¿Dónde falla el método científico?

Primero, estoy de acuerdo con todo lo que Shawn escribió. Dicho esto, se necesitarían fácilmente varios libros para documentar todos estos defectos. ¿Dónde empezar? (Por favor, perdona las repeticiones de publicaciones anteriores).

[1] En ninguna parte se indica el método de manera clara y precisa

Para empezar, la idea promovida a menudo de que existe un único método científico es un mito completo y absoluto. En ninguna parte se establece este método científicamente. Imagine tener que hacer algo realmente técnico, pero sin ninguna instrucción real. Este es uno de los mayores defectos en el “método” actual (por ejemplo, ver Prof. Steven L. Goldman, Science Wars )

[2] El método actual no puede descubrir nada, casi el 100% del tiempo

Verdaderamente, este es el peor defecto y la “ropa nueva del emperador” cuando se trata de la ciencia y su método. El mandato principal de la ciencia es descubrir la naturaleza de nuestro mundo. Sin embargo, la mayoría de los “descubrimientos” científicos ocurren por accidente. Incluso entonces, estos accidentes ocurren solo en momentos extremadamente raros, especialmente teniendo en cuenta el tiempo y el dinero que invertimos en investigación científica.

¿Cuánto tiempo mantendría un televisor que se encendió solo una vez en 10,000 intentos? ¿Lo llamarías progreso cuando finalmente se encendió? Además, ¿aceptaría este proceso como lo que es necesario para descubrir la televisión?

Un verdadero método haría descubrimientos regularmente y con frecuencia.

[3] El método no incluye ninguna forma de medir con precisión las cosas del mundo real

Actualmente, la ciencia no tiene forma de medir con precisión las cosas del mundo real, en parte, porque, como infiere Shawn, las cosas del mundo real nunca se detienen. Se mueven y cambian constantemente. En lugar de tener una forma legítima de lidiar con esto, la ciencia se basa en medidas estadísticas, tratando estas estadísticas como el equivalente funcional al hecho literal.

¿Imagina querer un hijo y quedar estadísticamente embarazada? ¿Qué tal ordenar de un menú estadístico de restaurante? ¿Aceptarías lo que tienes? ¿Y qué hay de confiar en las estadísticas para elegir un cónyuge? Esta debilidad subyace en gran parte del método de la ciencia.

Irónicamente, en su libro, El arte de la conjetura, Jacob Bernoulli, el padre de las estadísticas, advierte contra el tratamiento de la información derivada estadísticamente como un hecho. Es por eso que llama a esta información “conjetura”. Entonces, si bien muchas (pero no todas) las afirmaciones de la ciencia funcionan adecuadamente en el laboratorio, la mayoría fracasan miserablemente cuando se intenta traducirlas a situaciones del mundo real, especialmente en los campos que tienen que funcionar con seres vivos

[4] El método no incluye estándares para definir sus términos

¿Qué califica algo como buena ‘ciencia’? ¿Qué es la ciencia? Para el caso, ¿cómo se separa la buena ciencia de la pseudociencia? Y sí, la gente ofrece infinitas opiniones sobre lo que hace que algo sea una buena ciencia. Pero desde los días del tratado de Adelar de Bath de 1137; Las preguntas naturales , las opiniones en sí mismas han sido vistas como anatema para la ciencia.

La mayoría de las personas ignora esto y considera que los tratamientos estilo diccionario son adecuados para la ciencia. Sin embargo, en realidad, las palabras solas nunca pueden definir científicamente nada, incluidos sus términos. En lugar de esta habilidad, la ciencia generalmente se basa en el lenguaje de las matemáticas.

La cuestión es que un lenguaje abstracto como las matemáticas nunca puede definir científicamente palabras del mundo real. Por ejemplo, intente definir uno de los términos favoritos del método científico actual; la palabra “hecho”. ¿Cómo nos referimos entonces a cosas naturales que no sean matemáticas?

Lamentablemente, el método actual aún no reconoce esta incapacidad para definir adecuadamente sus términos como un problema.

[5] El método no incluye ninguna manera de definir adecuadamente el alcance de la investigación

Otra cosa que Shawn menciona son las deficiencias inherentes a la ciencia basada en hipótesis. Ostensiblemente, la “ciencia” es el estudio de la naturaleza. Sin embargo, el método actual no tiene la capacidad de realizar investigaciones sin ignorar simultáneamente las correlaciones naturales ilimitadas que existen dentro de esta y entre cualquier otra investigación. En otras palabras, para conocer la naturaleza de cualquier cosa, debe explorarla in situ; en su entorno natural

No puedes conocer la naturaleza de una rana si primero la diseccionas.

Debido a los severos límites incorporados en la investigación estadística (por ejemplo, no puede dar cuenta de más de dos o tres variables del mundo real antes de fallar), el método actual emplea enfoques reduccionistas, garantizando resultados defectuosos e incompletos. Esto es especialmente cierto con respecto a la investigación que se limita a entornos artificiales pero luego trata de conocer cosas del mundo real. Al hacer esto, el método ignora la complejidad del mundo real.

[6] El método promueve la competencia poco saludable, en lugar de la cooperación

¿Y si todas las ciencias trabajaran juntas? Qué mundo tan maravilloso sería ese. Pero las ciencias respetadas como la química y la mecánica cuántica ni siquiera pueden ponerse de acuerdo sobre qué es un átomo. Olvídate de lo que sucede cuando luchas por el dinero de investigación.

[7] El método adora la linealidad en un mundo fractal

Al igual que los fractales mismos, tratar de explicar esta falla es extremadamente complejo. Pero, para empezar, la ciencia usa la linealidad como medida de la verdad. En otras palabras, la ciencia cree que los resultados confiables y repetibles prueban que algo es cierto. Y en teoría, esto tiene sentido. Pero en el mundo real, solo los fractales se pueden medir correctamente, ya que nada se repite de la misma manera dos veces.

En verdad, entonces, la fractilidad (que es el opuesto complementario de la linealidad) es la única prueba verdaderamente científica del mundo real. Y para que alguien no me llame BS por no definir mis términos, por Linealidad (medidas teóricas) me refiero a patrones reconocibles que siempre se repiten de manera idéntica , en oposición a Fractilidad (medidas del mundo real), que se refiere a patrones reconocibles que siempre se repiten de manera diferente .

Mi punto aquí es que confiar en resultados lineales como prueba de la verdad garantiza que las cosas no se traducirán bien al mundo real. ¿Por qué? Porque los resultados teóricos y del mundo real son, por sus medidas muy naturales, diferentes y, de hecho, complementarias. Y sí, ambos son valiosos cuando su uso incluye conocer sus limitaciones. Pero finja que estas limitaciones no existen y que su método no puede ni debe considerarse una ciencia.

Primero, el Método Científico solo se aplica a cuestiones de causa, clasificación o localización. Puede usarlo para encontrar las llaves de su auto perdido, pero no se aplica directamente, por ejemplo, en cuestiones de valor óptimo, efecto o existencia.

Segundo, el Método Científico funciona por eliminación; puede llegar a la conclusión ‘correcta’ solo si es una de las hipótesis que ha considerado. No puedes encontrar las llaves de tu auto si están en un lugar que no consideras. No hay medios algorítmicos generales para generar hipótesis; Las hipótesis son producto de la experiencia, la extrapolación y la imaginación.

Tercero, el Método Científico está sujeto a las limitaciones prácticas del profesional. Por ejemplo, si eres ciego, no puedes considerar hipótesis que requieren que tengas vista. No puede restringir la naturaleza del pasado si no puede volver al pasado para validar esas restricciones. No puede restringir la naturaleza de la realidad si no puede proporcionar ningún vínculo necesario entre sus percepciones y la realidad.

Cuarto, el Método Científico generalmente asume que el entorno de prueba es estático. Es posible que no pueda encontrar las llaves de su automóvil si alguien las sigue moviendo.