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 influyentes de la ciencia como Thomas Kuhn y Paul Feyerabend habían cuestionado la universalidad del "método científico" y, al hacerlo, reemplazaron en gran medida el 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 prueba / hipótesis, [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 , en lugar de 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]
Para Peirce, la investigación racional implica presupuestos sobre la verdad y lo real; Razonar es presuponer (y al menos esperar), como principio de autorregulación del razonador, que lo real es descubrible e independiente de nuestros caprichos de opinión. En ese sentido, definió la verdad como la correspondencia de un signo (en particular, una proposición) con su objeto y, pragmáticamente, no como un consenso real de alguna comunidad definida y finita (tal que preguntar sería sondear a los expertos), pero en cambio, como esa opinión final a la que todos los investigadores llegarían tarde o temprano, pero aún así inevitablemente, si llevaran la investigación lo suficientemente lejos, incluso cuando partieran de diferentes puntos. [99] Al mismo tiempo, definió lo real como el objeto de un verdadero signo (sea ese objeto una posibilidad o una cualidad, una actualidad o un hecho bruto, una necesidad, una norma o una ley), que es lo que es independientemente de la opinión de cualquier comunidad finita. y, pragmáticamente, depende sólo del dictamen final destinado en una investigación suficiente. Ese es un destino tan lejano o cercano como la verdad misma para ti o para mí o para la comunidad finita dada. Por lo tanto, su teoría de la investigación se reduce a "Hacer la ciencia". Esas concepciones de la verdad y lo real implican la idea de una comunidad sin límites definidos (y, por lo tanto, potencialmente autocorregible en la medida de lo necesario) y capaz de un aumento definido de conocimiento. [100] Como inferencia, "la lógica está enraizada en el principio social" ya que depende de un punto de vista que es, en cierto sentido, ilimitado. [101]
Prestando especial atención a la generación de explicaciones, Peirce describió el método científico como una coordinación de tres tipos de inferencia en un ciclo intencional dirigido a resolver dudas, como sigue (en §III-IV en "Un argumento desatendido" [4] excepto como se indique lo contrario):
- Secuestro (o reintroducción ). Adivinar, inferencia a hipótesis explicativas para la selección de las que más vale la pena probar. De la abducción, Peirce distingue la inducción como inferir, sobre la base de pruebas, la proporción de verdad en la hipótesis. Toda investigación, ya sea sobre ideas, hechos brutos o normas y leyes, surge de observaciones sorprendentes en uno o más de esos ámbitos (y, por ejemplo, en cualquier etapa de una investigación ya en curso). Todo el contenido explicativo de las teorías proviene de la abducción, que adivina una idea nueva o ajena para dar cuenta de forma sencilla y económica de un fenómeno sorprendente o complicado. A menudo, incluso una mente bien preparada adivina mal. Pero el mínimo de éxito de nuestras conjeturas supera con creces el de la pura suerte y parece nacer de la sintonía con la naturaleza por instintos desarrollados o inherentes, especialmente en la medida en que las mejores conjeturas son óptimamente plausibles y simples en el sentido, dijo Peirce, de lo "fácil y natural ", como ala luz natural de la razón de Galileo y a diferencia de la" simplicidad lógica ". La abducción es el modo de inferencia más fértil pero menos seguro. Su fundamento general es inductivo: tiene éxito con bastante frecuencia y, sin él, no hay esperanza de agilizar suficientemente la investigación (a menudo multigeneracional) hacia nuevas verdades. [102] El método coordinativo lleva desde abducir una hipótesis plausible hasta juzgarla por su comprobabilidad [103] y por cómo su juicio economizaría la investigación misma. [104] Peirce llama a su pragmatismo "la lógica del secuestro". [105] Su máxima pragmática es: "Considere qué efectos que posiblemente podrían tener una orientación práctica usted concibe que tengan los objetos de su concepción. Entonces, su concepción de esos efectos es la totalidad de su concepción del objeto". [99] Su pragmatismo es un método para reducir las confusiones conceptuales de manera fructífera al equiparar el significado de cualquier concepción con las implicaciones prácticas concebibles de los efectos concebidos de su objeto, un método de reflexión mental experimental propicio para formar hipótesis y propicio para probarlas. Favorece la eficiencia. La hipótesis, al ser insegura, debe tener implicaciones prácticas que conduzcan al menos a pruebas mentales y, en ciencia, se presten a pruebas científicas. Una suposición simple pero poco probable, si no es costosa para probar la falsedad, puede ser la primera en la fila para la prueba. Una suposición es intrínsecamente digna de ser probada si tiene plausibilidad instintiva o probabilidad objetiva razonada, mientras que la probabilidad subjetiva , aunque razonada, puede ser engañosamente seductora. Las conjeturas pueden elegirse estratégicamente para el ensayo, por su cautela (para lo cual Peirce dio como ejemplo el juego de las veinte preguntas ), amplitud e incompletitud. [106] Uno puede esperar descubrir solo lo que el tiempo revelaría a través de la experiencia suficiente de un alumno de todos modos, así que el punto es acelerarlo; la economía de la investigación es la que exige el salto, por así decirlo, de la abducción y gobierna su arte. [104]
- Deducción . Dos etapas:
- Explicación. Análisis de la hipótesis sin premisas claras, pero deductivo, para que sus partes sean lo más claras posible.
- Demostración: argumentación deductiva, procedimiento euclidiano . Deducción explícita de las consecuencias de la hipótesis como predicciones, para que la inducción las pruebe, sobre la evidencia que se va a encontrar. Corolarial o, si es necesario, teórico.
- Inducción . La validez a largo plazo de la regla de inducción es deducible del principio (presuposicional del razonamiento en general [99] ) de que lo real es sólo el objeto de la opinión final a la que conduciría una investigación adecuada; [107] cualquier cosa a la que ningún proceso de este tipo conduciría jamás no sería real. La inducción que involucra pruebas u observaciones continuas sigue un método que, con suficiente persistencia, disminuirá su error por debajo de cualquier grado predesignado. Tres etapas:
- Clasificación. Clasificación de objetos de experiencia sin premisas claras, pero inductiva, bajo ideas generales.
- Libertad condicional: argumentación inductiva directa. Crudo (la enumeración de instancias) o gradual (nueva estimación de la proporción de verdad en la hipótesis después de cada prueba). La inducción gradual es cualitativa o cuantitativa; si es cualitativo, depende de la ponderación de cualidades o caracteres; [108] si es cuantitativo, entonces depende de mediciones, estadísticas o recuentos.
- Inducción oracional. "... que, mediante razonamientos inductivos, evalúa las diferentes probaciones por separado, luego sus combinaciones, luego hace una autoevaluación de estas mismas evaluaciones y emite un juicio final sobre el resultado total".
Explicación invariable
En una charla TED de 2009 , Deutsch expuso un criterio para la explicación científica, que consiste en formular invariantes: "Expresar una explicación [públicamente, para que otros puedan fecharla y verificarla más tarde] que permanezca invariante [ante un cambio aparente, nueva información o condiciones inesperadas] ". [109]
- "Una mala explicación es fácil de variar". [109] : minuto 11:22
- "La búsqueda de explicaciones difíciles de variar es el origen de todo progreso" [109] : minuto 15:05
- "Que la verdad consiste en afirmaciones difíciles de variar sobre la realidad es el hecho más importante sobre el mundo físico". [109] : minuto 16:15
La invariancia como un aspecto fundamental de una explicación científica de la realidad ha sido durante mucho tiempo parte de la filosofía de la ciencia: por ejemplo, el libro de Friedel Weinert The Scientist as Philosopher (2004) señaló la presencia del tema en muchos escritos desde principios del siglo XX en adelante. , como obras de Henri Poincaré (1902), Ernst Cassirer (1920), Max Born (1949 y 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) ) y Tim Maudlin (2002). [110]
Ciencia de sistemas complejos
La ciencia aplicada a sistemas complejos puede involucrar elementos como la transdisciplinariedad , la teoría de sistemas y el modelado científico . El Instituto Santa Fe estudia estos sistemas; [111] Murray Gell-Mann interconecta estos temas con el paso de mensajes . [112]
En general, el método científico puede ser difícil de aplicar estrictamente a sistemas diversos e interconectados y grandes conjuntos de datos. En particular, las prácticas utilizadas en Big Data , como el análisis predictivo , pueden considerarse incompatibles con el método científico. [113]
Comunicación y comunidad
Con frecuencia, el método científico es empleado no solo por una sola persona sino también por varias personas que cooperan directa o indirectamente. Esta cooperación puede considerarse un elemento importante de una comunidad científica . En dicho entorno se utilizan varios estándares de metodología científica.
Evaluación de revisión por pares
Las revistas científicas utilizan un proceso de revisión por pares , en el que los editores de revistas científicas envían los manuscritos de los científicos a (generalmente uno a tres, y generalmente anónimos) compañeros científicos familiarizados con el campo para su evaluación. En determinadas revistas, la propia revista selecciona a los árbitros; mientras que en otros (especialmente las revistas que son extremadamente especializadas), el autor del manuscrito puede recomendar árbitros. Los árbitros pueden recomendar o no la publicación, o pueden recomendar la publicación con modificaciones sugeridas o, a veces, la publicación en otra revista. Este estándar es practicado en diversos grados por diferentes revistas y puede tener el efecto de mantener la literatura libre de errores obvios y mejorar en general la calidad del material, especialmente en las revistas que utilizan el estándar con mayor rigor. El proceso de revisión por pares puede tener limitaciones cuando se considera la investigación fuera del paradigma científico convencional: los problemas de " pensamiento de grupo " pueden interferir con la deliberación abierta y justa de algunas investigaciones nuevas. [114]
Documentación y replicación
A veces, los experimentadores pueden cometer errores sistemáticos durante sus experimentos, desviarse de los métodos y prácticas estándar ( ciencia patológica ) por varias razones o, en casos raros, informar deliberadamente resultados falsos. Ocasionalmente, debido a esto, otros científicos podrían intentar repetir los experimentos para duplicar los resultados.
Archivar
En ocasiones, los investigadores practican el archivo de datos científicos , por ejemplo, de conformidad con las políticas de las agencias de financiación gubernamentales y las revistas científicas. En estos casos, se pueden conservar registros detallados de sus procedimientos experimentales, datos brutos, análisis estadísticos y código fuente para proporcionar evidencia de la metodología y la práctica del procedimiento y ayudar en cualquier intento futuro potencial de reproducir el resultado . Estos registros de procedimiento también pueden ayudar en la concepción de nuevos experimentos para probar la hipótesis y pueden resultar útiles para los ingenieros que puedan examinar las posibles aplicaciones prácticas de un descubrimiento.
Compartir datos
Cuando se necesita información adicional antes de poder reproducir un estudio, se le puede pedir al autor del estudio que la proporcione. Pueden proporcionarlo, o si el autor se niega a compartir los datos , se pueden hacer apelaciones a los editores de revistas que publicaron el estudio oa la institución que financió la investigación.
Limitaciones
Dado que es imposible para un científico registrar todo lo que sucedió en un experimento, se informan los hechos seleccionados por su aparente relevancia. Esto puede conducir, inevitablemente, a problemas más adelante si se cuestiona alguna característica supuestamente irrelevante. Por ejemplo, Heinrich Hertz no informó el tamaño de la habitación utilizada para probar las ecuaciones de Maxwell, que más tarde resultó ser la causa de una pequeña desviación en los resultados. El problema es que es necesario asumir partes de la teoría en sí para seleccionar e informar las condiciones experimentales. Por lo tanto, las observaciones se describen a veces como "cargadas de teoría".
Filosofía y sociología de la ciencia
Filosofía analítica
La filosofía de la ciencia analiza la lógica subyacente del método científico, lo que separa la ciencia de la no ciencia y la ética implícita en la ciencia. Hay supuestos básicos, derivados de la filosofía por al menos un científico prominente, que forman la base del método científico, a saber, que la realidad es objetiva y consistente, que los humanos tienen la capacidad de percibir la realidad con precisión y que existen explicaciones racionales para los elementos. del mundo real. [115] Estos supuestos del naturalismo metodológico forman una base sobre la que se puede fundamentar la ciencia. Las teorías lógicas positivistas , empiristas , falsacionistas y otras han criticado estos supuestos y han dado explicaciones alternativas de la lógica de la ciencia, pero cada una de ellas también ha sido criticada.
Thomas Kuhn examinó la historia de la ciencia en su La estructura de las revoluciones científicas y descubrió que el método real utilizado por los científicos difería dramáticamente del método adoptado en ese momento. Sus observaciones de la práctica científica son esencialmente sociológicas y no hablan de cómo se practica o se puede practicar la ciencia en otros tiempos y culturas.
Norwood Russell Hanson , Imre Lakatos y Thomas Kuhn han realizado un extenso trabajo sobre el carácter de la observación "cargado de teoría". Hanson (1958) acuñó por primera vez el término para la idea de que toda observación depende del marco conceptual del observador , utilizando el concepto de Gestalt para mostrar cómo las ideas preconcebidas pueden afectar tanto a la observación como a la descripción. [116] Abre el Capítulo 1 con una discusión de los cuerpos de Golgi y su rechazo inicial como un artefacto de la técnica de tinción, y una discusión de Brahe y Kepler observando el amanecer y viendo un amanecer "diferente" a pesar del mismo fenómeno fisiológico. Kuhn [117] y Feyerabend [118] reconocen la importancia pionera de su trabajo.
Kuhn (1961) dijo que el científico generalmente tiene una teoría en mente antes de diseñar y emprender experimentos para hacer observaciones empíricas, y que "la ruta de la teoría a la medición casi nunca se puede recorrer hacia atrás". Esto implica que la forma en que se prueba la teoría está dictada por la naturaleza de la teoría misma, lo que llevó a Kuhn (1961, p. 166) a argumentar que "una vez que ha sido adoptada por una profesión ... ser comprobable por cualquier prueba cuantitativa que no haya pasado ". [119]
Posmodernismo y guerras científicas
Paul Feyerabend examinó de manera similar la historia de la ciencia y se vio obligado a negar que la ciencia sea realmente un proceso metodológico. En su libro Against Method , sostiene que el progreso científico no es el resultado de aplicar ningún método en particular. En esencia, dice que para cualquier método o norma científica específica, se puede encontrar un episodio histórico en el que su violación ha contribuido al progreso de la ciencia. Por lo tanto, si los creyentes en el método científico desean expresar una sola regla universalmente válida, sugiere Feyerabend en broma, debería ser "todo vale". [120] Críticas como la suya llevaron al programa fuerte , un enfoque radical de la sociología de la ciencia .
Las críticas posmodernistas de la ciencia han sido ellas mismas objeto de intensa controversia. Este debate en curso, conocido como las guerras científicas , es el resultado de valores y suposiciones en conflicto entre los campos posmodernista y realista . Mientras que los posmodernistas afirman que el conocimiento científico es simplemente otro discurso (tenga en cuenta que este término tiene un significado especial en este contexto) y no representativo de ninguna forma de verdad fundamental, los realistas en la comunidad científica sostienen que el conocimiento científico revela verdades reales y fundamentales sobre la realidad. Muchos libros han sido escritos por científicos que abordan este problema y desafían las afirmaciones de los posmodernistas mientras defienden la ciencia como un método legítimo para derivar la verdad. [121]
Antropología y sociología
En antropología y sociología , tras la investigación de campo en un laboratorio científico académico de Latour y Woolgar , Karin Knorr Cetina ha realizado un estudio comparativo de dos campos científicos (a saber, la física de altas energías y la biología molecular ) para concluir que las prácticas epistémicas y los razonamientos dentro de ambos Las comunidades científicas son lo suficientemente diferentes como para introducir el concepto de " culturas epistémicas ", en contradicción con la idea de que el llamado "método científico" es un concepto único y unificador. [122]
Papel del azar en el descubrimiento
En algún lugar entre el 33% y el 50% de todos los descubrimientos científicos se estima que se han topado , en lugar de buscado. Esto puede explicar por qué los científicos expresan con tanta frecuencia que tuvieron suerte. [123] A Louis Pasteur se le atribuye el famoso dicho de que "La suerte favorece a la mente preparada", pero algunos psicólogos han comenzado a estudiar lo que significa estar "preparado para la suerte" en el contexto científico. La investigación muestra que a los científicos se les enseñan varias heurísticas que tienden a aprovechar el azar y lo inesperado. [123] [124] Esto es lo que Nassim Nicholas Taleb llama "Antifragilidad"; Si bien algunos sistemas de investigación son frágiles frente al error humano , el sesgo humano y la aleatoriedad, el método científico es más que resistente o duro; en realidad, se beneficia de tal aleatoriedad de muchas maneras (es antifrágil). Taleb cree que cuanto más antifrágil sea el sistema, más prosperará en el mundo real. [26]
El psicólogo Kevin Dunbar dice que el proceso de descubrimiento a menudo comienza cuando los investigadores encuentran errores en sus experimentos. Estos resultados inesperados llevan a los investigadores a intentar corregir lo que creen que es un error en su método. Finalmente, el investigador decide que el error es demasiado persistente y sistemático para ser una coincidencia. Los aspectos altamente controlados, cautelosos y curiosos del método científico son, por lo tanto, los que lo hacen muy adecuado para identificar errores sistemáticos persistentes. En este punto, el investigador comenzará a pensar en explicaciones teóricas del error, a menudo buscando la ayuda de colegas de diferentes dominios de experiencia. [123] [124]
Relación con las matemáticas
La ciencia es el proceso de recopilar, comparar y evaluar los modelos propuestos frente a los observables . Un modelo puede ser una simulación, una fórmula matemática o química o un conjunto de pasos propuestos. La ciencia es como las matemáticas en el sentido de que los investigadores de ambas disciplinas tratan de distinguir lo que se conoce de lo que se desconoce en cada etapa del descubrimiento. Los modelos, tanto en ciencias como en matemáticas, deben ser internamente consistentes y también deben ser falsables (capaces de refutar). En matemáticas, una declaración aún no necesita ser probada; en tal etapa, esa declaración se llamaría una conjetura . Pero cuando un enunciado ha alcanzado la prueba matemática, ese enunciado adquiere una especie de inmortalidad que es muy apreciada por los matemáticos y por la que algunos matemáticos dedican sus vidas. [125]
El trabajo matemático y el trabajo científico pueden inspirarse mutuamente. [126] Por ejemplo, el concepto técnico de tiempo surgió en la ciencia , y la atemporalidad fue un sello distintivo de un tema matemático. Pero hoy, la conjetura de Poincaré ha sido probada usando el tiempo como un concepto matemático en el que los objetos pueden fluir (ver Flujo de Ricci ).
Sin embargo, la conexión entre las matemáticas y la realidad (y, por tanto, la ciencia en la medida en que describe la realidad) sigue siendo oscura. El artículo de Eugene Wigner , La eficacia irrazonable de las matemáticas en las ciencias naturales , es un relato muy conocido del problema de un físico ganador del Premio Nobel. De hecho, algunos observadores (incluidos algunos matemáticos conocidos como Gregory Chaitin y otros como Lakoff y Núñez ) han sugerido que las matemáticas son el resultado del sesgo del practicante y la limitación humana (incluidas las culturales), algo así como el postmodernismo. vista de la ciencia.
El trabajo de George Pólya sobre resolución de problemas , [127] la construcción de demostraciones matemáticas y heurística [128] [129] muestran que el método matemático y el método científico difieren en detalle, aunque se asemejan entre sí en el uso de pasos iterativos o recursivos .
| Método matemático | Método científico | |
|---|---|---|
| 1 | Comprensión | Caracterización a partir de la experiencia y la observación. |
| 2 | Análisis | Hipótesis: una explicación propuesta |
| 3 | Síntesis | Deducción: predicción a partir de la hipótesis. |
| 4 | Revisar / Ampliar | Prueba y experimenta |
En opinión de Pólya, la comprensión implica replantear definiciones desconocidas en sus propias palabras, recurrir a figuras geométricas y cuestionar lo que sabemos y lo que ya no sabemos; el análisis , que Pólya toma de Pappus , [130] implica la construcción libre y heurística de argumentos plausibles, trabajando hacia atrás desde el objetivo y diseñando un plan para construir la prueba; la síntesis es la exposición euclidiana estricta de los detalles paso a paso [131] de la demostración; La revisión implica reconsiderar y reexaminar el resultado y el camino recorrido.
Cuando se le preguntó a Gauss cómo llegó a sus teoremas , una vez respondió "durch planmässiges Tattonieren" (a través de una experimentación sistemática y palpable ). [132]
Imre Lakatos argumentó que los matemáticos realmente usan la contradicción, la crítica y la revisión como principios para mejorar su trabajo. [133] De manera similar a la ciencia, donde se busca la verdad, pero no se encuentra la certeza, en Pruebas y refutaciones (1976), lo que Lakatos intentó establecer fue que ningún teorema de la matemática informal es final o perfecto. Esto significa que no debemos pensar que un teorema es cierto en última instancia, solo que todavía no se ha encontrado ningún contraejemplo . Una vez que se encuentra un contraejemplo, es decir, una entidad que contradice / no explica el teorema, ajustamos el teorema, posiblemente extendiendo el dominio de su validez. Esta es una forma continua de acumulación de nuestro conocimiento, a través de la lógica y el proceso de pruebas y refutaciones. (Sin embargo, si se dan axiomas para una rama de las matemáticas, Lakatos afirmó que las pruebas de esos axiomas eran tautológicas , es decir, lógicamente verdaderas , reescribiéndolas , como hizo Poincaré ( Proofs and Refutations , 1976)).
Lakatos propuso una explicación del conocimiento matemático basada en la idea de heurística de Polya . En Pruebas y refutaciones , Lakatos dio varias reglas básicas para encontrar pruebas y contraejemplos de conjeturas. Pensó que los " experimentos mentales" matemáticos son una forma válida de descubrir conjeturas y pruebas matemáticas. [134]
Relación con las estadísticas
Cuando el método científico emplea la estadística como parte de su arsenal, existen problemas matemáticos y prácticos que pueden tener un efecto perjudicial sobre la confiabilidad del resultado de los métodos científicos. Esto se describe en un artículo científico popular de 2005 "Por qué la mayoría de los hallazgos de investigación publicados son falsos" por John Ioannidis , que se considera fundamental para el campo de la metaciencia . [135] Gran parte de la investigación en metaciencia busca identificar el mal uso de las estadísticas y mejorar su uso.
Los puntos particulares que se plantean son estadísticos ("Cuanto más pequeños son los estudios realizados en un campo científico, es menos probable que los resultados de la investigación sean ciertos" y "Cuanto mayor es la flexibilidad en los diseños, definiciones, resultados y modos analíticos en un campo científico, cuanto menos probable sea que los resultados de la investigación sean ciertos ".) y económicos (" Cuanto mayores sean los intereses y prejuicios financieros y de otro tipo en un campo científico, es menos probable que los resultados de la investigación sean verdaderos "y" Cuanto más candente sea un campo científico ( con más equipos científicos involucrados), es menos probable que los resultados de la investigación sean ciertos "). Por lo tanto:" La mayoría de los resultados de la investigación son falsos para la mayoría de los diseños de investigación y para la mayoría de los campos "y" Como se muestra, la mayoría de la investigación biomédica moderna está operando en áreas con muy baja probabilidad de resultados verdaderos antes y después del estudio ". Sin embargo: "No obstante, la mayoría de los nuevos descubrimientos continuarán surgiendo de investigaciones generadoras de hipótesis con probabilidades previas al estudio bajas o muy bajas", lo que significa que los * nuevos * descubrimientos provendrán de investigaciones que, cuando comenzó esa investigación, tenían bajas o muy bajas probabilidades bajas (una probabilidad baja o muy baja) de éxito. Por lo tanto, si el método científico se utiliza para expandir las fronteras del conocimiento, la investigación en áreas que están fuera de la corriente principal producirá la mayoría de los nuevos descubrimientos.
Ver también
- Teorización de sillón
- Contingencia
- Límites empíricos en la ciencia
- Prácticas basadas en evidencias
- Lógica difusa
- Teoría de la información
- Lógica
- Método histórico
- Metodología filosófica
- Método erudito
- Metodología
- Metaciencia
- Operacionalización
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- Cronología de la historia del método científico.
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- Estudios de ciencias
- Sociología del conocimiento científico
Notas
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El método científico 'a menudo se tergiversa como una secuencia fija de pasos', en lugar de ser visto por lo que realmente es, 'un proceso altamente variable y creativo' (AAAS 2000: 18). La afirmación aquí es que la ciencia tiene principios generales que deben dominarse para aumentar la productividad y mejorar la perspectiva, no que estos principios proporcionen una secuencia simple y automatizada de pasos a seguir.
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Alhazen (o Al-Haytham; 965-1039 EC) fue quizás uno de los físicos más grandes de todos los tiempos y un producto de la Edad de Oro islámica o del Renacimiento islámico (siglos VII-XIII). Hizo contribuciones significativas a la anatomía, astronomía, ingeniería, matemáticas , medicina, oftalmología, filosofía, física, psicología y percepción visual y se le atribuye principalmente como el inventor del método científico, por lo que el autor Bradley Steffens (2006) lo describe como el "primer científico".
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Hay un gran número de personas que piensan que existe un método científico que puede justificarse, aunque no todos están de acuerdo en lo que podría ser. Pero también hay un número creciente de personas que piensan que no existe un método para justificarse. Para algunos, toda la idea es un debate de antaño, cuya continuación se puede resumir como una parte más del proverbial "azotar un caballo muerto". Rogamos diferir. ... Afirmaremos que Feyerabend apoyó varios valores científicos, aceptó reglas de método (con una cierta comprensión de lo que son) e intentó justificarlas utilizando una metametodología algo similar al principio del equilibrio reflexivo .
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... la investigación [racional] de todo tipo, completamente llevada a cabo, tiene el poder vital de la autocorrección y del crecimiento. Esta es una propiedad que satura tan profundamente su naturaleza más íntima que se puede decir con certeza que hay una sola cosa necesaria para aprender la verdad, y es un deseo vivo y activo de aprender lo que es verdad.
- ^ a b Taleb aporta una breve descripción de la antifragilidad
- ↑ Por ejemplo, el concepto de falsificación (propuesto por primera vez en 1934) formaliza el intento de refutar hipótesis en lugar de probarlas. Karl R. Popper (1963), "La lógica del descubrimiento científico". The Logic of Scientific Discovery págs. 17–20, 249–52, 437–38 y en otros lugares.
- Leon Lederman , por enseñar física primero , ilustra cómo evitar el sesgo de confirmación: Ian Shelton , en Chile, inicialmente se mostró escéptico de que la supernova 1987a fuera real, pero posiblemente un artefacto de instrumentación (hipótesis nula), por lo que salió y refutó su hipótesis nula. observando SN 1987a a simple vista. El experimento Kamiokande , en Japón, observó de forma independiente neutrinos de SN 1987a al mismo tiempo.
- ^ Lindberg 2007 , págs. 2-3: "Hay un peligro que debe evitarse ... Si deseamos hacer justicia a la empresa histórica, debemos tomar el pasado por lo que fue. Y eso significa que debemos resistir la tentación de recorrer el pasado en busca de ejemplos o precursores de la ciencia moderna ... Mi interés será el comienzo de las teorías científicas, los métodos por los que fueron formuladas y los usos que se les dio; ... "
- ^ Elizabeth Asmis (1985) Método científico de Epicuro . Prensa de la Universidad de Cornell
- ↑ Alhazen argumentó la importancia de formular preguntas y luego probarlas: "¿Cómo viaja la luz a través de cuerpos transparentes? La luz viaja a través de cuerpos transparentes solo en líneas rectas ... Hemos explicado esto exhaustivamente en nuestro Libro de Óptica . Pero veamos ahora mencione algo que lo demuestre de manera convincente: el hecho de que la luz viaja en línea recta se observa claramente en las luces que ingresan a las habitaciones oscuras a través de agujeros ... [L] a luz que ingresa se observará claramente en el polvo que llena el aire. - Alhazen, Tratado de la luz (رسالة في الضوء), traducido al inglés del alemán por M. Schwarz, de "Abhandlung über das Licht" , J. Baarmann (editor y traductor del árabe al alemán, 1882) Zeitschrift der Deutschen Morgenländischen Gesellschaft Vol 36 citado en Sambursky 1974 , p. 136.
- Demostró su conjetura de que "la luz viaja a través de cuerpos transparentes sólo en línea recta" colocando un palo recto o un hilo tenso junto al haz de luz, como se cita en Sambursky 1974 , p. 136 para demostrar que la luz viaja en línea recta.
- David Hockney , (2001, 2006) en Secret Knowledge: redescubriendo las técnicas perdidas de los viejos maestrosISBN 0-14-200512-6 (edición ampliada) cita a Alhazen varias veces como la fuente probable de la técnica del retrato utilizando la cámara oscura , que Hockney redescubrió con la ayuda de una sugerencia óptica de Charles M. Falco . Kitab al-Manazir , que es el Libro de Óptica de Alhazen , en ese momento denotado Opticae Thesaurus, Alhazen Arabis , fue traducido del árabe al latín para uso europeo ya en 1270. Hockney cita la edición de Basilea de Friedrich Risner de 1572 del Opticae Thesaurus . Hockney cita a Alhazen como la primera descripción clara de la cámara oscura en Hockney, p. 240.
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- La traducción del título completo es de la p. 60 de James R. Voelkel (2001) Johannes Kepler y New Astronomy Oxford University Press. Kepler fue llevado a este experimento después de observar el eclipse solar parcial en Graz, el 10 de julio de 1600. Usó el método de observación de Tycho Brahe, que consistía en proyectar la imagen del Sol en una hoja de papel a través de una abertura estenopeica, en lugar de mirar directamente al sol. No estaba de acuerdo con la conclusión de Brahe de que los eclipses totales de Sol eran imposibles, porque había relatos históricos de eclipses totales. En cambio, dedujo que el tamaño de la apertura controla la nitidez de la imagen proyectada (cuanto mayor es la apertura, más precisa es la imagen; este hecho es ahora fundamental para el diseño de sistemas ópticos). Voelkel, pág. 61, señala que los experimentos de Kepler produjeron el primer relato correcto de la visión y el ojo, porque se dio cuenta de que no podía escribir con precisión sobre la observación astronómica ignorando el ojo.
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- McElheny 2004 p. 52 fecha la confrontación Franklin-Watson como el viernes 30 de enero de 1953. Más tarde esa noche, Watson insta a Wilkins a comenzar a construir modelos de inmediato. Pero Wilkins acepta hacerlo solo después de la partida de Franklin.
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Sin embargo, en un examen más detenido, el método científico tiene una sorprendente similitud con el proceso más amplio de la evolución en sí. [...] De gran importancia es el algoritmo evolutivo, que utiliza un subconjunto simplificado del proceso de evolución natural aplicado para encontrar la solución a problemas que son demasiado complejos para resolver con métodos analíticos tradicionales. En esencia, es un proceso de prueba y error acelerado y riguroso que se basa en conocimientos previos para refinar una hipótesis existente, o descartarla por completo para encontrar un modelo mejor. [...] El algoritmo evolutivo es una técnica derivada de la evolución del procesamiento del conocimiento aplicada en el contexto de la ciencia y la tecnología, en sí misma un resultado de la evolución. El método científico continúa evolucionando a través de recompensas adaptativas, ensayo y error y aplicación del método a sí mismo.
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enlaces externos
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- Una introducción a la ciencia: pensamiento científico y un método científico por Steven D. Schafersman.
- Introducción al método científico en la Universidad de Rochester
- Carga de teoría por Paul Newall en la biblioteca de Galilea
- Conferencia sobre el método científico por Greg Anderson
- Usando el método científico para diseñar proyectos de ferias de ciencias
- Métodos científicos un libro en línea de Richard D. Jarrard
- Richard Feynman sobre la clave de la ciencia (un minuto, tres segundos), de las conferencias de Cornell.
- Conferencias sobre el método científico a cargo de Nick Josh Karean, Kevin Padian , Michael Shermer y Richard Dawkins
- "¿Cómo sabemos qué es verdad?" (video animado; 2:52)
