{"id":2411,"date":"2017-02-04T08:30:50","date_gmt":"2017-02-04T11:30:50","guid":{"rendered":"http:\/\/159.65.255.251\/?p=2411"},"modified":"2017-02-10T13:09:39","modified_gmt":"2017-02-10T16:09:39","slug":"mitos-y-creencias-de-la-ciencia-y-la-innovacion-en-la-argentina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lavanguardiadigital.com.ar\/index.php\/2017\/02\/04\/mitos-y-creencias-de-la-ciencia-y-la-innovacion-en-la-argentina\/","title":{"rendered":"Mitos y creencias de la ciencia y la innovaci\u00f3n en la Argentina"},"content":{"rendered":"
La ciencia y la innovaci\u00f3n han estado en el foco de discusi\u00f3n en los \u00faltimos tiempos a ra\u00edz del recorte presupuestario, este art\u00edculo se propone poner en entredicho algunos de los supuestos de tal debate.<\/em><\/h5>\n

\"labo_unvm\"<\/p>\n

Resulta imposible, casi inimaginable, pensar un pa\u00eds desarrollarse genuinamente sin un nivel alto de recursos para investigaci\u00f3n y desarrollo (I+D). Esta afirmaci\u00f3n en este momento de la historia resulta pr\u00e1cticamente trivial, sin embargo en nuestro pa\u00eds esta discusi\u00f3n ha vuelto a tomar un papel central impulsada -principalmente- por los sucesivos intentos de recortes por parte del gobierno actual en diferentes \u00e1reas del aparato cient\u00edfico-t\u00e9cnico: universidades, presupuesto destinado a I+D y -la \u00faltima y m\u00e1s representativa- la b\u00fasqueda en la reducci\u00f3n en el ingreso del n\u00famero de investigadores al CONICET.<\/p>\n

De esta forma, no existen argumentos s\u00f3lidos -ya sea basados en un uso m\u00e1s eficiente de los recursos, o peor a\u00fan en un \u201cexceso\u201d de investigadores- que permitan arribar a una conclusi\u00f3n en la que menos recursos deriven en la mejor\u00eda de las pol\u00edticas de ciencia, tecnolog\u00eda e innovaci\u00f3n. En este contexto resulta imperioso dar un debate profundo al respecto. Esto implica pensar y repensar c\u00f3mo mejorar ciertos indicadores puntuales, pero tambi\u00e9n la arquitectura institucional de nuestro sistema de innovaci\u00f3n y \u201cqu\u00e9 tipo de ciencia\u201d queremos para nuestro pa\u00eds.<\/p>\n

Llevar a cabo una discusi\u00f3n seria y realista sobre nuestro sistema de ciencia y tecnolog\u00eda requiere, en primer lugar, comprender sobre que principios est\u00e1 fundado. En particular, en el sector de las pol\u00edticas p\u00fablicas de Ciencia, Tecnolog\u00eda e Innovaci\u00f3n (CTI) se han constituido un conjunto de \u201cmitos\u201d o \u201ccajas negras\u201d, que permanecen inalterables a lo largo del tiempo que en el contexto de la pol\u00edtica partidaria suelen ser muy conocidas (por ejemplo, que la ciencia y tecnolog\u00eda son fundamentales para el desarrollo). Sin embargo, adquieren particular relevancia cuando son en gran parte los mismos integrantes del sistema cient\u00edfico los que muchas veces se encuentran repitiendo estas afirmaciones sobre el funcionamiento del sistema de CTI.<\/p>\n

Las bases sobre las que se fundan nuestras ideas acerca de c\u00f3mo debe funcionar nuestro sistema cient\u00edfico-tecnol\u00f3gico poseen una larga tradici\u00f3n, que comenz\u00f3 en los a\u00f1os \u00b450, cuando los pa\u00edses centrales dieron lugar a los primeras versiones de lo que hoy todos conocemos como pol\u00edtica cient\u00edfica. Con el paso del tiempo y especialmente a partir de los a\u00f1os \u00b480, en nuestra regi\u00f3n se asiste a un proceso de replicaci\u00f3n de un conjunto de pol\u00edticas que, al margen de los matices, se asientan sobre un conjunto de premisas que se sostienen hasta nuestros d\u00edas.<\/p>\n

[blockquote author=\u00bb\u00bb pull=\u00bbnormal\u00bb] Toda investigaci\u00f3n e investigador construye social e ideol\u00f3gicamente su pr\u00e1ctica, y toda disciplina -desde las m\u00e1s \u201cduras\u201d a las m\u00e1s \u201cblandas\u201d- est\u00e1n socialmente construidas.[\/blockquote]<\/p>\n

Resulta interesante recordar que, sin embargo, nuestra regi\u00f3n fue pionera en la generaci\u00f3n de discusiones respecto de la necesidad de tener una pol\u00edtica cient\u00edfica \u201cpropia\u201d y que responda a las demandas y necesidades de nuestros pa\u00edses. De esta forma, diferentes autores como Jorge S\u00e1bato, Oscar Varsavsky, Amilcar Herrera y otros, dieron forma al denominado PLACTS (Pensamiento Latinoamericano en Ciencia, Tecnolog\u00eda y Sociedad). Este grupo marc\u00f3 un\u00a0punto central sobre el que debemos partir: el car\u00e1cter fuertemente ideol\u00f3gico de las pol\u00edticas cient\u00edficas y de la ciencia en s\u00ed misma.<\/p>\n

Al margen de argumentos harto conocidos -como el c\u00e9lebre caso Lysenko- resulta, de m\u00ednima, obstinado negar el car\u00e1cter ideol\u00f3gico de la pr\u00e1ctica cient\u00edfica. Este enfoque ha sido trabajado por varios investigadores del campo de los Estudios Sociales de la Ciencia y la Tecnolog\u00eda (ESCyT), campo de larga tradici\u00f3n a nivel internacional y en nuestro pa\u00eds. Si bien el n\u00famero de tem\u00e1ticas estudiadas por los investigadores de este rama del conocimiento es amplio, nos interesa destacar aquellos asociados espec\u00edficamente a la sociolog\u00eda de la ciencia (o sociolog\u00eda de la pr\u00e1ctica cient\u00edfica) que han demostrado acabadamente como toda investigaci\u00f3n e investigador construye social e ideol\u00f3gicamente su pr\u00e1ctica, y que toda disciplina -desde las m\u00e1s \u201cduras\u201d a las m\u00e1s \u201cblandas\u201d- est\u00e1n socialmente construidas.<\/p>\n

Esta definici\u00f3n resulta \u00fatil para realizar muchos an\u00e1lisis, pero a los fines de discutir la pol\u00edtica cient\u00edfica en nuestro pa\u00eds vamos a tomar s\u00f3lo algunos supuestos.<\/p>\n

El primer rasgo que caracteriza la forma en la que se piensa la generaci\u00f3n de conocimiento en nuestro pa\u00eds es el referido al modelo lineal de innovaci\u00f3n. Esta idea, que podr\u00eda definirse como hegem\u00f3nica en el marco de los discursos y las practicas, establece que la generaci\u00f3n de conocimiento realiza un camino lineal que va desde la \u201cinvestigaci\u00f3n b\u00e1sica\u201d hasta la \u201cinvestigaci\u00f3n aplicada\u201d. De esta forma, es muy com\u00fan escuchar apreciaciones sobre la pr\u00e1ctica que cada cient\u00edfico realiza separ\u00e1ndose en compartimientos donde no existe interacci\u00f3n y en el cual alguien que hace ciencia \u201caplicada\u201d estar\u00eda trabajando en la supuesta resoluci\u00f3n de un problema, mientras que aquel que hace ciencia b\u00e1sica trabaja de un modo disociado o haciendo ciencia por la ciencia misma.<\/p>\n

Esta primera divisi\u00f3n es la m\u00e1s com\u00fan y posee varias aristas para analizar. Sin embargo, resulta interesante preguntarse cu\u00e1les son los l\u00edmites concretos entre lo b\u00e1sico y lo aplicado. C\u00f3mo se establece la relaci\u00f3n entre uno y otro. Particularmente reflexionar c\u00f3mo los investigadores se piensan respecto de un \u201cproblema potencial\u201d a resolver y cu\u00e1l es la influencia de los mismos sobre la definici\u00f3n de una agenda de investigaci\u00f3n.
\nEste mismo modelo continuar\u00eda con investigadores que trabajan en algo que se podr\u00eda denominar desarrollo experimental, para finalmente dar lugar a un conocimiento \u201csocialmente \u00fatil\u201d. Este \u00faltimo es el que, en alg\u00fan punto, estuvo en discusi\u00f3n en el conflicto ocurrido en diciembre pasado. Desde distintos estamentos, inclusive desde la misma comunidad cient\u00edfica, se se\u00f1al\u00f3: el problema no es financiar investigaci\u00f3n, siempre y cuando que se privilegie aquella \u201csocialmente \u00fatil\u201d.<\/p>\n

Ahora bien, \u00bfDe qu\u00e9 hablamos cuando nos referimos a conocimiento socialmente \u00fatil? En este punto las respuestas son varias, pero a grandes rasgos se hace referencia a la \u201ctransferencia\u201d de conocimientos, y tambi\u00e9n a un conocimiento abocado a resolver problemas, como \u201cdescubrir la cura de X enfermedad\u201d, \u201cresolver problemas del pa\u00eds\u201d o alguna frase similar.<\/p>\n

El concepto de transferencia, es tambi\u00e9n altamente utilizado por investigadores y funcionarios. En l\u00edneas generales se lo entiende como un conocimiento generado en una instituci\u00f3n, que \u201ces tomado\u201d por alguien que lo demanda y, finalmente, utilizado para una determinada finalidad. Si bien esta definici\u00f3n es \u00fatil a fines pr\u00e1cticos, el transferir conocimiento suele ser un proceso mucho m\u00e1s complejo que una creaci\u00f3n en abstracto que es tomada por un actor cualquiera y utilizada.<\/p>\n

Probablemente, en un espacio de discusi\u00f3n sobre esta tem\u00e1tica, lo anterior ser\u00eda bastante cuestionado. Se argumentar\u00eda que la transferencia como tal existe, se buscar\u00eda ejemplos y hasta se tildar\u00eda de absurdo hacer referencia a una construcci\u00f3n social en proceso \u201ctecnol\u00f3gico\u201d. Sin embargo, la finalidad de este texto no es la de marcar una posici\u00f3n irreductible. Es la de intentar comprender cr\u00edticamente como ocurren ciertos procesos internalizados en el mundo acad\u00e9mico.<\/p>\n

La base conceptual de la transferencia se deriva de dos modelizaciones respecto de la creaci\u00f3n de conocimiento y su relaci\u00f3n con el entorno. Estos son los modelos conocidos gen\u00e9ricamente como: \u201cscience push<\/em>\u201d y \u201cdemand pull<\/em>\u201d. El primero, tambi\u00e9n llamado modelo \u201cofertista\u201d est\u00e1 relacionado a lo mencionado anteriormente. Se piensa a las instituciones de I+D como generadoras de una \u201cbolsa\u201d de conocimiento a disposici\u00f3n de los actores -normalmente las empresas- quienes acuden a \u00e9stas y pagan por \u00e9ste.<\/p>\n

[blockquote author=\u00bb\u00bb pull=\u00bbnormal\u00bb] El problema no est\u00e1 en que las empresas no recurran al Estado, sino m\u00e1s bien en que el Estado dise\u00f1a pol\u00edticas p\u00fablicas partiendo del supuesto de que s\u00ed recurrir\u00e1n.[\/blockquote]<\/p>\n

El modelo traccionado por demanda se denomina \u201cdemand pull<\/em>\u201d y podr\u00eda definirse como inverso al anterior. En este caso, las instituciones generan un conocimiento supuestamente demandado por las empresas para resolver determinados problemas productivos. Este es tambi\u00e9n com\u00fan en los discursos hegem\u00f3nicos del campo, y parte medular del t\u00edpico discurso \u201ctransferencista\u201d.<\/p>\n

Sin embargo, para sorpresa de nuestro sistema de I+D -que ha fluctuado entre ambos modelos y contin\u00faa haci\u00e9ndolo- varias investigaciones ya han demostrado acabadamente que ninguno de estas dos perspectivas ha operado de manera consistente en nuestro pa\u00eds. Nuevamente se podr\u00eda recurrir a ejemplos, sin embargo cuando se indaga en profundidad y se deconstruye el funcionamiento de aquellas experiencias catalogadas como exitosas seguramente nos encontremos que est\u00e1n muy lejos de la idealidad enunciada en cada uno de los modelos expuestos.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo se explica esto? En primer lugar, lo usual es que al \u00faltimo sitio al que concurre una firma para resolver un problema es a una instituci\u00f3n del sistema p\u00fablico de I+D. Y no s\u00f3lo esto, las firmas pasan por varios pasos internos y, en caso de no poder llegar a una soluci\u00f3n, reci\u00e9n en ese momento deciden recurrir al Estado. El problema no est\u00e1 en que las empresas no recurran al Estado, sino m\u00e1s bien en que el Estado dise\u00f1a pol\u00edticas p\u00fablicas partiendo del supuesto de que s\u00ed recurrir\u00e1n.<\/p>\n

Podr\u00edamos concluir, en forma provisoria, que m\u00e1s all\u00e1 de las cuestiones que se escuchan o las creencias acerca de la necesidad de hacer conocimiento que necesitan las empresas, nuestro pa\u00eds ha intentado trabajar en repetidas oportunidades en este sentido. Probablemente haya sido el basarse en creencias infundadas sobre lo que debe ser la producci\u00f3n de conocimiento, y no en los hechos realmente existentes, lo que ha generado gran parte de los errores al concebir nuestro sistema de Ciencia y T\u00e9cnica.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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