¿Cómo se forman las teorías científicas? La Ciencia y la Tecnología mejoran el futuro

La teoría científica es esa explicación generalmente aceptada de alguna situación, respaldada por una investigación empírica que ha sido duplicada y sujeta a una adecuada revisión por pares. Dichas teorías se revisan periódicamente en función de nueva información.
Extracto de:
MÉTODO CIENTÍFICO / FILOSOFÍA DE LA CIENCIA, D. Robb

Al definir el “método científico”, primero se debe definir la ciencia. Thomas Kuhn (1922-1996) subdivide la ciencia en dos secciones, ‘ciencia normal’ y esos cambios de paradigma causados por ‘revoluciones científicas’ (1970). La ciencia normal abarca la investigación basada en el descubrimiento científico reconocido, y está dirigida a la articulación de esos fenómenos y teorías que el paradigma ya suministra.
Kuhn asocia estrechamente el término paradigma con la ciencia normal. Relata que los paradigmas tienen dos características. Resultan de descubrimientos que “atraen a un grupo duradero de adherentes lejos de los modos competitivos de actividad científica” y dejan numerosas preguntas sin respuesta en torno al descubrimiento (Kuhn, 1970, p. 10). Un paradigma proporciona la estructura subyacente sobre la cual se construye la investigación posterior. Este concepto de teoría o paradigma que informa y apoya la investigación es el concepto central que se desarrolla en este documento.
Las revoluciones científicas son los cambios de paradigma, “esos episodios de desarrollo no acumulativos en los que un paradigma más antiguo es reemplazado en su totalidad o en parte por uno nuevo incompatible” (Kuhn, 1970, p. 92). El aspecto más importante que conduce a la adopción de un nuevo paradigma es la resolución de problemas no resueltos por el paradigma anterior. La teoría copernicana de que la tierra gira sobre su eje y rodea al sol es un ejemplo.
Karl Popper (1902-1994) distingue la ‘tradición científica’ de la ‘tradición pre-científica’ al afirmar que la primera “transmite sus tradiciones; pero también transmite una actitud crítica hacia ellas. Las teorías se transmiten no como dogmas, sino más bien con el desafío de discutirlos y mejorarlos “(Popper, 1963, p. 50).
El dogma es una “forma de pensar que se acepta como verdadera” y se deriva del griego antiguo (Stevenson, 1998, p. 245). El comportamiento dogmático nos hace “esperar regularidades en todas partes e intentar encontrarlas incluso donde no las hay” (Popper, 1963, p. 49). Si bien reconoce las limitaciones impuestas por el dogma, Popper también enfatiza la utilidad del dogma.
Es exigido por una situación que solo puede ser tratada forzando nuestras conjeturas sobre el mundo. Además, este dogmatismo nos permite acercarnos a una buena teoría por etapas, a modo de aproximaciones: si aceptamos la derrota con demasiada facilidad, podemos evitar descubrir que estábamos muy en lo cierto (Popper, 1963, p. 49).
Popper ve la teoría científica como una conjetura / hipótesis probada no con fines de verificación, sino en un intento de refutar la teoría (1963). También pone poca fe en el proceso de razonamiento inductivo, creyendo que los acontecimientos pasados no predicen los sucesos futuros.
Ziman define la ciencia como “hechos y teorías [que] deben sobrevivir a un período de estudio crítico y pruebas por parte de otras personas desinteresadas competentes, y deben haber sido encontrados tan persuasivos que son aceptados casi universalmente”, o más sucintamente lo etiqueta como “Público Conocimiento ”(1980, p. 40). Continúa afirmando que intelectualmente se compila el conocimiento abstracto dentro de un sistema de ideas, resultante de la empresa social y corporativa.
El objetivo de la ciencia no es solo adquirir información ni pronunciar todas las nociones no contradictorias; Su objetivo es un consenso de opinión racional sobre el campo más amplio posible. … [Esto] no es una consecuencia subsidiaria del ‘Método Científico’; es el método científico en sí mismo (Ziman, 1980, p.40).
Maxfield y Babbie relatan que la ciencia tiene dos componentes principales, lógica / racionalidad y observación (1998). Relatan además que el concepto tradicional de método científico implica cinco pasos, generalmente en el siguiente orden.
1. Teoría de la construcción.
2. Derivación de hipótesis teóricas.
3. La operacionalización de los conceptos.
4. Recolección de datos empíricos.
5. Prueba empírica de hipótesis
(Maxfield y Babbie, 1998, p. 61)
A través del ejercicio de la lógica, uno comienza con una deducción abstracta que describe un fenómeno (una teoría). Basado en esta teoría, uno “deriva hipótesis sobre los diversos conceptos que componen la teoría” (Maxfield y Babbie, 1998, p. 61). La operacionalización se logra especificando indicadores empíricos que representan conceptos teóricos, en efecto convirtiendo las hipótesis en algo comprobable por métodos empíricos específicos. Luego, los datos se recopilan mediante estos métodos empíricos, seguidos de una prueba estadística de las hipótesis. En la siguiente sección de este documento se incluyen más comentarios sobre estadísticas.
Klemke agregaría, como mínimo, “proponiendo teorías que conectan y representan el mayor número posible de leyes” al método científico presentado por Maxfield y Babbie (1980, p. 16).
Slife y Williams sostienen que “el método científico en sí mismo no puede ser probado experimentalmente” (1995, p. 4). Argumentan que no se puede utilizar el “método científico” para demostrar la validez de los resultados obtenidos a partir de él. Los resultados exitosos o de hipótesis no pueden considerarse automáticamente válidos. Como ejemplo, citan las medidas de control social instituidas por Hitler, que fueron exitosas en la promoción de ciertos objetivos, pero universalmente opuestas una vez observadas.
Uno de los objetivos del método científico es la capacidad de generalizar los resultados de la investigación a “poblaciones, entornos, variables de tratamiento y variables de medición” identificables (Campbell y Stanley, 1966, p. 5). “La validez interna es el mínimo básico sin el cual ningún experimento es ininterpretable: de hecho, los tratamientos experimentales marcaron la diferencia en esta instancia experimental específica” (p. 5).
Los cambios de paradigma según lo discutido por Kuhn generalmente se atribuyen al descubrimiento científico. Bechtel y Richardson (1993) relatan que el descubrimiento científico puede modelarse y que es análogo a la resolución normal de problemas.
La resolución de problemas en general puede entenderse como una búsqueda restringida en un espacio problemático que está más o menos bien definido … Una presentación del problema, dado un espacio problemático, requiere cuatro componentes básicos: un estado objetivo a alcanzar, un estado inicial en el que comience, un conjunto de operadores que definen movimientos permitidos dentro del espacio de estado y restricciones de ruta que imponen límites adicionales sobre lo que cuenta como una solución exitosa. Una solución es una secuencia de operaciones que conduce al estado objetivo y se ajusta a las restricciones del camino, y un método de resolución de problemas es un procedimiento para encontrar una solución para la clase de problemas en cuestión (Bechtel y Richardson, 1993, p. 11 )
Comúnmente limitamos las variables relevantes e imponemos suposiciones sobre las leyes relevantes para nuestro ataque al problema. Estas mismas leyes también pueden imponer soluciones parciales. “Aplicado a la resolución científica de problemas, esto significaría que los supuestos heurísticos constitutivos de modelos explicativos serían críticos en un programa de investigación en desarrollo” (Bechtel y Richardson, 1993, p. 16). La heurística implica la resolución de problemas mediante experimentación, especialmente prueba y error (Merriam-Webster, 1986).
Bechtel y Richardson se centran en modelos, a diferencia de las leyes o teorías, porque “recientemente los filósofos se han alejado del énfasis en las leyes, entendidas formalmente. … Los modelos se introducen como estructuras intermedias, en algún lugar entre las leyes en un sentido clásico y los datos “(1993, p. 232). Los modelos se describen como abstractos y de naturaleza semántica. “Las leyes son aún más abstractas, dejando parámetros específicos y valores de parámetros abiertos” (Bechtel y Richardson, 1993, p. 232). Los datos obtenidos pueden usarse para detectar fenómenos.
Sin embargo, los datos no son la explicación de los modelos científicos. Observamos datos, pero explicamos fenómenos. Los fenómenos son características repetibles del mundo que se revelan en una variedad de arreglos experimentales (Bechtel y Richardson, 1993, p. 237).

ESTADÍSTICAS
Como se indicó anteriormente, dentro del método científico, los datos se recopilan por métodos empíricos, seguidos de pruebas estadísticas de las hipótesis. “Los datos … son las puntuaciones o medidas de comportamiento o características obtenidas de las observaciones de personas o animales” en una investigación cuantitativa (Kiess, 1996, p. 5). Las estadísticas son procedimientos o métodos utilizados para identificar las consistencias y la variabilidad en los datos que permiten resumir, analizar y sacar conclusiones. “Una estadística es un número único que puede usarse para describir un conjunto de datos de una muestra o para analizar esos datos más completamente” (p. 5). Los datos cuantitativos son numéricos por naturaleza, a diferencia de los datos cualitativos, que no son numéricos.
El uso de estadísticas en ciencias sociales puede ejemplificarse a través de tres ejemplos: 1) Descripción e inferencia; 2) Experimentación y prueba de hipótesis; y 3) Correlación y regresión (Kiess, 1996). La descripción y la inferencia implican observaciones que conducen a descripciones numéricas de la actividad observada, de las cuales se extrae alguna conclusión o inferencia. Normalmente, las observaciones de una población completa (es decir, todos los sujetos que comparten una característica común) no son factibles. Por lo tanto, se selecciona una ‘muestra’ de este grupo. En la investigación, esta es comúnmente una ‘muestra aleatoria’. “En una muestra aleatoria, se seleccionan individuos para que cada miembro de la población tenga las mismas posibilidades de ser seleccionado para la muestra, y la selección de un miembro es independiente de la selección de cualquier otro miembro de la población” (Kiess, 1996, p. 6).
Los datos obtenidos de la muestra aleatoria se describen y resumen en forma de una “estadística descriptiva” que luego se utiliza para hacer una “inferencia estadística” sobre el grupo en su conjunto. De este modo, se identifica un ‘parámetro’ (un número descriptivo que representa una característica de una población). Kiess (1996) identifica ejemplos de uso común, como el salario anual dentro de un área geográfica, o la cantidad de horas de televisión por hogar.
La experimentación y las pruebas de hipótesis estadísticas van más allá de la descripción y caracterización de muestras para intentar identificar las causas del comportamiento. La realización de un experimento que incorpora variables suele ser necesaria. “Una variable es cualquier condición o evento ambiental, estímulo, característica o atributo personal, o comportamiento que puede tomar diferentes valores en diferentes momentos o con diferentes personas” (Kiess, 1996, p. 2).
El investigador debe identificar las variables ‘independientes’ y ‘dependientes’. La variable independiente es la variable que se manipulará con la expectativa de que tendrá un efecto sobre la variable dependiente, generalmente un comportamiento medible. La hipótesis de investigación es una predicción sobre el efecto de la manipulación de la variable independiente sobre la variable dependiente (Kiess, 1996).
El último ejemplo es la correlación y la regresión. Esto implica investigación para determinar si dos o más variables o características están relacionadas. Si el cambio de una variable se relaciona consistentemente con el cambio en otra variable, se dice que las dos variables son ‘covario’. La estadística que ofrece una descripción numérica de la relación de estas dos variables es el “coeficiente de correlación”. Los puntajes para este coeficiente pueden variar de –1.00 a +1.00 (Kiess, 1996).
La prueba de hipótesis con estadísticas también es necesaria en esta área. Los cambios medidos podrían ser meras coincidencias, sin una relación verdadera. El “análisis de regresión” es necesario para verificar una relación. Esto consiste en métodos estadísticos que predicen un conjunto de puntajes de una variable en función de la otra variable que se está examinando. La ciencia del comportamiento hace mucho uso de la correlación y la regresión, y un uso destacado son las pruebas estandarizadas (Kiess, 1996).

DESARROLLO HISTÓRICO DE LA LÓGICA DE LA INVESTIGACIÓN CIENTÍFICA
Según Thomas Schwandt, “reconocemos que la metodología está históricamente situada y que evoluciona. Nuestra comprensión de lo que constituye la metodología científica, o, para el caso, la metodología de la interpretación jurídica, la crítica literaria, la medicina, etc., cambia con el tiempo “(1990, p. 261). La mitología, la religión y la filosofía podrían considerarse marcadores de millas a lo largo del camino evolutivo de la investigación científica.
La filosofía se ha subdividido en tres ramas principales: 1) Ética, que trata con los actos apropiados; 2) Ontología, “el estudio del ser o la existencia” y, 3) Epistemología, “el estudio del saber” (Stevenson, 1998, p. 6). La ética y la epistemología en su relación con la filosofía de la ciencia se discutirán más adelante en este documento. Otro aspecto de la filosofía es la metafísica, que “estudia la composición, función y organización de la realidad en general” (p. 11). La metafísica también describe aspectos no observables e inconmensurables de la realidad, incluidos Dios y la virtud.
La religión ha sido vista como una ciencia primitiva, de donde la ciencia creció “como un proceso de diferenciación y especialización” (Ziman, 1980, p. 49). La estructura del conocimiento proporcionado por la religión sentó las bases para todo lo que siguió. Ziman supone que la relativa falta de progreso científico en India y China antes y durante la Edad Media podría atribuirse a los sistemas religiosos existentes en aquellas áreas que estaban menos estructuradas y más abiertas a puntos de vista alternativos (1980).
Descartes parece haber personificado las declaraciones ontológicas al escribir que “Pienso, luego existo” (Descartes, 1637/1910, p. 28). La ontología ayudó a sentar las bases para posteriores avances filosóficos y posteriores avances científicos.

Si lo introdujiéramos [ontología] en nuestro marco, se ubicaría junto a la epistemología informando la perspectiva teórica, ya que cada perspectiva teórica representa una cierta forma de entender lo que es (ontología), así como una cierta forma de entender lo que significa saber (epistemología) (Crotty, 1998, p. 10)

La mitología tiene raíces ontológicas y metafísicas y filosofía anterior (Stevenson, 1998). Kuhn creía que “los mitos pueden ser producidos por el mismo tipo de métodos y mantenidos por los mismos tipos de razones que ahora conducen al conocimiento científico” (1970, p. 2). Popper declaró: “históricamente hablando todas, o casi todas, las teorías científicas se originan del mito” (1963, p. 38).
Los antiguos griegos comenzaron el proceso de reemplazar la mitología por la filosofía, con aparente correlación con el surgimiento concurrente de las matemáticas (Stevenson, 1998). Esta filosofía inicial no podía considerarse empírica, aunque debió haber tenido lugar alguna observación. Se idearon teorías basadas en observaciones para reemplazar las historias mitológicas que intentaban explicar la realidad.
La historia registrada de las teorías sociales y de comportamiento comenzó con los antiguos griegos. En aquellos tiempos previos a la especialización, las ciencias (matemáticas, teología, economía, sociología, psicología, etc.) cayeron bajo el título de “amor a la sabiduría” o filosofía (Stevenson, p. 5). Al no existir medios axiomáticos para obtener la verdad, “los filósofos, no los científicos, son responsables del paquete de ideas que ahora se llama método científico” (Slife y Williams, 1995, p. 4).
Stephen Toulmin ha escrito que la física teórica y los modelos matemáticos de la filosofía griega han “condenado a toda la filosofía posterior a ser una serie de notas al pie de Platón” (1972, p. Vii). Platón, el cronista de Sócrates y el mentor de Aristóteles, ha sido descrito como el “filósofo occidental más influyente” (Mahoney, 1991, p. 31). Platón es conocido como uno de los primeros defensores del racionalismo, “que argumenta que el conocimiento se basa fundamentalmente en la razón, que se resume en las matemáticas y la lógica” (p. 30), y representó la primera conceptualización formalizada de nuestra forma de conocer.
La “República” de Platón, según la introducción de Alexander Nehamas a este trabajo, es “la primera obra de filosofía jamás escrita” (Platón, 375 aC / 1992, p. Ix). Además, “la teoría moral, la metafísica, la epistemología, la teoría de la educación, la filosofía política y social, la filosofía de la ciencia, la psicología y la estética se establecen aquí, por primera vez, como aspectos de una sola empresa” (en la Introducción, Platón, 375 a. C. / 1992, p. Viii-ix).
Un aspecto de la teoría filosófica de Platón tenía que ver con una analogía sociológica con respecto a cómo conocemos o percibimos y nuestro proceso de educación, iluminación y aceptación o rechazo del descubrimiento científico. …
“Al formar su concepción del ‘verdadero conocimiento’ como producto de la ciencia, es decir, al decidir cómo sería una teoría completa de la Naturaleza, cada uno de los dos filósofos naturales (es decir, Platón y Aristóteles) se comprometió también a una concepción correspondiente de ‘verdadero conocimiento’ como la actividad de la ciencia, es decir, un relato de lo que implicaba llegar a comprender la Naturaleza ”(Toulmin, 1970, p. 5).

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