El libro que Lewandowsky y Farrel han publicado bajo el título de Computational models in cognition vale su peso en oro (y así lo cobran las librerías). Juzguen ustedes a partir de mi pobre traducción de los párrafos con los que cierran el segundo capítulo.

Hay un último atributo de las explicaciones científicas que rara vez se hace explícito: Las explicaciones son “epistémicamente valiosas sólo si podemos entenderlas, ya sea implícita o explícitamente. Como resultado de ello, una explicación debe mantener algún contacto con nuestras capacidades psicológicas de comprensión” (Trout, 2007, p. 565). Se sigue de esto que cualquier explicación científica […] necesariamente debe evaluarse también en términos psicológicos. Esta sorprendente idea tiene numerosas implicaciones.

Primero, una explicación que no puede entenderse no es una explicación. Se sigue de ello que algunos fenómenos del universo podrían permanecer siendo un misterio para los humanos de forma irremediable –no porque en principio no existan explicaciones para ellos, sino porque esas explicaciones no pueden ser entendidas humanamente y por tanto no pueden formularse (Trout, 2007). También se sigue que los modelos usados en psicología se benefician de simplificar la realidad que pretenden explicar, incluso si esa simplificación hace que el modelo sea erróneo. A riesgo de ser provocativos, nos atrevemos a proponer que los modelos son útiles precisamente porque son falsos. Esto es lo que se conoce como la paradoja de Bonini (Dutton & Starbuck, 1971), según la cual a medida que un modelo se aproxima  más a la realidad, se hace más difícil de entender. En el caso más extremo, el modelo puede ser tan difícil de entender como aquello que pretende explicar –en cuyo caso, nada se gana con él.

Segundo, cuando hay varias explicaciones potencialmente comprensibles, se puede preferir algunas de ellas sobre otras por razones que son exclusivamente psicológicas y que no tienen nada que ver con sus propiedades objetivas. En un artículo con el evocador título de “Explanation as orgasm”, Gopnik (1998) subrayó la peculiar fenomenología […] que acompaña a las explicaciones; en concreto, propuso que la sensación gratificante que acompaña al descubrimiento de una explicación […] podría ser un mecanismo evolutivo para asegurar el impulso hacia la exploración y el descubrimiento –de la misma forma que los orgasmos proporcionan el impulso necesario para la reproducción. Aunque esta “emoción cognitiva” pueda tener beneficios para la especie en su conjunto, ya que asegura una exploración constante del entorno, podría no ser suficiente para asegurar que los individuos –incluyendo a los científicos– acepten las mejores explicaciones. Así pues, Trout (2007) identifica varios factores cognitivos, como el sesgo de retrodicción o el exceso de confianza, que podrían producir una falsa o exagerada sensación de satisfacción intelectual […] cuando un científico opta por una explicación. De la misma forma, la gente tiende a preferir explicaciones que son más sencillas de lo que permiten los datos (Lombrozo, 2007) y tienden a encontrar las explicaciones adaptacionistas particularmente seductoras […] (Lombrozo, 2005). Hintzman (1991) se atrevió a sugerir que un simple acrónimo puede llegar a aceptarse como una explicación de algo, incluso si el propio acrónimo implica que el fenómeno no tiene explicación (por ejemplo, OVNI) (Lewandowsky & Farrell, 2011, p. 68-69).