Sabiduría y Ciencias Aplicadas

Sabiduría y Ciencias Aplicadas
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Concepto:La Conciencia y Ciencias aplicadas en los grupos de indicadores más comúnmente desarrollados tienen que ver con el concepto de ‘producción’ y, en el fondo, reflejan la matriz insumo-producto.

Sabiduría y Ciencias Aplicadas. Sin progreso en la Ciencia y la Tecnología ningún logro en otras direcciones puede asegurar la Salud. Desde el punto de vista de la Economía política de la ciencia y la tecnología, esta concepción se refleja en el llamado “modelo lineal”, la teoría acerca de la relación entre ciencia, tecnología y desarrollo predominante en la década de 1960. Puede ser considerado el propio Science - The Endless Frontier (Bush, 1945), informe datado en 1945 que también es considerado uno de los documentos fundamentales de la política científica y tecnológica.

El informe sostiene que: Para alcanzar esa meta (el pleno empleo), todas las energías creativas y productivas del pueblo americano deben ser liberadas. Para crear nuevos puestos de trabajo, deben hacer productos nuevos, mejores y más baratos. Se quiere muchas empresas nuevas y vigorosas. Pero los nuevos productos y procesos no nacen crecidos. Están fundados sobre nuevos principios y nuevas concepciones, los cuales, a la vez, resultan de la investigación científica básica. Sin progreso científico ningún logro en otras direcciones puede asegurar la [[salud]|Salud], prosperidad y seguridad como nación en el Mundo moderno.

El modelo Lineal. Mahdjoubi

El modelo Lineal ha sido utilizado para explicar el vínculo entre conocimiento y desempeño económico.El conocimiento es descubierto en universidades, traspasado a las empresas a través de publicaciones, patentes, y otras formas de correspondencia científica, y al consumidor final en forma de producto o servicio. Esto representa la innovación como un proceso lineal en el cual el cambio tecnológico depende de,y es generado por, investigaciones científicas previas.

  • El desarrollo, la producción y la comercialización de nuevas tecnologías seguía un curso bien definido en el tiempo, que comenzaba con las actividades de investigación e implicaba una etapa de desarrollo de producto y luego finalizaba con la producción y la eventual comercialización.(OCDE, 1996)
  • Teoría que es precisamente la que enmarca conceptualmente el Manual de Frascati (OCDE, 1993), cuya primera versión fue realizada en 1963. El propio manual sostiene que:

Las administraciones, interesadas en el crecimiento económico y en la productividad, confían en las estadísticas de I+D como una forma posible de indicador del cambio tecnológico. La relación directa, de alguna manera unidireccional y sustitutiva, en la que la medición de la I+D aproxima y de hecho reemplaza la consideración directa del “cambio tecnológico” es justamente propia del modelo lineal, tal como se señaló más arriba. Para conocer el cambio tecnológico, situado al final de la línea, el Manual de Frascati propone que alcanza con establecer la magnitud de la I+D y, en particular, de sus insumos. El Manual de Frascati es “el intento normalizador más importante llevado a cabo por un organismo internacional, a fin de conseguir un lenguaje común acerca de las actividades relacionadas con la ciencia y la tecnología, y proceder a una medición. Este intento normalizador, sin embargo, no puede ser visto por fuera del marco conceptual que lo abarca, es decir, el modelo lineal, como se ha señalado, y la sociología de la ciencia tradicional.

La Caja Negra

Caja negra

La otra concepción teórica en la que se enmarcan los trabajos en el área de indicadores de ciencia y tecnología es cercana a las posturas que, desde la sociología de la ciencia, corresponden a la corriente clásica de esta disciplina, liderada por Robert K. Merton en Estados Unidos.

Varios sociólogos que adhieren a los preceptos de la “nueva sociología de la ciencia” o “sociología del conocimiento científico” denuncian la utilización, por parte de la sociología de la ciencia tradicional, de la idea de caja negra para representar a la ciencia con el objeto de mantener una estrategia “externalista”.

  • Pablo Kreimer (1997) señala que, en la obra de Merton, “los aspectos cognitivos de la ciencia (son) considerados como una caja negra, en la cual el sociólogo no puede penetrar”.
  • John Ziman (1986) agrega, incluso, que “para la sociología externa puede hacerse caso omiso de los mecanismos internos (de la caja negra)”.
  • Steve Woolgar (1991), quien se propone precisamente “abrir esa caja negra”,señala que esa corriente asume una posición esencialista, considerando a la ciencia “como un objeto, una entidad o un método coherente, aunque su definición y descripción resulten difíciles”. El propio Merton (1973) sostiene precisamente que “las relaciones recíprocas entre la ciencia y la sociedad son el objeto de investigación (de la sociología de la ciencia)”. En esta línea, considerar a la ciencia una caja negra, cuya verdadera naturaleza es difícil de abordar, resulta funcional para su análisis y, especialmente, para su medición.
  • Lea Velho (1994) resalta que “la cientometría es responsable de la conservación del legado mertoniano en los estudios de la ciencia –tanto epistemológica como metodológicamente- aunque muchos cientometristas negarían una influencia directa o cualquier lealtad al paradigma mertoniano.”

Cabe señalar, sin embargo, que esta no es la única interpretación posible de la utilización de la idea de caja negra al hacer referencia a la ciencia y tecnología. Desde otra visión, esta propuesta podría ser vista como surgida de un modelo matemático. En el lenguaje de esta disciplina la caja negra representa efectivamente una función, que transforma insumos en productos. Esta idea ha sido utilizada también profusamente en la economía, como señalaba Albornoz (1994). Sin embargo, su aplicación a la ciencia y tecnología difícilmente puede haber sido ingenua y no puede desconocer las implicancias sociológicas señaladas.

El modelo de relación en cadena de la innovación

El modelo interactivo de relación en cadena del proceso de innovación fue propuesto por Kline y Rosenberg en 1986 como superador del modelo lineal. El modelo fue adoptado por la OCDE en el informe del Programa de Tecnología / Economía (TEP, OCDE, 1996a) y utilizado como marco conceptual en el Manual de Oslo (OCDE, 1992, OCDE, 1996b) para la medición de la innovación tecnológica. El informe del TEP (OCDE, 1996a) señala que: Hoy se admite finalmente que el proceso de innovación se caracteriza por interacciones y efectos de ida y vuelta. Los modelos interactivos ponen el acento sobre el rol central de la concepción, sobre los efectos de ida y vuelta entre las fases hacia delante y hacia atrás del modelo lineal anterior y sobre las numerosas interacciones que ligan la ciencia, la tecnología y la innovación en cada etapa del proceso.

  • El modelo de Kline y Rosenberg representa las etapas del proceso de innovación dentro de la firma y su relación con el sistema de innovación dentro del cual ésta funciona.
  • Investigación
  • Conocimiento existente
  • Mercado potencial
  • Invención y diseño analítico
  • Diseño detallado, prueba
  • Rediseño, producción

Distribución y comercialización

La “cadena de innovación”, cuyo actor central es la firma, comienza con la percepción, dentro de esta, de una posibilidad o de una invención, basadas en la ciencia y tecnología, seguidas necesariamente por la concepción analítica de un nuevo producto o proceso y su posterior desarrollo, producción y comercialización. En este proceso existen permanentes relaciones de ida y vuelta entre cada una de las fases subsiguientes, pero también entre la fase de relación con el mercado y las distintas etapas de concepción y desarrollo del producto o proceso.

Si bien existe una fuerte relación entre la etapa de invención y diseño analítico de un producto o proceso, que se encuentra prácticamente al principio de la cadena, con la I+D, en cada una de las etapas del proceso de innovación se presentan dificultades técnicas que deben ser resueltas con el concurso de conocimiento científico-tecnológico. Para la solución de estas dificultades en las diferentes etapas, la firma procura, en primera instancia, encontrar respuestas en el conocimiento disponible. Solamente si no la encuentra allí, apela a la investigación.

Una vez solucionada la dificultad, se pasa a la próxima fase del proceso 1. La aplicación del modelo de relación en cadena cambió profundamente las prioridades en la medición de la ciencia y tecnología,cambiando el eje de los inputs de la I+D a la innovación tecnológica, no ha tenido consecuencias significativas en la consideración, por parte de los organismos internacionales,del Impacto Social de la Ciencia y Tecnología.

Algunas Propuestas para América Latina

En América Latina la ciencia y tecnología es un problema central, tanto porque restan aún numerosas cuestiones sociales para solucionar, porque tampoco está aceptado socialmente que la ciencia y tecnología sea vital para la resolución de problemas (económicos y sociales). En este marco, Licha (1994) señala que:

  • Las estadísticas del desarrollo’ fueron definidas como el cuerpo básico de datos cuantitativos usado para comprender el proceso de desarrollo; el diagnóstico de necesidades; la medida del cambio; la formulación de objetivos y metas; y la evaluación del desempeño. En tal sentido, las estadísticas en ciencia y tecnología deben ser consideradas como parte integral de las estadísticas del desarrollo. Los indicadores endógenos del desarrollo científico y tecnológico, dados los urgentes objetivos de desarrollo económico y social de los países periféricos,deben ser indicadores del impacto de la ciencia y tecnología en la sociedad. La ciencia y tecnología tienen, en los países en desarrollo,misiones estratégicas que cumplir.

Al considerar propuestas para la ciencia y tecnología en América Latina,no debe dejarse de lado la necesidad de tener en cuenta las características particulares de las sociedades periféricas, en especial las dificultades de diversa índole de los actores sociales para apropiar el conocimiento, ya sea transferido del exterior, o producido localmente.

  • La primera pregunta que podría hacerse en este ámbito es si existe una correlación (estadística) entre el nivel de desarrollo científico y tecnológico de un país y su nivel de desarrollo social.
  • La segunda pregunta versa acerca de la existencia y las características de la oferta de investigaciones dirigidas a la resolución de problemas sociales.
  • La tercera pregunta está relacionada con la demanda y efectiva utilización de conocimiento científico tecnológico en la resolución de cuestiones sociales.

Las respuestas, cuantificadas, a estas tres preguntas, pueden dar algunos indicadores acerca de la ciencia y tecnología en un contexto determinado, social e histórico. Muy pocos países de América Latina cuentan con datos globales acerca de la distribución del gasto en ciencia y tecnología por objetivo socioeconómico. Sin embargo, para analizar el problema de la oferta de investigaciones con potencial impacto social, pueden utilizarse las bases de datos de proyectos de I+D, algo más comunes en los países de la región. En Argentina, en particular, se cuenta para esto con la base de datos del programa de incentivos a los docentes investigadores, que recopila todos los proyectos en ejecución en las universidades nacionales (SPU, 1998).

Correlaciones estadísticas

La pregunta acerca de la relación entre el nivel de desarrollo científico y tecnológico y el nivel de desarrollo social puede ser abordada a partir del análisis de los indicadores de ciencia y tecnología disponibles y su comparación con indicadores sociales, entre los cuales sobresale el índice de desarrollo lo humano (PNUD, 1998).

Para llevar adelante algún trabajo en esta área, se debe definir, con cierto cuidado, qué indicadores de ciencia y tecnología y qué indicadores sociales tomar, y cómo ponderarlos. Debe tenerse en cuenta que, dependiendo de los indicadores sociales utilizados, se optará por considerar diferentes dimensiones de lo social, tales como los actores sociales, las necesidades sociales, los problemas sociales, o el desarrollo social, entre otros. Cada una de estas dimensiones requiere una conceptualización diferenciada, y un especial cuidado en los indicadores elegidos. Un trabajo exploratorio realizado en este sentido (Arboleda, 1999) ha encontrado una fuerte correlación entre el número de científicos y técnicos de un país y el índice de desarrollo humano. Otra de las posibilidades de trabajo es la de construir un indicador complejo de ciencia y tecnología que tome en cuenta diferentes variables y contraponerlo.

Un intento de construcción de un indicador general de ciencia y tecnología de este tipo es propuesto por Tomizawa (1996), con un indicador complejo del área social, tal como el propio índice de desarrollo humano propuesto por PNUD (1997). Las herramientas básicas para este tipo de análisis provienen de la ciencia estadística. Entre las técnicas más usuales para este tipo de trabajo puede citarse el análisis de regresión y el de correlación.

Debe señalarse que cualquier correlación identificada en este tipo de ejercicios no debe ser interpretada en clave de causalidad. Esto es aún más cierto en el caso de indicadores complejos, donde una cierta correlación puede esconder o neutralizar las relaciones existentes entre los distintos componentes de los diferentes índices involucrados. Los hechos señalados debilitan la utilización de este tipo de análisis para la construcción de indicadores de la ciencia y tecnología.

Véase también

Fuente

  • OCDE (1993), Manual de Frascati, Método normalizado propuesto para las encuestas de investigación y desarrollo experimental, 5ª Edición.
  • OCDE (1996a), La innovación tecnológica: definiciones y elementos de base,dossier en REDES, Vol. III,No.6.