El cuarto paradigma: ¿una nueva revolución en nuestra forma de conocer?
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A lo largo de la historia, la humanidad ha cambiado radicalmente su manera de entender el mundo. Estos cambios no han sido progresivos y lineales, sino que, como explicó Thomas Kuhn (1962), se han producido a través de revoluciones científicas, es decir, rupturas con los modelos anteriores que transforman completamente la visión del mundo. A esto lo llamó paradigma: un conjunto de creencias, prácticas y modelos aceptados por una comunidad científica en un momento dado.
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Kuhn identificó tres grandes paradigmas en la historia de la ciencia:
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El paradigma pre-científico, en el que convivían múltiples explicaciones mitológicas o filosóficas.
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El paradigma mecanicista o newtoniano, que surgió con la Ilustración y veía el universo como una máquina ordenada y predecible.
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El paradigma relativista o einsteniano, que introdujo la idea de que el observador influye en lo observado, y que no existen verdades absolutas.
Hoy algunos autores hablan de un cuarto paradigma, vinculado al conocimiento computacional, la inteligencia artificial y la sobreproducción de datos (Hey et al., 2009). Vivimos en un mundo donde la información se multiplica a velocidad exponencial, pero esta abundancia no siempre significa mayor claridad. Al contrario, puede llevar al efecto rebote: frente al exceso de información, muchas personas optan por explicaciones simples, aunque sean falsas, como las teorías terraplanistas o las conspiraciones antivacunas (Sunstein, 2009).
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Este fenómeno pone en evidencia que los paradigmas no solo son científicos, sino también culturales. Moldean la manera en que entendemos la realidad y, cuando cambian, toda nuestra percepción del mundo se transforma. El reto del cuarto paradigma no es solo tecnológico, sino también ético y educativo: necesitamos nuevas herramientas para discernir, contextualizar y enseñar el conocimiento, sin caer en el exceso ni en la simplificación.
Referencias:
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Hey, T., Tansley, S., & Tolle, K. M. (Eds.). (2009). The Fourth Paradigm: Data-Intensive Scientific Discovery. Microsoft Research.
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Kuhn, T. S. (1962). The Structure of Scientific Revolutions. University of Chicago Press.
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Sunstein, C. R. (2009). On Rumors: How Falsehoods Spread, Why We Believe Them, What Can Be Done. Farrar, Straus and Giroux.
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