DEA 10.3.3 ¿Es la creatividad un fenómeno [comprensible mediante un modelo] de la complejidad?

Suena:

Girls on Film por Duran Duran
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Dream a Little Dream of me por Ella Fitzgerald
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En este epígrafe vamos a esquematizar lo comentado e introducir una cuestión crucial. ¿Es la creatividad un fenómeno complejo?

Esta cuestión que puede llevar a una afirmación intuitiva, debe de ser sopesada con el contexto de justificación que un sustrato epistemológico supone. Así esta pregunta atañe a la razón de cómo la ciencia puede afirmar más allá de las opiniones; por lo tanto tiene más sentido entender complejidad como un modelo de relación antes que como una naturaleza del fenómeno:  complejidad no es en sentido estricto un atributo ontológico propio del fenómeno que se estudia, sino una escala inherente al punto de vista que se adopta y a los conceptos que se usan, en especial conceptos relacionales tales como el de interacción, organización y emergencia (Reynoso 2006 19).

De ahí que la complicación del título de este epígrafe no es trivial: ¿Es la creatividad un fenómeno [comprensible mediante un modelo] de la complejidad?, supone preguntarse por el tipo de modelos que pueden dar cuenta de la creatividad como objeto de ciencia, más que por la ontología de lo que la creatividad sea.

Warren Weaver, biólogo, autor junto a Claude Shannon de la teoría clásica de la información, se pregunta en su texto de 1948 Science and Complexity:

Let us return now to our original questions. What is science? What is not science? What may be expected from science? Science clearly is a way of solving problems-not all problems, but a large class of important and practical ones (Weaver 1948 542)

Estas cuestiones son pertinentes en el contexto que desarrollamos en este capítulo del DEA en el que buscamos declarar un estrato en el que formalizar un aparato teórico para la creatividad entendida como complejidad y que hemos delimitado supra.

Weaver describe una historia de las capacidades científicas en el momento de poder hablar de los fenómenos mediante modelos, partiendo de las posibilidades contenidas en los modelos de la física clásica que describe como simplicidades organizadas, los modelos estadísticos de complejidad desorganizada y, posteriormente, el espacio in between que se abre entre esos dos umbrales y que el autor denomina como problemas de la complejidad organizada, espacio que tentamos como correcto para definir creatividad.

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La simplicidad organizada ideal en la ciencia clásica de los siglos XVII, XVIII y XIX se ocupaba de las ecuaciones para mínimas variables, [t]o sum up, physical science before 1900 was largely concerned with two-variable problems of simplicity (Weaver 1948 537). Es el ideal que comentamos supra al preguntarnos sobre la certeza y la predicción por leyes de la naturaleza cuyo paradigma tiene su imagen en Newton. Su imagen la ejemplifica con un juego de billar en el que en la mesa contamos con pocas bolas.

Con los avances en la mecánica estadística propiciados desde Boltzmann o, como comenta Weaver, desde los trabajos de Gibbs (Ibíd.), the physical sciences developed an attack on nature of an essentially and dramatically new kind (Ibíd).

Siguiendo una imagen propuesta por Weaver como metáfora de la diferencia de los dos modelos al entender la capacidad de descripción desde sus esquemas.

Los problemas de la simplicidad atañen a unas pocas bolas de billar en un pool.

The classical dynamics of the nineteenth century was well suited for analyzing and predicting the motion of a single ivory ball as it moves about on a billiard table. In fact, the relationship between positions of the ball and the times at which it reaches these positions forms a typical nineteenth century problem of simplicity. One can, but with a surprising increase in difficulty, analyze the motion of two or even of three balls on a billiard table (Ibíd.)

Mientras que los problemas que se pueden plantear desde el modelo de complejidad desorganizada desarrollado en el XX, según Weaver, permiten describir millones de variables; con la condición de subsumir la complejidad a un proceso de normalización estadística.

From this illustration it is clear what is meant by a problem of disorganized complexity. It is a problem in which the number of variables is very large, and one in which each of the many variables has a behavior which is individually erratic, or perhaps totally unknown. However, in spite of this helter-skelter, or unknown, behavior of all the individual variables, the system as a whole possesses certain orderly and analyzable average properties (Weaver 1948 538)

Este ha sido el modelo que ha sustentado la investigación sociológica durante gran parte de su proceso de “objetivación cuantitativa”. El saber estadístico que modela los datos en razón –relación- de una normalidad ha dibujado gran parte del conocimiento sobre lo que los hechos sociales podían ser contemplados, en la ciencia de la sociedad para sí; recordemos la curva normal poisson en muchas de sus representaciones.

The method applies with increasing precision when the number of variables increases (Weaver 1948 538) a costa de desorganizar las relaciones subsumidas a la norma: On the average how many balls per second hit a given stretch of rail? On the average how far does a ball move before it is hit by some other ball? On the average how many impacts per second does a ball experience? (Weaver 1948 537)

Asimismo, como hemos comentado, la originalidad, la información, la complejidad, son conceptos y funciones que se construyeron históricamente sobre ese saber estadístico cimentado en una facilitación del condensar representaciones científicas sustentadas en una distribución desorganizada, en helter-skelter (Weaver 1948 537); espacio donde son válidas las leyes de los grandes números de los métodos de la mecánica estadística (Ibid.)

Este encuentro nos lleva a poder afirmar desde este punto la posibilidad de un saber estadístico sobre creatividad mediante una ciencia de la complejidad desorganizada, como hizo Moles. Esfuerzo que nos llevó a un abismo entre la definición de información y el sentido, sentido humano.

Pero Weaver afirma que en ese desarrollarse el conocimiento que propiciaba la mecánica estadística, había permanecido cubierto al saber un espacio entre esas abstracciones normativas que comprendían las complejidades desorganizadas y las simplicidades organizadas de la ciencia clásica.

Y es en ese espacio donde Weaver localiza la necesidad de un modelo de la ciencia que posibilite el planteamiento de lo que él denomina los problemas de la complejidad organizada.

The really important characteristic of the problems of this middle region, which science has as yet little explored or conquered, lies in the fact that these problems, as contrasted with the disorganized situations with which statistics can cope, show the essential feature of organization. In fact, one can refer to this group of problems as those of organized complexity (Weaver 1948 539)

Para Weaver este modelo de problemas de la complejidad organizada comprende de fenómenos que ni la normalización estadística ni la simplicidad reduccionista aprehenden, ¿es un virus un organismo viviente?; ¿qué es un gen?, ¿cómo consigue expresar su esquema genético en la forma de un ser adulto? ¿Por qué se abren las flores en su tiempo?; y, lo que es tal vez más relevante en el contexto de una teoría comunicacional de la innovación: How can one explain the behavior pattern of an organized group of persons such as a labor union, or a group of manufacturers, or a racial minority? There are clearly many factors involved here, but it is equally obvious that here also something more is needed than the mathematics of averages (Weaver 1949 539)

Y esa capacidad que se supone de este modo de describir tiene su raíz en el acceso a los órdenes implicados. Como hemos citado en inglés supra, Weaver comenta que estos problemas, en contraste con las desorganizadas situaciones con las que pueden hacer frente estadísticas, muestran la característica esencial de la organización.

Carlos Reynoso en su texto Complejidad y el Caos: Una exploración antropológica (Reynoso 2006) nos propone un cuadro en el que establecer los modelos, las perspectivas de los objetos, la tipología de inferencias y los propósitos para cada uno de ellos.

Partiendo de la clasificación establecida por Weaver, comentada supra, agrega una categoría que el nombra como de la simplicidad desorganizada y diagrama una tabla que exponemos infra.

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Reynoso los diferencia del siguiente modo (Reynoso 2006 15, 16)

  • los modelos mecánicos conciernen a los mecanismos que producen determinado estado de cosas, y estos mecanismos resultan a la vez explicativos cuando el objeto es comprensible en el juego de la simplicidad organizada
  • los modelos estadísticos desorganizados. Los mecanismos que producen los fenómenos no son conocidos, o se reputan imposibles de conocer, o no se los estima relevantes, y es por ello que se los remite a una caja negra.
  • Los modelos sistémicos, finalmente, procuran organizar la complejidad a través de un conjunto de ecuaciones que describen los diferentes aspectos de los sistemas. Entre las cualidades que permiten describir se encuentran procesos de auto-organización.

 

La simplicidad es aquí un efecto teórico, una distinción epistemológica, no una cualidad empírica: un objeto simple se aviene a ser explicado mediante una analítica que distingue en él o bien un solo nivel de organización, o bien relaciones lineales entre diversos niveles (Reynoso 2006 15); con esto es importante recordar que hablamos de creatividad como complejidad no en la ontología del fenómeno, sino en la escala inherente al punto de vista que se adopta (ver supra nota 1 de este epígrafe).

Deteniéndose en la evolución del pensamiento sistémico Reynoso localiza 4 formulaciones distintas que enredan el concepto de complejidad y sistemas:

  • La cibernética de Norbert Wiener -1942-
  • La teoría general de sistemas (o teoría de los sistemas generales) de Ludwig von Bertalanffy –de la misma época pero difundida mayoritariamente entre 1950 y 1970-
  • La teoría de las estructuras disipativas (o de los Sistemas Alejados del Equilibrio) de  Ilya Prigogine – 1960-, continuada por la cibernética de segundo orden de Heinz von Foerster, la cibernética conversacional de Gordon Pask, la autopoiesis de Humberto Maturana, la enacción y la neurofenomenología de Francisco Varela y el constructivismo de Ernst von Glasersfeld (Reynoso 2006 15).
  • La teoría de catástrofes de René Thom – 1970-

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Diagrama libre desde el índice de Reynoso 2006

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El gráfico supra es una visualización desde el índice propuesto por el profesor Reynoso en el texto que en este epígrafe nos sirve de mapa. En el aparecen contenidos los desarrollos que han sido esbozados en este punto del DEA que busca una cartografía epistemológica para encarar una investigación en la creatividad desde la complejidad.

En él se pueden localizar autores que han sido descritos en las páginas previas, tanto de este capítulo como de los anteriores: Moles, Shannon; Thom, Prigogine, Wiener. Se facilita así una arqueología de los conocimientos tratados, como potenciales de destrezas argumentativas.

También aparecen, marcados en color rosa, las topografías posibles que propone Reynoso en el desarrollo de las teorías autopoiéticas de sociedad, y por lo tanto de comunicación, que expone Luhmann; que hemos bocetado sucintamente en este epígrafe.

Como gráfico supone un mapa para poder contextualizar de manera esquemática unos contenidos a desarrollar en la tesis, pero que es necesario acotar en este DEA.

Como mapa, intenta plasmar el vector que define el pensamiento de Luhmann; ya que su visión de “sociedad sin hombre” es un límite en el que una didáctica comunicacional de la innovación debe dar cuenta.

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