BAUER

Capítulo 4

Cultura científica y sus indicadores. una revisión actualizada* **

Martin W. Bauer***

Resumen

La noción de “cultura científica” es tanto un concepto como un reto empí-rico para los investigadores sociales. Este capítulo sugiere una convención lingüística para distinguir “cultura científica” (scientific culture) de “cultura de la ciencia” (science culture) y repasa varios esfuerzos para conceptualizar y medir “cultura de la ciencia” así como las dificultades de movilización de flujos de datos suficientes para este fin. Es hora de llevar estos diferentes intentos a una discusión coherente y avanzar hacia un esfuerzo coordinado. Con este fin, el capítulo describe algunos de los problemas comunes de la conceptualización y medición de la cultura de la ciencia y sugiere un camino a seguir.

* Este capítulo es una versión extendida del trabajo original inicialmente publicado en Bauer, M. W.: “Science culture and its indicators”, en B. Schiele, M. Claessens y S. Shi (eds.), Science Communication in the World – a Comparative Approach, Nueva York, Springer, 2012, pp. 295-312.** Traducción de los coordinadores.*** Martin W. Bauer: Professor de Psicología Social e Investigación Metodológica en la Lon-don School of Economics and Political Science (LSE), es especialista en Psicología e Historia de la Economía (Berna, Zúrich y Londres), es antiguo miembro investigador del Museo de Ciencia, actualmente dirige el MSc Social y Public Communication, es editor jefe de la revista Public Understanding of Science y es un visitante académico regular de Brasil (UFRGS y Cam-pinas). Investiga la ciencia moderna en el sentido común a través de la construcción teórica, las encuestas comparativas de actitud, la monitorización de medios y consultas cualitativas. Ha realizado numerosas contribuciones en revistas como Nature, Science, Nature-Biotechnolo-gy, PUS, Genetics & Society, SSS, IJPOR, Science Communication y DIOGENE.

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102 Cultura CientíFiCa y sus indiCadores

1. introducción

En este capítulo se aborda la cuestión: ¿qué es la cultura científica y cómo la podemos medir? El mundo simbólico de creencias, normas e inversión en artefactos, a menudo fetichizados, es tanto una condición como un catalizador de las actividades productivas de una sociedad. El mundo simbólico condiciona cómo las personas lidian con los desafíos a medida que surgen. Los cons-treñimientos “subjetivos” de la acción humana –las disposiciones, actitudes, imaginaciones, estados de ánimo y sentimientos– no son epifenómenos de patrones objetivos de actividad, sino factores de acción por derecho propio. Este punto de vista se da más o menos por sentado entre los historiadores, quienes adoptan una perspectiva más amplia. En su investigación, las compa-raciones culturales ocupan un lugar destacado en la explicación de patrones divergentes de los desarrollos tecnológicos en el mundo occidental, y en la comparación de Occidente con otras regiones del mundo (ej. Mauss, 1948; Bloch, 1948; Berg y Bruland, 1998).

Como las acciones humanas están constreñidas por estructuras externas e internas, el “mundo objetivo” no es un representante sustituto del “mundo subjetivo” y viceversa. Cuando se trata de la actividad humana, los recursos subjetivos no pueden compensar totalmente las deficiencias objetivas, y tam-poco pueden ni los activos objetivos ni las deficiencias subjetivas. Formulado en términos matemáticos, la cultura es un producto de lo material (objetivo) y de lo simbólico (subjetivo): C = O x S. Para el desarrollo cultural, individual o colectivo, ambos factores importan; la cultura no surge de uno solo de ellos, y la falta de uno reducirá notablemente toda la cultura.

Inonu (2003) elaboró un instructivo cuadro que muestra que la produc-ción científica expresada por el número de publicaciones académicas por año es pobremente explicada por la variación del rendimiento económico del país (i.e. PIB o PIB per cápita en paridad de poder adquisitivo). Hay países pobres que son ricos en ciencia y países ricos pobres en ciencia. Esto sugiere claramente que las condiciones no económicas deben tenerse en cuenta para comprender la base científica de un país.

Para la democracia y el desarrollo se aplican preocupaciones similares. El proceso de democratización no deriva simplemente del desarrollo económico: cuanto más rico es un país más democrático será. La investigación muestra la importancia de factores subjetivos mediadores como el “impulso emancipador”, el cual es un valor que favorece la autonomía y la expresión personal pública.


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Tales rasgos culturales apuntalan una esfera pública funcional, que media la relación entre el poder económico y la democratización. En otras palabras, el desarrollo económico conlleva democracia sólo cuando ciertos valores es-tructuran una esfera pública funcional (ej. Welzel, 2006). Por analogía, para explicar la “creatividad y la productividad científica” en función del poder económico, podríamos considerar también el sentimiento público que apoya esos esfuerzos en la sociedad al completo.

2. ¿Qué son los indicadores culturales?

El término “indicador cultural” ha sido utilizado de diferentes modos en la literatura. Vamos a explorar algunos de estos diferentes significados. En términos generales, la preocupación por los indicadores culturales es una extensión del movimiento de los indicadores sociales, que desde la década de 1960 intenta establecer un sistema de contabilidad social que vaya más allá de los indicadores de rendimiento1 económico (véase Bauer, 1964) y esto en el contexto de la evaluación de los beneficios sociales de la “carrera espacial”.

El rendimiento de la industria de la cultura

En primer lugar, el término “indicador cultural” se refiere al rendimiento de la industria cultural, el sector de la economía que incluye diseño, arqui-tectura, publicidad, cine, artes, música, museos, la producción y el consumo de productos y representaciones artísticas. La cultura es vista como un sector productivo, la “industria creativa”. Los indicadores de la industria de la cul-tura se agregan al valor del PIB, sus cifras de visitantes, su participación en el mercado de trabajo, su valor relativo de crecimiento y exportación (para el Reino Unido véase Work Foundation, 2007). Es bien sabido que el sector de la publicidad está estrechamente ligado al ciclo económico y tiene una ratio a largo plazo constante del PIB (Chang y Chan-Olmstead, 2005). Parece controvertido considerar la ciencia como parte de la industria cultural; los

1. En concordancia con la visión del autor hemos traducido “performance” por “rendimiento”. La “performance measurement” es el proceso de recopilar, analizar y/o presentar información de acuerdo con el rendimiento de un individuo, grupo, organización, sistema o componente. Puede involucrar el estudio de los procesos o de las estrategias involucradas para comprobar la relación entre el input y el output (N. T.).



responsables de las políticas de la ciencia podrían ser reacios a ser vistos como parte del ministerio de cultura.

La diversidad cultural y su conservación

En segundo lugar, la UNESCO utiliza el término para compilar esta-dísticas sobre diversidad cultural, incluyendo idiomas hablados, religiones, festivales, lugares de naturaleza y patrimonio, museos, esfuerzos de comuni-cación y traducción, así como el consumo de bienes culturales como el cine, los museos o los conciertos.2 La diversidad trae problemas de igualdad de acceso, pero es una fuente de creatividad y por lo tanto un activo intangible de la economía. Se está desarrollando un sistema de indicadores que aspira a tener un alcance y una consistencia global.

El conocimiento local y tradicional

En tercer lugar, la Organización de las Naciones Unidas para la Ali-mentación y la Agricultura (FAO, 2003) patrocinó una iniciativa sobre Cultural Indicators for SARD, i.e., desarrollo agrícola sostenible. Aquí el término sirve de título a un cuestionario presentado a los pueblos indí-genas y a sus representantes para evaluar el significado del conocimiento local y tradicional en las prácticas agrícolas; confiere importancia al conocimiento tradicional como un activo de la agricultura local y hace operativo el conocimiento local con fines comparativos.

Tendencias de los medios de comunicación de masas

En cuarto lugar, el término tiene trayectoria en la investigación sobre los efectos de los medios de comunicación de masas. Aquí “indicador cultural” refiere al programa de investigación sobre el cultivo que estudia la potencia de rango medio de los medios de comunicación de masas en el cultivo de las creencias sobre el mundo, como “en general el mundo es un lugar hostil” (véase Gerbner, 1969). Este programa combina la puntuación sistemática de los medios de comunicación –el indicador cultural– con la investigación de encuestas a gran escala –la creencia pública–, para evaluar el grado en el que

2. Véase http://www.unesco.org/culture/worldreport.


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la creencia es “cultivada” en función de la exposición a la televisión: cuantas más horas al día vea una persona la televisión más propensa será a asimilar su visión del mundo a la de la media de los programas de televisión. Estos estudios estaban preocupados por la violencia en la televisión y la consecuente creencia en un “mundo hostil”.3 Se observaron similares efectos de cultivo en la elaboración de una dualidad en ingeniería genética (véase Bauer, 2005, 2014). En los estudios de cultivo, “cultura” denota principalmente la “visión no realista del mundo de la televisión”, que es, sobre todo en Estados Unidos, el trasmisor de creencias cotidianas y aparentemente falsas tomadas, de hecho, como verdaderas.

Sociología de la cultura

El término se encuentra también en la sociología cultural, que traza los cambios sociales sobre la base de tendencias culturales. Aquí el flujo de datos es a menudo material de los medios de comunicación de masas codificado para el análisis en series temporales, con pocas variables durante largos pe-ríodos. El ejemplo clásico de este estudio es la datación de Sorokin sobre los contenidos bibliográficos de los últimos 2000 años y su deducción sobre las subidas y bajadas de marcos ideológicos como el empirismo, el determinismo o el racionalismo. Estos datos han sido reanalizados por Klingemann, Mohler y Weber (1982), quienes confirmaron los patrones de tendencia longitudinales. Similarmente, podríamos mencionar aquí la codificación de Merton (1970) en la Inglaterra del siglo XVII de la ciencia orientada como utilidad o como teoría.

Valores sociales

Finalmente, el término indicador cultural aparece en la investigación mediante encuestas a gran escala y se refiere a una clase de ítems del cuestio-nario que permiten acceder a las disposiciones culturales con un largo ciclo de cambio, denominadas valores. Por el contrario, las opiniones “superficiales”, las actitudes y las creencias tienen un ciclo de vida más corto. Aquí el problema es hacer operativa una clase de conceptos de valor con los ítems de las en-

3. El mean world syndrome es un término acuñado por George Gerbner para describir un fenómeno según el cual la violencia en los contenidos de los medios de comunicación provoca que los espectadores crean que el mundo es más peligroso de lo que es. No existe traducción en español para este síndrome, pero se ha traducido “mean world” por “mundo hostil” (N. T.).



cuestas, y monitorizar los cambios a largo plazo entre poblaciones. Ejemplos de ello son la investigación sobre “postmaterialismo” (ej. Inglehart, 1990) y los esfuerzos posteriores de “la encuesta mundial de valores” focalizada en la orientación de valores como la supervivencia, el estilo de vida, el bienestar y la felicidad (Schwartz, 2011; http://www.worldvaluessurvey.org).

3. los conceptos de cultura científica e indicadores

Comencemos con un alegato en favor de una convención de nomenclatura. Tenemos dos etiquetas utilizadas indistintamente –cultura científica o cultura de la ciencia– para el fenómeno estudiado aquí. Los investigadores han estado analizando las “características culturales” en y alrededor de la ciencia dentro y fuera del laboratorio, para el núcleo y la periferia del pensamiento colectivo. Sin poner demasiado énfasis en los rótulos, podría ser útil acordar lo siguiente: la cultura de los grupos de investigación, la comunidad de pensamiento, el discurso y la práctica de laboratorio puede ser denotado por el término “cultura científica”. La palabra compuesta “cienti-fic” deriva del Latín “scientia facere” (i.e., hacer ciencia). Por lo tanto, la cultura de la ciencia-en-el-hacer debería ser denominada “cultura científica”. Por otra parte, para el propósito de examinar un contexto más amplio de la ciencia-en-la-sociedad, preferiríamos usar el término “cultura de la ciencia”.4 La sugerencia es consistente con la distinción entre cultura-como-práctica y cultura-como-contexto tal y como se usa en el análisis organizacional (véase Smircich, 1983), o las esferas esotéricas y exotéricas de la ciencia (Fleck, 1979). O podríamos considerar dos tipos diferentes de estereotipos de ciencia circulando en la sociedad: el auto-estereotipo o ciencia y científicos descritos a sí mismos, y el hetero-estereotipo que la ciencia recibe en la sociedad. A conti-nuación, examinaremos brevemente varios conceptos de cultura de la ciencia de hetero-estereotipos de ciencia que se han propuesto en la literatura.

Talante científico

Una vieja idea de la cultura de la ciencia se encapsula en la noción de “talante científico” (scientific temper). El psicólogo E. B. Titchener (1929) se

4. Esta sugerencia en el uso del lenguaje también fue hecha recientemente por Suzanne de Cheveigne (comunicación personal).


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refirió a la estructura particular de la mente que promueve la búsqueda de la investigación científica: la curiosidad desinteresada, el amor impersonal por la verdad, la búsqueda prudente de conclusiones y una “actitud de disenso contra la ortodoxia de la ocupación práctica” (ibídem: 29 y s.). La noción fructificó en las décadas de 1930 y 1940 y se generalizó en una actitud pública. En 1946, el primer Presidente de la India, Jawaharlal Nehru, declaró el compromiso de difundir el talante científico como “la mentalidad científica en toda la po-blación […] medida por el grado en que la gente común utiliza los métodos de la ciencia para solucionar los problemas de la vida”, que posteriormente fue inscrito en la Constitución de la India en 1976 como un derecho y deber ciudadano (Kumar, 2011: 266 y ss.). La movilización para la comunicación de la ciencia y los estudios a gran escala de actitudes hacia la ciencia en el contexto indio están inspirados por esta noción (Raza y Singh, 2012; Raza et al., 2002; Shukla, 2005). El escritor indio Sunil Khilnani (1997: 87) sugirió que en India la idea de “talante científico” establecía un tercer criterio para la toma de decisiones cercano a la tradición y a las simples preferencias.

Alfabetización científica cívica

La archiconocida idea de “alfabetización científica cívica” (CSL por sus sigla en inglés Civic Scientific Literacy) de Jon Miller fue desarrollada durante muchos años en colaboración con el módulo de indicadores de ciencia de la National Science Foundation (NSF) y ha sido replicada por todo el mundo. Su núcleo comprende una medida cognitiva de la alfabetización científica, un conjunto de preguntas sobre cuestiones de conocimiento científico generales y atemporales que no están vinculadas con ninguna controversia contemporánea particular. Un individuo puede ser situado en una posición dentro de una escala estandarizada de 0 a 100; la afirmación es que un umbral de 70 marca la competencia básica que permite a uno leer y comprender un artículo de ciencia del New York Times y, por lo tanto, seguir y participar en los debates públicos, en particular sobre el cambio climático (Miller, 1983, 2012). Miller comprende esta noción de la CSL como una contribución a la cultura cívica de un país. En ausencia de la ciencia siendo una cuestión de partido político, que en la mayor parte del tiempo en realidad no lo es, el significado de la CSL descansa en definir una cuestión pública que presta atención a la ciencia, el “público pendiente de la ciencia”. Los pros y contras de esta noción consti-tuyen una gran parte de la investigación en Public Understanding of Science



(PUS) de los últimos 30 años, que no relataremos de nuevo aquí (véase Bauer, Allum y Miller, 2007; Allum, 2010). Este esfuerzo por medir el umbral de la alfabetización es en gran medida la línea oficial en China, donde la medida de la CSL está en manos de CRISP (China Research Institute for Science Popularization) implementando una ley de 2006 que especifica el objetivo para el 2020: “la alfabetización científica verá una gran mejora, alcanzando a prin-cipios del siglo XXI, el nivel de los principales países desarrollados” (Outline of the National Scheme for Scientific Literacy, 2008: 7). El nivel exacto de la alfabetización científica en la población china sigue siendo controvertido.

El modelo de distancia cultural

Gauhar Raza y colaboradores ofrecen un modelo de cultura de la ciencia en India de acuerdo con la noción de “distancia cultural”. Originado a raíz de la insatisfacción respecto de la idea de la CSL de una escala universal de conocimiento general y su formato de verdadero/falso. Asistiendo a las grandes celebraciones religiosas hindúes y a la participación de los peregrinos en las discusiones sobre los fenómenos naturales como las fases de la luna, el heliocentrismo, la redondez de la tierra, los terremotos y otras cuestiones, los investigadores quedaron asombrados por la variedad del conocimiento que encontraron sobre estos fenómenos naturales. La gente estaba muy lejos de ser ignorante en estas cuestiones. Por ello los investigadores estuvieron intentando posicionar las nociones cotidianas de estos fenómenos naturales como más o menos alejadas de la ortodoxia científica y relacionarlas con la democratización del conocimiento, i.e., la educación básica. Para puntuar la distancia cultural, determinaron cuántos años una población tenía que estar escolarizada de modo que el 50% alcanzara una respuesta científicamente aceptable. Los resultados empíricos mostraron que el número de años para alcanzar ese umbral dependía de cómo de lejos estaban de la vida diaria esas nociones científicas (Raza et al., 1991, 2002, 2012).

Un modelo multidimensional input-output

Godin y Gingras (2000) y Godin (2012) se remontan a las nociones anteriores promovidas por la UNESCO sobre cultura de la ciencia: las prác-ticas de apropiación de la ciencia en la sociedad. En contraste explícito con el modelo económico input-output de I+D de la OCDE y los recursos humanos


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dedicados a las innovaciones patentadas y el crecimiento económico, Godin y Gingras exploran una noción más amplia de la práctica social de la apropiación y de apoyo a la ciencia. Distinguen tres modos de apropiación: el modelo de aprendizaje a través del cual los ciudadanos adquieren conocimiento, know-how y actitudes; el modo de implicación a través del cual la sociedad se nutre de los beneficios de la ciencia y, finalmente, el modo socio-organizacional a través del cual la sociedad desarrolla instituciones que aseguran la actividad científica. Estos tres modos están interrelacionados en su funcionamiento. Para cada uno de estos modos los autores elaboran listas de potenciales indicado-res de input, actividad y output. El sistema ofrece un orden de indicadores de cultura en nueve celdas conceptuales: input, actividad y output del modo de aprendizaje; input, actividad y output del modo de implicación; e input, actividad y output del modo socio-organizacional (3 x 3 = 9). El sistema se ejemplifica en los datos actuales de Quebec con comparaciones ocasionales con Canadá y los países de la OCDE tomados en conjunto.

Índices de cultura de la ciencia: SCI-I y SCI-S

Colaboradores coreanos han desarrollado recientemente un sistema de indicadores para la cultura de la ciencia desde una perspectiva educativa (Song, 2010). La noción distingue el nivel individual (SCI-I) del nivel social de aná-lisis (SCI-S) y, para cada nivel, las modalidades de potencial y práctica. Esta lógica 2 x 2 se concreta mediante tres indicadores sugeridos para cada campo, produciendo un sistema de 12 clases de indicadores. Las medidas derivadas de la tradición de PUS –actitud, interés y conocimiento de la ciencia– son subsumidas en uno de los cuatro cuadrantes: el nivel individual - modo poten-cial. El nivel individual - modo práctica comprende la educación formal de la ciencia, el uso de dispositivos de alta tecnología, la búsqueda de información y el engagement con la ciencia. El nivel social - modo potencial se refiere a la infraestructura como la inversión en I+D, los recursos humanos, los museos de ciencia y las exposiciones, mientras que el nivel social - modo práctica incluye la cobertura de los medios de comunicación de masas, la movilización cívica en asuntos científicos y la preparación de eventos como festivales de ciencia. El sistema se ejemplifica en varias ciudades de Corea, intentando comparar diversos países de la región (Hong-Kong, China continental, Japón, Corea, Taiwán). Sin embargo, la dificultad clave del sistema reside en el acceso a los datos, que es un problema común en la construcción de sistemas de indicadores



de ciencia (véase Butler, 2006). La mayoría de los datos implicados o no son accesibles o no existen todavía, pero Song et al. (2013) ofrecen una demostra-ción de su viabilidad para varias ciudades coreanas (Song et al., 2013).

El índice de Cultura de la Ciencia (SCI): producción y apropiación

Shukla y Bauer (2007, 2012) construyeron un indicador globalmente válido de cultura científica mediante la consideración de medidas objetivas de rendimiento y medidas subjetivas de percepciones de la ciencia. Consi-deraron una base de datos micro-integrada de datos de percepción sobre el conocimiento, el interés, la información, las actitudes y el engagement con la ciencia en 32 países europeos y 22 estados indios. Esta base de 54 unidades de análisis les permite examinar la plausibilidad de los indicadores de per-cepción (conocimiento, actitud, etc.) en conjunción con los indicadores de rendimiento (gasto en I+D, recursos humanos, etc.). El índice de Cultura de la Ciencia (SCI) asume que el rendimiento científico y la mentalidad científica se apoyan mutuamente; y este apoyo mutuo es captado por el an-tiguo símbolo chino del Ying y el Yang (véase Figura 1). La investigación científica fomenta una mentalidad científica, el “talante científico”, como les gusta decir a los indios, y esta mentalidad de vuelta apoya la investigación científica mediante el reclutamiento de jóvenes para las carreras y creando respeto por la voz de la ciencia como autoridad cultural. Cinco indicadores subjetivos y cuatro objetivos forman combinaciones lineales ponderadas; el índice de Cultura Científica (STI) y de Cultura PUS (PUS) se combinan en un último Indicador de Cultura de la Ciencia: SCI = a (STI) + b (PUS). Se necesita más investigación para validar esta idea en una base de datos más global, y mediante la realización de análisis sensibles sobre la SCI en relación a diferentes indicadores.


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Figura 1: El Ying-Yang de la ciencia: rendimiento científico y mentalidad de la ciencia en la sociedad como procesos reforzados mutuamente

El modelo en espiral de la comunicación de la ciencia

Un modelo recursivo similar de la cultura de la ciencia surge de Brasil, desde la perspectiva de la comunicación de la ciencia. Carlos Vogt, un socio-lingüista, poeta y padre fundador de la agencia de financiación de recursos de San Pablo FAPESP, ofrece un concepto para la integración de varios indicadores de ciencia: el modelo de espiral de la ciencia (Vogt, 2012). El modelo se basa en dos dimensiones fundamentales de la comunicación de la ciencia en la sociedad. Por un lado, tenemos la dimensión de las comunidades esotéricas frente a las de las exotéricas y, por el otro lado, los intercambios monológicos frente a los dialógicos. Los cuatro cuadrantes de este modelo 2D están poblados de indicadores cuantitativos y cualitativos. La educación de la ciencia es principalmente monológica y monosémica, socializar a los estudiantes y al público en general en un canon de hechos e ideas establecidos; esta educación tiene un ángulo esotérico y uno exotérico. El lado esotérico educa a los aspirantes a estudiantes universitarios hacia carreras científicas. Aquí las cifras anuales de doctores en ciencia son el indicador apropiado. El lado exotérico incluye la educación formal e informal de un público más amplio a través de los currículos escolares y de las exhibiciones científicas. La comunicación dialógica y sobre todo polisémica es esotérica tal y como se practica en la investigación y a nivel de laboratorio, indicado por publicaciones

What is ‘Science Culture’ ?

Performance

S&T activity

An elite group

Mentality

Public understanding

Wider society

Education, definition and solution of problems

Trust, deference, legitimation, recruitment

What is ‘Science Culture’ ?

Education, definition and solution of problems

PerformanceS&T activity

MentalityPublic understanding

An elite group Wider society

Trust, deference, legitimation, recruitment



y registros de citas consolidados. Y la comunicación dialógica también tiene lugar exotéricamente en los debates en los medios de comunicación de masas y en los foros de participación pública como conferencias de consenso u otras formas de audiencias públicas y sondeos de opinión. La trayectoria histórica se concibe como una “espiral” que se despliega entre los cuatro cuadrantes, moviéndose a través de los géneros de la comunicación exotérico y esotérico, monológico y dialógico, monosémico y polisémico.

La cultura de la ciencia como perfil de logros educativos

Los intentos internacionales a gran escala de comparar los logros educa-tivos han sido estimulados a través de iniciativas como PISA, con el apoyo de la OCDE y de consorcios internacionales como TIMMS, que se focaliza en la educación matemática, o ROSE, preocupado por los factores motivacionales de la educación en ciencia (Sjoeberg y Schreiner, 2012). Estos esfuerzos no son necesariamente diseñados para evaluar la diversidad cultural, sino para comparar el rendimiento del sistema educativo sobre medidas de logros edu-cativos. PISA ordena países y regiones de acuerdo con el promedio de logros educativos basados en muestras representativas de colegios. La educación en ciencia ha sido el foco de PISA en 2003 y 2009 (PISA, 2009).

En todo caso, el término “cultura” parece una preocupación secundaria en estas iniciativas. Por ejemplo, el evaluador internacional de alfabetización matemática (TIMSS) utiliza varias escalas para evaluar las demandas cogni-tivas del razonamiento matemático. Mediante la presentación de fortalezas y debilidades de diferentes países en estas escalas, uno puede caracterizar las culturas matemáticas nacionales: Por ejemplo, el sistema educativo de Estados Unidos se focaliza en conocimiento declarativo y procedimental, Francia enfatiza los conceptos avanzados, Suiza se orienta hacia la solución de problemas prácticos y Alemania se destaca en la representación gráfica de problemas matemáticos. Estos perfiles reflejan tradiciones que privilegian algunas competencias matemáticas en detrimento de otras (véase Klieme y Baumert, 2001).

La cultura de la ciencia como un “lugar común” para la comunicación

Otra idea de cultura de la ciencia focalizada en comunicación surge de una red de investigadores que Steve Miller (2012) organizó a lo largo de Europa.


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La idea era hacer un balance de la multitud de actividades de promoción del engagement público y de las diferencias en las expectativas públicas de la ciencia en Europa –el K/I o el Índice de Necesidad de Información (Infor-mation Need Index)–. El objetivo no era evaluar el engagement o la mentalidad del público en general, sino obtener una mejor idea de dónde comenzaban los esfuerzos de comunicación. Aquí la comunicación de la ciencia sigue un modelo de retórica clásica que comienza en la afirmación de la existencia de “lugares comunes” sobre los que se construyen argumentos persuasivos que triunfan. Cada actividad retórica necesita tomar su audiencia en el lugar en el que están situados y trabajar repetidamente en lugares comunes. Este ejercicio de “marcar la casilla con una cruz” proporciona un índice de los diferentes contextos de la comunicación de la ciencia en Europa.

La cultura de la ciencia y la propensión a innovar

Hay un creciente reconocimiento de que podría ser necesario entender la actitud hacia la ciencia en relación a una disposición cultural a innovar, sin embargo, la relación entre las mentalidades de la ciencia y la mentalidad de la innovación sigue siendo poco clara. La búsqueda científica tiene un origen y propósito doble (véase Dorn, 1991): la observación de lo que es el caso y la realidad de la re-ingeniería para algún propósito. Innovación e ingeniería son palabras de moda, pero la disposición cultural a innovar en la práctica es escasamente comprendida, tanto en sus características como en su distri-bución, más allá de la fuerte evidencia de una variable histórica y geográfica. Las iniciativas para fomentar la innovación se focalizan en estructuras de incentivos que buscan recompensar las innovaciones (premios, patentes, reducciones de impuestos, etc.). No obstante, se sugirió que el desarrollo y el uso de herramientas complejas retribuyen, ante todo, un dominio del cuerpo en términos de autodisciplina, vigilancia y búsqueda constante (Mauss, 1948). Los historiadores de las mentalidades han observado que las innovaciones no son una constante histórica y que comprenden algo más que la consideración de costes-beneficios: los períodos innovadores son caracterizados por una creencia contra-factual en la novedad que salva a los innovadores del ostracis-mo, se muestra un entusiasmo generalizado por resolver problemas prácticos más que metafísicos y un sentido de eficiencia (Bloch, 1948). El filósofo de la tecnología Quintanilla (2004) señala que la tasa de innovación para cualquier grupo social depende de su capacidad de innovación y de su propensión a



innovar. La capacidad se refiere a un stock de tecnología establecido, mientras que la propensión es una actitud que involucra varias dimensiones como una actitud ante el trabajo bien hecho (eficiencia y efectividad) que implica una sospecha del procedimiento puro y ritual, la valoración de la creatividad y la novedad por encima de la práctica tradicional (preferencia a la novedad) que se sostiene frente a una preliminar evidencia contraria, una tolerancia a la ambigüedad y a la incertidumbre (tolerancia hacia la ambigüedad) y la asun-ción de riesgos (asunción de riesgos) que va en contra del fatalismo. Parece conveniente combinar la búsqueda de indicadores de la cultura de la ciencia con la de una propensión a innovar y examinar su relación. Esto es una dis-cusión que la OCDE está abordando en su famoso comité de indicadores de ciencia, tecnología e innovación, que parece ser un paso en la buena dirección.

Ampliación: Indicadores subjetivos y objetivos para la cultura de la ciencia

Con nuestro enfoque en la “cultura” abrimos la discusión sobre el sistema de indicadores de ciencia. Hay que remontarse a los comienzo de este tipo de debates en la década de 1950 para encontrar agendas similares de combinación de datos sobre percepción y rendimiento de la ciencia (véase Godin, 2005).En los Estados Unidos, desde finales de la década de 1970, los NSF Indi-cator Reports continúan publicando capítulos sobre ambos tipos de datos, pero nunca se ha intentado hacer confluir esos datos en una conversación mutua. Del mismo modo, el FAPESP (2004) de Brasil incluye ambos tipos de datos en sus informes sobre el sistema de ciencia de San Pablo. Mien-tras que en Europa esta monitorización de actividades es arrojada entre la Oficina Estadística de la Unión Europea, que publica las cifras de I+D (véase EIS, 2005), y el Eurobarómetro, que ofrece encuestas de percepción ocasionales. No hay coordinación entre estas agencias. El Indian Science Report de 2004 comenzó con ambiciones holísticas, pero no las llevó a cabo; el informe final no unifica indicadores objetivos y subjetivos (Shukla, 2005). En China, la alfabetización de la ciencia es una parte del Desarrollo de Recursos Humanos, la búsqueda para mejorar la calidad de la población, para lo cual se están desarrollando sistemas integrales de indicadores de input-output. En este contexto, necesitamos recordar la vieja agenda de la UNESCO para medir las actividades relacionadas con la ciencia (SRA por sus siglas en inglés, science-related activities) además de la inversión en I+D y en recursos humanos (Godin, 2005, 2012).


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Los esfuerzos de evaluación de la percepción de la ciencia son también parte del movimiento de indicadores subjetivos sociales, que desde la década de 1970 monitoriza el “estado subjetivo de la nación”. Por ejem-plo, la medida de “confianza en instituciones” plantea cuestiones de error de medición: las medidas varían de acuerdo con la empresa que hace la encuesta, las inferencias de tendencias y los cambios de tendencias deben estar basados en grandes diferencias de acuerdo con el fin de no inducir a error (Turner y Krauss, 1978). Un reciente incremento de estos proyectos proviene de los economistas que instan a complementar las medidas nacionales del rendimiento nacional (PIB) con indicadores de bienestar subjetivo (véase ONS, 2011). De ahora en adelante el Reino Unido preguntará regularmente a 200.000 de sus ciudadanos cómo de felices son en su vida diaria.

4. Cambios para un mundo futuro

El fuerte debate sobre indicadores culturales de la ciencia está desfasado y tendrá que hacer frente a cuestiones comunes a todos los esfuerzos descritos anteriormente. Clarificar el sustrato común podría ser, de hecho, la base para avanzar en los próximos años.

Un sistema de guía de campaña o una tipología de las culturas de la ciencia

Existen tensiones pragmáticas entre los indicadores “sociales” y “cultura-les”. Los indicadores sociales evalúan la intervención como indicadores-de-acción. Indican el éxito o el fracaso de la gestión de asuntos sociales a través de niveles de pobreza, mortalidad, crimen o tasas de alfabetización. En contraste, los indicadores culturales son indicadores-para-la-acción. El contexto no es en sí mismo el objetivo de la acción, pero demanda adaptación estratégica. Los contextos de actuación están fuera de control, al menos en primera instancia (véase Melischek, Rosengren y Stoppers, 1984).

En los sistemas de orientación de campaña, los indicadores-de-acción ayudan a diseñar mensajes (inputs), dirigiendo la selección de vectores (ca-nales) y la evaluación de la comprensión pública como resultado (output). El sistema está modelado sobre las actividades de los artilleros cargando el cañón con artillería, para alcanzar efectivamente el objetivo necesitan un sistema de



guía. El funcionamiento de ese sistema es exitoso si se alcanza el blanco como estaba planeado, quizá después de descontar los daños colaterales.

La agenda alternativa es la comparación de sistemas simbólicos culturales como indicadores-para-la-acción. Aquí la atención se centrará en la compa-ración de géneros de comunicación de la ciencia. Los sistemas simbólicos son procesos en coevolución de referencias a la ciencia escritas y habladas en diferentes contextos de la vida. Los diferentes géneros de comunicación resuenan entre sí; se refuerzan mutuamente o amortiguan su nivel de no-toriedad y recepción, ej., una referencia en un periódico o en un blog que te lleva a leer el artículo original. El clima de la comunicación de la ciencia es ante todo comprensible y apreciado como guía para la adaptación y, sólo secundariamente, como objetivo de intervención.

Esta dualidad de los indicadores de rendimiento y de contexto sigue siendo fundamental para nuestro problema de la cultura de la ciencia, aunque ambos propósitos pueden coexistir porque motivan la movilización de similares flujos de datos, pero con diferentes perspectivas pragmáticas.

Las tipologías de culturas de la ciencia son una fecunda vía de investi-gación de indicadores (véase Lebart, 1984; OST, 2000; Liu, Tang y Bauer, 2012; Kawamoto et al., 2011; Meijgaard y Stares, 2012). Sobre la base de las medidas de alfabetización, interés, actitudes y engagement con la ciencia, es posible perfilar entornos sociales en variables socio-económicas como la edad, el nivel de educación o la vivienda urbana o rural, ente otros. Las comparaciones longitudinales y transversales pueden acometerse sobre estas tipologías de entornos científicos. ¿Están estos entornos expandiéndose, contrayéndose, mezclándose o dividiéndose aún más? Este es un campo de investigación muy prometedor. La revisión de la literatura sobre tipologías existentes y su metodología subyacente podría marcar una gran diferencia en primera instancia.

Indicadores generales o específicos

El problema de monitorizar la ciencia-en-general o el estudio de desa-rrollos específicos como la energía nuclear, la biotecnología, la nanotecnología, los mecanismos de control de la natalidad o la biología sintética continúa creando dilemas para los investigadores. Las fuentes de financiación están generalmente centradas en cuestiones específicas, mientras que el interés del investigador bien podría ser la cultura de la ciencia en general.


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Una línea argumental sostiene que las actitudes generales no existen, porque las respuestas a preguntas generales están basadas en la percepción del encuestado sobre temas específicos. Aun así, es mejor saber qué son las cuestiones específicas, aun a costa de la pérdida de comparabilidad en las se-ries temporales. Los indicadores específicos son también más útiles en tanto que se pueden utilizar como información guía de campaña, por ejemplo, uno podría querer incrementar la conciencia pública de la biología sintética de un 8% de la población a un 25% en el plazo de un año.

Por otro lado, la argumentación en favor de indicadores generales sostiene que queremos construir ítems con comparabilidad temporal. La construcción de series temporales requiere ítems perennes que no se queden obsoletos o pasen de moda. Las cuestiones urgentes de la década de 1950, como por ejemplo la fluoración del agua o la lluvia radioactiva, no son problemas de la década del 2000. La evaluación de competencias cognitivas tiene que estar por encima de este tipo de preocupaciones temporales, y lo mismo se aplica para las actitudes y los intereses en ciencia.

Por otra parte, un indicador general de la ciencia podría estar relacionado con cuestiones particulares, pero esto es una cuestión empírica. El conoci-miento, el interés y las actitudes hacia la ciencia se refieren a temas específicos de la misma manera que el conocimiento, los intereses y las actitudes hacia la democracia o a los procedimientos parlamentarios se refieren a políticas específicas, partidos y personalidades. Sería un error confundir uno con otro. El rechazo de un gobierno o político particular no es lo mismo que el recha-zo de la democracia como un todo, y el apoyo a una política particular no es idéntico al apoyo del sistema democrático. La actitud general y la específica deben mantenerse separadas sobre todo para comprender su dinámica mutua (véase Easton, 1976). Habrá variaciones interesantes respecto del tiempo y el lugar sobre cómo las cuestiones específicas se agregan en actitudes generales, y esa misma relación entre las específicas y las generales puede convertirse en un indicador cultural.

El desarrollo del sistema de indicadores a nivel mundial

La investigación internacional de encuestas alienta los procedimientos de muestras comparadas, los formatos de cuestionario y el protocolo de entre-vistas. El imperativo de la comparabilidad exige equivalencias semánticas en la redacción de las preguntas y en las alternativas de respuesta. Sin embargo,



estos requerimientos son difíciles de implementar. Las dificultades de la traducción entre idiomas diferentes y variados usos lingüísticos (ej., las difi-cultades de dar un “no” o un “desacuerdo” como respuesta) son sólo uno de los problemas a resolver. El mayor obstáculo de todos es la falta de determinación y apoyo hacia la coordinación global de estos esfuerzos. Es necesario buscar oportunidades para discutir estos y otros asuntos urgentes en la construcción de indicadores culturales:

a. Construcción de series de tiempo locales; analizar en el contexto local qué ítems son de diagnóstico y abandonar los que no lo son (análisis de respuesta al ítem).

b. Si los ítems son alterados de una ola a la siguiente, considerar diseños de Split-half para calibrar los cambios en las series de tiempo.

c. Del cuerpo existente de ítems del cuestionario, adherir a una serie de ítems básicos de cara a la comparabilidad internacional: retener los con-ceptos básicos de la alfabetización, expectativas, intereses y actividades de participación. Definir un cuerpo de ítems en este sentido puede ser útil. Necesitamos algo análogo al Manual Frascati, utilizado por la OCDE para evaluar el desarrollo de la I+D de cada país. Esta idea parece dar frutos en el previsto Manual de Antigua procedente de Latinoamérica.

d. Desarrollar nuevos ítems que encajen con los propósitos y las preocupa-ciones de su contexto local.

e. Intercambiar nuevos ítems y nuevas ideas en informes y reuniones.f. Integraciones-micro de los datos existentes. Esto incluye la integración

micro de datos con series temporales y entre países. Tales bases de datos permitirán un cambio radical en el análisis de estos indicadores.

Relaciones no lineares

En el caso de indicadores constructivos combinados de un conjunto de ítems, es importante examinar cuidadosamente la relación exacta entre los ítems individuales. La relación entre ítems puede ser un indicador en sí mis-mo. ¿Cuál es la relación entre la alfabetización y las actitudes? Esta cuestión ha preocupado a los investigadores de PUS durante bastante tiempo (véase Allum et al., 2008). Shukla y Bauer (2012) observaron que la relación entre alfabetización y actitudes era positiva en India, mientras que en Europa esta


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relación tendía a ser negativa. Ya sea lineal o no lineal la relación entre estos indicadores, puede ser, de hecho, dependiente del tiempo y el espacio. En algunos contextos, una actitud positiva hacia la ciencia es funcional, mientras que en otros contextos, las actitudes negativas y más escépticas hacia la ciencia son requeridas funcionalmente. Nuestras construcciones de índices han de ser capaces de tener en cuenta esta linealidad o no linealidad, que es, por sí mismo, un indicador cultural (véase Figura 2).

Figura 2: Dos relaciones hipotéticas entre competencia y atención y aspiraciones hacia la ciencia. En un contexto industrial sería positiva; en un contexto posin-

dustrial sería negativaWhat is the relation between competence and attention & aspiration ?

AttentionAspiration

?

?industrial Post-industrial

Flujos de datos adicionales y complementarios más allá de encuestas basadas en cuestionarios

Finalmente, una última cuestión sobre los indicadores culturales es el tipo de datos que se recopila. Parece obvio que no podemos asumir que la cultura de la ciencia reside exclusivamente en las percepciones públicas evaluadas a través de encuestas y cuestionarios representativos a nivel nacional. De hecho, muchos de los conceptos de “cultura de la ciencia” discutidos anteriormente extienden la ambición en este sentido. El problema es tanto el acceso como la existencia de estos datos. Pero algunos flujos de datos están ya desarrolla-dos a un nivel práctico y necesitarán ser considerados para la construcción



de futuros indicadores de la cultura de la ciencia. Los indicadores de base de discurso de la cobertura de la ciencia de los medios de comunicación de masas son muy prometedores (véase Bauer, 2000, 2012). Hacer tablas de eventos científicos realizados en conferencias de consenso y en otros foros de participación son también fuentes útiles de comparación internacional (Einsiedel, 2008; O’Doherty y Einsiedel, 2013). Un consorcio europeo unió estos indicadores de forma conjunta bajo la dirección de MASIS (Mejlgaard et al., 2012). Igualmente útil será incrementar los intentos de evaluación de la movilización de los científicos para el propósito del engagement público a nivel individual (véase Bauer y Jensen, 2011; Bentley y Kyvik, 2011) así como al nivel de laboratorios e instituciones de investigación (Neresini y Bucchi, 2011).

5. nuevo comienzo evitando viejas trampas

La búsqueda de indicadores culturales de la ciencia no es una tarea completamente nueva. Pero, al igual que otras tantas preguntas de las ciencias sociales, tiene una tradición de intentos previos que por muchos motivos no prosperaron. Por ello, siempre es importante aprender de los intentos anteriores para evitar, en el futuro, caer en viejas trampas y no reinventar la rueda. Yo sugeriría cuatro principios guía de operación para futuros intentos de establecer medidas de la cultura de la ciencia en todo el mundo:

No hay una mejor manera para la cultura de la ciencia

Si aceptamos que la cultura de la ciencia tiene tanto un lado objetivo de rendimiento como un lado subjetivo de mentalidad, podríamos aceptar tam-bién que la actividad y la mentalidad no están en una relación de uno-a-uno. No hay “un mejor modo” de hacer coincidir mentalidad y rendimiento, sino que diferentes mentalidades permiten un rendimiento igualmente óptimo. Al menos, esto podría ser una hipótesis hasta que se demuestre algo diferente.

La búsqueda de equivalencias funcionales

Una consecuencia del primer principio es que debemos abandonar la búsque-da de la-mejor-mentalidad, y esto se convierte en una invitación a la realización de una investigación sobre equivalencias funcionales. Rendimientos científicos


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parecidos son alcanzados mediante diferentes mentalidades de la cultura de la cien-cia, y similares mentalidades pueden dar lugar a diferentes niveles de rendimiento.

Análisis comparativo de viejos y nuevos datos

La búsqueda de indicadores culturales de la ciencia debe ser un ejercicio comparativo; no puede lograrse en un contexto en solitario. Pero en lugar de comenzar con la búsqueda del modelo perfecto, resulta práctico examinar las bases de datos existentes y someterlos a diferentes análisis e interpretaciones.

Lograr la “ciencia” por encima de las actividades culturales

Por último, hay que evitar la trampa de extralimitar nuestras preocu-paciones sobre la cultura de la ciencia respecto de la vida de la gente. En el contexto de muchas otras actividades culturales, la ciencia es sólo una de entre las muchas actividades, incluyendo las artes, los deportes, la política, la música y la religión. Es deseable obtener una imagen más realista de la situación de la ciencia dentro de la cartera total de intereses de la vida diaria de la gente.5 Es poco probable que esta imagen surja de una investigación obsesionada sólo con la ciencia. Los intereses y las actitudes hacia la ciencia necesitan ser comparados frente otros intereses y actitudes en la vida de las personas.

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5. El autor disfrutó de una bonita y agradable tarde conjeturando sobre estas cuestiones con Bruce Lewenstein mientras exploraba el mundo cultural de Valencia (España) en 2010. Am-bos acordamos que esto debería estar en la agenda sin llegar a clarificar cómo debería lograrse.



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