CONICET | Buscador de Institutos y Recursos Humanos

En este trabajo se tomarán bajo consideración la noción de evidencia propuesta por J. Woodward (2000, 2009) y algunas de sus críticas, en consonancia con ciertas prácticas astronómicas contemporáneas. Este enfoque sostiene que los datos observacionales sirven como evidencia de los fenómenos y son relaciones empíricas las que articulan tal soporte. Estas relaciones conforman un tipo de patrón de dependencia contrafáctica entre los diferentes mecanismos posibles de producción de datos y las diversas herramientas y auxiliares para su tratamiento. Estas últimas involucran el uso de técnicas para el análisis y la reducción, tales como procedimientos estadísticos variados para el suavizado, transformación y descarte de datos. Tanto la fase de elaboración como la de interpretación de los datos poseen un rol importante en la configuración de este patrón evidencial, el cual es sensible a diversas clases de datos (observacionales y simulados, por ejemplo). A diferencia de esta perspectiva, J. McAllister (2007, 2009) adopta el enfoque estructural de P. Suppes (1962) sobre modelos de datos. En este sentido, un modelo es entendido como una representación matemática de una base de datos empírica. Dichos modelos no reproducen, con mayor detalle, los diversos elementos que componen los datos. Sin embargo, los mismos pueden capturar aquellos aspectos presentes más relevantes y significativos. De esta manera, los modelos de datos sirven como guías heurísticas que permiten la identificación de patrones en una base de datos dada. Además, este autor sostiene que esta última provee evidencia no sólo para un fenómeno en particular, sino para una variedad de ellos. Así, una base de datos determinada exhibe una multiplicidad de patrones, los cuales se hallan vinculados a diferentes niveles de ruido estipulados. A partir de la discusión, entre Woodward y McAllister, este trabajo intentará mostrar que ninguna de las dos posiciones críticas provee criterios epistémicos tanto para la selección entre bases de datos más o menos confiables, como así tampoco para una caracterización integral de bases y conjuntos modulares de datos interconectados. Dada la problemática actual inherente a la producción masiva de gigantescos volúmenes de datos "data-tsunami", se desarrollará el caso de los observatorios virtuales entendidos no sólo como reservorios de bases de datos astronómicos, sino como herramientas informáticas para el tratamiento "data-mining" de los mismos. Se concluirá que la práctica asociada a este ejemplo puede esclarecer la problemática en torno de la estandarización de los datos y de la generación de nuevos patrones observacionales.