En años recientes se ha extendido el uso de modelos relativamente formales en ciencias sociales. El modelamiento de agentes se ha hecho en particular algo popular. Y en particular, los modelos computacionales han aumentado de importancia en los últimos años.
En principio, el formalismo tiene algunas ventajas. Evita en buena parte la imprecisión y vaguedad de las ideas e hipótesis en ciencias sociales. Obliga a establecer los argumentos con claridad, y a obtener las consecuencias de las afirmaciones con mayor seguridad. Y en particular el modelamiento de agentes permite analizar la complejidad de la vida social de forma más ‘natural’ (a partir de agentes con reglas simples, los comportamientos complejos del conjunto emergen del proceso de interacción).
Sin embargo, los formalismos tienen limitaciones para ser aceptados como explicaciones finales en ciencias sociales.
En primer lugar, examinaremos lo que sucede con los modelos de agentes y los modelos computacionales. La literatura que intenta formalizar agentes e interacciones usan una situación en que existen ciertas reglas del juego y capacidades establecidas (i.e por ejemplo, los agentes están distribuidos en una cuadrícula; o cambian sus comportamientos bajo tales circunstancias; o tales son las alternativas de comportamiento que tienen). En general, podemos observar que el formalismo exige un mundo cerrado. Y en particular, los modelos computacionales terminan demandando una especificación de todas las posibilidades.
El problema es que esa especificación resulta imposible en el mundo social que crean los actores. Porque una de las características de los agentes es precisamente su apertura: posibilidades siempre existentes de nuevas distinciones, nuevos aprendizajes, nuevas comunicaciones, nuevas preferencias, nuevas reglas del juego etc. Así entonces un modelo que se basa en que los agentes aprenden de determinada forma no puede dar cuenta del hecho que los actores aprenden sobre el aprender y luego pueden cambiar esas formas. Si un modelo se basa en que los actores usan determinadas reglas, no toma en cuenta que los actores pueden cambiar esas reglas. En este último caso, la teoría de juegos opera con una distinción central, que cambia todas las herramientas de análisis, entre juegos cooperativos (donde existe la posibilidad de decisiones vinculantes) y juegos no cooperativos (donde ésta no existe). Y entonces se dedica a establecer cuál es la estrategia racional en cada situación. Pero como el conjunto de estrategias del sujeto incluye también el cambiar las reglas, entonces una posibilidad es que, por ejemplo, lo racional en un determinado juego sea intentar pasar de un tipo a otro (creando o prohibiendo interacciones vinculantes entre actores). Pero eso queda fuera del modelo.
Una forma de resolver lo anterior es intentar incluir alguna modalidad de posibilidad de cambio al interior del modelo. Jürgen Klüver (1998, Modelling Science as an adaptive and self-organising social system en Computer Simulations in Science and Technology Studies (páginas 25 et passim) ha sido uno de los pocos que ha intentado superar esos problemas. Para ello ha combinado explícitamente autómatas celulares (para aprendizaje dentro de las reglas) con algoritmos genéticos (para el meta-juego de cambio de reglas). Representa un considerable avance pero sigue siendo insuficiente, aun cuando siempre hay que recordar que para reemplazar a una herramienta no basta con su crítica sino tener una mejor. No entraremos en las críticas específicas, que dicen relación con el tema de la adaptabilidad, sino volveremos al punto de inicio. El problema es que el conjunto total de alternativas no es definible. No podemos establecer, por ejemplo, la mejor estrategia porque el conjunto total de estrategias no sólo es infinito sino además, de hecho, no está bien definido. Una de las capacidades de los actores es generar distinciones para relacionarse con el mundo, siempre es posible que se cree una nueva estrategia porque es posible que los agentes generen una nueva distinción que la hace posible (y que no era posible antes que apareciera esa distinción). Y por ello todo modelo formal, que finalmente asume un mundo bien definido no funciona.
En ese sentido, estamos ante actores que son inherentemente capaces de apertura frente al mundo, y se relacionan con él a través de distinciones que ellos mismos generan. Eso es lo que limita las capacidades de un modelamiento formal.
Al mismo tiempo, nos muestra su gran utilidad. Si lo que evita que los modelamientos formales representen una explicación final adecuada es la apertura que tienen los actores, entonces en los medios en que esa apertura está limitada (o la capacidad de generar nuevos elementos es más difícil) entonces ese modelamiento será más adecuado. En otras palabras, si bien no puede dar cuenta del carácter fundamental de los actores, sí puede ser muy adecuado para analizar medios sociales específicos.
El problema que hemos observado también aparece en otra forma de análisis formal que es muy popular (particularmente en economía): modelos de equilibrio. El atractivo de un modelo de equilibrio es claro de observar: Más allá de las perturbaciones de largo plazo si podemos entender que posición ocuparía un sistema en equilibrio podemos tener una estimación de su comportamiento a largo plazo (i.e se moverá hacia el equilibrio).
Ahora, si nos tomamos en serio el tema que estamos ante actores que generan nuevos elementos entonces podemos observar una limitación que emerge de dicha característica: El movimiento hacia el equilibrio se puede romper en cualquier momento porque es posible que los actores creen un nuevo elemento que cambia el atractivo de un comportamiento. Si el ajuste hacia el equilibrio es lento, de hecho uno podría plantear que las probabilidades que sea alcanzado son bajas en la medida que aumenta la probabilidad que aparezca este nuevo elemento. Pero si suponemos que el ajuste es rápido, lo que es razonable suponer en el caso de interacciones repetidas sobre prácticas cotidianas, entonces lo que tenemos es equilibrio en el corto plazo (producto del ajuste), combinado por desequilibrio en el largo plazo (producto de la generación de nuevos elementos). En otras palabras, en actores que pueden generar nuevos elementos, el equilibrio a lo más es una situación de corto plazo, y al largo plazo no se puede obtener.
Un análisis basado en el equilibrio sigue teniendo sentido en muchas situaciones, pero reaparecer la situación que no puede representar una respuesta fundamental a las dinámicas sociales.
En ese sentido, los límites más importantes a los métodos formales en ciencias sociales no están dados tanto quizás por las temáticas asociadas al significado; sino al carácter de los agentes que tratamos. La relación de los agentes con el mundo es abierta, y una ciencia social básica debiera construirse sobre esa situación.
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