Sobre causalidad

[Fernando Garcia-Valles <gvalles@...>]

Revisando e-mails de la semana pasada me he encontrado con este, que
creo merece una replica:

> Todo eso de los nerurotransmisores esta muy bien, nadie lo niega hoy
> en dia, pero ya que queremos ser estrictamente cientificos, porque
> aceptamos como explicacin causal lo que es puramente una
> correlacion?. Me explico, si yo hago una investigacion donde
> desmuestro que las personas agresivas tienen un mayor nivel de
> adrenalina que los sujetos no agresivos que es lo que realmente
> demuestro? que la adrenalina es la causa de la agresividad, o que
> cuando alguien se enfada produce mas adrenalina?, obviamente la causa
> de la agresividad puede ser cualquiera, una bronca con la pareja, un
> problema en el trabajo, un dolor de muelas, etc
> .
> Nosotros consideramos que todo estado emocional se produce mediante
> la presencia de determinados neurotransmisores, pero de ahi ha
> considerar que esta es la causa del trastorno hay un gran salto.
> 
> Si la cuestin fuese tan simple porque no ha conseguido la medicina
> actual curar esas alteraciones? porque los esquizofrenicos siguen
> reingresando en los hospitales mentales una y otra vez? porque hay
> sujetos depresivos que llevan mas de veinte aos medicados y siguen
> siendo depresivos? porque esos sujetos, una vez restablecidos sus
> niveles normales de neurotransmisores con medicacion, se siguen
> sintiendo mal?
>
> Me parece que se confunde el efecto con la causa

Estos razonamientos sobre causalidad son ciertamente erroneos.
Primeramente, y en una jerarquia de modelos de un sistema
(nivel mas alto = modelo mas abstracto del sistema, nivel mas bajo =
modelo mas detallado del sistema), lo que es efecto en
un nivel de abstraccion es causa del siguiente nivel. Cuando se afirma
si cierto, llamemoslo asi, evento es causa o efecto,
se debe indicar en que nivel de abstraccion se encuentra el observador.
Visto asi, todo evento en cierto nivel es causa de todos los eventos de los
niveles inferiores (por supuesto, si estan en la misma cadena causal).

Consideremos ahora un modelo PA del cerebro (o bien cualquier otro modelo
"abstracto"). Ciertamente es de un nivel de
abstraccion muy alto comparado con un modelo neurobiologico. Estableciendo como
hipotesis que ambos modelos fueran correctos y completos (luego comento esto),
no se puede decir que una causa a un nivel lo sea con mas derecho que otra
a menos nivel. Asi (y aunque sea un ejemplo infantil, yo no soy ni psicologo
ni psiquiatra) por ejemplo lo mismo se puede aceptar como causa de cierto problema X:
a) Un trauma infantil; b) Una disfuncion quimica (insisto, no me traten 
con severidad por el ejemplito). Cada una sera una causa en su nivel. Las dos son 
causas del problema X: si no hubiera habido trauma infantil, no habria problema X.
Si no hubiera disfuncion quimica, tampoco.
Esta claro que el problema se puede arreglar de dos formas:
1) Atacando a alto nivel (esto ya no se muy bien como se hace en realidad, o si se puede
hacer, pero supongamos que si, con alguna terapia que elimine los efectos del trauma).
2) Arreglando la disfuncion quimica (este metodo es muy robusto porque 
hace el sistema insensible a traumas infantiles).
Repito que esto es cierto si los modelos son al menos correctos.

No se dispone todavia de un modelo neurobiologico completo (que explique todo), 
y ni siquiera tengo la certeza de que lo que se sabe sea enteramente 
correcto (no prediga resultados falsos). Lo importante es que se sigue en ello.
Creo que esto contesta perfectamente a sus preguntas. No es ni debe ser
avergonzante para un cientifico decir: no se la respuesta (aunque
seguramente anadira: ... todavia). Es mas, yo desconfiaria de alguien
que tiene respuesta para todo, aunque sea en un campo determinado.

En cuanto a los modelos de gran nivel de abstraccion, en general hay que tratarlos
con mucha precaucion. Pueden aproximarse incluso demasiado a la metafisica.
Ademas suelen estar fuertemente basados en correlaciones estadisticas,
o al menos su validacion, es decir investigar si son correctos o no
(las correlaciones son mas importantes a altos niveles, al contraio 
de lo que parece pensar el autor del e-mail anterior). Incluso es muy facil caer 
en modelos y causalidades carentes de interes: por ejemplo, el Big bang es obviamente 
una causa del problema X, pero esto no aporta nada en el ambito del problema. 

La historia de la ciencia muestra que el estudio de los sistemas de forma
holistica (es decir, desde arriba en la jerarquia de abstraccion) es un primer
intento para modelar sistemas complejos. Con el paso del tiempo y sobre todo
con metodologia reduccionista (de abajo a arriba, entender el todo intentando
entender las partes que lo componene y sus interacciones), los modelos iniciales 
de alto nivel se van sustituyendo por otros (o modificados en mayor o menor medida),
por no ser consistentes con lo que se va descubriendo. Esto no quiere decir que no se usen
modelos de alto nivel de abstraccion. Los problemas hay que atacarlos desde todos
los frentes, y hay sistemas complejos que en la practica, aunque se conozca perfectamente
su reduccion a elementos simples, son inabordables si se tienen en cuenta todos los 
detalles. Lo que no se puede hacer es ignorar que si modelan lo mismo no pueden ser
inconsistentes. Si lo fueran, entonces hay uno al menos que no es correcto, 
y hay que modificarlo o cambiarlo.

No conozco la historia del PA. Como modelo es ciertamente antiguo, de 1900 aprox.,
cuando se debian estar todavia descubriendo las neuronas, y el termino correlato
neuronal ni siquiera debia estar inventado. ¿Se ha revisado el modelo PA enfrentandolo
a los descubrimientos "de bajo nivel" hechos durante todo este siglo? ¿Son
consistentes con el PA?

Una pregunta mas simple: ¿Ha cambiado mucho/poco/nada el modelo PA desde su formulacion
a principios de siglo? 

Creo que estas preguntas y otras similares son esenciales en la discusion que nos incumbe.

Espero que tras la lectura de este quiza_demasiado_largo mail se vea que el ejemplo de la 
adrenalina no estaba adecuadamente tratado.

Saludos,
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Fernando Garcia-Valles                        |
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