La nueva teoría social en Hispanoamérica: introducción a la teoría de sistemas constructivista

Sociología del método 217 estructural, sea éste institucionalizado (legislación, por ejemplo) o sólo basado en referencias de expectativas mutuas (‘mañana en el cine a las diez de la noche’). Es decir: o el sistema aprende de las nuevas estructuras y, por tanto, se aceptan como condicionamiento de las selecciones siguientes, o no, con lo que las estructuras cambian y el juego continúa. 10. Fuzzy, but not gloomy Otro campo desde donde el método de investigación sistémica puede nutrirse es el de la fuzzy-sets theory . Ella es definida del siguiente modo por L.A. Zadeh, fundador del enfoque: Lo central en la fuzzy logic es que, de modo distinto a la lógica clásica de sistemas, se orienta hacia la modelación de modos de razonamiento impreciso, los cuales juegan un rol esencial en la destacable habilidad humana de trazar decisiones racionales en un ambiente de incertidumbre e imprecisión. Esta habilidad depende, en cambio, de nuestra habilidad de inferir una respuesta aproximada a preguntas basadas en un conjunto de conocimiento que es inexacto, incompleto o no totalmente confiable (Zadeh, 1988: 1). Como tantos otros, Zadeh aclara el objetivo de la fuzzy logic con las palabras de un enfoque referido al individuo. Sistémicamente interpretada, la definición de Zadeh supone que la fuzzy logic se ocupa del problema de la selección e indicación (‘decisiones racionales’) en un entorno de alta complejidad (‘ambiente de incertidumbre e imprecisión’). La fuzzy logic se plantea como alternativa formalizable con capacidad para procesar la imprecisión (indexicalidad, dirán otros) en determinados contextos de comunicación, “ella no es una lógica imprecisa, sino una lógica orientada a describir matemáticamente lo difuso y hacerlo cognoscible” (McNeill y Freiberger, 1994). Los conceptos de la fuzzy logic no tienen límites predeterminados; están mejor representados por un continuum de cero a uno, en el que existe una transición paulatina entre los dos valores: “De este modo, si A es un conjunto difuso (fuzzy set) en un universo de discurso U, entonces cada miembro de U tiene un grado de membresía en A el cual es usualmente entendido como un número entre 0 y 1, con 1 y 0 respectivamente representando la membresía plena y la no-membresía. La función que asocia la membresía de A con cada objeto es llamada la función de membresía de A. Esta función define A como un subconjunto difuso de U” (Zadeh, 1990: 99). Esto es lo que Zadeh llama una lógica disposicional que “puede ser vista como una proposición usuality-qualified en la cual el cualificador cuantificador usualmente está implícito más que explícito. En este sentido, la disposición la nieve es blanca puede ser vista como un resultado de la supresión del cuantificador fuzzy usualmente en la proposición usuality-qualified usualmente (la nieve es blanca)˝ (Zadeh, 1988: 1). Gráficamente: