Evidencia científica

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La evidencia científica es aquella que sirve para apoyar o refutar una teoría o hipótesis científica , ^[1] aunque los científicos también utilizan la evidencia de otras maneras, como cuando aplican teorías a problemas prácticos. ^[2] Se espera que dicha evidencia sea evidencia empírica e interpretable de acuerdo con el método científico . Los estándares para la evidencia científica varían según el campo de investigación, pero la solidez de la evidencia científica generalmente se basa en los resultados del análisis estadístico y la solidez de los controles científicos . ^{[ cita requerida ]}

Las suposiciones o creencias de una persona sobre la relación entre las observaciones y una hipótesis afectarán si esa persona toma las observaciones como evidencia. ^[3] Estas suposiciones o creencias también afectarán cómo una persona utiliza las observaciones como evidencia. Por ejemplo, la aparente falta de movimiento de la Tierra puede tomarse como evidencia de una cosmología geocéntrica . Sin embargo, después de que se presente evidencia suficiente para la cosmología heliocéntrica y se explique la aparente falta de movimiento, la observación inicial se descarta firmemente como evidencia.

Cuando los observadores racionales tienen diferentes creencias de fondo, pueden sacar conclusiones diferentes de la misma evidencia científica. Por ejemplo, Priestley , trabajando con la teoría del flogisto , explicó sus observaciones sobre la descomposición del óxido de mercurio utilizando el flogisto. En contraste, Lavoisier , desarrollando la teoría de los elementos, explicó las mismas observaciones con referencia al oxígeno. ^[4] No existe una relación causal entre las observaciones y la hipótesis que haga que la observación se tome como evidencia, ^[3] sino que la relación causal la proporciona la persona que busca establecer las observaciones como evidencia.

Un método más formal para caracterizar el efecto de las creencias de fondo es la inferencia bayesiana . ^[5] En la inferencia bayesiana, las creencias se expresan como porcentajes que indican la confianza que uno tiene en ellas. Se parte de una probabilidad inicial (una previa ) y luego se actualiza esa probabilidad utilizando el teorema de Bayes después de observar la evidencia. ^[6] Como resultado, dos observadores independientes del mismo evento llegarán racionalmente a conclusiones diferentes si sus previas (observaciones previas que también son relevantes para la conclusión) difieren.

La importancia de las creencias de fondo en la determinación de qué observaciones son evidencia se puede ilustrar utilizando razonamiento deductivo , como los silogismos . ^[7] Si alguna de las proposiciones no se acepta como verdadera, la conclusión tampoco se aceptará.

Filósofos como Karl R. Popper han aportado teorías influyentes sobre el método científico en las que la evidencia científica desempeña un papel central. ^[8] En resumen, Popper sostiene que un científico desarrolla de forma creativa una teoría que puede ser refutada al ponerla a prueba con evidencia o hechos conocidos. La teoría de Popper presenta una asimetría en el sentido de que la evidencia puede demostrar que una teoría es errónea, al establecer hechos que son incompatibles con ella. Por el contrario, la evidencia no puede demostrar que una teoría es correcta porque puede existir otra evidencia, aún por descubrir, que sea incompatible con la teoría. ^[9]

En el siglo XX, muchos filósofos investigaron la relación lógica entre las declaraciones de evidencia y las hipótesis, mientras que los científicos tendían a centrarse en cómo se generan los datos utilizados para la inferencia estadística . ^{[10] : S193} Pero según la filósofa Deborah Mayo , a fines del siglo XX los filósofos habían llegado a comprender que "hay características clave de la práctica científica que son pasadas por alto o mal descritas por todas esas explicaciones lógicas de la evidencia, ya sean hipotético-deductivas, bayesianas o instanciacionistas". ^{[10] : S194}

En el siglo XX, hubo una variedad de enfoques filosóficos para decidir si una observación puede considerarse evidencia; muchos de ellos se centraron en la relación entre la evidencia y la hipótesis. En la década de 1950, Rudolf Carnap recomendó distinguir dichos enfoques en tres categorías: clasificatorio (si la evidencia confirma la hipótesis), comparativo (si la evidencia respalda una primera hipótesis más que una hipótesis alternativa) o cuantitativo (el grado en que la evidencia respalda una hipótesis). ^[11] Una antología de 1983 editada por Peter Achinstein proporcionó una presentación concisa de filósofos prominentes sobre la evidencia científica, incluidos Carl Hempel (sobre la lógica de la confirmación), RB Braithwaite (sobre la estructura de un sistema científico), Norwood Russell Hanson (sobre la lógica del descubrimiento), Nelson Goodman (de terrible fama, sobre una teoría de la proyección), Rudolf Carnap (sobre el concepto de evidencia confirmatoria), Wesley C. Salmon (sobre confirmación y relevancia) y Clark Glymour (sobre evidencia relevante). ^[12] En 1990, William Bechtel proporcionó cuatro factores (claridad de los datos, replicabilidad por otros, consistencia con los resultados obtenidos mediante métodos alternativos y consistencia con teorías plausibles de mecanismos) que los biólogos usaban para resolver controversias sobre los procedimientos y la confiabilidad de la evidencia. ^[13]

En 2001, Achinstein publicó su propio libro sobre el tema titulado The Book of Evidence , en el que, entre otros temas, distinguió entre cuatro conceptos de evidencia: evidencia de situación epistémica (evidencia relativa a una situación epistémica dada), evidencia subjetiva (considerada como evidencia por una persona particular en un momento particular), evidencia verídica (una buena razón para creer que una hipótesis es verdadera) y evidencia potencial (una buena razón para creer que una hipótesis es altamente probable). ^[14] Achinstein definió todos sus conceptos de evidencia en términos de evidencia potencial, ya que cualquier otro tipo de evidencia debe ser al menos evidencia potencial, y argumentó que los científicos buscan principalmente evidencia verídica pero también usan los otros conceptos de evidencia, que se basan en un concepto distintivo de probabilidad, y Achinstein contrastó este concepto de probabilidad con teorías probabilísticas de evidencia anteriores como la bayesiana, la carnapiana y la frecuentista. ^[14]

La simplicidad es un criterio filosófico común para las teorías científicas. ^[15] Basándose en el supuesto filosófico de la tesis fuerte de Church-Turing , se ha conjeturado un criterio matemático para la evaluación de la evidencia, con un criterio que tiene una semejanza con la idea de la navaja de Occam de que la descripción integral más simple de la evidencia es la más probablemente correcta. ^[16] Establece formalmente: "El principio ideal establece que la probabilidad previa asociada con la hipótesis debe ser dada por la probabilidad universal algorítmica, y la suma del logaritmo de la probabilidad universal del modelo más el logaritmo de la probabilidad de los datos dados el modelo debe minimizarse". ^[16] Sin embargo, algunos filósofos (incluidos Richard Boyd , Mario Bunge , John D. Norton y Elliott Sober ) han adoptado una visión escéptica o deflacionaria del papel de la simplicidad en la ciencia, argumentando de diversas maneras que su importancia ha sido sobreenfatizada. ^[17]

El énfasis en la prueba de hipótesis como la esencia de la ciencia prevalece tanto entre los científicos como entre los filósofos. ^[18] Sin embargo, los filósofos han notado que probar hipótesis confrontándolas con nueva evidencia no explica todas las formas en que los científicos usan la evidencia. ^[2] Por ejemplo, cuando Geiger y Marsden dispersaron partículas alfa a través de una fina lámina de oro , los datos resultantes permitieron a su asesor experimental, Ernest Rutherford , calcular con mucha precisión la masa y el tamaño de un núcleo atómico por primera vez. ^[19] Rutherford usó los datos para desarrollar un nuevo modelo atómico , no solo para probar una hipótesis existente; tal uso de evidencia para producir nuevas hipótesis a veces se llama abducción (siguiendo a C. S. Peirce ). ^[19] El metodólogo de las ciencias sociales Donald T. Campbell , que hizo hincapié en la prueba de hipótesis a lo largo de su carrera, más tarde enfatizó cada vez más que la esencia de la ciencia "no es la experimentación per se", sino la competencia iterativa de "hipótesis rivales plausibles", un proceso que en cualquier fase dada puede comenzar a partir de evidencia o puede comenzar a partir de hipótesis. ^[20] Otros científicos y filósofos han enfatizado el papel central de las preguntas y los problemas en el uso de datos e hipótesis. ^[21]

Aunque la frase "prueba científica" se utiliza a menudo en los medios de comunicación populares, ^[22] muchos científicos y filósofos han sostenido que en realidad no existe tal cosa como una prueba infalible . Por ejemplo, Karl Popper escribió una vez que "en las ciencias empíricas, que son las únicas que pueden proporcionarnos información sobre el mundo en el que vivimos, no existen pruebas, si por 'prueba' entendemos un argumento que establece de una vez por todas la verdad de una teoría". ^{[23] [24]} Albert Einstein dijo:

El teórico científico no es digno de envidia, pues la naturaleza, o más precisamente el experimento, es un juez inexorable y no muy amistoso de su trabajo. Nunca dice "sí" a una teoría. En los casos más favorables dice "tal vez", y en la gran mayoría de los casos simplemente "no". Si un experimento concuerda con una teoría significa para ésta "tal vez", y si no concuerda significa "no". Probablemente todas las teorías experimentarán algún día su "no"; la mayoría de las teorías, poco después de su concepción. ^[25]

Sin embargo, en contraste con el ideal de la prueba infalible, en la práctica se puede decir que las teorías se prueban de acuerdo con algún estándar de prueba utilizado en una investigación dada . ^{[26] [27]} En este sentido limitado, la prueba es el alto grado de aceptación de una teoría después de un proceso de investigación y evaluación crítica de acuerdo con los estándares de una comunidad científica. ^{[26] [27]}

• Prueba anecdótica  : prueba basada en testimonios personales
• Medicina basada en evidencia  : diagnóstico, tratamiento y prevención de enfermedades basados ​​en la recopilación y análisis de datos
• Prueba científica (derecho)  – Persona cuya opinión es aceptada por el juez como expertaPáginas que muestran descripciones breves de los objetivos de redireccionamiento
• Ciencia  – Esfuerzo sistemático para adquirir conocimientos
• Causalidad probabilística
• Argumentación probabilística
• Lógica probabilística  : uso de la probabilidad y la lógica para abordar situaciones inciertasPáginas que muestran descripciones de wikidata como alternativa
• Opinión  – Juicio, punto de vista o declaración que no es concluyente.