«Lo que hace que estos modelos sean tan peligrosos … es que las restricciones que se supone que son fijas para el propósito del análisis se asumen con fe como si estuvieran fijadas en un contexto empírico».
Este es un problema doble. Primero, al tener un modelo general, podemos suponer que si la realidad coincide con el modelo en un par de aspectos, coincide con el modelo en todos los aspectos. En segundo lugar, podemos pensar que seguir el modelo es más importante que conseguir nueva información sobre la realidad.
Para reducir el peligro que conllevan, tenemos que tener en cuenta los siguientes elementos.
1)Los modelos dependen de la realidad. Esto significa que tenemos que hacer un estudio constante de la relación entre la realidad y nuestros mapas, para ver hasta qué punto concuerdan, y en qué circunstancias. El mundo cambia cada vez más rápido, pero por desgracia aún no existen modelos que se mejoren por su cuenta. Quizá algún día tengamos una inteligencia artificial capaz de actualizar los modelos a medida que cambia la información, pero por ahora nos toca a nosotros.
2)Quien ha creado el modelo. Esto es importante porque nos da información sobre el contexto para el que fue creado el modelo. De forma que entender quién y cuándo se ha creado un modelo nos puede ayudar a saber cuándo no usarlo, o que sesgos pueden afectarle.
3)Los modelos pueden afectar a la realidad. Esto puede no ser del todo obvio, pero los modelos determinan la información que obtenemos y consideramos importante, y por lo tanto determinan nuestra comprensión de la realidad. Si consideramos que ciertos parámetros son importantes, crearemos maquinaria para sacarles partido. En cambio si no los consideramos importantes, es poco probable que los estudiemos. De esta forma, lo que pensamos, nuestra descripción del mundo, cambia la realidad a la que tenemos acceso.
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