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IPSA International Political Science

Association

“La Interdisciplina en el análisis y elaboración de Políticas Públicas”

Julio Leonidas Aguir r e Facultad de Ciencias Políticas y Sociales

Universidad Nacional de Cuyo CEGeSCo – Centro de Estudios para

la Gestión de Sistemas Complejos 2009

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Introducción:

El objetivo de este trabajo es demostrar cómo la complejidad propia de la sociedad actual lleva a la necesidad de abordar el estudio y diseño de las políticas públicas desde una perspectiva interdisciplinaria que no solo involucre los distintos ámbitos funcionales propios de la política pública (jurídico, social, político y económico), sino que, además, involucre los aportes hechos por las demás disciplinas intervinientes en la temática objeto de cada política pública. Los aportes de nuevas corrientes epistemológicas y de las teorías de la complejidad permiten la concepción de un esquema de percepción de la realidad que asiste en la implementación de las metodologías de sistemas complejos para una integración teórico conceptual del análisis interdisciplinario en políticas públicas. Ante esto, “la complejidad se asocia con la imposibilidad de considerar aspectos particulares de un fenómeno, proceso o situación a través de una sola disciplina” . 1

A modo de ejemplo, en las políticas públicas relacionadas con la gestión y explotación de los recursos naturales sería fundamental que, de hecho el planteo de este trabajo es que solo se podrá cobrar validez científica si, se integren los aportes de las ciencias naturales sobre la homeostasis (en términos sistémicos) de los sistemas ecológicos y la necesidad de mantener la capacidad autoorganizativa y autopoiética que ellos poseen, con todo lo relativo en términos económicos, sociales, políticos y jurídicos relacionados con los procesos de explotación de dichos recursos. Para esto es indispensable superar los compartimentos estancos en los que se encuentra gran parte de la ciencia actual a través de la construcción de una metodología que permita integrar los aportes hechos por los diferentes investigadores bajo un discurso científico común que pueda ser traducido en un sistema de acción gubernamental.

Actualmente varios autores derivados de lo que se conoce como teorías de la complejidad o pensamiento complejo, abogan por una transdisciplinariedad que trate de una “nueva comprensión científica de la vida en todos los niveles de los sistemas vivientes: organismos, sistemas sociales y ecosistemas. Se basa en una nueva percepción de la realidad con profundas implicaciones no sólo para la ciencia y la filosofía, sino también para los negocios, la política, la sanidad, la educación y la vida cotidiana.” 2 Sin pretender lograr una verdadera aproximación a este posicionamiento epistemológico, el objetivo de este trabajo es repasar estas “nuevas visiones” del mundo, la sociedad y la ciencia para crear una marco metodológico que apunte a conciliar aportes de diversas disciplinas científicas a la hora de diseñar y analizar políticas públicas.

Las teorías que componen el complejo teórico que alimenta a las políticas públicas –a grosso modo­, parecen plantearse sobre la base de fuertes segmentaciones (fragmentaciones) o a veces de dicotomías o antagonismos relacionales. La separación planteada por estas teorías entre las relaciones económicas, sociales, políticas, etc. o entre los diversos sistemas que componen el objeto de estudio de cada política pública (por ejemplo: sistema social – sistema ecológico), lleva a plantear abordajes antagónicos (a veces desde su ontología) que destruyen toda posibilidad de comprender la complejidad propia del mundo, muchas veces favoreciendo algunas en detrimento de las otras (por ejemplo: o medio ambiente sano o crecimiento económico).

1 Rolando García. “Sistemas Complejos”. Página 21. GEDISA editorial, octubre 2006. 2 Fritjof Capra. “La trama de la vida. Una nueva perspectiva de los sistemas vivos.” Pág. 25. Editorial Anagrama S.A. 1998 Barcelona.

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El elemento conciliador en la aparente dicotomía entre estos sistemas de relaciones debiera de ser el punto central de todo abordaje de política pública 3 . Esta re­ organización relacional debiera de ser el núcleo de un complejo teórico interdisciplinario (abandonamos por el momento toda pretensión de transdisciplina) que involucre a los distintos ámbitos funcionales en juego y logre romper con las dicotomías artificialmente construidas por los investigadores entre relaciones culturales, económicas, políticas, ecológicas, etc.

Esta re­organización relacional debiera de funcionar a través de una suerte de ontología sistémica compleja que acepte un mundo compuesto por sistemas no lineales donde todo está relacionado con todo, donde cada elemento es necesario para definir a los otros y, a su vez, estos sólo pueden ser definidos a través de la posición y de la función que desempeñan en la estructura; esto sin olvidar nunca el importante papel que juega el agente productor de conocimiento para no caer en una nueva dicotomía objeto – sujeto de conocimiento.

En otras palabras, debemos pensar este abordaje holístico desde una perspectiva dialógica en la que las partes son comprendidas desde el punto de vista del todo, y éste, a su vez, se modifica y enriquece con la comprensión de aquéllas.

Tres postulados centrales para comprender esta concepción epistemológica son: el principio dialógico (lógicas contrapuestas pero mutuamente necesarias), el recursivo (rompe con la idea lineal de causa­efecto) y el hologramático (la parte está en el todo y el todo está en la parte) 4 .

Este abordaje sistémico poco tiene que ver con el estructural funcionalismo de origen Parsoniano. Es evidente que encausar el análisis hacia la comprensión de los sistemas relacionales que cargan de sentido a los procesos sociales, nos acerca mucho más a un visión relacional estilo Bourdieu que a un sistema analítico donde los funcional (dinámico) está condicionado a lo estructural (estático).

Otra salvedad, hablar de sistemas complejos y de autopóiesis, nos lleva a plantear el tema del cambio como un fenómeno central de nuestro sistema analítico. Si bien esto no será analizado en este trabajo, es importante remarcar que la idea de sistema en nuestro análisis hace referencia a una construcción analítica que intenta representar a un emergente dinámico producto de un complejo entramado de relaciones, en el cual el orden que estructura nuestro objeto de estudio (planteado siempre como sistema) emerge del caos. Este “orden por fluctuaciones” se transforma en nuestro objeto de estudio, y nuestro trabajó será construir un sistema lógico de relaciones que pueda dar cuenta del (o al menos acercarnos al) entramado relacional complejo que nutre al emergente estudiado.

En otras palabras, del complejo entramado de relaciones (entre las personas y entre estas y su entorno) emerge un proceso social que se convertirá en nuestro objeto de estudio (modelo productivo; sistema de generación, trasporte y distribución de energía, sistema de potabilización del agua, tratamiento de residuos, etc.). Este será analizado como un sistema complejo para todo tipo de referencia metodológica. “Un sistema complejo es una representación de un recorte de la

3 Esta superación debiera darse en todo tipo de política pública indistintamente de la temática que aborde. Las visiones duales y simplistas del mundo violentan la compleja realidad social para que esta pueda acomodarse en esquemas analíticos que llevan a intervenciones muy desafortunadas por parte del poder público. 4 Edgar Morin, Massimo Piattelli­Palmarini y otros, “Introducción al pensamiento complejo” Editorial Gedisa. Barcelona 2003. Pág. 105­108

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realidad compleja, conceptualizado como una totalidad organizada (de ahí la denominación de sistema), en la cual los elementos no son `separables’ y, por lo tanto, no pueden ser estudiados aisladamente” . 5 Al ser nuestro objeto de estudio uno dinámico, multidimensional y multicausal, el abordaje interdisciplinario se hace no solo posible, sino también necesario para abordarlo integralmente.

En este trabajo trataré de desarrollar un mapa cognitivo que permita recorrer este camino hacia la construcción de un marco teórico/metodológico interdisciplinario que logre abordar la complejidad inherente a los procesos de Políticas Públicas.

Epistemología de la complejidad:

El siglo pasado se vio signado por el enfrentamiento entre dos grandes corrientes paradigmáticas en las ciencias sociales: Conflicto entre el “imperialismo cuantitativista” y el “triunfalismo cualitativista”: El 1º reduce a lo exterior, lo observable, lo numérico.

El 2º a lo interior, lo subjetivo, lo discursivo; o, en el sentido de la interacción social, su intencionalidad o finalidad, el campo de las motivaciones.

Esto produjo, en su versión más dogmática, un dualismo metodológico, un maniqueísmo que obstaculizaba la posibilidad de transitar caminos integradores. O uno o el otro.

Comienzan así a convivir en las ciencias sociales 3 grandes paradigmas, dos destinados a disputarse el rol predominante en las revistas científicas, el otro, forzado (a pesar de ser claramente superior desde mi punto de vista) a ocupar la posición marginal que el jet set académico destina a las teorías críticas:

Cuantitativista (Neopositivismo lógico. Popper) Campo de los hechos. Vs.

Cualitativista Interpretativo (fenomenología de Husserl) Campo de las motivaciones y los discursos.

Vs. Socio Crítico (escuela de Frankfurt) Materialismo histórico. Orientado a un fin

político.

A partir de los sesenta, producto de la incompletitud 6 propia de las investigaciones lineales en ciencias sociales atrapadas en el corsé metodológico que genera este maniqueísmo paradigmático, se reafirma el pluralismo metodológico. Aparece la triangulación metodológica como método para fortalecer la investigación superando los reduccionismos propios de cada paradigma. La triangulación es un término derivado de la náutica que hace referencia a una técnica que, tomando dos

5 Rolando García. “Sistemas Complejos”. Página 21. GEDISA editorial, octubre 2006. 6 Incompletitud. Generamos este neologismo a partir de dos componentes léxicos (in = ausencia de ) + (completitud = cualidad de completo), para hacer referencia a la característica que impide un abordaje cabal del objeto de estudio por parte de estos enfoques teóricos.

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puntos de referencia distintos, puede calcular más eficazmente la posición del objeto observado. Actualmente, muchos investigadores pregonan la triangulación como un requerimiento de toda investigación.

A pesar de las diferencias planteadas entre los distintos paradigmas metodológicos, todos ellos comparten características propias de la ciencia positivista; todos ellos reducen lo social a alguna faceta, a una única dimensión.

¿Dónde se pretende el paradigma de la complejidad? Los abordajes que dan lugar a la complejidad y a la multidimensionalidad nos permiten construir otros escenarios cognitivos donde la riqueza del entramado y la dinámica relacional nos conectan con el mundo desde otra perspectiva, otra ética, otra estética… 7 .

Renunciar a la idea de un método universal e infalible no implica caer al abismo del sinsentido, sino abrirse a la multiplicidad de significados 8 . No sólo tenemos que ser capaces de inventar nuevas cartografías, nuevos paradigmas, sino también de ir más allá, de construir formas diversas de cartografiar es decir: nuevas figuras del pensar.

La complejidad nos lleva a pararnos en otro lugar y mirar otros aspectos. La cuestión radica entonces en una revolución científica que busca cambiar las bases mismas del conocimiento. Es imposible generar nuevas construcciones de lo social si no construimos nuevos modelos desde los cuales leer a la sociedad. Es imposible plantear una acción gubernamental orientada a la resolución de los nuevos problemas de las sociedades complejas si seguimos desarrollándola desde modelos viejos. Creemos ver la realidad; en realidad vemos lo que el paradigma nos pide ver y ocultamos lo que el paradigma nos impone no ver. 9 Sin una ruptura con los paradigmas desde los que construimos la sociedad, difícilmente podamos cambiarla.

Evidentemente esto trae aparejado muchas revisiones sobre el componente epistemológico de la ciencia y los criterios de demarcación de las disciplinas. Los compartimentos estancos en los que se encuentran atrapadas las disciplinas deben ser superados para poder generar nuevos mapas cognitivos que se estructuren en base a los objetos de estudio socialmente relevantes. Es en este momento que comienza la integración teórica y disciplinar como mecanismo para abordar de manera más integral un mismo objeto de estudio. Aparece la interdisciplina y se desafía la estructura disciplinar actual.

Transitar por el camino de la complejidad implica el abandono de las dicotomías y los simplismos artificiales. Las dicotomías principales a abandonar, si planteamos un abordaje interdisciplinario (por ende científico) de las políticas públicas, son las dicotomías objeto­sujeto y teoría­praxis.

El posicionamiento epistemológico desde el cual pretendemos construir este abordaje interdisciplinario de las Políticas Públicas es constructivista, entendiendo que co­construimos nuestro análisis junto a nuestro objeto de estudio, somos parte de la sociedad que analizamos y todo nuestro entendimiento esta mediado por ella 10 . La

7 Denise Najmanovich, “Adiós a la Planolandia. Abandonando el reino de las dicotomías”. Texto en formato digital, en www.denisenajmanovich.com , Pág 2 8 Denise Najmanovich, “Estética de la Complejidad”. Texto en formato digital, en www.denisenajmanovich.com , Pág 16 9 Edgar Morin, “Epistemología de la Complejidad”. En: Dora Fried Schnitman “Nuevos Paradigmas, Cultura y Subjetividad”. Editorial PAIDOS. Pág. 425 10 Es importante remarcar que existen diversas corrientes dentro de las Teorías de la Complejidad que poseen relaciones diversas para con el constructivismo. Ante la imposibilidad de profundizar este tema

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complejidad, entendida como un enfoque dinámico e interactivo, implica un cambio en el tratamiento global del conocimiento que nos exige renunciar a la noción de un mundo exterior independiente y a una mirada que puede abarcarlo completamente 11 . Abandonamos toda pretensión de conocimiento científico realizado por un hombre abstracto, ahistórico, neutral y objetivo.

¿Qué es la Interdisciplina?

La discusión sobre la interdisciplina es un tema por demás complejo y debatible. La noción de interdisciplina es cuestionada desde varios ámbitos y encuentra su mayor dificultad en la posibilidad de limitarse como un campo científico (en términos de Bourdieu) y, a su vez, configurar un habitus específico que parta de la eficaz integración de supuestos y teorías pensadas en diversos campos.

Asimismo, si planteamos la interdisciplina en términos lumhannianos, debemos comenzar por aceptar que el abordaje de la realidad política posee una complejidad tan grande que nos imposibilita conocerla como tal, de allí la necesidad de reducir esta complejidad a través de la configuración –analítica­ de sistemas. Ahora bien, estos sub­ sistemas (dentro de un macro­sistema ej: sociedad) poseen una lógica propia, son autorreferentes y autopoiéticos, por lo cual, en su constante reproducción, la factibilidad de combinarse para la integración en un sistema más complejo que involucre la sistematización y abordaje de la realidad, que hace cada uno, estará dada por la eficaz interpenetración entre distintos sub­sistemas.

Para entender qué es la interdisciplinariedad, primero se la debe diferenciar de lo monodisciplinar, de lo multidisciplinar y lo transdisciplinar, para así distinguir los distintos niveles de un continuum integrador de teorías que deriva en la transdisciplinariedad.

“En la investigación monodisciplinar enfatizamos la comprensión o profundidad a expensas de la extensión. Nos quedamos dentro del ámbito de una sola disciplina” 12 . Es evidente que éste es el enfoque más común y, sin duda, el que signó a las investigaciones sociológicas y los programas de políticas públicas hasta por lo menos los ‘70s.

La investigación multidisciplinaria, por el contrario, “ trabaja con diferentes investigadores colaborando en un proyecto común…, cada uno es independiente en su trabajo” 13 . Esta puede verse claramente en trabajos de equipos de investigación o grupos de trabajo en los que investigadores de diversas disciplinas y especialidades escriben, cada uno desde su perspectiva, sobre el mismo tema sin una verdadera integración de los resultados de las investigaciones (a veces llegando a conclusiones contradictorias).

solo diré que mi postura personal se aleja tanto del objetivismo positivista como del constructivismo radical que pareciera negar la existencia material de su objeto de estudio. 11 Denise Najmanovich, “Estética de la Complejidad”. Texto en formato digital, en www.denisenajmanovich.com , Pág 16 12 Miguel Martínez Miguélez. “Transdisciplinariedad y lógica dialéctica. Un enfoque para la complejidad del mundo actual”. CONCIENCIA ACTIVA 21. 2003, 1, Pág. 110. 13 IDEM

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En la investigación interdisciplinaria, como la que abogaba Luhmann, “ también los participantes pertenecen a diferentes disciplinas, pero la integración comienza ya en el mismo proceso, en la formulación del plan de acción y en la especificación de la contribución de cada miembro” 14 . Se define una meta en común y existe comunicación e intercambio constante entre los investigadores “para traducir los términos propios, aclarar lenguajes ambiguos, seguir, aunque parcialmente, procedimientos metodológicos similares y, en general, tratar de compartir algunos de los presupuestos, puntos de vista y lenguajes de los otros” . Este tipo de investigación pueden verse con claridad posteriormente al informe Brundtland y a la incorporación de conceptos como “sustentabilidad” y “externalidades”.

Ahora bien, la investigación transdisciplinaria, “está constituida por una completa integración teórico y práctica. En ella, los participantes trascienden las propias disciplinas, logrando crear un nuevo mapa cognitivo común sobre el problema en cuestión, es decir, llegan a compartir un marco epistémico amplio y una cierta meta­ metodología que les sirven para integrar conceptualmente las diferentes orientaciones de sus análisis” 15 . Quizás el más difundido ejemplo de transdisciplina sea la Teoría General de Sistemas de Ludwig Von Bertalanffy 16 .

Tanto la interdisciplina como la transdisciplina, encuentran un enorme obstáculo en el comportamiento ‘etnocentrista’ de los investigadores, quienes no sólo defienden su disciplina como la única portadora de la verdad, sino también son celosos a la hora de mantener su “territorio” y de denunciar inquisitivamente a los “invasores” del mismo. Por supuesto que en esto aparece un factor fundamental, ilustrado en el affaire Sokal, que es la intromisión simplista y errónea por parte de investigadores en temáticas que son ajenas al particularismo de su disciplina (cómo la que denuncia Sokal y luego comete Sokal al opinar sobre ciencias sociales), las que no logran abordar de manera del todo seria. Esto, de hecho, puede ser peor que la no intromisión.

Otro obstáculo muy importante, ya llevado adelante el intento interdisciplinario, es uno que parece ser común en varios autores cuyas teorías trascienden los convencionalismos de sus disciplinas. Este es el problema del lenguaje 17 . Autores como Edgar Morin o el mismo Inmanuel Wallerstein (entre otros) se ven obligados a acuñar términos nuevos, o redefinir los ya existentes, para abordar la compleja realidad social actual. Un caso interesante sobre este punto es el caso del término sustentabilidad, el cual, originado en la Biología, encuentra una muy buena cabida en las teorías del desarrollo. Evidentemente todo intento inter o transdisciplinario deberá trabajar sobre este problema y seguramente redefinir o crear nuevos conceptos, los cuales tendrán lógica fundamentalmente dentro del campo científico propio de cada investigación.

La transdisciplina emerge de un proceso de integración teórica resultado de las investigaciones interdisciplinarias. Esto implica que, para poder configurar una transdisciplina de las políticas públicas, es preciso un gran esfuerzo de investigaciones interdisciplinarias que empiecen a construir un complejo teórico/metodológico que nutra el campo de las políticas públicas como unidad de análisis científico. Es por esto que nos esforzaremos en desarrollar un marco de referencia que nos permita llevar

14 IDEM 15 IDEM 16 Ludwig Von Bertalanffy, “Teoría General de Sistemas”. Fondo de Cultura Económica. México 1976 17 Pienso que más que un problema de lenguaje, lo que se plantea es un problema de discurso científico y sus categorías o conceptos clave.

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adelante el trabajo interdisciplinario que permita construir el campo científico de las políticas públicas.

Si aceptamos el postulado de Luhmann que para abordar la complejidad es necesario una teoría igualmente compleja y, si la complejidad propia de las políticas públicas aborda una gama tan amplia de cuestiones que supera la capacidad analítica de una sola disciplina, creo que la hipótesis central del trabajo cobra sentido: las Políticas Públicas sólo pueden ser abordadas a través de la configuración de un sistema interdisciplinario que integre la mayor cantidad de problemas­soluciones y relaciones complejas que se inscriben en el objeto cada una de ellas.

Es importante remarcar que entiendo a la interdisciplina no como la cualidad de una persona (por más erudita que esta sea), ni siquiera de un grupo de investigación (este a lo sumo será multidisciplinario); la interdisciplina es una cualidad de la investigación, ésta es interdisciplinaria cuando, producto de un equipo multidisciplinar, logra constituirse en un esquema integral que aborde la complejidad inherente a su objeto de estudio superando las barreras disciplinares y las dicotomías objeto­sujeto y teoría­praxis.

Percepción de la realidad

La construcción de teorías y metodologías para el análisis de la realidad lleva implícita, ineludiblemente, una respuesta a la pregunta ¿qué es la realidad? Implican una ontología determinada, un entendimiento sobre las relaciones de causalidad, y un posicionamiento claro sobre la relación ciencia­hombre, ciencia­sociedad. De esto devienen los grandes debates sobre el componente epistemológico de las teorías.

Detrás del método cuantitativista, por ejemplo, existe la creencia de que la realidad es accesible objetivamente –está dada­, cuantificable en sus resultados, singular y fragmentable.

Si nuestra percepción de la realidad cambia, nuestros postulados epistemológicos lo harán también y, de una nueva dialéctica (en el sentido de la filosofía clásica) sobre las preguntas: qué es la realidad, como la conocemos, qué es la verdad, entre otras; emergerá una nueva ciencia.

Como se mencionó más arriba, abandonamos las dicotomías objeto­sujeto y teoría­praxis. Ante esto, es evidente que al llevar adelante análisis y diseños de políticas públicas, nuestro sistema de “percepción de la realidad” 18 (donde opera nuestra ideología en el sentido más amplio de la palabra) es fundamental para entender no solo los resultados de nuestros análisis sino también los métodos que desarrollamos para llegar a los mismos.

Dicho esto, presentamos un modelo de percepción de la realidad que creemos sirve (no más, no menos) de guía para orientar el proceso de análisis y construcción de políticas públicas.

18 Hemos dado en llamar sistema de percepción de la realidad a todo aquello que constituye, a groso modo, el marco de referencia desde el cual cargamos de sentido al mundo que nos rodea.

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Esquema del iceberg 19 .

¿Pertenecen al “mundo de lo real” el calentamiento global, la pobreza, un sistema de crédito, la contaminación del aire?, ¿es “real” la ideología?, ¿es real que la violencia se reproduce simbólicamente?, ¿cuál de todos estos ejemplos es más real que otro? Todo discurso científico se configura en torno a una manera de “ordenar” la realidad; en este proceso discierne que es cognoscible y que no, que puede ser abordado científicamente y que no.

El Esquema del Iceberg es uno más de estos métodos para “ordenar” la realidad que nos permite generar herramientas de análisis para poder relevarla. Este esquema, proveniente de la teoría sistémica, posee 4 niveles: 1º nivel: hechos, 2º nivel: patrones y tendencias, 3º nivel: estructuras sistémicas y 4º nivel: modelos mentales. A medida que vamos descendiendo por nuestro esquema (del 1º al 4º nivel), los niveles van “complejizando” cada vez más la realidad de una manera sistemática y coherente para poder abordarla.

Los hechos son la punta de nuestro iceberg, la parte “que se ve” del mismo. Hechos son todo aquello que acaece a los sentidos, lo cognoscible en primera instancia, lo aparente (lo que el paradigma cuantitativista entendía por realidad). Hechos son, por ejemplo, la contaminación de un cauce o la tala indiscriminada de un bosque. El mismo es objetivo (ocurrió o no), cuantificable, singular y producido, al menos aparentemente, por una causa singular y lineal.

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El segundo nivel de nuestro esquema son los patrones y tendencias. Ya por debajo del nivel del mar, esta parte del iceberg no es visible.

19 El esquema del iceberg ha sido extraído de Sengue Per ter , The fifth discipline. Editoria PAPERBACK, 1994 20 Todos los gráficos del “esquema del Iceberg” pertenecen a Alberto Montbrun, “Percepción de la Realidad”, clase en power piont. Sin publicación.

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Patrones y tendencias son hechos repetidos en el tiempo. Por ejemplo: el incremento de la contaminación del aire en la ciudad de Mendoza en los últimos 20 años, la inflación, el aumento de delitos correccionales en menores de 18 años.

Los patrones y tendencias deben ser inferidos, no son siempre accesibles por mera observación. También son construcciones fácilmente cuantificables (un patrón es una construcción matemática).

Su causalidad ya no acaece como simplemente singular, pero observamos una fuerte tendencia por parte de los investigadores para adjudicarle un monocausalismo (una ley, uno de los mandamientos de la ciencia de la simplicidad para Edgar Morin es legislar). No es extraño que los investigadores le adjudiquen a los patrones y tendencias, la explicación de causalidad del hecho aislado que, repetido en el tiempo genera ese patrón o tendencia. Ejemplo: la causa de un crimen de determinadas características debiera de ser la causa de todos los crímenes con las mismas –o similares­ características (pareciera ser que todo asesinato producido entre jóvenes de clases marginales es resultado de un “ajuste de cuentas”). Esto no es más que lo que se conoce coloquialmente como simplismo metodológico, la navaja de Occam. Evidentemente apuntamos a superar esta postura.

Nuestro tercer nivel son las estructuras sistémicas. Ya más ocultas bajo el agua, las estructuras sistémicas no son invisibles a la mera observación.

Las estructuras sistémicas son el resultado del entramado de procesos que se relacionan causalmente. Son el caos detrás del orden, lo complejo detrás de lo simple o aparente. Las estructuras sistémicas no están dadas, son una construcción realizada por los investigadores, (lo cual no significa que no sean “reales” o que sean un artificio de los científicos) quienes hacen un recorte de la realidad (aún más entramada y compleja) para intentar abordar las relaciones de causalidad de las que devienen los hechos y patrones que hemos previamente relevado. Enunciar una ejemplificación en este punto se dificulta, pero podemos representarla gráficamente mediante un diagrama causal 21 :

21 Los diagramas causales son una herramienta que nos permite obtener una representación gráfica y simplificada de la realidad, un modelo de relaciones, que representa el conjunto de asociaciones de ideas que nosotros (y no otros) estamos produciendo, en este lapso determinado (y no otro).

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Aquí se deja entrever un posicionamiento epistemológico claro que se encuentra por detrás de nuestro modelo: los procesos (y dentro de estos los infinitos hechos que los constituyen) poseen múltiples relaciones de causalidad, son multidimensionales.

Entramos, en este nivel del esquema, en un análisis de la multidimensionalidad de lo real, por ende, abandonamos todo monocausalismo. Las estructuras sistémicas tratan de lograr una cartografía del entramado relacional del cual emerge la realidad. Importa lo dinámico no lo estático, las construcciones no las apariencias. Se abandona el simplismo metodológico.

En este punto aparece un concepto central en las teorías de la complejidad: la idea de emergencia. La emergencia es el concepto que busca explicar el procedimiento por el cual de la interacción de los componentes individuales se desarrolla algún tipo de propiedad global contra intuitiva, o sea, que no se podría haber previsto a partir de las propiedades individuales de las partes componentes. Aquí aparece el principio holístico ya que las propiedades globales a su vez volverán a influir a los componentes individuales constituyendo una relación dialógica. De esta perspectiva logra explicarse la expresión: el caos como generador del orden; el “orden” del sistema (su estructura) es una emergencia de las relaciones dinámicas entre las partes y el todo.

Los sistemas complejos (categoría central en nuestro análisis) se definen en base las propiedades contra intuitivas de su comportamiento o desempeño global, es por ello que pueden existir sistemas complejos con estructuras cuantitativamente simples (pocos elementos en interacción).

Al ser las estructuras sistémicas recortes (co­construcciones) que los investigadores hacen sobre su objeto de estudio, podríamos encontrar tantas explicaciones como observadores del fenómeno hayan, por ende, abandonamos la realidad como fenómeno dado y singular para entrar en un mundo donde la realidad es

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una co­construcción que cada observador hace de ella, donde la realidad es compleja y entramada. Esto no implica que las estructuras sistémicas no existan, sino, simplemente, que estas están mediadas por el entendimiento del investigador, por sus modelos mentales.

Esto último nos lleva a lo profundo de nuestro iceberg, donde se encuentra lo más oculto pero a su vez fundamental, la base sobre la cual se construye nuestro esquema de análisis, nuestro cuarto nivel: los modelos mentales.

Los modelos mentales emergen en este punto. Si la realidad analizada está mediada por los esquemas analíticos del investigador, esto implica que el análisis está condicionado por sus paradigmas, por su ideología y sus matrices de pensamiento, por el episteme de época que otorga significado a todo fenómeno analizado (nótese cómo fuimos de los más concreto a lo más abstracto y abarcativo, de un esquema de análisis a un episteme). Esto, evidentemente condiciona la causalidad adjudicada por dos observadores diferentes sobre el mismo hecho. Ante el análisis sobre, por ejemplo, la explicación del desarrollo de las naciones, el mismo objeto de estudio tendrá distintas causas para un marxista, para un fascista o para un liberal, pero, probablemente, como hombres modernos todos tendrán similitudes respecto a determinados conceptos, metáforas o representaciones.

Nuestros modelos mentales son producto, por un lado, de una deriva ontogénica, relacionada con nuestro propio desarrollo individual, y por otro lado, de una deriva relacionada con el entorno que nos condiciona, nos configura y nos hace ser como en definitiva somos. No podemos entendernos sino como un producto histórico, ligados inexorablemente a un momento y a un lugar determinados. Ahora bien, de la forma en que percibo el mundo, dependerá la forma en que opere sobre él. 22 El esquema cierra de manera coherente con todo lo postulado hasta ahora. Nuestros modelos mentales, nuestra ideología o, en términos generales, todo aquello que configura nuestro sistema de percepción de la realidad condiciona toda nuestra investigación.

Es imprescindible entonces que para plantear un modelo de trabajo interdisciplinario el punto de partida sea la configuración de un sistema compartido de percepción de la realidad. Esto implica que investigadores que no acuerden en un lineamiento epistemológico, metodológico teórico e ideológico común, difícilmente –quizás nunca­ podrán realizar un trabajo interdisciplinario consistente.

Esquema del Iceberg:

22 Alberto Montbrun, “El cambio en la ciencia, el cambio en la política”. En “Sociedad vs. Política – Desafíos frente al conflicto”; Zeta Editores, Mendoza 2002.Pág. 2

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La aplicación de Métodos Sistémicos en la construcción y análisis de Políticas Públicas.

Ahora bien, este nuevo esquema de percepción de la realidad, ¿qué puede decirnos sobre la construcción y el análisis de políticas públicas?

Como ya hemos advertido, el primer paso en el diseño de políticas públicas es la construcción de una concepción epistemológica compartida, de un consenso en la manera de entender (entre otras) la relación hombre­sociedad y ciencia­sociedad, esto permitirá definir la problemática a estudiar bajo un mismo enfoque. Es fundamental un proceso de cambio de paradigma en los investigadores para poder construir de manera conjunta un nuevo modelo que abrace la complejidad.

Utilizando nuestro esquema, el primer paso comienza en lo profundo del iceberg: debemos construir modelos mentales compartidos. Dentro de esta etapa será fundamental coincidir en los lineamientos ideológicos básicos en torno a la problemática objeto de la política pública. Esto no implica un adoctrinamiento forzoso, muy por el contrario, el abordaje de la complejidad implica múltiples miradas, diálogo y co­construcción, pero es evidente que, a la hora de construir políticas públicas, posicionamientos ideológicos rígidos o fuertemente antagónicos serán un obstáculo para nuestro trabajo.

Se trata en definitiva de desafiar el pensamiento único aceptando las múltiples miradas, rompiendo con los dogmatismos, superando los maniqueísmos y construyendo nuevas cartografías para navegar la compleja sociedad contemporánea. Desafiamos a dar los primeros pasos hacia la construcción de un nuevo paradigma que, de manera

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dialógica, vaya nutriéndose de diversos escenarios cognitivos superando dialécticamente los antagonismos relacionales.

El segundo paso sería construir el sistema complejo que representa la problemática a estudiar en base a un marco metodológico y conceptual común. Esto nos permitirá desarrollar el recorrido de nuestro esquema hechos – patrones y tendencias – estructuras sistémicas – modelos mentales, y generar conceptos, análisis, teorías y conclusiones consistentes y compartidas por los miembros del equipo interdisciplinario. Es preciso en este punto desarrollar la metodología de sistemas complejos.

Los sistemas complejos son recortes de la realidad creados por los investigadores. Se constituyen, una vez demarcados sus límites (esto siempre requiere un trabajo de recorte metodológico), en el objeto de estudio. Si lo que se está estudiando es la contaminación del aire en la ciudad de Mendoza, el sistema creado, en base a un relevamiento y recorte del sistema de relaciones que operan en el entramado social y que generan la emergencia de esta contaminación, se transformará en el nuevo objeto de estudio de los investigadores.

La dinámica de los sistemas complejos es una dinámica caótica. Cabe aclarar que un sistema caótico no es un sistema anárquico, lo que caracteriza a un sistema caótico es que en él, una simple perturbación en las condiciones iniciales puede dar lugar a complejas e impredecibles consecuencias. Los sistemas complejos se conducen de maneras extrañas e impredecibles.

Esto no implica que los sistemas complejos no puedan analizarse, o que la impredictibilidad propia de estos eche por tierra la capacidad de generar esquemas de análisis, previsión y control de las variables intervinientes, sino que, muy por el contrario, nos lleva a buscar nuevos caminos, nuevas herramientas científicas que nos permitan trazar la trayectoria hacia un entendimiento (siempre limitado, nunca taxativo) de los fenómenos sociales y políticos.

Algunas características de los sistemas complejos: No­linealidad. El entramado multi­relacional del cual emergen rompe con todo

proceso lineal. Impredictibilidad. Producto de la sensibilidad a las condiciones iniciales de los

procesos y a la multi­causalidad. Interdependencia. No solo entre las partes y el todo (holismo) sino también

entre todo aquello que quedó afuera del recorte. Las fronteras de los sistemas complejos son fronteras permeables. Es una necesidad metodológica recortar el objeto de estudio, pero esto no significa que debamos abandonar la idea de que un elemento dejado afuera no pueda influir significativamente en nuestro análisis.

Autopoiesis. Es la capacidad de auto producirse o de auto generarse en forma permanente. Relacionado con el punto anterior, en los sistemas autopoiéticos los insumos del entorno disparan cambios de estado que el propio sistema autopoiético tiene predefinidos, y esto en un marco de impredictibilidad 23 . No debe confundirse autopóiesis con equilibrio. Como planteamos más arriba nuestro análisis se basa en el cambio social (nos interesa lo dinámico no lo estático), su lógica procedimental y su ineludible papel como motor de la historia de la humanidad. En cada re­estructuración,

23 Alberto Montbrun, “El cambio en la ciencia, el cambio en la política”. En “Sociedad vs. Política – Desafíos frente al conflicto”; Zeta Editores, Mendoza 2002. Pág. 6

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los sistemas que constituyen la sociedad se acoplan e interpenetran a través de diversos procesos y fenómenos (cambios tecnológico­científicos, revoluciones paradigmáticas, cambios en los modos de ejercer hegemonía, cambio en los actores sociales que detentan legitimidad y poder, etc.). Lejos quedan los modelos estáticos que entienden al cambio como una anomalía y confunden pasividad con armonía y orden­impuesto con equilibrio­virtud 24 .

Estas son solo algunas de las características que distintos autores han adjudicado a los sistemas complejos. La lista es larga y debatible pero las características aquí presentadas son centrales para entender el comportamiento de estos sistemas.

Otra característica importante es que al interior de los sistemas complejos, las relaciones entre sus actores se estructuran en base a redes dinámicas. Los vínculos que unen a los actores dentro de los sistemas complejos son dinámicos, se construyen, se alimentan, se sostienen y también se deterioran o se destruyen todo el tiempo; de esto que la estructura interna cambie constantemente.

Existen varias metodologías en el campo del análisis sistémico, además existen enfoques multi­metodológicos (Multi­methodology) que buscan combinar distintas técnicas, métodos y metodologías con el objeto de superar las limitaciones y falencias de cada una y lograr desarrollar, de esta manera, una sinergia positiva entre distintos métodos. En este trabajo no me ocuparé de repasarlas todas sino, simplemente, mencionar algunas que puedan servir como marco de referencia para desarrollar análisis interdisciplinarios de políticas públicas.

Varios autores diferencian dos grandes tipos de metodologías sistémicas, aquellas que se encargan de “ sistemas duros” (hard systems) y las que se orientan al análisis de “sistemas blandos” (soft systems).

Por sistemas duros se entiende aquellos que tienen por objeto analizar y resolver una situación simple, donde el problema está concretamente planteado, por ejemplo: construir un dique. El problema es concreto, solo resta analizar características del terreno, desarrollar la ingeniería a utilizar, estudiar los materiales y las cantidades de estos, etc. Una de las metodologías más desarrolladas para abordar este tipo de problemas es la Systems Dynamics de J. Forrester (como la utilizada en el informe “Los límites del Crecimiento”, conocido coloquialmente como el informe del Club de Roma). Este enfoque es muy utilizado en procesos de ingeniería o en procesos económicos cuyas variables pueden ser fácilmente cuantificadas.

En cambio, por sistemas blandos se entiende aquellos que abordan situaciones complejas donde la problemática es más difícil de dilucidar, por ejemplo: cuál es el mejor sistema de generación de energía para una región. El problema parece planteado de forma concreta pero, al analizarlo con cuidado, empiezan a conjugarse una serie de variables y elementos que lo hacen más complejo: la relación con el perfil productivo, las preferencias de los habitantes, la cultura predominante en la región, sus usos y costumbres, etc. Peter Checkland y su Soft Systems Methodology es una de las metodologías más difundidas en esta línea. Este tipo de métodos son muy utilizados, por ejemplo, para el desarrollo de tecnologías blandas.

24 Desde ya es esta una apreciación personal que no todos los autores que se autodenominan provenientes del pensamiento complejo (muchas veces confundido con el mero uso de metodologías sistémicas) aceptarían con facilidad.

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Cómo mencionamos más arriba, existen enfoques que conjugan distintas técnicas y métodos, incluso aquellos que desarrollan sistemas duros y blandos. Un ejemplo que creo vale la pena mencionar es la Soft Systems Dynamics Methodology de Ricardo Rodriguez Ulloa 25 , la cual emerge de la combinación de la Soft Systems Methodology y la System Dynamics. Desde ya que en este trabajo no pretendo extenderme en la explicación de estas metodologías sino, simplemente, presentarlas y advertir que son técnicas muy difundidas y aceptadas en el campo académico mundial para desarrollar investigaciones interdisciplinarias como las aquí propuestas para el desarrollo de políticas públicas.

En este trabajo tan solo presentaré dos herramientas sistémicas útiles para poder ver a grandes rasgos como analizamos y diseñamos políticas públicas desde la perspectiva de los sistemas complejos, los diagramas de círculo causal (DCC) –sistemas blandos­ y los sistemas de stocks and flows (DSF) –sistemas duros­.

Los DCC y los DSF constituyen herramientas de gran valor, pero en esencia son diferentes. Los DCC (Diagramas de Círculo Causal) son útiles puesto que muestran una visión del sistema desde el mayor nivel, permitiendo ver la multidimensionalidad del problema relevado y las múltiples variables intervinientes. Son fáciles de comprender y constituir el primer paso para nuestro modelo de análisis y diseño de políticas públicas.

Los DSF por otro lado, llevan el análisis a un nivel de rigurosidad mayor, estos incluyen más detalles acerca de los elementos del sistema que los DCC, por ejemplo las variables adicionales no representadas en un DCC. El DSF se construirá en base al DCC del cual se extraerán sus variables e indicadores principales.

Diagramas de Círculo Causales (diagramas causales)

Los diagramas causales son una herramienta que nos permite obtener una representación gráfica y simplificada de la realidad, un modelo de relaciones que representa el conjunto de asociaciones de ideas que nosotros (y no otros) estamos produciendo, en este lapso determinado (y no otro). Su objetivo es reducir la complejidad del fenómeno a analizar para así obtener una mirada global de este, teniendo en consideración la interacción dinámica de variables que, en el tiempo, llevan a su emergencia. Podríamos decir que, siguiendo la conceptualización de nuestro esquema del iceberg, grafican de alguna manera las estructuras sistémicas subyacentes al fenómeno observado.

Para su construcción llevamos adelante tres pasos: el relevamiento de las variables involucradas, la asignación de relaciones de causalidad entre ellas en inherente interacción y el análisis de procesos de retroalimentación y retardos que se verifiquen lógicamente 26 . Veamos algunos ejemplos 27 :

25 Ricardo Rodriguez Ulloa. Soft Systems Dynamics Methodology: Combining Soft Systems Methodology and Systems Dynamics. En Systemic Practice and Action Research. Vol.18 No.3, Junio 2005 26 Una interesante manera de construir DCC es recogiendo información mediante el método DELPHI y utilizar la perspectiva de especialistas para la construcción de variables y la asignación de relaciones de causalidad entre ellas. 27 Extraídos de trabajos realizados por el Centro de Estudios para la Gestión de Sistemas Complejos. CEGeSCO

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En el ejemplo logramos ver la presencia de 5 variables y las relaciones causales entre ellas, a su vez inducimos cómo las relaciones de causalidad llevan a un proceso de retroalimentación positiva en todas ellas generando un patrón de comportamiento incrementador en el funcionamiento del sistema como un todo (no visible tratando las variables de forma autónoma). Por razones de espacio no se repasaran todas las características de los diagramas causales ni sus posibles conclusiones, bastará con decir que, a medida que vamos incorporando variables, el diagrama conjuga la relación entre variables (cuantitativas y cualitativas) que nos permiten calcular (mediante modelización por computadora) patrones de comportamiento emergente del sistema como un todo.

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Del mapeo y análisis de los DCC logramos identificar variables palanca (variables que por su desempeño en el sistema como un todo son cruciales para manejar su conducta emergente) y lógicas procedimentales que nos servirán de base para la construcción de indicadores (para medir el desempeño en el tiempo del sistema) y DSF

Diagramas de Stock and Flow (Diagramas de Forrester)

Los variables stocks son elementos que pueden incrementarse o reducirse, funcionan como un indicador, midiendo niveles, como por ejemplo la cantidad de delitos o la cantidad de pacientes de la red sanitaria. Los flujos por otro lado, son elementos que provocan el aumento o disminución de los stocks, como el caso del ingreso inmigrantes portadores de nuevos virus o los programas de vacunación para evitar el contagio. Todas las variables de nivel de un sistema van unidas a una o más variables de flujo quienes producen la variación de las primeras ya que un nivel sólo cambia en cuanto se llena o vacía por los flujos que lo afectan.

Una técnica empleada comúnmente para distinguir un stock de un flujo, es considerar lo que ocurriría si el tiempo se detuviera. Los stocks, que son acumulaciones continuaran existiendo, sin embargo en el caso de los flujos, estos desaparecerían, puesto que ellos constituyen las acciones.

Susceptible Population

Infected Population infections

rate of potential infectious contacts

rate that people contact other people

Fraction of population infected

total population

Contacts between infected and unaffected

fraction infected from contact

initial infected initial susceptible

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28 Extraído de modelos estándar del programa VENSIM PLE, Ventana systems INC. http://www.vensim.com/

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El objetivo de diseñar estas herramientas de dinámica de sistemas, es lograr generar escenarios prospectivos (a través de modelación por computadora) que nos permiten simular el impacto que ocasionaría la manipulación de distintas variables. Si bien rechazamos la visión determinista de la prospectiva, entendemos que los métodos de simulación son una excelente herramienta para el análisis y diseño de políticas públicas que logran incorporar perspectivas interdisciplinarias, analizando el objeto de estudio bajo la mirada de los sistemas complejos y atendiendo a la emergencia de sus propiedades y patrones de conducta.

El resultado de implementar estas metodologías es crear un sistema complejo que nos permita estudiar la multidimensionalidad del fenómeno social relevado para así lograr diseñar una política pública que tenga en consideración todos los aspectos relevantes y, a su vez, podamos entender a grandes rasgos las tendencias de comportamiento del mismo con una visión prospectiva.

Conclusiones

Este trabajo es solo una presentación de una temática que busca abrir una pequeña puerta a un nuevo paradigma que puede ser de gran ayuda para la construcción y análisis de políticas públicas que logren abordar la complejidad de las sociedades contemporáneas de manera integral y eficiente. Si bien queda mucho por decir en relación a las teorías de complejidad, los sistemas complejos y su aplicabilidad al análisis y diseño de políticas públicas, espero haber podido hacer un aporte en la búsqueda de miradas novedosas sobre la temática.

“No podemos resolver problemas pensando de la misma manera que cuando los creamos” Albert Einstein

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Bibliografía

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• Ricardo Rodriguez Ulloa. Soft Systems Dynamics Methodology: Combining Soft Systems Methodology and Systems Dynamics. En Systemic Practice and Action Research. Vol.18 No.3, Junio 2005

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