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123ARTÍCULO / ARTICLE

RESUMEN Varios elementos epistemológicos y metodológicos han sido propuestos como tenden-cia alternativa a la ciencia contemporánea, agrupados bajo el rótulo de "nuevo paradigma" y con dife-rentes grados de interarticulación. Estos elementos sugieren que una nuova scienza se encuentra endesarrollo, demandando categorías epistemológicas propias (como la categoría de la complejidad),nuevos modelos teóricos (como la "teoría del caos") y nuevas formas lógicas de análisis (como losmodelos matemáticos no lineales, la geometría fractal, la lógica borrosa y la teoría de redes). Tambiénen el campo de la Salud Colectiva, varios autores han defendido la necesidad de nuevos paradigmas.Esas propuestas vienen siendo ampliadas y difundidas con el objetivo de fomentar una produccióncientífica concreta, capaz de alimentar efectivamente un posible paradigma nuevo. En este texto sepretende presentar brevemente los principales enfoques que representan algún tipo de cambio para-digmático de un modo general en el seno de la ciencia. También se discuten algunos de los diversoselementos constitutivos del paradigma de la complejidad, desde sus posibles aplicaciones a la pro-blemática de la salud en poblaciones, buscando examinar estas cuestiones en el ámbito de nuestrointerés específico e indicando algunas tentativas en el sentido de producir evidencias empíricas parael análisis de la situación de salud, sus efectos y sus determinantes a partir de estos abordajes. PALABRAS CLAVE Modelos Teóricos; Dinámicas no Lineales; Fractales; ComunicaciónInterdisciplinaria; Salud.

ABSTRACT Several epistemological and methodological elements have been proposed as analternative trend for contemporary science, grouped under the label of "new paradigm" and withdifferent degrees of interarticulation. These elements suggest that a “nuova scienza” appears onevolution, demanding characteristic epistemological categories (as the category of the complexity),new theoretical models (as the "theory of chaos") and new logical ways of analysis (as the nonlinearmathematical models, the fractal geometry, the fuzzy logic and the net’s theory). Also on the field ofCollective Health, several authors have defended the need of new paradigms. These proposals arebeing amplified and diffused with the purpose of promoting a specific scientific production, able tofeed effectively a conceivable new paradigm. This article pretends to introduce briefly the mainapproaches that betoken some kind of paradigmatic change, in a general way, in the core of science.Also some of the various composing elements of the paradigm of the complexity are discussed, fromits possible applications to the population’s health problems, trying to analyze these issues in theambit of our specific interest and pointing out some intentions of producing empirical evidence forthe analysis of the health’s situation, its effects and determinants from these approaches.KEY WORDS Models, Theoretical; Nonlinear Dynamics; Fractals; InterdisciplinaryCommunication; Health.

Complejidad y Transdisciplinariedad en el Campo de la Salud Colectiva:

Evaluación de Conceptos y Aplicaciones

Complexity and Trans-disciplinarity in the Collective Health Field:

Concepts’ Evaluation and Applications

Naomar Almeida-Filho1

1Doctor en Epidemiología. Investigador del ConsejoNacional de DesarrolloCientífico y Tecnológico -CNPq. Profesor Titular delInstituto de Salud Colectiva,Universidad Federal deBahia, Brasil. [email protected]

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124 NAOMAR ALMEIDA-FILHO

Para Juan Samaja, pionero epistemólogo de la salud.

INTRODUCCIÓN

Agrupados bajo el rótulo de "nuevoparadigma" y con diferentes grados de interarti-culación, varios elementos epistemológicos ymetodológicos han sido propuestos como ten-dencia alternativa para la ciencia contemporá-nea. La aplicación de estos principios, métodos ylógicas, que a veces no parecen congruentesentre sí, ha sido denominada, particularmente enlos países anglosajones, de ciencia postmoderna(1). Los que proponen los nuevos paradigmas fre-cuentemente sugieren que una nuova scienza seencuentra en pleno desarrollo, demandandocategorías epistemológicas propias (como pareceser la categoría de la complejidad), nuevos mode-los teóricos (como la "teoría del caos") y nuevasformas lógicas de análisis (como por ejemplo losmodelos matemáticos no lineales, la geometríafractal, la lógica borrosa y la teoría de redes).

Hace algún tiempo, en el campo de laSalud Colectiva, varios autores han defendido lanecesidad de nuevos paradigmas para abordardiferentes cuestiones de investigación: Attinger(2) propuso el análisis de políticas de salud a par-tir de modelos sistémicos dinámicos desde unaperspectiva teórica de la complejidad, integrandolos niveles micro y macro y las transformacionesde los sistemas de salud. Castellanos (3) yAlmeida-Filho (4), de manera independiente,pero en forma simultánea, sistematizaron pro-puestas equivalentes y complementarias de usode estos nuevos abordajes paradigmáticos para laconstrucción metodológica del objeto de lainvestigación epidemiológica. Tales propuestasvienen siendo ampliadas y difundidas con elobjetivo de fomentar una producción científicaconcreta, capaz de alimentar efectivamente unposible paradigma nuevo (5, 6, 7, 8, 9, 10, 11).

En este texto pretendo abordar lassiguientes cuestiones: ¿Cómo se ha intentado laconstrucción de esta nuova scienza en la prácticateórica y metodológica en el campo de la SaludColectiva?; ¿en qué medida las investigacionesconducidas en las disciplinas que componen este

campo han incorporado elementos de los abor-dajes teóricos de la complejidad? Esto implica, enprimer lugar, presentar brevemente los principa-les enfoques que, a veces no suficientemente arti-culados entre sí, representan algún tipo de cam-bio paradigmático en el seno de la ciencia de unmodo general. En las secciones siguientes, pre-tendo discutir algunos de los diversos elementosconstitutivos del paradigma de la complejidad enel sentido de sus posibles aplicaciones a la pro-blemática de la salud en poblaciones, a partir dela identificación de ejemplos. Al mismo tiempo,buscaré examinar estas cuestiones en el ámbitode nuestro interés específico, indicando, cuandosea posible, algunas tentativas en el sentido deproducir evidencias empíricas para el análisis dela situación de salud, sus efectos y sus determi-nantes a partir de estos abordajes. No es mi inten-ción en este trabajo realizar una revisión exhaus-tiva de las iniciativas de construcción del nuevoparadigma en el campo de la Salud Colectiva.Por eso, las investigaciones que son presentadasmás adelante constituyen tan solo ejemplos delíneas de investigación enroladas en la aplicaciónde formas de producción de conocimiento alter-nativas al paradigma dominante en este campo.

COMPLEJIDAD

Algunos de los que proponen ese nuevoenfoque (12, 13, 14, 15) privilegian componentesanalíticos formales que podrían justificar la deno-minación genérica, para estas propuestas, de teoríadel caos o de no linealidad. Lorenz (14), uno de losfundadores de esta perspectiva, sugiere que la teo-ría del caos constituye un supersistema teóricobasado principalmente en los conceptos de no line-alidad, complejidad y fractalidad. En sus explica-ciones más aplicadas, tales propuestas se presentancasi como un "neosistemismo", actualizando yexpandiendo algunas posiciones de la teoría de lossistemas generales que había alcanzado ciertainfluencia en el panorama científico de los años 50y 60 (16, 17). Por ese motivo, la terminología "teo-ría de los sistemas dinámicos" ha sido empleadacon bastante frecuencia para designar los modeloscomplejos generados en el contexto de propuestasde un paradigma científico alternativo (18, 19).

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125COMPLEJIDAD Y TRANSDISCIPLINARIEDAD EN EL CAMPO DE LA SALUD COLECTIVA

En el presente trabajo prefiero seguirprincipalmente a Morin (20, 21) y Lewin (22),autores que realzan los aspectos epistemológicosde tales propuestas, enfatizando las propiedadesemergentes de los procesos complejos como ele-mentos esenciales para la constitución del nuevoparadigma. De hecho, crece en el campo cientí-fico la conciencia de que la ciencia se configuracada vez más como una práctica epistemológicade construcción de modelos, de formulación ysolución de problemas en un mundo en constan-te mutación (1, 23, 24). De cierto modo, el antro-pocentrismo típico del cientista de tradición car-tesiana parece no tener más lugar en una cienciaque valoriza cada vez más la descentralización yla relatividad (25). La crisis resultante de ese cam-bio de valores de la ciencia ocurre porque lapráctica científica está continuamente producien-do y reconociendo objetos nuevos (26). No solonuevas formas para referenciar los mismos obje-tos viejos, sino, de hecho, objetos radicalmentenuevos, realmente emergentes.

En ese contexto, es ciertamente másadecuada la designación de la categoría “comple-jidad” para resumir el conjunto de propiedadesde los objetos de conocimiento de efectivo inte-rés para la ciencia contemporánea. La idea decomplejidad puede ser así tomada como el ejeprincipal que unificaría parcialmente diversascontribuciones en dirección a un paradigma cien-tífico alternativo. Se trata de una aplicación gene-ralizada de la premisa que, al contrario del abor-daje reduccionista del positivismo, que tienecomo objetivo una simplificación de la realidaden busca de su esencialidad, la investigacióncientífica dentro de un nuevo paradigma preten-de respetar la complejidad inherente a los proce-sos concretos de la naturaleza, de la sociedad yde la historia (1, 15, 21, 22, 25, 27).

Varias posibilidades se presentan en elsentido de la definición de complejidad a partir deuna perspectiva epistemológica más rigurosa (22,28). Primero, podemos conceptuar la complejidadcomo pluralidad y jerarquización de niveles deocurrencia de procesos, tanto en el sentido ontoló-gico como en el sentido cognitivo (26). En segun-do lugar, el término complejidad se puede referira la diversidad de las relaciones entre los elemen-tos componentes de un dado objeto modelo. Eneste aspecto, es posible introducir una distinción

fundamental entre complicado y complejo (28).Complicado es un sistema que apenas multiplicanexos de la misma naturaleza (por ejemplo, causa-les) entre elementos del sistema de un mismo niveljerárquico (8). En tercer lugar, la complejidad deun modelo puede ser entendida como su naturale-za no finalística o iterativa, correspondiendo en ellenguaje de la teoría de los sistemas a la propiedadde retroalimentación de modelos explicativos sis-témicos. Esta última definición corresponde a unade las acepciones restrictas del concepto de nolinealidad, como veremos más adelante.

¿Qué es un objeto complejo? Para res-ponder a esta pregunta debemos considerar quela atribución de complejidad puede asumir dis-tintas manifestaciones (28). En primer lugar, elobjeto complejo es mínimamente un objetomodelo sistémico, o sea, forma parte de un siste-ma de totalidades parciales y puede ser compren-dido él mismo como un sistema, también incor-porando totalidades parciales de nivel jerárquicoinferior (26). En segundo lugar, podemos llamarobjeto complejo a aquel que, en su forma deobjeto heurístico (29), no puede ser explicadopor modelos lineales de determinación. En otraspalabras, se trata de un objeto modelo sometidoa funciones de determinación no lineal. Por eso,el objeto complejo no posibilita la predicción, nia partir de él se puede generar tecnología. En ter-cer lugar, metodológicamente, el objeto comple-jo es aquel que puede ser aprehendido en múlti-ples estados de existencia, dado que opera endistintos niveles de la realidad. Por último, elobjeto complejo es multifacetado, blanco dediversas miradas, fuente de múltiples discursos,extravasando los recortes disciplinares de la cien-cia. De allí que para construirlo como referentees preciso operaciones transdisciplinarias de sín-tesis, produciendo modelos sintéticos, y paradesignarlo apropiadamente, es necesario recurrira la polisemia resultante del cruzamiento de dis-tintos discursos disciplinares (26).

CAOS Y NO LINEALIDAD

La característica más visible del llama-do "nuevo paradigma" tal vez sea el rechazo dela doctrina del causalismo como principio

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estructurante del abordaje convencional de laciencia. El empleo del término “caos” (a), con laconnotación de "desorden" en el sentido de ladescripción general de sistemas regidos por rela-ciones no lineales, indica que esta perspectiva seabre a la consideración de otros principios estruc-turantes, más allá del orden causal predominanteen la epistemología convencional, tales como lasdiscontinuidades, las bifurcaciones, los ruidos,las contradicciones y las paradojas.

Como ejemplo de esta abertura esen-cial, tomemos la concepción de "orden a partirdel caos" (18), que podríamos designar como laparadoja nº 1 del nuevo paradigma. Esta referen-cia particular incorpora un determinismo espe-cial, a veces denominado como "caos determinís-tico", distinguiendo con claridad entre caos eindeterminación o aleatoriedad, conceptos corre-lacionados con el famoso principio de la incerte-za que inaugura la crítica a la física relativistacontemporánea (30). De todos modos, el uso dela expresión "teoría del caos" (31), consagrada enuna jerga instituida por la práctica comunicativaaún incipiente de la "nueva ciencia", incorporauna expectativa de formas alternativas de deter-minación que emanarían de procesos aparente-mente desordenados, o sea, "caóticos".

Un problema teórico fundamental delas diversas perspectivas paradigmáticas alternati-vas consiste en la posibilidad de pensar que larealidad concreta se estructura de modo disconti-nuo. Se trata de una manera nueva de lidiar conla cuestión de la determinación en general,abriéndose la ciencia a la posibilidad de la"emergencia", o sea, a engendrar lo "radicalmen-te nuevo", en el sentido de algo que no estaríacontenido en la síntesis de los determinantes enpotencial (32). Nuevamente se admite la figurade la paradoja como parte integrante de la lógicacientífica, en lo que podemos designar como laparadoja nº 2 del nuevo paradigma: "lo nuevo apartir de lo existente".

Esta cuestión se vincula estrechamente alllamado "problema de la irreversibilidad", en quela dimensionalidad del tiempo es puesta en duda(33). Así, a la noción newtoniana del tiempo realse opone la concepción de un tiempo relativo a losprocesos y al observador, de cierto modo presen-tado como un tiempo construido. El tratamiento deeste problema en relación a la físico-química y a la

moderna biología, particularmente en la búsque-da de una definición de la vida en términos de ladialéctica organización-entropía, consideradacomo propiedad de "estructuras disipativas" (19),permitió la apertura del debate en torno de unabiología sistémica basada en la noción de "caosdinámico" (33).

En términos analíticos, algunas nocio-nes de base aparecen con frecuencia en talespropuestas de pretensión innovadora en la cien-cia: "modelos no lineales", "atractores", y "efec-tos débiles". Para la descripción de las relacio-nes determinantes complejas de los sistemasdinámicos vienen siendo desarrollados modelosde predicción que se basan en modelos teóricosde distribución de eventos basados en funcionesno lineales –rítmicas, discontinuas o críticas(catastróficas)– (34). En esta perspectiva, tressentidos han sido en general agregados a lanoción de no linealidad.

En primer lugar, la “no linealidad” seencuentra asociada a la propiedad de relacionesentre series de eventos que no siguen la lógicadel efecto proporcional al estímulo causal especí-fico que, en nuestra área, ha sido denominado deefecto dosis-respuesta. En ese sentido, no linealimplica directamente la cuestión de la disconti-nuidad, que ha recibido un tratamiento matemá-tico bastante sofisticado desde la llamada teoríade las catástrofes, elaborada y difundida princi-palmente por Zeeman (35) y Thom (36, 37) en ladécada de 1970. Las catástrofes constituyen cam-bios abruptos y desproporcionales en respuesta aalteraciones suaves en el conjunto de variablesde un sistema dado. Es interesante notar que unade las primeras tentativas de aplicación de la teo-ría de las catástrofes, realizada de modo pioneropor el propio Zeeman (35), abordó un tema rela-tivo a la salud, específicamente en el área de laneurofisiología. Se trata de la producción delimpulso nervioso que desencadena los latidoscardíacos a partir de una concentración gradualde variación lenta de tres variables: el potencialde membrana, la permeabilidad a los iones desodio y la permeabilidad a los iones de potasio.Veamos ahora algunos ejemplos de aplicación deesta primera concepción de la no linealidad comoperturbación catastrófica específicamente en lo queconcierne a problemas del campo de la SaludColectiva. El modelo SEIR (Susceptibilidad-

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Exposición-Infección-Recuperación) ya represen-taba una tentativa de describir la dinámica epide-miológica de las enfermedades infecciosas a tra-vés de un sistema de ecuaciones diferenciales,aún dentro de una expectativa de modelado line-al de la discontinuidad (38). Arnold (39) se refie-re a las epidemias como ejemplo de una pertur-bación catastrófica que se propaga en un ciertomedio del espacio-tiempo, que podría igualmen-te ser expresada a través de modelos de turbulen-cia. Philippe (40) estudió un brote de meningitismeningocóccica en Montreal desde el punto devista de esta aplicación particular de la teoría delcaos, a partir de la concepción de umbral (thres-hold), sugiriendo finalmente que el modelo (line-al) de Anderson se aplica a sistemas establescomo las endemias mientras que las epidemiaspertenecerían al orden de los sistemas dinámicoscaóticos. A partir de una perspectiva de análisisespacial, Daniels (41) analizó ondas epidémicascon velocidad finita con el auxilio de un modelono lineal basado en el que se designó como"abordaje de perturbación estándar". Desde elpunto de vista de la evaluación de intervencionesen salud, Struchiner et al. (42) desarrollaron abor-dajes no lineales y no normales con base enmodelos de "estado-espacio" para la estimativaretrospectiva de parámetros de transmisión deinfección a partir de datos corrientes de prevalen-cia e inmunoprotección.

En segundo lugar, el adjetivo no linealha sido usado para significar recursivo o iterativo,en el sentido de los efectos de sistemas dinámi-cos no convergentes y no finalísticos. La diferen-cia, en esta concepción particular de no lineali-dad, entre sistemas dinámicos lineales y no line-ales se encuentra en la ocurrencia o no de flujosde retroalimentación del sistema, los famosos cir-cuitos de feed back. En ese caso, la no linealidadconstituye una propiedad de los sistemas dinámi-cos (y no de sus relaciones internas), implicandoque éstos no constituyen meros productores deefectos (o outputs) y que sí son determinados porellos. Con respecto a este caso específico, vea-mos algunos ejemplos en el área de la SaludColectiva: Halloran & Struchiner (43) sistematiza-ron algunos modelos analíticos para efectos recu-rrentes en epidemiología, tales como los proce-sos de inmunización en poblaciones, señalandoque la noción de "evento dependiente" propuesta

por Sir Ronald Ross en 1910 ya anticipaba la con-cepción de no linealidad como iteración de efec-tos en un sistema dinámico. Koopman & Longini(7) desarrollaron un modelo teórico de transmi-sión de enfermedad en el que con claridad defi-nen a la no linealidad como recursividad, porreferencia a los procesos iterativos de la dinámicaepidemiológica. Estudiando la asociación entreniveles de exposición domiciliar al mosquito yriesgo de infección por dengue en México, estosautores produjeron una intrigante y poderosademostración de la utilidad del modelado no line-al para evidenciar los efectos de los niveles deagregación sobre una asociación epidemiológica.Con base en un análisis epidemiológico conven-cional, lineal, de base individual, encontraronmedidas relativamente estables de no asociación(OR hasta 1,1; Fracción Etiológica hasta 1,3%)que además no variaban con la proporción de lapoblación expuesta al riesgo. Entretanto, cuandose consideró una definición ecológica para lavariable de exposición y cuando se incorporó almodelo un factor de dependencia de la exposi-ción como resultado de la incidencia (o sea, unatasa de "realimentación" de la epidemia), seobservó un aumento acumulativo de la tasa deinfección resultando en un OR de 12,7 y en unaFracción Etiológica de hasta 17,5% (7).

En tercer lugar, el concepto de “no line-alidad” ha sido empleado para designar efectospotencializados de estímulos débiles en sistemasdinámicos complejos. La demostración máspopular e interesante de esta modalidad de caos,en el campo de la meteorología, será tal vez elllamado Efecto Mariposa, descrito por Lorenz(14) en un trabajo curiosamente intitulado"Predictability: Does the Flap of a Butterfly'sWings in Brazil Set Off a Tornado in Texas?". Lareducida predictibilidad de los modelos genera-dos a partir de esta definición de no linealidadse debe a la "hipersensibilidad" del sistema enrelación a procesos de interacción y sinergis-mo. Esta propiedad, técnicamente definidacomo "sensibilidad a las condiciones iniciales",fue prevista y matemáticamente formulada porPoincaré hace casi un siglo atrás (15). Se trata deuna propiedad esencial de los sistemas dinámi-cos que abre camino a modelos explicativosbasados en "determinaciones débiles" o efectossensibles (interacciones), o sea, modelos con

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menor grado de precisión y reducida estabilidadpredictiva con base en configuraciones conoci-das de factores o determinantes.

La importancia de los efectos potencia-lizados o sinérgicos no puede ser negada de nin-gún modo. No obstante, en mi opinión, este ele-mento de la no linealidad ha sido relativamentesobrestimado en el proceso de construcción teó-rica de los paradigmas alternativos, en la medidaen que algunos autores llegan a sugerir que lamisma definición de “caos” consistiría en “fluc-tuaciones generadas por una dependencia sensi-ble a las condiciones iniciales” (44).

Uno de los conceptos ya mencionados,el de “atractores extraños”, puede ser inmediata-mente correlacionado a esta definición particu-lar de no linealidad como recurrencia, recursivi-dad o iteratividad. Los “atractores extraños”constituyen una forma particular de expresióngráfica de las asociaciones de elementos de lossistemas dinámicos iterativos, por lo tanto apro-piadas para la representación de relaciones nolineales en el llamado “espacio de fase” (b). Unejemplo de atractor extraño se encuentra en laFigura 1 (Atractor de Lorenz), donde se puedenotar una reducción de la capacidad de predic-ción de los ciclos y ritmos del modelo.Predicción es aquí referida en el sentido estrictoconvencional de anticipaciones posibles de pun-tos/valores singulares de un sistema dado, comopor ejemplo, en el modelo predictivo y = a + bx,

donde el conocimiento de cualquier valor de xposibilita la predicción de un valor y correspon-diente. En el caso de los atractores extraños, lapérdida de poder de predicción ocurre en parale-lo a un aumento de la capacidad de previsión delmodelo, donde “previsión” implica una anticipa-ción del estado del sistema con base en la estabi-lidad relativa de las transformaciones de sus pará-metros. De estas operaciones resultarían patronesde figuras dinámicas o formas de movimiento (losfamosos fractales, como veremos a continua-ción), más que funciones de cálculo.

La consideración de los efectos "débi-les" y de los factores de interacción posibilitafinalmente la operacionalización de modelos desistemas dinámicos bajo la forma de redes depuntos sensibles, a nuestro ver con un alto poten-cial para la construcción del objeto salud. En elcampo de la Salud Colectiva, ya existen algunosinteresantes ejemplos de aplicación de este enfo-que específico de la teoría del caos, particular-mente en relación a la epidemiología de enfer-medades transmisibles. El estudio pionero deSchaffer & Kot (45), que identificó patrones dedinámica no lineal en una serie epidémica desarampión, abrió camino para todo un programade investigación dirigido al desarrollo de técnicaspara la identificación de caos y no linealidad enprocesos epidémicos. Olsen & Schaffer (46), ana-lizando datos del sistema de vigilancia epidemio-lógica de la ciudad de Nueva York, encontraron

Figura 1. ATRACTOR DE LORENZ

Fuente: Wikipedia. Atractor de Lorenz.

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atractores extraños con configuraciones bastantediferentes para sarampión y varicela, evidencian-do que, a pesar de que ambos perfiles epidémi-cos ocurrieron en un ciclo anual, la dinámica deesta ocurrencia parece obedecer a parámetroscompletamente distintos, evidenciando el reduci-do grado de predictibilidad de los modelos expli-cativos de las epidemias infantiles. Finalmente,Grenfell, Bolker & Kleckowski (47), empleandotécnicas de simulación parametrizada con atrac-tores extraños, desarrollaron una interesantedemostración de la ocurrencia de no linealidaden modelos SEIR sometidos a diferentes interva-los de temporalidad.

FRACTALIDAD

Dentro del conjunto de proposicionesque pretenden inaugurar un nuevo paradigma enla ciencia contemporánea, el concepto de "fracta-lidad" parece el más fascinante y de mayor utili-dad para el desarrollo de modos alternativos deproducción de conocimiento científico. El neolo-gismo "fractal" fue acuñado por Mandelbrot (48),a partir del término fractus del latín, para desig-nar figuras recurrentes resultantes de la infografiade patrones registrados por atractores extraños

diseñados por computador. En verdad, se delineaasí el desarrollo de una nueva geometría, basadaen la persistencia de formas, patrones y propieda-des de los objetos en los diferentes niveles de suestructura jerárquica. En contraposición a la con-cepción convencional de infinito, elementoestructurante de la geometría euclidiana clásica,la idea de fractalidad reposa sobre el concepto de"infinito interior". En palabras del propioMandelbrot (49 p.123):

las formas euclidianas se muestran inútiles parael modelado del caos determinístico o de siste-mas irregulares. Estos fenómenos precisan degeometrías bien distantes de triángulos o de cír-culos. Requieren estructuras no euclidianas, enparticular, una nueva geometría llamada geome-tría fractal.

Un ejemplo primitivo de un fractal seencuentra en la posibilidad de dividir un segmentode línea en dos partes iguales, que podrán a su vezser divididas, y así sucesivamente, manteniéndosesiempre la forma original de un segmento delínea dividido por la mitad. De esta manera, sepuede representar de un modo altamente sintéti-co la constatación de la estabilidad de una pro-piedad dada a través de los diferentes niveles delsistema. En el campo matemático, cuna de estaruptura en particular, diversas representaciones

Figura 2. COPO DE NIEVE DE KOCH

Fuente: Wikipedia. Copo de nieve de Koch.

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de la fractalidad se han tornado clásicas (50),como el copo de nieve de Koch (Figura 2), eltrenzado de Sierpinski (Figura 3) y los conjuntosde Mandelbrot (Figura 4).

Diversos comunicadores del nuevoparadigma resaltan la ocurrencia de fractalidaden el campo físico y en el campo biológico, par-ticularmente en la geofísica y en la botánica (31).La propia configuración helicoidal del modelo

cuaternario del ADN constituye una manifestaciónfractal en el campo de la genética, siendo la técni-ca de PCR (polymerase chain reaction) una aplica-ción tecnológica del concepto de fractalidad coninmediatas repercusiones prácticas (51, 52). LaFigura 5 muestra un árbol fractal, ilustración bastan-te sugestiva del tipo de fractalidad encontrada enlas ciencias naturales. Con las debidas reservas,una variante de la noción de fractalidad puede ser

Figura 3. TRENZADO DE SIERPINSKI

Fuente: Wikipedia. Triángulo de Sierpinski.

Figura 4. CONJUNTOS DE MANDELBROT

Fuente: Wikipedia. Benoît Mandelbrot.

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identificada en la famosa cuestión local versusglobal, que ha alimentado una discusión deextrema actualidad en las ciencias sociales con-temporáneas (53).

Desde el punto de vista teórico, tene-mos algunos ejemplos de propuestas inspiradasen la idea de fractalidad que suponen la anun-ciación de nuevos paradigmas en el área de laSalud Colectiva. La propuesta de los "modelosecosociales" de Krieger (54) se fundamentaesencialmente en la aplicación de una perspec-tiva fractal al proceso de construcción del obje-to de la Salud Colectiva, donde el elemento defractalidad sería justamente la interpenetraciónentre lo biológico y lo social, repetida en todoslos niveles, del subcelular al societario.Infelizmente, la autora no presenta ejemplos otentativas de aplicación, avanzando poco allen-de la formulación preliminar de esta atrayenteproposición, concientemente postulada comouna metáfora teórica. Veo también la propuestade Susser & Susser (55) de un "paradigma de lascajas chinas" para la epidemiología del futurocomo una tentativa de expresión de la fractali-dad de los sistemas complejos de la salud-enfer-medad, a pesar de que los autores, haciendoreferencia apenas en passant a los distintos gra-dos de complejidad jerárquica de los sistemas,nada mencionaran de la teoría de los fractales.

En lo que se refiere a la operacionaliza-ción de estas propuestas, tanto Susser & Susser(55) cuanto Krieger (54) consideran críticamentela perspectiva de uso de la inferencia "a través de

niveles" (cros-level inference) como alternativaviable para la reducción de la llamada falaciaecológica, principal obstáculo potencial para eldesarrollo analítico de los modelos ecosociales(56, 57). De todos modos, en ambas proposicio-nes, los procesos de la salud-enfermedad-cuidadopueden ser interpretados como parte de unadimensión fractal que atraviesa los diversos nivelesdel sistema, de las moléculas y de las células a losórganos, a los sistemas fisiológicos, a los cuerpos,a los grupos, a las poblaciones, a las sociedades.

En la investigación en salud, de modogeneral, son raros los usos del abordaje fractal.En una de las pocas excepciones, Lipsitz &Goldberger (58) analizaron el proceso de enveje-cimiento como una pérdida de la "complejidad"del organismo, resultando en un aumento de lafractalidad por la senescencia. En el campo de laSalud Colectiva, a pesar de las evidentes aplica-ciones potenciales de la noción de fractalidad,infelizmente no encontré ningún ejemplo demodelado de los problemas de la Salud Colectivabasada en alguna forma de análisis fractal, excep-to, una vez más, en el estudio de las epidemiasde enfermedades transmisibles, como la propues-ta de modelado espacial de ondas epidémicaspresentada por Durrett (59).

No obstante la carencia de aplicacio-nes concretas de la noción de fractalidad en laSalud Colectiva, es evidente su utilidad poten-cial especialmente en el área de entrenamientode recursos humanos, en busca de mayor efi-ciencia en un contexto de reducidos recursos

Figura 5. EJEMPLO DE ÁRBOL FRACTAL

Fuente: University of Colorado. Molecular Cellular and Developmental Biology (MCDB).

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humanos y materiales (a través de estrategias decapacitación por multiplicación, por ejemplo).Más allá de eso, algunas propuestas de vigilanciaen salud a través de áreas y eventos centinela(60, 61, 62) muestran una lógica inversa a lanoción de representatividad estadística, postu-lando estrategias de muestreo por tipos seleccio-nados (63), que también emplean la lógica frac-tal para justificar la importante noción accesoriade "representatividad débil".

“BORROSIDAD”

Entre las concepciones menos conoci-das de los nuevas abordajes paradigmáticos, sesitúa la "teoría de los conjuntos borrosos" (eninglés: “fuzzy set theory”), propuesta por LoftiZadeh en el inicio de la década del ‘60 (64). Setrata de un abordaje crítico de las nociones delímite y de precisión, esenciales a la teoría de losconjuntos en la que se basa la analítica formal dela ciencia moderna.

Esta concepción lógica rompe con elconvencionalismo aristotélico que define los fun-damentos epistemológicos de la certeza con baseen los principios de la identidad, de la no contra-dicción y del tercero excluido (65). Como corola-rio de la ruptura propuesta, habría tres modalida-des de incerteza –la contradicción, la confusión yla ambigüedad– no pasibles de formalizaciónlógica y matemática, por lo tanto fuera de los lími-tes de la racionalidad científica clásica. A éstas seagrega la “borrosidad” (fuzziness), propiedad par-ticular de los sistemas complejos en lo que serefiere a la naturaleza de los límites infrasistémi-cos impuestos a los eventos (unidades del sistema)y al propio sistema (66), arbitraria en sus relacio-nes con otros sistemas, con los supersistemas(contextos) y con los respectivos observadores.

En primer lugar, la teoría de los conjun-tos borrosos implica una crítica radical a la nociónde evento como fragmentación arbitraria de losprocesos de transformación y de los elementos delos sistemas dinámicos. Algunos conceptos opera-tivos del campo de la salud, como por ejemploenfermedad y riesgo, son ejemplos de esta ontolo-gía conjuntista de la ciencia convencional, confor-me tuve ocasión de discutir en otras oportunidades

(67, 68). De esta manera, se impone una delimita-ción precisa y de cierto modo arbitraria en lugaresy momentos donde efectivamente existe fluidez enlos límites espacio-temporales de los elementos deun sistema dado, que podemos denominar deBorrosidad 1.

Segundo, la consideración de la lógicaborrosa implica una recuperación de la contex-tualización (o referencialidad) como etapa crucialdel proceso de producción de conocimiento. Eneste caso, se borran los límites externos del siste-ma, o sea, la interfaz entre los sistemas entre sí yde éstos con el contexto, o los supersistemas quelos incorporan, conformando lo que podemosllamar de Borrosidad 2. Esta modalidad de borro-sidad grosso modo remite a lo que Maturana (69)denomina de “acoplamiento estructural”.

Por último, la crítica de la noción delímite implica también un cuestionamiento de lacategoría epistemológica de la objetividad, reto-mando el clásico problema del observador comoefecto de una Borrosidad 3. En este caso, es atra-yente la referencia, por analogía simple, a la deli-mitación fluida, ambigua, contradictoria y confusaentre sujeto y objeto en el proceso de la investi-gación. Paradigmática de esta modalidad deborrosidad será ciertamente la cuestión funda-mental de los límites de la percepción humana,como producto de "correlaciones senso-efecto-ras" de un organismo referido como observadorenredado en espacios perceptuales compartidoscon los objetos observados (70, 71).

Examinemos ahora dos tentativas deaplicación de la noción de borrosidad a distintascuestiones de investigación en el área de la SaludColectiva: el uso de modelos prototípicos en lainvestigación etnográfica en salud mental (72, 73)y la definición de estimadores epidemiológicos deriesgo a través de la lógica borrosa (74, 75).

La teoría de la categorización natural,propuesta por Rosch (76) y desarrollada por Lakoff(77) en el dominio de la lingüística, ha permitidoel estudio de esquemas cognitivos complejos apartir del concepto de “prototipo”. De acuerdocon la teoría, este concepto se refiere a elementosnucleares definidores de una categoría cognitivadada, considerando dos importantes presupuestosteóricos: (a) los trazos centrales prototípicos, y noaquellos periféricos, son semiológicamente crucia-les para la construcción de las categorías, con base

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en la noción wittgensteiniana de family resem-blances; (b) las similaridades transculturales articu-lan el núcleo semántico de las categorías prototípi-cas por medio de analogías, paralelismos y conti-nuidades de acuerdo con una variedad de criteriosfuzzy (con mayor o menor grado de borrosidad).Por lo tanto, la categorización cognitiva que orien-ta la acción estaría más de acuerdo con un mode-lo de prototipos borrosos que con una clasifica-ción jerárquica de categorías estables y mutua-mente excluyentes (78).

Aplicando el concepto de borrosidad enla investigación en salud mental desde el punto devista de la epidemiología, Mezzich & Almeida-Filho (72) propusieron comprender los cuadrosdiagnósticos de los sistemas nosológicos actualescomo prototipos y no como tipos ideales de obje-tos unívocos y precisamente definidos.Recientemente, este abordaje fue retomado porJohansen et al. (79) a fin de investigar la validezdel prototipo borderline personality disorder(BPD) como un constructo del sistema diagnósticoDSM-IV. En el campo de la psiquiatría transcultu-ral, Almeida-Filho, Bibeau & Corin (73) proponenque la teoría de los prototipos puede ser apro-piada en la siguiente dirección: primero, lascategorías prototípicas no pueden ser separadasde las aciones concretas de las personas; segun-do, tales modelos de acción son incorporados(literalmente: almacenados en el cuerpo) en lossujetos tanto como configurados en la mente; ytercero, los modelos prototípicos son operadosen la llamada interfaz entre los mundos indivi-dual y social. En el abordaje propuesto, los pro-totipos deben ser, por lo tanto, consideradoscomo producto de una historia singular indivi-dual y de experiencias colectivas, integrandoasí procesos globales, escenarios locales yactos particulares. En ambos casos, el conceptode prototipo no solo implicaría borrosidad enlas categorías cognitivas y en los objetos onto-lógicos sino también representaría una manifes-tación o efecto de fractalidad en sistemas sim-bólicos cognitivos, tanto nosológicos (en el pri-mer caso) como culturales.

Veamos ahora un interesante ejemplode aplicación de la idea de conjuntos borrososproveniente de la epidemiología, la vertientemanifiestamente más cuantitativa de la SaludColectiva. Massad & Struchiner (74) propusieron

traducir en los términos de la lógica de los con-juntos borrosos los indicadores epidemiológicosde asociación, aplicándolos principalmente alanálisis de riesgo en estudios ambientales.Siguiendo rigurosamente una lógica formal, losestimadores de riesgo relativo más usuales de laepidemiología son definidos como una razón deprobabilidades condicionales a la exposición a unsupuesto factor de riesgo, R= f (E), en que el esti-mador de riesgo R representa una probabilidad pde ocurrencia de una enfermedad D dada unaexposición E, o sea, p(D|E). Según estos autores,entretanto, en el escenario de una nueva lógicaborrosa, estos indicadores deben ser expresadosen términos de posibilidades condicionales, tantoen el sentido de niveles de exposición como degravedad de la enfermedad. Para eso será necesa-rio estimar funciones de distribución de posibili-dades equivalentes a distintos grados de pertenen-cia asociados a cada subconjunto borroso, resul-tando en modelos linguísticos de inferenciaborrosa. En la formulación original de Zadeh, elcreador de la fuzzy logic, como sabemos, la fun-ción F de pertenencia R(x,y) de una relación Ren un conjunto borroso A es dada por operado-res de inferencia del tipo max: V - min: Λ, en queF(y) Vx [A(x) Λ R(x,y)].

Aplicando estos parámetros, de acuerdocon Massad & Struchiner (74), es posible definir una

Fuzzy Odds Ratio, FOR, como la razón entre laposibilidad condicional de desarrollo de unacierta enfermedad cuya gravedad es d, dado queel individuo esté expuesto a un cierto nivel delfactor ambiental e, y la posibilidad de que lamisma enfermedad con gravedad d se desarrolledado que el individuo no esté expuesto al fac-tor ambiental, por lo tanto e. (...) un elementoque pertenezca a un conjunto A con grado depertenencia a, puede pertenecer también a otroconjunto B, con grado de pertenencia b, dondeB no es complementario de A, o sea A ∪ B ≠ yA ∩ B ≠ ∅. Entonces, en la exposición anteriore no es complementario de e. La medida FORes dada por

FOR = max[r(e|d)] max[r(e|d)] / max[r(e|d)] max[r(e|d)]

A pesar del estado de aplicación aúnincipiente de la lógica borrosa en el campo de lasalud, y más allá de los ejemplos aquí presenta-dos, son evidentes los usos potenciales de esteabordaje en los procesos de toma de decisión en

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la subárea de gestión y administración en salud,o en los sistemas de producción estructurada dediagnósticos, principalmente para tratar la llama-da comorbidad. Además de eso, existe un granuso potencial de este abordaje en los casos deanálisis de grados y superposición de exposicióny gravedad diferenciada, según fue específica-mente desarrollado en las propuestas que seencuentran en la reciente compilación de Massady colaboradores (75).

TEORÍA DE REDES

Actualmente, el tema más en boga enla teoría de la complejidad es el concepto deredes. Los dos mayores best-sellers recientes dela literatura de divulgación científica en losEE.UU. tratan del concepto de redes. Ambos sonde lectura agradable, informativos y tienen títulossugestivos: uno (80) lleva como título Linked, osimplemente "conectado"; el otro (81) se intitulaSync, abreviatura en inglés para "sincronizado".

La teoría de redes aparece como unaactualización crítica de la teoría general de lossistemas, influyente en la vanguarda científica delos años ‘50. Estructuralmente, el sistema es unmodelo compuesto por partes, con una entrada oinput, una estructura de procesamiento y unasalida o output; la red, por su lado, no se compro-mete con ese tipo de organización orientada porfinalidad. Noten en la Figura 6 que en un sistematodas y cada una de las relaciones se encuentran

realmente orientadas en la misma dirección yque el sistema entero converge sobre ese elemen-to. Veamos en la Figura 7, por otro lado, ejem-plos variados de redes, incluyendo una represen-tación de red multiniveles con proyección.

La teoría de las redes constituye unimportante capítulo de la matemática y de la físicamodernas, donde es denominada "teoría de losgrafos". En las ciencias físicas, los sistemas y lasredes son concebidos como informaciones organi-zadas en la forma de patrones topológicos distin-tos. En el lenguaje topológico, la red se llamagrafo, los nodos son vértices y las conexiones sonlados. El estudio de la topología de los grafos haatraído mucho interés en la mecánica estadísticade redes complejas. Watts (82), Albert & Barabási(83), Newman (84), Strogatz (81) y Barabási (80)ofrecen excelentes resúmenes de esta florecienteliteratura sobre la topología de las redes.

Podemos usar los modelos de redes dedos maneras. Una implica extraer de un conjun-to de observaciones una estructura de explica-ción, o sea, crear un dispositivo explicativo, bajola forma de una red donde los eventos constitu-yen nodos y sus relaciones de determinaciónconforman conexiones. En ese caso, resulta muyeficiente representar a los sistemas complejosmediante modelos de red. Pero, por otro lado,también podemos usar los modelos de red comoinstrumentos de transformación de la realidad,configurando proyecciones articuladas de even-tos como estrategias de planificación. Claro quelas dos finalidades de la herramienta redes sepueden articular en algún momento.

Figura 6. CONTRASTE ENTRE “SISTEMA” Y “RED”

Fuente: Elaboración propia.

RedSistema

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Las redes han sido clasificadas comoredes virtuales y redes reales. Las redes virtualestienen dos modalidades: redes randómicas yredes conceptuales. Las redes randómicas sirvencomo un patrón y son construidas respetándoseparámetros aleatorios puros, concediéndose acualquier conjunto de elementos de la red lamisma chance de conectarse a los otros nodos.Por medio de procesos estocásticos, se crea unared que tiene sus vértices con todas las conexio-nes posibles regidas por el azar. La expresiónestructural de las redes randómicas permite defi-nir conexiones a través de patrones aleatoriospuros a punto de dejar la red totalmente satura-da. Por otro lado, la red puede ser montada concriterios propositivos o restrictivos, operacionali-zando sus conexiones sin usar patrones aleatoriosde definición, haciéndolo mediante eleccionesarbitrarias intencionales basadas en conceptosformales o teóricos. Se trata aquí de redes con-ceptuales en sentido estricto.

Las redes reales son aquellas encontra-das en la naturaleza, en la sociedad o construidascomo obra humana, formando parte de algúnproyecto tecnológico. Una cosa interesante es

que la matemática inicia su entrada en el paradig-ma de la complejidad con la teoría de los grafosbasada en redes randómicas. De allí deriva untrabajo de investigación y exploración quecomienza por evaluar si las redes randómicas dehecho existen y operan en otros campos de cono-cimiento, en la tecnología, en el lenguaje, en lassociedades, en las organizaciones; entonces secomienzan a descubrir interesantes propiedadesde las redes reales que no estaban siendo consi-deradas en las formalizaciones teóricas.

Las redes tienen propiedades que vanmás allá de la simple integración de propiedadesde sus componentes. Organización por nivel(levelness), agregabilidad (clustering), "mundo-pequeñidad" (smallworldness) y fractalidad sonlas propiedades más útiles para entender loscasos especiales de grafos cognitivos y redessociales. Existe una gran cantidad de investigacio-nes de redes sociales sobre cómo se forman losvínculos entre actores y cuáles son las conse-cuencias de tener una determinada posición enuna red (85). La terminología es un poco diferen-te: nodos/vértices son actores y conexiones/lazosson vínculos. La mayoría de las investigaciones

Figura 7. EJEMPLOS VARIADOS DE RED

Fuente: Elaboración propia en base a Wikipedia.

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sobre redes sociales han utilizado una perspecti-va individual, perdiendo, así, la oportunidad deesclarecer la estructura de la acción colectiva.

Cuando los investigadores comenzarona explorar las redes reales, encontraron en elcapítulo de las redes sociales un intrigante fenó-meno que permitió identificar una importantepropiedad de las redes, que en inglés fue deno-minada smallworldness. Propongo llamarla"mundo-pequeñidad", como una traducción libredel término, que significa la propiedad de lasredes de crear atajos o formas de acortar distan-cias entre vértices de su malla, tornándola así el"mundo pequeño". El descubrimiento de esa pro-piedad es atribuida a Milgram (86), al probar lahipótesis de que la red de relaciones sociales esun "mundo pequeño", donde las personas seconectan unas a las otras de modos más intensosy variados de los que estamos acostumbrados areconocer. El experimento de Milgram fue simpley elegante: algunas personas seleccionadas enKansas y Nebraska recibieron cartas destinadas(pero sin dirección) a una única persona enBoston, con la siguiente regla: la carta debía serenviada para alguien de su círculo de conocidosque ellos (los seleccionados) pensaran que tendríaalguna aproximación con esa dirección. Se descu-brió lo siguiente: la mayoría de las cartas llegó a ladirección correcta, en un tiempo muy corto.Algunas cartas llegaron en apenas tres etapas, otrasllegaron en nueve, ninguna pasó de dieciocho eta-pas y la media fue de seis etapas. Para explicartales hallazgos, Milgram formuló entonces la céle-bre "teoría de los seis grados de separación".

Cuando ya en la década de 1990, losteóricos de la complejidad comenzaban a cons-truir la teoría de las redes, avanzando en la for-mulación matemática de las reglas de conexióncaracterísticas de redes randómicas, descubrie-ron que los antiguos estudios de Milgram eran desuma importancia para comprender aquel proble-ma. Actualmente, confirmando lo que Morinidentificaba en la sociedad contemporánea como"conexión hologramática", Duncan Watts (82),Albert Barabási (80) y otros consideran la"mundo-pequeñidad" como una cuestión de basepara toda la teoría de los grafos. Reconocida yestudiada inicialmente en redes sociales, estapropiedad está siendo matemáticamente demos-trada como definidora de redes teóricas que se

constituyen entre lo determinístico y lo aleatorio.Los investigadores que exploran esa vía descu-brieron, por ejemplo, que la Internet tiene unaestructura inusitada, en ese punto de vista, puesno obedece a los modos conocidos de planea-miento y organización. Antes se pensaba que laInternet se organizaba de modo randómico, peroahora se descubre que su autoorganización no esni aleatoria ni planeada, pero sí basada en la“mundo-pequeñidad”.

A pesar de la formalización reciente detales avances en la teoría de redes, varios gruposde investigación e investigadores individuales yaadelantaron diversas aplicaciones de ese enfoqueen el campo de la salud humana. En el nivel delos procesos biológicos de la salud, se destacanlos usos de la teoría de redes en la investigaciónen proteómica (revisados en Grindrod & Kibble2004) (87), tanto como los estudios de Promislow(88) sobre redes complejas de síntesis de proteí-nas implicadas en el proceso de senescencia, y elde Morton & Munakata (89) sobre redes neuralescomo matrices de variabilidad del desarrollo cog-nitivo. En el campo específico de las neurocien-cias, registramos la investigación de Lee et al.(90) sobre redes cerebrales como modelado delas esquizofrenias y la hipótesis de redes tipo"small-world" para la comprensión de los fenó-menos de la memoria y de los sueños de Tsonis& Tsonis (91). A nivel poblacional, estudios epi-demiológicos de enfermedades transmisibles hanempleado la teoría de redes para proponer mode-los dinámicos de difusión epidémica, especial-mente en HIV/AIDS (92) y en la reciente epide-mia de SARS. En este caso, se destacan los mode-los de forecast & control producidos por Meyerset al. (93) y por el grupo de la Universidad de SanPablo, antes citado (94).

COMPLEJIDAD EN SALUD

Conforme pudimos verificar en este ensa-yo, caos y no linealidad, geometría fractal, emer-gencia y sistemas dinámicos, borrosidad y teoría delas redes constituyen ejes de renovación paradig-mática que representan un enorme potencial deavance en la producción de conocimiento científi-co y desarrollo tecnológico en el área de la salud.

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Mismo que aún no se observe un patrónde modelado teórico con aceptación general, laspropuestas encaminadas valorizan la fragmenta-ción fractal, el borramiento de los límites, la par-cialidad o relatividad de los puntos de observa-ción, el dinamismo sistémico y los ciclos/ritmos,la indeterminación o la contingencia del caosdeterminístico como características de la formu-lación alternativa perseguida. El presupuesto debase de estas perspectivas es que las teorías delos procesos irreversibles y de la entropía de latermodinámica, de la incerteza y de la causalidadprobabilística de la física cuántica, de los siste-mas dinámicos de la biología, en fin, los aborda-jes de la complejidad en general, serían capacesde producir nuevas metáforas útiles para com-prender y superar el distanciamiento entre elmundo natural y el mundo histórico. Estas metá-foras describen sistemas dinámicos complejos,autorregulados, mutantes, imprevisibles, produc-tores de niveles emergentes de organización (22).

Epistemológicamente, tales propuestasde renovación paradigmática abren una discu-sión sobre el propio proceso de construcción delos objetos científicos. En otras palabras, ¿de quémanera se puede tomar este proceso como unmodo de producción de objetos conceptualescapaz de instrumentalizar la propia práctica de laciencia para repensar o reconstruir sus objetos?Se trata de desenvolver una filosofía de la cienciaque se pueda tomar irónicamente como "no epis-temológica", una epistemología que se presentacon una naturaleza mucho más propositiva o nor-mativa que constatativa (61). Al contrario de loestablecido por la epistemología heredada, elobjeto del conocimiento no es una representa-ción de la “cosa”, un equivalente abstracto deobjetos concretos, y, por consiguiente, no existeuna determinación exclusiva del objeto del cono-cimiento por el objeto concreto, pero sí una rela-ción de referencia (29). Se propone, se construyey se crea un objeto científico por referencia aeventos, procesos y fenómenos que se sitúan enel mundo concreto.

Lo que recapitulamos hasta ahora de lateoría de la complejidad, en sus principales ele-mentos de no linealidad, sistemas dinámicos,borrosidad, fractalidad y teoría de las redes, per-mite la construcción de modelos que dan cuentade aspectos parciales del problema, del proceso

o de los fenómenos de la salud-enfermedad. Lacuestión es que, considerando la insuficiencia decada una de ellas aisladamente, ninguno de esosabordajes parciales puede dar cuenta de la nece-sidad de una síntesis. Creo que éste es el desafíodel momento, justamente el punto crucial que seespera tal vez superar con auxilio de la teoría dela complejidad.

Morin (21) propuso la expresión neutra"pensamiento complejo" en referencia a la capa-cidad del pensamiento de lidiar con la incertezay la posibilidad de autoorganización, más allá desu dependencia de la noción de "unidad delconocimiento". Veamos esta cita del más recien-te libro de Morin (95), síntesis de la reciente faseético-política de su filosofía:

Necesitamos concebir la insustentable comple-jidad del mundo en el sentido de que es preci-so considerar en un solo tiempo la unidad y ladiversidad de los procesos planetarios, sus com-plementariedades al mismo tiempo que susantagonismos.

Donde Morin escribió "procesos plane-tarios", propongo leer "procesos de salud".Pienso que con eso podemos aprender losiguiente: la estrategia metodológica capaz dedar cuenta de la complejidad de los fenómenosde salud no se resume a miradas múltiples coha-bitando o coexistiendo en un campo científicodado, sino que es preciso descubrir la unidad enesa inmensa diversidad compleja de objetos,miradores y miradas.

No es difícil demostrar que un mismoobjeto puede ser visto en diferentes ángulos, peroeso no necesariamente contribuye para el cono-cimiento más completo y profundo de ese obje-to. Tomemos como ejemplo una silla. Podemostener el discurso del economista sobre la silla, apartir de los procesos económicos que produceneste objeto; un ergonomista puede evaluar la silladesde el punto de vista del confort; un diseñadorhablará sobre su estética y funcionalidad; el dis-curso de un antropólogo sobre objetos en lasdiferentes culturas que sirven para sentarse –yque aquí llamamos de silla– será ciertamentemuy diferente de los anteriores; los historiadorespodrán discurrir sobre aquellos lindos mueblesencontrados en las tumbas de los faraones. En fin,cada uno de esos discursos tendrá un rigor propio

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y puede tener función, finalidad y especialidad,aunque el conocimiento más integral y sintéticosobre la silla no será la simple suma o yuxtaposi-ción de los varios discursos sobre este objeto tanimportante. Algo mayor que la mera suma deesas formulaciones tiene que ser construido a finde viabilizar el entendimiento de esa unidad enla diversidad, lo que envuelve también la cues-tión de los antagonismos que necesariamentecaben en ese discurso.

Para ayudarnos a superar la duda de sila díada salud-enfermedad debe o no inscribirseen el registro de una disyunción o antagonismo,Morin contribuye con dos importantes propues-tas: la noción de integralidad del conocimiento yel concepto de transdisciplinariedad. Por inte-gralidad del conocimiento comprendemos laidea de que, en el paradigma de la complejidad,no es posible que exista conocimiento absolutoy aislado, porque el pensamiento complejo es,por definición, relativo y contextual. Más aún, elconocimiento científico es integral y uno, aunquemismo así (y por eso mismo) permite una multipli-cidad de conocimientos parciales y fragmentarios.Por lo tanto, el pensamiento complejo implica uni-dad con multiplicidad y unidad en la diversidad.

Uno de los grandes problemas en elárea de la salud es que algunos de sus subcam-pos toman modelos determinísticos causalescomo si fuese ésta la única manera de definir el

objeto salud-enfermedad. Más allá de los mode-los típicos del paradigma de la simplicidad,como vimos antes, tenemos a nuestra disposi-ción modelos fractales, modelos sistémicos,modelos borrosos, y precisamos avanzar en ladirección de modelos sintéticos, en el sentidomoriniano. Cada uno de esos modelos se refierea un tema o faceta específica de algo que nopuede ser separado de un todo articulado. Poreso, me arriesgo a decir que el objeto salud-enfermedad es simultáneamente estructural, sis-témico, prototípico, causal y probabilístico.

Según lo revisado en este ensayo, lastentativas de aplicación de las alternativas con-ceptuales y metodológicas típicas de abordajesde la complejidad sobre temas de salud-enferme-dad han sido innegablemente dispersas y fragmen-tadas. De manera general, sin fundamentaciónepistemológica rigurosa y articulación teóricaclara y eficiente no se puede reconocer en talesiniciativas evidencias de cambio paradigmáticoen el campo de la salud. En ese sentido, puedeser interesante considerar abordajes de la com-plejidad y de la teoría de las redes más comouna exploración en el sentido de modelar elobjeto salud/enfermedad, proponiendo unaestructura fractal de red con base en una unidadfractal que, a cada punto, al ser desdoblada yampliada, revela la misma forma. Veamos elejemplo de la Figura 8, donde la noción de salud

Figura 8. SALUD COMO RED FRACTAL

Fuente: Elaboración propia.

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es representada como efecto de un conjunto decuatro elementos: medio ambiente, desarrollosocial, desarrollo económico y diversidad cultu-ral. Podemos proponer que cada elementoreproduce un patrón general de arquitecturafractal con estructura de holograma. Noten en laFigura 9 que el elemento desarrollo económicotiene aquí una estructura fractal donde se articu-lan salud, medio ambiente, desarrollo social ydiversidad cultural. O aún el elemento medioambiente, que va a revelar otra faceta de lamisma interacción, con una estructura fractaldonde se articulan salud, desarrollo económico,desarrollo social y diversidad cultural.

TRANSDISCIPLINARIEDAD COMO ESTRATEGIA METODOLÓGICA DE LA COMPLEJIDAD

Una lectura metodológica de las nue-vas perspectivas paradigmáticas no encuentrauna determinación de lo empírico sobre lo con-ceptual. Lo conceptual es construido, creado através de una práctica cotidiana de investiga-ción, como nos enseña Juan Samaja en su magis-tral obra Epistemología y Metodología (23), peroél no sobrevive sino por referencia a los objetosconcretos. La mera existencia de un objeto con-creto no garantiza, ni genera un objeto de cono-cimiento, aunque la producción de objetos de

Figura 9. ESTRUCTURA HOLOGRAMÁTICA DE RED FRACTAL DE SALUD

Fuente: Elaboracición propia.

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conocimiento puede generar objetos concretos.Cada vez hay más ejemplos en la historia recien-te de la ciencia de generación de objetos concre-tos, como verificamos en la física moderna (30) omismo en todos los objetos en el mundo de lainformática, que es un espacio cibernético (elfamoso cyberspace), un mundo creado y queahora se constituye como realidad, en este casocomo realidad virtual.

Resta la cuestión de cómo operaciona-lizar (o sea, realizar en la práctica) abordajes decomplejidad en el campo de la salud. Paraalcanzar la deseada "síntesis de la compleji-dad", es cierto que será necesario producir dis-cursos capaces de atravesar fronteras disciplina-res. Para que una comunicación interdisciplina-ria efectiva (interparadigmática, interétnica, etc.)se establezca, será imprescindible compartirlenguajes y estructuras lógicas y simbólicas (96).Paradojalmente, en el caso que eso ocurra, seráporque las fronteras ya no tienen sentido. ¿Perono es esta apertura de las fronteras disciplinaresjustamente la demanda que se impone a la cien-cia contemporánea? ¿No será exactamente ésta lavía privilegiada (quizás la única vía) de acceso alos objetos complejos de la vida, de la historia,de la salud? ¿Pero cómo operar estrategias deaprendizaje/aproximación introduciendo lacomplejidad en los procesos de producción delconocimiento?

Considerando este conjunto de cuestio-nes más allá que una síntesis intraparadigmáticaen el ámbito de cada campo científico, he defen-dido (68, 97, 98, 99, 100) la necesidad de sínte-sis transdisciplinarias construidas en la prácticatransitiva de los agentes científicos particularesque operan en el campo de la salud. La síntesisparadigmática permite una participación interesa-da inclusive de los especialistas, que podrántener su sesgo disciplinario enriquecido conaportes transdisciplinarios. Aunque solo unasegunda síntesis será capaz de dar cuenta delobjeto complejo por medio de totalizaciones pro-visorias, construidas a través de una práctica coti-diana "transversal" de los sujetos del conoci-miento y operadas en lo concreto de sus apara-tos cognitivos. Evaluando el potencial de aplica-ción de esa concepción alternativa de transdisci-plinariedad al contexto contemporáneo de lasalud, adelanté que la formación de esos agentes

sería esencialmente "anfibia", con etapas sucesi-vas de entrenamiento-socialización-culturizaciónen los distintos campos científicos que estructuranel campo de las prácticas que llamamos SaludColectiva.

Este posicionamiento ha sido objeto deintensos debates, lo que me ha traído más opor-tunidades de avanzar y profundizar algunos desus puntos principales. Ayres (101) pone en dudami optimismo propositivo, señalando que nadagarantiza que del tránsito de los sujetos científi-cos resultará alguna transdisciplinariedad y quela naturaleza de mi acto de definir una transdis-ciplinariedad podría abortar una "promisoriavocación subversiva" de la propuesta. Encuentroque eso es posible, pero solo la práctica nos per-mitirá saber. Concuerdo que las síntesis paradig-máticas compartidas son una condición esencialpara cualquier movimiento de síntesis transdisci-plinaria. Sin embargo el movimiento de la trans-disciplinariedad se debe iniciar con algún gradode concordancia de los estatutos de cientificidadde los objetos en los respectivos campos. Lascontribuciones de Sevalho (102) y Portocarrero(103) pusieron en danza objetos fronterizos,híbridos, complejos, cuasi objetos, objetosestructurados, semiestructurados y no estructura-dos revelados por los estudios sociales de lasciencias. A partir de esa plataforma, se podríaavanzar en la propuesta de una nueva familia deobjetos científicos simultáneamente fronterizos,híbridos, mestizos y complejos, los "transobje-tos". En ese caso, en forma diferente a lo queseñala Castiel (104), los "objetos complejos" nocomprenden solo sistemas adaptativos con gra-dos diferenciados de complejidad, sino también"productos culturales" resultantes de una prácti-ca social. Constatando que la transdisciplinarie-dad se sitúa en el registro de una "doble rupturaepistemológica", Carvalheiro (105) hace unaseria restricción (con la cual concuerdo integral-mente) a la concepción de que la movilidadtransdisciplinaria seria privilegio exclusivo delos campos de la ciencia.

Aceptando el debate (98), recurrí a ladistinción austiniana entre acto locucionario(donde la palabra expresa algún sentido), acto ilo-cucionario (que trae una intención al decir algo) yacto perlocucionario (en que hablar produce cier-tos efectos, deseados o no) para posicionarme en

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relación a la cuestión central del debate: "¿seráque la mera locución de la serie propositiva'multi-pluri-inter-meta-trans-disciplina' en ver-dad no esconde un proyecto de construcciónsemántica y pragmática de un objeto en campo?"Ni como un formalismo ni como una propuestadoctrinaria más, mi acto ilocucionário vagamen-te pretendió cierta "subversión atenuada" decuño ostensivamente pragmático. Pretendí ini-cialmente hacerlo por la deconstrucción del dis-curso convencional de la disciplinariedad, segui-da de una propuesta de definición provisoria einteresada de la transdisciplinariedad como supe-ración pragmática del esquema vigente.

Posteriormente, Vasconcelos (96) pro-puso la construcción de un proyecto interdisci-plinario de práctica científica en una perspectivaque considero más crítica. Primero, amplía elobjetivo de la cuestión para más allá de la disci-plinariedad, incluyendo interacciones e interfa-ces no solo entre campos disciplinares, sinotambién conexiones interparadigmáticas, inter-teóricas, multiprofesionales, etc. Segundo, inspi-rado en propuestas de construcción de un nuevosentido común emancipatorio correspondiente ala "segunda vuelta epistemológica" (1, 106),contextualiza la cuestión de las prácticas multi-pluri-inter-trans al concepto de "campos desaber/hacer" y la conecta al tema de los nuevosparadigmas. Finalmente, buscando una saludableapertura pragmática, Vasconcelos (96) articulauna tipología descriptiva de sistemas equivalen-tes a cuatro modalidades de práctica (multi-,pluri-, pluri-auxiliar, inter-) y un campo (trans-).Coincidimos en lo que dice respecto a los dosprimeros puntos, especialmente porque ya esta-ban ambos incluidos en la serie de críticas antesresumida. Aún así, y para mantener el debatevivo, diría con relación al tercer punto que notiene sentido considerar la conexión inter- exclu-sivamente como práctica ni la modalidad trans-como campo. Por el contrario, creo que el dina-mismo de los tránsitos, de las travesías, de lastransiciones apuntan mucho más para procesospráxicos que para formas topológicas estructura-das tipo "campos".

De hecho, la noción de transdisciplina-riedad había sido originalmente concebida porJean Piaget (107) articulada a la proposición deuna epistemología genética que, no obstante su

potencial, fue concebida como metaproyecto, undevenir inalcanzable, y no como concepto ensentido estricto. Las proposiciones posteriores desus discípulos, principalmente en el campo de lafilosofia de la educación, no consiguieron esca-par del idealismo neokantiano y su evaluaciónoptimista del potencial transformador de la praxishumana. Allí encuentro un primer elemento decrítica, cuando se propone que el sueño piagetia-no (o más precisamente, el de sus herederos inte-lectuales) de la transdisciplinariedad hoy tendríadadas las condiciones de ser realidad.

La propuesta de articulación entre com-plejidad y transdisciplinariedad de Morin (21, 95,108) implica una referencia a la capacidad delpensamiento complejo de lidiar con la incertezay la posibilidad de autoorganización, más allá desu dependencia de la noción de "unidad delconocimiento". Es justamente en esa "utopía dela síntesis", que concentro el foco de mi crítica,desarrollada en los textos citados anteriormente,bajo tres aspectos: en primer lugar, el abstraccio-nismo de Morin, a pesar de expresar un pensa-miento creativo, fascinante y seductor, se apartacada vez más del rigor epistemológico necesarioante los embates por la consolidación de nuevasformas de práctica científica. En segundo lugar,creo que su definición casi estructuralista detransdisciplinariedad, con énfasis en disciplinas,superposiciones, intersticios y espacios vacíos,pierde la oportunidad de considerar el caráctertransitivo, praxiológico y "sin ataduras" de aquelconcepto. En tercer lugar, su tratamiento de lasrelaciones entre transdisciplinariedad y compleji-dad, proponiendo una dudosa equivalencia denivel simultánea a una especificidad teórica,resulta en jerarquización y discriminación de losespacios de aplicación de los conceptos.

Realmente, conforme a lo correctamen-te señalado por Vasconcelos (96), las relacionesentre complejidad y transdisciplinariedad habíansido poco exploradas en los textos anterioressobre el tema. Esto ocurrió porque me pareciómás adecuado concentrar la discusión sobre elproblema de los límites (a propósito, una de lasvertientes de definición de la complejidad), por-que no me agrada la noción de interfaz: se tratade una aceptación implícita de la inevitabilidadde las fronteras (o fases, o faces) disciplinares, jus-tamente lo que la permeabilidad y la transitividad

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de la idea/práctica de la transdisciplinariedadbuscan superar. Más que definir o especificar unaconstrucción doxológica con la idea de transdis-ciplinariedad, pretendí observar y registrar unapotencialidad de desarrollo de objeto, método ycampo científico, proponiendo formas de críticay articulación lógica, epistemológica y praxioló-gica de un dado discurso/práctica.

Realmente no conseguí encontrar mane-ra más apropiada de abordar la hermenéuticacientífica vigente que recurriendo a Samaja (23) ya su propuesta de uso de la noción kantiana de losjuicios sintéticos que subyacen en la dualidadanálisis/síntesis. No obstante, mantengo el argu-mento que, en una perspectiva de crítica históri-ca, toda operación de sintetización produce tota-lizaciones provisorias, a través de una prácticacotidiana de producción de "objetos práxicos".Más allá de eso, no me parece adecuado usar lacategoría “complejidad” para resumir el conjuntode propiedades de los objetos concretos, realzan-do las raíces ontológicas de los procesos comple-jos como elementos esenciales para la constitu-ción del nuevo paradigma. Este posicionamientoconverge plenamente con Samaja (26) que, enuna obra más reciente, propone una importantereflexión sobre aspectos ontológicos de la salud-enfermedad-atención y sobre las condiciones deproducción de conocimiento transdisciplinariosobre objetos tan peculiares, en los planossemántico, sintáctico y pragmático.

En este sentido, Samaja y yo parecemosconcordar con Boaventura Santos (24) sobre lanecesidad de transformación radical del sistemade formación de los sujetos de la ciencia, en elcontexto de un nuevo paradigma, capaz de cons-truir síntesis y operar tránsitos no sólo interdisci-plinas, sino interparadigmas y, más aún, entre los

saberes de la vida y los conocimientos de la cien-cia. Conforme señala Morin (21 p.125-126), "pre-cisamos pensar/repensar el saber, no sobre labase de una pequeña cantidad de conocimientoscomo en los siglos XVII y XVIII, sino consideran-do el estado actual de dispersión, proliferación,parcelamiento de los conocimientos". De acuer-do; sin embargo, no debemos procurar un enci-clopedismo leonardiano con base en la geniali-dad de sujetos individuales, y sí una forma reno-vada de enciclopedismo construido colectiva-mente. Cada vez más el proceso de produccióndel conocimiento científico será social, políticoinstitucional, matricial, amplificado. En ese esce-nario, la producción competente de la cienciahará viables abordajes totalizantes, a pesar deparciales y provisorios, síntesis transdisciplinariasde los objetos de la complejidad.

En suma, la proposición de trandiscipli-nariedad que defendemos se sustenta en la rela-ción entre ciencia en cuanto red de institucionesdel campo científico y ciencia como modo de pro-ducción de conocimiento, mediada en todas lasinstancias por el concepto de práctica científica(23, 26). Se trata de un abordaje materialista histó-rico de la ciencia, fundamentando una definiciónpragmática de la transdisciplinariedad como pro-ceso, estrategia de acción, modalidad de práctica,y no como propiedad de objetos complejos o atri-buto de complejidad de relaciones modelo entrecampos disciplinares. De esa manera, tendrámás sentido señalar el carácter instrumental dela transdisciplinariedad como práctica de trans-formación de la "ciencia normal" en ciencia"revolucionaria", para respetar la terminologíakuhniana, en la emergencia de nuevos paradig-mas en el campo científico y de nuevas estrate-gias de acción en el campo de la práctica social.

NOTAS FINALES

a. Del griego khaòs, que designa el estado desor-ganizado del mundo antes de tornarse en cosmos(término también originario del griego, que signi-fica "mundo del orden"); según Rey (109).

b. El espacio de fase es un espacio hipotético conmás dimensiones que las tres del espacio eucli-diano, capaz de aceptar representaciones gráficas

de un sistema dinámico dado con el auxilio decoordenadas que sintetizan valores simultáneosde las variables del sistema (14, 15). El dispositi-vo de las coordenadas cartesianas, adecuadopara expresar gráficamente funciones binomialeslineales y apenas parcialmente capaz de repre-sentar funciones lineales trinomiales, no podríaser usado para el análisis de funciones polinomia-les no lineales características de los sistemasdinámicos complejos.

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Recibido el 15 de noviembre de 2005

Versión final presentada el 14 de febrero de 2006

Aprobado el 22 de marzo de 2006

FORMA DE CITAR

Almeida-Filho N. Complejidad y Transdisciplinariedad en el Campo de la Salud Colectiva: Evaluación de Conceptos

y Aplicaciones. Salud Colectiva. 2006;2(2):123-146.

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