Una triste Semana de la "Ciencia" en Madrid

Estos días he estado hojeando la preciosa y supongo que costosa publicación sobre la XII Semana de la Ciencia en Madrid. Siento tener que decir que a uno le sorprende desagradablemente que, después de muchas páginas de costoso papel, no haya ni siquiera unas pocas dedicadas a listar en forma de reconocimiento a todas las entidades que participan, ponen a disposición sus instalaciones y sus investigadores; máxime, cuando muchas de ellas son universidades y centros de investigación públicos.

Sin embargo, el estupor es mayúsculo cuando, entre actividades de todo tipo -algunas incluso ajenas a la ciencia pero de validez en otros ámbitos-, de repente aparece la pseudociencia como actividad dentro de una semana de la "ciencia": Estudio de casos prácticos con constelaciones familiares: Mirada al amor que sana y al que enferma.

En dicha actividad:

Se abordará la autoobservación y sus efectos beneficiosos para el propio bienestar personal y social. Se concretará en el amor que sana y el amor que enferma, todo ello desde la intervención sistémica en familias y organizaciones socioeducativas.

¿Qué son las constelaciones familiares? Como bien explica Mauricio José-Schwarz, no es más que una pseudoterapia sin sustento científico alguno basada en energías que nadie ha visto, ni medido ni probado. Lo peor de todo es que esta actividad está impartida por un docente de la Universidad Complutense de Madrid de unos estudios tan sensibles e importantes como son los de la Escuela de Trabajo Social.

Parece que no es la primera vez que suceden cosas como estas en lo que, de otro modo, debiera ser una oportunidad de oro para hacer divulgación científica. Espero que los coordinadores y gestores de estas jornadas tengan un poco más de cuidado la próxima vez.

Sin embargo, os recomiendo muchas del resto de las actividades porque las hay muy prometedoras y de mucha calidad y que sí son Ciencia.

Estadística divertida con R

En la anterior entrada sobre la Teoría de la Perturbación Intermedia, podéis encontrar una figura que está construida con R. R es un lenguaje de programación y paquete estadístico de distribución libre.

Para todos los que venimos de paquetes más gráficos como SPSS, Statistica o Statgraphics nos es un poco ortopédico al principio volver a trabajar con una consola de texto. Pero cuando uno descubre todas las posibilidades y la libertad que da una aplicación de estas características, el enamoramiento es irreversible. Además, meterse a aprender a utilizar R obliga a uno a refrescar sus conocimientos de estadística, lo cual no viene nada mal.

Hay multitud de interface gráficas para trabajar con R, aunque siempre sin dejar de lado la necesidad de introducir las órdenes principales mediante la línea de comandos. Yo utilizo RStudio.

Siempre que me sea posible, os dejaré en el blog el código con el que he hecho las cosas en R, de forma que podáis reproducirlo y modificarlo a vuestro gusto. Es muy útil cuando uno está aprendiendo a defenderse con R.

Esta gráfica es muy sencillita. Como tiene forma de distribución normal, hemos creado primero dos vectores de 200 datos arbitrarios, uno de una secuencia de -1 hasta 1 y, el otro, con la distribución normal para el primero:

disturb <- seq (-1,1,.01) #Vector de -1 a 1 con datos cada 0.01

div <- dnorm (disturb) #Vector con distribución normal del vector disturb


#Dibujo de los dos vectores de tipo línea, sin ejes y sin etiquetas
plot (disturb,div, type="l",xlab="",ylab="",axes=FALSE,lwd=2)

box (lwd=2,bty="l") #Caja alrededor del gráfico

#Textos para los ejes
mtext ("Diversidad",2,2,cex=1.3)
mtext ("(Unidades arbitrarias)",2,1,cex=1.3)
mtext ("Frecuencia/Intensidad de perturbación",1,1,cex=1.3)
mtext ("(Unidades arbitrarias)",1,2,cex=1.3)

lines (c(-1,1),c(0.3989423,0.2419707),lwd=2,lty=2) #Línea de competencia

text (0.35,0.30,"Competencia",srt=-35, cex=1.3) #Texto sobre la línea de competencia

Sé que existen mejores formas para poner el código, más elegantes. Dadme tiempo, ya las iré metiendo.

La Teoría de la Perturbación Intermedia en tela de juicio

La ecología es una ciencia que aún está en pañales pues no hace mucho que nació como tal. En biología siempre es difícil encontrar explicaciones generales de lo que pasa en la naturaleza y la ecología tiene aún muy pocas. Una de las teorías que más aceptación tiene (o tenía) y que más difundida está en las facultades es la Teoría de la Perturbación Intermedia. Esta teoría dice que cuando aplicamos niveles ni muy bajos ni muy altos de perturbación (por ejemplo fuegos, número de cabezas de ganado, cuota pesquera, etc) a un ecosistema, conseguimos que su diversidad de especies (grosso modo la cantidad de especies) sea máxima. Esto sucedería porque las perturbaciones hasta cierto grado de intensidad o frecuencia disminuirían las poblaciones de las especies más competidoras dejando sitio libre (liberando nichos ecológicos) para especies menos competitivas. Pasado ese grado intermedio de perturbación, ésta sería demasiado fuerte para ser tolerada por cualquiera de los dos tipos de especies, disminuyendo indistintamente sus poblaciones, despareciendo muchas de ellas y, por tanto, disminuyendo la diversidad.

La diversidad es cosa importante porque, entre otras cosas, es reflejo de la buena salud del ecosistema. Así pues, muchos gestores medioambientales lo han tomado desde entonces como piedra angular para su trabajo.

Es una teoría bonita y sencilla, y que a nuestro cerebro le parece muy lógica. Sin embargo nos hemos apresurado demasiado a darle rango de validez universal. Y así lo asegura un reciente artículo publicado en Trends in Ecology and Evolution: Fox, J. W. 2012. The intermediate disturbance hypothesis should be abandoned. TREE. In press. En él, Fox expone que ya hay bastantes estudios que no han podido dar con ese supuesto máximo de diversidad en la naturaleza. Y es que por muy bonita y elegante que sea una teoría, si no coincide con las observaciones, es una teoría falsa.

Pero es que, además, los principios básicos que sustentan esta teoría son erróneos. Tendemos a aplicar modelos matemáticos lineales y aditivos a nuestra visión de la naturaleza, probablemente porque son los más sencillos. Los modelos lineales no son más que aquellos en los que los incrementos en una variable (por ejemplo, la intensidad de perturbación) se corresponden con incrementos iguales en otra (por ejemplo, la cantidad de individuos de una especie). Los modelos aditivos son aquellos en los que los efectos de varias variables sobre otra se suman. Sin embargo, la naturaleza no suele ser ni lineal ni aditiva. Y aquí es donde radica el error lógico de la Teoría de la Perturbación Intermedia según expone Fox en el artículo. Aunque se dan situaciones de convivencia entre especies más y menos competitivas que dan valores altos de diversidad, las causas no serían las supuestas por la Teoría de la Perturbación Intermedia, sino por las diferencias entre los crecimientos poblacionales de las especies. El detalle es muy fino, muy preciso, y lleva a modelos matemáticos algo más complejos pero que precisamente reflejan mejor la complejidad de la naturaleza, como afirma Fox.

Este artículo es una llamada de atención para todos porque, como decía, comprender cómo son en realidad estas relaciones entre diversidad y perturbación es fundamental para nuestra gestión de los ecosistemas, de los cuales dependen nuestras vidas y las de las generaciones que nos sucedan.