Hipótesis, teorías y modelos

Aunque en el lenguaje informal no solemos hacer distinciones entre estos tres conceptos (todos “tenemos una teoría”, que en realidad no es más que una hipótesis), no está de más tener una idea más precisa de su significado para poder hablar con propiedad cuando lo consideremos oportuno. En este artículo voy a comentar con qué sentido emplearé estos tres términos en adelante.

Podemos decir que la ciencia se dedica a estudiar la realidad para poder conocerla y comprenderla. Esto ha sido fundamental para el hombre desde el principio de los tiempos y muchas veces nos va la vida en ello. También es lo que ha permitido que aumenten nuestro nivel de vida, conocimientos y habilidades (al menos los de muchos de nosotros).

Todo esto comienza con la curiosidad hacia los fenómenos y objetos que observamos, que nos mueve a hacernos preguntas sobre su origen o funcionamiento. Normalmente, nos inventamos primero una posible explicación que es lo que se conoce como hipótesis. La existencia de dioses y seres mitológicos, el atomismo griego, la tierra plana y las cataratas del fin del mundo son todas hipótesis sobre el mundo.

Pero sucede que el mundo es demasiado complejo y desconocido como para que nuestras mentes limitadas puedan manejar la realidad en su totalidad. Además, las cosas se empeñan en estar relacionadas unas con otras formando una maraña que nos acaba saturando con una mezcla casi ilimitada de información relevante e irrelevante. Así que, para poder centrarnos en lo que realmente nos interesa estudiar, construimos una versión simplificada del mundo real en la que tratamos de poner solamente los elementos fundamentales, también simplificados. Esto es lo que llamamos un modelo.

Por ejemplo, si tomamos medidas de variables climáticas como temperatura, presión atmosférica, velocidad del viento, humedad del aire, etc. Lo que tenemos es un modelo del clima real, del que hemos seleccionado solo unos pocos componentes relevantes con el rango de valores que nos permitan obtener nuestros aparatos de medida.

Ahora que tenemos un modelo, podemos intentar comprobar si nuestras hipótesis son válidas estudiando los datos disponibles e incluso hacer alguna simulación con nuestra versión reducida del mundo. El último paso para corroborar la validez de una hipótesis es ponerla a prueba sobre la realidad misma. En caso de tener éxito, habremos logrado construir una teoría o un teorema. La teoría suele referirse a un conjunto de conocimientos que consideramos válidos, los teoremas son cada uno de estos conocimientos concretos. Pensad en las matemáticas como una gran teoría y en el teorema de Pitágoras como uno de sus muchos teoremas.

En puridad, las teorías solo pueden ser totalmente verdaderas en los modelos correspondientes. En el mundo real se vuelven simplemente aproximaciones, aunque existen teorías, como la de la relatividad o la mecánica cuántica, que tienen un grado de exactitud muy alto, otras, como la teoría de las expectativas racionales, en economía, que dice que los seres humanos nos comportamos como si fuésemos seres totalmente lógicos al tomar decisiones económicas, resultan bastante ingenuas cuando se ponen a prueba fuera de los modelos teóricos.

Todos utilizamos bastante a menudo estos conceptos incluso cuando usamos lenguaje coloquial: una cosa es cierta, pero solo “en teoría” (es decir, en el modelo simplificado). Esto sucede mucho en política, donde se construyen modelos excesivamente simplistas, normalmente a causa de los sesgos ideológicos. Todos conocemos las famosas “teorías conspiranoicas”, que en realidad no son más que meras hipótesis (aquí más de uno me llevará la contraria. En cualquier caso, no son teorías científicas). Construimos modelos sobre nuestros semejantes; para poder decir “la gente es… (maravillosa, estúpida, guarra, y un largo etc.)” primero construimos un modelo en el que solo metemos a la gente de la que queremos hablar (obviamente, no todo el mundo es maravilloso, por ejemplo).

Así pues, aunque todos nos entendemos cuando hablamos de estas cosas, no está de más tener una visión más precisa del significado de estos conceptos tan fundamentales. A veces es útil contar con un lenguaje más rico que permita expresar ideas más complejas y con mayor exactitud.

Si os interesa profundizar en estos temas, os puedo recomendar leer La estructura de las revoluciones científicas, de Thomas S. Kuhn. La lógica de la investigación científica, de Karl R. Popper, La metodología de los programas de investigación científica, de su discípulo Imre Lakatos, que posiblemente os cueste conseguir, o la versión anarquista de Paul Feyerabend en Tratado contra el método.