Modelo científico

Un modelo científico es una representación simplificada de una parte de la realidad que sirve para describirla, explicarla y hacer predicciones sobre ella. Puede ser una maqueta, una ecuación, un diagrama o un programa de ordenador. Los modelos están en el corazón de la ciencia: desde la doble hélice del ADN hasta las proyecciones del clima, gran parte de lo que sabemos se ha pensado, probado y comunicado a través de ellos.

¿Qué es un modelo científico?

En sentido general, un modelo es algo que se toma como referencia para representar otra cosa. En ciencia, el modelo sustituye a un sistema real (un átomo, una población de bacterias, la atmósfera) por otro más manejable, que conserva sus rasgos esenciales y deja fuera los secundarios. Esa simplificación no es un defecto, sino su razón de ser: un mapa a escala 1:1 sería tan grande como el territorio y no serviría para orientarse, como imaginó Jorge Luis Borges en su breve texto «Del rigor en la ciencia».

Un buen modelo permite responder preguntas del tipo «¿qué pasaría si…?» sin manipular el sistema real, algo esencial cuando este es demasiado grande (el sistema solar), demasiado pequeño (una molécula), demasiado lento (la evolución) o imposible de repetir (el clima del planeta).

Características

• Simplifica: selecciona las variables relevantes y descarta el resto.
• Se basa en analogías: relaciona lo desconocido con algo más familiar, como cuando se comparó el átomo con un pequeño sistema solar.
• Explica y predice: no solo describe datos, sino que permite anticipar resultados nuevos que pueden comprobarse.
• Es contrastable: sus predicciones se comparan con observaciones y experimentos, siguiendo el método científico.
• Es provisional: se corrige o se sustituye cuando aparecen datos que no encajan.
• Tiene un dominio de validez: funciona bien dentro de ciertos límites y falla fuera de ellos.

Tipos de modelos científicos

Modelos físicos o a escala

Reproducen el objeto con materiales tangibles. Los hermanos Wright construyeron en 1901 un pequeño túnel de viento para probar perfiles de ala antes de volar. En 1949, el economista Bill Phillips presentó el MONIAC, una máquina en la que el agua que circulaba por tubos representaba el dinero de la economía británica. Un tipo especial son los organismos modelo: la mosca Drosophila, estudiada por Thomas Hunt Morgan desde principios del siglo XX, sirvió para entender la herencia en otros animales.

Modelos matemáticos

Expresan el comportamiento del sistema con ecuaciones. La ley de los gases ideales (PV = nRT) trata las moléculas como puntos que no se atraen. El modelo SIR, propuesto por Kermack y McKendrick en 1927, divide la población en susceptibles, infectados y recuperados para describir el curso de una epidemia.

Modelos conceptuales

Son representaciones cualitativas: un diagrama de flujos de energía en un ecosistema, el esquema del ciclo de las rocas o la imagen del átomo con electrones en órbitas. Suelen ser el primer paso antes de cuantificar.

Modelos computacionales

Combinan miles o millones de ecuaciones que solo un ordenador puede resolver. La primera previsión meteorológica numérica por ordenador se hizo en 1950 con el ENIAC; hoy, los servicios meteorológicos dividen la atmósfera en una malla tridimensional y calculan su evolución hora a hora.

Ejemplos históricos

• Del geocentrismo al heliocentrismo. El modelo de Ptolomeo (siglo II) situaba la Tierra en el centro y explicaba el movimiento aparente de los planetas con epiciclos. Copérnico propuso en 1543 un modelo con el Sol en el centro, que al principio no predecía mejor las posiciones planetarias porque seguía usando círculos. La precisión llegó cuando Kepler introdujo las órbitas elípticas (1609).
• Los modelos atómicos. Dalton, Thomson, Rutherford, Bohr y la mecánica cuántica propusieron imágenes sucesivas del átomo; cada una corregía las limitaciones de la anterior. La secuencia completa se explica en modelos atómicos.
• La doble hélice del ADN (1953). James Watson y Francis Crick construyeron un modelo físico con piezas metálicas apoyándose en las imágenes de difracción de rayos X obtenidas por Rosalind Franklin y Raymond Gosling, y en los datos de Maurice Wilkins. El modelo sugería, por sí mismo, cómo se copia la información genética.
• Los modelos climáticos. En 1967, Syukuro Manabe y Richard Wetherald calcularon con un modelo sencillo que duplicar el CO₂ atmosférico calentaría la superficie unos 2 °C. Manabe compartió el Nobel de Física de 2021 por este trabajo pionero. Los modelos actuales acoplan atmósfera, océanos, hielo y vegetación.

Modelo, hipótesis, teoría y ley

Los cuatro términos se usan juntos, pero no significan lo mismo. Una hipótesis es una suposición concreta que se pone a prueba. Una ley describe una regularidad, a menudo con una ecuación. Una teoría científica es un marco explicativo amplio y bien contrastado. El modelo es la herramienta que conecta la teoría con un caso particular: la teoría de la gravitación es general; el modelo de la órbita de un satélite concreto incluye su masa, su altura y el rozamiento con la atmósfera.

Cómo se construye y se valida un modelo

1. Delimitar el problema: qué se quiere explicar o predecir.
2. Elegir variables y supuestos: qué se incluye y qué se ignora.
3. Formular el modelo: maqueta, ecuaciones, esquema o código.
4. Calibrarlo con datos conocidos.
5. Validarlo comparando sus predicciones con datos nuevos que no se usaron para construirlo.
6. Revisarlo cuando falla o cuando se necesita más precisión.

Límites de los modelos

El estadístico británico George E. P. Box resumió el problema en una frase que escribió a finales de los años setenta y que se cita a menudo: «Todos los modelos son erróneos, pero algunos son útiles». Ningún modelo es una copia exacta de la realidad, y el error está en olvidarlo. Algunos límites habituales:

• Supuestos que dejan de cumplirse: los gases reales se apartan del modelo ideal a altas presiones o bajas temperaturas, lo que llevó a Van der Waals a corregir la ecuación en 1873.
• Dominio de validez: el modelo de Bohr explica el espectro del hidrógeno, pero falla con átomos de varios electrones; la gravitación de Newton no explicaba del todo la órbita de Mercurio, que sí encajó con la relatividad general (1915).
• Datos de entrada: un modelo es tan fiable como los datos con los que se alimenta.
• Caos e incertidumbre: en sistemas muy sensibles a las condiciones iniciales, como el tiempo atmosférico, las previsiones pierden precisión pasados unos días.
• Confundir el modelo con la realidad: los electrones no son bolitas que giran en órbitas, aunque esa imagen sea útil para empezar.

Importancia

Los modelos permiten estudiar lo inaccesible, ahorrar experimentos costosos o peligrosos y tomar decisiones: el diseño de un puente, la planificación sanitaria ante una epidemia o las políticas climáticas se apoyan en ellos. Forman parte esencial del conocimiento científico y también de su enseñanza, porque convierten ideas abstractas en algo que se puede ver, manipular o calcular.

Ejercicios resueltos

Preguntas frecuentes

Referencias

• Frigg, R.; Hartmann, S. «Models in Science». Stanford Encyclopedia of Philosophy.
• Box, G. E. P. (1976). «Science and Statistics». Journal of the American Statistical Association, 71.
• Watson, J. D.; Crick, F. H. C. (1953). «Molecular Structure of Nucleic Acids». Nature, 171.
• Chalmers, A. F. ¿Qué es esa cosa llamada ciencia? Siglo XXI.