Evidencia científica

La evidencia científica es evidencia que sirve para apoyar o contrarrestar una teoría o hipótesis científica, aunque los científicos también usan la evidencia de otras maneras, como cuando aplican teorías a problemas prácticos. Se espera que dicha evidencia sea evidencia empírica e interpretable de acuerdo con métodos científicos. Los estándares para la evidencia científica varían según el campo de investigación, pero la solidez de la evidencia científica generalmente se basa en los resultados del análisis estadístico y la solidez de los controles científicos.

Principios de inferencia

Las suposiciones o creencias de una persona sobre la relación entre las observaciones y una hipótesis afectarán si esa persona toma las observaciones como evidencia. Estas suposiciones o creencias también afectarán la forma en que una persona utiliza las observaciones como evidencia. Por ejemplo, la aparente falta de movimiento de la Tierra puede tomarse como evidencia de una cosmología geocéntrica. Sin embargo, después de que se presenta evidencia suficiente para la cosmología heliocéntrica y se explica la aparente falta de movimiento, la observación inicial se descarta fuertemente como evidencia.

Cuando los observadores racionales tienen creencias de fondo diferentes, pueden sacar conclusiones diferentes de la misma evidencia científica. Por ejemplo, Priestley, trabajando con la teoría del flogisto, explicó sus observaciones sobre la descomposición del óxido de mercurio usando flogisto. En cambio, Lavoisier, desarrollando la teoría de los elementos, explicó las mismas observaciones con referencia al oxígeno. Tenga en cuenta que no existe una relación causal entre las observaciones y la hipótesis para que la observación se tome como evidencia, sino que la relación causal la proporciona la persona que busca establecer las observaciones como evidencia.

Un método más formal para caracterizar el efecto de las creencias de fondo es la inferencia bayesiana. En la inferencia bayesiana, las creencias se expresan como porcentajes que indican la confianza que uno tiene en ellas. Uno parte de una probabilidad inicial (a priori) y luego actualiza esa probabilidad utilizando el teorema de Bayes después de observar la evidencia. Como resultado, dos observadores independientes del mismo evento llegarán racionalmente a diferentes conclusiones si sus antecedentes (observaciones previas que también son relevantes para la conclusión) difieren. Sin embargo, si se les permite comunicarse entre sí, terminarán de acuerdo (según el teorema de acuerdo de Aumann).

La importancia de las creencias de fondo en la determinación de qué observaciones son evidencia se puede ilustrar mediante el razonamiento deductivo, como los silogismos. Si alguna de las proposiciones no se acepta como verdadera, tampoco se aceptará la conclusión.

Utilidad de la evidencia científica

Filósofos, como Karl R. Popper, han proporcionado teorías influyentes del método científico dentro de las cuales la evidencia científica juega un papel central. En resumen, Popper establece que un científico desarrolla creativamente una teoría que puede ser refutada al probar la teoría contra evidencia o hechos conocidos. La teoría de Popper presenta una asimetría en el sentido de que la evidencia puede demostrar que una teoría es incorrecta al establecer hechos que son inconsistentes con la teoría. Por el contrario, la evidencia no puede probar que una teoría es correcta porque puede existir otra evidencia, aún por descubrir, que sea inconsistente con la teoría.

Puntos de vista filosóficos versus científicos

En el siglo XX, muchos filósofos investigaron la relación lógica entre las declaraciones de evidencia y las hipótesis, mientras que los científicos tendieron a centrarse en cómo se generan los datos utilizados para la inferencia estadística. Pero según la filósofa Deborah Mayo, a fines del siglo XX, los filósofos habían llegado a comprender que "hay características clave de la práctica científica que son pasadas por alto o mal descritas por todas las explicaciones lógicas de la evidencia, ya sean hipotético-deductivas, bayesianas o instanciacionistas". ".

Hubo una variedad de enfoques filosóficos del siglo XX para decidir si una observación puede considerarse evidencia; muchos de estos se centraron en la relación entre la evidencia y la hipótesis. En la década de 1950, Rudolf Carnap recomendó distinguir tales enfoques en tres categorías: clasificatorio (si la evidencia confirma la hipótesis), comparativo (si la evidencia respalda una primera hipótesis más que una hipótesis alternativa) o cuantitativo (el grado en que la evidencia respalda una hipótesis). hipótesis).Una antología de 1983 editada por Peter Achinstein proporcionó una presentación concisa de destacados filósofos sobre la evidencia científica, incluidos Carl Hempel (sobre la lógica de la confirmación), RB Braithwaite (sobre la estructura de un sistema científico), Norwood Russell Hanson (sobre la lógica del descubrimiento), Nelson Goodman (de gran fama, sobre una teoría de proyección), Rudolf Carnap (sobre el concepto de confirmación de evidencia), Wesley C. Salmon (sobre confirmación y relevancia) y Clark Glymour (sobre evidencia relevante). En 1990, William Bechtel proporcionó cuatro factores (claridad de los datos, replicación por otros, consistencia con los resultados obtenidos por métodos alternativos y consistencia con teorías plausibles de mecanismos) que los biólogos utilizaron para resolver controversias sobre procedimientos y confiabilidad de la evidencia.

En 2001, Achinstein publicó su propio libro sobre el tema titulado El libro de la evidencia, en el que, entre otros temas, distinguía entre cuatro conceptos de evidencia: evidencia de situación epistémica (evidencia relativa a una situación epistémica dada), evidencia subjetiva (considerada ser evidencia de una persona en particular en un momento particular), evidencia verídica (una buena razón para creer que una hipótesis es verdadera) y evidencia potencial (una buena razón para creer que una hipótesis es altamente probable).Achinstein definió todos sus conceptos de evidencia en términos de evidencia potencial, ya que cualquier otro tipo de evidencia debe ser al menos evidencia potencial, y argumentó que los científicos buscan principalmente evidencia verídica pero también usan los otros conceptos de evidencia, que se basan en un distintivo. concepto de probabilidad, y Achinstein contrastó este concepto de probabilidad con teorías probabilísticas previas de la evidencia, como la bayesiana, la carnapiana y la frecuentista.

La simplicidad es un criterio filosófico común para las teorías científicas. Sobre la base de la suposición filosófica de la fuerte tesis de Church-Turing, se ha conjeturado un criterio matemático para la evaluación de la evidencia, con un criterio que se parece a la idea de la navaja de Occam de que la descripción completa más simple de la evidencia es probablemente correcta. Establece formalmente: "El principio ideal establece que la probabilidad previa asociada con la hipótesis debe estar dada por la probabilidad universal algorítmica, y la suma de la probabilidad universal logarítmica del modelo más el logaritmo de la probabilidad de los datos dados el modelo debe minimizarse".Sin embargo, algunos filósofos (incluidos Richard Boyd, Mario Bunge, John D. Norton y Elliott Sober) han adoptado una visión escéptica o deflacionaria del papel de la simplicidad en la ciencia, argumentando de varias maneras que se ha enfatizado demasiado su importancia.

El énfasis en la prueba de hipótesis como la esencia de la ciencia prevalece tanto entre los científicos como entre los filósofos. Sin embargo, los filósofos han notado que probar hipótesis al confrontarlas con nueva evidencia no explica todas las formas en que los científicos usan la evidencia. Por ejemplo, cuando Geiger y Marsden dispersaron partículas alfa a través de una fina lámina de oro, los datos resultantes permitieron a su asesor experimental, Ernest Rutherford, calcular con mucha precisión la masa y el tamaño de un núcleo atómico por primera vez. Rutherford usó los datos para desarrollar un nuevo modelo atómico, no solo para probar una hipótesis existente; tal uso de evidencia para producir nuevas hipótesis a veces se denomina abducción (siguiendo a C. S. Peirce).El metodólogo de ciencias sociales Donald T. Campbell, quien enfatizó la prueba de hipótesis a lo largo de su carrera, luego enfatizó cada vez más que la esencia de la ciencia "no es la experimentación per se", sino la competencia iterativa de "hipótesis rivales plausibles", un proceso que en cualquier momento dado. La fase puede comenzar con la evidencia o puede comenzar con la hipótesis. Otros científicos y filósofos han enfatizado el papel central de las preguntas y problemas en el uso de datos e hipótesis.

Concepto de prueba científica

Si bien la frase "prueba científica" se usa a menudo en los medios populares, muchos científicos han argumentado que en realidad no existe tal cosa. Por ejemplo, Karl Popper escribió una vez que "En las ciencias empíricas, que son las únicas que pueden brindarnos información sobre el mundo en que vivimos, las pruebas no ocurren, si entendemos por 'prueba' un argumento que establece una vez y para siempre la verdad". de una teoría". Albert Einstein dijo:

El teórico científico no debe ser envidiado. Pues la Naturaleza, o más precisamente el experimento, es un juez inexorable y poco amistoso de su obra. Nunca dice "Sí" a una teoría. En los casos más favorables dice "Quizás", y en la gran mayoría de los casos simplemente "No". Si un experimento concuerda con una teoría significa para esta última "Quizás", y si no concuerda significa "No". Probablemente todas las teorías experimentarán algún día su "No", la mayoría de las teorías, poco después de su concepción.