Por qué la ciencia no «prueba» nada

A menudo leemos que la ciencia ha “probado” algo…. Sin embargo, para un científico esto es una señal de alerta inmediata, ya que nunca deberíamos utilizar el término «probado» en un contexto científico. Aquí explicaré por qué todo el mundo debería ver señales de alerta cuando lee “científicamente probado” o “científicamente probado”.


Por qué nunca deberíamos usar la palabra «probado» dentro de un contexto científico

Probado significa que es absoluto. No hay absolutamente ninguna posibilidad de que exista una explicación alternativa. Hay muchos ejemplos en los que las personas estaban convencidas de que habían demostrado algo, sólo para descubrir más tarde que estaban equivocadas. Nuestras observaciones muchas veces nos juegan una mala pasada y aunque hacemos todo lo posible por verificar y asegurarnos de que estamos en lo cierto; nunca es 100% seguro de que su observación y la interpretación sean correctas.


Si tomamos un ejemplo simple y miramos la Figura 1a, nos convenceremos fácilmente de que los dos cuadrados grises (A y B) son diferentes tonos de gris. Si diseñáramos un estudio y preguntáramos a un grupo de 100 personas, la gran mayoría, tal vez incluso todos, estarían de acuerdo con esta afirmación.

Figura 1a. Cajas sombreadas en gris

Sin embargo, el GIF a continuación (Figura 1b) mostrará que esta afirmación es incorrecta. El contexto de todo lo que lo rodea y la tonalidad que se introduce hace que nuestro cerebro piense que los colores son diferentes. Nuestra conclusión estuvo influenciada por todo lo demás que estábamos observando. Eliminar cuidadosamente todos esos factores revelará la verdad real. Esto es sólo una ilustración de que nuestros ojos pueden jugarnos una mala pasada.

Figura 1b. Cajas sombreadas grises GIF

A continuación se muestran dos ejemplos más. En la Figura 2a, concéntrate en el punto del centro y mueve la cabeza hacia adelante y hacia atrás. Esto da la ilusión de que los círculos se están moviendo, aunque no sea así. La siguiente figura (Figura 2b) consta de líneas y cuadrados perfectos, aunque nuestra interpretación inicial nos llevaría a creer lo contrario. La conclusión es que nuestras observaciones no son perfectas.

Figura 2. a). Punto con ilusión circular y b). Líneas y cuadrados perfectamente rectos.

Durante mucho tiempo la gente pensó que la Tierra era plana. Estaban convencidos de que era plano. Pensaron que estaba «probado». Hasta que se demostró que no era así. Otro ejemplo es la teoría de los miasmas, que proponía que todas las enfermedades se transmitían por el «aire malo», a menudo denominado aire oscuro o aire negro, hasta que se demostró que las enfermedades son causadas por microorganismos. Otro ejemplo está relacionado con la transferencia de calor. Se pensaba que era una sustancia o gas invisible que fluía de materiales calientes a materiales fríos. Los científicos del siglo XVIII estaban convencidos de que el calor fluiría de un material a otro. Cuando colocas una pieza de metal caliente sobre otra fría, ésta se calentará. Se pensaba que esto se debía a que el calor fluía del metal caliente al frío. Incluso se podía sentir con las manos, por lo que los científicos lo consideraron “probado”.


«La conclusión es que nuestras observaciones no son perfectas»

Por qué la ciencia no “prueba” nada

Hay 4 razones principales por las que la ciencia no puede «probar» nada:


1). Dificultades con las observaciones.

Los ejemplos anteriores de ilusiones ópticas son una clara demostración de que los ojos pueden jugarnos una mala pasada. Lo mismo ocurre con nuestros dispositivos de medición y sus operadores. En ciencia, se hace mucho para evitar observaciones erróneas. Las observaciones erróneas se presentan de muchas formas y formas diferentes. Puede ser incorrecto porque en realidad no está midiendo lo que creemos que estamos midiendo o porque la medición puede no ser reproducible (a esto nos referimos como validez y confiabilidad). Por supuesto, los investigadores hacen todo lo posible para garantizar que las mediciones sean válidas y fiables. Hay calibraciones, verificación de datos, replicación, confirmaciones por mediciones independientes, etc. Pero nunca podremos eliminar completamente el error.


2). Dificultades con la interpretación.

Pero imaginemos que los datos recopilados están libres de todo error (una situación hipotética), nuestra mente, que tiene que interpretar estos datos, no lo está. Vemos el mundo de una manera que está influenciada por muchos factores: nuestros genes, cultura, educación, etc. Hay muchas formas de prejuicios que aparecerán como resultado de esto. Una vez más, los investigadores hacen todo lo posible para minimizar el sesgo. Están capacitados para reconocer posibles sesgos y evitarlos. Pero el sesgo está en todas partes y nunca podrá evitarse o eliminarse por completo. Un ejemplo de sesgo es el sesgo de publicación. Los estudios con un resultado positivo (por ejemplo, el suplemento X tiene un efecto) tienen más probabilidades de ser publicados que los estudios sin un resultado positivo (el suplemento X no tuvo ningún efecto). Por supuesto, ambos resultados son importantes, pero si sólo se publican los resultados positivos, se producirá un sesgo. Entonces, incluso cuando nuestras mediciones y observaciones estarían libres de cualquier error, la interpretación de los datos no lo está.


3). Contexto

Para profundizar un poco más en esta cuestión de interpretación: una verdad requiere un contexto. Entonces, si una afirmación es verdadera, puede que sólo lo sea en una situación muy específica. Por ejemplo, la alimentación con carbohidratos mejora el rendimiento. Es muy probable que lo haga durante el ejercicio prolongado, pero es posible que no lo haga durante una carrera de velocidad, como una carrera de 60 m. Cualquier conclusión general que parezca generalizarse más tiene menos probabilidades de ser cierta. Siempre hay situaciones en las que puede que no sea así. Así que no podemos decir que algo está probado porque siempre puede haber situaciones en las que esto no funcione.


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4). Información incompleta

A veces simplemente no tenemos los datos correctos o suficientes para llegar a conclusiones sólidas. A menudo escuchamos a los científicos decir: “necesitamos hacer más estudios” o “necesitamos más datos”. Si tenemos dos estudios y no tienen exactamente los mismos resultados, sería bueno hacer un tercer estudio para saber por qué. Sin embargo, los recursos y el tiempo no son ilimitados. La ciencia avanza lentamente (más lentamente en ciertas áreas que en otras) como resultado de ambos factores. El trabajo meticuloso de un único proyecto de investigación a veces lleva años. Y un proyecto de investigación sólo puede desentrañar una pieza muy pequeña del rompecabezas. Incluso en ámbitos donde aparentemente hay acuerdo y debemos ser conscientes de que es posible que, en cualquier momento, surja información nueva y contradictoria. Cuantos más estudios tengamos con hallazgos similares, menos probable será que alguna vez tengamos que revisar nuestro pensamiento, pero nunca podremos estar 100% seguros.


«Podemos sacar conclusiones y podemos estar seguros de que estas conclusiones probablemente sean correctas… pero nunca 100% seguras».

Entonces, ¿nunca podremos sacar conclusiones? ¿No podemos tener confianza en nada? Por supuesto que podemos. Podemos sacar conclusiones y podemos estar seguros de que estas conclusiones probablemente sean correctas. Podemos tener confianza, una confianza increíble, absoluta y positiva, pero nunca estar 100% seguros. Hay varias citas estupendas del gran científico y pensador Richard Feynman:


“Debemos absolutamente dejar lugar a la duda o no habrá progreso ni aprendizaje. La gente busca certeza. Pero no hay certeza”.
«Tengo respuestas aproximadas y posibles creencias con diferentes grados de certeza sobre diferentes cosas, pero no estoy absolutamente seguro de nada».
«El conocimiento científico es un conjunto de afirmaciones con diversos grados de certeza: algunas muy inseguras, otras casi seguras, pero ninguna absolutamente segura».

¿Nunca podremos usar la palabra «probado»?

Podemos… hay ciertos contextos donde la palabra «probado» es…

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