Sociología del Conocimiento y Ciencia

1. Orígenes y Contexto Histórico

La sociología del conocimiento y la ciencia constituye una rama interdisciplinar que examina cómo los factores sociales, culturales, económicos y políticos condicionan la producción, validación y difusión del saber científico. Sus raíces se remontan a finales del siglo XIX y principios del XX, en el pensamiento de autores como Karl Mannheim, Émile Durkheim y Max Weber:

• Karl Mannheim (1929): Publica Ideología y Utopía, donde introduce la idea de que toda construcción intelectual está inmersa en un contexto socio-histórico. Mannheim distingue entre “conocimiento parcial” e “ideología” según el propósito social que persiga.
• Émile Durkheim (1912): En Las formas elementales de la vida religiosa analiza cómo los hechos sociales ejercen coerción sobre el individuo, sentando bases para entender cómo la ciencia opera dentro de estructuras sociales.
• Max Weber (1922): Con Economía y sociedad, Weber estudia la burocracia y la racionalidad, conceptos que luego resultarán centrales para entender la organización de la investigación científica.

2. La “Nueva Sociología de la Ciencia”: Robert K. Merton y la Escuela de Chicago

En la década de 1940, Robert K. Merton (1910–2003) sentó las bases empíricas de la sociología de la ciencia en Estados Unidos:

• The Normative Structure of Science (1942): Merton define cuatro normas regulativas de la ciencia:
  • Universalismo: el mérito de una contribución no depende de la identidad del autor.
  • Comunismo (propiedad comunal): los resultados científicos deben ser de libre acceso.
  • Desinterés: los científicos deben perseguir el conocimiento, no beneficios personales.
  • Escepticismo organizado: los hallazgos deben someterse a crítica sistemática.
• En 1957, Merton introduce el Standards of Scientific Communication, subrayando la importancia de revistas y conferencias como mecanismos de validación.
• Datos: Para 1960, más del 50% de la producción científica mundial se publicaba en inglés, reflejo del sesgo geolingüístico descrito por Merton.

3. Thomas Kuhn y las Revoluciones Científicas (1962)

Thomas S. Kuhn (1922–1996), en The Structure of Scientific Revolutions (1962), plantea que la ciencia no progresa linealmente, sino a través de “paradigmas” que, tras periodos de “ciencia normal”, entran en crisis y se sustituyen por nuevos paradigmas. Este enfoque introdujo conceptos fundamentales:

• Ciencia normal: Investigación bajo supuestos compartidos.
• Anomalías: Datos que no encajan y erosionan la confianza en el paradigma vigente.
• Revolución científica: Cambio abrupto de paradigma (p. ej., de la física newtoniana a la relatividad en 1915).

Ejemplo histórico: La transición de la astronomía ptolemaica (siglos II–XVI) al sistema copernicano (1543).

4. Escuela de Edimburgo y el “Programa Fuerte” (Década de 1970)

David Bloor y Barry Barnes, fundadores de la “Escuela de Edimburgo”, publicaron en 1976 Scientific Knowledge: A Sociological Analysis, donde proponen el “Programa Fuerte”:

• Explicar los éxitos y los fracasos científicos mediante causas sociales, sin recurrir a la sola lógica interna.
• Simetría explicativa: aplicar los mismos modelos teóricos al conocimiento “verdadero” y “falso”.
• Ejemplo: El caso de la frenología decimonónica, considerada hoy pseudociencia, se analizó con los mismos criterios que la neurociencia moderna.

Datos: En 1979 se funda la Society for Social Studies of Science (4S), que congrega investigadores de todo el mundo en ciencia y tecnología.

5. Actor-Network Theory: Bruno Latour y Michel Callon

En los años 80 y 90 surge el Actor-Network Theory (ANT), enfocado en redes socio-técnicas:

• Bruno Latour (1987): Publica Science in Action, donde muestra cómo los “actantes” (humanos, instrumentos, publicaciones) interactúan en la producción científica.
• Michel Callon (1986): Analiza la red de intereses en proyectos de investigación sobre moluscos marinos, poniendo de relieve que cada elemento (pescadores, científicos, moluscos) es vital para el “ensamblaje” de la ciencia.

Ejemplo: Estudio de Latour sobre la construcción del laboratorio de radiación en la Universidad de California (1950–1960), donde las máquinas y los protocolos se vuelven “actores” con agencia propia.

6. Capital Cultural y Campo Académico: Pierre Bourdieu

Pierre Bourdieu (1930–2002), en Homo Academicus (1984), introduce conceptos clave:

• Campo científico: Espacio social con reglas propias donde compiten investigadores por capital cultural y simbólico.
• Capital cultural: Títulos, publicaciones, distinciones.
• Habitus: Disposiciones internalizadas que guían prácticas científicas.

Ejemplo: Análisis de la vida académica en universidades francesas durante los años 60–70, mostrando cómo la “lucha por la notoriedad” influye en la orientación de la investigación.

7. Estudios de Caso y Ejemplos Históricos

1. El Caso Lysenko (Unión Soviética, 1948–1964):
   Trofim Lysenko impone una biología agronómica basada en la herencia de caracteres adquiridos (lamarckismo). El aparato político suprime la genética mendeliana, lo que conlleva pérdidas millonarias en cosechas.
   Fecha clave: En 1948, la Academia de Ciencias de la URSS repudia a sus genetistas.
2. Proyecto Manhattan (1942–1946):
   Colaboración masiva entre físicos, ingenieros y militares. Muestra cómo la urgencia bélica redefine normas éticas y de comunicación científica.
   Datos: Empleó a 130.000 personas en Los Álamos generó 2 explosiones nucleares de prueba en julio y agosto de 1945.
3. Debate sobre el Cambio Climático (años 1980–presente):
   Redes de científicos, ONG, empresas energéticas y políticos. Ejemplo de cómo la incertidumbre científica es aprovechada por intereses económicos.
   Suceso: En 1988, la ONU crea el Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC).

8. Métodos de Investigación en Sociología del Conocimiento

9. Críticas y Debates Actuales

• ¿Hasta qué punto el “social constructivism” relativiza la verdad científica?
• Debate entre realismo y antirrealismo: ¿la realidad importa o solo las redes de actores?
• Reflexividad: Los sociólogos del conocimiento también forman parte del campo que estudian, generando auto-referencia.

10. Contribuciones Contemporáneas y Tendencias

En el siglo XXI, la sociología de la ciencia se enriquece con nuevos enfoques:

• Ciencia Ciudadana: Participación de la sociedad en proyectos científicos (p. ej., Zooniverse desde 2007).
• Open Science: Movimientos por la publicación abierta y los datos abiertos. En 2013 nace OpenAIRE en Europa para promover repositorios institucionales.
• Inteligencia Artificial y Sesgos: Estudio de algoritmos y modelos predictivos, destacando cómo reproducen desigualdades sociales.

Conclusión

La sociología del conocimiento y de la ciencia ofrece un lente indispensable para comprender que el saber científico no emerge en el vacío, sino en un entramado complejo de relaciones sociales, políticas y económicas. Desde Mannheim hasta la ANT, pasando por Merton, Kuhn y Bourdieu, este campo ha demostrado que los procesos de investigación, validación y diseminación del conocimiento están intrínsecamente ligados a contextos históricos y estructuras de poder. Solo asumiendo esta perspectiva podemos abordar con rigor los desafíos actuales: crisis climática, pandemia, ética de la inteligencia artificial y más allá.

29.4 Sociología del conocimiento y Ciencia / Historia universal de la ciencia