Las nuevas rutas de la seda

Kyong Park (Corea del Sur, 1955) expone en el Museo de Arte Contemporáneo de Castilla y León (MUSAC), en la ciudad de León (España), Las nuevas rutas de la seda, su «proyecto de estudio e investigación» y de documentación sobre el urbanismo global, o la globalización urbana, en las ciudades de Asia. La iniciativa rememora la antigua ruta comercial de la seda como «uno de los primeros ejemplos de globalización» y muestra «los efectos espaciales y físicos» de la globalización actual. La exposición se acompaña de la celebración de un simposio, Nuevas rutas, nuevas condiciones urbanas, precisamente hoy, 10 de octubre de 2009.

Es una exposición en conjunto magnífica, que aborda plástica y documentalmente una reflexión intelectual sobre el desarrollo de una urbe que es ya en realidad un orbe: urbe global, aldea global… una única ciudad descrita a través de 19 ejemplos de ciudades de toda Asia, visitadas por el artista en varios viajes.

Lo que más me llama la atención es la equivalencia que propone y exhibe visualmente entre el desarrollo urbano (la forma de crecer y extenderse las ciudades) y la proliferación biológica: «una sola ciudad que está diseminada como un virus por el mundo», «las ciudades se comportan más como formas orgánicas que como las máquinas…».

En efecto, morfogénesis orgánica y morfogénesis urbana siguen similares patrones de generación de complejidad: los patrones de la morfogénesis informacional, las dinámicas comunes de proliferación de la información. Y es espectacular verlo materializado en algunas de las instalaciones de la exposición, donde se puede contemplar cómo la ciudad-ciudades se propaga sobre el mapa.

La información en Biología

La aplicación del concepto de información en diferentes tipos de sistemas materiales (físicos, orgánicos, sociales, electrónicos, etc.) sin duda plantea problemas. Aunque en general pueda quizá entenderse por información la improbabilidad de los estados de dichos sistemas, debe haber dificultades para emplearlo de manera homogénea en ámbitos diversos, por su posible diferente sentido en cada caso. La pregunta sería si se habla de lo mismo en todas las circunstancias, desde el caso de la información que deviene significativa para los sistemas cognitivos (naturales o artificiales), hasta la información como orden antientrópico de las redes cristalinas minerales, por ejemplo.

•  Bergstrom, Carl T.; Rosvall, Martin. The transmission sense of information. arXiv, 2008. arxiv:0810.4168v1 [q-bio.P] [Forthcoming in Biology and Philosophy]

En este artículo, Bergstrom, científico conocido entre otras cosas por liderar el proyecto de métrica de la investigación Eigenfactor.com, trata con su colega de los sentidos de la información en las ciencias de la vida. Los biólogos de todas las especialidades recurren profusamente a la idea de información. Pero se discute, al parecer, si se refieren a lo mismo, si se trata de la misma información sobre la que teorizó Claude Shannon, o si a veces no es más que una metáfora: especialmente en genética molecular o en biología evolutiva.

Sin embargo, los autores creen que si se interpreta correctamente la teoría de la información, entendiendo ésta en su aspecto de transmisión en el espacio o el tiempo, se puede aplicar también al funcionamiento de los genes. En este sentido, dicen que un objeto porta información si su función es reducir la incertidumbre en un agente receptor. Por su característica estructura, la molécula de DNA está exquisitamente preparada para transmitir información hereditariamente. Y el código que se basa en ella, por vincular arbitrariamente los tripletes de nucleótidos y los aminoácidos, deja libertad para optimizar la eficiencia del empaquetamiento de la información, de cara a su replicación, traducción y expresión, lo que ha sido bien aprovechado por la selección natural: hasta tal punto es informativo el DNA. 

De forma que, según Bergstrom y Rosvall, la teoría y el concepto de la información de Shannon son plenamente aplicables en todos los campos de la biología (y no sólo en neurociencia…). Se me ocurre que es extraño lo poco que se apela, por contra, a la noción de información en las ciencias que estudian los individuos y sociedades humanas.

Los nuevos replicadores

Daniel Dennett inserta en su obra Romper el hechizo: la religión como fenómeno natural un apéndice que constituye una reimpresión de un artículo suyo para la Encyclopedia of Evolution. Este apéndice se titula Los nuevos replicadores y es un breve estudio sobre los elementos o unidades de la transmisión cultural, bautizados y popularizados como memes por Richard Dawkins.

Según afirma Dennett, puede haber evolución no sólo en organismos vivos, sino en cualquier sustrato, siempre que exista: 1) replicación, 2) variación o mutación y 3) aptitud diferencial sometida a competencia en un ambiente selectivo. Replicadores o sustratos evolutivos son el ADN, los virus y priones, los virus informáticos y los memes: palabras y lenguajes, gestos y rituales, artefactos y conductas aprendidas, expresiones y creaciones culturales, etc.

Clasificar e individualizar los memes sería muy complicado. Y de hecho se trata de un concepto problemático y discutido. Pero Dennett argumenta que también los genes son difíciles de aislar y que igualmente nos podríamos preguntar en qué sentido se dice que las palabras existen. Genes y memes son ante todo información y no equivalen a los medios físicos que les permiten existir: cadenas de ADN por un lado o lenguaje, textos, diagramas, registros electrónicos, sonidos musicales, etc., por otro. Es cierto, no obstante, que sólo hay un código (A, C, G y T) y tipo de base física para los genes, frente a las múltiples maneras de codificar y grabar la cultura.

Para Dennet, la idea de los memes promete unificar bajo una sola perspectiva los múltiples fenómenos culturales. Cree que así como la genética poblacional no sustituye a la ecología, la teoría de los memes tampoco tiene por qué reemplazar a las ciencias sociales, pero puede inspirar preguntas y plantear modelos más consistentes en el estudio de la evolución cultural, sea o no ésta estrictamente darwiniana.

El conjunto del libro Romper el hechizo representa un ejemplo de ello: es una reconstrucción evolucionista, una «historia natural» de la religión, una prototeoría científica sobre los memes religiosos.

Del mismo modo, otro de los apéndices de la obra se asoma a una indagación similar sobre la ciencia: la funcionalidad adaptativa de la información científica, su desarrollo al estilo de algoritmos genéticos o evolutivos (replicación, variación y selección de memes), su vinculación a eventos de expansión de la reproducción informativa (escritura, etc.) Todo lo cual hace de la ciencia, también, un fenómeno natural.

En realidad, la comparación del progreso científico con la evolución por selección natural se remonta, por lo menos, que yo sepa, a Karl Popper. Lo que en éste era una metáfora, puede resultar ahora una pura descripción factual. Ya lo abordaba así en buena medida David Hull en su obra de 1988 Science as a process: an evolutionary account of the social and conceptual development of science.

Redes y complejidad

 

«Lo complejo nos rodea y forma parte de nosotros. ¿Qué define esta complejidad? […] De una parte, la ya mencionada presencia de propiedades emergentes, que no pueden explicarse acudiendo a las propiedades de sus componentes. De otra, la existencia de una cierta invariancia del todo pese a los cambios y fluctuaciones en sus partes. […] Sus propiedades e identidad como sistema se mantienen. […] un orden de nivel superior que no podemos comprimir. Este orden irreductible es la esencia de lo complejo […] El origen de esta irreductibilidad reside en la presencia de interacciones entre elementos. Todo sistema complejo posee elementos qe en una forma u otra, intercambian información entre sí a través de algún medio. Este flujo de información es generado por los elementos constituyentes, y a su vez cambia el estado de estos últimos, en un círculo lógico que no podemos romper».

 

Solé, R. Redes complejas: del genoma a internet. Tusquets, 2009. P. 20.

Los sistemas complejos, así pues, exhiben comportamientos y  propiedades emergentes, que son resultado de la interacción reticular de sus elementos, pero no se reducen simplemente a ellos. Redes de comunicación, células, ecosistemas, epidemias víricas, sistemas neuronales, genomas, mercados, sociedades, lenguajes, etc., en versión natural o artificial, son ejemplos de sistemas complejos.

El cerebro es de por sí una red compleja de neuronas interactuando, o sea, el resultado de flujos y conexiones informativas entre sus componentes, en equilibrio dinámico. Nada de raro tiene pensar, pues, en una inteligencia colectiva y reticular, externa y neurodigital, masivamente industrializada. O ver la cultura como un sistema adaptativo complejo.

Evolución e información

• Maynard Smith, John; Szathmáry, Eörs. Ocho hitos de la evolución: del origen de la vida a la aparición del lenguaje. Barcelona: Tusquets, 2001.

A medida que la vida se ha ido complicando, los medios por los cuales la información se almacena y se transmite también han cambiado: nuevos métodos de codificación han hecho posible la existencia de organismos más complejos. (…) Pero si consideramos la vida a la mayor escala posible, desde las primeras moléculas replicantes, pasando por células simples y organismos pluricelulares, hasta llegar a las sociedades humanas, las formas de transmitir la información han cambiado. En última instancia, fueron estos cambios los que hicieron posible la evolución de la complejidad; a ellos nos referimos cuando hablamos de «transiciones principales» (…) empezando por el origen de la vida y terminando en el origen del lenguaje humano. (Pág. 16).

La analogía entre el código genético y el lenguaje humano es notable. (…) De manera que en ambos sistemas un pequeño conjunto de unidades puede especificar un número indefinidamente grande de resultados. (Pág. 261).

Hemos tratado el origen del lenguaje como la última de las transiciones principales. (…) El lenguaje fue, efectivamente, la última transición que requirió evolución biológica, en el sentido de cambio en el mensaje genético. Pero ha habido dos cambios principales en el modo de transmisión de la información desde el origen del lenguaje. El primero fue la invención de la escritura. Sin la escritura, o alguna manera equivalente de almacenar la información, la civilización a gran escala era imposible (…) La última transición, a la que estamos asistiendo en la actualidad, es el uso de medios electrónicos para almacenar y transmitir información. Pensamos que los efectos de todo ello serán tan profundos como los que tuvo el advenimiento del código genético o del lenguaje humano (…) (Pág. 262).

El empuje de la vida

Aubrey de Grey es al parecer un famoso y polémico biólogo experto en envejecimiento, convencido de que es técnicamente factible prolongar la vida humana de manera casi indefinida. No se sabe cuánto de visionario o iluminado puede haber en sus controvertidas propuestas. Pero no es esto lo que me interesa, sino el tono y respuestas de una breve entrevista que le hicieron en el diario Público el 18 de febrero pasado, en una visita a España.

Ante las reservas expresadas por el entrevistador («Sus teorías generan mucha polémica en la comunidad científica»), de Grey le aclara decidido: «No es una teoría, es pura ingeniería». La conversación termina con estas preguntas y respuestas:

P: Si nuestra especie deja de envejecer y, por tanto, deja de morir… ¿habrá sitio en el planeta para tanta gente?

R: Esa es una preocupación razonable. Sin embargo, esa posibilidad no es una razón suficiente para abandonar esta investigación. Hace 150 años descubrimos que la higiene podía salvar a muchísimos recién nacidos. Uno de cada tres niños moría en el primer año.

P: ¿Significa eso que tendrían que haber mantenido la falta de higiene para que no sobrevivieran tantos bebés?

R: Ahora tenemos que plantearnos lo mismo y optar por salvar vidas.

La actitud del científico, ingeniero o, por ser más exacto, del aspirante a emprendedor de la prolongación vital, es digna de análisis, más allá, como digo, de la sensatez o rigor de sus ideas concretas:

• La explotación de un conocimiento o tecnología no se evalúa en relación a contextos amplios de conocimientos o valores. Ahora tendríamos que hacer como si ignorásemos algo cuya gravedad se desconocía hace 150 años (la escasez de recursos por la superpoblación), para juzgar aisladamente como un bien la prolongación individual de cada existencia humana.
• Para de Grey, incluso aunque pueda admitirse una preocupación «razonable» por problemas de más amplio alcance o a más largo plazo, ello no basta para suspender una investigación, si, por ejemplo, se puede argumentar que hay beneficios concretos e inmediatos («salvar vidas» lo llama).
• La perspectiva de su investigación no es la de abordar un problema existente y reconocido como tal. Al principio de la entrevista de Grey intenta justificar que la medicina luche contra el envejecimiento, pero es obvio que convertirlo en enfermedad o problema es sobre todo un asunto de innovación industrial, que busca crear necesidades, productos, mercados y clientes.
• En términos muy generales, la conversación trasluce el imparable empuje de la vida como palanca de la investigación y del conocimiento, bien que lo veamos bajo la forma de instintos biológicos de supervivencia, bien bajo la de intereses económicos de la industria (el negocio de la supervivencia). 

Este del elixir de la eterna juventud es en conjunto un buen ejemplo, siquiera hipotético, de las dificultades que habría para limitar la investigación, la expansión del conocimiento, apelando a fines, valores o intereses muy abstractos o generales.

WikiGenes, ¿la ciencia wiki?

Hace casi un año comentaba la noticia sobre una sugerencia para desarrollar GenBank al estilo «Wikipedia». Han aparecido otras iniciativas y experimentos en esa línea, casi siempre en las ciencias de la vida: PDBWiki, Proteopedia, Topsan, WikiPathways, WikiGenes, SNPedia, etc. (*) Pero no está claro que la ciencia wiki vaya a despegar como nuevo género o formato de comunicación científica; tal vez sólo sirva para el saber consolidado, el conocimiento común: ¿demasiada competencia en la frontera para aportaciones desinteresadas?

Hoy día hay tecnología para cultivar la producción, acumulación y mejora colectivas del conocimiento a partir de contribuciones individuales. Y en algunas ramas del saber muy productivas, en biología y medicina sobre todo, se necesitan grandes fuentes de información actualizada y sintética, con datos e interpretaciones, que podrían crecer de forma continua y cooperativa. Sin embargo, desarrollar una gran base de conocimiento especializado a partir de numerosas aportaciones sucesivas y graduales encierra dificultades metodológicas (evaluación, integración y coherencia del nuevo conocimiento) y organizativas (en el sistema institucionalizado de investigación interesa que la responsabilidad de cada investigador quede de manifiesto, por múltiples razones).

WikiGenes representa un curioso intento: es una wiki en la que la autoría importa, en la que se puede identificar cada aportación al desarrollo de la fuente de información. Se trata de una plataforma para que la comunidad científica reúna, difunda y evalúe información científica sobre genes, proteínas, sustancias químicas, enfermedades y otros temas de biología y medicina en general, en acceso abierto. Su pretensión es llegar a ser una herramienta científica rigurosa a través de la revisión continua y colectiva de sus contenidos.

Una nota publicada en Nature Genetics hace meses por Robert Hoffmann, uno de sus responsables, explica que WikiGenes surge de abajo arriba, desde la colaboración individual de los investigadores, y que se plantea como un híbrido de publicación científica tradicional y de publicación dinámica y cooperativa (wiki). WikiGenes ha arrancado, como substrato, de unos cien mil artículos generados automáticamente a partir de otra fuente de información, IHOP.

WikiGenes permite al lector, pulsando las diferentes palabras y con menús contextuales, ver con (cierta) claridad qué autor ha introducido o modificado cada fragmento de texto y qué textos ha interpolado cada autor, en un documento y en el conjunto de la fuente. Con ello se intenta atribuir a cada cual sus méritos y además prevenir el vandalismo anónimo. Las contribuciones de los investigadores, además, pueden ser evaluadas por los colegas mediante un sistema de puntuación, una forma de open peer review con la que se pretende reemplazar en cierto modo el refeering. Obviamente, para agregar contenidos es preciso registrase con una cuenta personal. Los procedimientos de edición son sencillos, y también es posible la gestión controlada de terminología científica para crear hipervínculos unívocos con los conceptos de genes, sustancias químicas, etc.

Desde luego WikiGenes es técnicamente ingenioso. Pero me quedan dudas de si para una gran fuente textual el sistema de control de la autoría resulta inteligible y manejable, útil y atractivo, práctico, etc. Habrá que esperar y ver lo que la comunidad científica decide.

La ciencia wiki en general es un tema que mueve a la reflexión y plantea incertidumbre. Se trata de otra forma de inteligencia colectiva y de ciencia 2.0… Y parece una manera de fomentar la producción industrializada, rápida y a gran escala, de conocimiento. Pero no sé, y creo que no se sabe, si es viable o no pasa del experimento.

(*) Waldrop, M. 2008. Big Data: Wikiomics. Nature, 455(7209):22-25.

P.S. 02-07-09: Sobre este tema he escrito también en ThinkEPI esto: Academia y ciencia colectiva.

El piquituerto metafísico

En su célebre obra divulgativa sobre la evolución y la investigación evolucionista El pico del pinzón (*), Jonathan Weiner pone el hermoso título de El piquituerto metafísico al capítulo que dedica en concreto a la especie humana.

En él Weiner afirma que igual que el pájaro en cuestión encontró en su singular pico retorcido la adaptación que le ofreció la oportunidad de propagarse con contundente éxito, la expansión cerebral ha sido la principal y más reciente herramienta de los homosapiens para prosperar. El cerebro les ha permitido aprender y enseñar, ha facilitado que la información se codifique, acumule y transmita, generando una evolución cultural intensa y otorgando a esta especie una capacidad adaptativa tan vigorosa y versátil que la ha llevado incluso a transformar radicalmente el propio medio. La ciencia es parte de esa adaptabilidad biológica, explica Weiner (p. 453):

Como ha escrito el evolucionista Ernst Mayr, nos hemos «especializado en la desespecialización». (…) … hemos desarrollado una extraordinaria capacidad de aprender, de modo que, como especie, colectivamente, podemos aprovecharnos de esa variedad de nichos, y seguimos encontrando más y más oficios. Ocupamos más nichos ecológicos y alimenticios que cualquier otro animal.

Ello es lo que nos permite proseguir con ese épico juego del aprendizaje que llamamos ciencia. La ciencia formaliza nuestra especial clase de memoria colectiva, o la memoria de la especie, en la que cada generación edifica sobre lo que aprendieron los que la precedieron, siguiendo los pasos del otro. Cada generación valora lo que puede aprender de la anterior, y también valora los descubrimientos que transmititirá a la siguiente, para de ese modo poder ver cada vez más lejos, escalando una montaña infinita. 

(*)  Weiner, Jonathan. El pico del pinzón: una historia de la evolución en nuestros días. Barcelona: Galaxia Gutenberg, Círculo de Lectores, 2002.

Inteligencia colectiva, Foldit

He reparado en esta noticia publicada hace poco en el diario El País:

La inteligencia colectiva se pone al servicio de la ciencia a través de Internet. –  La Universidad de Washington invita a los internautas a resolver rompecabezas para contribuir a comprender las proteínas y ayudar a salvar vidas – Sigue los pasos de Seti@home y Rosetta@home. – R. BOSCO / S. CALDANA 08/01/2009.  

Se trata de Foldit, un proyecto de investigación sobre proteínas que estudia el plegamiento de las mismas a través de computación distribuida. El sistema se basa en la colaboración de miles de voluntarios, profanos en biología, que no sólo ponen sus ordenadores al servicio de la ciencia, sino que además resuelven puzles con representaciones de las moléculas, cuyas soluciones, masivamente acumuladas, contribuyen al progreso de la investigación. La resolución de los puzles se articula como un juego competitivo que aúna el esfuerzo de los participantes y estimula la mejora en los resultados. Para más información puede consultarse también Folding Home.

El asunto es en efecto muy interesante: un brillante ejemplo de uso de la computación distribuida en la investigación científica y, como explica la noticia, de aplicación de la inteligencia colectiva o compartida al desarrollo del conocimiento. En Foldit se produce además una ergonómica integración entre sistemas cognitivos naturales y artificiales, de manera que a través de algoritmos de juego y de manipulación geométrica dispuestos por el autor del sistema, máquinas y cerebros procesan y depuran información, suministrando datos fiables base del nuevo conocimiento.

Mediante Foldit miles de personas participan en la investigación científica, motivados además por el mensaje que se les recalca de que es en favor de la curación de enfermedades como el sida, el cáncer y el mal de Alzheimer. Quienes juegan a resolver los rompecabezas son enterados someramente en la web sobre la naturaleza y propósitos de la investigación y es de suponer que muchos de ellos sean personas aficionadas o interesadas por estos temas. Así pues, Foldit es también una forma de participación social en la ciencia, una forma innovadora y sugestiva, si bien un tanto paradójica: mucha gente interviene de manera activa en el progreso científico, pero aunque no sea totalmente lega, participa jugando, sin conocer realmente lo que se trae entre manos…

Foldit proporciona una cierta visión de cómo el conocimiento puede progresar a nivel colectivo, con la contribución organizada de muchas máquinas y cerebros, pero sin que la mayoría de las inteligencias individuales humanas aporten o conozcan nada realmente significativo. Foldit es, pues, un estupendo ejemplo de industrialización del conocimiento, en donde aparece incluso una masa de obreros sin cualificar que ajustan su pieza en la cadena de montaje (en este caso de forma digital, pero casi literal, realizando una tarea en principio destinada a las máquinas), obreros que carecen de dominio sobre el proceso completo y que aportan su materia gris por una mínima gratificación lúdica o satisfacción altruista.

Claro que podría decirse también que estas personas, profanas ab initio, se han acercado más a la ciencia de lo que estaban antes y que de alguna manera se han integrado más en los nuevos modos de producción de nuestra sociedad. Pero el caso del sistema Foldit, como otras tecnologías y herramientas, muestra que es factible la producción colectiva de mucho conocimiento manteniendo un nivel relativamente bajo, en comparación, de conocimiento individual. Extrapolando las cosas, vuelve a verse que la llamada sociedad del conocimiento tal vez no sea una sociedad de sabios.

Sistemas adaptativos complejos

He descubierto en arXiv un artículo titulado On selfish memes que me ha llamado la atención. Su autor es Hokky Situngkir, un joven científico indonesio que se dedica a la economía y la sociología computacional. Es un working paper de 2004 que según CiteBase no ha recibido ninguna cita. Así que por lo menos lo voy a citar yo aquí.

• Situngkir, Hokky. 2004. On selfish memes: culture as complex adaptive system. arXiv:nlin/0404035v1

Situngkir aborda un intento de análisis de la cultura mediante la memética, con la que traslada, en cierto modo, las categorías de la genética y la evolución biológicas al terreno sociocultural. El meme, inventado por Richard Dawkins, es una unidad de replicación cultural, mediante cuya reproducción o imitación la cultura se transmite en el espacio y en el tiempo. Pero Situngkir emplea el término meme exclusivamente como herramienta analítica, como un instrumento para la modelización de los procesos de difusión, propagación y evolución sociocultural, no como una unidad física u objeto realmente existente.

Formalizada su propia conceptualización de la memética, Situngkir construye una simulación computacional, genera una cultura artificial mediante un algoritmo, para analizar su comportamiento. Como resultado, encuentra que el contagio de los memes y por tanto la evolución cultural constituyen un sistema adaptativo complejo. Y concluye que la memética puede ser muy valiosa para el desarrollo de la teoría social, usando simulaciones y sociedades artificiales.

En mi opinión, el recurso a un concepto o figuración como la de los memes sirve para poner de manifiesto la continuidad informacional de toda la realidad, que es además base de su complejidad. Y me sugiere que los fenómenos y sucesos sociales, en particular, son también el producto de procesos y dinámicas informacionales, altamente complejas, pero computables y calculables en principio en sus resultados macro, desde condiciones iniciales y reglas dadas.

¿El paroxismo informacional de la sociedad de la información hace esto evidente a simple vista? Creo que sí, la verdad.

Eigenfactor y Carl Bergstrom

Carl T. Bergstrom se dedica a la biología de la información en la Universidad de Washington (Seattle, EUA). Estudia los flujos de información en el mundo natural: cómo los organismos vivos han evolucionado adquiriendo, procesando, almacenando y transmitiendo información en múltiples niveles (células, individuos, poblaciones,… desde las bacterias a los homosapiens, pasando por la propagación de los patógenos). Investiga con su equipo cómo la información se comunica a través de sistemas biológicos y redes sociales. 

Su trabajo parte de la perspectiva de la biología evolutiva, pero se apoya en la teoría de juegos y la teoría de la señal, haciendo uso de modelos matemáticos para comprender los procesos biológicos y sociales basados en la información. Bergstrom está muy interesado en los aspectos estratégicos del uso de la información por parte de los organismos, pero sus indagaciones conectan la biología evolutiva con la teoría de la información heredera de Claude Shannon.

Así, en uno de sus artículos, The fitness value of information, concluye que el valor adaptativo de la información en el marco de la selección natural puede cuantificarse e interpretarse no sólo desde la teoría de la decisión, como se hace habitualmente en biología evolutiva y del comportamiento, sino a través de las medidas de «información mutua» y «entropía» características de la teoría de la información. 

No me parece casual que Bergstrom y sus colaboradores, además de dedicarse a la biología de la información, trabajen muy activamente en métrica de la información científica y sean los responsables de Eigenfactor.org. No sólo porque, obviamente, en ambos casos se apliquen métodos y modelos matemáticos, sino porque creo que hay vínculos esenciales entre ambos tipos de estudios. Es lo que más me llama la atención.

Eigenfactor.org es una fuente de datos métricos sobre las revistas científicas internacionales basada en información de citas de Journal Citation Reports y en la aplicación de algoritmos de relevancia tipo PageRank de Google. Proporciona datos anuales que abarcan desde 1995 a 2006 acerca de las 7.000 revistas incluidas en JCR y de otras muchas fuentes citadas por ellas. Presenta rankings temáticos con dos indicadores: eigenfactor y article influence. Además ofrece análisis de calidad/precio de las revistas y un módulo de representación gráfica de las relaciones entre las ciencias (mapping…)

Eigenfactor es un indicador de la influencia o repercusión global de las revistas que se basa, al estilo PageRank, en el cálculo iterativo del nivel de citación recibida por una revista según procedan a su vez las citas de revistas más o menos citadas, más o menos influyentes por tanto. Article influence mide la influencia media de los artículos de las revistas y se basa  en el mismo cálculo iterativo que Eigenfactor, pero teniendo en cuenta el número de articulos de la revista.

Es interesante anotar, por cierto, que SJR, utilizado en SCImago Journal & Country Rank, es otro indicador del tipo PageRank, también sobre revistas, pero basado en los datos de Scopus en lugar de en los de Journal Citation Reports y Web of Science. 

• Bergstrom, Carl. Eigenfactor: Measuring the value and prestige of academic journals. C&RL News, May 2007, 68(5)

Richard Dawkins, por supuesto

Richard Dawkins no necesita ser descubierto, es un personaje bien conocido y hasta constituye una factoría comunicativa por sí mismo. Pero no por ello voy a dejar de decir algo sobre él, pues las reflexiones de este blog deben mucho a su visión sobre la vida y la ciencia.

Hace año y medio escribía acerca de los memes, noción que Dawkins popularizó en El gen egoísta (1976). El meme, como replicador unidad de la transmisión cultural, equivaldría al gen de la propagación biológica, pero es más bien, en cuanto tal, una metáfora. Si ya es difícil identificar y aislar molecular y funcionalmente los genes en las secuencias de DNA, imaginemos lo que sería encontrar las «unidades elementales de la herencia cultural».

Pero más allá de la metáfora concreta, las ideas de Dawkins sobre la evolución y sobre el papel protagonista de los replicadores en el despliegue y expresión de la realidad me parecen importantes.

Richard Dawkins sostiene que el sujeto de la evolución biológica son los genes, no los organismos o las especies. Los genes en su expansión y proliferación forman y se sirven de vehículos, o «máquinas de supervivencia», que son los individuos u organismos y, en una escala mayor, crean las comunidades, poblaciones, etc. Las interacciones y organización de la vida animal y vegetal se basan en las dinámicas de los genes. En particular, Dawkins cree poder explicar todas las formas de altruismo biológico como expresión de egoísmos genéticos. La información codificada en DNA contiene los programas que regulan el comportamiento de los sistemas biológicos. 

La evolución biológica ha construido, por selección natural, sistemas neurológicos cada vez más potentes, hasta llegar al cerebro humano. Según Dawkins, este cerebro es caldo de cultivo idóneo para la propagación de nuevas secuencias de información autorreplicadora, más lábiles que los genes, que podrían llamarse memes. Son estados o configuraciones neuroquímicas y se transmiten mediante la imitación y el aprendizaje, dando lugar a la cultura, que también evoluciona… En nuevos medios aparecen nuevos replicadores: los virus informáticos…

Aunque Dawkins se fija poco en el propio concepto de información como tal (al fin y al cabo, materia organizada de forma improbable), sus planteamientos promueven un análisis naturalista y, por tanto, natural de la realidad, incluso de la realidad humana y el conocimiento. Un análisis que al final puede resultar un tanto desencantado, menos poético que las visiones mágicas del mundo, impregnado tan solo del austero valor de la verdad.

Un punto entrañable y clarificador es el conato de estudio que Dawkins aborda en la nota 59 de la segunda edición de El gen egoísta, en clave de propagación memética, sobre la difusión de una idea científica determinada, seguida a través del Science Citation Index, casi un apunte de sociobiología de la sociobiología.