El método científico es un método empírico de adquisición de conocimientos que ha caracterizado el desarrollo de la ciencia desde al menos el siglo XVII. Implica una observación cuidadosa , aplicando un escepticismo riguroso sobre lo observado, dado que los supuestos cognitivos pueden distorsionar la forma en que uno interpreta la observación . Implica formular hipótesis , por inducción , basadas en tales observaciones; pruebas de deducciones experimentales y basadas en medicionesextraído 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. [1] [2] [3]
Aunque los procedimientos varían de un campo de investigación a otro, el proceso subyacente suele ser el mismo de un campo a otro. El proceso en el método científico implica hacer conjeturas (hipótesis), derivar predicciones de ellas como consecuencias lógicas y luego llevar a cabo experimentos u observaciones empíricas basadas en esas predicciones. [4] [5] Una hipótesis es una conjetura, basada en el conocimiento obtenido al buscar respuestas a la pregunta. La hipótesis puede ser muy específica o puede ser amplia. Luego, los científicos prueban hipótesis mediante la realización de 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 se puede probar de manera significativa. [6]
El propósito de un experimento es determinar si las observaciones concuerdan o entran en conflicto con las predicciones derivadas de una hipótesis. [7] Los experimentos pueden tener lugar en cualquier lugar, desde un garaje hasta el Gran Colisionador de Hadrones del CERN . Sin embargo, existen dificultades en la formulación de un método. Aunque el método científico se presenta a menudo como una secuencia fija de pasos, representa más bien un conjunto de principios generales. [8] No todos los pasos tienen lugar en todas las investigaciones científicas (ni en el mismo grado), y no siempre están en el mismo orden. [9] [10]
Historia
Los debates importantes en la historia de la ciencia se refieren al racionalismo , especialmente como lo propugna René Descartes ; inductivismo y / o empirismo , como lo defendió Francis Bacon , y adquiriendo especial relevancia con Isaac Newton y sus seguidores; e hipotético-deductivismo , que pasó a primer plano a principios del siglo XIX.
El término "método científico" surgió en el siglo XIX, cuando se estaba produciendo un importante desarrollo institucional de la ciencia y aparecían terminologías que establecían límites claros entre ciencia y no ciencia, como "científico" y "pseudociencia". [16] A lo largo de las décadas de 1830 y 1850, cuando el baconianismo era popular, naturalistas como William Whewell, John Herschel, John Stuart Mill participaron en debates sobre "inducción" y "hechos" y se centraron en cómo generar conocimiento. [16] A finales del siglo XIX y principios del XX, se llevó a cabo un debate sobre el realismo frente al antirrealismo a medida que las poderosas teorías científicas se extendían más allá del ámbito de lo observable. [17]
El término "método científico" entró en uso popular en el siglo XX, apareciendo en diccionarios y libros de texto de ciencia, aunque hubo poco consenso científico sobre su significado. [16] Aunque hubo un crecimiento a mediados del siglo XX, en las décadas de 1960 y 1970 numerosos filósofos de la ciencia influyentes como Thomas Kuhn y Paul Feyerabend habían cuestionado la universalidad del "método científico" y, al hacerlo, reemplazaron en gran medida al noción de ciencia como método homogéneo y universal con la de ser una práctica heterogénea y local. [16] En particular, Paul Feyerabend, en la primera edición de 1975 de su libro Against Method , argumentó en contra de la existencia de reglas universales de la ciencia . [17] Ejemplos posteriores incluyen el ensayo de 2013 del físico Lee Smolin "No hay método científico" [18] y el capítulo del historiador de la ciencia Daniel Thursday en el libro de 2015 Newton's Apple and Other Myths about Science , que concluyó que el método científico es un mito o, en el mejor de los casos, una idealización. [19] Los filósofos Robert Nola y Howard Sankey, en su libro de 2007 Theories of Scientific Method , dijeron que los debates sobre el método científico continúan, y argumentaron que Feyerabend, a pesar del título de Against Method , aceptó ciertas reglas del método e intentó justificar esas reglas. con una metametodología. [20]
Descripción general
El método científico es el proceso mediante el cual se lleva a cabo la ciencia . [21] Como en otras áreas de investigación, la ciencia (a través del método científico) puede basarse en conocimientos previos y desarrollar una comprensión más sofisticada de sus temas de estudio a lo largo del tiempo. [22] [23] [24] [25] [26] [27] Se puede ver que este modelo es la base de la revolución científica . [28]
El elemento omnipresente en el método científico es el empirismo . Esto se opone a formas estrictas de racionalismo : el método científico encarna que la razón por sí sola no puede resolver un problema científico particular. Una formulación sólida del método científico no siempre está alineada 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, normalmente se acepta el uso de modelos científicos y la confianza en tipologías y teorías abstractas. 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 , las apelaciones a la tradición, las creencias comunes, el sentido común o, lo que es más importante, las teorías sostenidas actualmente, son los únicos medios posibles para demostrar la verdad. .
A lo largo de la historia se pueden encontrar diferentes expresiones tempranas del empirismo y el método científico, por ejemplo, con los antiguos estoicos , Epicuro , [29] Alhazen , [30] Roger Bacon y William of Ockham . Desde el siglo XVI en adelante, los experimentos fueron promovidos por Francis Bacon y realizados por Giambattista della Porta , [31] Johannes Kepler , [32] y Galileo Galilei . [33] Hubo un desarrollo particular con la ayuda de trabajos teóricos de Francisco Sanches , [34] John Locke , George Berkeley y David Hume .
El modelo hipotético-deductivo [35] formulado en el siglo XX es el ideal, aunque ha sufrido una revisión significativa desde que se propuso por primera vez (para una discusión más formal, ver § Elementos del método científico ). Staddon (2017) sostiene que es un error intentar seguir reglas [36] que se aprenden mejor mediante un estudio cuidadoso de ejemplos de investigación científica.
Proceso
El proceso general implica hacer conjeturas ( hipótesis ), derivar predicciones de ellas como consecuencias lógicas y luego realizar experimentos basados en esas predicciones para determinar si la conjetura original era correcta. [4] Sin embargo, existen dificultades en una declaración de método formulada. Aunque el método científico a menudo se presenta como una secuencia fija de pasos, es mejor considerar estas acciones como principios generales. [9] 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), en cada paso se requiere "invención, sagacidad [y] genio" [10] .
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 tener un final abierto, como en "¿Cómo puedo diseñar un medicamento para curar esta enfermedad en particular?" Esta etapa implica con frecuencia encontrar y evaluar evidencia de experimentos previos, observaciones científicas personales o afirmaciones, así como el trabajo de otros científicos. Si ya se conoce la respuesta, se puede plantear una pregunta diferente que se base 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. [37]
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 hace que el ARN produzca proteínas" de Francis Crick , [38] 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 determinada . Por ejemplo, la población puede ser gente con una enfermedad en 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 fármaco no hace nada y que cualquier cura se debe al azar . Los investigadores normalmente quieren demostrar que la hipótesis nula es falsa. La hipótesis alternativa es el resultado deseado, que a la droga le va mejor que al 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 se puede probar de manera significativa.
Predicción
Este paso implica determinar las consecuencias lógicas de la hipótesis. A continuación, se seleccionan una o más predicciones para realizar más pruebas. Cuanto más improbable que una predicción sea correcta simplemente por coincidencia, más convincente sería si la predicción se cumpliera; La evidencia también es más sólida si la respuesta a la predicción aún no se conoce, debido a los efectos del sesgo retrospectivo (ver también postdicción ). Idealmente, la predicción también debe distinguir la hipótesis de las posibles alternativas; 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 ). [39]
Pruebas
Esta es una investigación de si el mundo real se comporta como predice la hipótesis. Los científicos (y otras personas) prueban hipótesis mediante la realización de 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 cierta; los experimentos futuros pueden revelar problemas. Karl Popper aconsejó a los científicos que intentaran falsificar hipótesis, es decir, que buscaran y probaran aquellos experimentos que parecieran más dudosos. Un gran número de confirmaciones exitosas no son convincentes si surgen de experimentos que evitan riesgos. [7] 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 sin saberlo a los sujetos de prueba qué muestras son las drogas de prueba deseadas y cuáles son placebos , ignora 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 la falla de una de las hipótesis auxiliares. (Ver la tesis de Duhem-Quine .) Los experimentos se pueden realizar 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 (usando uno de los vehículos exploradores en funcionamiento ), etc. . Los astrónomos realizan experimentos en busca de planetas alrededor de estrellas distantes. Finalmente, la mayoría de los experimentos individuales abordan temas muy específicos por razones prácticas. 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, es posible que se requiera un análisis estadístico , como una prueba de chi-cuadrado . Si la evidencia ha falsificado la hipótesis, se requiere una nueva hipótesis; si el experimento respalda la hipótesis pero la evidencia no es lo suficientemente fuerte para una alta confianza, se deben probar otras predicciones de la hipótesis. Una vez que una hipótesis está fuertemente respaldada por evidencia, se puede hacer una nueva pregunta para proporcionar más información sobre el mismo tema. La evidencia de otros científicos y la experiencia se incorporan con frecuencia en cualquier etapa del proceso. Dependiendo de la complejidad del experimento, es posible que se requieran muchas iteraciones para recopilar evidencia suficiente para responder una pregunta con confianza o para construir muchas respuestas a preguntas muy específicas con el fin de responder una sola pregunta más amplia.
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. Patrones de difracción de rayos X del ADN por Florence Bell en su Ph.D. tesis (1939) eran similares a (aunque no tan buenas como) "foto 51", pero esta investigación fue interrumpida por los acontecimientos de la Segunda Guerra Mundial. El ADN había sido identificado como portador de información genética por el experimento de Avery-MacLeod-McCarty en 1944, [40] 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 plantearon la hipótesis de que el ADN tenía una estructura helicoidal. [41]
- Predicción : si el ADN tuviera una estructura helicoidal, su patrón de difracción de rayos X tendría forma de X. [42] [43] Esta predicción se determinó utilizando las matemáticas de la transformada de hélice, que había sido derivada por Cochran, Crick y Vand [44] (e independientemente por Stokes). Esta predicción fue una construcción matemática, completamente independiente del problema biológico en cuestión.
- Experimento : Rosalind Franklin utilizó ADN puro para realizar 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. [45] [46] Él y Crick luego produjeron su modelo, usando esta información junto con la información previamente conocida sobre la composición del ADN, especialmente las reglas de Chargaff de emparejamiento de bases. [47]
El descubrimiento se convirtió en el punto de partida para muchos estudios adicionales relacionados con 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: [48]
Replicación
Si un experimento no se puede repetir 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. [49] La replicación se ha convertido en un tema polémico en las ciencias sociales y biomédicas donde los tratamientos se administran a grupos de individuos. Normalmente, un grupo experimental recibe el tratamiento, como un fármaco, y el grupo de control recibe un placebo. John Ioannidis en 2005 señaló que el método utilizado ha dado lugar a muchos hallazgos que no se pueden replicar. [50]
Revisión externa
El proceso de revisión por pares implica la evaluación del experimento por parte de expertos, que suelen dar sus opiniones de forma anónima. Algunas revistas solicitan que el experimentador proporcione listas de posibles revisores por pares, especialmente si el campo es muy especializado. La revisión por pares no certifica la exactitud de los resultados, solo que, en opinión del revisor, los experimentos en sí eran sólidos (según la descripción proporcionada por el experimentador). Si el trabajo pasa la revisión por pares, que ocasionalmente 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. [51]
Registro y uso compartido de datos
Los científicos suelen tener cuidado al registrar sus datos, un requisito promovido por Ludwik Fleck (1896-1961) y otros. [52] Aunque normalmente no es necesario, se les puede solicitar que proporcionen estos datos a otros científicos que deseen replicar sus resultados originales (o partes de sus resultados originales), extendiéndose al intercambio de muestras experimentales que puedan ser difíciles de obtener. [53]
La investigación científica
La investigación científica generalmente tiene como objetivo 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 utilizar esa comprensión para intervenir en sus mecanismos causales (como curar enfermedades). Cuanto mejor sea una explicación para hacer predicciones, más útil puede ser con frecuencia y es más probable que continúe explicando un conjunto de evidencia mejor que sus alternativas. Las explicaciones más exitosas, aquellas que explican y hacen predicciones precisas en una amplia gama de circunstancias, a menudo se denominan teorías científicas .
La mayoría de los resultados experimentales no producen grandes cambios en la comprensión humana; Las mejoras en la comprensión científica teórica suelen ser el resultado de un proceso gradual de desarrollo a lo largo del tiempo, a veces en diferentes dominios de la ciencia. [54] Los modelos científicos varían en la medida en que han sido probados experimentalmente y durante 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 sobre un tema determinado, y la explicación en cuestión resulta más poderosa que sus alternativas para explicar la evidencia. A menudo, los investigadores posteriores reformulan las explicaciones a lo largo del tiempo o combinan explicaciones para producir nuevas explicaciones.
Tow ve el método científico en términos de un algoritmo evolutivo aplicado a la ciencia y la tecnología. [55]
Propiedades de la investigación científica
El conocimiento científico está estrechamente vinculado a los hallazgos empíricos y puede permanecer sujeto a falsificación si las nuevas observaciones experimentales son incompatibles con lo que se encuentra. Es decir, ninguna teoría puede considerarse definitiva, ya que podrían descubrirse nuevas pruebas problemáticas. 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. La fuerza de una teoría se puede argumentar [¿ por quién? ] para relacionarse con el tiempo que ha persistido sin una alteración importante de sus principios básicos.
Las teorías también pueden quedar subsumidas por otras teorías. Por ejemplo, las leyes de Newton explicaron casi a la perfección miles de años de observaciones científicas de los planetas . Sin embargo, se determinó que estas leyes eran casos especiales de una teoría más general ( relatividad ), que explicaba las excepciones (previamente inexplicadas) a las leyes de Newton y predijo y explicó otras observaciones como la desviación de la luz por la gravedad . Así, en ciertos casos, las observaciones científicas independientes y desconectadas pueden conectarse entre sí, unificadas por principios de poder explicativo creciente. [56] [57]
Dado que las nuevas teorías pueden ser más completas que las que las precedieron y, por lo tanto, ser capaces de explicar más que las anteriores, las teorías sucesoras podrían cumplir un estándar más alto al explicar un cuerpo de observaciones más grande que sus predecesoras. [56] 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; [58] [59] su modificación importante 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 indica que las hipótesis se prueben en condiciones controladas siempre que sea posible. Con frecuencia, esto es posible en ciertas áreas, como las ciencias biológicas, y más difícil en otras áreas, como la astronomía.
La práctica del control experimental y la reproducibilidad puede 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 ; esta es una heurística que lleva a una persona con una creencia particular a ver las cosas como un refuerzo de su creencia, incluso si otro observador pudiera 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 al galope están extendidas en el punto en que ninguna de las patas del caballo toca el suelo, hasta el punto de que esta imagen se incluye en pinturas de sus seguidores. Sin embargo, las primeras imágenes de stop-action del galope de un caballo de Eadweard Muybridge mostraron que esto era falso y que, en cambio, las piernas estaban juntas. [60]
Otro sesgo humano importante que juega un papel es la preferencia por declaraciones nuevas y sorprendentes (ver apelación a la novedad ), que puede resultar en una búsqueda de evidencia de que lo nuevo es cierto. [61] Las creencias mal acreditadas se pueden creer y actuar a través de una heurística menos rigurosa. [62]
Goldhaber y Nieto publicaron en 2010 la observación de que si las estructuras teóricas con "muchas materias vecinas se describen conectando conceptos teóricos, entonces la estructura teórica adquiere una robustez que hace cada vez más difícil, aunque ciertamente nunca imposible, revertir". [57] Cuando se construye una narrativa, sus elementos se vuelven más fáciles de creer. [63] Para más información sobre la falacia narrativa , véase 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 que un sistema estructuralmente completo y cerrado de opiniones que consiste en Se han formado muchos detalles y relaciones, ofrece una resistencia duradera a todo lo que lo contradice ". A veces, estos tienen sus elementos asumidos a priori , o contienen alguna otra falla lógica o metodológica 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. [64]
Elementos del método científico
Hay diferentes formas de delinear el método básico utilizado para la investigación científica. La comunidad científica y los filósofos de la ciencia generalmente están de acuerdo en la siguiente clasificación de los componentes del método. Estos elementos metodológicos y organización de procedimientos tienden a ser más característicos de las ciencias naturales que de 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 cíclico iterativo mediante el cual la información se revisa continuamente. [65] [66] En general, se reconoce que se desarrollan avances en el conocimiento a través de los siguientes elementos, en diversas combinaciones o contribuciones: [67] [68]
- Caracterizaciones (observaciones, definiciones y mediciones del tema de la 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 detectar posibles errores. Estas actividades no describen todo lo que hacen los científicos, pero se aplican principalmente a las ciencias experimentales (por ejemplo, física, química y biología). Los elementos anteriores se enseñan a menudo en el sistema educativo como "el método científico". [69]
El método científico no es una receta única: requiere inteligencia, imaginación y creatividad. [70] En este sentido, no se trata de un conjunto de estándares y procedimientos a seguir, sino de un ciclo continuo , en el que se desarrollan constantemente modelos y métodos más útiles, precisos y completos. Por ejemplo, cuando Einstein desarrolló las Teorías de la Relatividad General y Especial, no refutó ni descartó de ninguna manera los Principia de Newton . Por el contrario, si lo astronómicamente masivo, lo ligero como una pluma y lo extremadamente rápido se eliminan de las teorías de Einstein, todos los fenómenos que Newton no podría 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 pragmático linealizado de los cuatro puntos anteriores como guía para proceder: [71]
- Definir una pregunta
- Recopilar información y recursos (observar)
- Formar una hipótesis explicativa
- Pruebe la hipótesis realizando un experimento y recopilando datos de manera reproducible
- Analizar los datos
- Interpretar los datos y sacar conclusiones que sirvan de punto de partida para nuevas hipótesis.
- Publicar resultados
- Volver a probar (realizado con frecuencia por otros científicos)
El ciclo iterativo inherente a este método paso a paso va del punto 3 al 6 de nuevo al 3 nuevamente.
Si bien este esquema describe un método típico de hipótesis / prueba, [72] 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 se practica la ciencia.
Caracterizaciones
El método científico depende de caracterizaciones cada vez más sofisticadas de los sujetos de investigación. (Los sujetos también pueden denominarse problemas no resueltos o incógnitas ). Por ejemplo, Benjamin Franklin conjeturó, correctamente, que el fuego de San Telmo era de naturaleza eléctrica , pero se ha necesitado una larga serie de experimentos y cambios teóricos para establecer esto. Al buscar las propiedades pertinentes de los sujetos, una reflexión cuidadosa también puede implicar algunas definiciones y observaciones; las observaciones a menudo exigen mediciones y / o recuentos cuidadosos .
La recopilación sistemática y cuidadosa de mediciones o recuentos de cantidades relevantes es a menudo la diferencia crítica entre las pseudociencias , como la alquimia, y las ciencias, como la química o la biología. Las mediciones científicas generalmente se tabulan, grafican o mapean, y se realizan manipulaciones estadísticas, como correlación y regresión , en ellas. Las mediciones pueden realizarse en un entorno controlado, como un laboratorio, o en objetos más o menos inaccesibles o inmanipulables, 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 suele estar íntimamente ligado a su invención y mejora.
No estoy acostumbrado a decir nada con certeza después de solo una o dos observaciones.
- Andreas Vesalius , (1546) [73]
Incertidumbre
Las mediciones en el trabajo científico también suelen ir acompañadas de estimaciones de su incertidumbre . La incertidumbre a menudo se estima realizando mediciones repetidas de la cantidad deseada. Las incertidumbres también pueden calcularse considerando las incertidumbres de las cantidades subyacentes individuales utilizadas. Los recuentos de cosas, como la cantidad de personas en una nación en un momento en particular, también pueden tener una incertidumbre debido a las limitaciones de 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 cómo se mide, en oposición a alguna definición más vaga, inexacta o "idealizada". Por ejemplo, la corriente eléctrica , medida en amperios, puede definirse operativamente en términos de la masa de plata depositada en un cierto tiempo sobre 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" se basa en última instancia en el uso de un artefacto, como un kilogramo particular de platino-iridio guardado en un laboratorio en Francia.
La definición científica de un término a veces difiere sustancialmente de su uso en lenguaje natural . Por ejemplo, masa y peso se superponen en significado en el discurso común, pero tienen significados distintos en mecánica . Las cantidades científicas se caracterizan a menudo por sus unidades de medida, que luego pueden describirse en términos de unidades físicas convencionales al comunicar el trabajo.
A veces se desarrollan nuevas teorías después de darse cuenta de que ciertos términos no han sido previamente definidos con suficiente claridad. Por ejemplo, el primer artículo de Albert Einstein sobre la relatividad comienza definiendo 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 algo bien conocido por todos". El artículo de Einstein luego demuestra que ellos (es decir, el tiempo absoluto y la longitud independiente del movimiento) eran aproximaciones. Francis Crick nos advierte que al caracterizar un tema, sin embargo, puede ser prematuro definir algo cuando permanece mal entendido. [74] En el estudio de la conciencia de Crick , en realidad le resultó más fácil estudiar la conciencia en el sistema visual que estudiar el libre albedrío , por ejemplo. Su ejemplo de advertencia fue el gen; el gen se entendía mucho menos antes del descubrimiento pionero de Watson y Crick de la estructura del ADN; Habría 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 conoció que la herencia genética tenía una descripción matemática, comenzando con los estudios de Gregor Mendel , y que el ADN contenía información genética ( El principio transformador de Oswald Avery ). [40] 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 reunidas 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. [75] .. 2. Hipótesis de ADN
Otro ejemplo: la precesión de Mercurio
El elemento de caracterización puede requerir un estudio extenso y extenso, incluso siglos. Se necesitaron miles de años de mediciones, de los astrónomos caldeos , indios , persas , griegos , árabes y europeos , para registrar completamente el movimiento del planeta Tierra . Newton pudo incluir esas medidas en las consecuencias de sus leyes del movimiento . Pero el perihelio del planeta Mercurio 's órbita exhibe una precesión que no puede explicarse completamente por las leyes del movimiento (ver diagrama de la derecha) de Newton, como Leverrier señaló en 1859. La diferencia observada para los de Mercurio precesión entre la teoría y la observación era newtoniana una de las cosas que se le ocurrieron a Albert Einstein como una posible prueba temprana de su teoría de la relatividad general . Sus cálculos relativistas coincidían con la observación mucho más de cerca que la teoría newtoniana. La diferencia es de aproximadamente 43 segundos de arco por siglo.
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 ser formulados como enunciados existenciales , indicando que alguna instancia particular del fenómeno en estudio tiene algunas explicaciones características y causales, que tienen la forma general de enunciados universales , afirmando que cada instancia del fenómeno tiene un característica particular.
Los científicos son libres de utilizar 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. Albert Einstein observó una vez que "no existe un puente lógico entre los fenómenos y sus principios teóricos". [77] Charles Sanders Peirce , tomando prestada una página de Aristóteles ( Prior Analytics , 2.25 ) describió las etapas incipientes de la investigación , instigadas por la "irritación de la duda" para aventurar una conjetura plausible, como un razonamiento abductivo . La historia de la ciencia está llena de historias de científicos que afirman haber tenido un "destello de inspiración", o una corazonada, que luego los motivó a buscar evidencia para apoyar o refutar su idea. Michael Polanyi hizo de esa creatividad la pieza central de su discusión sobre metodología.
William Glen observa que [78]
el éxito de una hipótesis, o su servicio a la ciencia, no radica simplemente en su "verdad" percibida, o el poder de desplazar, subsumir o reducir una idea predecesora, sino quizás más en su capacidad para estimular la investigación que iluminará ... suposiciones calvas y áreas de vaguedad.
En general, los científicos tienden a buscar teorías que sean " elegantes " o " hermosas ". Los científicos suelen utilizar estos términos para referirse a una teoría que está de acuerdo con los hechos conocidos, pero que, no obstante, 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 considerar una sola hipótesis, la inferencia fuerte enfatiza la necesidad de considerar múltiples hipótesis alternativas. [79]
Hipótesis de ADN
Linus Pauling propuso que el ADN podría ser una triple hélice . [80] 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 a partir de los datos existentes que Pauling estaba equivocado [81] y que Pauling pronto admitiría sus dificultades con esa estructura. Entonces, la carrera estaba en marcha para descubrir la estructura correcta (excepto que Pauling no se dio cuenta en ese momento de que estaba en una carrera) . 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 laboratorio o la observación de un fenómeno en la naturaleza. La predicción también puede ser estadística y tratar solo con probabilidades.
Es esencial que se desconozca actualmente el resultado de probar tal predicción. Solo en este caso, un resultado exitoso aumenta la probabilidad de que la hipótesis sea cierta. Si el resultado ya se conoce, se denomina consecuencia y ya debería haberse 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, seguirá siendo, hasta ese punto, poco científica en un sentido estricto. Una nueva tecnología o teoría podría hacer factibles los experimentos necesarios. Por ejemplo, si bien una hipótesis sobre la existencia de otras especies inteligentes puede ser convincente con especulaciones con base científica, no se conoce ningún experimento que pueda probar esta hipótesis. Por lo tanto, la ciencia misma puede tener poco que decir sobre esta posibilidad. En el futuro, una nueva técnica podría permitir una prueba experimental y la especulación pasaría a formar parte de la ciencia aceptada.
Predicciones de ADN
James D. Watson , Francis Crick y otros plantearon la hipótesis de que el ADN tenía una estructura helicoidal. Esto implicaba que el patrón de difracción de rayos X del ADN tendría "forma de X". [43] [82] Esta predicción se deriva del trabajo de Cochran, Crick y Vand [44] (e independientemente de 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 desapercibido que el emparejamiento específico que hemos postulado sugiere inmediatamente un posible mecanismo de copia para la genética. material". [83] ..4. Experimentos de ADN
Otro ejemplo: la relatividad general
La teoría de la relatividad general de Einstein hace varias predicciones específicas sobre la estructura observable del espacio-tiempo , como que la 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 realizadas durante un eclipse solar de 1919 apoyaron la Relatividad General en lugar de la gravitación newtoniana . [84]
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 implicaban se cuestionan y se vuelven menos sostenibles. A veces, los experimentos se llevan a cabo de forma incorrecta o no están muy bien diseñados en comparación con un experimento crucial . Si los resultados experimentales confirman las predicciones, entonces se considera que es más probable que las hipótesis sean correctas, pero aún podrían estar equivocadas y seguir estando sujetas a más pruebas. El control experimental es una técnica para lidiar con el error de observación. Esta técnica usa 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. Los cánones de Mill pueden ayudarnos a descubrir cuál es el factor importante. [85] El análisis factorial 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 laboratorio, un estudio doble ciego o una excavación arqueológica . Incluso tomar un avión de 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 quienes realizan un experimento. El mantenimiento de registros detallados es esencial para ayudar a registrar e informar sobre los resultados experimentales y respalda la efectividad e integridad del procedimiento. También ayudarán a reproducir los resultados experimentales, probablemente por parte de otros. Las huellas de este enfoque se pueden ver en el trabajo de Hiparco (190-120 a. C.), al determinar un valor para la precesión de la Tierra, mientras que los experimentos controlados se pueden ver en los trabajos de al-Battani [86] [se necesita una mejor fuente ] (853–929) y Alhazen (965–1039). [87] : p . 444 por sus experimentos sobre el color
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 las imágenes detalladas de difracción de rayos X de Franklin que mostraban una forma de X [88] y pudo confirmar que la estructura era helicoidal. [45] [46] Esto reavivó el modelo de construcción 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 exactitud y precisión , de modo que alguna consideración lleve al científico a repetir una parte anterior del proceso. No desarrollar una hipótesis interesante puede llevar a un científico a redefinir el tema en consideración. El fracaso de una hipótesis para producir predicciones interesantes y comprobables puede llevar a reconsiderar la hipótesis o la definición del tema. El hecho de que un experimento no produzca resultados interesantes puede llevar a un científico a reconsiderar el método experimental, la hipótesis o la definición del tema.
Otros científicos pueden comenzar su propia investigación e ingresar al proceso en cualquier etapa. Pueden adoptar la caracterización y formular su propia hipótesis, o pueden 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 experimentos también pueden servir como hipótesis para predecir su propia reproducibilidad.
Iteraciones de ADN
Después de una considerable experimentación infructuosa, siendo desalentados por su superior de continuar, y numerosos comienzos en falso, [89] [90] [91] Watson y Crick pudieron inferir la estructura esencial del ADN mediante el modelado concreto de las formas físicas de los nucleótidos que comprenderlo. [47] [92] Se guiaron por las longitudes de enlace que habían sido deducidas por Linus Pauling 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 ha sido confirmado. Fundamentalmente, los resultados experimentales y teóricos deben ser reproducidos por otros dentro de la comunidad científica. Los investigadores han dado su vida por esta visión; Georg Wilhelm Richmann fue asesinado por un rayo esférico (1753) cuando intentaba replicar el experimento de vuelo de cometas de 1752 de Benjamin Franklin . [93]
Para protegerse contra la mala ciencia y los datos fraudulentos, las agencias gubernamentales que subvencionan la investigación, como la National Science Foundation , y las revistas científicas, incluidas Nature y Science , tienen una política según la cual los investigadores deben archivar sus datos y métodos para que otros investigadores puedan probar los datos y métodos y aprovechar la investigación que se ha realizado antes. El archivo de datos científicos se puede realizar en varios archivos nacionales de EE. UU. O en el World Data Center .
Modelos de investigación científica
Modelo clasico
El modelo clásico de la deriva de investigación científica de Aristóteles, [94] que se distinguió las formas de razonamiento aproximado y exacto, se establece el esquema de triple abductiva , deductiva y inductivo de inferencia , y también trata las formas compuestas, tales 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 asume que la hipótesis es cierta, ¿qué consecuencias se siguen?
Si la investigación empírica posterior no demuestra que estas consecuencias o predicciones corresponden al mundo observable, se puede concluir que la hipótesis es falsa.
Modelo pragmático
En 1877, [22] Charles Sanders Peirce (1839-1914) caracterizó la indagación en general no como la búsqueda de la verdad per se, sino como la lucha para salir de dudas irritantes e inhibitorias nacidas de sorpresas, desacuerdos y similares, y alcanzar una creencia segura, la creencia es aquello sobre lo que uno está preparado para actuar. Enmarcó la investigación científica como parte de un espectro más amplio y estimulada, como la investigación en general, por una duda real, no una mera duda verbal o hiperbólica , que consideró infructuosa. [95] Esbozó cuatro métodos para establecer opiniones, ordenados de menor a mayor éxito:
- El método de la tenacidad (política de apegarse a la creencia inicial), que brinda 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 en contra del impulso social y flaquea fácilmente, ya que uno puede darse cuenta cuando la opinión de otro es tan buena como la propia opinión inicial. Sus éxitos pueden brillar pero tienden a ser transitorios. [96]
- El método de la autoridad, que supera los desacuerdos, pero a veces de manera brutal. Sus éxitos pueden ser majestuosos y duraderos, pero no puede funcionar lo suficientemente a fondo como para suprimir indefinidamente las dudas, especialmente cuando la gente se entera de otras sociedades presentes y pasadas.
- El método del a priori , que promueve la conformidad de manera menos brutal, 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 a la razón". Por lo tanto, depende de la moda en los paradigmas y da vueltas en el tiempo. Es más intelectual y respetable pero, como los dos primeros métodos, sostiene creencias accidentales y caprichosas, lo que hace que algunas mentes lo duden.
- El método científico: el método en el que la investigación se considera falible y deliberadamente se prueba a sí misma y se critica, corrige y mejora.
Peirce sostuvo que el raciocinio lento y vacilante puede ser peligrosamente inferior al instinto y al sentimiento tradicional en cuestiones prácticas, y que el método científico es el más adecuado para la investigación teórica, [97] que, a su vez, no debe verse obstaculizada por 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 indagación. [98] El método científico supera a los demás al estar diseñado deliberadamente para llegar, eventualmente, a las creencias más seguras, sobre las cuales se pueden basar las prácticas más exitosas. Partiendo de la idea de que la gente no busca la verdad per se, sino para dominar la duda inhibitoria e irritante, Peirce mostró cómo, a través de la lucha, algunos pueden llegar a someterse a la verdad por el bien de la integridad de la creencia, buscar como verdad la guía de la práctica potencial. correctamente a su objetivo dado, y se unen al método científico. [22] [25]
For Peirce, rational inquiry implies presuppositions about truth and the real; to reason is to presuppose (and at least to hope), as a principle of the reasoner's self-regulation, that the real is discoverable and independent of our vagaries of opinion. In that vein he defined truth as the correspondence of a sign (in particular, a proposition) to its object and, pragmatically, not as actual consensus of some definite, finite community (such that to inquire would be to poll the experts), but instead as that final opinion which all investigators would reach sooner or later but still inevitably, if they were to push investigation far enough, even when they start from different points.[99] In tandem he defined the real as a true sign's object (be that object a possibility or quality, or an actuality or brute fact, or a necessity or norm or law), which is what it is independently of any finite community's opinion and, pragmatically, depends only on the final opinion destined in a sufficient investigation. That is a destination as far, or near, as the truth itself to you or me or the given finite community. Thus, his theory of inquiry boils down to "Do the science." Those conceptions of truth and the real involve the idea of a community both without definite limits (and thus potentially self-correcting as far as needed) and capable of definite increase of knowledge.[100] As inference, "logic is rooted in the social principle" since it depends on a standpoint that is, in a sense, unlimited.[101]
Paying special attention to the generation of explanations, Peirce outlined the scientific method as a coordination of three kinds of inference in a purposeful cycle aimed at settling doubts, as follows (in §III–IV in "A Neglected Argument"[4] except as otherwise noted):
- Abduction (or retroduction). Guessing, inference to explanatory hypotheses for selection of those best worth trying. From abduction, Peirce distinguishes induction as inferring, on the basis of tests, the proportion of truth in the hypothesis. Every inquiry, whether into ideas, brute facts, or norms and laws, arises from surprising observations in one or more of those realms (and for example at any stage of an inquiry already underway). All explanatory content of theories comes from abduction, which guesses a new or outside idea so as to account in a simple, economical way for a surprising or complicative phenomenon. Oftenest, even a well-prepared mind guesses wrong. But the modicum of success of our guesses far exceeds that of sheer luck and seems born of attunement to nature by instincts developed or inherent, especially insofar as best guesses are optimally plausible and simple in the sense, said Peirce, of the "facile and natural", as by Galileo's natural light of reason and as distinct from "logical simplicity". Abduction is the most fertile but least secure mode of inference. Its general rationale is inductive: it succeeds often enough and, without it, there is no hope of sufficiently expediting inquiry (often multi-generational) toward new truths.[102] Coordinative method leads from abducing a plausible hypothesis to judging it for its testability[103] and for how its trial would economize inquiry itself.[104] Peirce calls his pragmatism "the logic of abduction".[105] His pragmatic maxim is: "Consider what effects that might conceivably have practical bearings you conceive the objects of your conception to have. Then, your conception of those effects is the whole of your conception of the object".[99] His pragmatism is a method of reducing conceptual confusions fruitfully by equating the meaning of any conception with the conceivable practical implications of its object's conceived effects – a method of experimentational mental reflection hospitable to forming hypotheses and conducive to testing them. It favors efficiency. The hypothesis, being insecure, needs to have practical implications leading at least to mental tests and, in science, lending themselves to scientific tests. A simple but unlikely guess, if uncostly to test for falsity, may belong first in line for testing. A guess is intrinsically worth testing if it has instinctive plausibility or reasoned objective probability, while subjective likelihood, though reasoned, can be misleadingly seductive. Guesses can be chosen for trial strategically, for their caution (for which Peirce gave as an example the game of Twenty Questions), breadth, and incomplexity.[106] One can hope to discover only that which time would reveal through a learner's sufficient experience anyway, so the point is to expedite it; the economy of research is what demands the leap, so to speak, of abduction and governs its art.[104]
- Deduction. Two stages:
- Explication. Unclearly premised, but deductive, analysis of the hypothesis in order to render its parts as clear as possible.
- Demonstration: Deductive argumentation, Euclidean in procedure. Explicit deduction of hypothesis's consequences as predictions, for induction to test, about evidence to be found. Corollarial or, if needed, theorematic.
- Induction. The long-run validity of the rule of induction is deducible from the principle (presuppositional to reasoning in general[99]) that the real is only the object of the final opinion to which adequate investigation would lead;[107] anything to which no such process would ever lead would not be real. Induction involving ongoing tests or observations follows a method which, sufficiently persisted in, will diminish its error below any predesignate degree. Three stages:
- Classification. Unclearly premised, but inductive, classing of objects of experience under general ideas.
- Probation: direct inductive argumentation. Crude (the enumeration of instances) or gradual (new estimate of proportion of truth in the hypothesis after each test). Gradual induction is qualitative or quantitative; if qualitative, then dependent on weightings of qualities or characters;[108] if quantitative, then dependent on measurements, or on statistics, or on countings.
- Sentential Induction. "... which, by inductive reasonings, appraises the different probations singly, then their combinations, then makes self-appraisal of these very appraisals themselves, and passes final judgment on the whole result".
Invariant explanation
In a 2009 TED talk, Deutsch expounded a criterion for scientific explanation, which is to formulate invariants: "State an explanation [publicly, so that it can be dated and verified by others later] that remains invariant [in the face of apparent change, new information, or unexpected conditions]".[109]
- "A bad explanation is easy to vary." [109]:minute 11:22
- "The search for hard-to-vary explanations is the origin of all progress" [109]:minute 15:05
- "That the truth consists of hard-to-vary assertions about reality is the most important fact about the physical world." [109]:minute 16:15
Invariance as a fundamental aspect of a scientific account of reality had long been part of philosophy of science: for example, Friedel Weinert's book The Scientist as Philosopher (2004) noted the presence of the theme in many writings from the turn of the 20th century onward, such as works by Henri Poincaré (1902), Ernst Cassirer (1920), Max Born (1949 and 1953), Paul Dirac (1958), Olivier Costa de Beauregard (1966), Eugene Wigner (1967), Lawrence Sklar (1974), Michael Friedman (1983), John D. Norton (1992), Nicholas Maxwell (1993), Alan Cook (1994), Alistair Cameron Crombie (1994), Margaret Morrison (1995), Richard Feynman (1997), Robert Nozick (2001), and Tim Maudlin (2002).[110]
Ciencia de sistemas complejos
Science applied to complex systems can involve elements such as transdisciplinarity, systems theory and scientific modelling. The Santa Fe Institute studies such systems;[111] Murray Gell-Mann interconnects these topics with message passing.[112]
In general, the scientific method may be difficult to apply stringently to diverse, interconnected systems and large data sets. In particular, practices used within Big data, such as predictive analytics, may be considered to be at odds with the scientific method.[113]
Comunicación y comunidad
Frequently the scientific method is employed not only by a single person but also by several people cooperating directly or indirectly. Such cooperation can be regarded as an important element of a scientific community. Various standards of scientific methodology are used within such an environment.
Peer review evaluation
Scientific journals use a process of peer review, in which scientists' manuscripts are submitted by editors of scientific journals to (usually one to three, and usually anonymous) fellow scientists familiar with the field for evaluation. In certain journals, the journal itself selects the referees; while in others (especially journals that are extremely specialized), the manuscript author might recommend referees. The referees may or may not recommend publication, or they might recommend publication with suggested modifications, or sometimes, publication in another journal. This standard is practiced to various degrees by different journals, and can have the effect of keeping the literature free of obvious errors and to generally improve the quality of the material, especially in the journals who use the standard most rigorously. The peer-review process can have limitations when considering research outside the conventional scientific paradigm: problems of "groupthink" can interfere with open and fair deliberation of some new research.[114]
Documentation and replication
Sometimes experimenters may make systematic errors during their experiments, veer from standard methods and practices (Pathological science) for various reasons, or, in rare cases, deliberately report false results. Occasionally because of this then, other scientists might attempt to repeat the experiments in order to duplicate the results.
Archiving
Researchers sometimes practice scientific data archiving, such as in compliance with the policies of government funding agencies and scientific journals. In these cases, detailed records of their experimental procedures, raw data, statistical analyses and source code can be preserved in order to provide evidence of the methodology and practice of the procedure and assist in any potential future attempts to reproduce the result. These procedural records may also assist in the conception of new experiments to test the hypothesis, and may prove useful to engineers who might examine the potential practical applications of a discovery.
Data sharing
When additional information is needed before a study can be reproduced, the author of the study might be asked to provide it. They might provide it, or if the author refuses to share data, appeals can be made to the journal editors who published the study or to the institution which funded the research.
Limitations
Since it is impossible for a scientist to record everything that took place in an experiment, facts selected for their apparent relevance are reported. This may lead, unavoidably, to problems later if some supposedly irrelevant feature is questioned. For example, Heinrich Hertz did not report the size of the room used to test Maxwell's equations, which later turned out to account for a small deviation in the results. The problem is that parts of the theory itself need to be assumed in order to select and report the experimental conditions. The observations are hence sometimes described as being 'theory-laden'.
Filosofía y sociología de la ciencia
Analytical philosophy
Philosophy of science looks at the underpinning logic of the scientific method, at what separates science from non-science, and the ethic that is implicit in science. There are basic assumptions, derived from philosophy by at least one prominent scientist, that form the base of the scientific method – namely, that reality is objective and consistent, that humans have the capacity to perceive reality accurately, and that rational explanations exist for elements of the real world.[115] These assumptions from methodological naturalism form a basis on which science may be grounded. Logical Positivist, empiricist, falsificationist, and other theories have criticized these assumptions and given alternative accounts of the logic of science, but each has also itself been criticized.
Thomas Kuhn examined the history of science in his The Structure of Scientific Revolutions, and found that the actual method used by scientists differed dramatically from the then-espoused method. His observations of science practice are essentially sociological and do not speak to how science is or can be practiced in other times and other cultures.
Norwood Russell Hanson, Imre Lakatos and Thomas Kuhn have done extensive work on the "theory-laden" character of observation. Hanson (1958) first coined the term for the idea that all observation is dependent on the conceptual framework of the observer, using the concept of gestalt to show how preconceptions can affect both observation and description.[116] He opens Chapter 1 with a discussion of the Golgi bodies and their initial rejection as an artefact of staining technique, and a discussion of Brahe and Kepler observing the dawn and seeing a "different" sun rise despite the same physiological phenomenon. Kuhn[117] and Feyerabend[118] acknowledge the pioneering significance of his work.
Kuhn (1961) said the scientist generally has a theory in mind before designing and undertaking experiments so as to make empirical observations, and that the "route from theory to measurement can almost never be traveled backward". This implies that the way in which theory is tested is dictated by the nature of the theory itself, which led Kuhn (1961, p. 166) to argue that "once it has been adopted by a profession ... no theory is recognized to be testable by any quantitative tests that it has not already passed".[119]
Post-modernism and science wars
Paul Feyerabend similarly examined the history of science, and was led to deny that science is genuinely a methodological process. In his book Against Method he argues that scientific progress is not the result of applying any particular method. In essence, he says that for any specific method or norm of science, one can find a historic episode where violating it has contributed to the progress of science. Thus, if believers in scientific method wish to express a single universally valid rule, Feyerabend jokingly suggests, it should be 'anything goes'.[120] Criticisms such as his led to the strong programme, a radical approach to the sociology of science.
The postmodernist critiques of science have themselves been the subject of intense controversy. This ongoing debate, known as the science wars, is the result of conflicting values and assumptions between the postmodernist and realist camps. Whereas postmodernists assert that scientific knowledge is simply another discourse (note that this term has special meaning in this context) and not representative of any form of fundamental truth, realists in the scientific community maintain that scientific knowledge does reveal real and fundamental truths about reality. Many books have been written by scientists which take on this problem and challenge the assertions of the postmodernists while defending science as a legitimate method of deriving truth.[121]
Anthropology and sociology
In anthropology and sociology, following the field research in an academic scientific laboratory by Latour and Woolgar, Karin Knorr Cetina has conducted a comparative study of two scientific fields (namely high energy physics and molecular biology) to conclude that the epistemic practices and reasonings within both scientific communities are different enough to introduce the concept of "epistemic cultures", in contradiction with the idea that a so-called "scientific method" is unique and a unifying concept.[122]
Role of chance in discovery
Somewhere between 33% and 50% of all scientific discoveries are estimated to have been stumbled upon, rather than sought out. This may explain why scientists so often express that they were lucky.[123] Louis Pasteur is credited with the famous saying that "Luck favours the prepared mind", but some psychologists have begun to study what it means to be 'prepared for luck' in the scientific context. Research is showing that scientists are taught various heuristics that tend to harness chance and the unexpected.[123][124] This is what Nassim Nicholas Taleb calls "Anti-fragility"; while some systems of investigation are fragile in the face of human error, human bias, and randomness, the scientific method is more than resistant or tough – it actually benefits from such randomness in many ways (it is anti-fragile). Taleb believes that the more anti-fragile the system, the more it will flourish in the real world.[26]
Psychologist Kevin Dunbar says the process of discovery often starts with researchers finding bugs in their experiments. These unexpected results lead researchers to try to fix what they think is an error in their method. Eventually, the researcher decides the error is too persistent and systematic to be a coincidence. The highly controlled, cautious and curious aspects of the scientific method are thus what make it well suited for identifying such persistent systematic errors. At this point, the researcher will begin to think of theoretical explanations for the error, often seeking the help of colleagues across different domains of expertise.[123][124]
Relación con las matemáticas
Science is the process of gathering, comparing, and evaluating proposed models against observables. A model can be a simulation, mathematical or chemical formula, or set of proposed steps. Science is like mathematics in that researchers in both disciplines try to distinguish what is known from what is unknown at each stage of discovery. Models, in both science and mathematics, need to be internally consistent and also ought to be falsifiable (capable of disproof). In mathematics, a statement need not yet be proven; at such a stage, that statement would be called a conjecture. But when a statement has attained mathematical proof, that statement gains a kind of immortality which is highly prized by mathematicians, and for which some mathematicians devote their lives.[125]
Mathematical work and scientific work can inspire each other.[126] For example, the technical concept of time arose in science, and timelessness was a hallmark of a mathematical topic. But today, the Poincaré conjecture has been proven using time as a mathematical concept in which objects can flow (see Ricci flow).
Nevertheless, the connection between mathematics and reality (and so science to the extent it describes reality) remains obscure. Eugene Wigner's paper, The Unreasonable Effectiveness of Mathematics in the Natural Sciences, is a very well known account of the issue from a Nobel Prize-winning physicist. In fact, some observers (including some well-known mathematicians such as Gregory Chaitin, and others such as Lakoff and Núñez) have suggested that mathematics is the result of practitioner bias and human limitation (including cultural ones), somewhat like the post-modernist view of science.
George Pólya's work on problem solving,[127] the construction of mathematical proofs, and heuristic[128][129] show that the mathematical method and the scientific method differ in detail, while nevertheless resembling each other in using iterative or recursive steps.
Mathematical method | Scientific method | |
---|---|---|
1 | Understanding | Characterization from experience and observation |
2 | Analysis | Hypothesis: a proposed explanation |
3 | Synthesis | Deduction: prediction from the hypothesis |
4 | Review/Extend | Test and experiment |
In Pólya's view, understanding involves restating unfamiliar definitions in your own words, resorting to geometrical figures, and questioning what we know and do not know already; analysis, which Pólya takes from Pappus,[130] involves free and heuristic construction of plausible arguments, working backward from the goal, and devising a plan for constructing the proof; synthesis is the strict Euclidean exposition of step-by-step details[131] of the proof; review involves reconsidering and re-examining the result and the path taken to it.
Gauss, when asked how he came about his theorems, once replied "durch planmässiges Tattonieren" (through systematic palpable experimentation).[132]
Imre Lakatos argued that mathematicians actually use contradiction, criticism and revision as principles for improving their work.[133] In like manner to science, where truth is sought, but certainty is not found, in Proofs and refutations (1976), what Lakatos tried to establish was that no theorem of informal mathematics is final or perfect. This means that we should not think that a theorem is ultimately true, only that no counterexample has yet been found. Once a counterexample, i.e. an entity contradicting/not explained by the theorem is found, we adjust the theorem, possibly extending the domain of its validity. This is a continuous way our knowledge accumulates, through the logic and process of proofs and refutations. (If axioms are given for a branch of mathematics, however, Lakatos claimed that proofs from those axioms were tautological, i.e. logically true, by rewriting them, as did Poincaré (Proofs and Refutations, 1976).)
Lakatos proposed an account of mathematical knowledge based on Polya's idea of heuristics. In Proofs and Refutations, Lakatos gave several basic rules for finding proofs and counterexamples to conjectures. He thought that mathematical 'thought experiments' are a valid way to discover mathematical conjectures and proofs.[134]
Relationship with statistics
When the scientific method employs statistics as part of its arsenal, there are mathematical and practical issues that can have a deleterious effect on the reliability of the output of scientific methods. This is described in a popular 2005 scientific paper "Why Most Published Research Findings Are False" by John Ioannidis, which is considered foundational to the field of metascience.[135] Much research in metascience seeks to identify poor use of statistics and improve its use.
The particular points raised are statistical ("The smaller the studies conducted in a scientific field, the less likely the research findings are to be true" and "The greater the flexibility in designs, definitions, outcomes, and analytical modes in a scientific field, the less likely the research findings are to be true.") and economical ("The greater the financial and other interests and prejudices in a scientific field, the less likely the research findings are to be true" and "The hotter a scientific field (with more scientific teams involved), the less likely the research findings are to be true.") Hence: "Most research findings are false for most research designs and for most fields" and "As shown, the majority of modern biomedical research is operating in areas with very low pre- and poststudy probability for true findings." However: "Nevertheless, most new discoveries will continue to stem from hypothesis-generating research with low or very low pre-study odds," which means that *new* discoveries will come from research that, when that research started, had low or very low odds (a low or very low chance) of succeeding. Hence, if the scientific method is used to expand the frontiers of knowledge, research into areas that are outside the mainstream will yield most new discoveries.
Ver también
- Armchair theorizing
- Contingency
- Empirical limits in science
- Evidence-based practices
- Fuzzy logic
- Information theory
- Logic
- Historical method
- Philosophical methodology
- Scholarly method
- Methodology
- Metascience
- Operationalization
- Quantitative research
- Rhetoric of science
- Social research
- Strong inference
- Testability
- The Royal Commission on Animal Magnetism
- Verificationism
Problems and issues
- Descriptive science
- Design science
- Holism in science
- Junk science
- List of cognitive biases
- Normative science
- Philosophical skepticism
- Poverty of the stimulus
- Problem of induction
- Reference class problem
- Replication crisis
- Skeptical hypotheses
- Underdetermination
History, philosophy, sociology
- Timeline of the history of scientific method
- Baconian method
- Epistemology
- Epistemic truth
- Mertonian norms
- Normal science
- Post-normal science
- Science studies
- Sociology of scientific knowledge
Notas
- ^ Newton, Issac (1999) [1726 (3rd ed.)]. Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica [Mathematical Principles of Natural Philosophy]. The Principia: Mathematical Principles of Natural Philosophy. Translated by Cohen, I. Bernard; Whitman, Anne; Budenz, Julia. Includes "A Guide to Newton's Principia" by I. Bernard Cohen, pp. 1–370. (The Principia itself is on pp. 371–946). Berkeley, CA: University of California Press. 791–96 ("Rules of Reasoning in Philosophy"); see also Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica#Rules of Reasoning in Philosophy. ISBN 978-0-520-08817-7.
- ^ "scientific method", Oxford Dictionaries: British and World English, 2016, retrieved 28 May 2016
- ^ Oxford English Dictionary. OED Online (3rd ed.). Oxford: Oxford University Press. 2014.
- ^ a b c Peirce, Charles Sanders (1908). . Hibbert Journal. 7: 90–112 – via Wikisource. with added notes. Reprinted with previously unpublished part, Collected Papers v. 6, paragraphs 452–85, The Essential Peirce v. 2, pp. 434–50, and elsewhere.
- ^ See, for example, Galileo 1638. His thought experiments disprove Aristotle's physics of falling bodies, in Two New Sciences.
- ^ Popper 1959, p. 273
- ^ a b Karl R. Popper, Conjectures and Refutations: The Growth of Scientific Knowledge, Routledge, 2003 ISBN 0-415-28594-1
- ^ Gauch, Hugh G. (2003). Scientific Method in Practice (Reprint ed.). Cambridge University Press. p. 3. ISBN 978-0-521-01708-4.
The scientific method 'is often misrepresented as a fixed sequence of steps,' rather than being seen for what it truly is, 'a highly variable and creative process' (AAAS 2000:18). The claim here is that science has general principles that must be mastered to increase productivity and enhance perspective, not that these principles provide a simple and automated sequence of steps to follow.
- ^ a b Gauch 2003, p. 3 harvnb error: multiple targets (2×): CITEREFGauch2003 (help)
- ^ a b William Whewell, History of Inductive Science (1837), and in Philosophy of Inductive Science (1840)
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Alhazen (or Al-Haytham; 965–1039 CE) was perhaps one of the greatest physicists of all times and a product of the Islamic Golden Age or Islamic Renaissance (7th–13th centuries). He made significant contributions to anatomy, astronomy, engineering, mathematics, medicine, ophthalmology, philosophy, physics, psychology, and visual perception and is primarily attributed as the inventor of the scientific method, for which author Bradley Steffens (2006) describes him as the "first scientist".
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It's probably best to get the bad news out of the way first, the so-called scientific method is a myth. ... If typical formulations were accurate, the only location true science would be taking place in would be grade-school classrooms.
- ^ Nola, Robert; Sankey, Howard (2007). Theories of Scientific Method: An Introduction. Philosophy and science. 2. Montréal: McGill–Queen's University Press. pp. 1, 300. doi:10.4324/9781315711959. ISBN 9780773533448. OCLC 144602109.
There is a large core of people who think there is such a thing as a scientific method that can be justified, although not all agree as to what this might be. But there are also a growing number of people who think that there is no method to be justified. For some, the whole idea is yesteryear's debate, the continuation of which can be summed up as yet more of the proverbial 'flogging a dead horse'. We beg to differ. ... We shall claim that Feyerabend did endorse various scientific values, did accept rules of method (on a certain understanding of what these are) and did attempt to justify them using a metamethodology somewhat akin to the principle of reflective equilibrium.
- ^ Gauch 2003, p. xv harvnb error: multiple targets (2×): CITEREFGauch2003 (help): "The thesis of this book, as set forth in Chapter One, is that there are general principles applicable to all the sciences."
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- ^ Francis Bacon(1629) New Organon, lists 4 types of error: Idols of the tribe (error due to the entire human race), the cave (errors due to an individual's own intellect), the marketplace (errors due to false words), and the theater (errors due to incredulous acceptance).
- ^ a b Peirce, C.S., Collected Papers v. 5, in paragraph 582, from 1898:
... [rational] inquiry of every type, fully carried out, has the vital power of self-correction and of growth. This is a property so deeply saturating its inmost nature that it may truly be said that there is but one thing needful for learning the truth, and that is a hearty and active desire to learn what is true.
- ^ a b Taleb contributes a brief description of anti-fragility
- ^ For example, the concept of falsification (first proposed in 1934) formalizes the attempt to disprove hypotheses rather than prove them. Karl R. Popper (1963), 'The Logic of Scientific Discovery'. The Logic of Scientific Discovery pp. 17–20, 249–52, 437–38, and elsewhere.
- Leon Lederman, for teaching physics first, illustrates how to avoid confirmation bias: Ian Shelton, in Chile, was initially skeptical that supernova 1987a was real, but possibly an artifact of instrumentation (null hypothesis), so he went outside and disproved his null hypothesis by observing SN 1987a with the naked eye. The Kamiokande experiment, in Japan, independently observed neutrinos from SN 1987a at the same time.
- ^ Lindberg 2007, pp. 2–3: "There is a danger that must be avoided. ... If we wish to do justice to the historical enterprise, we must take the past for what it was. And that means we must resist the temptation to scour the past for examples or precursors of modern science. ...My concern will be with the beginnings of scientific theories, the methods by which they were formulated, and the uses to which they were put; ... "
- ^ Elizabeth Asmis (1985) Epicurus' Scientific Method. Cornell University Press
- ^ Alhazen argued the importance of forming questions and subsequently testing them: "How does light travel through transparent bodies? Light travels through transparent bodies in straight lines only.... We have explained this exhaustively in our Book of Optics. But let us now mention something to prove this convincingly: the fact that light travels in straight lines is clearly observed in the lights which enter into dark rooms through holes.... [T]he entering light will be clearly observable in the dust which fills the air. – Alhazen, Treatise on Light (رسالة في الضوء), translated into English from German by M. Schwarz, from "Abhandlung über das Licht", J. Baarmann (editor and translator from Arabic to German, 1882) Zeitschrift der Deutschen Morgenländischen Gesellschaft Vol 36 as quoted in Sambursky 1974, p. 136.
- He demonstrated his conjecture that "light travels through transparent bodies in straight lines only" by placing a straight stick or a taut thread next to the light beam, as quoted in Sambursky 1974, p. 136 to prove that light travels in a straight line.
- David Hockney, (2001, 2006) in Secret Knowledge: rediscovering the lost techniques of the old mastersISBN 0-14-200512-6 (expanded edition) cites Alhazen several times as the likely source for the portraiture technique using the camera obscura, which Hockney rediscovered with the aid of an optical suggestion from Charles M. Falco. Kitab al-Manazir, which is Alhazen's Book of Optics, at that time denoted Opticae Thesaurus, Alhazen Arabis, was translated from Arabic into Latin for European use as early as 1270. Hockney cites Friedrich Risner's 1572 Basle edition of Opticae Thesaurus. Hockney quotes Alhazen as the first clear description of the camera obscura in Hockney, p. 240.
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- The full title translation is from p. 60 of James R. Voelkel (2001) Johannes Kepler and the New Astronomy Oxford University Press. Kepler was driven to this experiment after observing the partial solar eclipse at Graz, July 10, 1600. He used Tycho Brahe's method of observation, which was to project the image of the Sun on a piece of paper through a pinhole aperture, instead of looking directly at the Sun. He disagreed with Brahe's conclusion that total eclipses of the Sun were impossible, because there were historical accounts of total eclipses. Instead he deduced that the size of the aperture controls the sharpness of the projected image (the larger the aperture, the more accurate the image – this fact is now fundamental for optical system design). Voelkel, p. 61, notes that Kepler's experiments produced the first correct account of vision and the eye, because he realized he could not accurately write about astronomical observation by ignoring the eye.
- ^ ...an approach which was advocated by Galileo in 1638 with the publication of Two New Sciences. Galilei, Galileo (1638), Discorsi e Dimonstrazioni Matematiche, intorno a due nuoue scienze, Leida: Apresso gli Elsevirri, ISBN 978-0-486-60099-4, Dover reprint of the 1914 Macmillan translation by Henry Crew and Alfonso de Salvio of Two New Sciences, Galileo Galilei Linceo (1638). Additional publication information is from the collection of first editions of the Library of Congress surveyed by Bruno 1989, pp. 261–64.
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- ^ This phrasing is attributed to Marshall Nirenberg.
- ^ Note: for a discussion of multiple hypotheses, see Bayesian inference#Informal
- ^ a b McCarty 1985
- ^ October 1951, as noted in McElheny 2004, p. 40:"That's what a helix should look like!" Crick exclaimed in delight (This is the Cochran-Crick-Vand-Stokes theory of the transform of a helix).
- ^ June 1952, as noted in McElheny 2004, p. 43: Watson had succeeded in getting X-ray pictures of TMV showing a diffraction pattern consistent with the transform of a helix.
- ^ a b Watson did enough work on Tobacco mosaic virus to produce the diffraction pattern for a helix, per Crick's work on the transform of a helix. pp. 137–38, Horace Freeland Judson (1979) The Eighth Day of CreationISBN 0-671-22540-5
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- ^ a b Friday, January 30, 1953. Tea time, as noted in McElheny 2004, p. 52: Franklin confronts Watson and his paper – "Of course it [Pauling's pre-print] is wrong. DNA is not a helix." However, Watson then visits Wilkins' office, sees photo 51, and immediately recognizes the diffraction pattern of a helical structure. But additional questions remained, requiring additional iterations of their research. For example, the number of strands in the backbone of the helix (Crick suspected 2 strands, but cautioned Watson to examine that more critically), the location of the base pairs (inside the backbone or outside the backbone), etc. One key point was that they realized that the quickest way to reach a result was not to continue a mathematical analysis, but to build a physical model.
- ^ a b "The instant I saw the picture my mouth fell open and my pulse began to race." – Watson 1968, p. 167 Page 168 shows the X-shaped pattern of the B-form of DNA, clearly indicating crucial details of its helical structure to Watson and Crick.
- McElheny 2004 p. 52 dates the Franklin-Watson confrontation as Friday, January 30, 1953. Later that evening, Watson urges Wilkins to begin model-building immediately. But Wilkins agrees to do so only after Franklin's departure.
- ^ a b Saturday, February 28, 1953, as noted in McElheny 2004, pp. 57–59: Watson found the base pairing mechanism which explained Chargaff's rules using his cardboard models.
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- ^ In Two new sciences, there are three 'reviewers': Simplicio, Sagredo, and Salviati, who serve as foil, antagonist, and protagonist. Galileo speaks for himself only briefly. But note that Einstein's 1905 papers were not peer reviewed before their publication.
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On further examination however, the scientific method bears a striking similarity to the larger process of evolution itself. [...] Of great significance is the evolutionary algorithm, which uses a simplified subset of the process of natural evolution applied to find the solution to problems that are too complex to solve by traditional analytic methods. In essence it is a process of accelerated and rigorous trial and error building on previous knowledge to refine an existing hypothesis, or discarding it altogether to find a better model. [...] The evolutionary algorithm is a technique derived from the evolution of knowledge processing applied within the context of science and technology, itself an outcome of evolution. The scientific method continues to evolve through adaptive reward, trial and error and application of the method to itself.
- ^ a b Brody 1993, pp. 44–45 harvnb error: multiple targets (2×): CITEREFBrody1993 (help)
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- ^ The scientific method requires testing and validation a posteriori before ideas are accepted. "Invariably one came up against fundamental physical limits to the accuracy of measurement. ... The art of physical measurement seemed to be a matter of compromise, of choosing between reciprocally related uncertainties. ... Multiplying together the conjugate pairs of uncertainty limits mentioned, however, I found that they formed invariant products of not one but two distinct kinds. ... The first group of limits were calculable a priori from a specification of the instrument. The second group could be calculated only a posteriori from a specification of what was done with the instrument. ... In the first case each unit [of information] would add one additional dimension (conceptual category), whereas in the second each unit would add one additional atomic fact.", pp. 1–4: MacKay, Donald M. (1969), Information, Mechanism, and Meaning, Cambridge, MA: MIT Press, ISBN 0-262-63032-X
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- ^ June 1952. as noted in McElheny 2004, p. 43: Watson had succeeded in getting X-ray pictures of TMV showing a diffraction pattern consistent with the transform of a helix.
- ^ McElheny 2004 p. 68: Nature April 25, 1953.
- ^ In March 1917, the Royal Astronomical Society announced that on May 29, 1919, the occasion of a total eclipse of the sun would afford favorable conditions for testing Einstein's General theory of relativity. One expedition, to Sobral, Ceará, Brazil, and Eddington's expedition to the island of Principe yielded a set of photographs, which, when compared to photographs taken at Sobral and at Greenwich Observatory showed that the deviation of light was measured to be 1.69 arc-seconds, as compared to Einstein's desk prediction of 1.75 arc-seconds. – Antonina Vallentin (1954), Einstein, as quoted by Samuel Rapport and Helen Wright (1965), Physics, New York: Washington Square Press, pp. 294–95.
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- ^ McElheny 2004 p. 53: The weekend (January 31 – February 1) after seeing photo 51, Watson informed Bragg of the X-ray diffraction image of DNA in B form. Bragg gave them permission to restart their research on DNA (that is, model building).
- ^ McElheny 2004 p. 54: On Sunday, February 8, 1953, Maurice Wilkes gave Watson and Crick permission to work on models, as Wilkes would not be building models until Franklin left DNA research.
- ^ McElheny 2004 p. 56: Jerry Donohue, on sabbatical from Pauling's lab and visiting Cambridge, advises Watson that textbook form of the base pairs was incorrect for DNA base pairs; rather, the keto form of the base pairs should be used instead. This form allowed the bases' hydrogen bonds to pair 'unlike' with 'unlike', rather than to pair 'like' with 'like', as Watson was inclined to model, on the basis of the textbook statements. On February 27, 1953, Watson was convinced enough to make cardboard models of the nucleotides in their keto form.
- ^ "Suddenly I became aware that an adenine-thymine pair held together by two hydrogen bonds was identical in shape to a guanine-cytosine pair held together by at least two hydrogen bonds. ..." – Watson 1968, pp. 194–97.
- McElheny 2004 p. 57 Saturday, February 28, 1953, Watson tried 'like with like' and admitted these base pairs didn't have hydrogen bonds that line up. But after trying 'unlike with unlike', and getting Jerry Donohue's approval, the base pairs turned out to be identical in shape (as Watson stated above in his 1968 Double Helix memoir quoted above). Watson now felt confident enough to inform Crick. (Of course, 'unlike with unlike' increases the number of possible codons, if this scheme were a genetic code.)
- ^ See, e.g., Physics Today, 59(1), p. 42. Richmann electrocuted in St. Petersburg (1753)
- ^ Aristotle, "Prior Analytics", Hugh Tredennick (trans.), pp. 181–531 in Aristotle, Volume 1, Loeb Classical Library, William Heinemann, London, 1938.
- ^ "What one does not in the least doubt one should not pretend to doubt; but a man should train himself to doubt," said Peirce in a brief intellectual autobiography; see Ketner, Kenneth Laine (2009) "Charles Sanders Peirce: Interdisciplinary Scientist" in The Logic of Interdisciplinarity). Peirce held that actual, genuine doubt originates externally, usually in surprise, but also that it is to be sought and cultivated, "provided only that it be the weighty and noble metal itself, and no counterfeit nor paper substitute"; in "Issues of Pragmaticism", The Monist, v. XV, n. 4, pp. 481–99, see p. 484, and p. 491. (Reprinted in Collected Papers v. 5, paragraphs 438–63, see 443 and 451).
- ^ But see Scientific method and religion.
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For it is not sufficient that a hypothesis should be a justifiable one. Any hypothesis which explains the facts is justified critically. But among justifiable hypotheses we have to select that one which is suitable for being tested by experiment.
- ^ a b Peirce (1902), Carnegie application, see MS L75.329330, from Draft D of Memoir 27:
Consequently, to discover is simply to expedite an event that would occur sooner or later, if we had not troubled ourselves to make the discovery. Consequently, the art of discovery is purely a question of economics. The economics of research is, so far as logic is concerned, the leading doctrine with reference to the art of discovery. Consequently, the conduct of abduction, which is chiefly a question of heuretic and is the first question of heuretic, is to be governed by economical considerations.
- ^ Peirce (1903), "Pragmatism – The Logic of Abduction", Collected Papers v. 5, paragraphs 195–205, especially 196. Eprint.
- ^ Peirce, "On the Logic of Drawing Ancient History from Documents", Essential Peirce v. 2, see pp. 107–09. On Twenty Questions, p. 109:
Thus, twenty skillful hypotheses will ascertain what 200,000 stupid ones might fail to do.
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enlaces externos
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- Scientific method at PhilPapers
- Scientific method at the Indiana Philosophy Ontology Project
- An Introduction to Science: Scientific Thinking and a scientific method by Steven D. Schafersman.
- Introduction to the scientific method at the University of Rochester
- Theory-ladenness by Paul Newall at The Galilean Library
- Lecture on Scientific Method by Greg Anderson
- Using the scientific method for designing science fair projects
- Scientific Methods an online book by Richard D. Jarrard
- Richard Feynman on the Key to Science (one minute, three seconds), from the Cornell Lectures.
- Lectures on the Scientific Method by Nick Josh Karean, Kevin Padian, Michael Shermer and Richard Dawkins
- "How Do We Know What Is True?" (animated video; 2:52)