En 2016, Argentina experiment\u00f3 la epidemia de dengue m\u00e1s grande de su historia, con un saldo de 11 muertos y m\u00e1s de 70.000 infectados. La gran mayor\u00eda fueron casos
importados de Brasil \u2013uno de los epicentros del brote y destino tur\u00edstico predilecto de los
argentinos\u2013 pero alrededor de 15.000 casos fueron aut\u00f3ctonos, una cifra r\u00e9cord dentro
del territorio.<\/p>
En aquel entonces, investigadores del Consejo Nacional de Investigaciones Cient\u00edficas y Para llegar a esas deducciones, se valieron del dise\u00f1o de modelos matem\u00e1ticos, una herramienta que conjuga el conocimiento de ciencias como la f\u00edsica, la biolog\u00eda y la matem\u00e1tica, y que, adem\u00e1s, permite responder preguntas que no se habr\u00edan resuelto, o siquiera formulado, con la mirada de cada disciplina por separado.<\/p> El director del Grupo de Din\u00e1mica de Sistemas Complejos, de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la Universidad de Buenos Aires, e investigador del CONICET, Hern\u00e1n Gustavo Solari, explic\u00f3 que abordar una epidemia como la del dengue con modelos matem\u00e1ticos implica \u201ctraducir las observaciones sobre la naturaleza de los mosquitos, de la trasmisi\u00f3n de una enfermedad, de la poblaci\u00f3n y de factores clim\u00e1ticos, a s\u00edmbolos y relaciones de la matem\u00e1tica\u201d.<\/p> Seg\u00fan Solari, tratar de matematizar problemas complejos, en los que confluyen muchas variables con din\u00e1micas imprevisibles, invita, por un lado, a \u201creconocer la propia ignorancia\u201d y, por otro, a poner a prueba permanentemente las propias intuiciones con lo que se observa en el mundo real, en una ida y vuelta permanente.<\/p> Por ejemplo, cuando se trabaj\u00f3 con la epidemia de dengue, los investigadores ratificaron que ciertos modelos matem\u00e1ticos pueden ser funcionales en lugares como el tr\u00f3pico, pero que, a pesar de tratarse del mismo vector y de la misma enfermedad, el brote puede tener una din\u00e1mica muy diferente en Buenos Aires o en otras regiones, por lo que requieren de par\u00e1metros muy contextuales para lograr predicciones comparables con la realidad.<\/p> En otras palabras, un modelo no puede usarse de igual manera en cualquier sitio porque puede producir una lectura err\u00f3nea de las cosas, y la precauci\u00f3n es mayor cuando de esas mediciones surgen medidas de salud p\u00fablica.<\/p> \u201cLas hip\u00f3tesis son susceptibles a errores, y por eso deben reajustarse todo el tiempo. De igual manera, los modelos deben estar sujetos a constante revisi\u00f3n: descansar en su capacidad de predecir es enga\u00f1arse, es no entender la naturaleza provisoria de la ciencia\u201d, subray\u00f3 el investigador.<\/p> Incluso las certezas del plano de la biolog\u00eda pueden modificarse con el tiempo, y eso lo pudieron observar gracias a un estudio realizado en colaboraci\u00f3n con Ra\u00fal Ernesto Campos, del Centro de Estudios Parasitol\u00f3gicos y de Vectores de la Universidad Nacional de La Plata, en el que se detect\u00f3 que los huevos de Aedes aegypti <\/em>estaban desarrollando una adaptaci\u00f3n a los d\u00edas con escasas horas de luz, y eso podr\u00eda colaborar con la supervivencia del mosquito en lugares con climas m\u00e1s fr\u00edos.<\/p> \u201cEn la pr\u00e1ctica, Aedes aegypti<\/em> no existe: porque lo que hace el mosquito en Buenos Aires es distinto de lo que hace en el norte del pa\u00eds, en Salta o en Misiones. Los modelos censan esas diferencias, por eso requieren precisiones a la hora de medir lo que hace determinada poblaci\u00f3n\u201d, sostuvo Solari.<\/p> Tal como se\u00f1al\u00f3 Solari, los modelos matem\u00e1ticos formulados para brotes epid\u00e9micos, o para simular el curso de cualquier problema complejo, no se pueden extrapolar, pero s\u00ed pueden utilizarse como modus operandi para acceder al conocimiento de algo que, a priori, se desconoce.<\/p> En ese sentido y parad\u00f3jicamente, los modelos aprovechan la caracter\u00edstica \u201cl\u00f3gica y r\u00edgida\u201d de la matem\u00e1tica para interpretar una realidad que, antes que r\u00edgida, regular y constante, es pl\u00e1stica, ca\u00f3tica e imprevisible.<\/p> \u201cEn el proceso matem\u00e1tico si el flujo de \u2018verdad\u2019 va para el lado en que uno lo espera, cuando encuentra un error, hay un flujo del \u2018error\u2019 hacia atr\u00e1s que nos hace revisar lo que pens\u00e1bamos acerca de la naturaleza, de c\u00f3mo la est\u00e1bamos concibiendo. Es esa rigidez de la matem\u00e1tica en transmitir la \u2018verdad\u2019 o el \u2018error\u2019 lo que nos hace repensar ciertas cosas, articular mejor lo que conocemos o ver influencias que no se ten\u00edan pensadas anteriormente\u201d, reflexion\u00f3 Solari.<\/p> Solari ponder\u00f3 la estrategia de los modelos matem\u00e1ticos porque, tambi\u00e9n, habilita un pensamiento por fuera de los l\u00edmites establecidos. \u201cNormalmente, se nos ense\u00f1a una doctrina, las consecuencias de esta doctrina, y como aplicarla a casos particulares. Con estas herramientas, lo que uno se empieza a preguntar es de d\u00f3nde vienen las doctrinas: ese es el pensamiento cr\u00edtico\u201d, ejemplific\u00f3.<\/p> As\u00ed, redescubri\u00f3 un nicho que, con la segmentaci\u00f3n moderna de las ciencias, qued\u00f3 fuera de discusi\u00f3n. Es decir, recuper\u00f3 la pregunta por los fundamentos de las ciencias \u2013incluso de aquellas tan duras como la f\u00edsica\u2013 e intenta indagar \u201cdesde d\u00f3nde vienen las cosas\u201d.<\/p> \u201cCuando el conocimiento cient\u00edfico se secciona en disciplinas, a la matem\u00e1tica le dan la tarea de hacer las deducciones l\u00f3gicas y el juicio anal\u00edtico, y ya no se hace responsable de sus axiomas. Cuando se integran estas cosas \u2013el juicio anal\u00edtico y la responsabilidad\u2013 se empieza a ver que, en realidad, estamos aprendiendo y nunca terminaremos de aprender. La ciencia es siempre una cuesti\u00f3n transitoria\u201d, concluy\u00f3 el investigador.<\/p>
T\u00e9cnicas (CONICET) de distintas disciplinas supieron predecir no solo el momento exacto en el que el brote alcanzar\u00eda su pico y hacia qu\u00e9 zonas se dirig\u00eda, sino lo desaconsejable que resultaba liberar mosquitos transg\u00e9nicos al ambiente para reducir la poblaci\u00f3n de Aedes aegypti,<\/em> el vector responsable de trasmitir la enfermedad.<\/p>Matem\u00e1ticas que reflejan el caos<\/h4>
Un modus operandi<\/h4>
Hacia un conocimiento (in)disciplinado<\/h4>