Introducción ✿
Aclaro que no es un súper resumen que solo agarra los temas más importantes, te sirve si te pasa como a mí que la deje un poco de lado. Estudié dos días antes del parcial pero perdí más tiempo agrupando los temas que repasandoxd. Este bloque agrupa los temas de la Unidad 3 y la Unidad 4 de IEU. En la Unidad 3 se estudia cómo se construye y se cuestiona el conocimiento científico-tecnológico: método hipotético-deductivo, problema, hipótesis, contrastación empírica, objetividad, comunidad científica, paradigmas, ciencia normal, crisis, revolución científica, revolución copernicana, mecanicismo y falsacionismo. En la Unidad 4 se analiza cómo la ciencia y la tecnología se relacionan con la sociedad, el contexto histórico, las demandas sociales, las controversias internas, el impacto social de la tecnología y los procesos como la Revolución Industrial y la Revolución 4.0.
Desarrollo breve de los temas ⋆˚✿˖°
1. Método hipotético-deductivo
El método hipotético-deductivo es una forma de investigar problemas científicos. No parte simplemente de mirar la realidad sin ideas previas, sino de un problema que aparece dentro de un conjunto de conocimientos existentes. A partir de ese problema, se formula una hipótesis y se deducen consecuencias que puedan ponerse a prueba con la experiencia.
| Paso | Explicación |
|---|---|
| Problema | Duda o pregunta cuya respuesta no se conoce |
| Hipótesis | Explicación provisoria que intenta resolver el problema |
| Deducción | Se derivan consecuencias observables de la hipótesis |
| Contrastación empírica | Se compara lo esperado con datos, observaciones o experimentos |
| Resultado | La hipótesis queda corroborada provisoriamente o es refutada |
| Revisión | Si falla, se cambia la hipótesis o se propone otra explicación |
Ejemplo:
Problema:
Muchas mujeres mueren de fiebre puerperal en una sala del hospital.
Hipótesis:
Los médicos transmiten una sustancia infecciosa desde los cadáveres hacia las pacientes.
Predicción:
Si los médicos se lavan las manos con una solución desinfectante, entonces bajará la mortalidad.
Contrastación:
Se aplica el lavado de manos y se comparan los datos de mortalidad.
Resultado:
La mortalidad baja, por lo tanto la hipótesis queda apoyada por la evidencia.
El método hipotético-deductivo no busca “creer” una idea.
Busca ponerla a prueba.
2. Punto de partida del método
El punto de partida del método hipotético-deductivo no es una observación suelta, sino un problema de conocimiento. Es decir, algo que todavía no se puede explicar bien con las teorías o ideas disponibles. En el parcial modelo aparece esta idea: el punto de partida es el planteo de un problema cuya respuesta es desconocida.
| No es buen punto de partida | Mejor punto de partida |
|---|---|
| “Pasa algo raro” | “Hay una diferencia de mortalidad entre dos salas del hospital” |
| “La tecnología cambia la sociedad” | “¿Cómo modificó la máquina de vapor el trabajo industrial?” |
| “La ciencia avanza” | “¿Qué ocurre cuando una teoría dominante ya no puede explicar ciertos datos?” |
Ejemplo:
Observación simple:
En una sala mueren más pacientes.
Problema científico:
¿Por qué la tasa de mortalidad es mayor en la sala atendida por médicos que en la sala atendida por parteras?
3. Problema, hipótesis científica y contrastación empírica
Estos tres conceptos son centrales para entender la Unidad 3.
| Concepto | Explicación | Ejemplo |
|---|---|---|
| Problema | Pregunta o dificultad que necesita explicación | ¿Por qué mueren más pacientes en una sala? |
| Hipótesis científica | Respuesta provisoria, fundamentada y comprobable | La causa puede ser una sustancia transmitida por los médicos |
| Contrastación empírica | Prueba mediante datos, observaciones o experimentos | Aplicar lavado de manos y medir si baja la mortalidad |
Una hipótesis científica no es una opinión. Tiene que poder ponerse a prueba. Si no se puede contrastar con la experiencia, no funciona como hipótesis científica dentro de las ciencias fácticas.
Hipótesis débil:
“La enfermedad aparece porque el hospital tiene mala energía.”
Hipótesis científica:
“La fiebre puerperal se transmite por materia cadavérica presente en las manos de los médicos.”
4. Cómo identificar el problema en un texto académico
Para encontrar el problema en un texto académico hay que buscar qué pregunta intenta resolver el autor. Muchas veces no aparece como pregunta directa, sino como una tensión, una dificultad o una explicación insuficiente.
| Pista en el texto | Qué puede indicar |
|---|---|
| “Sin embargo…” | Aparece una dificultad o contradicción |
| “El problema es…” | El autor presenta el eje de discusión |
| “No alcanza con explicar…” | Hay una teoría previa insuficiente |
| “Se busca comprender…” | Se presenta el objetivo de análisis |
| “Existen distintas explicaciones…” | Hay hipótesis rivales |
Ejemplo:
Texto:
Durante años se creyó que la fiebre puerperal era causada por el ambiente del hospital.
Sin embargo, la mortalidad era mucho mayor en la sala atendida por médicos que en la sala atendida por parteras.
Problema:
¿Por qué había mayor mortalidad en una sala que en otra si ambas pertenecían al mismo hospital?
Para identificar el problema, no busques solo “de qué habla” el texto.
Buscá qué dificultad intenta explicar.
5. Contexto de descubrimiento y contexto de justificación
Estos dos conceptos sirven para diferenciar cómo surge una idea científica y cómo se la valida.
| Contexto | Qué significa | Ejemplo |
|---|---|---|
| Descubrimiento | Cómo aparece una hipótesis o idea | Semmelweis sospecha de la materia cadavérica al observar la muerte de un colega |
| Justificación | Cómo se prueba y defiende esa hipótesis | Aplica lavado de manos y compara los datos de mortalidad |
El contexto de descubrimiento puede incluir intuiciones, accidentes, creatividad, experiencias personales o problemas históricos. Pero eso no alcanza para que una explicación sea científica. Para que sea aceptada, debe pasar por el contexto de justificación: argumentos, evidencia, contrastación, comunicación y revisión por otros.
Descubrir una idea no es lo mismo que justificarla.
Una hipótesis puede surgir por intuición,
pero debe sostenerse con pruebas.
6. Objetividad en la ciencia
La objetividad científica no significa que los científicos sean personas completamente neutrales, sin intereses, sin cultura y sin contexto. Significa que los procedimientos, datos y argumentos deben poder ser revisados, comunicados y discutidos por otros. Por eso en la materia aparece la idea de intersubjetividad: el conocimiento se vuelve más confiable cuando puede ser evaluado colectivamente por una comunidad científica.
| Concepto | Explicación |
|---|---|
| Subjetividad | Influencia de ideas, valores, intereses o experiencias personales |
| Objetividad | Búsqueda de procedimientos controlables y justificables |
| Intersubjetividad | Validación por otros investigadores, no solo por quien propone la idea |
| Sesgo | Distorsión que puede afectar preguntas, datos o interpretaciones |
Ejemplo:
No alcanza con decir:
“Estoy seguro de que mi explicación es correcta.”
Hace falta:
- mostrar datos;
- explicar el método;
- permitir revisión;
- aceptar críticas;
- comparar hipótesis rivales.
En el parcial modelo, esta idea aparece cuando se pregunta qué permite que el conocimiento científico sea “intersubjetivamente válido”: que pueda ser comunicado y replicado por otros.
7. Caso histórico: Semmelweis y el lavado de manos
Semmelweis investigó la fiebre puerperal, una enfermedad que causaba muchas muertes después del parto. Observó que la mortalidad era mucho más alta en la sala atendida por médicos y estudiantes que en la sala atendida por parteras. Primero consideró distintas hipótesis, como hacinamiento, posición corporal o factores religiosos, pero esas explicaciones no resolvían el problema. Luego, al morir un colega con síntomas parecidos después de cortarse durante una autopsia, Semmelweis propuso que los médicos transmitían “materia cadavérica” desde los cadáveres hacia las pacientes. Al imponer el lavado de manos, la mortalidad bajó fuertemente.
| Elemento | En el caso Semmelweis |
|---|---|
| Problema | Alta mortalidad por fiebre puerperal |
| Hipótesis iniciales | Hacinamiento, susto por el sacerdote, posición corporal |
| Hipótesis fuerte | Transmisión de materia cadavérica por las manos |
| Contrastación | Lavado de manos obligatorio |
| Resultado | Disminución de la mortalidad |
| Enseñanza | La ciencia avanza comparando hipótesis con evidencia |
Ejemplo de razonamiento:
Si la materia cadavérica transmite la enfermedad,
entonces eliminarla de las manos debería bajar la mortalidad.
Se aplica lavado de manos.
La mortalidad baja.
La hipótesis queda apoyada por los datos.
Semmelweis no fue importante solo porque “tuvo razón”.
Fue importante porque convirtió una sospecha en una hipótesis contrastable.
8. Observación, descripción e informe de laboratorio
La observación científica no es mirar de cualquier manera. Observar científicamente implica registrar datos con precisión, describir condiciones, usar lenguaje claro y permitir que otros puedan revisar lo realizado.
Un informe de laboratorio sirve para comunicar una investigación de forma ordenada.
| Parte del informe | Función |
|---|---|
| Título | Presenta el tema investigado |
| Introducción | Explica el contexto y el problema |
| Objetivo | Indica qué se busca comprobar o analizar |
| Hipótesis | Propone una explicación provisoria |
| Materiales y métodos | Describe cómo se hizo la experiencia |
| Resultados | Presenta los datos obtenidos |
| Análisis | Interpreta los resultados |
| Conclusión | Responde al problema inicial |
| Bibliografía | Indica las fuentes usadas |
Ejemplo:
Objetivo:
Analizar si el lavado de manos reduce la mortalidad por fiebre puerperal.
Hipótesis:
Si los médicos eliminan la materia cadavérica de sus manos, entonces bajará la mortalidad.
Resultado:
Después de aplicar el lavado de manos, la mortalidad disminuye.
Conclusión:
Los datos apoyan la hipótesis de transmisión por contacto.
Un informe científico no solo cuenta qué pasó.
También explica cómo se obtuvo el dato y por qué se interpreta de esa manera.
9. Comunidad científica
La comunidad científica es el conjunto de investigadores, instituciones, revistas, universidades, laboratorios y espacios de discusión que producen, revisan y validan conocimiento. Según la Unidad 3, la producción y validación del conocimiento dependen de una comunidad científica, de sus valores y de condiciones sociales e institucionales, incluido el financiamiento.
| Función de la comunidad científica | Explicación |
|---|---|
| Revisar | Evalúa métodos, datos y conclusiones |
| Validar | Acepta provisionalmente explicaciones sólidas |
| Criticar | Señala errores, sesgos o debilidades |
| Comunicar | Publica y transmite resultados |
| Formar consensos | Establece qué teorías son aceptadas en un momento histórico |
Ejemplo:
Un científico puede proponer una hipótesis.
Pero para que esa hipótesis se convierta en conocimiento aceptado,
debe ser discutida y revisada por otros científicos.
10. Ciencia normal, crisis y revolución científica
Estos conceptos vienen de Thomas Kuhn. Para Kuhn, la ciencia no progresa solo acumulando datos. Muchas veces trabaja dentro de paradigmas establecidos. Cuando esos paradigmas ya no pueden resolver ciertos problemas, aparece una crisis. Si surge una nueva forma de explicar la realidad, puede producirse una revolución científica.
| Concepto | Explicación | Ejemplo |
|---|---|---|
| Paradigma | Marco de ideas, métodos y ejemplos aceptados por una comunidad científica | Modelo geocéntrico |
| Ciencia normal | Investigación dentro de un paradigma aceptado | Resolver problemas usando el modelo dominante |
| Anomalía | Dato o problema que el paradigma no explica bien | Movimientos planetarios difíciles de explicar |
| Crisis | Acumulación de anomalías importantes | Dudas sobre el geocentrismo |
| Revolución científica | Cambio profundo de paradigma | Paso del geocentrismo al heliocentrismo |
Paradigma aceptado → ciencia normal → anomalías → crisis → nuevo paradigma
Ejemplo:
Durante mucho tiempo se aceptó que la Tierra estaba en el centro del universo.
Ese modelo organizaba la forma de observar y explicar los astros.
Cuando las observaciones y cálculos empezaron a generar problemas,
se abrió una crisis que permitió pensar otro modelo: el heliocentrismo.
11. Paradigmas en ciencia
Un paradigma es una forma general de ver, estudiar y explicar un campo científico. No es solo una teoría aislada. Incluye métodos, conceptos, instrumentos, valores, problemas importantes y formas aceptadas de resolverlos.
| Un paradigma define... | Ejemplo |
|---|---|
| Qué se considera problema | Explicar el movimiento de los planetas |
| Qué cuenta como evidencia | Observaciones astronómicas, cálculos matemáticos |
| Qué métodos son válidos | Medición, modelos, predicción |
| Qué explicaciones se aceptan | Geocentrismo o heliocentrismo, según la época |
Un paradigma funciona como unos “anteojos” científicos.
Permite ver ciertas cosas,
pero también puede dificultar ver otras.
Por eso cambiar de paradigma no es fácil. No se cambia solo porque aparece un dato nuevo. Muchas veces hay resistencia, discusiones, conflictos institucionales y disputas sobre qué cuenta como prueba.
12. Revolución copernicana
La revolución copernicana fue el paso del modelo geocéntrico al modelo heliocéntrico. El modelo geocéntrico sostenía que la Tierra estaba en el centro del universo y que los astros giraban alrededor de ella. El modelo heliocéntrico propuso que la Tierra y otros planetas giraban alrededor del Sol. En el parcial modelo, la concepción medieval aceptada era la Tierra como centro del universo, y una de las dificultades contra Copérnico era explicar por qué los objetos no quedaban atrás si la Tierra se movía.
| Modelo | Idea principal |
|---|---|
| Geocentrismo | La Tierra está en el centro |
| Heliocentrismo | El Sol ocupa el centro del sistema planetario |
| Cambio de paradigma | Cambia la forma de entender el universo |
Ejemplo:
Antes:
La Tierra está quieta y los astros giran alrededor.
Después:
La Tierra también se mueve y forma parte de un sistema mayor.
Este cambio no fue solo astronómico. También fue cultural, religioso y filosófico, porque cuestionó una visión medieval del mundo donde la Tierra y el ser humano ocupaban un lugar central.
13. Mecanicismo y surgimiento de la ciencia moderna
El mecanicismo fue una nueva forma de entender la naturaleza. En lugar de explicar los fenómenos por fines, voluntades o cualidades ocultas, empezó a pensarse que la naturaleza funcionaba como una máquina regida por leyes, movimientos y relaciones matemáticas.
| Visión medieval | Visión mecanicista moderna |
|---|---|
| Naturaleza ordenada por fines | Naturaleza regida por leyes |
| Explicaciones religiosas o teleológicas | Explicaciones matemáticas y causales |
| Mundo jerárquico y cerrado | Universo medible, calculable y regular |
| Autoridad de la tradición | Observación, método y experimentación |
Ejemplo:
Visión antigua:
Los cuerpos caen porque buscan su lugar natural.
Visión mecanicista:
Los cuerpos se mueven según leyes físicas que pueden formularse matemáticamente.
El mecanicismo ayudó al nacimiento de la ciencia moderna porque permitió pensar la naturaleza como algo regular, medible y explicable mediante leyes.
14. Falsacionismo como criterio de demarcación
El falsacionismo, asociado a Karl Popper, sostiene que una teoría científica debe poder ser refutada. Es decir, debe hacer afirmaciones que puedan ponerse a prueba y que podrían resultar falsas si la experiencia las contradice. En el parcial modelo, el método hipotético-deductivo propuesto por Popper implica proponer conjeturas y tratar de refutarlas mediante experimentación.
| Idea | Explicación |
|---|---|
| Conjetura | Hipótesis o teoría propuesta |
| Refutación | Caso que contradice la hipótesis |
| Falsabilidad | Posibilidad de demostrar que una teoría es falsa |
| Corroboración | Apoyo provisional, nunca verdad absoluta |
Ejemplo:
Enunciado falsable:
Todos los metales se dilatan con el calor.
Cómo podría refutarse:
Encontrando un metal que no se dilate con el calor bajo condiciones controladas.
Ejemplo no falsable:
“Una fuerza invisible e imposible de detectar cambia los resultados cuando quiere.”
Problema:
No se puede probar ni refutar.
Por eso no funciona como explicación científica.
Para Popper, una teoría científica no vale porque pueda “confirmarse” muchas veces.
Vale porque se arriesga a ser refutada.
Unidad 4: Ciencia, tecnología y sociedad
15. Ciencia y sociedad
La ciencia es una actividad social. Esto significa que se produce dentro de instituciones, con recursos, intereses, problemas históricos y demandas concretas. No se investiga cualquier cosa en cualquier momento: las preguntas científicas suelen estar influidas por necesidades sociales, económicas, políticas o tecnológicas.
| Factor social | Cómo influye en la ciencia |
|---|---|
| Economía | Define qué investigaciones reciben financiamiento |
| Política | Puede impulsar o limitar ciertos temas |
| Cultura | Influye en qué preguntas parecen importantes |
| Tecnología disponible | Permite observar o medir nuevos fenómenos |
| Instituciones | Validan, publican o rechazan investigaciones |
Ejemplo:
La máquina de vapor no aparece solo porque alguien “inventó una máquina”.
Aparece en un contexto donde había minería, producción textil, necesidad de energía,
capital acumulado y mercados en expansión.
16. Subjetividad de los científicos y demandas sociales
Los científicos no son máquinas neutrales. Son personas ubicadas en una época, una sociedad y una cultura. Pueden tener intereses, valores, prejuicios o límites conceptuales. Eso no significa que todo conocimiento sea falso, sino que la ciencia necesita métodos de control, revisión y discusión colectiva para reducir errores y sesgos.
| Elemento | Explicación |
|---|---|
| Subjetividad | Perspectiva personal o social del investigador |
| Demanda social | Problema que la sociedad necesita resolver |
| Sesgo | Distorsión en la pregunta, el método o la interpretación |
| Control científico | Revisión, evidencia, replicación, crítica |
Ejemplo:
Una sociedad con epidemias puede impulsar investigaciones médicas.
Una sociedad industrial puede impulsar estudios sobre energía, máquinas y producción.
Una sociedad digital puede impulsar investigaciones sobre datos, algoritmos e inteligencia artificial.
La subjetividad no se elimina por completo.
Se controla mediante método, evidencia y revisión colectiva.
17. Controversias al interior de la ciencia
Una controversia científica aparece cuando existen explicaciones rivales dentro de la propia ciencia. No toda discusión científica significa que “nadie sabe nada”. Muchas veces significa que hay datos incompletos, interpretaciones diferentes o paradigmas en tensión.
| Controversia | Qué ocurre |
|---|---|
| Hipótesis rivales | Dos explicaciones compiten |
| Datos discutidos | No todos interpretan igual la evidencia |
| Métodos cuestionados | Se debate cómo se obtuvo la información |
| Intereses institucionales | Algunas teorías tienen más apoyo o prestigio |
| Cambio científico | Puede surgir una nueva explicación dominante |
Ejemplo:
En el caso de enfermedades infecciosas,
una explicación podía decir que la causa eran los miasmas del ambiente.
Otra podía decir que había transmisión por contacto o agentes específicos.
La ciencia avanza cuando esas explicaciones se comparan con evidencia.
En el parcial modelo también aparece la importancia del contexto: interviene en la elección de preguntas y en la interpretación de datos.
18. Tecnología y contexto social
La tecnología no es solo aplicación automática de ciencia. También depende de necesidades sociales, recursos económicos, decisiones políticas, intereses productivos y problemas concretos.
| Tecnología | Contexto que la impulsa |
|---|---|
| Máquina de vapor | Minería, industria textil, necesidad de energía |
| Producción en cadena | Necesidad de producir más rápido y más barato |
| Industria 4.0 | Digitalización, automatización, datos y conectividad |
| Inteligencia artificial | Grandes bases de datos, potencia de cálculo, demanda de automatización |
Ejemplo:
Una tecnología puede ser posible científicamente,
pero no desarrollarse si no hay interés económico,
necesidad social o condiciones materiales para producirla.
19. Relación entre ciencia, tecnología y sociedad
La relación entre ciencia, tecnología y sociedad no es lineal. No ocurre simplemente así: primero ciencia, después tecnología, después sociedad. En realidad, se influyen mutuamente.
| Relación | Ejemplo |
|---|---|
| La ciencia produce conocimiento | Leyes físicas permiten comprender energía y movimiento |
| La tecnología aplica y transforma | Máquinas usan ese conocimiento para modificar la producción |
| La sociedad orienta demandas | La industria necesita producir más rápido |
| La tecnología transforma la sociedad | Cambian el trabajo, los tiempos, las ciudades y las clases sociales |
Ciencia → permite comprender.
Tecnología → permite intervenir.
Sociedad → plantea problemas, límites y demandas.
Ejemplo integrado:
Problema social:
Aumenta la necesidad de producción y transporte.
Ciencia:
Estudia energía, presión, movimiento y calor.
Tecnología:
Desarrolla máquinas y sistemas industriales.
Impacto social:
Cambia el trabajo, crecen las fábricas, aparecen nuevas clases sociales y nuevas desigualdades.
20. Impacto social de la tecnología
Toda tecnología transforma la vida social. Puede mejorar la producción, la comunicación, la medicina o el transporte, pero también puede generar desigualdad, explotación, desempleo, vigilancia o dependencia.
| Impacto positivo | Impacto problemático |
|---|---|
| Aumenta la producción | Puede empeorar condiciones laborales |
| Reduce tiempos | Puede acelerar ritmos de explotación |
| Mejora comunicación | Puede aumentar control y vigilancia |
| Automatiza tareas | Puede reemplazar trabajos |
| Resuelve problemas | Puede crear problemas nuevos |
Ejemplo:
La máquina de vapor permitió aumentar la producción.
Pero también estuvo asociada a fábricas, jornadas largas,
trabajo obrero, urbanización acelerada y desigualdad social.
Una tecnología no debe analizarse solo por si “funciona”.
También hay que analizar qué cambia, a quién beneficia y a quién perjudica.
21. Revolución Industrial
La Revolución Industrial fue un proceso económico, social y tecnológico que transformó la producción. No fue solo un conjunto de inventos. También incluyó acumulación de capital, expansión de mercados, colonialismo, burguesía, proletariado, fábricas, nuevas formas de trabajo y cambios en la energía. En el parcial modelo, Inglaterra aparece como central por su control de mercados coloniales y acumulación de capitales, y la máquina de vapor aparece como una innovación clave para aumentar la productividad textil.
| Aspecto | Explicación |
|---|---|
| Energía | La máquina de vapor permitió nuevas formas de producción |
| Producción | Aumentó la escala industrial |
| Trabajo | Creció el trabajo fabril |
| Sociedad | Se consolidaron burguesía y proletariado |
| Economía | Se expandió el capitalismo industrial |
Ejemplo:
Explicación simplificada:
“La Revolución Industrial ocurrió por la máquina de vapor.”
Explicación más completa:
“La máquina de vapor fue importante, pero dentro de un contexto económico,
social, colonial, laboral y tecnológico más amplio.”
22. Industria 4.0
La Industria 4.0 se relaciona con automatización, inteligencia artificial, datos, sensores, internet de las cosas, robótica y comunicación entre máquinas, personas y productos. En el parcial modelo, el internet de las cosas se define como comunicación multidireccional entre máquinas, personas y productos para tomar decisiones. También aparece una discusión importante: si la Industria 4.0 es una nueva revolución tecnológica o una extensión de la tercera revolución industrial.
| Elemento | Explicación |
|---|---|
| Internet de las cosas | Objetos y máquinas conectados que intercambian datos |
| Automatización | Sistemas que realizan tareas con menor intervención humana |
| Inteligencia artificial | Modelos que analizan datos y toman decisiones o predicen |
| Big data | Grandes volúmenes de datos usados para optimizar procesos |
| Robótica | Máquinas programables para tareas productivas |
| Industria automotriz | Caso típico de automatización y producción avanzada |
Ejemplo:
En una fábrica tradicional:
Una persona controla cada etapa de producción.
En una fábrica 4.0:
Máquinas, sensores y sistemas digitales intercambian datos,
detectan errores y ajustan procesos en tiempo real.
23. Cómo el contexto social condiciona y transforma el desarrollo tecnológico
El contexto social condiciona qué tecnologías se desarrollan, cuáles reciben inversión, cuáles se difunden y cómo se usan. A la vez, esas tecnologías transforman la sociedad.
| Contexto social | Efecto sobre la tecnología |
|---|---|
| Necesidad de producir más | Impulsa mecanización y automatización |
| Competencia económica | Acelera innovación |
| Crisis energética | Impulsa nuevas fuentes de energía |
| Demandas laborales | Puede generar regulación o resistencia |
| Desigualdad social | Puede limitar el acceso a tecnologías |
Ejemplo:
Una sociedad que busca producir más autos en menos tiempo
puede impulsar cadenas de montaje, automatización y robots industriales.
Pero esa misma tecnología puede transformar el empleo,
la capacitación necesaria y las condiciones de trabajo.
La tecnología nace dentro de una sociedad,
pero después también cambia esa sociedad.
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