32.4 Modelos de interacción contemporánea

Durante la segunda mitad del siglo XX y el inicio del XXI, la comprensión de cómo la ciencia, la tecnología y la sociedad se influencian mutuamente evolucionó desde esquemas lineales hasta complejos modelos de interacción múltiple. Lejos de concebir la investigación científica como un proceso unidireccional que arranca en los laboratorios y culmina en aplicaciones industriales, los enfoques contemporáneos destacan redes, retroalimentaciones y actores heterogéneos. A continuación se presenta un recorrido histórico y analítico de los principales modelos de interacción que marcan la historia universal de la ciencia en el ámbito de la innovación y la política científica.

1. El Modelo Lineal de Innovación y sus críticas

En el período de posguerra, la visión dominante postulaba que la inversión en investigación básica impulsaba, de forma casi automática, la investigación aplicada y, finalmente, el desarrollo de nuevos productos industriales. En 1945, el informe “Science, the Endless Frontier” elaborado por Vannevar Bush para la Casa Blanca ejemplificó este diseño secuencial: inversión en ciencia básica → investigación aplicada → desarrollo tecnológico → crecimiento económico.

Este modelo lineal gozó de amplia aceptación hasta los años 1960, cuando economistas de la innovación como Christopher Freeman (1968) y Nathan Rosenberg (1976) comenzaron a mostrar sus limitaciones. Argumentaron que, en la práctica, la industria a menudo inducía líneas de investigación y que la retroalimentación desde la etapa de prototipado o mercado podía redefinir problemas científicos fundamentales. A raíz de estos cuestionamientos, se gestó la búsqueda de modelos más complejos y realistas.

2. Modelos de Interacción en Cadena: Push–Pull

La distinción entre “push” (empuje desde la ciencia básica) y “pull” (tracción desde la demanda del mercado) ganó terreno en la década de 1970. Paul David (1975) describió cómo proyectos financiados por agencias gubernamentales (NIH, NSF en EE. UU.) “empujaban” descubrimientos hacia la industria, mientras que las necesidades de sectores específicos (aeronáutica, farmacéutico, agroalimentario) “tiraban” de investigación aplicada para resolver problemas concretos.

En 1979, la Comisión de la Unión Europea publicó el informe “Technology and International Competitiveness” donde se reconocía el carácter bidireccional del proceso de innovación. Ejemplo destacado: el desarrollo de las fibras de carbono por las industrias aeroespacial y deportiva en 1970–1985, en el que la demanda militar “tiró” inversiones en investigación de polímeros avanzados.

3. Sistemas Nacionales de Innovación (NSI)

Entre finales de los años 1980 y principios de los 1990, surgió el concepto de “Sistemas Nacionales de Innovación” (NSI) para analizar el entramado de relaciones entre universidades, empresas, gobiernos y centros de investigación. Bengt-Åke Lundvall (1992) y Richard R. Nelson (1993) definieron un NSI como el conjunto de instituciones cuyos vínculos generan, importan y difunden innovaciones.

Ejemplos:

• Japón (década de 1980): fuerte cooperación entre MITI (Ministerio de Industria y Comercio Internacional) y keiretsu industriales, generando la revolución de la electrónica de consumo.
• Suecia (1990–2000): financiación pública a través de VINNOVA y estrechos lazos entre el Instituto Karolinska y la industria biomédica.

Los NSI subrayan la importancia de la cultura, las políticas públicas y las redes de aprendizaje localizadas en cada país.

4. La Triple Hélice Universidad–Industria–Gobierno

En 1995, Henry Etzkowitz y Loet Leydesdorff formularon el modelo de la Triple Hélice, donde la innovación es el resultado de la interacción dinámica entre tres actores centrales:

1. Universidades y centros de investigación (generación de conocimiento).
2. Empresas (aplicación y comercialización).
3. Gobierno (regulación, financiamiento y políticas).

La Triple Hélice explica fenómenos como la explosión de parques científicos y tecnológicos en los años 1990–2000. Ejemplo emblemático: Silicon Valley, donde la Universidad de Stanford (fundada en 1891) colaboró con firmas emergentes (Hewlett-Packard, Apple) y recibió apoyo de la defensa de EE. UU. (DARPA) durante la Guerra Fría.

Otro caso relevante es el desarrollo de la biotecnología en Boston–Cambridge (1990–2010), donde el gobierno de Massachusetts impulsó con créditos fiscales y financiación pública a start-ups de genómica (Biogen, Amgen).

5. Hélices ampliadas: Cuádruple y Quíntuple Hélice

Ante la creciente complejidad de los desafíos contemporáneos (cambio climático, salud global, agenda 2030), se propusieron otros dos niveles:

5.1 Hélice Cuádruple (People–Public–Private–Planet)

Carayannis y Campbell (2009) incorporaron la sociedad civil y los medios de comunicación como cuarto vértice, apuntando a la co-creación y al diálogo entre ciencia y público. Ejemplo: Horizon 2020 (UE, 2014–2020) dedicó más del 30 % de su presupuesto (€80.000 M) a proyectos con participación ciudadana, como la plataforma “WeObserve” (2019) para monitorizar la calidad del agua.

5.2 Hélice Quíntuple (Sostenibilidad y Ecosistemas)

Más allá de los actores humanos, la Hélice Quíntuple, introducida en 2017 por Carayannis y Campbell, incorpora el entorno natural como protagonista. Reconoce la necesidad de innovar dentro de límites ecológicos. Proyecto destacado: el “Parque del Conocimiento de la Selva Atlántica” (Brasil, 2020) que integra comunidades locales, universidades y ONG para la conservación y desarrollo de bioproductos.

6. Modelos de Co-creación y Coproducción de Ciencia Pública

En las últimas dos décadas ha crecido el interés por la participación activa de la sociedad en la producción de conocimiento. Se habla de “coproducción” de ciencia y tecnología:

• Citizen Science (Ciencia Ciudadana): Plataformas como Zooniverse (2007) han movilizado a más de 2 millones de voluntarios en proyectos de astronomía (Galaxy Zoo, 2007), biología (Snapshot Serengeti, 2014) y humanidades.
• Gamificación científica: Foldit (2008) permitió que jugadores alineasen proteínas para resolver estructuras tridimensionales antes de que los superordenadores lo hicieran, logrando en 2011 descifrar la estructura de la proteína M-PMV en 3 semanas.
• Laboratorios ciudadanos y Fab labs: Movilizan a hackers, makers y emprendedores. El primer Fab Lab (2002) en el MIT dio origen a una red global de 2.100 laboratorios en 78 países (2022).

Estos modelos promueven la alfabetización científica, mejoran la confianza pública y democratizan el acceso al conocimiento.

7. Teoría Actor‐Red (ANT)

Propuesta por Bruno Latour (1987), Michel Callon y John Law, la ANT sostiene que la ciencia y la tecnología emergen de redes de “actantes” humanos y no humanos (instrumentos, instituciones, conceptos). La interacción no se reduce a instituciones fijas: cada proyecto científico es una negociación continua entre actores heterogéneos.

Ejemplo: la construcción del Gran Colisionador de Hadrones (CERN) en 2008 involucró a 10.000 científicos de 100 países, compañías fabricantes de imanes superconductores (Bélgica, Alemania), agencias regulatorias (Comisión Europea) y software de simulación (GEANT4).

8. Open Science y Ciencia Abierta

La revolución digital potenció el movimiento de Ciencia Abierta (“Open Science”). Sus hitos más relevantes:

• 2002: Budapest Open Access Initiative, con 18 promotores internacionales.
• 2013: Declaración de Berlín, firmada por 60 instituciones, avaló el acceso libre a publicaciones y datos.
• 2018: Lanzamiento de Plan S por cOAlition S (consorcio de 12 agencias financiadoras europeas) para exigir —desde 2021— que todas las publicaciones resultantes de proyectos financiados con fondos públicos sean de acceso inmediato y sin coste para el lector.

En 2022, más del 50 % de los artículos generados en proyectos financiados por Horizon Europe fueron publicados en revistas de acceso abierto. Plataformas como arXiv (fundada en 1991) alcanzaron 2 millones de preprints a finales de 2023.

9. Modelos Transdisciplinares y Convergencia NBIC

La complejidad de retos como la demografía, la salud y la transición energética demandó enfoques transdisciplinares que cruce fronteras académicas. En 2002, la Oficina de Política Científica de EE. UU. acuñó la convergencia NBIC (Nanotecnología, Biotecnología, Información y Ciencia Cognitiva). El objetivo: integrar cuatro polos científicos para generar innovación radical.

Casos ejemplares:

• Proyecto Human Brain Project (UE, 2013–2023): €1.000 M invertidos para simular la actividad cerebral mediante supercomputación y técnicas de IA.
• Iniciativa BRAIN (Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies, NIH, 2014): 4.500 M destinados a desarrollar herramientas para mapear circuitos neuronales.

Estos programas reúnen físicos, biólogos, informáticos, ingenieros y humanidades para diseñar prótesis cognitivas y terapias personalizadas.

10. Desafíos y perspectivas futuras

Los modelos contemporáneos han enriquecido la comprensión de la ciencia como proceso socio‐técnico complejo. Sin embargo, enfrentamos nuevos desafíos:

• Gobernanza de la IA: la necesidad de marcos éticos y sociales para tecnologías autónomas (ChatGPT, AlphaFold 2, lanzado en 2020).
• Equidad global: brecha digital y científica entre países desarrollados y en desarrollo (UNESCO, 2021 alertó que solo el 20 % de la población africana participa en redes de investigación globales).
• Participación ciudadana: diseñar mecanismos inclusivos para incorporar a grupos marginados en la coproducción de conocimiento.
• Sostenibilidad: articular ciencia e innovación dentro de límites ecológicos, alineando la agenda 2030 y los ODS (Objetivos de Desarrollo Sostenible).

A medida que avanzamos hacia mediados del siglo XXI, la interacción entre ciencia, tecnología y sociedad seguirá redefiniéndose. La emergencia de redes digitales globales, la descentralización de la producción de conocimiento y la urgencia climática consolidarán modelos híbridos donde lo público, lo privado, lo civil y el entorno natural trabajarán en sinergia. Solo repensando las estructuras de gobernanza, financiación y cultura científica podremos enfrentar los retos de un mundo interconectado y en transformación constante.

Libros recomendados sobre Modelos de interacción contemporánea de historia universal de la ciencia

• Bruno Latour – Science in Action: How to Follow Scientists and Engineers through Society (Harvard University Press, 1987). Edición en español: Siruela, 2003.
• Peter Galison – Image and Logic: A Material Culture of Microphysics (University of Chicago Press, 1997). Edición en español: Siglo XXI, 2003.
• Helga Nowotny, Peter Scott y Michael Gibbons – The New Production of Knowledge: The Dynamics of Science and Research in Contemporary Societies (Sage, 1994). Edición en español: Alianza, 2001.
• Hans-Jörg Rheinberger – Toward a History of Epistemic Things: Synthesizing Proteins in the Test Tube (Stanford University Press, 1997). Edición en español: Siglo XXI, 2005.
• David Bloor – Knowledge and Social Imagery (Routledge amp Kegan Paul, 1976). Edición en español: Ariel, 2006.
• Trevor Pinch y Wiebe Bijker – The Social Construction of Facts and Artifacts: Or How the Sociology of Science and the Sociology of Technology Might Benefit Each Other (Social Studies of Science, 1984).
• Michel Serres – El contrato natural (Éditions de la Différence, 1990). Edición en español: Cátedra, 2001.
• Steven Shapin y Simon Schaffer – Leviathan and the Air-Pump: Hobbes, Boyle, and the Experimental Life (Princeton University Press, 1985). Edición en español: Alianza, 1992.