Evidencia científica

La evidencia científica es aquella que sirve para apoyar o refutar una teoría o hipótesis científica , ^{[ 1 ]} aunque los científicos también la utilizan de otras maneras, como al aplicar teorías a problemas prácticos. ^{[ 2 ]} Se espera que dicha evidencia sea 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 .

Las suposiciones o creencias de una persona sobre la relación entre las observaciones y una hipótesis influirán en si esa persona toma las observaciones como evidencia. ^{[ 3 ]} Estas suposiciones o creencias también influirán en 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 presenten pruebas suficientes de la cosmología heliocéntrica y se explique la aparente falta de movimiento, la observación inicial se descarta considerablemente como evidencia.

Cuando observadores racionales tienen creencias previas diferentes, pueden llegar a conclusiones distintas a partir de la misma evidencia científica. Por ejemplo, Priestley , trabajando con la teoría del flogisto , explicó sus observaciones sobre la descomposición del óxido mercúrico utilizando el flogisto. En cambio, 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 justifique que la observación se considere 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 previas es la inferencia bayesiana . ^{[ 5 ]} En la inferencia bayesiana, las creencias se expresan como porcentajes que indican la confianza en ellas. Se parte de una probabilidad inicial (una probabilidad a priori ) y luego se actualiza esa probabilidad utilizando el teorema de Bayes tras observar la evidencia. ^{[ 6 ]} Como resultado, dos observadores independientes del mismo evento llegarán racionalmente a conclusiones diferentes si sus probabilidades a priori (observaciones previas que también son relevantes para la conclusión) difieren.

La importancia de las creencias previas en la determinación de qué observaciones son evidencia puede ilustrarse utilizando el razonamiento deductivo , como los silogismos . ^{[ 7 ]} Si alguna de las proposiciones no se acepta como verdadera, la conclusión tampoco será aceptada.

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 creativamente una teoría que puede ser refutada mediante su confrontación con evidencia o hechos conocidos. La teoría de Popper presenta una asimetría: la evidencia puede demostrar que una teoría es errónea, al establecer hechos que son inconsistentes con ella. Por el contrario, la evidencia no puede demostrar que una teoría es correcta, ya que puede existir otra evidencia, aún por descubrir, que sea inconsistente con la teoría. ^{[ 9 ]}

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

En el siglo XX existieron diversos enfoques filosóficos para determinar si una observación podía considerarse evidencia; muchos de ellos se centraban en la relación entre la evidencia y la hipótesis. En la década de 1950, Rudolf Carnap recomendó clasificar estos enfoques en tres categorías: clasificatorio (si la evidencia confirma la hipótesis), comparativo (si la evidencia apoya una primera hipótesis más que una alternativa) o cuantitativo (el grado en que la evidencia apoya una hipótesis). ^{[ 11 ]} Una antología de 1983, editada por Peter Achinstein, ofreció una presentación concisa de destacados filósofos sobre la evidencia científica, entre ellos 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 ( famoso por su obra sobre la teoría de la proyección), Rudolf Carnap (sobre el concepto de evidencia confirmatoria), Wesley C. Salmon (sobre la confirmación y la relevancia) y Clark Glymour (sobre la evidencia relevante). ^{[ 12 ]} En 1990, William Bechtel proporcionó cuatro factores (claridad de los datos, replicación por otros, coherencia con los resultados obtenidos mediante métodos alternativos y coherencia con teorías plausibles de los mecanismos) que los biólogos utilizaron para resolver controversias sobre procedimientos y fiabilidad de la evidencia. ^{[ 13 ]}

En 2001, Achinstein publicó su propio libro sobre el tema titulado El libro de la evidencia , en el que, entre otros temas, distinguió entre cuatro conceptos de evidencia: evidencia epistémica-situacional (evidencia relativa a una situación epistémica dada), evidencia subjetiva (considerada evidencia por una persona en particular en un momento determinado), 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 utilizan 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 la 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 fuerte tesis de Church-Turing , se ha conjeturado un criterio matemático para la evaluación de la evidencia, que se asemeja a la idea de la navaja de Occam de que la descripción más simple y completa de la evidencia es la más probablemente correcta. ^{[ 16 ]} Formalmente, establece: "El principio ideal establece que la probabilidad previa asociada con la hipótesis debe estar 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 dado el modelo debe minimizarse". ^{[ 16 ]} Sin embargo, algunos filósofos (entre ellos Richard Boyd , Mario Bunge , John D. Norton y Elliott Sober ) han adoptado una visión escéptica o deflacionista del papel de la simplicidad en la ciencia, argumentando de diversas maneras que su importancia se ha sobreestimado. ^{[ 17 ]}

El énfasis en la comprobación de hipótesis como esencia de la ciencia prevalece tanto entre científicos como entre filósofos. ^{[ 18 ]} Sin embargo, los filósofos han señalado que la comprobación de hipótesis mediante la confrontación con nuevas evidencias no abarca todas las formas en que los científicos utilizan 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 gran precisión la masa y el tamaño de un núcleo atómico por primera vez. ^{[ 19 ]} Rutherford utilizó los datos para desarrollar un nuevo modelo atómico , no solo para probar una hipótesis existente; este uso de la evidencia para producir nuevas hipótesis se denomina a veces abducción (siguiendo a C. S. Peirce ). ^{[ 19 ]} El metodólogo de las ciencias sociales Donald T. Campbell , quien enfatizó la comprobación de hipótesis a lo largo de su carrera, posteriormente destacó cada vez más que la esencia de la ciencia "no es la experimentación en sí misma", sino la competencia iterativa de "hipótesis rivales plausibles", un proceso que en cualquier fase dada puede comenzar con evidencia o con 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 ]}

Si bien la frase "prueba científica" se usa con frecuencia en los medios de comunicación populares, ^{[ 22 ]} muchos científicos y filósofos han argumentado 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 que vivimos, no se dan pruebas, si entendemos por 'prueba' un argumento que establece de una vez por todas la verdad de una teoría". ^{[ 23 ] [ 24 ]} Albert Einstein dijo:

No se puede envidiar al teórico científico. Porque la naturaleza, o más precisamente el experimento, es un juez inexorable y poco benévolo de su trabajo. Nunca dice "Sí" a una teoría. En los casos más favorables dice "Quizás", y en la gran mayoría, simplemente "No". Si un experimento concuerda con una teoría, para esta última significa "Quizás", y si no concuerda, significa "No". Probablemente toda teoría experimentará algún día su "No"; la mayoría, poco después de su concepción. ^{[ 25 ]}

Sin embargo, a diferencia del ideal de la prueba infalible, en la práctica se puede decir que las teorías se demuestran según algún estándar de prueba utilizado en una investigación determinada . ^{[ 26 ] [ 27 ]} En este sentido limitado, la prueba es el alto grado de aceptación de una teoría tras un proceso de investigación y evaluación crítica según los estándares de una comunidad científica. ^{[ 26 ] [ 27 ]}

• Prueba anecdótica : prueba basada en testimonios personales. 
• Medicina basada en la evidencia : diagnóstico, tratamiento y prevención de enfermedades basados ​​en la recopilación y el análisis de datos. 
• Prueba científica (derecho) – Persona cuya opinión es aceptada por el juez como experta Páginas que muestran descripciones breves de los destinos de redireccionamiento 
• Ciencia – Esfuerzo sistemático para adquirir conocimiento 
• Causalidad probabilística
• Argumentación probabilística
• Lógica probabilística : aplicaciones de la lógica en condiciones de incertidumbre. 
• Opinión : juicio, punto de vista o declaración que no es concluyente.