Método científico
Definición
El método científico es un método empírico de adquisición de conocimiento que ha caracterizado el desarrollo de la ciencia natural desde al menos el siglo XVII, con una observación cuidadosa, que incluye un escepticismo riguroso sobre lo que se observa, dado que las suposiciones cognitivas sobre cómo funciona el mundo interpreta un percepto; formular hipótesis, por inducción, basadas en tales observaciones; pruebas experimentales y medición de deducciones extraídas de las hipótesis; y refinamiento (o eliminación) de las hipótesis basadas en los hallazgos experimentales. Estos son principios del método científico, a diferencia de una serie definitiva de pasos aplicables a todas las empresas científicas.
Aunque existen diversos modelos para el método científico disponible, en general hay un proceso continuo que incluye observaciones sobre el mundo natural. Las personas son naturalmente inquisitivas, por lo que a menudo surgen preguntas sobre cosas que ven u oyen, y a menudo desarrollan ideas o hipótesis sobre por qué las cosas son como son. Las mejores hipótesis conducen a predicciones que se pueden probar de varias maneras. La prueba más concluyente de hipótesis proviene del razonamiento basado en datos experimentales cuidadosamente controlados. Dependiendo de qué tan bien las pruebas adicionales coinciden con las predicciones, la hipótesis original puede requerir refinamiento, alteración, expansión o incluso rechazo. Si una hipótesis particular se respalda muy bien, se puede desarrollar una teoría general.
Aunque los procedimientos varían de un campo de investigación a otro, con frecuencia son los mismos de uno a otro. El proceso del método científico implica hacer conjeturas (hipótesis), derivar predicciones de ellos como consecuencias lógicas, y luego llevar a cabo experimentos o observaciones empíricas basadas en esas predicciones. Una hipótesis es una conjetura, basada en el conocimiento obtenido al buscar respuestas a la pregunta. La hipótesis puede ser muy específica, o podría ser amplia. Luego, los científicos prueban las hipótesis realizando experimentos o estudios. Una hipótesis científica debe ser falsable, lo que implica que es posible identificar un posible resultado de un experimento u observación que entre en conflicto con las predicciones deducidas de la hipótesis; de lo contrario, la hipótesis no puede ser probada de manera significativa.
El objetivo de un experimento es determinar si las observaciones concuerdan o no con las predicciones derivadas de una hipótesis. Los experimentos pueden llevarse a cabo en cualquier lugar, desde un garaje hasta el Gran Colisionador de Hadrones del CERN. Sin embargo, existen dificultades en una declaración de método formulada. Aunque el método científico a menudo se presenta como una secuencia fija de pasos, representa más bien un conjunto de principios generales. No todos los pasos tienen lugar en todas las investigaciones científicas (ni en el mismo grado), y no siempre están en el mismo orden. Algunos filósofos y científicos han argumentado que no existe un método científico; incluyen al físico Lee Smolin y al filósofo Paul Feyerabend (en su método contra) Robert Nola y Howard Sankey señalan que "para algunos, la idea general de una teoría del método científico es el debate de ayer, cuya continuación se puede resumir aún más como el proverbial castigo equino fallecido. Discutimos diferentes".
Historia
Importantes debates en la historia de la ciencia se refieren al racionalismo, especialmente como lo defiende René Descartes; el inductivismo y / o el empirismo, como lo defendió Francis Bacon, y el ascenso a la prominencia particular con Isaac Newton y sus seguidores; e hipotético-deductivismo, que surgió a principios del siglo XIX.
El término "método científico" no se utilizó ampliamente hasta el siglo XIX, cuando comenzaron a surgir otras terminologías científicas modernas, como "científico" y "pseudociencia", y se estaba produciendo una transformación significativa de la ciencia. Durante las décadas de 1830 y 1850, cuando el baconianismo ya era popular, los naturalistas como William Whewell, John Herschel y John Stewart Mill se involucraron en debates sobre "inducción" y "hechos" y se centraron en cómo generar conocimiento. A fines del siglo XIX, se llevó a cabo un debate sobre el realismo contra el antirrealismo a medida que las poderosas teorías científicas se extendieron más allá del ámbito de lo observable.
El término "método científico" llegó a ser utilizado de manera destacada en el siglo XX, sin autoridades científicas sobre su significado a pesar de aparecer en los libros de texto y diccionarios. Aunque hubo un crecimiento constante del concepto en el siglo XX, a fines de ese siglo numerosos filósofos influyentes de la ciencia como Thomas Kuhn y Paul Feyerabend habían cuestionado la universalidad del "método científico" y al hacerlo reemplazaron ampliamente la noción de la ciencia como método homogéneo y universal con la de ser una práctica heterogénea y local. En particular, Paul Feyerabend argumentó en contra de que existan reglas universales de la ciencia.
Visión de conjunto
El método científico es el proceso por el cual se lleva a cabo la ciencia. Al igual que en otras áreas de investigación, la ciencia (a través del método científico) puede basarse en el conocimiento previo y desarrollar una comprensión más sofisticada de sus temas de estudio en el tiempo. Este modelo se puede ver como base de la revolución científica.
El elemento omnipresente en el modelo del método científico es el empirismo, o más precisamente, el sensualismo epistemológico. Esto está en oposición a formas rigurosas de racionalismo: el método científico encarna que la razón sola no puede resolver un problema científico particular. Una formulación fuerte del método científico no siempre se alinea con una forma de empirismo en la que los datos empíricos se presentan en forma de experiencia u otras formas abstractas de conocimiento; en la práctica científica actual, sin embargo, el uso de modelos científicos y la dependencia de tipologías y teorías abstractas se acepta normalmente. El método científico es también necesariamente una expresión de una oposición a las afirmaciones de que, por ejemplo, la revelación, el dogma político o religioso, apela a la tradición, las creencias comunes, el sentido común o, lo que es más importante, las teorías actuales.
Diferentes expresiones tempranas del empirismo y el método científico se pueden encontrar a lo largo de la historia, por ejemplo, con los antiguos estoicos, Epicuro, Alhazen, Roger Bacon y Guillermo de Ockham. Desde el siglo XVI en adelante, los experimentos fueron propugnados por Francis Bacon, e interpretados por Giambattista della Porta, Johannes Kepler y Galileo Galilei. Hubo un desarrollo particular ayudado por los trabajos teóricos de Francisco Sanches, John Locke, George Berkeley y David Hume.
El método actual se basa en un modelo hipotético-deductivo formulado en el siglo XX, aunque ha sido revisado significativamente desde la primera propuesta (para una discusión más formal, ver más abajo).
Proceso
El proceso general implica hacer conjeturas (hipótesis), derivar predicciones de ellos como consecuencias lógicas, y luego llevar a cabo experimentos basados en esas predicciones para determinar si la conjetura original era correcta. Sin embargo, existen dificultades en una declaración de método formulada. Aunque el método científico a menudo se presenta como una secuencia fija de pasos, estas acciones se consideran mejor como principios generales. No todos los pasos tienen lugar en todas las investigaciones científicas (ni en el mismo grado), y no siempre se realizan en el mismo orden. Como señaló el científico y filósofo William Whewell (1794-1866), "invento, sagacidad, [y] genio" son necesarios en cada paso.
Formulación de una pregunta
La pregunta puede referirse a la explicación de una observación específica, como en "¿Por qué el cielo es azul?" pero también puede ser de composición abierta, como en "¿Cómo puedo diseñar un medicamento para curar esta enfermedad en particular?" Esta etapa con frecuencia implica encontrar y evaluar evidencia de experimentos previos, observaciones científicas personales o afirmaciones, así como el trabajo de otros científicos. Si la respuesta ya se conoce, se puede plantear una pregunta diferente que se basa en la evidencia. Al aplicar el método científico a la investigación, determinar una buena pregunta puede ser muy difícil y afectará el resultado de la investigación.
Hipótesis
Una hipótesis es una conjetura, basada en el conocimiento obtenido al formular la pregunta, que puede explicar cualquier comportamiento dado. La hipótesis puede ser muy específica; por ejemplo, el principio de equivalencia de Einstein o el "ADN de Francis Crick hace que el ARN produzca proteína", o podría ser amplio; por ejemplo, especies de vida desconocidas habitan en las profundidades inexploradas de los océanos. Una hipótesis estadística es una conjetura sobre una población estadística dada. Por ejemplo, la población podría ser personas con una enfermedad particular. La conjetura podría ser que un nuevo medicamento curará la enfermedad en algunas de esas personas. Los términos comúnmente asociados con las hipótesis estadísticas son hipótesis nula e hipótesis alternativas. Una hipótesis nula es la conjetura de que la hipótesis estadística es falsa; por ejemplo, que el nuevo medicamento no hace nada y que cualquier cura es causada por casualidad. Los investigadores normalmente quieren mostrar que la hipótesis nula es falsa. La hipótesis alternativa es el resultado deseado, que el medicamento es mejor que el azar. Un último punto: una hipótesis científica debe ser falsable, lo que significa que se puede identificar un posible resultado de un experimento que entra en conflicto con las predicciones deducidas de la hipótesis; de lo contrario, no puede ser probado de manera significativa.
Predicción
Este paso implica determinar las consecuencias lógicas de la hipótesis. Se seleccionan una o más predicciones para realizar más pruebas. Cuanto más improbable sea que una predicción sea correcta simplemente por coincidencia, más convincente sería si la predicción se cumpliera; la evidencia también es más fuerte si la respuesta a la predicción aún no se conoce, debido a los efectos del sesgo de retrospectiva (ver también postdicción). Idealmente, la predicción también debe distinguir la hipótesis de las alternativas probables; si dos hipótesis hacen la misma predicción, observar que la predicción es correcta no es evidencia de una sobre la otra. (Estas afirmaciones sobre la fuerza relativa de la evidencia se pueden derivar matemáticamente utilizando el Teorema de Bayes).
Pruebas
Esta es una investigación de si el mundo real se comporta como lo predice la hipótesis. Los científicos (y otras personas) prueban las hipótesis realizando experimentos. El propósito de un experimento es determinar si las observaciones del mundo real concuerdan o entran en conflicto con las predicciones derivadas de una hipótesis. Si están de acuerdo, aumenta la confianza en la hipótesis; de lo contrario, disminuye. El acuerdo no asegura que la hipótesis sea verdadera; futuros experimentos pueden revelar problemas. Karl Popper aconsejó a los científicos que intenten falsificar hipótesis, es decir, que busquen y prueben aquellos experimentos que parecen más dudosos. Un gran número de confirmaciones exitosas no son convincentes si surgen de experimentos que evitan el riesgo. Los experimentos deben diseñarse para minimizar los posibles errores, especialmente mediante el uso de controles científicos apropiados. Por ejemplo, las pruebas de tratamientos médicos se realizan comúnmente como pruebas doble ciego. El personal de prueba, que podría revelar involuntariamente a los sujetos de prueba qué muestras son las drogas de prueba deseadas y cuáles son placebos, se mantienen sin saber cuáles son cuáles. Tales sugerencias pueden sesgar las respuestas de los sujetos de prueba. Además, el fracaso de un experimento no significa necesariamente que la hipótesis sea falsa. Los experimentos siempre dependen de varias hipótesis, por ejemplo, que el equipo de prueba está funcionando correctamente, y una falla puede ser una falla de una de las hipótesis auxiliares. (Véase la tesis de Duhem-Quine.) Los experimentos se pueden llevar a cabo en un laboratorio universitario, en una mesa de cocina, en el Gran Colisionador de Hadrones del CERN, en el fondo de un océano, en Marte (utilizando uno de los vehículos exploradores), etc. . Los astrónomos hacen experimentos, buscando planetas alrededor de estrellas distantes. Finalmente, la mayoría de los experimentos individuales abordan temas altamente específicos por razones de practicidad. Como resultado, la evidencia sobre temas más amplios generalmente se acumula gradualmente.
Análisis
Esto implica determinar qué muestran los resultados del experimento y decidir las próximas acciones a tomar. Las predicciones de la hipótesis se comparan con las de la hipótesis nula, para determinar cuál es más capaz de explicar los datos. En los casos en que un experimento se repite muchas veces, se puede requerir un análisis estadístico como una prueba de chi-cuadrado. Si la evidencia ha falsificado la hipótesis, se requiere una nueva hipótesis; si el experimento es compatible con la hipótesis pero la evidencia no es lo suficientemente fuerte como para tener una alta confianza, se deben probar otras predicciones de la hipótesis. Una vez que una hipótesis es fuertemente respaldada por la evidencia, se puede hacer una nueva pregunta para proporcionar una mayor comprensión sobre el mismo tema. La evidencia de otros científicos y la experiencia se incorporan con frecuencia en cualquier etapa del proceso.
Ejemplo de ADN
Los elementos básicos del método científico se ilustran con el siguiente ejemplo del descubrimiento de la estructura del ADN:- Pregunta : La investigación previa del ADN había determinado su composición química (los cuatro nucleótidos), la estructura de cada nucleótido individual y otras propiedades. Había sido identificado como el portador de información genética por el experimento Avery-MacLeod-McCarty en 1944, pero el mecanismo de cómo se almacenaba la información genética en el ADN no estaba claro.
- Hipótesis : Linus Pauling, Francis Crick y James D. Watson formularon la hipótesis de que el ADN tenía una estructura helicoidal.
- Predicción : si el ADN tuviera una estructura helicoidal, su patrón de difracción de rayos X tendría forma de X. Esta predicción se determinó usando las matemáticas de la transformada de hélice, que habían sido derivadas por Cochran, Crick y Vand (y de forma independiente por Stokes). Esta predicción fue una construcción matemática, completamente independiente del problema biológico en cuestión.
- Experimento : Rosalind Franklin cristalizó el ADN puro y realizó la difracción de rayos X para producir la foto 51. Los resultados mostraron una forma de X.
- Análisis : cuando Watson vio el patrón de difracción detallado, inmediatamente lo reconoció como una hélice. Él y Crick luego produjeron su modelo, usando esta información junto con la información previamente conocida sobre la composición del ADN y sobre interacciones moleculares tales como enlaces de hidrógeno.
El descubrimiento se convirtió en el punto de partida para muchos estudios adicionales que involucran el material genético, como el campo de la genética molecular, y fue galardonado con el Premio Nobel en 1962. Cada paso del ejemplo se examina con más detalle más adelante en el artículo.
Otros componentes
El método científico también incluye otros componentes necesarios incluso cuando se hayan completado todas las iteraciones de los pasos anteriores:
Replicación
Si un experimento no puede repetirse para producir los mismos resultados, esto implica que los resultados originales podrían haber sido erróneos. Como resultado, es común que un solo experimento se realice varias veces, especialmente cuando hay variables no controladas u otras indicaciones de error experimental. Para obtener resultados significativos o sorprendentes, otros científicos también pueden intentar replicar los resultados por sí mismos, especialmente si esos resultados serían importantes para su propio trabajo.
Revisión externa
El proceso de revisión por pares implica la evaluación del experimento por parte de expertos, quienes suelen expresar sus opiniones de forma anónima. Algunas revistas solicitan que el experimentador proporcione listas de posibles revisores, especialmente si el campo es altamente especializado. La revisión por pares no certifica la exactitud de los resultados, solo que, en opinión del revisor, los experimentos en sí fueron sólidos (según la descripción proporcionada por el experimentador). Si el trabajo pasa la revisión por pares, que de vez en cuando puede requerir nuevos experimentos solicitados por los revisores, se publicará en una revista científica revisada por pares. La revista específica que publica los resultados indica la calidad percibida del trabajo.
Grabación e intercambio de datos
Los científicos generalmente son cuidadosos al registrar sus datos, un requisito promovido por Ludwik Fleck (1896-1961) y otros. Aunque normalmente no se requiere, se les puede solicitar que proporcionen estos datos a otros científicos que deseen replicar sus resultados originales (o partes de sus resultados originales), que se extienden al intercambio de muestras experimentales que pueden ser difíciles de obtener.
La investigación científica
La investigación científica generalmente apunta a obtener conocimiento en forma de explicaciones comprobables que los científicos pueden usar para predecir los resultados de experimentos futuros. Esto permite a los científicos obtener una mejor comprensión del tema en estudio, y luego usar esa comprensión para intervenir en sus mecanismos causales (como curar enfermedades). Cuanto mejor es una explicación para hacer predicciones, más útil puede ser, y es más probable que continúe explicando un conjunto de pruebas mejor que sus alternativas. Las explicaciones más exitosas, aquellas que explican y hacen predicciones precisas en una amplia gama de circunstancias, a menudo se llaman teorías científicas.
La mayoría de los resultados experimentales no producen grandes cambios en la comprensión humana; las mejoras en la comprensión científica teórica generalmente resultan de un proceso gradual de desarrollo a lo largo del tiempo, a veces a través de diferentes dominios de la ciencia. Los modelos científicos varían en la medida en que han sido probados experimentalmente y por cuánto tiempo, y en su aceptación en la comunidad científica. En general, las explicaciones se aceptan con el tiempo a medida que la evidencia se acumula en un tema determinado, y la explicación en cuestión resulta más poderosa que sus alternativas para explicar la evidencia. A menudo, los investigadores posteriores vuelven a formular las explicaciones a lo largo del tiempo o las explicaciones combinadas para producir nuevas explicaciones.
Tow considera el método científico en términos de un algoritmo evolutivo aplicado a la ciencia y la tecnología.
Propiedades de la investigación científica
El conocimiento científico está estrechamente vinculado a los hallazgos empíricos, y puede permanecer sujeto a falsificación si se encuentra una nueva observación experimental incompatible con él. Es decir, ninguna teoría puede considerarse final, ya que podría descubrirse nueva evidencia problemática. Si se encuentra tal evidencia, se puede proponer una nueva teoría, o (más comúnmente) se encuentra que las modificaciones a la teoría anterior son suficientes para explicar la nueva evidencia. Se puede argumentar que la fortaleza de una teoría se relaciona con cuánto tiempo ha persistido sin una alteración mayor de sus principios básicos.
Las teorías también pueden ser subsumidas por otras teorías. Por ejemplo, las leyes de Newton explicaron miles de años de observaciones científicas de los planetas casi a la perfección. Sin embargo, estas leyes se determinaron entonces como casos especiales de una teoría más general (relatividad), que explicaba las excepciones (previamente inexplicadas) a las leyes de Newton y predecía y explicaba otras observaciones como la desviación de la luz por gravedad. Por lo tanto, en ciertos casos, las observaciones científicas independientes, inconexas, pueden conectarse entre sí, unificadas por principios de creciente poder explicativo.
Dado que las nuevas teorías podrían ser más exhaustivas que las que les precedieron, y así ser capaces de explicar más que las anteriores, las teorías de los sucesores podrían cumplir un estándar más elevado al explicar un cuerpo más grande de observaciones que sus predecesores. Por ejemplo, la teoría de la evolución explica la diversidad de la vida en la Tierra, cómo las especies se adaptan a sus entornos y muchos otros patrones observados en el mundo natural; su modificación principal más reciente fue la unificación con la genética para formar la síntesis evolutiva moderna. En modificaciones posteriores, también ha subsumido aspectos de muchos otros campos, como la bioquímica y la biología molecular.
Creencias y prejuicios
La metodología científica a menudo ordena que las hipótesis se prueben en condiciones controladas siempre que sea posible. Esto es frecuentemente posible en ciertas áreas, como en las ciencias biológicas, y más difícil en otras áreas, como en la astronomía.
La práctica del control experimental y la reproducibilidad pueden tener el efecto de disminuir los efectos potencialmente dañinos de las circunstancias y, hasta cierto punto, el sesgo personal. Por ejemplo, las creencias preexistentes pueden alterar la interpretación de los resultados, como en el sesgo de confirmación; esto es una heurística que lleva a una persona con una creencia particular a ver las cosas como un refuerzo de sus creencias, incluso si otro observador puede estar en desacuerdo (en otras palabras, las personas tienden a observar lo que esperan observar).
Un ejemplo histórico es la creencia de que las patas de un caballo galopante se extienden en el punto en que ninguna de las patas del caballo toca el suelo, hasta el punto de que esta imagen se incluye en las pinturas de sus seguidores. Sin embargo, las primeras imágenes de stop action del galope de un caballo de Eadweard Muybridges mostraban que esto era falso, y que las patas estaban reunidas.
Otro prejuicio humano importante que desempeña un papel es la preferencia por declaraciones nuevas y sorprendentes (ver el llamado a la novedad), que pueden dar como resultado una búsqueda de evidencia de que lo nuevo es verdadero. Las creencias mal atestiguadas se pueden creer y actuar a través de una heurística menos rigurosa.
Goldhaber y Nieto publicaron en 2010 la observación de que si las estructuras teóricas con "muchos sujetos muy cercanos se describen conectando conceptos teóricos, entonces la estructura teórica ... se vuelve cada vez más difícil de revertir". Cuando se construye una narración, sus elementos se vuelven más fáciles de creer. Para más información sobre la falacia narrativa, ver también Fleck 1979, p. 27: "Las palabras y las ideas son originalmente equivalencias fonéticas y mentales de las experiencias que coinciden con ellas ... Tales proto-ideas son al principio siempre demasiado amplias e insuficientemente especializadas ... Una vez un sistema de opiniones estructuralmente completo y cerrado que consiste en se han formado muchos detalles y relaciones, ofrece una resistencia duradera a todo lo que la contradice ". A veces, estos tienen sus elementos asumidos a priori, o contienen algún otro defecto lógico o metodológico en el proceso que finalmente los produjo. Donald M. MacKay ha analizado estos elementos en términos de límites a la precisión de la medición y los ha relacionado con elementos instrumentales en una categoría de medición.
Elementos del método científico
Existen diferentes formas de delinear el método básico utilizado para la investigación científica. La comunidad científica y los filósofos de la ciencia generalmente acuerdan la siguiente clasificación de los componentes del método. Estos elementos metodológicos y la organización de los procedimientos tienden a ser más característicos de las ciencias naturales que las ciencias sociales. No obstante, el ciclo de formular hipótesis, probar y analizar los resultados y formular nuevas hipótesis se asemejará al ciclo que se describe a continuación.
El método científico es un proceso iterativo y cíclico a través del cual la información se revisa continuamente. En general, se reconoce que desarrolla avances en el conocimiento a través de los siguientes elementos, en diversas combinaciones o contribuciones:
- Caracterizaciones (observaciones, definiciones y medidas del tema de investigación)
- Hipótesis (explicaciones teóricas, hipotéticas de observaciones y mediciones del sujeto)
- Predicciones (razonamiento inductivo y deductivo a partir de la hipótesis o teoría)
- Experimentos (pruebas de todo lo anterior)
Cada elemento del método científico está sujeto a revisión por pares para posibles errores. Estas actividades no describen todo lo que hacen los científicos (ver más abajo), sino que se aplican principalmente a las ciencias experimentales (por ejemplo, física, química y biología). Los elementos anteriores a menudo se enseñan en el sistema educativo como "el método científico".
El método científico no es una receta única: requiere inteligencia, imaginación y creatividad. En este sentido, no se trata de un conjunto estúpido de estándares y procedimientos a seguir, sino que es más bien un ciclo continuo, desarrollando constantemente modelos y métodos más útiles, precisos e integrales. Por ejemplo, cuando Einstein desarrolló las Teorías especiales y generales de la relatividad, no refutó ni descartó de ninguna manera los Principia de Newton . Por el contrario, si lo astronómicamente grande, lo infinitamente pequeño y lo extremadamente rápido se eliminan de las teorías de Einstein -todos los fenómenos que Newton no pudo haber observado-, las ecuaciones de Newton son lo que queda. Las teorías de Einstein son expansiones y refinamientos de las teorías de Newton y, por lo tanto, aumentan la confianza en el trabajo de Newton.
A veces, se ofrece un esquema linearizado y pragmático de los cuatro puntos mencionados como una guía para proceder:
- Definir una pregunta
- Reúna información y recursos (observe)
- Forma una hipótesis explicativa
- Pruebe la hipótesis realizando un experimento y recopilando datos de una manera reproducible
- Analiza los datos
- Interprete los datos y saque conclusiones que sirvan como punto de partida para nuevas hipótesis
- Publicar resultados
- Retest (frecuentemente realizado por otros científicos)
El ciclo iterativo inherente en este método paso a paso va del punto 3 al 6 de nuevo a 3 de nuevo.
Si bien este esquema describe un método típico de hipótesis / prueba, también debe señalarse que varios filósofos, historiadores y sociólogos de la ciencia, incluido Paul Feyerabend, afirman que tales descripciones del método científico tienen poca relación con las formas en que la ciencia es en realidad experto.
Caracterizaciones
El método científico depende de caracterizaciones cada vez más sofisticadas de los sujetos de investigación. (Los sujetos también pueden llamarse problemas no resueltos o incógnitas ). Por ejemplo, Benjamin Franklin conjeturó, correctamente, que el fuego de San Telmo era de naturaleza eléctrica, pero ha llevado una larga serie de experimentos y cambios teóricos establecer esto. Al buscar las propiedades pertinentes de los sujetos, un pensamiento cuidadoso también puede implicar algunas definiciones y observaciones; las observaciones a menudo requieren medidas cuidadosas y / o contar.
La recolección sistemática y cuidadosa de mediciones o conteos de cantidades relevantes a menudo es la diferencia crítica entre las pseudociencias, como la alquimia y la ciencia, como la química o la biología. Las mediciones científicas generalmente se tabulan, grafican o mapean, y se realizan en ellas manipulaciones estadísticas, como la correlación y la regresión. Las mediciones pueden realizarse en un entorno controlado, como un laboratorio, o en objetos más o menos inaccesibles o no manipulables, como estrellas o poblaciones humanas. Las mediciones a menudo requieren instrumentos científicos especializados como termómetros, espectroscopios, aceleradores de partículas o voltímetros, y el progreso de un campo científico generalmente está íntimamente ligado a su invención y mejora.
Incertidumbre
Las mediciones en el trabajo científico también suelen ir acompañadas de estimaciones de su incertidumbre. La incertidumbre a menudo se estima haciendo mediciones repetidas de la cantidad deseada. Las incertidumbres también pueden calcularse teniendo en cuenta las incertidumbres de las cantidades subyacentes individuales utilizadas. Las cifras de cosas, como el número de personas en una nación en un momento determinado, también pueden tener una incertidumbre debido a las limitaciones de la recopilación de datos. O los recuentos pueden representar una muestra de cantidades deseadas, con una incertidumbre que depende del método de muestreo utilizado y del número de muestras tomadas.
Definición
Las mediciones exigen el uso de definiciones operativas de cantidades relevantes. Es decir, una cantidad científica se describe o define por la forma en que se mide, a diferencia de una definición más vaga, inexacta o "idealizada". Por ejemplo, la corriente eléctrica, medida en amperios, puede definirse operacionalmente en términos de la masa de plata depositada en un cierto tiempo en un electrodo en un dispositivo electroquímico que se describe con cierto detalle. La definición operativa de una cosa a menudo se basa en comparaciones con estándares: la definición operativa de "masa" depende en última instancia del uso de un artefacto, como un kilogramo particular de platino-iridio conservado en un laboratorio en Francia.
La definición científica de un término a veces difiere sustancialmente de su uso del lenguaje natural. Por ejemplo, la masa y el peso se superponen en significado en el discurso común, pero tienen significados distintos en mecánica. Las cantidades científicas a menudo se caracterizan por sus unidades de medida que luego pueden describirse en términos de unidades físicas convencionales cuando se comunica el trabajo.
Las nuevas teorías a veces se desarrollan después de darse cuenta de que ciertos términos no han sido definidos con suficiente claridad. Por ejemplo, el primer artículo sobre la relatividad de Albert Einstein comienza por definir la simultaneidad y los medios para determinar la longitud. Estas ideas fueron omitidas por Isaac Newton con "No defino el tiempo, el espacio, el lugar y el movimiento como bien conocidos por todos". El artículo de Einstein demuestra que (a saber, tiempo absoluto y duración independientes del movimiento) eran aproximaciones. Francis Crick nos advierte que al caracterizar un tema, sin embargo, puede ser prematuro definir algo cuando aún no se comprende bien. En el estudio de la conciencia de Crick, en realidad le resultó más fácil estudiar la conciencia en el sistema visual, en lugar de estudiar el libre albedrío, por ejemplo. Su ejemplo de advertencia fue el gen; el gen fue mucho menos entendido antes del descubrimiento pionero de Watson y Crick de la estructura del ADN; hubiera sido contraproducente dedicar mucho tiempo a la definición del gen, antes que ellos.
Caracterizaciones de ADN
La historia del descubrimiento de la estructura del ADN es un ejemplo clásico de los elementos del método científico: en 1950 se sabía que la herencia genética tenía una descripción matemática, comenzando con los estudios de Gregor Mendel, y que el ADN contenía información genética ( Principio transformador de Oswald Avery ) Pero el mecanismo de almacenamiento de información genética (es decir, genes) en el ADN no estaba claro. Los investigadores del laboratorio de Bragg en la Universidad de Cambridge hicieron imágenes de difracción de rayos X de varias moléculas, comenzando con cristales de sal y procediendo a sustancias más complicadas. Utilizando pistas cuidadosamente ensambladas durante décadas, comenzando con su composición química, se determinó que debería ser posible caracterizar la estructura física del ADN, y las imágenes de rayos X serían el vehículo. .. 2. Hipótesis de ADN
Otro ejemplo: precesión de Mercurio
El elemento de caracterización puede requerir un estudio extenso y extenso, incluso siglos. Tomó miles de años de mediciones, desde los astrónomos caldeo, indio, persa, griego, árabe y europeo, para registrar completamente el movimiento del planeta Tierra. Newton pudo incluir esas medidas en las consecuencias de sus leyes de movimiento. Pero el perihelio de la órbita del planeta Mercurio exhibe una precesión que no puede ser explicada completamente por las leyes de movimiento de Newton (ver diagrama a la derecha), como señaló Leverrier en 1859. La diferencia observada para la precesión de Mercurio entre la teoría newtoniana y la observación fue una de las cosas que le ocurrieron a Albert Einstein como una posible prueba temprana de su teoría de la relatividad general. Sus cálculos relativistas concordaron con la observación mucho más de cerca que la teoría newtoniana.
desarrollo de hipotesis
Una hipótesis es una explicación sugerida de un fenómeno, o alternativamente una propuesta razonada que sugiere una posible correlación entre un conjunto de fenómenos.
Normalmente, las hipótesis tienen la forma de un modelo matemático. A veces, pero no siempre, también pueden formularse como enunciados existenciales, afirmando que alguna instancia particular del fenómeno estudiado tiene algunas explicaciones características y causales, que tienen la forma general de enunciados universales, afirmando que cada instancia del fenómeno tiene una característica particular
Los científicos son libres de usar cualquier recurso que tengan -su propia creatividad, ideas de otros campos, razonamiento inductivo, inferencia bayesiana, etc.- para imaginar posibles explicaciones para un fenómeno en estudio. Charles Sanders Peirce, tomando prestada una página de Aristóteles ( Prior Analytics , 2.25) describió las incipientes etapas de la investigación, instigadas por la "irritación de la duda" para aventurar una suposición plausible, como un razonamiento abductivo . La historia de la ciencia está llena de historias de científicos que afirman un "destello de inspiración", o una corazonada, que luego los motivó a buscar pruebas para apoyar o refutar su idea. Michael Polanyi hizo de tal creatividad la pieza central de su discusión de la metodología.
William Glen observa que
En general, los científicos tienden a buscar teorías que sean "elegantes" o "bellas". En contraste con el uso habitual de estos términos en inglés, aquí se refieren a una teoría de acuerdo con los hechos conocidos, que sin embargo es relativamente simple y fácil de manejar. La navaja de Occam sirve como regla general para elegir la más deseable entre un grupo de hipótesis igualmente explicativas.
Para minimizar el sesgo de confirmación que resulta de entretener una sola hipótesis, una fuerte inferencia enfatiza la necesidad de entretener múltiples hipótesis alternativas.
Hipótesis de ADN
Linus Pauling propuso que el ADN podría ser una triple hélice. Esta hipótesis también fue considerada por Francis Crick y James D. Watson, pero descartada. Cuando Watson y Crick se enteraron de la hipótesis de Pauling, entendieron por los datos existentes que Pauling estaba equivocado y que Pauling pronto admitiría sus dificultades con esa estructura. Entonces, la carrera fue para determinar la estructura correcta (excepto que Pauling no se dio cuenta en el momento en que estaba en una carrera) .3. Predicciones de ADN
Predicciones de la hipótesis
Cualquier hipótesis útil permitirá predicciones, mediante el razonamiento, incluido el razonamiento deductivo. Podría predecir el resultado de un experimento en un entorno de laboratorio o la observación de un fenómeno en la naturaleza. La predicción también puede ser estadística y tratar solo con probabilidades.
Es esencial que el resultado de probar tal predicción sea actualmente desconocido. Solo en este caso un resultado exitoso aumenta la probabilidad de que la hipótesis sea verdadera. Si el resultado ya se conoce, se llama consecuencia y ya debería haber sido considerado al formular la hipótesis.
Si las predicciones no son accesibles mediante la observación o la experiencia, la hipótesis aún no es comprobable y, por lo tanto, permanecerá en esa medida como no científica en un sentido estricto. Una nueva tecnología o teoría podría hacer factibles los experimentos necesarios. Por ejemplo, aunque una hipótesis sobre la existencia de otras especies inteligentes puede ser convincente con la especulación basada en la ciencia, no hay ningún experimento conocido que pueda poner a prueba esta hipótesis. Por lo tanto, la ciencia misma puede tener poco que decir sobre la posibilidad. En el futuro, una nueva técnica puede permitir una prueba experimental y la especulación se convertiría en parte de la ciencia aceptada.
Predicciones de ADN
James D. Watson, Francis Crick y otros supusieron que el ADN tenía una estructura helicoidal. Esto implicaba que el patrón de difracción de rayos X del ADN sería 'en forma de x'. Esta predicción siguió del trabajo de Cochran, Crick y Vand (e independientemente por Stokes). El teorema de Cochran-Crick-Vand-Stokes proporcionó una explicación matemática para la observación empírica de que la difracción de estructuras helicoidales produce patrones en forma de x.
En su primer artículo, Watson y Crick también señalaron que la estructura de doble hélice que propusieron proporcionaba un mecanismo simple para la replicación del ADN, escribiendo: "No ha pasado inadvertido que el emparejamiento específico que hemos postulado sugiera inmediatamente un posible mecanismo de copia para la genética material". ..4. Experimentos de ADN
Otro ejemplo: relatividad general
La teoría de la relatividad general de Einstein hace varias predicciones específicas sobre la estructura observable del espacio-tiempo, como esa luz se dobla en un campo gravitacional, y que la cantidad de flexión depende de manera precisa de la fuerza de ese campo gravitacional. Las observaciones de Arthur Eddington hechas durante un eclipse solar de 1919 apoyaron la Relatividad General en lugar de la gravitación newtoniana.
Experimentos
Una vez que se hacen las predicciones, se pueden buscar mediante experimentos. Si los resultados de la prueba contradicen las predicciones, las hipótesis que las implican se ponen en tela de juicio y se vuelven menos sostenibles. A veces los experimentos se realizan de manera incorrecta o no están muy bien diseñados, en comparación con un experimento crucial. Si los resultados experimentales confirman las predicciones, entonces se considera que las hipótesis son más correctas, pero podrían estar equivocadas y continuar sujetas a pruebas adicionales. El control experimental es una técnica para lidiar con el error observacional. Esta técnica utiliza el contraste entre múltiples muestras (u observaciones) bajo diferentes condiciones para ver qué varía o qué permanece igual. Variamos las condiciones para cada medición, para ayudar a aislar lo que ha cambiado. Molino' Los cánones pueden ayudarnos a descubrir cuál es el factor importante. El análisis de factores es una técnica para descubrir el factor importante en un efecto.
Dependiendo de las predicciones, los experimentos pueden tener diferentes formas. Podría ser un experimento clásico en un entorno de laboratorio, un estudio doble ciego o una excavación arqueológica. Incluso tomar un avión desde Nueva York a París es un experimento que prueba las hipótesis aerodinámicas utilizadas para construir el avión.
Los científicos asumen una actitud de apertura y responsabilidad por parte de los que realizan un experimento. El mantenimiento detallado de registros es esencial para ayudar a registrar e informar los resultados experimentales y respalda la efectividad e integridad del procedimiento. También ayudarán a reproducir los resultados experimentales, probablemente por otros. Se pueden ver rastros de este enfoque en el trabajo de Hiparco (190-120 aEC), al determinar un valor para la precesión de la Tierra, mientras que los experimentos controlados se pueden ver en las obras de Jābir ibn Hayyān (721-815 dC). al-Battani (853-929) y Alhazen (965-1039).
Experimentos de ADN
Watson y Crick mostraron una propuesta inicial (e incorrecta) para la estructura del ADN a un equipo de Kings College: Rosalind Franklin, Maurice Wilkins y Raymond Gosling. Franklin detectó de inmediato los defectos relacionados con el contenido de agua. Más tarde, Watson vio imágenes detalladas de difracción de rayos X de Franklin que mostraban una forma de X y pudo confirmar que la estructura era helicoidal. Esto reavivó la construcción del modelo de Watson y Crick y condujo a la estructura correcta. ..1. Caracterizaciones de ADN
Evaluación y mejora
El método científico es iterativo. En cualquier etapa, es posible refinar su precisión y exactitud, de modo que alguna consideración lleve al científico a repetir una parte anterior del proceso. La falla en desarrollar una hipótesis interesante puede llevar a un científico a redefinir el tema bajo consideración. El fracaso de una hipótesis para producir predicciones interesantes y comprobables puede conducir a la reconsideración de la hipótesis o de la definición del sujeto. El fracaso de un experimento para producir resultados interesantes puede llevar a un científico a reconsiderar el método experimental, la hipótesis o la definición del sujeto.
Otros científicos pueden comenzar su propia investigación e ingresar al proceso en cualquier etapa. Podrían adoptar la caracterización y formular su propia hipótesis, o podrían adoptar la hipótesis y deducir sus propias predicciones. A menudo, el experimento no lo realiza la persona que hizo la predicción, y la caracterización se basa en experimentos realizados por otra persona. Los resultados publicados de los experimentos también pueden servir como una hipótesis que predice su propia reproducibilidad.
Iteraciones de ADN
Después de una considerable e infructuosa experimentación, desanimados por su superior de continuar y numerosos comienzos en falso, Watson y Crick pudieron inferir la estructura esencial del ADN mediante el modelado concreto de las formas físicas de los nucleótidos que lo componen. Fueron guiados por las longitudes de enlace que Linus Pauling había deducido y por las imágenes de difracción de rayos X de Rosalind Franklin. .. Ejemplo de ADN
Confirmación
La ciencia es una empresa social, y el trabajo científico tiende a ser aceptado por la comunidad científica cuando se ha confirmado. Crucialmente, los resultados experimentales y teóricos deben ser reproducidos por otros dentro de la comunidad científica. Los investigadores han dado sus vidas por esta visión; Georg Wilhelm Richmann fue asesinado por un rayo de bola (1753) cuando intentaba replicar el experimento de vuelo de papalotes de 1752 de Benjamin Franklin.
Para protegerse contra la mala ciencia y los datos fraudulentos, las agencias gubernamentales que otorgan investigaciones como National Science Foundation y las revistas científicas, incluida Nature y Science , tienen una política que los investigadores deben archivar sus datos y métodos para que otros investigadores puedan probar los datos y métodos y construir sobre la investigación que ha ido antes. El archivo de datos científicos se puede hacer en varios archivos nacionales en los Estados Unidos o en el World Data Center.
Modelos de investigación científica
Modelo clásico
El modelo clásico de investigación científica deriva de Aristóteles, que distinguió las formas de razonamiento aproximado y exacto, expuso el esquema triple de inferencia abductiva, deductiva e inductiva, y también trató las formas compuestas como el razonamiento por analogía.
Modelo hipotético-deductivo
El modelo o método hipotético-deductivo es una descripción propuesta del método científico. Aquí, las predicciones de la hipótesis son centrales: si se supone que la hipótesis es cierta, ¿qué consecuencias se siguen?
Si la investigación empírica subsiguiente no demuestra que estas consecuencias o predicciones corresponden al mundo observable, la hipótesis puede concluirse que es falsa.
Modelo pragmático
En 1877, Charles Sanders Peirce (1839-1914) caracterizó la investigación en general no como la búsqueda de la verdad per se, sino como la lucha para pasar de las irritantes e inhibitorias dudas surgidas de sorpresas, desacuerdos y demás, y para alcanzar una creencia segura. siendo la creencia aquella en la que uno está preparado para actuar. Enmarcó la investigación científica como parte de un espectro más amplio y estimuló, como la investigación en general, la duda real, no la mera duda verbal o hiperbólica, que consideró infructuosa. Describió cuatro métodos de solución de opinión, ordenados de menor a mayor:
- El método de la tenacidad (la política de apegarse a la creencia inicial) - que trae consuelo y decisión pero conduce a tratar de ignorar la información contraria y las opiniones de los demás como si la verdad fuera intrínsecamente privada, no pública. Va contra el impulso social y se tambalea fácilmente, ya que uno puede notar cuando la opinión de otro es tan buena como la propia opinión inicial. Sus éxitos pueden brillar pero tienden a ser transitorios.
- El método de autoridad, que supera los desacuerdos pero a veces brutalmente. Sus éxitos pueden ser majestuosos y de larga duración, pero no puede funcionar lo suficiente como para suprimir las dudas indefinidamente, especialmente cuando la gente aprende de otras sociedades presentes y pasadas.
- El método de a priori , que promueve la conformidad menos brutalmente, pero fomenta las opiniones como algo así como los gustos, que surgen en la conversación y las comparaciones de perspectivas en términos de "lo que es agradable razonar". Por lo tanto, depende de la moda en los paradigmas y va en círculos a lo largo del tiempo. Es más intelectual y respetable pero, al igual que los dos primeros métodos, sostiene creencias accidentales y caprichosas, lo que hace que algunas mentes lo pongan en duda.
- El método científico, el método en el que la investigación se considera falible y deliberadamente se prueba a sí misma y critica, corrige y mejora a sí misma.
Peirce sostuvo que la raciocinio lento y tambaleante puede ser peligrosamente inferior al instinto y el sentimiento tradicional en cuestiones prácticas, y que el método científico es el más adecuado para la investigación teórica, que a su vez no debe ser interrumpida por los otros métodos y fines prácticos; La "primera regla" de la razón es que, para aprender, uno debe desear aprender y, como corolario, no debe bloquear el camino de la investigación. El método científico supera a los demás al ser deliberadamente diseñado para llegar, eventualmente, a las creencias más seguras, sobre las cuales se pueden basar las prácticas más exitosas. Partiendo de la idea de que las personas no buscan la verdad per se pero en vez de someter la irritante e inhibitoria duda, Peirce mostró cómo, a través de la lucha, algunos pueden llegar a someterse a la verdad por la integridad de la creencia, buscar como verdad la guía de la práctica potencial correctamente a su objetivo dado, y casarse con el método científico.
Para Peirce, la investigación racional implica presuposiciones sobre la verdad y lo real; razonar es presuponer (y al menos esperar), como principio de autorregulación del razonador, que lo real es reconocible e independiente de nuestros caprichos de opinión. En ese sentido definió la verdad como la correspondencia de un signo (en particular, una proposición) con su objeto y, pragmáticamente, no como el consenso real de alguna comunidad definida y finita (tal que investigar sería interrogar a los expertos), pero en cambio, como que la opinión final que todos los investigadores lo haría llegar tarde o temprano, pero inevitablemente, si fueran a impulsar la investigación lo suficiente, incluso cuando comiencen desde diferentes puntos. En conjunto, definió lo real como el objeto de un signo verdadero (sea ese objeto una posibilidad o cualidad, o una realidad o hecho bruto, o una necesidad o norma o ley), que es lo que es independientemente de la opinión de cualquier comunidad finita y, pragmáticamente , depende solo de la opinión final destinada en una investigación suficiente. Ese es un destino tan lejos, o cercano, como la verdad misma para usted o para mí, o para la comunidad finita dada. Por lo tanto, su teoría de la investigación se reduce a "Hacer la ciencia". Esas concepciones de la verdad y lo real implican la idea de una comunidad sin límites definidos (y, por tanto, potencialmente autocorrectivos en la medida de lo necesario) y capaz de un aumento definitivo del conocimiento. Como inferencia,
Prestando especial atención a la generación de explicaciones, Peirce describió el método científico como una coordinación de tres tipos de inferencias en un ciclo útil destinado a resolver dudas, como sigue (en §III-IV en "Un argumento desatendido", salvo que se indique lo contrario) :
- Secuestro (o retroducción). Adivinando, inferencia a hipótesis explicativas para la selección de aquellos que vale la pena probar. Desde la abducción, Peirce distingue la inducción como inferir, sobre la base de las pruebas, la proporción de verdad en la hipótesis. Toda investigación, ya sea en ideas, hechos brutales, o normas y leyes, surge de observaciones sorprendentes en uno o más de esos ámbitos (y, por ejemplo, en cualquier etapa de una investigación ya en marcha). Todo el contenido explicativo de las teorías proviene de la abducción, que adivina una idea nueva o externa para explicar de manera simple y económica un fenómeno sorprendente o complicado. Sin embargo, incluso una mente bien preparada adivina mal. Pero el mínimo de éxito de nuestras conjeturas supera con creces el de la pura suerte y parece haber nacido de la sintonía con la naturaleza por instintos desarrollados o inherentes, especialmente en la medida en que las mejores suposiciones son óptimamente plausibles y simples en el sentido, dijo Peirce, de lo "fácil y natural", como por la luz natural de la razón de Galileo y como algo distinto de la "simplicidad lógica". La abducción es el modo de inferencia más fértil pero menos seguro. Su lógica general es inductiva: tiene éxito con suficiente frecuencia y, sin ella, no hay esperanza de agilizar suficientemente la investigación (a menudo multigeneracional) hacia nuevas verdades. El método de coordinación conduce desde la abducción de una hipótesis plausible a juzgarla por su capacidad de prueba y por cómo su ensayo podría economizar la investigación misma. Peirce llama a su pragmatismo "la lógica del secuestro". Su máxima pragmática es: "Considera qué efectos posiblemente podrían tener los rodamientos prácticos que concibes que tienen los objetos de tu concepción. puede ser engañosamente seductor. Las conjeturas pueden ser elegidas para el juicio de forma estratégica, por su prudencia (para lo cual Peirce dio como ejemplo el juego de Veinte preguntas), amplitud e incompletitud. Uno puede esperar descubrir solo qué tiempo revelaría la experiencia suficiente de un alumno de todos modos, entonces el punto es acelerarlo; la economía de la investigación es lo que exige el salto, por así decirlo, de secuestro y rige su arte.
- Deducción . Dos etapas:
- Explicación. Un análisis de la hipótesis basado en una premisa poco clara, pero deductiva, para dejar sus partes lo más claras posible.
- Demostración: argumentación deductiva, euclidiana en procedimiento. Deducción explícita de las consecuencias de la hipótesis como predicciones, para la inducción a la prueba, sobre la evidencia que se encuentra. Corolario o, si es necesario, teoremático.
- Inducción . La validez a largo plazo de la regla de inducción es deducible del principio (presuposicional al razonamiento en general) de que lo real es solo el objeto de la opinión final a la que conduciría la investigación adecuada; cualquier cosa a la que ese proceso nunca conduzca no sería real. La inducción que involucra pruebas u observaciones continuas sigue un método que, lo suficientemente persistente, disminuirá su error por debajo de cualquier grado designado previamente. Tres etapas:
- Clasificación. La clasificación de objetos de experiencia bajo las ideas generales es poco clara, pero inductiva.
- Libertad condicional: argumentación inductiva directa. Crudo (la enumeración de instancias) o gradual (nueva estimación de la proporción de verdad en la hipótesis después de cada prueba). La inducción gradual es cualitativa o cuantitativa; si es cualitativo, entonces depende de las ponderaciones de cualidades o caracteres; si es cuantitativo, depende de las mediciones, estadísticas o conteos.
- Inducción Sentential. "... que, mediante razonamientos inductivos, evalúa individualmente las distintas probaciones, luego sus combinaciones, luego realiza la autoevaluación de estas mismas apreciaciones, y aprueba el juicio final sobre el resultado total".
Ciencia de sistemas complejos
La ciencia aplicada a sistemas complejos puede involucrar elementos como la transdisciplinariedad, la teoría de sistemas y el modelado científico. El Instituto Santa Fe estudia tales sistemas; Murray Gell-Mann interconecta estos temas con el envío de mensajes.
En general, el método científico puede ser difícil de aplicar rigurosamente a diversos sistemas interconectados y grandes conjuntos de datos. En particular, las prácticas utilizadas en Big data, como el análisis predictivo, pueden considerarse en desacuerdo con el método científico.
Comunicación y comunidad
Con frecuencia, el método científico es empleado no solo por una sola persona, sino también por varias personas que cooperan directa o indirectamente. Tal cooperación puede considerarse como un elemento importante de una comunidad científica. Varios estándares de metodología científica se utilizan dentro de dicho entorno.
Evaluación de revisión por pares
Las revistas científicas utilizan un proceso de revisión por pares, en la que los editores de revistas científicas envían los manuscritos de los científicos a colegas científicos (por lo general uno a tres, generalmente anónimos) familiarizados con el campo para la evaluación. En ciertas revistas, la revista en sí misma selecciona a los árbitros; mientras que en otros (especialmente revistas extremadamente especializadas), el autor del manuscrito podría recomendar árbitros. Los árbitros pueden o no recomendar la publicación, o pueden recomendar la publicación con modificaciones sugeridas, o, a veces, la publicación en otra revista. Este estándar es practicado en diferentes grados por diferentes revistas, y puede tener el efecto de mantener la literatura libre de errores obvios y de mejorar en general la calidad del material, especialmente en las revistas que usan el estándar más rigurosamente.
Documentación y replicación
A veces, los experimentadores pueden cometer errores sistemáticos durante sus experimentos, desviarse de los métodos y prácticas estándar (ciencia patológica) por diversas razones o, en casos excepcionales, informar deliberadamente resultados falsos. Ocasionalmente debido a esto, otros científicos podrían intentar repetir los experimentos para duplicar los resultados.
Archivo
Los investigadores a veces practican el archivado de datos científicos, como en cumplimiento de las políticas de las agencias de financiación gubernamentales y las revistas científicas. En estos casos, pueden conservarse registros detallados de sus procedimientos experimentales, datos brutos, análisis estadísticos y el código fuente para proporcionar evidencia de la metodología y la práctica del procedimiento y ayudar en cualquier posible futuro intento de reproducir el resultado. Estos registros de procedimiento también pueden ayudar en la concepción de nuevos experimentos para probar la hipótesis, y pueden ser útiles para los ingenieros que podrían examinar las posibles aplicaciones prácticas de un descubrimiento.
Compartir datos
Cuando se necesita información adicional para reproducir un estudio, se le puede solicitar al autor del estudio que lo brinde. Podrían proporcionarlo, o si el autor se niega a compartir datos, pueden apelar a los editores de revistas que publicaron el estudio oa la institución que financió la investigación.
Limitaciones
Dado que es imposible que un científico registre todo lo que ocurrió en un experimento, se informa sobre los hechos seleccionados por su aparente relevancia. Esto puede conducir, inevitablemente, a problemas posteriores si se cuestiona alguna característica supuestamente irrelevante. Por ejemplo, Heinrich Hertz no informó el tamaño de la habitación utilizada para probar las ecuaciones de Maxwell, que más tarde resultó ser una pequeña desviación en los resultados. El problema es que se deben suponer partes de la teoría para seleccionar e informar las condiciones experimentales. Por lo tanto, las observaciones se describen a veces como "cargadas de teoría".
Dimensiones de la práctica
Las principales limitaciones de la ciencia contemporánea son:
- Publicación, es decir, revisión por pares
- Recursos (principalmente financiamiento)
No siempre ha sido así: en los viejos tiempos del financiamiento del "caballero científico" (y, en menor medida, la publicación) eran limitaciones mucho más débiles.
Ambas limitaciones requieren indirectamente un método científico: el trabajo que infringe las limitaciones será difícil de publicar y difícil de obtener. Las revistas requieren que los trabajos presentados se ajusten a "buenas prácticas científicas" y hasta cierto punto esto puede hacerse cumplir mediante una revisión por pares. La originalidad, la importancia y el interés son más importantes; ver, por ejemplo, las directrices del autor para la Naturaleza .
Smaldino y McElreath 2016 han notado que nuestra necesidad de recompensar la comprensión científica está siendo anulada por un diseño deficiente de la investigación y un análisis deficiente de los datos, lo que lleva a resultados falsos positivos.
Filosofía y sociología de la ciencia
La filosofía de la ciencia analiza la lógica subyacente del método científico, lo que separa a la ciencia de la no ciencia y la ética que está implícita en la ciencia. Hay suposiciones básicas, derivadas de la filosofía por al menos un científico prominente, que forman la base del método científico, es decir, que la realidad es objetiva y consistente, que los humanos tienen la capacidad de percibir la realidad con precisión y que existen explicaciones racionales para los elementos del mundo real. Estas suposiciones del naturalismo metodológico forman una base sobre la cual la ciencia puede estar basada. Las teorías de positivismo lógico, empirismo, falsificación y otras han criticado estas suposiciones y han dado explicaciones alternativas de la lógica de la ciencia, pero cada una también ha sido criticada. De manera más general, el método científico puede ser reconocido como una idealización.
Thomas Kuhn examinó la historia de la ciencia en su obra The Structure of Scientific Revolutions (La estructura de las revoluciones científicas) y descubrió que el método utilizado por los científicos difería radicalmente del método adoptado en ese momento. Sus observaciones de la práctica de la ciencia son esencialmente sociológicas y no hablan de cómo la ciencia se practica o se puede practicar en otros tiempos y en otras culturas.
Norwood Russell Hanson, Imre Lakatos y Thomas Kuhn han realizado un extenso trabajo sobre el carácter de observación "cargado de teoría". Hanson (1958) acuñó por primera vez el término para la idea de que toda observación depende del marco conceptual del observador, utilizando el concepto de gestalt para mostrar cómo las ideas preconcebidas pueden afectar tanto a la observación como a la descripción. Abre el Capítulo 1 con una discusión sobre los cuerpos de Golgi y su rechazo inicial como un artefacto de la técnica de tinción, y una discusión de Brahe y Kepler observando el amanecer y viendo un "diferente" aumento del sol a pesar del mismo fenómeno fisiológico. Kuhn y Feyerabend reconocen la importancia pionera de su trabajo.
Kuhn (1961) dijo que el científico generalmente tiene una teoría en mente antes de diseñar y llevar a cabo experimentos para hacer observaciones empíricas, y que "la ruta de la teoría a la medición casi nunca se puede viajar hacia atrás". Esto implica que la forma en que se prueba la teoría está dictada por la naturaleza de la teoría misma, lo que llevó a Kuhn (1961, p.166) a argumentar que "una vez que ha sido adoptada por una profesión ... no se reconoce ninguna teoría para ser comprobable mediante pruebas cuantitativas que aún no haya pasado ".
Paul Feyerabend examinó de manera similar la historia de la ciencia, y se le hizo negar que la ciencia sea genuinamente un proceso metodológico. En su libro Against Method argumenta que el progreso científico no es el resultado de aplicar ningún método en particular. En esencia, dice que para cualquier método específico o norma de la ciencia, uno puede encontrar un episodio histórico donde violarlo ha contribuido al progreso de la ciencia. Por lo tanto, si los creyentes en el método científico desean expresar una sola regla universalmente válida, Feyerabend sugiere en broma, debería ser 'todo vale'. Criticismos como el suyo llevaron al programa fuerte, a un acercamiento radical a la sociología de la ciencia.
Las críticas postmodernistas a la ciencia han sido objeto de una intensa controversia. Este debate en curso, conocido como las guerras de la ciencia, es el resultado de valores y supuestos conflictivos entre los campos posmodernos y realistas. Mientras los posmodernos afirman que el conocimiento científico es simplemente otro discurso (nótese que este término tiene un significado especial en este contexto) y no representa ninguna forma de verdad fundamental, los realistas en la comunidad científica sostienen que el conocimiento científico revela verdades reales y fundamentales sobre la realidad. Muchos libros han sido escritos por científicos que abordan este problema y cuestionan las afirmaciones de los posmodernos al tiempo que defienden la ciencia como un método legítimo de derivar la verdad.
Papel del azar en el descubrimiento
En algún lugar entre el 33% y el 50% de todos los descubrimientos científicos se estima que se han tropezado , en lugar de buscar. Esto puede explicar por qué los científicos tan a menudo expresan que tuvieron suerte. A Louis Pasteur se le atribuye el famoso dicho de que "la suerte favorece la mente preparada", pero algunos psicólogos han comenzado a estudiar lo que significa estar "preparado para la suerte" en el contexto científico. La investigación muestra que a los científicos se les enseñan varias heurísticas que tienden a aprovechar el azar y lo inesperado. Esto es lo que Nassim Nicholas Taleb llama "Anti-fragilidad"; mientras que algunos sistemas de investigación son frágiles ante el error humano, el sesgo humano y la aleatoriedad, el método científico es más que resistente o resistente; de hecho, se beneficia de tal aleatoriedad de muchas maneras (es antifragil). Taleb cree que mientras más antifragil sea el sistema, más florecerá en el mundo real.
El psicólogo Kevin Dunbar dice que el proceso de descubrimiento a menudo comienza cuando los investigadores encuentran errores en sus experimentos. Estos resultados inesperados llevan a los investigadores a tratar de corregir lo que creen que es un error en su método. Eventualmente, el investigador decide que el error es demasiado persistente y sistemático para ser una coincidencia. Los aspectos altamente controlados, prudentes y curiosos del método científico son, por lo tanto, lo que lo hacen adecuado para identificar tales errores sistemáticos persistentes. En este punto, el investigador comenzará a pensar en explicaciones teóricas para el error, a menudo buscando la ayuda de colegas en diferentes dominios de experiencia.
Relación con las matemáticas
La ciencia es el proceso de reunir, comparar y evaluar modelos propuestos contra observables. Un modelo puede ser una fórmula de simulación, matemática o química, o un conjunto de pasos propuestos. La ciencia es como las matemáticas porque los investigadores de ambas disciplinas intentan distinguir lo que se conoce de lo que se desconoce en cada etapa del descubrimiento. Los modelos, tanto en ciencias como en matemáticas, necesitan ser internamente consistentes y también deben ser falsables (capaz de refutar). En matemáticas, una declaración aún no debe ser probada; en tal etapa, esa declaración se llamaría conjetura. Pero cuando un enunciado ha obtenido una prueba matemática, esa afirmación adquiere un tipo de inmortalidad muy apreciada por los matemáticos, y para la cual algunos matemáticos dedican sus vidas.
El trabajo matemático y el trabajo científico pueden inspirarse mutuamente. Por ejemplo, el concepto técnico del tiempo surgió en la ciencia, y la atemporalidad fue un sello distintivo de un tema matemático. Pero hoy, la conjetura de Poincaré ha sido probada usando el tiempo como un concepto matemático en el cual los objetos pueden fluir (ver el flujo de Ricci).
Sin embargo, la conexión entre las matemáticas y la realidad (y así la ciencia en la medida en que describe la realidad) permanece oscura. El artículo de Eugene Wigner, The Unreasonable Effectiveness of Mathematics in the Natural Sciences , es un recuento muy conocido del tema de un físico ganador del Premio Nobel. De hecho, algunos observadores (incluidos algunos matemáticos conocidos como Gregory Chaitin y otros como Lakoff y Núñez) han sugerido que las matemáticas son el resultado del sesgo del practicante y la limitación humana (incluidas las culturales), algo así como la visión posmodernista de Ciencia.
El trabajo de George Pólya sobre la resolución de problemas, la construcción de pruebas matemáticas y la heurística muestran que el método matemático y el método científico difieren en detalle, aunque se asemejan entre sí al usar pasos iterativos o recursivos.
| Método matemático | Método científico | |
|---|---|---|
| 1 | Comprensión | Caracterización de la experiencia y la observación |
| 2 | Análisis | Hipótesis: una explicación propuesta |
| 3 | Síntesis | Deducción: predicción a partir de la hipótesis |
| 4 | Revisar / Extender | Prueba y experimenta |
En opinión de Pólya, la comprensión implica replantear las definiciones desconocidas en sus propias palabras, recurrir a figuras geométricas y cuestionar lo que sabemos y no sabemos ya; el análisis , que Pólya toma de Pappus, implica la construcción libre y heurística de argumentos plausibles, retrocediendo desde la meta, y diseñando un plan para construir la prueba; la síntesis es la exposición estrictamente euclidiana de detalles paso a paso de la prueba; revisión implica reconsiderar y volver a examinar el resultado y el camino recorrido.
Gauss, cuando se le preguntó cómo surgió sobre sus teoremas, una vez respondió "durch planmässiges Tattonieren" (a través de la experimentación sistemáticamente palpable).
Imre Lakatos argumentó que los matemáticos realmente usan la contradicción, la crítica y la revisión como principios para mejorar su trabajo. De manera similar a la ciencia, donde se busca la verdad, pero no se encuentra certeza, en Pruebas y refutaciones (1976), lo que Lakatos intentó establecer fue que ningún teorema de las matemáticas informales es definitivo o perfecto. Esto significa que no deberíamos pensar que un teorema es finalmente cierto, solo que no se ha encontrado ningún contraejemplo. Una vez que se encuentra un contraejemplo, es decir, una entidad que contradice / no explica el teorema, ajustamos el teorema, posiblemente extendiendo el dominio de su validez. Esta es una forma continua en que nuestro conocimiento se acumula, a través de la lógica y el proceso de pruebas y refutaciones. (Sin embargo, si los axiomas se dan para una rama de las matemáticas, Lakatos afirmó que las pruebas de esos axiomas eran tautológicas, es decir, lógicamente verdaderas, al reescribirlas, como hizo Poincaré ( Pruebas y refutaciones , 1976).)
Lakatos propuso una explicación del conocimiento matemático basada en la idea de heurística de Polya. En Proofs and Refutations , Lakatos dio varias reglas básicas para encontrar pruebas y contraejemplos de conjeturas. Pensó que los "experimentos mentales" matemáticos son una forma válida de descubrir conjeturas y pruebas matemáticas.
Relación con las estadísticas
El método científico ha sido extremadamente exitoso para sacar al mundo del pensamiento medieval, especialmente una vez que se combinó con procesos industriales. Sin embargo, cuando el método científico emplea estadísticas como parte de su arsenal, existen cuestiones matemáticas y prácticas que pueden tener un efecto nocivo sobre la confiabilidad del rendimiento de los métodos científicos. Esto se describe en un popular artículo científico de 2005 "Por qué la mayoría de los hallazgos de investigación publicados son falsos" por John Ioannidis.
lo que significa que * nuevos * descubrimientos provendrán de investigaciones que, cuando comenzó la investigación, tuvieron probabilidades bajas o muy bajas (una probabilidad baja o muy baja) de éxito. Por lo tanto, si el método científico se utiliza para expandir las fronteras del conocimiento, la investigación en áreas que están fuera de la corriente principal arrojará la mayoría de los nuevos descubrimientos. lo que significa que * nuevos * descubrimientos provendrán de investigaciones que, cuando comenzó la investigación, tuvieron probabilidades bajas o muy bajas (una probabilidad baja o muy baja) de éxito. Por lo tanto, si el método científico se utiliza para expandir las fronteras del conocimiento, la investigación en áreas que están fuera de la corriente principal arrojará la mayoría de los nuevos descubrimientos.