Follow along with the video below to see how to install our site as a web app on your home screen.
Nota: This feature currently requires accessing the site using the built-in Safari browser.
El artículo trata más bien un aspecto metodológico que propiamente científico. Se puede aplicar a áreas que no son científicas. Más allá de ello son unos tips que cualquier investigador serio se aseguraría de suscribir.
Un saludo.
Sí, básicamente has desarrollado una exposición de la clásica duda cartesiana. Un tipo de duda muy racionalista y destinada obtener conocimientos científicos de los más elevados. Cualquier interesado en los derroteros del conocimiento debería leerse alguna vez en su vida el Discurso del Método, que además se hace en una tarde porque creo que son menos de 100 páginas.
Si no le has echado un ojo no lo demores más. Probablemente te interesará.
Sólo un apunte Atonito, cuando he hablado a dogmatismos y prejuicios en la ciencia me refería al uso que hacen de ella algunos profesionales; por ejemplo el médico que dice que comer más de dos huevos por semana aumenta el colesterol, o el nutricionista que asegura que los batidos de proteínas son nocivos. Es decir, personas que, a pesar contar con una formación científica, se dejan arrastrar por creencias más basadas en la "tradición" o en los prejuicios que en la propia literatura científica.
Malas interpretaciones hay siempre, y lo que es peor, interpretaciones malintencionadas, que se tratan de apoyar en una evidencia científica para convencernos de algo o vendernos alguna chorrada.
Eh... ¿puedo ser un poco crítico con el artículo?
Está bien y es interesante pero creo que debería haberse titulado: "Buenos artículos, malos artículos y cómo distinguirlos". Ahí se está hablando de la divulgación científica o de cualquier artículo periodístico que se haya basado en los datos de un estudio. No del método científico en sí.
La ciencia, por definición, no es buena ni mala, no tiene prejuicios ni dogmas. En todo caso son los periodistas, las publicaciones o los científicos aquellos que no aplican la ciencia como deberían. Pero si eso ha sido así, nosotros no tenemos forma de saberlo, ni con nuestra experiencia, ni con nuestro ojo crítico ni con otros buenos artículos. Sólo otro equipo científico tiene las herramientas y el método para analizar los pasos dados o encontrar anomalías al duplicar los experimentos.
Un buen estudio científico depende de si se ha aplicado con rigor el método científico. Simple.... pero complicado porque si fuera fácil, todo el mundo publicaría en la Nature como si fueran cartas a la editorial.
Cuando un equipo aborda un problema complejo: "¿Cómo influyen los carbohidratos de la dieta humana en el indice de grasa corporal?". Primero debe revisar la literatura científica y tratar de recopilar todas las variables en juego. De ahí, escoger las más relevantes. Y después, elegir qué variables está dispuesto a poner a prueba. Hay que reducir el problema a una hipótesis simple, muy concreta o será inabarcable.
La pregunta quedaría así: "¿Cómo influye comer carbohidratos de rápida absorción tres horas antes de irse a la cama?"
Y ahora hay que reducirlo a una hipótesis. El científico intuye -todavía sólo intuye- que los carbohidratos de rápida absorción engordan más que las grasas saturadas a igual ingesta de calorías. Así pues su hipótesis quedaría así:
"Si una persona promedio -constitución, actividad, peso, IMG- ingiere una cantidad moderada de carbohidratos a partir de las ocho de la tarde engordará más que si ingiere la mismas calorías en grasas saturadas".
Tenemos una variable independiente: ingerir grasas o carbohidratos.
Y otra dependiente: el incremento del IMG.
Fijaos que el científico ha tenido que controlar muchas variables -IMG partida, horario, calorías, constitución, actividad, edad, peso, tiempo que se lleva esta dieta, etc...- y sólo va a estudiar una variable INDEPENDIENTE: Grasas o Carbohidratos.
Aunque la muestra escogida se ajuste a estas condiciones, el científico sabe que habrá muchas variables que ni habrá sospechado, por eso debe convocar una muestra de sujetos numerosa y así tratar de llegar a una solución promedio que permita, estadísticamente, pasar por alto esas variables. No obstante, si las variaciones dentro de este grupo de sujetos fueran muy altas, también deberían verse diferencias abismales al comprobar los resultados en la variable dependiente, que sería el incremento del IMG.
Pero ahí no acaba la cosa. Las variables que no se están estudiando pueden COVARIAR, esto es, que sus efectos no se limitan a acumularse sino que unas variables influyen sobre cómo se comportan las demás. Por ejemplo, podría ser que los carbohidratos hicieran engordar mucho a una persona con poca actividad física pero si esa persona hiciera deporte con regularidad quizás fueran las grasas las que hicieran engordar más.
Si el científico sospecha que una variable COVARÍA con la variable independiente a estudiar debe hacer una matriz en el grupo experimental. Dos grupos de personas diferentes, unos serán sedentarios y otros deportistas y dentro de cada grupo unos ingerirán grasas por la noche y otros carbohidratos.
Al diseñar un experimento hay que pensar muy bien cuántas variables se pueden analizar entre sí: 2 grupos, 4 grupos, 8 grupos, 16 grupos... El número de grupos crece exponencialmente con cada variable y para que el estudio tenga validez la muestra de cada grupo debe ser suficiente.
Así que, aunque un científico haya hecho verdadera ciencia, completamente rigurosa, astuta, bien diseñada y practicada, sus conclusiones no son LA VERDAD. Tan sólo son una aproximación parcial dadas una condiciones muy particulares y en un grupo de población muy determinado.
Otra cosa es como el autor de un artículo haya interpretado un estudio científico. Y cómo nosotros aceptemos o sospechemos de la bondad de esos artículos. Y cómo vayamos construyendo nuestro propio conocimiento y criterio. Ahí ya estamos hablando de epistemología que no es ciencia, sino cosa de filósofos.
Fuerte tocho.
Es exactamente lo que he dicho. Para que una afirmación o hipótesis tenga cierta validez tiene que haber suficiente referencia. Asimismo, estas referencias tienen que ser también válidas usando muestras y métodos adecuados.
La 'infección' llega cuando una persona sin formación académica o empírica en el tema se pone a hablar (que por desgracia, son la mayoría). Yo he dedicado ya 1-2 años de mi vida a leer intensamente sobre dietas cetogénicas, ayuno y toda la fisiología asociada y aunque no tenga ningún título hay ciertos 'profesionales' o 'expertos' a los que supero en conocimiento al menos en esos campos. Lo que no puedes hacer es utilizar el prejuicio cognitivo sin conocer bien el tema.
Igual que la medición infinitamente precisa y la 'teoría del todo' (teoría física que intenta explicar todo el universo y la materia), la verdad absoluta nunca será alcanzable por el ser humano. Sólo dependemos de aproximaciones. La perfección se encuentra en la naturaleza y su curso, no en la mente humana. Ambas son cosas distintas.
Pero hay gente que se aproxima más y gente que se aproxima menos a la verdad. Eso está clarísimo, y este artículo está para saber distinguirlos un poco mejor.
Saludos
Todo el conocimiento humano (tanto científico como empírico e inmediato) se obtiene mediante el método científico.
He estudiado dos de los puntos que tocas, Teseo, y son interesantísimos desde un punto de vista epistemológico. El que está más encauzado y para el que existe un consenso mayor (en el sentido de que la obra está reconocida por cualquier departamento de filosofía de la ciencia que se precie) es La estructura de las revoluciones científicas, de Thomas S. Kuhn. sin dejar de ser una teoría (a la que se pueden encontrar defectos), Kuhn ha establecido un concepto que va impregnando todo tipo de disciplinas: el paradigma científico.
Una definición bastante sencilla de paradigma científico es la siguiente: "Los paradigmas indican las concepciones y convicciones que constituyen puntos sólidos de la ciencia en un momento determinado y que, a lo largo de un periodo de tiempo, proporcionan a los científicos que trabajan en determinados ámbitos de investigación los modelos para la formulación de los problemas y de sus soluciones" (la cita no es mía, si alguien quiere la fuente lo diga).
Kuhn sostiene básicamente que llegan momentos de la historia en los que el paradigma en vigencia entra en crisis debido a anomalías que requieren de demasiados "parches" (o hipótesis ad hoc) para funcionar. Cuando la crisis es irremediable surge un gran cambio de paradigma. Un ejemplo habitual es el cambio de paradigma que se dio en astronomía al pasar del modelo ptolemaico al copernicano.
El otro punto, que está relacionado con este, es el de los prejuicios. A mí me interesa muchísimo particularmente, y es por eso que me tengo que leer sin falta Verdad y Método un tochaco bastante extenso pero que señala la importancia de los prejuicios en la comprensión del mundo. Lo único que habría que hacer sería, mediante sucesivos acercamientos a las fuentes de conocimiento, ir eliminando aquellos prejuicios que no tienen razón de ser, manteniendo todos aquellos que van superando las aproximaciones. Y es que la tradición en la que nos criamos, y que no deja de ser nuestra alma mater, está plagada de prejuicios y no vamos a poder despojarnos de ellos mientras sigamos siendo personas.