Resumen de Scientific communities and the diversity of knowledge: A computational exploration of disagreement and collaboration
La historia de la ciencia muestra que una diversidad de perspectivas, metodologías y marcos teóricos es crucial para el avance del conocimiento científico. A menudo, los descubrimientos científicos surgen de una interacción de perspectivas y enfoques diferentes, que dan lugar a la introducción de nuevas teorías, metodologías o técnicas experimentales.
Sin embargo, estos ejemplos solo abordan superficialmente las dinámicas más amplias que caracterizan a las ciencias. Las comunidades científicas son sistemas sociales complejos, donde la diversidad epistémica puede mejorar el éxito epistémico al fomentar una amplia gama de perspectivas. Esta tesis explora cómo la diversidad opera dentro de las comunidades científicas, centrándose en su potencial para impulsar el progreso epistémico y examinando las condiciones específicas bajo las cuales la diversidad contribuye o dificulta el éxito científico.
La investigación científica no es simplemente una búsqueda individual, sino que se configura a través de prácticas colectivas. Reconociendo esto, el campo de la epistemología social ha cambiado su enfoque desde las visiones tradicionales, centradas en el individuo, sobre la producción de conocimiento, hacia explicaciones más orientadas a la dimensión social, donde el conocimiento se entiende como un producto de la colaboración, la comunicación y la confrontación. Desde esta perspectiva, la diversidad en las comunidades científicas es más que una colección de diferencias individuales; se convierte en un factor central para estudiar la manera en la que se desarrolla la investigación científica.
Esta tesis aborda la cuestión central de cómo la diversidad en las comunidades científicas afecta a su éxito colectivo y explora bajo qué condiciones conduce a resultados productivos o improductivos. Específicamente, esta tesis se apoya tanto en la literatura filosófica como en modelos computacionales, con el objetivo de profundizar en nuestra comprensión de cómo se manifiesta la diversidad en las comunidades científicas y los posibles mecanismos a través de los cuales se da forma al proceso de investigación científica.
Con este objetivo, desarrollamos y analizamos tres modelos basados en agentes (ABMs), cada uno centrado en un aspecto diferente de la diversidad dentro de la investigación científica. Los modelos exploran: (1) la diversidad en los valores diagnósticos y su impacto en los desacuerdos científicos, (2) el papel de la malinterpretación en la investigación científica y (3) el impacto de la diversidad evaluativa, donde los científicos emplean diferentes estándares y criterios para evaluar enfoques de investigación. A través de estos modelos, pretendemos mostrar que, si bien la diversidad puede fomentar el éxito epistémico al incentivar una investigación más profunda y evitar un consenso prematuro sobre conclusiones sub-óptimas, también conlleva riesgos (como la polarización o la distorsión epistémica) cuando no se gestiona adecuadamente
