Mitos sobre Ciencia (III): Probando las teorías
“Para la población educada de hoy en día parece obvio que los hechos se confirman por observación, y no a través de la consulta de autoridades antiguas. Pero esto es una concepción moderna que apenas si existía antes del siglo XVII. Aristóteles mantenía que las mujeres tenían menos dientes que los hombres; aunque se casó dos veces, nunca se le ocurrió examinar las bocas de sus esposas para verificar esta afirmación”. Bertrand Russell.
Continuamos con la tercera entrega de mitos sobre ciencia. En esta ocasión trataremos dos puntos vitales: por una parte, cómo se construye la evidencia científica que apoya o “derriba” una hipótesis, y por otra la “falsa” distinción entre diferentes tipos de ciencia.
Mito 5: Una sola prueba llega para derribar una teoría y demás recursos de los típicos “genios incomprendidos”.
No todo está arreglado. Hay gente que ha comprendido perfectamente todo esto – la ciencia no es exacta, ha de ser mejorada, se requiere un proceso constante de autocrítica que permita englobar unas teorías dentro de otras y aumentar las fronteras del conocimiento…
…y por ello cree que cualquier indicio en contra de algún conocimiento establecido lo invalida automáticamente.
Hay una cuestión que no es del todo obvia, y es que la ciencia siempre trabaja con probabilidades. Esto no es más que una consecuencia del carácter impreciso de la ciencia, del cual ya hablamos. Cuando yo digo que si le aplico una fuerza a un cuerpo el resultado es una aceleración, lo digo con una cierta confianza, una cierta probabilidad. Por supuesto, cuantas más veces observemos algo, mayor es la probabilidad de que en efecto sea una ley y no una casualidad. Llegado a un punto en el que no podemos contar los “9” en 99.99999…% de probabilidad, simplemente nos ahorramos el trabajo de hacerlo. Aviso a navegantes, vienen números, pero son de los facilitos.
Así que supongamos que tenemos 10 observaciones que dicen, cada una, que algo es cierto (los cerdos no vuelan) con un 90% de probabilidad – o lo que es lo mismo, un 10% de que hayamos medido mal y sea falso. La probabilidad combinada de algún cerdo sí vuele y que las diez veces nos hayamos equivocado es del 10% x 10% x … x 10% = 0,00000001%. O lo que es lo mismo, afirmamos que vuelan con un 99.99999999% de seguridad. Antes que esperar que eso falle, deberíamos ir a jugar a la ruleta.
Y ahora imaginemos que nuestro vecino de arriba ha hecho una observación que dice, que, de hecho, los cerdos vuelan. Así que nos hacemos la siguiente pregunta: cuál es ahora la probabilidad de que ningún cerdo vuele (y nuestro vecino se equivoque).
Hay dos escenarios. En uno, nuestro vecino ha visto a un cerdo volar con un 100% de seguridad. En ese caso, la probabilidad de que se equivoque en su medida es del 0%, y puede afirmar tranquilo que tenemos un nuevo medio de transporte.
El caso dos es que el vecino lo ha visto con una seguridad del 99.99%. Es una seguridad que sigue siendo muy alta – ¿cómo pondríamos en duda su juicio? Bien, porque esa seguridad significa que hay una probabilidad de “tan sólo” 0.01% de que se haya equivocado… lo cual es exactamente un millón de veces más probable que un fallo por nuestra parte, que había bajado al 0,00000001%.
Lo que esto pone de manifiesto es que en ciencia no es tan fundamental estar absolutamente seguro de haber visto algo – cerca del 90% suele ser más que suficiente. Lo importante es poder verlo una y otra vez, cientos y miles de veces. Y si alguien quiere decir que alguna suposición es incorrecta, no deberá aportar una prueba “definitiva”, porque nunca se puede estar seguro al 100% del algo, sino aportar un número de pruebas comparable al que ya se tenía.
Lo siento, pero con una aparición de la virgen no nos llega. Necesitamos más. Autor: Jose Mariano Taboada
Esto es particularmente extremo en el caso de las teorías “bien establecidas”, aquellas a las que ya ni somos capaces de asignar una probabilidad porque son tan básicas que su validez es confirmada constantemente en otros experimentos, y el número de pruebas es inconmensurable. Ejemplos son la teoría de Newton, la teoría electromagnética, o la misma teoría de la relatividad.
Es por esto que cuando OPERA encontró neutrinos que viajaban más rápido que la velocidad de la luz (lo cual iría en contra de la teoría de la relatividad), cualquier físico contestaría ante la pregunta de turno que era más probable un error en OPERA que en la teoría de la relatividad. No fue una cuestión de inmovilismo, como mucha gente lo quiso ver. Fue una mera cuestión de multiplicaciones.
Mito 6: Las ciencias sociales son incapaces de establecer teorías fiables, al contrario que las naturales.
“Toda ciencia exacta está dominada por la idea de aproximación. Cuando un hombre te dice que conoce la verdad exacta acerca de algo, sabes que estás en lo cierto cuando infieres que es un hombre inexacto.” Betrand Russell
Este punto ha sido y es objeto de muchas discusiones. Muchas veces escuchamos eso de: “El hombre es un ser complejo, dinámico, que se adapta a los cambios. Los datos que obtenemos de su comportamiento distan de tener las cualidades que tienen las ciencias naturales, y por eso las ciencias sociales ni siquiera deberían ser consideradas ciencias. Además, las ciencias sociales están llenas de ideologías y sesgos.” Pero como mostraremos ahora, estos argumentos son infundados, por varias razones:
Primero, porque ciencias tan respetables y avanzadas como la medicina o la biología trabajan con datos igualmente complejos, y han sido capaces de establecer relaciones sólidas que nadie pone en duda (más allá de lo razonable). Para muestra, ahí está la teoría de la evolución. Vale, algunos descerebrados reniegan de ella. Pero hablamos de gente con cabeza, dispuesta a pensar racionalmente. A veces lo que sucede es que es simplemente más difícil, bien sea porque requiere más tiempo, más trabajo o por mera cuestión de dar con la idea adecuada. Después de todo, por cada respuesta que se da a una cuestión se pueden sacar varias preguntas nuevas, más difíciles y complejas de tratar.
Segundo, porque hasta las ciencias más formales son incapaces de hacer predicciones con muchos temas; por ejemplo, en geología somos incapaces de poder predecir terremotos con cierta exactitud, pese a los numerosos intentos que se han hecho. Y es que no solo basta con tener datos, sino que debemos distinguir las verdaderas señales que buscamos del ruido estadístico que nos puede engañar. Y esto es un proceso que hacemos en el día a día. Cuando charlamos con una persona del otro sexo y tratamos de meterle “ficha”, tratamos de identificar ciertas señales para ver si la atracción es mutua o no. En ocasiones acertamos (menos de las que estamos dispuestos a aceptar públicamente), pero a veces simplemente confundimos señales con ruido y el fail es de proporciones épicas.
Tercero, porque los datos que estamos obteniendo en ciencias sociales son cada vez más completos y buenos, y su volumen crece a una velocidad inmensa. Y aunque es sólo una parte del total de nuevas aportaciones, el ejemplo más claro es el comienzo de la época del Big Data, y con ello podremos obtener conclusiones más sólidas, ya que nos ayudará a contrastar teorías ya consolidadas y hacer otras nuevas. Es de esperar que en las próximas décadas la fiabilidad de las ciencias sociales comenzará a despegar, y todo gracias a nuevas tecnologías que nos permiten recopilar más y mejores datos que de otra forma serían inaccesibles. Ahora bien, esto no está exento de problemas (no se debe confundir ruidos estadístico, esto es, efectos que no tienen nada que ver con lo que tratamos de medir, con la verdadera señal que buscamos), pero es un campo de estudio que está en auge y en el que se esperan grandes avances.
En un mundo dinámico y complejo, distinguir ruido de señal es difícil, pero no imposible. Autor: Anna Dziubinska
Y cuarto y último, porque la discusión es normal en toda ciencia. En física hay varios modelos que “compiten” por tratar de describir mejor la realidad, y lo mismo sucede en economía o psicología. Ahora bien, cabe distinguir la discusión “sana” del fundamentalismo ideológico. La propia frase que encabeza este artículo resume esta idea: no podemos caer en el autoengaño, y debemos estar siempre alerta. Después de todo, lo que buscamos es acercarnos a la realidad, no que esta se acerque a nuestras ideas. Y precisamente por eso en ciencias sociales, donde existe aún mucha incertidumbre sobre los resultados, es donde más necesario es adaptar una postura científica de escepticismo y precaución. Porque la ausencia de ciencia nos deja precisamente con lo que muchos detractores acusan de forma infundada a las ciencias sociales: desconocimiento absoluto. La respuesta debe ser, por tanto, más ciencia, y no menos.
Escrito por Santiago Codesido y Javier Sánchez.
