Ciencia y cientificismo (I)

Artículo en Instituto Juan de Mariana.

La ciencia y las ciencias

La ciencia es una actividad sistemática de obtención, comprobación y organización de conocimiento acerca de la realidad. Este conocimiento permite, con limitaciones y en la medida de lo posible, describir, explicar, predecir, comprender, controlar y actuar con más poder y probabilidad de éxito.

La explicación científica es una descripción profunda o ampliada. Explicar es desplegar, descomponer y recomponer, analizar y sintetizar, mostrar qué hay dentro o debajo de algo (a un nivel menor de agregación o más simple de organización) y cómo las partes y sus interacciones constituyen un todo, conectar unas cosas con otras, establecer alguna analogía, indicar conexiones, mostrar cómo unos fenómenos pueden conocerse en función de otros ya conocidos.

La ciencia en general se subdivide en diversas ciencias más específicas según su objeto de estudio: ciencias formales,  naturales, o sociales (humanas). Las ciencias formales son las matemáticas (ciencias exactas) y la lógica: estudian, sin necesidad de observaciones empíricas, los patrones abstractos y los modos de pensamiento correcto que deben utilizar las demás ciencias. Las ciencias naturales estudian la realidad no específicamente humana: física, química, geología, astrofísica, biología. Las ciencias sociales o humanas estudian a los seres humanos y sus asociaciones: economía, antropología, psicología, sociología, ciencias jurídicas. Las ciencias naturales a veces se denominan ciencias duras (frente a las ciencias sociales como ciencias blandas) por ser más rigurosas, predictivas y capaces de modelización matemática, medición y cuantificación.

Las diversas ciencias trabajan en diferentes ámbitos, niveles de agregación u organización, escalas espaciales o temporales, y órdenes de complejidad (de lo simple a lo complejo): física de partículas elementales, física nuclear, física atómica, geología, astrofísica, cosmología, química, biología, psicología, economía. El principio de consiliencia indica que las diferentes ciencias no están aisladas sino que por el contrario es posible unificarlas o conectarlas: las regularidades más simples, fundamentales o profundas generan de forma emergente regularidades más complejas a diversos niveles (de la física a la química, a la biología, y a la cognición, la economía, la moral y el derecho).

La ciencia puede ser aplicada o básica (pura) según su grado de concreción o abstracción y su aplicabilidad. La ciencia aplicada es más concreta o específica y busca alguna utilidad más inmediata, como un desarrollo tecnológico o de ingeniería para resolver problemas prácticos; la ciencia básica busca conocimiento general de principios fundamentales, y no es inútil sino que suele generar beneficios más dispersos, indirectos y a más largo plazo.

La ciencia puede ser teórica o experimental según si enfatiza el pensamiento (modelos, teorías, conceptos, argumentos) o la observación (experimentos, mediciones, datos).

Datos y teorías

El conocimiento científico incluye datos empíricos concretos (resultados de mediciones o estimaciones en observaciones o experimentos) y leyes, teorías o modelos abstractos que describen relaciones o interacciones causales entre entidades y su comportamiento o evolución espacial y temporal según los valores de sus atributos y sus variaciones.

Las leyes y teorías son generalizaciones que representan y explican los patrones o regularidades presentes en los datos (modelo de cobertura legal). Las teorías son útiles porque utilizando las leyes y algún dato concreto (como las condiciones iniciales o de contorno de un sistema) es posible inferir de forma deductiva otros datos concretos desconocidos (como el estado final del sistema).

Ejemplos de datos y leyes asociadas: los datos sobre posición y velocidad de un planeta y su satélite se corresponden con la ley de la gravitación universal y la mecánica orbital; los datos de genotipos y fenotipos de organismos y su cambio en el tiempo a lo largo de generaciones se corresponden con leyes biológicas y evolutivas; los datos de cantidades y precios de intercambio de bienes y servicio en un mercado se corresponden con leyes económicas de oferta y demanda.

La obtención de datos y la producción de teorías están estrechamente relacionadas: normalmente los datos se recopilan para comprobar o rechazar alguna teoría, y las teorías se generan para expresar la información esencial presente en los datos. No hay observación sin alguna carga teórica previa, aunque sea mínima: el investigador busca información y la interpreta según sus presuposiciones, sesgos y expectativas; la percepción empírica requiere categorías mentales o conceptos previos para reconocer las entidades, los valores de sus atributos y las posibles relaciones existentes.

Ocasionalmente puede haber datos sin teorías y teorías sin datos: algunos datos pueden carecer de explicación teórica (porque aún no se ha propuesto ninguna o ninguna es adecuada), o ser compatibles con múltiples teorías en competencia (las teorías quedan infradeterminadas por los datos); algunas teorías pueden existir en ausencia de datos, porque se trata de ideas especulativas aún no testadas o porque los datos son difíciles de obtener (física teórica, cosmología, física de partículas de alta energía).

Leyes descriptivas (vs. prescriptivas)

Las leyes científicas son leyes descriptivas (positivas), no prescriptivas (morales, éticas, jurídicas): expresan regularidades, describen cómo es la realidad y cómo cambia, pero no son generadas por la voluntad de agentes legisladores, no son herramientas para la convivencia y la coordinación, ni son normas comunicadas y asociadas a premios o castigos por su incumplimiento.

La expresión “ley natural” (o “leyes de la naturaleza”) es problemática porque puede confundirse la descripción y explicación de una regularidad con la expresión de un mandato vigente en una sociedad.

Leyes: universalidad y simplicidad

Las leyes y las teorías científicas son o tienden a ser generales, con aspiración de universalidad (máxima generalidad posible), y con posibles ámbitos limitados de aplicación: los científicos pueden estudiar casos históricos individuales, o elementos particulares, pero no se limitan a ello sino que los tratan como miembros de clases con alguna regularidad común (una partícula elemental, un átomo, una molécula, un organismo, un planeta, una estrella). El conocimiento científico no es una mera lista de observaciones específicas, sino que se intenta extraer alguna ley que capte y explique alguna regularidad (por ejemplo, la tabla periódica de los elementos y sus propiedades explicada mediante la física atómica).

Las teorías y las leyes científicas son aproximaciones, idealizaciones o simplificaciones: son representaciones parciales, limitadas e imperfectas de la realidad que pueden dejar de ser válidas o aplicables en ciertas circunstancias, normalmente extremas (la física en un agujero negro o singularidad). Igual que el mapa no es el territorio, las leyes no son la realidad sino representaciones lo más relevante de la realidad, y suelen basarse en algún supuesto que no siempre se cumple. La existencia de excepciones no necesariamente invalida las leyes científicas sino que aclara sus posibles limitaciones.

Las leyes más compactas suelen expresar simetrías o regularidades profundas de la naturaleza. Según el principio científico de parsimonia, una explicación más simple es más plausible o verosímil y es preferida a una explicación equivalente (con la misma capacidad descriptiva y predictiva) más compleja. Una teoría excesivamente simple o poco realista puede ser sustituida o mejorada mediante otra teoría con suposiciones más realistas, pero probablemente será más compleja y de difícil manejo.

Ejemplos de supuestos, aproximaciones, idealizaciones o simplificaciones en física: partículas puntuales, objetos esféricos, oscilaciones o intensidades pequeñas para aproximación lineal, objetos aislados, sistemas en equilibrio o cerca del equilibrio, velocidades pequeñas (física clásica frente a relativista), objetos grandes (física clásica frente a cuántica), sistemas con muchos elementos (aproximaciones estadísticas de grandes números).

Ejemplos de supuestos, aproximaciones, idealizaciones o simplificaciones en economía: agentes racionales con conocimiento completo y perfecto; mercados con competencia perfecta con número muy alto de pequeños participantes; economías de giro uniforme; modelos con agentes representativos; modelos de equilibrio general o parcial.

Representación del conocimiento científico

El conocimiento científico debe representarse o expresarse mediante el lenguaje natural (con posibles problemas de ambigüedad o falta de precisión y conflictos con los significados de los términos), o mediante algún lenguaje formal, claro y preciso como las matemáticas y la lógica formal.

Los datos resultado de observaciones o mediciones se representan mediante expresiones verbales (datos cualitativos) o mediante valores numéricos (datos cuantitativos) referidos a alguna unidad de medida (una cantidad estandarizada de una magnitud física).

Las regularidades presentes en la naturaleza o en el ámbito humano se expresan de forma abstracta mediante proposiciones o leyes que establecen relaciones estables entre diferentes entidades o procesos. Estas relaciones pueden ser cuantitativas o cualitativas; igualdades o desigualdades (mayor que, menor que); exactas o de tendencia. Puede utilizarse el lenguaje natural (ley de formación de precios según oferta y demanda en economía) o sistemas de ecuaciones diferenciales en el lenguaje de las matemáticas (ley de la gravitación universal).

Ciencia: pensar, observar, experimentar

La ciencia es racional y empírica. La investigación científica requiere por lo general pensar, observar e intervenir (experimentar) sobre la realidad estudiada. Son necesarios cerebros para procesar información, sensores para percibir información, y actuadores (efectores) para actuar sobre la realidad y modificarla de forma controlada.

La actividad científica obtiene y procesa información de diversas maneras: observar con los sentidos humanos o con ayuda de instrumental especializado; realizar mediciones o estimaciones de valores de atributos de alguna entidad (valores variables o constantes, cualitativos o cuantitativos); experimentar o alterar de forma controlada las condiciones del objeto a observar; recopilar y ordenar los datos obtenidos; realizar cálculos numéricos y análisis estadísticos; interpretar y comprender los datos integrándolos en un modelo teórico; proponer relaciones regulares o leyes entre las propiedades de las entidades estudiadas; razonar, realizar argumentaciones o inferencias para comprobar la consistencia del conocimiento u obtener nuevo conocimiento a partir del ya disponible; criticar las argumentaciones y los modelos, mostrando sus problemas, fallos o limitaciones; comprobar la coherencia interna (posibles contradicciones, malas definiciones, ambigüedades, falta de precisión) o externa (incompatibilidad con otros datos o con otras teorías bien establecidas) del conocimiento.

La experimentación no siempre es posible por dificultades tecnológicas o prácticas para la manipulación y el control del objeto estudiado: gran distancia (astrofísica, cosmología), tamaño muy pequeño o muy grande, velocidades típicas de los procesos muy lentas (macroevolución) o muy rápidas, energías involucradas muy altas (límites de los aceleradores de partículas). También puede haber problemas legales, como los conflictos éticos de la intervención sobre humanos o animales.

La actividad científica suele utilizar herramientas artificiales o máquinas que permiten controlar con precisión las condiciones experimentales y amplificar las capacidades de percepción, almacenamiento y procesamiento de información: instrumental científico como microscopios, telescopios, todo tipo de sensores de diferentes fenómenos (termómetros, cámaras), memorias exosomáticas (escritura, almacenamiento informático), calculadoras mecánicas, tablas de cálculo numérico, ordenadores con programas adecuados.

Una medición del valor de un atributo de una entidad es una comparación cuantitativa con una unidad de medida. Algunas mediciones se realizan de forma directa, como la medición de una distancia con una regla. Otras mediciones son indirectas y se basan en alguna relación funcional conocida (una fórmula) entre un parámetro observado y otro a calcular a partir del mismo (la temperatura mediante la distancia en un termómetro de mercurio, o mediante la resistencia eléctrica en un termómetro electrónico).

Ciencia: lógica, analogía y creatividad

El pensamiento científico es tanto lógico y riguroso como analógico, creativo e innovador. Utiliza diversos modos de inferencia (pasos elementales del razonamiento desde premisas a conclusiones) como la deducción (conclusiones lógicas a partir de premisas con valor de verdad conocido), la inducción (generalización desde premisas particulares a una conclusión universal) o la abducción (selección probabilista de la mejor explicación disponible). Utiliza la analogía para transferir conocimiento a partir de semejanzas entre diferentes dominios: las mismas ideas pueden ser aplicables en múltiples ámbitos. Utiliza la creatividad y la imaginación para generar nuevas hipótesis o conjeturas explicativas en forma de leyes y teorías, y nuevos experimentos u observaciones para comprobarlas.

La creatividad es resultado de la actividad de recombinación y modificación de cosas ya existentes, un proceso de búsqueda en un ámbito nuevo y desconocido. Los artistas, empresarios e inventores también son creativos e innovadores, pero el éxito de sus productos depende de la aprobación estética del público, de las preferencias de los consumidores, o de que sus dispositivos o tecnologías funcionen de forma adecuada. El éxito de la creatividad científica radica en la mayor o mejor capacidad de las teorías, los experimentos y los métodos de tratamiento de datos para obtener, procesar y representar conocimiento acerca de la realidad.

Ciencia: exploración y descubrimiento

El científico es curioso, se pregunta cómo funciona la realidad, quiere saber. La actividad científica es intencional, ordenada, planificada, sistemática, metódica, pero se trata de una actividad de búsqueda o exploración de lo desconocido con riesgos e incertidumbre: el investigador es cuidadoso y presta atención pero no sabe qué va a encontrar y no hay garantías de éxito; a veces funciona el esfuerzo consciente y otras veces funciona la inspiración procedente del subconsciente (el momento ajá o eureka), siendo ambos normalmente necesarios; algunas veces se obtienen resultados valiosos no buscados o inesperados (serendipia).

Los avances científicos son descubrimientos en el sentido de que revelan o muestran algo que ya existía, como una regularidad de la naturaleza (la ley de la gravitación universal, la ley de la relatividad especial), o una entidad desconocida (un elemento atómico, una molécula, una especie de ser vivo, un objeto cósmico). Sin embargo las leyes, modelos o teorías que expresan esas regularidades son invenciones o innovaciones en el sentido de que no han sido expresadas antes de forma explícita: en este sentido el conocimiento científico es construido o producido.

La actividad científica es empresarial, especulativa, creativa e innovadora. Si el criterio del éxito del empresario en el mercado es la obtención de beneficios o pérdidas según su acierto al prever las preferencias de los consumidores, el criterio del éxito del científico emprendedor es la obtención de nuevo conocimiento interesante y relevante sobre la realidad.

Epistemología y método científico

La epistemología estudia la adquisición y fundamentación del conocimiento. La actividad científica se basa en los procesos normales de obtención de conocimiento de los seres humanos, los cuales sistematiza (formalización, metodología científica), amplifica (herramientas, instrumentos) y critica (comprobaciones para verificar o falsificar, corrección de posibles sesgos y errores).

El conocimiento científico se obtiene y comprueba siguiendo el método científico. Algunas aproximaciones clásicas al conocimiento son más filosóficas y lógicas y enfatizan su justificación y su carácter analítico o sintético, a priori o a posteriori. La visión más moderna se realiza desde una perspectiva cibernética, biológica y evolutiva que incluye teoría de la cognición, de la información, de la computación, de la medición y de la representación.

El criterio de demarcación sirve para determinar qué es ciencia y qué no lo es. Algunas actividades que se presentan como científicas en realidad son pseudociencias. La ciencia exige rigor metodológico, replicabilidad, evidencias, y criterios de comprobación del valor de verdad de las proposiciones (verificación o falsación).

El método científico más clásico o filosófico es apodíctico deductivo. Está más centrado en el pensamiento lógico racional y es un sistema de mantenimiento y propagación de la verdad: partiendo de algún axioma necesariamente verdadero y con la ayuda de hipótesis auxiliares se infieren mediante deducción lógica teoremas o corolarios; de premisas verdaderas se deducen con certeza conclusiones verdaderas. Es un método de mantenimiento de la verdad (si no se cometen errores), pero de alcance limitado, incompleto y cualitativo; se utiliza en la praxeología como parte fundamental de la ciencia económica a partir del axioma de la acción intencional.

El método científico natural más moderno y generalizado es hipotético deductivo: se basa en conjeturas y refutaciones, en plantear posibles explicaciones y analizar o comprobar si son verdaderas (provisionalmente) o falsas (criterio de falsabilidad de las proposiciones científicas) directamente o mediante el estudio de sus consecuencias empíricas (consistencia con la realidad observable, validez de sus predicciones observables) o teóricas (consistencia con otras teorías establecidas). Es un método de evitación de la falsedad: se generan proposiciones explicativas y se eliminan las que se descubre que son falsas.

Ciencia y objetividad: sesgos, replicabilidad y rigor metodológico

El conocimiento científico es objetivo o realista en el sentido de que se refiere al objeto real estudiado y su dinámica, y no depende del sujeto investigador y su personalidad: es un conocimiento invariante respecto al sujeto investigador, válido para todos los pensadores u observadores.

La actividad científica intenta evitar posibles sesgos cognitivos o afectivos como problemas de percepción (distorsiones, ilusiones, alucinaciones), errores de razonamiento, o preferencias particulares (intereses, valoraciones subjetivas): un sensor o un instrumento pueden estar mal calibrados o funcionar mal, temporalmente o continuamente; un razonamiento lógico o un cálculo matemático pueden contener algún error; una argumentación puede estar sesgada por el resultado que un individuo quiere o espera alcanzar.

Los errores de observación o pensamiento pueden ser aleatorios o sistemáticos. Los errores que se producen de forma independiente suelen ser aleatorios o no estar correlacionados, de modo que si varios pensadores o instrumentos obtienen el mismo resultado de forma consistente y uno produce una respuesta diferente, probablemente la anomalía o valor atípico es un error. Los errores sistemáticos suceden cuando un aparato o un agente (o una determinada clase de aparatos o agentes) sufren un problema regular, repetido, fallando siempre o frecuentemente de la misma manera (una medida siempre mayor de un instrumento por un error de diseño o fabricación, una falacia lógica que es una trampa sistemática para el pensamiento humano). El conocimiento de la lógica y de la psicología humanas pueden ayudar a evitar sesgos comunes.

Para evitar errores es posible recurrir a comprobaciones múltiples y criterios de consistencia (replicabilidad), separación de funciones entre especialistas, y ocultación selectiva de información para limitar posibles sesgos de confirmación.

El conocimiento científico, como se refiere a una regularidad natural y es invariante respecto al investigador, debe ser replicable, repetible, reproducible: otro investigador en las mismas circunstancias relevantes debe obtener los mismos resultados al razonar, calcular o medir. La replicación puede ser problemática si los efectos son de muy pequeña magnitud (difícilmente distinguibles del ruido), si dependen de circunstanciales difíciles de controlar, o si se trata de fenómenos poco frecuentes.

Las observaciones y los razonamientos se comprueban varias veces y por diferentes personas o equipos de investigación: se repiten las mismas mediciones y cálculos; se utilizan sensores o instrumentos diferentes e independientes (varios sentidos de una misma persona, observaciones de diferentes personas, mediciones con varios aparatos o por distintos grupos); los datos se procesan con distintas herramientas. Las diversas funciones son asignadas a expertos especialistas que conocen mejor los posibles problemas de su tarea.

La ocultación selectiva de información puede ser útil porque el investigador o algún participante en un estudio pueden sesgar o distorsionar el proceso analizado: el dueño de un animal le da una señal inconsciente que hace que parezca que el animal es muy inteligente y sabe realizar operaciones aritméticas; el investigador médico da o quita esperanzas o genera un efecto placebo a un paciente en un ensayo clínico; el conocimiento de la marca consumida (o el precio del producto, o su origen) puede alterar la experiencia en una prueba de degustación; el científico quiere obtener un resultado determinado, o al menos un resultado interesante o llamativo, de modo que enfatiza la evidencia a favor e ignora la evidencia en contra.

Las pruebas rigurosas se realizan con grupos de control (objetos de estudio a quienes no se hace nada, en contraposición con otros sobre quienes se realiza alguna intervención controlada), y con métodos de ciego único, doble ciego o triple ciego, según cómo se oculte la información a las partes involucradas (individuos objeto de investigación, personal que realiza el experimento, científico que analiza e interpreta los datos obtenidos). En una situación ideal un investigador propone un experimento para comprobar una hipótesis, otro realiza el experimento sin saber para qué es, y otro analiza los datos sin saber cuál es el resultado esperado o deseado.

En una prueba controlada aleatorizada los diferentes tratamientos o intervenciones (tratamientos médicos, intervenciones educativas, ayudas sociales) son asignados al azar a los sujetos investigados de modo que los distintos grupos de tratamiento sean estadísticamente equivalentes y no estén sesgados.

El rigor metodológico incluye una planificación transparente y detallada del proceso de investigación y de los criterios de decisión durante el mismo: predeterminación o especificación anticipada de la muestra a utilizar (tamaño y composición), de las mediciones a realizar, de los criterios para considerar una medición satisfactoria o no, del proceso de tratamiento de los datos obtenidos. El investigador se compromete mediante la especificación previa del procedimiento experimental: cuántos datos obtener, en qué circunstancias, cómo van a ser procesados, cómo se decide si un dato es válido o erróneo. El investigador debe hacer pública toda su actividad y sus resultados aunque no aparezca nada interesante o novedoso o no se obtengan los resultados esperados o deseados.

Los investigadores y las revistas científicas tienden a publicar artículos llamativos o novedosos en lugar de estudios con resultados nulos o ambiguos. Son relativamente escasos los estudios orientados a comprobar resultados de otros investigadores. Es un problema serio la realización de pruebas hasta que se obtiene un resultado interesante, deseado, o estadísticamente significativo, publicando únicamente el ensayo exitoso y ocultando los fracasos (sesgos de selección, del éxito o del superviviente): es algo especialmente grave en ensayos clínicos, y muy típico de las pseudociencias (carentes de rigor metodológico).

Algunos resultados de investigación sorprendentes o anómalos (partículas más rápidas que la luz, precognición, observación de fenómenos paranormales en parapsicología) suelen ser resultado de falta de rigor en los procedimientos científicos; los problemas no suelen ser obvios ya que la actividad científica es frecuentemente muy compleja. Los incumplimientos del rigor metodológico pueden deberse a torpeza o a actitud fraudulenta: no todos los científicos son igualmente competentes, y algunos pueden recurrir a hacer trampas para avanzar en su carrera profesional.

Objetividad, sujeto investigador y objeto de investigación

Que el conocimiento científico sea objetivo no significa que la ciencia no considere el papel del investigador como pensador, observador y experimentador. La ciencia no solo estudia la realidad en general, sino que también puede estudiar el subconjunto de la realidad en el cual los investigadores intentan conocer esa realidad y a sí mismos y a sus procedimientos de adquisición y procesamiento de información: es posible hacer ciencia (o filosofía) acerca del propio proceso científico.

La ciencia más avanzada tiene en cuenta que toda observación implica algún punto de vista o perspectiva y algún tipo de interacción o interferencia entre el sujeto observador y el objeto observado: sin embargo estos problemas son comunes para todos los sujetos investigadores en las mismas circunstancias, de modo que pueden estudiarse de forma objetiva (objetividad de la interacción entre el investigador y lo investigado).

La experimentación implica una alteración controlada del objeto estudiado por parte del investigador. La medición implica alguna interacción que puede alterar, aunque sea mínimamente, el objeto observado (posible interpretación del principio de incertidumbre en mecánica cuántica; transferencia de energía de un sistema al medir su temperatura). Los resultados de las mediciones físicas pueden cambiar según el sistema de referencia empleado (observaciones en física relativista).

En algunos ámbitos científicos los objetos estudiados son sujetos que pueden alterar su conducta al darse cuenta de que están siendo observados (reactividad): los animales pueden ponerse nerviosos al percibir al investigador como una amenaza. Este problema es especialmente grave en ámbitos como la psicología porque los objetos de estudio son seres humanos con capacidades cognitivas y afectivas: pueden ser conformistas e intentar satisfacer las expectativas del observador; pueden preocuparse por su imagen pública y actuar de forma diferente a cuando no se sienten observados; o pueden hacer trampas, mentir, engañar, o burlarse del investigador.

En las ciencias humanas un investigador puede actuar simultáneamente como sujeto y objeto de investigación mediante la reflexión, la introspección o la observación de sí mismo: este acceso directo puede parecer ventajoso para ciertos fenómenos, pero puede tener problemas de sesgo de perspectiva, autoengaño y parcialidad.

Escepticismo científico y racionalidad crítica

La actitud científica ideal es escéptica: el científico no es crédulo, no se cree sin más lo que le cuentan sino que exige evidencia empírica y consistencia lógica. Las afirmaciones más inverosímiles, extrañas o sorprendentes requieren más evidencia y mejores argumentos para ser aceptadas. Todas las proposiciones pueden ser sometidas a críticas y análisis minuciosos para intentar demostrar sus errores o falsedad. Es posible cuestionar la competencia, fiabilidad o veracidad de las fuentes de información: la gente miente, se equivoca, exagera, distorsiona, tiene memorias falsas.

Algunos científicos pueden ser ingenuos y fáciles de engañar cuando tratan con embaucadores especializados en estafar a la gente: en el mundo de las pseudociencias abundan los charlatanes, los timadores y los investigadores poco competentes o incautos.

El científico no respeta ningún principio de autoridad: las proposiciones o teorías son ciertas o falsas por sí mismas y no según quién las diga o defienda. El científico reconoce la experiencia y el prestigio en otros investigadores según los resultados de su trabajo: no todos los individuos son igualmente competentes, y algunos son especialmente brillantes en sus ámbitos de especialización. Posibles problemas con el prestigio científico son la transferencia indebida de la reputación de un investigador a sus opiniones en un ámbito que no domina (efecto halo), y el bloqueo del progreso científico por pensadores influyentes incapaces de reconocer sus errores o aceptar ideas nuevas.

Los científicos son agentes limitados e imperfectos que pueden cometer errores en sus datos y en sus teorías, en sus observaciones y en sus ideas. De forma provisional, y pendiente de más comprobaciones, el científico puede confiar en el buen funcionamiento de sus sentidos, de su mente y de su instrumental, y puede presuponer honestidad y competencia en el trabajo de otros científicos. Pero esta confianza provisional y crítica es muy diferente de la fe sin pruebas o de la creencia en lo absurdo típicas del ámbito religioso, que de hecho suelen asumirse de forma acrítica como señales sociales de pertenencia, conformidad y lealtad. El científico duda, es prudente en sus juicios y no dogmático.

Las intuiciones no constituyen evidencia científica: las intuiciones son formas de aparente conocimiento directo de algo sin intervención del razonamiento consciente, de modo que su mecanismo generativo inconsciente no se puede comprobar; pueden ser engañosas pese a su presunta claridad, y en algunos ámbitos la realidad es profundamente antiintuitiva (mecánica relativista y cuántica, evolución biológica, órdenes espontáneos de los mercados libres). Las intuiciones pueden servir para tomar decisiones automáticas rápidas y eficientes sin pensar demasiado en ellas, pero solo funcionan si se ha aprendido lo suficiente como para ser experto en un ámbito.

Las anécdotas personales no constituyen evidencia científica: son casos particulares llamativos difíciles de comprobar, frecuentemente resultado de vivencias de individuos no entrenados para los procedimientos científicos y proclives a los sesgos y al autoengaño; la ciencia requiere datos exhaustivos obtenidos y procesados con rigor.

Ciencia: progreso y crítica, cooperación y competencia

La investigación científica es progresiva y crítica: acumula y aprovecha los resultados previamente generados (no hay que empezar todo desde cero), y comprueba su calidad mediante la crítica para depurar, corregir o eliminar posibles errores y así poder construir sobre fundamentos sólidos. Los datos y las teorías científicas se comunican (por lo general de forma pública) y se revisan, discuten o debaten en artículos, libros y conferencias.

Los investigadores cooperan y compiten. Los científicos cooperan porque comparten su conocimiento, se apoyan unos en otros, e incluso pueden coordinar expresamente su trabajo en grupos de investigación; los investigadores conectan su trabajo con el de otros científicos mediante citas y referencias; la actividad científica requiere de una formación previa mediante la cual se estudian los métodos y los resultados de otros científicos; los estudiantes aprenden de maestros más experimentados y trabajan con ellos. Los científicos compiten porque intentan ser los mejores, los primeros en descubrir y publicar un resultado, o se esfuerzan por mostrar los problemas o errores de los trabajos de otros investigadores.

La crítica científica es muy necesaria pero es problemática por diversos motivos: los científicos son seres humanos preocupados por su reputación y su capital intelectual, y seguramente no les gusta que otros demuestren que se han equivocado; las críticas pueden entenderse como ataques personales de enemigos; el sesgo de confirmación es muy fuerte en muchas personas incapaces de reconocer errores o cambiar de opinión; en el ámbito científico los grupos humanos se conforman como escuelas de pensamiento basadas en la adopción de ciertas ideas, y su crítica puede ser interpretada como una deslealtad o un ataque al grupo.

Referencias

Philosophy of Science: A Very Short Introduction, de Samir Okasha

The Structure of Scientific Revolutions, de Thomas S. Kuhn

The Demon-Haunted World: Science as a Candle in the Dark, de Carl Sagan

Unweaving the Rainbow: Science, Delusion and the Appetite for Wonder, de Richard Dawkins

What We Believe but Cannot Prove: Today’s Leading Thinkers on Science in the Age of Certainty, de John Brockman (ed.)

This Explains Everything: Deep, Beautiful, and Elegant Theories of How the World Works, de John Brockman (ed.)

This Idea Must Die: Scientific Theories That Are Blocking Progres, de John Brockman (ed.)

This Will Make You Smarter: New Scientific Concepts to Improve Your Thinking, de John Brockman (ed.)

Know This: Today’s Most Interesting and Important Scientific Ideas, Discoveries, and Developments, de John Brockman (ed.)

Sobre los límites de la ciencia ver Impossibility: The Limits of Science and the Science of Limits, de John D. Barrow

Sobre la importancia de la analogía en el pensamiento, ver Surfaces and Essences: Analogy as the Fuel and Fire of Thinking, de Douglas R. Hofstadter

Sobre la naturaleza descriptiva o prescriptiva de las leyes, ver “Leyes descriptivas o prescriptivas”, de Francisco Capella