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Método científico

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Definición Metodología para obtener nuevos conocimientos, caracterizada por la observación sistemática, la medición, la experimentación y la formulación, análisis y modificación de hipótesis.
Características principales Falsabilidad, reproducibilidad, repetibilidad y revisión por pares.
Técnicas o formas de razonamiento Deducción, inducción, abducción y predicción.
Etapas reconocidas Observación, hipótesis, experimentación, medición, falsabilidad, reproducibilidad y repetibilidad, revisión por pares y publicación.
Figuras asociadas David Hume, Isaac Newton, Karl Popper, Thomas Kuhn, Imre Lakatos, Paul Feyerabend, George Pólya, entre otros.
Disciplinas relacionadas Epistemología, filosofía de la ciencia, sociología de la ciencia, estadística, lógica y matemática.

1. Resumen[editar]

El método científico es una metodología destinada a obtener nuevos conocimientos, históricamente asociada a la ciencia. Consiste en la observación sistemática, la medición, la experimentación, y la formulación, análisis y modificación de hipótesis.[1] Sus rasgos centrales son la falsabilidad y la reproducibilidad y repetibilidad de los resultados, respaldadas por la revisión por pares. Entre las técnicas y formas de razonamiento que emplea figuran la deducción, la inducción, la abducción y la predicción.

El método científico abarca las prácticas que la comunidad científica considera válidas para exponer y confirmar teorías. Sus reglas y principios buscan reducir la influencia de la subjetividad del investigador, fortaleciendo así la validez de los resultados y del conocimiento obtenido.

No todas las ciencias presentan los mismos requisitos. La experimentación, por ejemplo, no es posible en disciplinas como la física teórica. A su vez, el requisito de reproducibilidad y repetibilidad, fundamental en muchas ciencias, no se aplica con el mismo sentido a las ciencias humanas y sociales, donde los fenómenos no siempre pueden repetirse de forma controlada, como sí ocurre en un experimento. La historia, por ejemplo, estudia procesos esencialmente irrepetibles.

Tampoco existe un único modelo de método científico. El investigador puede emplear métodos definitorios, clasificatorios, estadísticos, empírico-analíticos, hipotético-deductivos y procedimientos de medición, entre otros. Por eso, referirse a “el” método científico supone hablar de un conjunto de tácticas orientadas a construir conocimiento de forma válida. Esas tácticas pueden perfeccionarse o reemplazarse en el futuro.[2] Cada ciencia, e incluso cada investigación concreta, puede requerir un modelo propio.

En las ciencias empíricas no existe la verificación plena; no hay conocimiento perfecto o absolutamente probado. Toda teoría científica permanece abierta a ser refutada. En las ciencias formales, las deducciones o demostraciones matemáticas producen pruebas únicamente dentro de un sistema definido por axiomas y reglas de inferencia.[3]

2. Definición y características generales[editar]

El método científico se ha definido como un procedimiento que caracteriza a la ciencia natural desde el siglo XVII y que consiste en la observación sistemática, la medición y el experimento, junto con la formulación, comprobación y modificación de hipótesis.[1:1]

2.1 Falsabilidad[editar]

La falsabilidad es uno de los criterios más citados para distinguir el conocimiento científico de otras formas de saber. Fue propuesta por Karl Popper como alternativa al criterio de verificación. Una teoría es falsable cuando puede formularse una observación o un resultado concebible que la contradiga. La falsabilidad no exige demostrar todos los casos que confirman una teoría, algo imposible, sino buscar una excepción que pueda refutarla.

Sin embargo, el propio Popper distinguió entre una falsabilidad estricta y una falsabilidad práctica. En sentido estricto, bastaría una sola observación contraria para derrumbar una teoría; en la práctica, las teorías suelen sobrevivir a anomalías, a hipótesis ad hoc y a ajustes parciales.[4]

2.2 Reproducibilidad y repetibilidad[editar]

La reproducibilidad consiste en la capacidad de obtener resultados coherentes al repetir un estudio con los mismos datos o métodos. La repetibilidad, en sentido estricto, alude a la capacidad de obtener los mismos resultados en condiciones equivalentes. Ambos conceptos son centrales para la confianza en los resultados experimentales, aunque su aplicación es desigual según la disciplina.

2.3 Revisión por pares[editar]

La revisión por pares es el mecanismo por el cual otros especialistas evalúan la calidad, la solidez metodológica y la pertinencia de un trabajo antes de su publicación. No garantiza la verdad de un resultado, pero actúa como filtro y como forma de control colectivo dentro de la comunidad científica.

2.4 No hay un método único[editar]

Aunque muchas descripciones escolares presentan el método científico como una secuencia fija de pasos, en la práctica existe una pluralidad de métodos. El científico puede combinar procedimientos definitorios, clasificatorios, estadísticos, empírico-analíticos, hipotético-deductivos y de medición.[5] La unidad de la actividad científica no está tanto en una receta universal como en la exigencia de justificar el conocimiento de forma válida, intersubjetiva y revisable.

3. Historia[editar]

3.1 Hume y la observación de los hechos[editar]

La Edad Moderna dio forma a una concepción de la ciencia basada en la medición y cuantificación de hechos observables empíricamente. El filósofo escocés David Hume expresó con claridad el giro empirista de la época:

Si, persuadidos de estos principios, hacemos una revisión de las bibliotecas, ¡qué estragos no haremos! Si tomamos en las manos un volumen de teología, por ejemplo, o de metafísica escolástica, preguntemos: ¿contiene algún razonamiento abstracto sobre la cantidad o los números? No. ¿contiene algún raciocinio experimental sobre cuestiones de hecho o de existencia? No. Echadlo al fuego; pues no contiene más que sofistería y embustes.[nota]

Esta cita ilustra el clima intelectual que contribuyó a la constitución de la ciencia moderna: un conocimiento basado en hechos observables, medibles y cuantificables. Immanuel Kant reconoció en Hume el autor que lo despertó del “sueño dogmático”.[6]

Sin embargo, las limitaciones de este programa pronto resultaron visibles. Isaac Newton afirmaba que no formulaba hipótesis y estaba convencido de que su teoría descansaba sobre hechos. Pretendía deducir sus leyes a partir de los fenómenos observados por Kepler. Muchos científicos anteriores a Albert Einstein creyeron que la física newtoniana estaba fundamentada en la realidad de los hechos observados.[7]

Incluso Newton tuvo que introducir una teoría de las perturbaciones para sostener que los planetas presentaban movimientos elípticos y no logró justificar por completo la naturaleza de la gravedad.[8] Así, algunas observaciones empíricas contradecían las teorías que se pretendía sostener con un número finito de observaciones. Es imposible observar todos los hechos o fenómenos; este es un problema fundamental del estatus de la ciencia: qué puede considerarse un raciocinio experimental cuando solo se dispone de un número finito de observaciones.

3.2 Popper y la falsabilidad[editar]

Hoy se admite sin dudas que no puede derivarse válidamente una ley de la naturaleza a partir de un número finito de hechos.[9] Popper propuso el criterio de falsabilidad en reemplazo del criterio de verificación. Con la falsabilidad, la observación de los hechos se invierte: una teoría científica es válida a menos que un resultado obtenido, o al menos concebible, contradiga las predicciones de la teoría.

La falsabilidad hizo más estricta y realista la comprensión del método científico. No se trata de corroborar todos los hechos posibles que confirmen una teoría, sino de buscar una excepción que pueda refutarla. Toda teoría falsable permanece abierta a ser refutada.

No obstante, la forma estricta de falsabilidad contradice la realidad de la construcción científica. Las teorías no suelen derrumbarse por una sola observación o por un único experimento crucial. Normalmente se aceptan anomalías o se generan hipótesis ad hoc mientras se produce nuevo conocimiento.[4:1]

Imre Lakatos, discípulo de Popper, señaló que la historia de la ciencia está repleta de relatos sobre experimentos cruciales que supuestamente destruyen teorías, pero tales relatos suelen elaborarse mucho después de que la teoría haya sido abandonada. Si Popper hubiera preguntado a un científico newtoniano anterior a la relatividad en qué condiciones experimentales abandonaría la teoría de Newton, algunos habrían recibido la misma descalificación que el propio Popper otorgó a ciertos marxistas y psicoanalistas.[8:1]

3.3 Kuhn y las revoluciones científicas[editar]

Según Thomas Kuhn, la ciencia avanza mediante revoluciones cuando se produce un cambio de paradigma. Ese cambio no depende solo de la observación de los hechos, sino que constituye un desplazamiento del marco de referencia de un campo de investigación hacia una teoría más general.[10]

Un campo de investigación siempre remite a una teoría general, dotada de un núcleo fundamental firme y defendido dentro de una tradición científica estable, aun cuando presente irregularidades y problemas no resueltos. Desde esta perspectiva, tomar la falsación popperiana en sentido estricto equivaldría a considerar que todas las teorías nacen refutadas, lo que rompería la posibilidad del progreso y de la unidad de la ciencia.[11]

Lo que hace científicas a las teorías no es, según esta lectura, su verdad demostrada, sino su capacidad de abrir nuevas vías de investigación, suscitar hipótesis y generar problemas. Solo tras un amplio proceso de construcción y reconstrucción puede surgir una nueva teoría, paradigma o programa de investigación más general, que explique con una nueva óptica los mismos hechos explicados por la teoría anterior.

Cuando surge una nueva teoría, la antigua deja de tener reconocimiento como ciencia actual, porque ya no es referencia para ampliar el conocimiento. Sin embargo, no pierde su valor histórico ni su aportación a la construcción de la ciencia.

3.4 Ejemplos de la evolución de la ciencia[editar]

Los hechos observados y las leyes que fundaban la teoría de Newton siguen siendo los mismos fenómenos terrestres que en el siglo XVIII; en ese sentido siguen siendo verdaderos. Pero su interpretación cambia cuando se los considera dentro del marco más amplio de la teoría de la relatividad, que los incluye como un caso particular.

La verdad experimental de la observación cotidiana de que el sol sale por oriente y se pone por occidente sigue siendo la misma, así como las anotaciones del movimiento de los planetas hechas por Ptolomeo, Copérnico o Tycho Brahe. Sin embargo, la interpretación geocéntrica de Aristóteles o Ptolomeo ofrecía una visión distinta a la de las astrologías de su época, y la interpretación heliocéntrica de Copérnico o Tycho Brahe enriqueció enormemente la visión de los cielos, haciendo posibles las aportaciones de Kepler y Newton. La teoría de la relatividad, a su vez, introduce nuevos elementos interpretativos que sugieren nuevas hipótesis y nuevas observaciones.

La teoría más reciente se mantiene en continua ampliación y transformación como paradigma científico. Las teorías anteriores prácticamente dejan de tener peso salvo como objeto de estudio histórico y como referencia de la evolución del saber. En ciertos ámbitos acotados conservan utilidad como casos particulares de la teoría fundamental. Así ocurre con la utilidad de la mecánica newtoniana para movimientos, espacios y tiempos de ciertas dimensiones. De manera análoga, los arquitectos consideran la tierra “como si fuera plana” en sus proyectos, porque la influencia de la redondez terrestre es despreciable a esa escala.[12]

4. Etapas del método científico[editar]

Aunque no existe una secuencia única, muchas presentaciones didácticas y epistemológicas organizan el método en etapas. Algunos modelos educativos llegan a proponer catorce[sin verificar] pasos, pero las fases más estables en la literatura son la observación, la hipótesis, la experimentación, la medición, la falsabilidad, la reproducibilidad y repetibilidad, la revisión por pares y la publicación.

4.1 Observación[editar]

La observación consiste en la recopilación sistemática de datos mediante los sentidos o con instrumentos de medición. Es el punto de partida habitual del trabajo empírico, aunque la propia observación no es neutral: depende del marco conceptual y de los intereses del investigador.

4.2 Hipótesis[editar]

Una hipótesis es una formulación provisional que se adelanta para explicar un fenómeno o predecir un resultado. Debe ser, en principio, contrastable. Las hipótesis se analizan, se ponen a prueba y se modifican a la luz de la evidencia.

4.3 Experimentación[editar]

La experimentación consiste en provocar o controlar un fenómeno para estudiar sus regularidades y poner a prueba hipótesis. No todas las ciencias pueden experimentar. En física teórica, por ejemplo, la contrastación se apoya en desarrollos matemáticos y en la comparación indirecta con observaciones.

4.4 Medición[editar]

La medición asigna valores a propiedades observables mediante procedimientos estandarizados. La cuantificación es central en la ciencia moderna, pero también está sujeta a errores, márgenes de incertidumbre y decisiones sobre qué y cómo medir.

4.5 Falsabilidad[editar]

Como etapa de contrastación, la falsabilidad exige indicar qué tipo de evidencia podría refutar una hipótesis. No implica que una sola anomalía baste para descartar una teoría, sino que el enunciado debe estar expuesto de forma que pueda ser contradicho.

4.6 Reproducibilidad y repetibilidad[editar]

Los resultados obtenidos en un estudio deben poder ser repetidos o reproducidos por otros equipos. Esta condición es una de las salvaguardas contra el error, el fraude o la casualidad. Su aplicación práctica varía según la disciplina.

4.7 Revisión por pares[editar]

Antes de su publicación, el trabajo se somete al examen de especialistas independientes, que evalúan su diseño, sus métodos y la solidez de sus conclusiones. La revisión por pares no elimina todos los errores, pero constituye un mecanismo colectivo de control de calidad.

4.8 Publicación[editar]

La publicación en revistas especializadas o en otros formatos académicos permite someter el trabajo al escrutinio de la comunidad científica y hacerlo accesible para nuevas investigaciones. Es, además, una condición práctica para el financiamiento y el reconocimiento profesional.

5. Comunicación y comunidad científica[editar]

El método científico suele emplearse no por una persona aislada, sino por varios individuos que cooperan de manera directa o indirecta. Esa cooperación es uno de los elementos que definen una comunidad científica. Se han desarrollado distintas técnicas y normas para asegurar la integridad de la metodología científica en esos entornos.

5.1 Recorrido típico de una investigación[editar]

La construcción del saber científico actual presenta varios rasgos característicos:

  • investigación de un cambio de problemática, teórica o práctica, en un área con un núcleo teórico consolidado;
  • trabajo realizado por un equipo financiado generalmente por una institución pública, una fundación privada o una empresa;
  • dirección a cargo de una persona o un grupo con prestigio como especialista en el área;
  • uso de un método de investigación cuidadosamente establecido;
  • publicación en revistas especializadas;
  • incorporación de las conclusiones a la comunidad científica como elementos dinámicos de nuevas investigaciones;
  • posible reconocimiento mediante patente, con duración aproximada de veinte años, cuando existe aplicación práctica o técnica.

5.2 Dimensiones de la práctica[editar]

Las principales restricciones de la ciencia contemporánea son la publicación, especialmente mediante revisión por pares, y los recursos, sobre todo económicos. Estas condiciones no fueron siempre iguales: en la época de los “gentleman scientist”, que financiaban y publicaban sus propios trabajos, las restricciones eran menos severas.

Ambas limitaciones se relacionan indirectamente con el método científico, ya que los trabajos que no siguen buenas prácticas tienen menos posibilidades de ser publicados o financiados. Las revistas exigen que los trabajos presentados hayan seguido una buena práctica científica, y eso se comprueba principalmente mediante la revisión por pares. En sus orígenes, la importancia y el interés del hallazgo podían tener incluso más peso que la conformidad estricta con un formato metodológico.[13]

6. Método científico, sesgos cognitivos y falacias[editar]

En general, el método científico consiste en la postulación de hipótesis y su comprobación mediante la experimentación. Por eso puede ayudar a reducir el efecto de los sesgos cognitivos, que generan hipótesis, inducciones o construcciones sesgadas de manera positiva o negativa por el cerebro. Esas deformaciones pueden producir falacias.

El sesgo cognitivo no puede eliminarse por completo, pues es un aspecto fisiológico de la psique humana, con base evolutiva en la asociación y el reconocimiento de objetos cotidianos, como la pareidolia. Lo que sí es posible es compensar el sesgo o modificar las propias creencias mediante el método científico, como mecanismo para descartar hipótesis falsas. Así se orienta la investigación hacia hipótesis menos falsas y más ajustadas a la evidencia disponible.

La ciencia no pretende ser absoluta ni dogmática. Todas las ideas, hipótesis, teorías y conocimientos están sujetos a revisión, estudio y modificación. El conocimiento disponible representa las hipótesis y teorías respaldadas por observaciones y experimentos, es decir, por el método empírico.

Para no caer en sesgos cognitivos es necesario recurrir a la experimentación. No hacerlo conduce a errores, porque la verdad de una aseveración, según el método científico, recae en la fuerza de sus evidencias comprobadas por experimentación. Después de la experimentación se analizan los resultados y se llega a una conclusión. Si los resultados respaldan la hipótesis, esta adquiere validez; si la refutan, se descarta o modifica.

El método científico también está afectado por los sesgos cognitivos, ya que los efectos asociativos de la mente permiten lanzar un gran número de hipótesis. Sin embargo, bien ejecutado en sus fases de contraste, permite desecharlas.

Un proceso similar se observa en el pensamiento crítico, cuando exige investigación activa y comprobación de fuentes. En el pensamiento crítico se toman decisiones en función de la carga de la prueba que se haya realizado sobre las fuentes, y la información obtenida puede ser indirecta. Esto hace al pensamiento crítico menos riguroso que el método científico formal: en este último no solo debe probarse la hipótesis por experimentación directa, sino que debe ser posible repetirla.

7. El papel del azar en el descubrimiento[editar]

Entre el 33% y el 50% de los descubrimientos científicos se habría producido por casualidad, más que por una búsqueda planificada.[14] Esto explica por qué con frecuencia los científicos afirman haber tenido suerte. A Louis Pasteur se le acredita la frase “La suerte favorece a la mente preparada”, aunque algunos psicólogos han comenzado a estudiar qué significa exactamente estar preparado para la suerte en un contexto científico.

La investigación muestra que a los científicos se les enseñan heurísticas que tienden a aprovechar la oportunidad y lo inesperado.[14:1] [15] Nassim Nicholas Taleb denomina “antifragilidad” a esta propiedad: mientras algunos sistemas de investigación son frágiles ante el error humano y el azar, el método científico sería más resistente, e incluso se beneficiaría de la aleatoriedad. Cuanto más antifrágil sea un sistema, más resultados puede producir en la realidad.[16]

El psicólogo Kevin Dunbar sostiene que el descubrimiento a menudo comienza cuando un grupo de investigadores encuentra fallos en sus experimentos. Esos resultados inesperados llevan a intentar corregir lo que se cree que es un error del método. Llegado un punto, el investigador concluye que el error es demasiado persistente y sistemático como para ser una coincidencia. Los aspectos controlados, cuidadosos y cautelosos del método científico resultan entonces adecuados para identificar errores persistentes. En ese momento, el investigador empieza a considerar explicaciones teóricas para el fallo, con frecuencia con ayuda de colegas de otros dominios de experiencia.[14:2] [15:1]

8. Relación con las matemáticas[editar]

La ciencia es el proceso de recopilar, comparar y evaluar modelos propuestos con lo observable. Un modelo puede ser una simulación, una fórmula matemática o química, o una serie de pasos propuestos de antemano. La ciencia se asemeja a las matemáticas en que en ambas disciplinas se puede distinguir con claridad lo conocido de lo desconocido en cada etapa del descubrimiento. Los modelos, tanto científicos como matemáticos, necesitan ser internamente consistentes y refutables.

En matemática, una afirmación no debe ser demostrada en el mismo momento; en esa etapa se denomina conjetura. Cuando una afirmación adquiere una demostración matemática, gana una especie de inmutabilidad altamente valorada por los matemáticos.[17]

El trabajo matemático y el científico se inspiran mutuamente. Por ejemplo, el concepto técnico de tiempo surgió de la ciencia, y la intemporalidad fue un tema distintivo de las matemáticas. La conjetura de Poincaré, por ejemplo, ha sido demostrada usando el tiempo como concepto matemático en el que los objetos pueden fluir, como ocurre con el flujo de Ricci.

Aun así, la conexión entre las matemáticas y la realidad permanece oscura. El trabajo de Eugene Wigner, “The Unreasonable Effectiveness of Mathematics in the Natural Sciences”, es un acercamiento conocido a este problema. Algunos observadores, como Gregory Chaitin y George Lakoff, han sugerido que las matemáticas son resultado de las limitaciones humanas y culturales, en una visión cercana a cierta perspectiva posmoderna de la ciencia.

El trabajo de George Pólya sobre la resolución de problemas, la construcción de pruebas matemáticas y la heurística demuestra que el método matemático y el científico difieren en detalles, pero se asemejan al usar pasos iterativos y repetitivos. La siguiente comparación resume sus correspondencias:

Método matemáticoMétodo científico
ComprensiónCaracterización por la experiencia y la observación
AnálisisDesarrollo de hipótesis
SíntesisPredicción científica
Revisión / GeneralizaciónExperimentación

Desde el punto de vista de Pólya, comprender incluye reformular definiciones poco familiares con palabras propias, recurrir a figuras geométricas y preguntarse qué se sabe y qué no. El análisis, tomado de Pappus de Alejandría, incluye una construcción libre y heurística de argumentos plausibles, trabajar hacia atrás desde el objetivo y trazar un plan para construir la prueba. La síntesis es la exposición estrictamente euclídea de los detalles paso a paso de la prueba. La revisión incluye la reconsideración y reexaminación del resultado y del camino seguido.[18]

Cuando se preguntó a Carl Friedrich Gauss cómo había llegado a sus teoremas, respondió en una ocasión “durch planmässiges Tattonieren”, es decir, mediante experimentación sistemática palpable.[19]

Imre Lakatos sostuvo que los matemáticos emplean la contradicción, la crítica y la revisión como principios para mejorar su trabajo. En su obra Pruebas y refutaciones (1976), intentó mostrar que no existe un teorema de las matemáticas informales que sea final o perfecto. No debe pensarse que un teorema es definitivamente cierto, sino solo que, por ahora, no se ha encontrado un contraejemplo. Cuando se encuentra, el teorema se ajusta, posiblemente ampliando su dominio de validez. Esta es una forma de acumular conocimiento mediante la lógica y el proceso de demostraciones y refutaciones.[20]

La lógica y la matemática son esenciales para todas las ciencias por su capacidad de inferir con seguridad unas verdades a partir de otras establecidas; por eso se las denomina ciencias exactas. Su función más importante es crear sistemas formales de inferencia y concretar la expresión de modelos científicos. La observación y la recolección de medidas, así como la creación de hipótesis y predicciones, requieren a menudo modelos lógico-matemáticos y un uso extensivo del cálculo. Resulta especialmente relevante la creación de modelos científicos mediante el cálculo numérico, gracias a las enormes posibilidades de los ordenadores.

Las ramas de la matemática más empleadas en la ciencia incluyen el análisis matemático, el cálculo numérico y la estadística, aunque virtualmente toda rama de la matemática tiene aplicaciones en la ciencia, incluso áreas puras como la teoría de números y la topología.

El empirismo lógico llegó a postular que la ciencia era, en su unidad formal, una ciencia lógico-matemática capaz de interpretar adecuadamente la realidad del mundo. La utilidad de la matemática para describir el universo es un tema central de la filosofía de la matemática.

La informática está generando nuevas formas de elaborar modelos no numéricos con independencia de la lógica matemática estricta. Tal ocurre con los desarrollos de la inteligencia artificial, que permiten que los ordenadores generen patrones de reconocimiento imitando las redes neuronales del cerebro, a partir de la elección de ejemplos almacenados en memoria. Los algoritmos de aprendizaje profundo hacen posible construir equipos informáticos y robots capaces de moverse y realizar acciones autoprogramadas en función de estímulos exteriores interpretados según sus patrones de memoria.[21]

9. Filosofía y sociología de la ciencia[editar]

La filosofía examina los apoyos lógicos del método científico, lo que separa la ciencia de la no ciencia, y la ética de la investigación que se supone implícita en la actividad científica. Existen varias suposiciones básicas que han formado la base del método científico: que la realidad es objetiva y consistente, que los seres humanos tienen la capacidad de percibir la realidad con precisión y que existen explicaciones racionales para los elementos del mundo real.[22] Estas suposiciones del naturalismo metodológico han sido criticadas por el positivismo lógico, el empirismo, la falsabilidad y otras teorías, que a su vez también han recibido críticas.

Thomas Kuhn examinó la historia de la ciencia en La estructura de las revoluciones científicas y encontró que el método utilizado por los científicos difería de manera importante del que se suponía anteriormente. Sus observaciones de la práctica científica fueron sobre todo sociológicas y no se refieren a cómo la ciencia puede practicarse en otros tiempos o por otras culturas.

Norwood Russell Hanson, Imre Lakatos y Thomas Kuhn trabajaron en profundidad el carácter de la observación “cargada de teoría”. Hanson acuñó la idea de que toda observación depende del marco conceptual del observador, y usó conceptos de la psicología de la Gestalt para mostrar cómo las preconcepciones pueden afectar tanto a la observación como a la descripción.[23] Comienza su primer capítulo con una discusión sobre el aparato de Golgi y su rechazo inicial como artefacto de tinción, así como una discusión entre Brahe y Kepler observando el amanecer: ambos ven salir el sol de manera diferente a pesar de tratarse del mismo fenómeno fisiológico.

Kuhn señaló que el científico tiene una teoría en su mente antes de diseñar y ejecutar los experimentos que lo conducen a las observaciones empíricas, y que el camino de la teoría a la medición casi nunca puede recorrerse al revés. Esto implica que la manera en que la teoría es comprobada está dictada por la naturaleza de la propia teoría, lo que llevó a argumentar que, una vez adoptada por una profesión, ninguna teoría parece comprobable mediante un examen cuantitativo que no haya superado ya.[24]

Paul Feyerabend examinó de manera similar la historia de la ciencia, lo que lo llevó a negar que la ciencia sea un proceso genuinamente metodológico. En su libro Contra el método argumenta que el progreso científico no es resultado de aplicar un método concreto. Para cualquier método específico o norma de la ciencia, puede encontrarse un episodio histórico en el que su violación contribuyó al progreso científico. Por tanto, si quienes creen en el método científico desean expresar una regla universalmente válida, Feyerabend sugiere, en broma, que “cualquier cosa vale”.[25]

Esta clase de críticas condujo al “programa fuerte”, un acercamiento radical a la sociología de la ciencia. Las críticas posmodernas a la ciencia han sido objeto de intensas controversias. El debate, activo aún, se conoce como las guerras de la ciencia: enfrenta valores y supuestos conflictivos entre el posmodernismo y el realismo científico. Mientras los posmodernistas afirman que el conocimiento científico no es más que otro discurso, sin acceso a una verdad fundamental, los realistas sostienen que el conocimiento científico revela verdades reales y fundamentales de la realidad. Diversos científicos han escrito libros para rebatir las afirmaciones posmodernistas y defender la ciencia como método legítimo para derivar verdad.[26]

10. Críticas al método científico[editar]

En Realism and the Aim of Science, Karl Popper niega que exista un único método científico:

Como regla, comienzo mis disertaciones sobre el método científico diciéndoles a mis estudiantes que el método científico no existe. Afirmo que no existe un método científico en ninguno de estos tres casos. Para ponerlo de forma más directa: - No existe un método para descubrir una teoría científica. - No existe un método para verificar la verdad de una hipótesis (es decir, no existe un método de verificación). - No existe un método para determinar si una hipótesis es probable o probablemente verdadera.[nota]

Se debate si Popper niega la existencia de cualquier método o si argumenta que no existe un método genérico válido para todos los casos. En cualquier caso, su posición recoge una crítica persistente contra la idea escolar de un procedimiento único y mecánico.

Otra crítica central proviene de Feyerabend: el intento de fijar reglas universales choca con la historia de la ciencia, donde la violación de métodos establecidos ha sido a menudo productiva. Esto no implica que no existan controles, sino que la racionalidad científica es más compleja que una simple secuencia de pasos.

11. Véase también[editar]

En cuanto a modelos específicos del método científico:

  • Método axiomático
  • Método empírico-analítico
  • Método hipotético-deductivo
  • Método histórico
  • Metodología de las ciencias sociales

En cuanto a componentes:

  • Contingencia
  • Hipótesis y contraste de hipótesis

En cuanto a investigación:

  • Investigación
  • Investigación cuantitativa
  • Investigación cualitativa

Otros:

  • Epistemología
  • Filosofía de la ciencia
  • Verificacionismo
  • Falsacionismo
  • Instrumentalismo
  • Fraude científico
  • Pseudociencia
  • Hermenéutica
  • Pobreza del estímulo
  • Subdeterminación

12. Notas[editar]

  1. Oxford Dictionaries definía scientific method como un “método de procedimiento que ha caracterizado a la ciencia natural desde el siglo XVII, consistente en la observación sistemática, la medición y el experimento, y en la formulación, comprobación y modificación de hipótesis”. ↩︎ ↩︎

  2. Gregorio Klimovsky, Las desventuras del conocimiento científico. Una introducción a la epistemología, A-Z editora, Buenos Aires, 1997. ↩︎

  3. Según el teorema de Gödel, no existe un sistema aritmético recursivo perfecto que sea al mismo tiempo consistente, decidible y completo. ↩︎

  4. Stephen Thornton, voz “Karl Popper”, The Stanford Encyclopedia of Philosophy, invierno de 2019. ↩︎ ↩︎

  5. James Bryant Conant, On Understanding Science: An Historical Approach, Yale University Press, 1947. ↩︎

  6. Immanuel Kant, Prolegómenos a toda metafísica futura que pueda presentarse como ciencia, 1783. Allí Kant reconoce que fue Hume quien lo despertó del “sueño dogmático”. ↩︎

  7. En 1827, André-Marie Ampère escribió su Teoría matemática de los fenómenos electrodinámicos inequívocamente deducida de los experimentos, pero al final de la obra confiesa que algunos experimentos no se habían realizado porque no existían instrumentos capaces de comprobar tales fenómenos. Citado por Imre Lakatos en La metodología de los programas de investigación científica, Alianza, 1983, p. 11. ↩︎

  8. Imre Lakatos, La metodología de los programas de investigación científica, Alianza, 1983. ↩︎ ↩︎

  9. Karl Popper, La lógica de la investigación científica, Tecnos, Madrid, 2004, capítulo “El problema de la inducción”. ↩︎

  10. Thomas Kuhn, La estructura de las revoluciones científicas, Fondo de Cultura Económica, México, 1990 [1962]. ↩︎

  11. Ludovico Geymonat, Filosofía y filosofía de la ciencia, Labor, Barcelona, 1965, pp. 93-112. ↩︎

  12. La redondez, como tal, nunca es un “hecho observado” salvo que se haya subido a un cohete espacial. ↩︎

  13. Las directrices de autor de la revista Nature son un ejemplo temprano de la relevancia asignada al interés del trabajo. ↩︎

  14. Kevin Dunbar y Jonathan Fugelsang, “Causal thinking in science: How scientists and students interpret the unexpected”, en M. E. Gorman, R. D. Tweney, D. Gooding y A. Kincannon (eds.), Scientific and Technical Thinking, Lawrence Erlbaum Associates, 2005, pp. 57-79. ↩︎ ↩︎ ↩︎

  15. J. E. Oliver, cap. 2 de The Incomplete Guide to the Art of Discovery, Columbia University Press, Nueva York, 1991. ↩︎ ↩︎

  16. Nassim Nicholas Taleb, “Anti-fragility”, en Edge.org, 2011. ↩︎

  17. George Pólya, Mathematics and Plausible Reasoning, vol. I, 1954. ↩︎

  18. George Pólya, Cómo plantear y resolver problemas, 1957, p. 142 y p. 144. ↩︎

  19. A. L. Mackay, A Dictionary of Scientific Quotations, 1991, p. 100. ↩︎

  20. Imre Lakatos, Pruebas y refutaciones, Cambridge University Press, 1976. ↩︎

  21. Geoffrey Hinton, “El futuro de la inteligencia artificial”, El País, 21 de junio de 2017. ↩︎

  22. Albert Einstein, “Physics and Reality”, 1936, reimpreso en Out of My Later Years, 1956. ↩︎

  23. Norwood Russell Hanson, Patterns of Discovery, Cambridge University Press, 1958. ↩︎

  24. Thomas S. Kuhn, “The Function of Measurement in Modern Physical Science”, Isis, 52(2), 1961, pp. 161-193. ↩︎

  25. Paul Feyerabend, Against Method: Outline of an Anarchistic Theory of Knowledge, 1975; reimpreso por Verso, Londres, 1978. ↩︎

  26. Véase, por ejemplo, Fashionable Nonsense: Postmodern Intellectuals’ Abuse of Science, Picador, 1999; Higher Superstition: The Academic Left and Its Quarrels with Science, Johns Hopkins University Press, 1997; A House Built on Sand: Exposing Postmodernist Myths About Science, Oxford University Press, 2000; e Intellectual Impostures, Economist Books, 2003. ↩︎