálicas.

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El desorden de un sub-mundo de leyes probabilísticas lineales (o linealizables) y sin formas (dónde interactúan – no correlacionadamente- una enorme cantidad de entes)

Así, los invariantes Morfogénicos de Autosimilaridad Trans-escalar (IMATs) no homogeneizan –ni desarticulan- lo particular y específico `de-lo-nuevo-que-se-articula´, proporcionándonos entonces, por el contrario, un mundo diferente al de la ciencia analítica tradicional y permitiendo pasar de uno de aquellos sub-mundos al otro:

Lo que acabamos de apuntar reviste una notable significación, pues precisamente esa conjugación aludida de una variabilidad con una constancia sistémicas es lo que posibilita que se vayan articulando, “de-lo-local-hacia-lo-global”, escalas diferentes “de-lo-mismo”. Y precisamente estamos aquí ante otra de las manifestaciones genéricas[9] `de la Complejidad´ en cualquier ámbito de la Naturaleza, de la Técnica y la Tecnología, de la Sociedad y/o de la Subjetividad humana: La de una direccionalidad de-lo-local-a-lo-global en el emerger de nuevos y nuevos grados de complejidad en el ámbito de que se trate en cada caso.

El Pensamiento y las Ciencias de ‘la Complejidad´ nos muestran como el mundo –y no solo los seres humanos- es creativo; en el sentido de emerger de manera espontánea de su seno, de-lo-local-a-lo-global y como resultante de las interacciones internas no-lineales distribuidas en red entre sus componentes, nuevas y nuevas manifestaciones, con propiedades diferentes -propiedades emergentes- que no pueden ser comprendidas reduciéndolas a las del ámbito más local de donde emergen, ni pueden ser predichas antes de que emerjan.

[9] “Genérico” no es equivalente a “universal”, y la diferencia consiste en que lo universal elimina la especificidad contextual, mientras que ‘lo genérico’ de la Complejidad es siempre contextual (“situado”, hic et nunc), sobre la base del en-red-arse de los componentes siempre específicos del ámbito de que se trate.

Las diferentes manifestaciones concretas entre los componentes de los Invariantes Morfogénicos de Autosimilaridad Trans-escalar (IMATs), permite precisamente ese emerger creativo de propiedades nuevas, conservándose, al mismo tiempo, sin embargo, “la medida” sistémica trans-escalar pertinente al sistema complejo de que se trate (la matriz sistémico-compleja no lineal que lo caracteriza). Y, para el caso de los sistemas complejos sociales, donde interviene el factor humano, y como tal, la acción consciente (aunque no solo ella), es factible entonces incidir sobre unas u otras de tales manifestaciones diferentes, operando sobre los diversos componentes de su IMAT (social, en este caso). Es decir, propiciar[10] el emerger de nuevas propiedades y nuevos grados “de Complejidad”, que van articulando entonces diferentes escalas del ámbito de que se trate.

Otra circunstancia vinculada al Pensamiento y Ciencias de ‘la Complejidad´ se manifiesta con la noción de `comportamiento al borde o en el limite de la inestabilidad´[11]

Se trata de que se viene comprobando, en estudios y en simulaciones computacionales de dinámicas de sistemas complejos, cada vez más numerosas, que los mismos tienden a evolucionar hacia comportamientos que se ubican en una región intermedia entre la de los comportamientos gobernados por los llamados “atractores dinámicos”[12] `fijos´ y/o `cíclicos´ (más `estables´ ambos) y los gobernados por los llamados “atractores dinámicos” `raros´, ‘extraños’ o  `caóticos’ (muy `inestables´). A esa región intermedia de comportamientos se le denomina entonces como “región del límite o del borde de la inestabilidad” y se considera como gobernada por “atractores dinámicos” `en el límite o borde de la inestabilidad´.

Se ha caracterizado como ventajoso tal comportamiento “en el límite o borde de la inestabilidad” por parte de los sistemas complejos desde, al menos, los siguientes rasgos:

• optimiza la conectividad entre los componentes involucrados en ese comportamiento
• optimiza la capacidad para el procesamiento útil de la información por los mismos,
• optimiza la gama de opciones de ulterior comportamiento dinámico del sistema,
• optimiza la capacidad adaptativa y evolutiva del mismo.

[10]  “Propiciar” no equivale a decir “diseñar” –de lo global a lo local- dichas propiedades emergentes (que entonces dejarían de serlo), sino crear las condiciones suficientes (aunque no necesarias) que faciliten –sin que puedan de todas maneras determinarlo- ese emerger de `lo nuevo’ de-lo-local-a-lo-global

[11] Algunas veces se suele denominar a ese comportamiento de los sistemas complejos como el de “en el límite o borde del Caos”, con un nombre que alude a la noción de “Caos determinista” desarrollada por los estudios iniciales de la Complejidad. Esta denominación, sumamente efectista, es equivalente a la usada por nosotros y sirve para caracterizar cuando un sistema queda dinámicamente “atraido” hacia un comportamiento con cierto grado de desorden, de desequilibrio, de inestabilidad, pero no demasiado, por lo que nos parece que se sitúa “en el límite o borde de la inestabilidad”; transmitiendo mejor de lo que se trata, sin los matices peyorativos que el término “Caos” –tratado indeterministamente-.suele acarrear.

[12] Se denomina “atractor dinámico” a una u otra región del espacio de fase (espacio matemático-simbólico) del sistema con tantos “ëjes” como características sean suficientes para describir la dinámica que se estudia.

Dónde, cómo no es difícil percatarse, cada uno de dichos rasgos propicia al siguiente. Y si se logra esa óptima adaptabilidad y evolutibilidad, se ha logrado lo más que puede lograrse…

Todo ello es concomitante con lo ya comprobado por las Ciencias de “la Complejidad”, acerca de que los procesos de cambio y transformación –las dinámicas- se van “complejizando” a medida que se alejan del orden, del equilibrio, de la estabilidad, etc. Otra manera de comprender porque la Complejidad aunque ‘siempre ha estado ahí’, nos había eludido (la habíamos eludido), porque la Ciencia tradicional buscaba –y busca aún- a todo costo el orden, el equilibrio, la estabilidad, etc. Amén de su ideal de predictibilidad.

Pero ahora sabemos que podemos quitarnos esos “lentes”-analíticos, lineales y que quedaron limitados por una visión disciplinar- y colocarnos los nuevos lentes –lentes holísticos[13] (no desmembradores de las globalidades), no-lineales y transdisciplinares- de una nueva manera de ver el mundo, de obtener Saber acerca del mismo, una nueva manera de “hacer Ciencia”.

[13] De “holos”, en griego, que significa ‘lo completo’, ‘el todo’.

Por Carlos E. Liriano

Para cualquier dominicano resulta familiar la expresión de que: “una cosa es la teoria y otra cosa es la práctica”. Esta es la manera más sencilla de expresar la falta de articulación entre lo observable empíricamente y lo esperable racionalmente. Entonces, nos preguntamos, cómo es posible que las expectativas racionales, derivadas de la observación de la realidad, no se articulen con lo que realmente ocurre?

Es posible porque los sistemas complejos, y las sociedades humanas son sumamente complejas, contienen dinámicas que son el resultado de infinidad de componentes y, al mismo tiempo, nuestro ejercicio racional tiende a ser lineal, o sea, tendemos a asumir que el futuro es igual que el pasado y que lo que está ocurriendo ahora seguirá ocurriendo en el porvenir. Esto ignora el poder de las interacciones de los elementos del sistema, los cuales pueden hacer que todo el entorno deje de comportarse como lo hacía para empezar a comportarse de manera diferente, de forma que la complejidad se esconde en los resquicios entre el racionalismo y el empirismo, llena los huecos de las expectativas humanas y nos presenta la oportunidad de modelar nuestro entorno de forma que se corrijan las inferencias racionales y se nos presente una realidad llena de incertidumbre, pero explicable y comprensible.

Veamos dos ejemplos de la falta de articulación entre la expectativa racional y el observable empírico.

Ejemplo 1. LA MONARQUÍA ANTE LA INEQUIDAD

RACIONALISMO: El ejercicio racional apunta a que un sistema político basado en el principio de que hay personas que reciben privilegios en virtud de su pertenencia a determinada familia, debe, necesariamente, crear un entorno en el que la inequidad es evidente y la movilidad vertical de los ciudadanos es prácticamente imposible.

EMPIRISMO: La realidad observable es que las sociedades más equitativas de Europa son monarquías (los países escandinavos, Holanda y el Reino Unido).

Alternativamente, pudiéramos decir que un ejercicio de racionalismo apunta a que las repúblicas deben ser instrumentos idóneos para fomentar la equidad y la movilidad social vertical. Pero esto no es lo que se observa en las repúblicas de Latinoamérica y Asia.

Ejemplo 2. LA SEPARACIÓN DEL ESTADO Y LA IGLESIA  ANTE LA SOCIEDAD SECULAR

RACIONALISMO: El ejercicio racional apunta a que el estado debe estar separado de la iglesia, y de cualquier ejercicio religioso, de manera que pueda haber verdadera libertad de cultos y el ciudadano creyente en otra religión (que no sea la del estado) pueda ser tratado justamente.

EMPIRISMO: La realidad observable es que en países como el Reino Unido y Holanda, en que el jefe del estado es jefe de la iglesia oficial, las sociedades son profundamente seculares. Por otro lado, si comparamos a la Arabia Saudita (estado monárquico en el que existe separación de iglesia y estado) con la República Islámica de Irán (estado clerical), notamos que este último, a pesar de ser dirigido por una élite de clérigos, es una sociedad que, en la práctica, se comporta en muchos aspectos como una sociedad occidental secular en el sentido de que es mas tolerante de las preferencias religiosas y, de hecho, tiene las minorías judia y cristiana mas vigorosas del oriente medio.

En ambos ejemplos, las expectativas racionales no se cumplieron debido a que los ciudadanos de esos países (componentes de un sistema complejo) conformaron dinámicas que contrarrestaron la tendencia, esperable racionalmente, de que el estado diera preferencia a quienes se identifican con la religion oficial.

Como podemos ver en ambos casos, el observable empírico (la realidad) parece invalidar el ejercicio racional (la teoría). Sin embargo, hay que hacer la advertencia de que los ejercicios empíricos son siempre contextuales. Las monarquías pueden existir en sociedades de gran movilidad social y equidad en la riqueza, pero esto se da en el contexto histórico del norte europeo y no es posible decir lo mismo de las monarquías del oriente medio o de Asia. En estos contextos, el devenir histórico no encontró avenidas para establecer interacciones más efectivas entre los ciudadanos.

En complejidad diríamos que la inequidad intrínseca en el modelo monárquico no fue balanceada por estructuras disipativas que llevaron al sistema hacia un equilibrio de componentes que fuera más favorable a la equidad.

Desde sus inicios, el racionalismo se planteó la tarea de despojar al empirismo de su carga contextual de manera que se pudieran formularse planteamientos de carácter universal y que, al mismo tiempo, pudieran ser confirmados empíricamente. Por supuesto, el advenimiento del universo newtoniano cargado de leyes universales, comportamientos lineales y enfoques reduccionistas creó la ilusión de predictibilidad perfecta. Esta influencia del racionalismo desbordó su ámbito natural dentro de las ciencias y se manifestó en el estudio de las sociedades y en la política. Ya en este entorno, así como en el de la química y la microfísica, la observación empírica (con todo y su carga contextual) volvió a hacerse patente y a señalar las debilidades del modelo que había adoptado al racionalismo como fuente primaria.

Tal vocación de universalidad nunca fue intrínseca del empirismo. En este último, se asumió el posicionamiento epistemológico de que el conocimiento solo puede ser adquirido a través de la experimentación, pero la experimentación, a su vez, sólo puede plasmarse dentro de un contexto y sus inferencias conllevan la limitante de un determinado entorno. De forma que el empirismo tuvo siempre un horizonte más limitado, pero proveyó la herramienta perfecta para apuntar hacia las necesidades de nuevos posicionamientos, entre ellos la complejidad.

Entre el racionalismo y el empirismo cabe perfectamente la complejidad. Desde esta nueva forma de indagación, el observable empírico mantiene su contextualidad, pero los modelos que se derivan de estos observables ya no tienen que ser sometidos al lecho de procusto de la linealidad o el reduccionismo. Esto hace que la complejidad pueda ser usada para modelar casi todas las dinámicas complejas para las cuales la dupla Racionalismo-Empirismo no puede ser usada. Después de todo, como dijera el célebre matemático Stanislaw Ulam: “Usar un término como ciencia no lineal es como referirse al grueso de la zoología como el estudio de los animales no-elefantes”.

Santo Domingo, Mayo del 2016.