De Ciencia y Conciencia - 2En la entrega anterior, que da inicio a esta serie de ensayos, afirmé que el pensamiento crítico y científico es una buena herramienta para tomar decisiones acertadas y para evitar ser víctimas de algún charlatán o estafador. Antes de entrar de lleno al tema, es conveniente hablar sobre el método científico y los mecanismos del razonamiento, para dejar en claro algunos conceptos y términos que utilizaré de manera constante en estas exposiciones.
El Método Científico
El desarrollo de la ciencia se basa fuertemente en el llamado “método científico”. No se trata de un proceso definido con detalle, sino más bien de una serie de pasos que cumple con un conjunto de características tales que favorecen el encontrar una relación causa-efecto para un fenómeno que desea explicarse. No existe un “método científico” único u “oficial”; de hecho, los pasos específicos cambian dependiendo del ámbito en que se realiza la investigación científica; el proceso de experimentación sobre el desarrollo de un medicamento, por ejemplo, difiere bastante del método seguido por las ciencias sociales, y ambos a su vez del mecanismo de deducción matemática. Sin embargo, se pueden identificar pasos generales y las condiciones que se deben cumplir para considerar que se está siguiendo adecuadamente el método científico.
- Partimos inicialmente de un fenómeno que se ha observado pero que no tiene una explicación satisfactoria o comprobable. El objetivo es encontrar una causa de este fenómeno, justificando de forma válida la relación causa-efecto.
- A partir del fenómeno observado, el científico plantea una serie de explicaciones posibles, selecciona una (la que normalmente se considera más plausible) y a partir de ahí se genera una hipótesis, que no es otra cosa más que una posible explicación al fenómeno. Esta hipótesis debe tener ciertos fundamentos en los conocimientos previos o en hechos ya comprobados; de lo contrario, se corre el riesgo de tener una hipótesis descabellada. Es verdad que, a lo largo de la historia, algunas hipótesis que parecían al principio una locura, resultaron ser ciertas; pero estos eventos revolucionarios son poco comunes, y la línea que separa a una hipótesis temeraria de una mera idea fantasiosa no es fácil de trazar.
- Después, a partir de la hipótesis, se realiza el diseño de los experimentos que se llevarán a cabo para comprobar o negar esta hipótesis. El diseño de experimentos no es nada sencillo: los pasos a seguir deben cumplir con ciertas normas para asegurar que el experimento es adecuado; además, quien diseña el experimento debe hacerlo cuidadosamente para asegurar que se analice también la posibilidad de que la hipótesis sea falsa. Es un error común el diseñar un experimento enfocado únicamente a comprobar la hipótesis, y no a refutarla.
- Finalmente, después de llevar a cabo los experimentos, el científico emite una conclusión, que debe estar bien fundamentada en los resultados de la experimentación. El resultado puede validar la hipótesis (se encuentra, fuera de toda duda, que lo propuesto es causa del fenómeno que se quiere explicar,) o refutarla (los resultados muestran, también fuera de toda duda, que la causa propuesta no produce el fenómeno estudiado.) Es posible que los resultados de la experimentación no aporten una conclusión definitiva, o bien que se compruebe o refute parcialmente la hipótesis; en estos casos, es necesario replantear la hipótesis y realizar más experimentos hasta llegar a un resultado sólido y bien fundamentado. Todas estas conclusiones se documentan adecuadamente y se ponen a disposición de otros investigadores, de forma que el experimento pueda repetirse y validarse en cualquier momento.
Estos son, a grandes rasgos, los pasos seguidos en una investigación científica. Lo importante de este proceso es llegar a una conclusión mediante el apoyo de conocimientos ya existentes y demostrados, y de experimentos correctamente diseñados, para garantizar que la conclusión es real dentro de lo razonable.
El Estudio Estadístico
Ahora bien, existen situaciones donde la experimentación no es práctica o ética. Por ejemplo, supongamos que se quiere analizar la ubicación de nuevas estaciones de policía en una zona de la ciudad para reducir los índices de delincuencia. ¿Dónde es el mejor lugar para colocarlas? ¿Cuántas son suficientes? ¿Cuántas son demasiadas? ¿Qué otros factores deben analizarse para la ubicación de las estaciones? Hacer experimentos para tomar esta decisión resultaría demasiado costoso y sus resultados podrían no ser los esperados. Es necesario otro mecanismo de análisis.
En las ciencias sociales se utilizan constantemente las estadísticas para este tipo de investigación. En este caso, el científico diseña estudios y encuestas que permitan obtener información estadística para, a partir de los datos recopilados, encontrar correlaciones, tendencias y comportamientos específicos de las variables estudiadas. La premisa es que se puede esperar un determinado comportamiento en un grupo de personas o en un fenómeno social, partiendo del supuesto que debe ser similar a un comportamiento anterior ya observado, si las variables del entorno son también similares. Debido a que el comportamiento humano no sigue ningún conjunto de leyes de manera estricta, las conclusiones de estos estudios no se consideran determinantes, sino simplemente un acercamiento a lo que pudiera suceder, con un nivel de certidumbre razonable.
El diseño de estudios estadísticos es complejo, ya que se debe garantizar que dichos estudios no tengan sesgos o resulten tendenciosos. Es relativamente sencillo (y muy común) que se utilicen estadísticas engañosas para tratar de demostrar algo falso o de manipular las decisiones de una persona. Este tema es amplio y merece un artículo completo dedicado exclusivamente a los estudios estadísticos.
El Silogismo
Además de la experimentación y el estudio estadístico, existe un mecanismo adicional que nos permite obtener conclusiones veraces. Se trata del silogismo, el cual es utilizado ampliamente en comprobaciones matemáticas y en discusiones donde se intenta validar o establecer como cierto un argumento en particular. Debido a que el silogismo es una valiosa herramienta para detectar estafadores y manipulación de hechos, voy a profundizar en él a continuación.
El silogismo tiene tres componentes: las premisas iniciales, las proposiciones o inferencias y la conclusión.
- Las premisas son afirmaciones que se consideran ciertas para efectos del silogismo. Pueden tratarse de verdades evidentes o previamente comprobadas, pero también pueden ser afirmaciones que de común acuerdo se consideran ciertas. El silogismo debe tener dos premisas, aunque a veces se pueden encontrar silogismos con tres o más, si bien esto no es recomendable porque pueden complicar o hacer confuso al silogismo.
- Una vez establecidas las premisas y a partir de las mismas, se elaboran una o más proposiciones o inferencias. La proposición debe tomar en cuenta lo que establece la premisa y, mediante un argumento lógico o razonablemente aceptable, se obtiene una nueva afirmación que se presume cierta, ya que se basa en premisas que son consideradas verdaderas desde el principio.
- Finalmente, mediante el proceso de la generación de proposiciones, se llega a una conclusión. Esta conclusión normalmente es igual que la última proposición o inferencia, redactada de diferente manera para establecerla como conclusión del silogismo.
¿Complicado? Veamos un ejemplo:
Premisa 1: Todos los mamíferos son vertebrados.
Premisa 2: Los hombres son mamíferos.
Proposición: Si los hombres son mamíferos, y todos los mamíferos son vertebrados, entonces los hombres son vertebrados.
Conclusión: Por lo tanto, los hombres son vertebrados.
Una característica de los silogismos que debe tomarse en cuenta, es que se puede partir de premisas falsas y obtener una conclusión verdadera, como en el ejemplo siguiente:
Premisa 1: Todos los peces viven en el mar.
Premisa 2: El delfín es un pez.
Conclusión: El delfín vive en el mar.
Ambas premisas son falsas y, sin embargo, la conclusión es verdadera. Nótese también que en este silogismo hemos obviado la inferencia y pasamos directamente a la conclusión; esto es válido siempre que la inferencia no sea tal que requiera mayor explicación.
Lo que no puede ocurrir, sin embargo, es que a partir de dos premisas verdaderas se llegue a una conclusión falsa. Esta característica es muy importante en el silogismo, ya que nos asegura que, de ser ciertas las premisas (lo cual se supone desde el principio) y el proceso deductivo es correcto, la conclusión final debe ser correcta. Este es el fundamento del método de comprobación matemático conocido como “reducción al absurdo”: lo que se quiere refutar se establece como una de las premisas, dando por hecho que es verdad; se procede entonces a obtener inferencias, hasta que se llega a una conclusión falsa o contradictoria a la afirmación inicial, con lo que la misma queda refutada. Ahora bien, si en este proceso se llega a una conclusión verdadera, no se puede decir que la premisa inicial (lo que se quiere refutar) quede demostrada, ya que a partir de premisas falsas se puede llegar a una conclusión verdadera.
Otro aspecto muy importante a tomar en cuenta con respecto a los silogismos, es que existen situaciones donde no son adecuados. El silogismo se apoya casi por completo en la lógica binaria, en la que se puede establecer un calificativo de verdadero o falso para cada premisa y afirmación. Pero el silogismo resulta poco útil en situaciones de lógica difusa, que ocurren cuando no tenemos la certeza de que algo sea cierto o falso. El silogismo tampoco es adecuado cuando se tratan conceptos ambiguos o abstractos, como la libertad, la perfección, etc.; por esta razón, tratar de demostrar o refutar la existencia de Dios o el origen del universo mediante silogismos, es algo poco viable. De igual forma sucede con las ciencias sociales, ya que el comportamiento humano no se apega a un conjunto de normas lógicas. En estos casos, aunque el silogismo es útil para analizar argumentos y opiniones, las conclusiones obtenidas no pueden considerarse como determinantes ni decisivas.
Principios a considerar
Para complementar un poco los conceptos sobre la ciencia y su forma de trabajo, tomemos en cuenta los siguientes conceptos que por lo general se consideran como válidos en el pensamiento científico.
Ausencia de prueba no es prueba de ausencia
Uno de los principios más conocidos y de suma importancia en el ámbito científico. Este juego de palabras significa, en términos sencillos, que no se puede negar la existencia de algo, simplemente por no haber pruebas de que exista. Por ejemplo, no hay al día de hoy ninguna prueba contundente, irrefutable y comprobable, de que el fenómeno OVNI se deba a objetos de manufactura extraterrestre; sin embargo, desde el punto de vista científico, esta posibilidad no puede negarse, debido a que tampoco existe evidencia suficiente para afirmar que no se trata de objetos creados por seres inteligentes de otra parte del universo; aunque la falta de evidencia permite concluir que es muy poco probable que esa sea la causa, no hay bases para cerrar la puerta a la idea y dejar de investigarla.
Este principio encarna perfectamente el enfoque de la ciencia. Aunque no se tenga evidencia alguna sobre la existencia de un fenómeno o ente, nunca se debe, desde el punto de vista científico, refutar o negar la posibilidad de que exista. Se puede afirmar, de manera completamente objetiva, que la probabilidad de que exista algo que carece de evidencia es muy, muy pequeña. Pero negar categóricamente una hipótesis por el hecho de no existir evidencia a su favor no sólo es una postura irracional y subjetiva, sino que también pone límites a la investigación y al descubrimiento posterior.
Es difícil demostrar un negativo
A partir del principio anterior, se puede deducir que demostrar la inexistencia de algo resulta complicado, debido a la falta de evidencia. Muchas personas utilizan la versión absoluta de este principio: “no se puede demostrar un negativo”; yo prefiero dejar la posibilidad abierta, ya que hay situaciones en las que sí se puede demostrar una negación, si se plantea adecuadamente el problema. Por ejemplo, si queremos demostrar que una persona no se encuentra en un lugar determinado, basta con probar que está en otro lugar en ese mismo momento (partiendo del supuesto de que una persona no puede estar en dos lugares distintos a la vez.)
Demostrar la inexistencia de un fenómeno, sin embargo, es bastante complicado. Por el contrario, comprobar la existencia de algo es muy sencillo: un solo ejemplar de lo que se quiere demostrar es más que suficiente. A algunas personas les incomoda esta limitante, y desean que fuese posible eliminar toda ambigüedad, poder demostrarlo o refutarlo todo. Pero esta ambigüedad es propia del pensamiento científico, que nunca debe establecer verdades o falsedades absolutas [1], sino dejar la puerta abierta a nuevos conocimientos y evidencias.
La carga de la prueba está en quien hace la afirmación
Este principio se basa en un fundamento sencillo: quien propone una hipótesis como cierta, debe también proveer la evidencia. En palabras simples, si alguien asegura que lo visitan los extraterrestres en el patio de su casa, debe demostrarlo antes de exigir que le crean.
Cuando aplicamos el pensamiento crítico es útil tener en cuenta este principio. Se puede ser flexible en una plática informal o anecdótica (evitando el riesgo de pasar por antipático,) pero no en una discusión o una investigación científica. Es decir, si un amigo me dice que con un par de ajos cocidos se curó de la gripe la semana pasada, le creo (o por lo menos no lo cuestiono.) Pero si pretende venderme un jarabe de ajos para la gripe en una buena suma de dinero, lo menos que puedo hacer es pedirle una prueba de la efectividad de su producto.
Además, no hay que olvidar que todo el que hace una afirmación debe probarla o aportar evidencia que la soporte, sea cual sea el tema o el enfoque de esa afirmación. ¿Alguien dice que los extraterrestres le entregaron piedras magnéticas que curan el cáncer? Que lo demuestre. ¿Alguien más afirma que la aparición de la virgen de Fátima, presenciada por 70 mil personas [2], se debió a un fenómeno de “alucinación masiva”? Que lo demuestre también.
El efecto placebo
Un placebo es una medicina falsa, sin agentes curativos, que se le da a un enfermo haciéndole creer que es auténtica. Curiosamente, en muchos casos, una persona puede sentir una mejora considerable, aunque imaginaria, al administrársele un placebo. Esta mejoría aparente puede incluso reflejarse de manera física en los síntomas que presenta el paciente, alterando, por ejemplo, los niveles de leucocitos en la sangre. Las razones que explican este fenómeno van desde la simple autosugestión (cuando la mejoría es imaginaria) hasta la generación de sustancias y enzimas a partir de una reacción cerebral que de manera real modifican los síntomas. Por supuesto, cada individuo reacciona de manera diferente al placebo. Eventualmente, cuando el efecto placebo desaparece, los síntomas vuelven, pues la enfermedad sigue ahí.
Este efecto se encuentra plenamente identificado por la ciencia médica. Considerando que el efecto placebo puede modificar incluso lecturas hechas con instrumentos médicos de medición (por ejemplo, la presión sanguínea,) queda claro que debe tomarse en cuenta al realizar experimentos cuyo objetivo es encontrar la eficacia de una nueva droga. De forma común, las pruebas de nuevas medicinas se aplican sobre dos grupos, uno al que se le aplica la sustancia en estudio y otro al que se le administra un placebo; si los niveles de mejora de ambos grupos son similares, no se puede concluir que la nueva sustancia tenga eficacia en el tratamiento de la enfermedad; por el contrario, si el nivel de mejora en el grupo de estudio es mayor (con una variación estadísticamente significativa) que el del grupo de control al que se le dio el placebo, entonces puede pensarse con fundamento que la sustancia probada realmente es eficaz para el tratamiento de la enfermedad o de sus síntomas, y se justifica un estudio con mayor profundidad.
Experimentos de “doble ciego”
En el ejemplo del párrafo anterior referente al estudio de una nueva medicina, utilizando un grupo de control con un placebo, se puede deducir fácilmente que los pacientes no deben saber si lo que están recibiendo es la medicina o el placebo.
En la investigación científica sucede un fenómeno sicológico que es muy parecido al efecto placebo; de manera natural e involuntaria (aunque a veces no tanto,) el científico da preferencia a los resultados experimentales que favorecen a su teoría, y menosprecia o minimiza los que la contradicen. Como el paciente que cree que recibe la medicina y experimenta una mejora aparente, el científico cree que su hipótesis es la explicación correcta al fenómeno que busca explicar (si no lo creyera, ni siquiera realizaría los experimentos) y puede percibir que los resultados favorecen su hipótesis cuando en realidad ocurre lo contrario. El científico entonces analiza la información de forma tendenciosa y sesgada, reforzando los datos positivos y restando importancia o de plano ignorando los negativos. En no pocas ocasiones, se llega incluso a la falsificación consciente de los resultados, para favorecer a una hipótesis.
Para minimizar estos efectos, se utiliza un método llamado “de doble ciego”. Continuando con el mismo ejemplo, los pacientes no saben si pertenecen al grupo que recibió la medicina o el placebo, pero los científicos que llevan a cabo las mediciones tampoco lo saben. Esto evita que, de manera involuntaria (o voluntaria) se apliquen diferentes criterios a los resultados de cada grupo. Solo hasta el final del experimento se revela la naturaleza de cada grupo, y se analizan los resultados para obtener una conclusión del experimento. Como se puede ver, los experimentos de “doble ciego” reducen la posibilidad de que los resultados del estudio se alteren de manera voluntaria o inconsciente por parte de los científicos que lo realizan.
Correlación no implica causalidad
Este es un principio que rige al estudio estadístico. Quienes estudian y analizan estadísticas saben que, aunque se encuentre una relación directa entre dos variables, esto no implica que una de las variables sea causa de la otra. Correlación significa que, en un conjunto de datos estadísticos, dos de las variables mantienen una especie de relación, de forma tal que si una aumenta o disminuye, la otra también lo hace de forma proporcional; la relación también puede ser inversa, en donde una de las variables aumenta cuando la otra disminuye, y viceversa.
Existen métodos estadísticos para calcular la correlación entre dos variables con cierta exactitud. Estos métodos pueden indicar si la relación entre las variables es directa o inversa, y hasta qué grado se encuentran relacionadas. Una correlación del 100% significa que una variable cambia exactamente en la misma proporción que la otra. Pero aún en estos casos, no se puede asegurar que una de las variables sea causa de la otra.
Veamos con un ejemplo: un estudio analizó la cantidad de agua embotellada que consumen los niños en diferentes partes de una ciudad. El mismo estudio también analizó la frecuencia con que estos mismos niños se enferman y acuden a los servicios de salud públicos. Al revisar los datos, se encuentra una fuerte correlación entre ambas variables: los niños que consumen más agua embotellada son también los que menos se enferman y no acuden a los servicios públicos de salud. El estudio concluye que beber agua embotellada es, sorprendentemente, benéfico para la salud, basándose en los resultados observados.
¿Es válida la conclusión? De ninguna manera. Aunque es cierto que las dos variables tienen una fuerte correlación, no se puede asegurar que una sea causa de la otra; en este caso, que el beber agua embotellada sea causa de que los niños se enfermen menos. El principio de “correlación no implica causalidad” considera que es posible la existencia de una tercera variable, desconocida, que sí sea causa de las dos variables estudiadas. Volviendo al ejemplo, sería interesante analizar la variable “nivel socioeconómico” de los niños involucrados en el estudio; casi podemos apostar que existirá también una fuerte correlación entre esta variable y las otras dos: los niños de familias con mayor poder adquisitivo pueden consumir agua embotellada con más frecuencia, ya que ésta es costosa; estos niños también tienen mayores posibilidades de contar con servicios médicos preventivos de mejor calidad, que les permiten enfermarse menos; por otra parte, los niños de familias de nivel económico alto pueden acudir a servicios médicos privados con mayor facilidad, lo que significa que tal vez los niños se enferman con la misma frecuencia, pero no asisten a los servicios públicos que el estudio considera para sus resultados. Un ejemplo sencillo, pero muy ilustrativo, donde nos podemos dar cuenta que, aún partiendo de datos estadísticos válidos, se puede llegar a una conclusión sin fundamento.
El silogismo no sustituye a la experimentación
Para concluir con este pequeño resumen de principios del pensamiento científico, vale la pena poner en claro este valioso concepto: ni el silogismo más sofisticado, veraz e ingenioso sustituirá nunca a la experimentación científica. Así como la teoría más elaborada cae por tierra ante una evidencia que la refute, los argumentos más rebuscados y convincentes dejan de tener valor si los resultados de laboratorio los contradicen.
Uno de los obstáculos de la ciencia se encuentra internamente, dentro de la misma comunidad científica. Se trata del Status Quo, el interés de los mismos científicos por mantener vigentes las teorías actuales, a pesar de que se presente evidencia válida en contra de estas teorías. Por esta razón, muchas hipótesis se descartan a priori, sin experimentación previa, únicamente mediante argumentos y no con pruebas en laboratorio. En el extremo, se puede caer en el absurdo de concluir “no es posible, por lo tanto no puede ser”. Toda nueva idea debe probarse mediante la experimentación y la comprobación científica. Y si es necesario replantear o eliminar una teoría aceptada debido a los resultados de los nuevos estudios, que así sea: es la forma en que se ha logrado el avance científico durante los últimos siglos.
| Notas [1] Un caso muy famoso se presenta en la creencia, hace varios años, de que "todos los cisnes son blancos". Tal era la fuerza de esta creencia, que los científicos de la época se rehusaban a aceptar la existencia de los cisnes negros australianos, incluso cuando los tuvieron ante sus ojos. El conocido evento lo reseña el escritor Nicholas Taleb, en su libro "El Cisne Negro" de 2007. [2] Este suceso, documentado y hasta ahora sin explicación, ocurrió en Portugal, el 13 de octubre de 1917. En realidad, los presentes no vieron a la Virgen de Fátima; pero todos los testimonios describen un fenómeno solar fuera de lo común. |