Desde tiempos remotos, los seres humanos nos hemos preguntado en qué consiste el conocimiento genuino y qué lo distingue del conocimiento espurio, la mera opinión, el sinsentido y ―con mayor urgencia desde principios del siglo pasado― la pseudociencia. Las respuestas a esta cuestión forman una historia por sí misma, enmarcada en la filosofía de la ciencia bajo el nombre de “el problema de la demarcación”. En términos simples, este problema se enfoca en establecer un criterio que permita trazar una frontera entre aquello que merece nuestra confianza epistémica y aquello que no la merece. No obstante, el problema de la demarcación ha sido un enigma intelectual que, desde Platón hasta Karl Popper, ha llevado a constantes fracasos.
Frente a estos intentos fallidos, el filósofo Larry Laudan ―nacido en Texas y quien vivió y trabajó en México por más de una década― propuso abandonar el concepto de pseudociencia, argumentando que opera solo a nivel emotivo y refleja apreciaciones subjetivas. Sus argumentos, presentados en su conocido ensayo “The Demise of the Demarcation Problem” (1983), terminaron por desalentar el interés filosófico en el problema de la demarcación. Para Laudan, los criterios históricos utilizados para distinguir el conocimiento genuino del espurio no proporcionaban una diferenciación clara ni coherente, y además carecían de capacidad para abarcar tanto las ciencias aceptadas como las pseudociencias. Según él, dichos criterios eran normativos, en lugar de descriptivos, ya que trataban de definir la ciencia según lo que debería ser en lugar de describir de manera realista las prácticas científicas. La diversidad de la ciencia hace que cualquier criterio único sea insuficiente. Así, al no poder definir la ciencia de manera concluyente, tampoco se puede definir la pseudociencia. Por ello, Laudan sugirió abandonar el problema de la demarcación y, en su lugar, evaluar las teorías científicas en función de su éxito en resolver problemas y generar conocimiento útil.
Sin embargo, en las últimas dos décadas, el problema de la demarcación ha resurgido. Esto se debe, en parte, a la importancia que su resolución podría tener en diversos ámbitos en los que basarse en conocimiento espurio puede ser peligroso para la acción individual y social: desde la política climática, la atención sanitaria y la salud pública, hasta el testimonio experto en tribunales, la educación científica y el periodismo. También abarca áreas como la tecnología, economía, finanzas, regulación y política pública, derechos del consumidor, marketing y publicidad, y la investigación forense y criminalística.
Así, el problema de la demarcación, históricamente centrado en distinguir entre ciencia y pseudociencia, ha evolucionado en una cuestión práctica y de urgente relevancia social: cómo diferenciar el conocimiento científicamente respaldado de una serie de prácticas y productos que, al disfrazarse de ciencia, generan serios daños epistémicos y sociales. Estos incluyen desinformación, posverdad, pseudociencias, pseudoterapias, fake news, teorías conspirativas y otros tipos de manipulación, como el bullshit. Este desafío, esencialmente práctico, se ha convertido en un problema crucial para guiar nuestras decisiones colectivas.
Desde una perspectiva teórica, el problema de la demarcación buscaba, en sentido estricto, definir qué hace especial a la ciencia y en qué radica su autoridad epistémica. Esta cuestión implicó identificar criterios objetivos y consistentes que definieran el conocimiento científicamente validado. Sin embargo, el intento de establecer un criterio único fracasó, como señaló Laudan, debido a la complejidad y diversidad de las prácticas científicas. Por ello, quienes actualmente trabajan en este problema han optado por enfoques multicriterio que combinan distintos criterios de evaluación. Sin embargo, estos enfoques también presentan desafíos, como la subjetividad en la selección de los criterios y la falta de claridad en su jerarquización.
Además del revitalizado problema de la demarcación, también ha surgido una cuestión relacionada: la relevancia social de la ciencia. En nuestras sociedades democráticas, el conocimiento científico debería, en teoría, orientar la toma de decisiones sobre temas de interés público. Sin embargo, la influencia de la ciencia no siempre es bien recibida ni adecuada. Algunas posturas, como la anticientífica del excéntrico Paul Feyerabend, proponen apartar a los científicos de los centros vitales de nuestras sociedades, mientras que enfoques como la epistocracia defienden un rol central para los científicos en estas decisiones. Sin embargo, el consenso general suele inclinarse hacia un modelo en el que la ciencia aporta sus perspectivas sin imponer su autoridad en los espacios de decisión.
Fuera de la academia, lo que suele atraer el interés público es lo que podríamos llamar “el problema práctico de la demarcación”, centrado en distinguir ―en áreas de riesgo y relevancia― entre el conocimiento científicamente respaldado y productos que, aunque parezcan ciencia, carecen de fundamentos objetivos. Este problema es fundamental para protegernos de manipulaciones que afectan el juicio individual y colectivo, especialmente en un contexto donde la desinformación, la posverdad y las pseudoterapias proliferan, creando confusión y erosionando la confianza en el conocimiento científico.
En respuesta a esta cuestión, la filósofa Helen Longino ha argumentado que la ciencia no es objetiva porque sus practicantes sean imparciales, sino porque sus resultados se someten a una constante revisión crítica dentro de la comunidad científica. A través de esta interacción social, la ciencia no solo corrige sus errores, sino que fortalece su rigor, evitando que persistan creencias falsas en el cuerpo de conocimiento.
Por su parte, Philip Kitcher ha desarrollado un enfoque que podríamos llamar institucionalista, entendiendo la ciencia como una empresa socialmente organizada. Según esta perspectiva, las instituciones juegan un papel crucial en la producción y validación del conocimiento. No basta con el trabajo individual de los científicos; la ciencia se define por la interacción crítica y constructiva entre miembros de una comunidad que comparte estándares y prácticas comunes. Para que la ciencia sea efectiva, debe existir una estructura social que fomente el escrutinio y la autoevaluación.
Las instituciones que facilitan estas tareas críticas desempeñan un rol esencial en la validación del conocimiento científico. Ejemplos de tales instituciones incluyen la revisión por pares en revistas científicas, los comités editoriales y los paneles de revisión en agencias de financiamiento. Estos mecanismos aseguran que las investigaciones cumplan altos estándares de calidad antes de ser difundidas o financiadas, sirviendo como barreras contra la pseudociencia.
Además, las conferencias y congresos académicos ofrecen espacios donde los científicos presentan sus investigaciones y las someten al juicio crítico de sus colegas. Esta dinámica no solo permite mejorar los trabajos, sino que refuerza la transparencia y la validez del conocimiento compartido con el público. La evaluación crítica en estos foros es clave para mantener la integridad de las prácticas científicas.
Iniciativas como el Center for Open Science y la Cochrane Collaboration representan un compromiso con la transparencia y la replicabilidad en la ciencia. La ciencia abierta, promovida por estas instituciones, permite que los datos y métodos de investigación estén disponibles para cualquier miembro de la comunidad científica, fomentando una verificación constante que refuerza la credibilidad del conocimiento científico en el ámbito público.
Por su parte, organismos de normalización científica, como la ISO, establecen pautas para que los estudios cumplan con parámetros de calidad. Este tipo de normativas permite crear criterios consistentes y aplicables, necesarios para distinguir entre lo que es científicamente válido y lo que no lo es. De esta manera, se facilita una distinción clara entre ciencia y pseudociencia en contextos prácticos.
El problema de la demarcación hoy no es solo un ejercicio teórico, sino una necesidad urgente para determinar qué conocimientos pueden guiar decisiones informadas en múltiples áreas. Enfrentar esta cuestión requiere una red de instituciones sólidas y criterios claros que permitan distinguir el conocimiento científicamente validado de prácticas y productos que, al pretender ser ciencia, producen daños epistémicos y sociales. Con esta infraestructura de validación crítica, la ciencia aspira no solo a la objetividad, sino a ser una herramienta confiable en la toma de decisiones.
