Conocimiento Cotidiano Y Cientifico 2l1y6d

“El proceso de conocimiento puede concebirse como una relación, de singular complejidad, entre estos dos elementos, sujeto y objeto. Para comenzar diremos que entendemos por sujeto a la persona (o equipo de personas) que adquiere o elabora el conocimiento. El conocimiento es siempre conocimiento para alguien, pensado por alguien, en la conciencia de alguien. Es por eso que no podemos imaginar un conocimiento sin sujeto, sin que sea percibido por una determinada conciencia. Pero, de la misma manera, podemos decir que el conocimiento es siempre conocimiento de algo, de alguna cosa, ya se trate de un ente abstracto-ideal, como un número o una proposición lógica, de un fenómeno material o aún de la misma conciencia. En todos los casos, a aquello que es conocido se lo denomina objeto de conocimiento.” (Sabino, 2002) Se puede definir al Sujeto como aquella persona o equipo de personas que producen el conocimiento o comprensión requerida. El Objeto de conocimiento se puede establecer como aquello que se requiere conocer o comprender. Esta relación entre Sujeto y Objeto es una relación dinámica (se modifica a través del tiempo) y condicionada (depende de factores económicos, sociales y políticos). El hecho de conocer es una actividad que caracteriza no solo a los investigadores científicos sino también a las personas comunes. Tanto uno como otros no registran la realidad que enfrentan desde un desconocimiento absoluto de la misma, existen en ambos saberes previos, ya constituidos a través de la experiencia, que le resultan necesarios para guiarse en la tarea del conocimiento. La investigación científica es una herramienta para conocer lo que nos rodea, a fin de transformarlo al servicio de intereses sociales. Todos los seres humanos construyen a lo largo de nuestra experiencia individual y social un conjunto de saberes que se pueden denominar como conocimiento cotidiano. El conocimiento cotidiano se adquiere a partir de la experiencia espontánea, se expresa y transmite a través del lenguaje común. Se emplea diariamente en las actividades cotidianas habituales. Su finalidad es guiar a las personas en el mundo y en las relaciones con los demás. El conocimiento científico tiene una relación dinámica con el conocimiento cotidiano, ya que a través de las decisiones de políticas de educación pública y de la información circulante a través de los medios de comunicación el conocimiento científico se internalizar en diversos grados de complejidad en la subjetividad de amplios sectores de la población.

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El conocimiento cotidiano responde a creencias, tradiciones, estereotipos, emociones y prejuicios, el conocimiento científico es crítico del mundo y de si mismo, busca generar un conocimiento riguroso, preciso y válido. Lo que caracteriza al conocimiento científico es la transitoriedad en la validez de sus afirmaciones, siempre el saber científico puede ser modificado, es provisorio nunca es definitivo. El conocimiento científico ya sea el producto individual o grupal de investigadores circula y se valida como tal en el seno de la comunidad científica, esto es, el conjunto de científicos que adhieren a los principios de la ciencia y los concretan en el marco de trabajo dentro de las organizaciones estatales o privadas afines a la producción de conocimiento científico. El conocimiento científico es un producto resulta de una delimitación o recorte de la realidad (objeto) y un conjunto de procedimientos probados como los más apropiados para lograr dicho producto. Investigar científicamente la realidad es una construcción social que consiste en la aplicación sistemática, a través de un proceso, de un conjunto de técnicas y teorías con la finalidad de elaborar datos. El dato científico es información que intenta responder a las inquietudes, preocupaciones y requerimientos que surgen de la sociedad a partir de determinados intereses sociales, económicos, políticos e institucionales. Es el resultado final de la aplicación de un método científico a partir de una demanda existente. Sus características son: 

Articula lo empírico y lo teórico



Es comunicable



Es verificable



Es transitorio



Es preciso



Es insumo de nuevos procesos de investigación

El Método Científico es un conjunto de procedimientos y técnicas que se utilizan para producir datos científicos. Supone una secuencia de etapas articuladas entre sí, regidas por reglas explicitas y precisas. Implica la exigencia de pautas generales de trabajo que orientan la investigación “Los métodos se sustentan sobre principios epistemológicos y metodológicos. Es por ello que no se puede utilizar cualquier método en el marco de una metodología determinada. En la práctica, en la elección de un método se respetan los presupuestos de la metodología en la que se encuadra, aunque con ciertos grados de

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libertad. Este margen de maniobra es necesario para resolver los dos grandes desafíos que el método impone: primero, transformar el tema y la teoría en objetivos y preguntas de investigación y, segundo traducir estas preguntas de investigación en procedimientos para la producción de evidencia empírica.”

(Sautu, Bonilo, Dalle y

Elbert, 2006) Metodología implica el estudio y la reflexión sobre el método a ser empleado. Supone la justificación de sus supuestos, el análisis de los procedimientos y las discusiones acerca de sus cualidades y debilidades. Conforma la lógica que estructura la investigación, ya que sustenta no solo la coherencia entre las diferentes etapas del proceso de investigación, sino que, también, establece la validez de lo que se quiere investigar y los límites a los que se enfrenta la intencionalidad de los investigadores. “La metodología esta conformada por procedimientos o métodos para la construcción de

la evidencia empírica. Esta se apoya en los paradigmas, y su función en la

investigación es discutir los fundamentos epistemológicos del conocimiento.” (Sautu, Bonilo, Dalle y Elbert, 2006) La investigación científica es un proceso ordenado, preciso y riguroso, supone una organización de actividades conectadas entre sí a través del tiempo a través reglas explícitas, en tanto proceso, está compuesta por una secuencia de etapas, estas se derivan unas de otras, son parte de una planificación intencional. La investigación científica siempre implica la utilización de un método, el cual contiene de forma articulada y lógica una serie de técnicas de investigación. La investigación tiene una serie de características:



Sistemática y controlada: no se dejan las actividades libradas a la

casualidad. Las diferentes actividades siguen un plan, una estrategia definida de antemano.



Empírica: se basa en fenómenos registrables de la realidad.



Crítica: se analiza constantemente, se eliminan las preferencias

personales y los juicios de valor. Es evaluada por la experiencia acumulada por uno mismo y por otros.



Comunicable y pública: los conocimientos generados no deben ser solo

aprovechados para quienes los elaboraron, sino que deben hacerlos circular para que otros también los puedan utilizar.

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Paradigma: Funciona como un modelo de percepción de la realidad, se compone de un conjunto de creencias, valores, intereses y visión del mundo (ideología) compartida por un grupo de científicos. Permite la orientación general de cada disciplina científica, establece como posicionarse dentro de cada campo temático dentro de la producción científica. Los paradigmas suponen diferentes supuestos ontológicos (definición sobre lo que la naturaleza de lo real), epistemológicos (especulación sobre el conocimiento) y metodológicos (reflexión sobre como abordar lo real desde el plano cognitivo) que constituyen el esqueleto de la investigación. Teoría: articulación lógica de supuestos y conceptos que se refieren a un fenómeno particular o conjunto de fenómenos. Concepto: idea general que puede aplicarse a muchos casos específicos. Pagina 12 01/02/2011 CIENCIA › DIALOGO

CON

SUSANA

PEDROSA,

DOCTORA

EN

FISICA,

INVESTIGADORA DEL CONICET EN EL IAFE En busca de la materia oscura El Jinete Hipotético desconfía de la materia oscura que por lo visto integra la mayoría de los modelos cosmológicos actuales. Por eso se puso a averiguar y cabalgó hasta los confines. Por Leonardo Moledo –Bueno, estamos en el IAFE (Instituto de Astronomía y Física del Espacio) y a ver, a ver... Usted se ocupa de la formación y evolución de las galaxias... –Yo me ocupo de la formación, centrándome en la materia oscura. –Empecemos por algo general: ¿qué se formó primero, las galaxias o las estrellas? –A veces unas y a veces otras. Es como un interjuego. La idea es que uno tiene unas nubes de gas que por ciertas condiciones pueden colapsar gravitacionalmente y empezar a formar las estrellas y las galaxias. Nosotros estudiamos eso desde el punto de vista numérico, no observacional. –¿Qué quiere decir eso?

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–Planteamos un modelo que suponemos que explica el modo en que las galaxias se formaron desde hace mucho tiempo hasta ahora. Tenemos desde tiempos muy antiguos hasta el presente. Lo que hacemos entonces es plantear una serie de ecuaciones que describirían el sistema y resolverlas, tratando de poner cada vez más modelos físicos ahí adentro. –¿Y pueden hacerlo? Porque supongo que el proceso de formación de las galaxias es algo muy complejo... –E involucra una cantidad enorme de procesos físicos que interactúan. Poder resolver eso demora mucho. De cualquier manera, los modelos ahora están en una muy buena situación: los resultados que se obtienen de la simulación numérica resultan adecuados con lo que se observa. –Me intriga. Bueno, no, lo decía para seguir... aunque, en realidad, sí me intriga: ¿cómo se forma una galaxia según estos modelos? –Si uno se va a los cuatro cientos mil años después del Big Bang, que es más o menos cuando podemos empezar a ver las cosas, se plantea que hay una suerte de distribución de la materia existente en el Universo. Con lo que empezamos la simulación es con una pequeña fluctuación de eso. –Si no hubiera fluctuaciones, no se formaría nada. –Claro. Si todo estuviese equidistante, no cambiaría nada, pero hay fluctuaciones que hacen que en algún momento la masa se agrupe más en cierto punto. Como la atracción depende de la cantidad de masa, ese punto va a atraer cada vez más materia. Esa sería la semilla de formación de las próximas galaxias. Y es ahí donde interviene la materia oscura, porque el esqueleto para la formación lo da la materia oscura. Por las condiciones físicas del Universo en el momento en que se empiezan a formar las semillas, lo que es la materia “clásica” no puede agruparse, por culpa de la cantidad de energía que anda dando vueltas en forma de fotones. –Que desarman todo. –Sí. Esos mínimos grumos que se forman son desarmados por los fotones. Por eso el modelo de materia oscura supera los modelos anteriores. De hecho, el modelo surge para entender algunas inconsistencias que se verificaban en las observaciones. Había cosas que no se entendían si no se suponía la existencia de algún tipo de materia que no pudiéramos ver. Y eso es la materia oscura. El modelo más aceptado supone que es una materia exótica: no es el gas de las estrellas comunes sino una materia que no interacciona

electromagnéticamente

(por

lo

cual

no

radian),

aunque

sí

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gravitacionalmente. Como esta materia no reacciona electromagnéticamente, logra formar grumos que no se desarman. A medida que se van armando, esa materia oscura es lo que permite que la otra materia pueda agruparse sin desarmarse. –Y ahí van creciendo las fluctuaciones. –Si uno pudiera ver la materia oscura, lo que vería serían filamentos y nodos. En el corazón de esos nodos es donde se forma lo que nosotros conocemos como galaxia visible. Pero eso es una parte mínima dentro de un halo que puede ser 20 veces más grande de materia oscura. Ese halo de materia oscura tiene una serie de propiedades muy interesantes que se pueden calcular. El modelo que yo le estoy comentando es el de materia oscura fría, que comenzó a aceptarse a partir de los ’80. La materia oscura empieza a descubrirse en la década del ’30 y se confirmó en la del ’70 con una astrónoma que midió las curvas de rotación de la galaxia. –Pero... –Lo que vio es que esas curvas de rotación tenían una forma aplanada, y que esa forma se debía a la existencia de materia que no se podía ver. A partir de ahí ya se aceptó el modelo de materia oscura, aunque hubo discusiones sobre diferentes modelos. Primero existió el de materia oscura caliente, que respondía al tipo de partículas que podría estar formando esa materia oscura. Pero luego se vio que ese modelo no funcionaba, porque los resultados no daban una distribución de galaxias que se condijera con las observaciones. De ahí salió el modelo de materia oscura fría, que es el más aceptado actualmente. De ahí partimos para poder resolver nuestras ecuaciones. Ahora, si bien este modelo funciona perfecto a escalas grandes, tiene algunos problemas a escalas galácticas. Algunas cosas que predice no se condicen con las observaciones. Por ejemplo, en la Vía Láctea vemos muchos menos satélites de los que predice la simulación. Estamos tratando de entender por qué pueden ser esas diferencias. –Yo siempre creí que tanto la materia como la energía oscuras tienen tufillo a hipótesis ad hoc. –Lo tienen. –¿Qué es la materia oscura? –Hay varias hipótesis. La más aceptada ahora es la que supone que son WIMPs (Weakly Interactive Massive Particles), que serían unas partículas de mucha masa que interaccionan muy débilmente. Como no interaccionan electromagnéticamente, la forma de detección es a partir de lo que se llama “retroceso de los núcleos”, y exige un

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grado de precisión que todavía no se tiene. Hay varios proyectos que se están llevando a cabo para lograr detectarla, pero creo que todavía estamos lejos de hacerlo. –Mmmm... siempre es útil tener un elemento teórico que la propia teoría predice que no se puede detectar... aunque produce desconfianza... –Pero también la teoría dice que en determinado nivel se tiene que poder encontrar. –No olvidemos que hubo grandes teorías, muy explicativas, basadas en sustancias que nunca existieron: el éter, el flogisto... –Totalmente. –A mí, debo confesarle, me produce cierta desconfianza. Yo no sé si no es algo que se usa para cerrar una teoría como el éter o el flogisto... –No. Sería en todo caso como el Bosón de Higgs. –Pero se parece bastante al éter... –Yo creo que no, porque tiene una justificación en el marco teórico que cerraría todo un modelo de partículas, que no es lo mismo que lo otro. –¿Por qué la materia oscura es materia? –Porque estaría formada por partículas, aunque no sean aquellas que nosotros estamos acostumbrados a ver. Eso no quiere decir que no sean partículas: por ejemplo, los quarks los pudimos observar recién cuando pudimos hacer interacciones lo suficientemente energéticas. Y lo mismo estaría pasando con la materia oscura. Eso no le quita realidad. –Pero además la materia oscura es mucho más abundante que la no oscura. –Sí; estamos hablando de aproximadamente 75 por ciento de energía oscura, 24 por ciento de materia oscura y el resto es lo que vemos. Es realmente muy poco. –Difícil de creer. –Lo que pasa es que la materia oscura es un engranaje necesario para que funcione el modelo del Big Bang. Si uno está de acuerdo con ese modelo, tiene que aceptar la existencia de materia oscura. –¿Por qué? –Por lo que le decía al principio de las fluctuaciones. La materia oscura es un ingrediente necesario que cierra el modelo.

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–¿Hay modelos alternativos? –Hay uno, el MOND, que lo que se propone es modificar la gravedad. La idea que sugieren quienes lo defienden es que la gravedad a ciertas escalas no funciona tal como la conocemos. Hay muchos papers que tratan de ir explicando las cosas a partir de esta gravedad modificada, pero no da tan buenos resultados al contrastar con las observaciones. Lo que pasa con la materia oscura es que tiene muchísimo éxito en el contraste. Salvo algunos detalles a nivel galáctico, que es lo que yo estoy trabajando. –¿Usted cree que la materia oscura existe y que ese término teórico responde a algo existente en la realidad? –Creo que es un modelo que permite muy buenas predicciones, que es lo que uno espera de la ciencia. –Pero lo que predecía Ptolomeo también era correcto. –Bueno, pero las observaciones se fueron afinando. Es cierto que, tal vez, si seguimos afinando las observaciones, este modelo no sirva. Pero por ahora es muy explicativo.

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