El hisorioscopio

The celebrity of historical facts,

like that of men, is a matter of camaraderie,

of preservation, and above all of chance.

Eugène Mouton, The Historioscope.

Time machine

No he podido reparar mi máquina del tiempo, y sigo varado aquí…, ahora mismo.

El tobogán

Ningún mapa, ni siquiera un mapa escala 1:1, puede dar cabida íntegramente al territorio. Tanto como un mapa, lo que llamamos historia es una representación, y todo lo ocurrido no cabe en ella: la historia no cabe en la historiografía. Una representación es una abstracción y por ello, necesariamente, una simplificación… Y para no meternos en más berenjenales, olvidémonos que, de entrada, nuestra percepción es también una representación de la realidad, de tal suerte que todas las representaciones que elaboramos de lo que percibimos, por más detalladas y precisas que sean, son representaciones de representaciones.

El tobogán de nuestra ignorancia está mucho más empinado: más allá de las limitaciones intrínsecas de la historia, han sucedido eventos trascendentes acerca de los cuales jamás podremos saber qué fue lo que realmente pasó… Claro, que resulte imposible disponer de un registro veraz sobre determinados acontecimientos pasados no ha impedido que tramemos historias explicándolos y dándoles un sentido, relatos que luego bien pueden guiar nuestro actuar. De que sean verdad o mentira no depende la fuerza significativa de las historias —en esta misma columna, hace algunos años presenté un ejemplo extremo, el levantamiento maya en Cisteil de1761, atribuido al liderazgo de Jacinto Canek: El tobogán de la ignorancia—.

El historioscopio

 “… todo trabajo de historia es apenas una copia de estudios precedentes, a la que se agrega una que otra especulación inexacta”, rudo, sostiene el disparatado Joseph Durand, y agrega: “… las personas podrán seguir engañándose a sí mismas pensando que entienden la historia, hasta el día en que puedan equiparse con un medio que les permita ver retrospectivamente, no historias y cuentos, sino ver realmente”. ¡Ah, caray!, ¿un medio que permita ver realmente lo que aconteció en el pasado?  Ni más ni menos, un artefacto así fue el que ideó el francés Eugène Mouton (1823-1902) cuando escribió L'historioscope, un cuento publicado originalmente en 1883 en su libro Fantaisies, es decir, doce años antes de La máquina del tiempo de H. G. Wells.

El historioscopio de Mouton —quien solía firmar sus obras como Mérinos—,  es, “casi con certeza”, el primer ejemplo en la literatura de ciencia ficción de un artilugio visor de tiempo (time viwer). ¿Qué es un visor de tiempo o cronoscopio? “Una forma pasiva de máquina del tiempo que normalmente muestra escenas del pasado, aunque pero no permite ningún tipo de interacción” (The Encyclopedia of Science Fiction edited by John Clute, David Langford, Peter Nicholls and Graham Sleight. London, 2018).

En El historioscopio —no conozco ninguna traducción al español; leí la traducción al inglés que hace Brian Stableford para su antología de literatura fantástica francesa decimonónica News from the Moon And Other French Scientific Romances. Black Coat, 2007—, Mouton da voz al excéntrico Joseph Durand (de Tarn-et-Garonne), “miembro de varias sociedades académicas y hombre de letras”, un sujeto de estraño porte que parece “pertenecer a una raza extra-humana”: “Fundamentalmente, sólo existen dos tipos de métodos para hacer historia. Uno consiste en aceptar los hechos… En el otro se opta por dar preeminencia a ideas preconcebidas, organizando-inventando, si es necesario, los hechos para justificar aquéllas”.

El narrador del cuento, quien había publicado en la Revue d’infini un artículo especializado y estrafalario —“La relación comercial de los asirios con los etruscos, con especial referencia al comercio de morenas reales durante los reinados de los reyes Evilmerodach y Neriglissor”— recibe una carta de Durand quien, entre otras cosas, lo invita a conocerlo personalmente y le ofrece mostrarle testimonios originales no sólo del comercio de morenas entre los asirios y los etruscos, “sino también, y en general, de todos los hechos de la historia universal, sin excepción”. El narrador, aunque se endiabla porque alguien más se inmiscuyó en su tema —“¿Que ya no queda nada nuevo bajo el sol, ni siquiera en la historia?”—, dominado por la curuosidad, termina por acudir a la cita… Primero, Durand, para dejar las cosas en claro, explica su coondición: “Bueno, Monsieur, una palabra bastará para familiarizarlo con mi estado mental: estoy loco”. Pero que esté deschavetado no lo invalida, ni a él ni a sus descubrimientos:  “¿Qué importa que la botella esté cuarteada si el vino que contiene es bueno? Monsieur, ¿no te avergüenzas de clasificar los productos de la mente humana en los compartimentos de la locura y la razón, cuando no son más que categorías imaginarias inventadas por médicos y filósofos?” Enseguida, le explicará el principio gracias al cual logró concretar su gran invento: “Los hechos, al producirse a sí mismos, adquieren una existencia tan positiva e indestructible como la de las ideas. Al igual que las ideas, vuelan por todo el mundo…” El caso es que todo lo que ha sucedido en el planeta Tierra, desde el principio de los tiempos hasta el presente, se ha proyectado en el espacio, de tal manera que Joseph Durand ha inventado una especie del telescopio eléctrico que por medio del cual es posible ver realmente, aunque todavía en sin sonido alguno, todos los acontecimientos ocurridos en el pasado… Después de que el protagonista observe algunos episodios históricos a través del hisorioscopio, compartirá la apreciación del loco inventor: “se ha requerido de todo el ingenio de nuestros historiadores para hacer que un determinado incidente pareciera importante y presentarlo como un evento memorable…”

Big data mata ciencia

There is a lot of bullshit masquerading as science.

John Oliver

Todas las explicaciones posibles son verdaderas,

si no en nuestro mundo,

en cualquier otro lugar del universo infinito.

Epicuro

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Albricias

Big data mata rollo. ¡Muerte a todas las explicaciones y que viva el imperio de los datos duros! Dejad correr los algoritmos, liberen las inferencias y a la basura cualquier modelo. ¿Teoría? No, ¡guácala!

Zapatos blancos

De las muchas paradojas de confirmación que se han propuesto (reales o aparentes), tal vez la más famosa sea la del cuervo. Enseguida abrevo, traduzco y parafraseo de la página 173 de la segunda edición de The Cambridge Dictionary of Philosophy (1999).

Es plausible suponer que la afirmación 'Todos los cuervos son negros' puede confirmarse incrementalmente mediante la observación de uno de sus casos, a saber, un cuervo negro. Ahora, 'Todos los cuervos son negros' es lógicamente equivalente a 'Todos los que no son negros no son cuervos'. Por paridad de razonamiento, cualquier ente no-negro, por ejemplo, un zapato blanco, debería confirmar incrementalmente el juicio aludido. La condición de equivalencia —lo que confirma una hipótesis debe confirmar igualmente cualquier afirmación lógicamente equivalente a ésta— parece eminentemente razonable. Así las cosas, la ornitología de interiores se vuelve de lo más pertinente, ya que la observación de zapatos blancos parece confirmar de manera incremental la hipótesis de que todos los cuervos son negros: en la medida en la que observe más y más zapatos blancos se fortalecerá la teoría que establece que los cuervos son negros. La proposición 'Todos los cuervos son negros' es sólo una teoría, un modelo, que, en efecto, podría fortalecerse mediante la percepción de casos, pero no será una verdad absoluta en tanto no se observen todos los entes no negros, y no únicamente en las zapaterías. Con todo, mientras no aparezca un cuervo albino, la teoría funciona.

Navaja y caja

En 1976, George Edward Pelham Box (1919-2013) publicó en el Journal of the American Statistical Association una ponencia que habría de alcanzar celebridad porque en ella formuló la primera parte de un aforismo que los datistas han elevado ya a categoría de dogma: all models are wrong.

Dado que todos los modelos son incorrectos, el científico no puede obtener uno "correcto" por elaboración excesiva. Por el contrario, siguiendo a Guillermo de Ockham, debe buscar una descripción económica de los fenómenos naturales.

Por supuesto, la llamada al filósofo franciscano (1280-1349) se refiere a la lex parsimoniae o Navaja de Ockham, misma que cada vez resulta más frecuente escuchar, aunque navajeada a la mala: la explicación más sencilla suele ser la mejor, dicen, y dicen mal porque en realidad el principio establece: en igualdad de condiciones, la explicación más sencilla suele ser la más probable. Ojo: en igualdad de condiciones… Recontra ojo: la más probable, no la verdadera.

Dos años después, Box publicaría otra ponencia —Robustness in the strategy of scientific model building— en la que afinó su aforismo: Essentially, all models are wrong, but some are useful.

… sería muy notable si cualquier sistema existente en el mundo real pudiera ser representado exactamente por cualquier modelo simple. Sin embargo, los modelos parsimoniosos astutamente elegidos a menudo proporcionan aproximaciones muy útiles.

Claro, por ejemplo: 'Todos los cuervos son negros'.

Cuervos de colores

Arthur Oncken Lovejoy (1873-1962), pionero de la historia de las ideas, siguió la pista del principio filosófico que establece que el universo necesariamente contiene todas las formas posibles de existencia, el principio de plentitud —al que él denominó principle of the “fullness of being” (The Great Chain of Being. Harvard University Press, 1936)—. En la tradición occidental la idea se remonta al mismísimo Platón (c. 427-347 a. C.), fue retomada por Epicuro (341–270 a. C.), y llega hasta Spinoza (1632-1677), Gottfried Leibniz (1646-1716) y Kant (1724-1804), pasando por San Agustín (354-430) y Giordano Bruno (1548-1600). Leibniz, por ejemplo, afirma en su Théodicée (1701) que en el mejor de los mundos posibles se actualizaría cada posibilidad genuina, y el mejor de los mundos posibles contendrá todas las posibilidades; o en pocas palabras, que todo lo que pueda ocurrir, ocurrirá…., claro, incluido un cuervo albino… e incluso algunos de colores.  Por eso, todo modelo será insuficiente.

Modelo descontinuado

De acuerdo a Burnham y Anderson —Model Selection and Multimodel Inference, 2002—, de lo establecido por Box se desprende que un modelo no puede ser verdadero, pero podría ser desde muy útil hasta totalmente inútil. Ciertamente, `Todos los cuervos son negros’ ha resultado muy útil…, mientras no tengamos la información de todos los cuervos. Pero según los datistas ya podemos ir diciéndole adiós esta lastimosa etapa de la Humanidad, conforme nos aproximemos a la algunos llaman la Era Petabyte. Leo en Techopedia: Petabyte Age se refiere a una era en el futuro próximo en la que la medición del almacenamiento de información deberá hacerse en petabytes (PB), cada uno de las cuales es igual a 1,024 terabytes. Muchos expertos —¿¡quiénes si no?!— consideran que durante la Petabyte Age, los científicos se abstendrán de elaborar hipótesis o modelos. Chris Anderson, editor en jefe de la revista Wired, lo escribía así hace poco: “Podemos dejar de buscar modelos. Podemos analizar los datos sin partir de hipótesis sobre lo que podrían mostrar. Podemos colocar los números en los grupos de computación más grandes que el mundo haya visto, y dejar que los algoritmos estadísticos encuentren patrones donde la ciencia no puede” (The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete)… ¿Será? Epicuro no descartaría la posibilidad…

Big data is destroying science

There is a lot of bullshit masquerading as science.

John Oliver

All possible explanations are true,

if not in our world, in any other place in the infinite universe.
Epicurus

Good news

Big data destroys verbiage. Death to all explanations and long live the empire of hard data! Let the algorithms run, release the inferences and throw away any model. Theory? No, yuck!

White shoes

The raven paradox —also known as Hempel's paradox— is perhaps one of the most famous paradoxes of confirmation (real or apparent). In the next paragraph, I paraphrase from page 173 of The Cambridge Dictionary of Philosophy (1999).

It is plausible to assume that the statement 'All ravens are black' can be incrementally confirmed by the observation of one of its instances, namely, a black crow. Now, ‘All ravens are black’ is logically equivalent to ‘All non-black things are non-ravens.’ By parity of reasoning, an instance of this statement, namely, any nonblack non-raven (e.g., a white shoe), should incrementally confirm it. Moreover, the equivalence condition —whatever confirms a hypothesis must equally confirm any statement logically equivalent to it— seems eminently reasonable. Then, this analysis appears to facilitate indoor ornithology, since the observation of a white shoe would seem to confirm incrementally the hypothesis that all ravens are black. The proposition 'All ravens are black' is just a theory, a model, which, in fact, could be strengthened by the case observation, but it will not be an absolute truth as long as not all non-black entities are observed… and not just at the shoe stores. All in all, as long as an albino crow does not appear, the theory works.

The knife and the box

In 1976, George Edward Pelham Box (1919-2013) published a paper in the Journal of the American Statistical Association that received great accolade because in it he formulated the first part of an aphorism that the datism have already elevated to the category of dogma: all models are wrong.

Since all models are wrong the scientist cannot obtain a "correct" one by excessive elaboration. On the contrary following William of Occam he should seek an economical description of natural phenomena. Just as the ability to devise simple but evocative models is the signature of the great scientist so overelaboration and overparameterization is often the mark of mediocrity.

Of course, the reference to the Franciscan philosopher (1280-1349) alludes to the lex parsimoniae or Occam's razor, which is becoming more frequent to listen to, although badly cut: the simplest explanation is usually the best, they state. They state it wrong because, rather, the principle formulates: all things being equal, the simplest explanation is usually the most probable. Emphasize: under equal conditions ... Double emphasis: the most likely, but not necessarily true.

Two years later, Box published another paper —Robustness in the strategy of scientific model building— in which he refined his aphorism: Essentially, all models are wrong, but some are useful.

Now it would be very remarkable if any system existing in the real world could be exactly represented by any simple model. However, cunningly chosen parsimonious models often do provide remarkably useful approximations.

Of course, for example: 'All the ravens are black'.

Colorful ravens

Arthur Oncken Lovejoy (1873-1962), the pioneer of the discipline known as the history of ideas, followed the philosophical principle that the universe necessarily contains all possible forms of existence, the principle of plentitude —which he called “principle of the fullness of being” (The Great Chain of Being. Harvard University Press, 1936)—. In the Western tradition, the idea goes back to Plato (c. 427-347 BC), retaken by Epicurus (341-270 BC), and reached by Spinoza (1632-1677), Gottfried Leibniz (1646) -1716) and Kant (1724-1804), passing through San Agustín (354-430) and Giordano Bruno (1548-1600). Leibniz, for example, states in his Théodicée (1701) that in the best of possible worlds(ours), every genuine possibility would be actualized, and the best of all possible worlds will contain all possibilities; or in a few words, everything that can happen will happen… of course, including an albino raven… and even some colorful ones. Therefore, every model will be insufficient.

Discontinued model

According to Burnham and Anderson —Model Selection and Multimodel Inference, 2002—, it can be inferred from Box that even when models cannot be true, they can range from being totally useless to tremendously useful. Certainly, 'All the ravens are black' has been very useful…, as long as we do not have the information of all the ravens. But according to datism we can already say goodbye to this pitiful stage of Humanity, as we approach to the some call the Petabyte Era. I read from Techopedia: Petabyte Age refers to a futuristic age where the measurement of digital storage is available in petabytes (PB), each equal to 1,024 terabytes. During the age of the PB, scientific researchers will refrain from creating hypotheses or models and theory testing. Rather, advanced data mining will be used with PBs of data, available for reference.

Chris Anderson, editor-in-chief of Wired magazine, wrote about it recently: “We can stop looking for models. We can analyze the data without hypotheses about what it might show. We can throw the numbers into the biggest computing clusters the world has ever seen and let statistical algorithms find patterns where science cannot” (The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete) ... Will this happen? Epicurus would not rule out the possibility…

Big data: la luz

Un científico no es la persona que

da las respuestas correctas,

es quien hace las preguntas correctas.

Claude Levi-Strauss

Drunk and Lost Keychain 1

Facecia rancia, chiste viejo… Más que altas horas de la noche, ya es madrugada. Transcurren los instantes en los que la soledad se anima a salir a dar un  paseo por la ciudad. Ahorita ya ni los perros ladran. En una calle, a unos cuantos pasos de la esquina, un borrachín está buscando algo en la banqueta, muy cerca de un poste del alumbrado público. El hombre va y viene, encorvado, con la mirada clavada en el piso. Minutos más tarde pasa por ahí un policía… ¿Qué anda haciendo, amigo?, le pregunta. Pues estoy buscando mis llaves. El gendarme, acomedido, se acerca y comienza a ayudarle. Es un llavero con mis iniciales, informa el borrachín. La búsqueda continúa…

Big data

La bióloga Anne Corcoran encabeza un equipo de investigadores de primerísimo nivel en el Instituto Babraham de ciencias médicas, en Cambridge, Reino Unido. Su trabajo se dirige al análisis de los intrincados procesos por medio de los cuales nuestros genomas —el ADN enrollado en casi todas las células de nuestro cuerpo— se relacionan con el sistema inmunológico, y en especial con los anticuerpos que producimos para defendernos de las infecciones. Ella, quien fue formada en la vieja escuela, la del laboratorio, las cajas de Petri, las probetas y demás tubos de ensayo, afirma: “Para ser biólogo hoy en día necesitas ser un estadístico, o incluso un programador. Necesitas saber trabajar con algoritmos”. El cambio, más que mayúsculo, es sustancial, y responde a hechos recientes; por ejemplo, uno de la mayor relevancia: Tomó varios años poder secuenciar un genoma completo —el conjunto de genes contenidos en los cromosomas—, es decir, lograr determinar el orden de los tres mil millones de pares de letras de ADN en la hélice — 3,200 millones de pares de bases forman genes, repartidos entre los 23 pares de cromosomas—. “El Proyecto del Genoma Humano, la primera secuencia completa de un genoma humano completo, implicó alrededor de 13 años, desde su concepción hasta su finalización en 2003, y costó más de dos mil millones de libras esterlinas. Hoy en día, con la next-generation sequencing se puede conseguir lo mismo en 24 horas, invirtiendo no más de unos miles de libras”.

En efecto, actualmente la investigación genómica se realiza principalmente por biólogos armados de legiones de computadoras. Moritz Gerstung, líder del equipo de investigadores en el Instituto Europeo de Bioinformática, y Gil McVean, profesor de genética estadística en el Big Data Institute de la Universidad de Oxford, subrayan que el cambio de paradigma se percibe incluso en el diseño arquitectónico de los centros de desarrollo científico: “En un laboratorio de investigación de al menos 15 años de antigüedad, el 90% del espacio es para los laboratorios. Pero si hoy entras en uno, casi todas las personas están sentadas frente a las computadoras. Así que si hoy construyes un centro de investigación biomédica, lo harás con un 10% de laboratorio y un 90% de áreas de computación”. Por supuesto, se ha revolucionado no sólo los procedimientos de hacer ciencia, sino la manera de pensar de los científicos. El mismo doctor McVean explica a Tom Chivers, para Mosaic (How big data is changing science; 2/X/2018): “Uno de los grandes cambios en la ciencia ha sido alejarse de un método muy enfocado, orientado, basado en hipótesis del tipo ‘Tengo esta idea, diseño el experimento, ejecuto el experimento para demostrar si estaba o no en lo correcto’. Ahora, simplemente recopilas una inmensa cantidad de datos y dejas que sean los datos los que establezcan cuál deberá ser la hipótesis de trabajo. Si observas diez mil genomas de pacientes con una enfermedad determinada y diez mil de otras personas que no padecen esa enfermedad, puedes echar a andar algunos algoritmos para que los comparen, encontrar así las diferencias y luego determinar qué genes están vinculados a la enfermedad, sin tener que suponer con antelación cuáles podrían ser”. Nicole Wheeler, científica de datos del Instituto Sanger especializada en el análisis estadístico de los genomas de las bacterias patógenas, es aún más explícita: el tránsito hacia el modelo en el cual el científico es impulsado por los datos (being data-driven) se puede ver como un movimiento de la ciencia de prueba de hipótesis a la de la ciencia que auto-genera hipótesis. La cuestión puede expresarse también en los siguientes términos: la búsqueda ya no es conducida hacia una determinado punto por quien indaga con base en problemas y conjeturas, sino que se expande a donde haya datos para hacerlo.

Drunk and Lost Keychain 2

Han pasado algunos minutos… El borrachín y el policía siguen buscando el llavero perdido… Luego de un rato sin que aparezca, el policía cuestiona: Oiga, ¿y está seguro de que se le cayó su llavero por aquí? No, responde el hombre sin dejar de escudriñar el pavimento, se me cayó más atrás, pero allá no hay luz…

El estríper, el filósofo y el licenciado

El estríper

Pedro Camacho dice que la suya es “una gran esposa… Es artista, una artista extranjera”, afirma y sale de escena… “No se habían apagado las pisadas de Pedro Camacho —debía de estar llegando a la puerta de calle— y Pascual, el Gran Pablito y el doctor Rebagliati estallaron en carcajadas, a la vez que se guiñaban el ojo, ponían expresiones pícaras y señalaban el lugar por donde había partido”. La apostilla la suelta entonces Rebagliati, primero una sutileza y luego una puntualización léxica: “No es tan cojudo como parece, se hace el cojudo para disimular la cornamenta. Cada vez que habla de su mujer siento unas ganas terribles de decirle déjate de llamar artista a lo que en buen peruano se llama estriptisera de tres por medio”. Todos ellos son —como los lectores habrán ya identificado— personajes de La tía Julia y el escribidor (1977), novela de Vargas Llosa.

           
En buen mexicano no se le dice estriptisera o estriptisero, sino estríper, al sujeto, dama o varón, que se dedica profesionalmente al estriptis o estriptís, esto es, el “espectáculo erótico en el que una persona se va desnudando poco a poco al compás de la música” —Diccionario panhispánico de dudas de la RAE—. Pues de estríper chambeó Sergio Mayer Breton, diputado Federal morenista por el distrito 6 de la Ciudad de México, en quien recayó la presidencia de la Comisión de Cultura de la Cámara de Diputados, luego de que la presión social lograra que se le fuera arrebatado el encargo al tabasqueño Ricardo de la Peña Marshall, nomás por su estigma partidista —es del PES—. Como bien se sabe, ardió Troya. Subrayo la etapa laboral de exótico —ver tercera acepción del vocablo— del señor Mayer porque justo fue ahí adonde se concentró la mayoría de los porrazos que recibió a causa de su nombramiento… Incluso el dirigente del PES, muy probablemente dolido por el agravio, mordaz, dijo que si bien en su partido había actores y actrices, se reservaban el derecho de admisión para estríperes… Horas después, durante una entrevista televisiva, el ex Garibaldi argumentó: “para ser presidente de la Comisión de Cultura, pues tampoco necesitas ser Sócrates”. Claro, eso fue tratar de apagar el fuego a cubetazos de gasolina…

El filósofo

Trayendo a cuento al filósofo ateniense, supongo que el diputado intentó aducir que no es necesario ser culto para encabezar la mencionada Comisión de Cultura. Si en efecto eso trató de hacer, erró el tiro: Sócrates (c. 470 – 399 a. C.) fue un hombre extraordinariamente sabio, ni duda cabe, pero no culto, si entendemos que es culto alguien “dotado de las calidades que provienen de la cultura o instrucción” —RAE dixit—. Ocurre que para ser quien fue, Sócrates no requirió ser culto, según se desprende de sus propios argumentos. Al cierre del quinto libro de la República, Platón (c. 427-347 a. C.) da voz a su maestro, quien establece que “… ha de llamarse 'filósofos' a los que dan la bienvenida a cada una de las cosas que son en sí, y no [a los] 'amantes de la opinión'”. En el siguiente libro, en diálogo con Adimanto y Glaucón, el mismo Sócrates se dedica a describir el perfil ideal de quien tenga pensado dedicarse a la filosofía:

• “… los filósofos… siempre aman aquel estudio que les hace patente la realidad…”
•  Puesto que no hay nada “más emparentado a la sabiduría que la verdad…, es necesario que el que ama verdaderamente aprender aspire desde muy temprano a la verdad íntegra”.
• “… abandona los placeres corporales si es que ha de ser filósofo verdaderamente”.
• “… será moderado y de ningún modo amante de las riquezas…”
•  “… nada que tenga parte en lo servil; porque la mezquindad es… lo más opuesto a un alma que haya de suspirar siempre por la totalidad íntegra de lo divino y lo humano”.
• “… una naturaleza cobarde y servil no le corresponde tomar parte, según parece, en una verdadera filosofía”.
• “… el alma del filósofo… desde temprano es  alma justa y mansa”
• “… no debemos admitir el alma olvidadiza entre las debidamente filosóficas, sino que hemos de buscar una dotada de buena memoria”.
• “… naturalmente dotado de mesura y gracia y que, por su propia naturaleza se deje guiar fácilmente hacia el aspecto de lo que es cada cosa”.

           
En suma, para poder desempeñarse adecuadamente en el oficio que profesó Sócrates, el interesado debe “por naturaleza [estar] dotado de memoria, [tener] facilidad para aprender, grandeza de espíritu y de gracia…” y ser “… amigo y congénere de la verdad, de la justicia, de la valentía y de la moderación”. ¿Nada más? No, más todavía: esos hombres deben además luego ser “perfeccionados por la educación y por la edad”.

           
Así que no sólo no se requiere ser Sócrates; serlo sería un impedimento.

El licenciado

Además del fallido argumento de que no es necesario ser Sócrates para presidir la Comisión de Cultura de la Cámara de Diputados, Mayer ha insistido en que tiene años de experiencia como actor y productor de televisión y cine, cantante, locutor, estríper y otros roles en el llamado mundo del espectáculo. Para mí más que bueno eso es malo, porque hace pensar que el señor tiene una idea achaparrada de la cultura, enfocada en la farándula. No he escuchado que mencione un dato que yo habría pensado relevante: el ex estríper tiene un título universitario —es licenciado en Administración de Empresas por la Universidad Iberoamericana—. Eso muestra que ser licenciado hoy ya no hace pasar a nadie por sabio, vamos, ni siquiera culto.

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Mapas de mapas… ad infinitum

Of course, we all know that this is so

—that mind creates the images which ‘we’ then see.

But still it is a pro-found epistemological shock

to have direct experience of this which we always knew.

Gregory Bateson

El 9 de enero de 1970, el antropólogo y epistemólogo inglés Gregory Bateson (1904-1980) dictó la conferencia “Forma, sustancia y diferencia” (Steps to an Ecology of Mind, Collected Essays in Anthropology, Psychiatry, Evolution and Epistemology. Londres, 1972), en el marco de la Decimonovena Conferencia Anual del Korzybski Memorial, realizada bajo los auspicios del Institute of General Semantics. Como ya he referido en este mismo espacio, debemos al polaco Alfred Habdank Skarbek Korzybsk (1879-1950), académico especialista en Semántica, la expresión “el mapa no es el territorio”. El aforismo fue publicado por primera vez en 1931, en una ponencia de título rimbombante —A Non-Aristotelian System and its Necessity for Rigour in Mathematics and Physics—, misma que alcanzaría fama a partir de que el propio Korzybski reflexionara sobre su origen en su libro Science and Sanity (1933) —en el que, por cierto, acepta que la formulación original no es de él, sino del matemático, poeta y autor de ciencia ficción Eric Temple Bell (1883-1960), quien poco antes había escrito: the map is not the thing mapped, esto es, el mapa no es la cosa mapeada.

Tabla 1ª del Islario general de todas las islas del mundo, Alonso de Santa Cruz, c. 1539

           
Buena parte de la ponencia Gregory Bateson versó sobre el asunto de la representación de un espacio en una carta o mapa. En principio, se pregunta ¿qué hay en el territorio que termina colándose en un mapa? Y si bien podemos encontrar mapas de casi todo, en ninguno puede representarse todo… “Sabemos que el territorio no entra [completamente] en el mapa. Este es el punto crucial sobre el que todos estamos de acuerdo”. ¿Cualquier cosa es susceptible de ser percibida y luego representada en un mapa? Bateson sostiene que si el territorio a cartografiar fuera uniforme, totalmente llano e indiferenciado, “nada llegaría al mapa, excepto sus límites, que son los puntos en los que deja de ser uniforme frente a una matriz más grande”. 

Venecia. Islario general de todas las islas del mundo, del cosmógrafo sevillano Alonso de Santa Cruz (1505-1567. c. 1539

           
En efecto, a final de cuentas “lo que entra en un mapa es, de hecho, las diferencias”, ya sean diferencias de tipo de suelo, de altitud, distinciones en la biota, en las características demográficas de quienes habitan el espacio mapeado, en la infraestructura o en la presencia o ausencia de cuerpos de agua o en lo que sea… “Las diferencias son las cosas que entran en un mapa. Pero, ¿qué es una diferencia? Una diferencia es un concepto muy peculiar y oscuro. Ciertamente no es una cosa o un evento…” La diferencia o desigualdad entre A y B no se encuentra ni en A ni en B, sino en su relación entre sí. Así que “una diferencia es, entonces, una cuestión abstracta”. Por supuesto, al observar detenidamente cualquier entorno espacial, la cantidad de diferencias que podríamos percibir es infinita, de tal suerte que para la elaboración de un mapa es indispensable prescindir de la inmensa mayoría de distinciones que se pueden percibir en el territorio. “De esta infinitud, seleccionamos un número muy limitado, lo cual se convierte en información. De hecho, lo que queremos decir con información –la unidad elemental de información– es precisamente ‘una diferencia que hace la diferencia’, y es capaz de hacer la diferencia porque las vías neuronales a lo largo de las cuales viaja y se transforman continuamente están provistas de energía”.

           
Es indiscutible pues que el mapa no es el territorio, es una representación simplificada. El mapa es diferente del territorio. “Pero, ¿qué es el territorio? Operativamente, [supongamos que] alguien salió [a observar] con la retina o una vara de medir e hizo representaciones que luego fueron puestas en papel”. Independientemente de la forma en que sea codificado, “lo que está en el mapa de papel es una representación de lo que estaba en la representación de la retina del hombre que hizo el mapa…; lo que encuentras es una regresión infinita, una serie infinita de mapas”. El territorio jamás se cuela en el mapa. “El territorio es un Ding an sich –cosa en sí misma— y no puedes hacer nada con él. Siempre el proceso de representación lo filtrará dado que el mundo mental sólo es un mapa de mapas de mapas, ad infinitum”. De lo anterior se desprende, claro, que no sólo el territorio concebible es una representación, sino todo el mundo perceptible. “Todos los ‘fenómenos’ son literalmente apariencias”.

           
Todo que se puede recabar del territorio para llevarlo a un mapa es “una trans-formación de diferencias”, y dichas diferencias, hayan sido como hayan sido definidas y seleccionadas, son “ideas elementales”. Además, “hay diferencias entre las diferencias. Toda diferencia efectiva denota una demarcación, una línea de clasificación, y toda clasificación es jerárquica. En otras palabras, las diferencias deben ser diferenciadas y clasificadas”.

           
Al final del proceso, el inventario, definición, clasificación y jerarquización de las diferencias empleadas tiene que ser explicitado en el mapa, si se quiere hacer de él una medio de comunicación eficiente. De acuerdo a Gregory Bateson, “una de las clases con la que todos estamos familiarizados, a saber, es la clase de diferencias que se crean mediante el proceso de transformación, por el cual las diferencias inmanentes en el territorio se convierten en diferencias inmanentes en el mapa. En la esquina de cada mapa serio, encontrarás estas reglas de transformación explicadas, generalmente en palabras”. He ahí la llamada tira marginal.