QUÉ SÍ ES Y QUE NO ES “CIENCIA”
Rogelio Macías Ordoñez
Red de Biología Evolutiva
Resumen: La “ciencia” no asegura nada, descubre y propone explicaciones. La pseudociencia trata de hacernos asimilar información disfrazándose de ciencia. Los científicos podemos ofrecer formas de distinguir entre las dos a nuestra comunidad.
Figura 1. Los estereotipos “científicos” frecuentemente son una portada de pseudociencia.
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Hay muchas formas de obtener “conocimiento”; nos lo pueden transmitir nuestros padres, nuestros vecinos o amigos, nuestros líderes políticos o religiosos, lo podemos leer en los periódicos, libros, revistas, en algún portal de internet, escuchar en un podcast o video, o lo podemos adquirir por experiencias propias, en nuestro día a día o por reflexiones con nosotros mismos. De todas esas fuentes escogemos lo que decidimos creer sin dudarlo, lo que decidimos considerar como posible, lo que no sabemos si creer o no, y lo que rechazamos como “erróneo”, “poco confiable”, “tendencioso” o “ poco creíble”.
Este artículo no pretende decir cómo saber si lo que aceptamos como verdadero o falso realmente lo es. Tampoco pretendo defender a la “ciencia” como la única forma válida o correcta de decidir en qué creemos; hay muchas formas, muchas de ellas coexisten sin conflicto con la ciencia, y cada quien es libre de escoger. Más bien abordaré una de las formas de obtener y transmitir conocimiento, lo que llamamos “conocimiento científico”, en la cual confía gran parte de la población. Trataré también de distinguirla de otra forma de obtener conocimiento, la “pseudociencia”, que aprovecha la confianza que muchos depositan en la ciencia para validar como “científico” conocimiento que no lo es.
Contrario a los que nos pudieron enseñar en la escuela, no existe “un” solo “método científico”, sino diversas formas “científicas” de generar conocimiento. Los matemáticos por ejemplo usan teoremas y demostraciones, los astrónomos y los geólogos observaciones y mediciones, los biólogos, los químicos y los físicos observaciones, ecuaciones y experimentos. Muchas ciencias usan recientemente simulaciones en computadora para resolver retos que antes eran casi infranqueables. Pero todas las disciplinas usan en mayor o menor grado dos tipos de razonamiento, el deductivo y el inductivo.
Figura 2. La ciencia ciudadana es cada vez más frecuente.
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En el razonamiento deductivo usamos “premisas” o “axiomas” generales y generamos argumentos que desembocan en una conclusión concreta; es decir, vamos de lo general a lo particular. Si los axiomas o las premisas son correctas, la conclusión debe serlo. Esta forma de razonar lo usamos todos los días, por ejemplo: en mi cartera traigo menos de mil pesos (premisa 1), el objeto que quiero comprar vale más de mil pesos (premisa 2), por lo tanto no me alcanza el efectivo que traigo para comprarlo (conclusión). También están en el fondo de decisiones importantes a nivel mundial, por ejemplo a fines del año 2019 y principios de 2020 la comunidad médica mundial se planteó: La enfermedad covid-19 es producida por el virus SARS-Cov-2 (premisa 1), otros virus de la familia SARS han producido pandemias de enfermedades respiratorias en el pasado (premisa 2), por lo tanto se aproxima una pandemia de Covid-19 (conclusión). Cuando el argumento está bien estructurado se dice que es “válido” (no “verdadero”)·
En el razonamiento inductivo la cosa es al revés, observamos lo particular y tratamos de proponer generalidades llamadas “hipótesis”. Esta forma de razonar también la usamos todos todos los días, por ejemplo: han pasado cuatro taxis ocupados y ninguno desocupado (observación particular), debe ser hora pico y me costará mucho trabajo encontrar uno desocupado (hipótesis). Cuando una disciplina científica usa este método de razonamiento está obligada a usar herramientas estadísticas para medir qué tan probable es que esa generalidad que me sugieren mis observaciones particulares sea realmente aplicable a todo lo que no observé (todos los taxis de la ciudad), o solo sea aplicable a lo que sí observé (los cuatro taxis que sí observé). Cuando la probabilidad es alta decimos que el resultado es “significativo” (no “verdadero”). Los “experimentos” no son más que observaciones controladas en las cuales controlamos o manipulamos las condiciones en las que observamos. Las simulaciones en computadora son observaciones llevadas a cabo en un mundo virtual.
Figura 3. Así como no solo los cantantes profesionales cantan bien, no solo los científicos profesionales pueden generar conocimiento científico.
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Lo que tienen en común todas estas “ciencias” es que observan y describen lo que ya sabemos que existe, o descubren lo que aún no sabemos que existe, o proponen explicaciones para los fenómenos que conocemos o que acabamos de descubrir, y más recientemente buscan y proponen soluciones a problemas en los que nos hemos metido. Una primera forma de distinguir a la ciencia de la pseudociencia es que la ciencia no trata de convencernos de qué cosas son “ciertas”, “verdaderas”, “irrefutables” o “(científicamente) comprobadas”, ni ofrece “pruebas científicas”; la pseudociencia sí ofrece todo eso. El detectar aseveraciones categóricas como las anteriores es un primer foco rojo de que nos pueden estar tratando de hacer pasar como “científico” algo que no lo es. La ciencia bien hecha y bien transmitida no asegura, solo propone. Sus propuestas están sujetas a la validez de sus argumentos y premisas (método deductivo) o de sus observaciones y las interpretaciones que hagamos de ellas (método inductivo). Esta validez e interpretaciones pueden cambiar (y casi siempre lo hacen) conforme la misma comunidad científica sigue trabajando, descubriendo y proponiendo nuevas y mejores explicaciones. La historia de todas las disciplinas científicas muestra que lo que en un momento se considera aceptado, en pocos años puede ya no serlo por la misma comunidad científica. Hasta hace pocos años, por ejemplo, era “científicamente aceptada” la “inferioridad” de algunas razas humanas con argumentos basados en experimentos o razonamientos que con el tiempo se han demostrado refutables.
Por desgracia no solo quienes quieren vendernos algo con pseudociencia, sino muchos científicos o divulgadores de la ciencia bien intencionados, caen en la tentación de ser categóricos al transmitir al público lo que la ciencia propone. Es cierto que la mayoría de nosotros preferimos que nos den respuestas claras en lugar de probabilidades. Preferimos oír de los científicos si es bueno o malo vacunarse contra el Covid-19, no si la probabilidad de enfermar o morir disminuye “significativamente” al vacunarnos, sobre todo si sabemos que una vecina o un amigo fue a dar al hospital o murió a pesar de que se había puesto todas sus vacunas. Conforme acumula observaciones y argumentaciones, la “ciencia” sí ha podido observar que hay pocas cosas categóricas e inmutables en la tierra o el universo, y por tanto el conocimiento que nos llega de la ciencia debe necesariamente ser ajeno a verdades o certezas absolutas.
Los estereotipos son otra forma de desenmascarar a la pseudociencia, las imágenes de personas de bata blanca impecable (y a veces barba blanca también) con un microscopio y una computadora son advertencias de que detrás de ella no necesariamente hay conocimiento generado científicamente, sino intenciones de otro tipo que explotan una fe casi religiosa que algunos tienen en todo aquello que parezca ciencia. A diferencia de las religiones, la ciencia no solo permite dudar de lo que se propone, lo exige, y solo sobreviven en el tiempo las propuestas científicas que resisten la duda y el escepticismo de la comunidad intentando mejorarlas o refutarlas, así son las reglas del juego.
La función de resolver problemas es solo una de tantas cosas que puede hacer el conocimiento científico, pero es quizás lo primero que le llega a la mente a una persona ajena al campo, y la que se pone hasta arriba cuando toca decidir si asignar fondos públicos a quienes ejercemos este oficio. Pero al igual que no solo un cantante profesional puede cantar, y cantar bien, no solo un científico profesional puede generar o discernir conocimiento científico de calidad para su propio beneficio o el de su comunidad. Los esquemas de “ciencia ciudadana” que permiten acumular grandes cantidades de observaciones a partir de la participación de todos que se convierten en conocimiento científico son cada vez más frecuentes. El papel de los científicos no debe ser sólo generar conocimiento y divulgarlo, sino divulgar también a su comunidad cómo generarlo y cómo distinguirlo de la pseudociencia que nos acosa tratando de vendernos un producto, una agenda política o religiosa.
Figura 4. Las observaciones sistemáticas son un aporte importante de la ciencia. En esta figura se muestra el número de muertes por Covid-19 por cada 100,000 habitantes en Estados Unidos a lo largo de la pandemia para tres grupos de personas: no vacunados (linea roja), vacunados (azul fuerte), vacunados y con refuerzo (azul claro). Con solo esas observaciones cada quien es libre de concluir lo que quiera.
https://ourworldindata.org/covid-deaths-by-vaccination