La logología es el estudio de todo lo relacionado con la ciencia y sus practicantes : filosófico , biológico, psicológico , social , histórico , político , institucional y financiero . El término "logología" está formado a partir del sufijo "-logía", como en "geología", "antropología", etc., en el sentido de "estudio de la ciencia". [1] [2] La palabra "logología" proporciona variantes gramaticales que no están disponibles con los términos anteriores "ciencia de la ciencia" y "sociología de la ciencia", como "logólogo", "logologizar", "logológico" y "logológicamente". . [a] El campo emergente de la metaciencia es un subcampo de la logología.
El comienzo del siglo XX trajo llamados, inicialmente de parte de los sociólogos , para la creación de una nueva ciencia con base empírica que estudiaría la empresa científica misma. [5] Las primeras propuestas se presentaron con cierta vacilación y vacilación. [6] [b] La nueva metaciencia recibiría una variedad de nombres, [8] incluyendo "ciencia del conocimiento", "ciencia de la ciencia", " sociología de la ciencia " y "logología".
Florian Znaniecki , considerado el fundador de la sociología académica polaca, y que en 1954 también fue el 44º presidente de la Asociación Estadounidense de Sociología , abrió un artículo de 1923: [9]
[A]unque la reflexión teórica sobre el conocimiento —que surgió ya en Heráclito y los eleatas— se extiende... ininterrumpidamente... a lo largo de la historia del pensamiento humano hasta nuestros días... ahora somos testigos de la creación de una nueva ciencia. del conocimiento [énfasis del autor] cuya relación con las antiguas investigaciones puede compararse con la relación de la física y la química modernas con la " filosofía natural " que las precedió, o de la sociología contemporánea con la " filosofía política " de la antigüedad y el Renacimiento . [E] aquí está empezando a tomar forma el concepto de una teoría única y general del conocimiento... que permite el estudio empírico... Esta teoría... está llegando a distinguirse claramente de la epistemología , de la lógica normativa y de la una historia del conocimiento estrictamente descriptiva ." [10]
Una docena de años más tarde, los sociólogos polacos Stanisław Ossowski y Maria Ossowska (la Ossowscy ) , marido y mujer, abordaron el mismo tema en un artículo sobre "La ciencia de la ciencia" [11] cuya versión en inglés de 1935 introdujo por primera vez el término " ciencia de la ciencia" al mundo. [12] El artículo postuló que la nueva disciplina subsumiría otras anteriores como la epistemología , la filosofía de la ciencia , la psicología de la ciencia y la sociología de la ciencia . [13] La ciencia de la ciencia también se ocuparía de cuestiones de carácter práctico, como la política social y estatal en relación con la ciencia, como la organización de instituciones de enseñanza superior, de institutos de investigación y de expediciones científicas, y la protección de los trabajadores científicos , etc. Se ocuparía también de cuestiones históricas: la historia de la concepción de la ciencia, del científico, de las diversas disciplinas y del aprendizaje en general. [14]
En su artículo de 1935, Ossowscy mencionó al filósofo alemán Werner Schingnitz (1899-1953) quien, en comentarios fragmentarios de 1931, había enumerado algunos tipos posibles de investigación en la ciencia de la ciencia y había propuesto su propio nombre para la nueva disciplina: cienciología. El Ossowscy discrepó con el nombre:
Aquellos que desean reemplazar la expresión 'ciencia de la ciencia' por un término de una sola palabra [que] suene internacional, en la creencia de que sólo después de recibir tal nombre [será] oficialmente denominado un determinado grupo de [preguntas] una disciplina autónoma, [podría] recordar el nombre 'matesiología', propuesto hace mucho tiempo para propósitos similares [por el matemático y físico francés André-Marie Ampère (1775-1836)]." [15]
Sin embargo, al poco tiempo, en Polonia, el difícil término de tres palabras nauka o nauce , o ciencia de la ciencia, fue reemplazado por el término más versátil de una sola palabra, naukoznawstwo , o logología, y sus variantes naturales: naukoznawca o logologista, naukoznawczy o logológica. , y naukoznawczo o logológicamente. Y justo después de la Segunda Guerra Mundial , sólo 11 años después del histórico artículo de Ossowscy de 1935, el año 1946 vio la fundación de la revista trimestral Zagadnienia Naukoznawstwa (Logología) de la Academia Polaca de Ciencias , mucho antes que revistas similares en muchos otros países. [16] [c]
La nueva disciplina también echó raíces en otros lugares: en los países de habla inglesa, sin el beneficio de un nombre de una sola palabra.
La palabra ciencia , del latín scientia que significa conocimiento , significa cosas algo diferentes en diferentes idiomas. En inglés , ciencia cuando no está calificada, generalmente se refiere a las ciencias exactas , naturales o duras . [18] Los términos correspondientes en otros idiomas, por ejemplo francés, alemán y polaco, se refieren a un dominio más amplio que incluye no sólo las ciencias exactas ( lógica y matemáticas ) y las ciencias naturales ( física , química , biología , ciencias de la Tierra , astronomía , etc.) pero también las ciencias de la ingeniería , las ciencias sociales ( geografía humana , psicología , antropología cultural , sociología , ciencias políticas , economía , lingüística , arqueología , etc.) y las humanidades ( filosofía , historia , clásicos , teoría literaria , etc. .). [19] [d]
Rens Bod , profesor de humanidades de la Universidad de Ámsterdam, señala que la ciencia, definida como un conjunto de métodos que describen e interpretan fenómenos observados o inferidos , pasados o presentes, destinados a probar hipótesis y construir teorías , se aplica a campos de las humanidades como la filología , la historia del arte , musicología , filosofía , estudios religiosos , historiografía y estudios literarios . [19]
Bod da un ejemplo histórico de análisis textual científico . En 1440, el filólogo italiano Lorenzo Valla expuso como falsificación el documento latino Donatio Constantini , o La Donación de Constantino, que fue utilizado por la Iglesia católica para legitimar sus derechos sobre tierras en el Imperio Romano Occidental . Valla utilizó evidencia histórica, lingüística y filológica, incluido un razonamiento contrafáctico , para refutar el documento. Valla encontró en el documento palabras y construcciones que nadie podría haber utilizado en tiempos del emperador Constantino I , a principios del siglo IV d.C. Por ejemplo, la palabra latina tardía feudum , que significa feudo, se refería al sistema feudal . Los métodos de Valla fueron los de la ciencia, e inspiraron el trabajo científico posterior del humanista holandés Erasmo de Rotterdam (1466-1536), el profesor de la Universidad de Leiden Joseph Justus Scaliger ( 1540–1609) y el filósofo Baruch Spinoza (1632–1677). [19] Aquí no es el método experimental dominante en las ciencias exactas y naturales , sino el método comparativo central en las humanidades , el que reina supremo.
La búsqueda de la ciencia por la verdad sobre diversos aspectos de la realidad implica la cuestión de la cognoscibilidad misma de la realidad. El filósofo Thomas Nagel escribe: "[En] la búsqueda del conocimiento científico a través de la interacción entre teoría y observación ... ponemos a prueba las teorías contra sus consecuencias observacionales, pero también cuestionamos o reinterpretamos nuestras observaciones a la luz de la teoría. (La elección entre Las teorías geocéntricas y heliocéntricas en la época de la Revolución Copérnica son un claro ejemplo). Juicios considerados sobre la plausibilidad y las consecuencias de diferentes hipótesis teóricas . La única manera de buscar la verdad es considerar lo que parece cierto, después de una reflexión cuidadosa y apropiada al tema en cuestión, a la luz de todos los datos, principios y circunstancias relevantes. ". [21]
La cuestión de la cognoscibilidad es abordada desde una perspectiva diferente por el físico-astrónomo Marcelo Gleiser : "Lo que observamos no es la naturaleza misma sino la naturaleza discernida a través de los datos que recopilamos de las máquinas . En consecuencia, la visión científica del mundo depende de la información que podemos adquirir a través de nuestros instrumentos . Y dado que nuestras herramientas son limitadas, nuestra visión del mundo es necesariamente miope . Sólo podemos ver hasta cierto punto la naturaleza de las cosas, y nuestra visión científica del mundo en constante cambio refleja esta limitación fundamental en la forma en que percibimos la realidad . Gleiser cita la condición de la biología antes y después de la invención del microscopio o de la secuenciación de genes ; de la astronomía antes y después del telescopio ; de la física de partículas antes y después de los colisionadores o la electrónica rápida. "[L]as teorías que construimos y las visiones del mundo que construimos cambian a medida que nuestras herramientas de exploración se transforman. Esta tendencia es la marca registrada de la ciencia". [22]
Escribe Gleiser: "No hay nada derrotista en comprender las limitaciones del enfoque científico del conocimiento... Lo que debería cambiar es un sentido de triunfalismo científico: la creencia de que ninguna cuestión está más allá del alcance del discurso científico. [22] [e ]
"Hay cosas claramente incognoscibles en la ciencia: preguntas razonables a las que, a menos que se violen las leyes de la naturaleza actualmente aceptadas, no podemos encontrar respuestas. Un ejemplo es el multiverso : la conjetura de que nuestro universo es sólo uno entre una multitud de otros, cada uno potencialmente con un conjunto diferente de leyes de la naturaleza . Otros universos se encuentran fuera de nuestro horizonte causal, lo que significa que no podemos recibir ni enviarles señales. Cualquier evidencia de su existencia sería circunstancial: por ejemplo, cicatrices en la radiación que impregna el espacio debido a una colisión pasada. con un universo vecino." [24]
Gleiser da tres ejemplos más de incognoscibles, relacionados con los orígenes del universo ; de vida ; y de la mente : [24] [f]
"Las explicaciones científicas sobre el origen del universo son incompletas porque deben basarse en un marco conceptual para siquiera comenzar a funcionar: conservación de energía , relatividad , física cuántica , por ejemplo. ¿Por qué el universo opera bajo estas leyes y no otras? [24 ]
"Del mismo modo, a menos que podamos demostrar que sólo existen una o muy pocas vías bioquímicas desde la no vida a la vida , no podemos saber con seguridad cómo se originó la vida en la Tierra. [24]
"Para la conciencia , el problema es el salto de lo material a lo subjetivo ; por ejemplo, de la activación de las neuronas a la experiencia del dolor o al color rojo. Quizás algún tipo de conciencia rudimentaria podría surgir en una máquina suficientemente compleja. Pero, ¿cómo podríamos ¿Cómo establecemos (a diferencia de las conjeturas) que algo es consciente? [24] Paradójicamente, escribe Gleiser, es a través de nuestra conciencia que damos sentido al mundo, aunque sea de manera imperfecta. "¿Podemos comprender plenamente algo de lo que somos parte?" [24]
Entre todas las ciencias (es decir, disciplinas del aprendizaje en términos generales) parece existir una relación inversa entre precisión e intuición . La más intuitiva de las disciplinas, acertadamente denominada " humanidades ", se relaciona con la experiencia humana común e, incluso en su forma más exacta, se remite al método comparativo ; menos intuitivas y más precisas que las humanidades son las ciencias sociales ; mientras que, en la base de la pirámide invertida de las disciplinas, la física (que se ocupa de la materia –la materia y la energía que componen el universo ) es, en su forma más profunda, la disciplina más precisa y al mismo tiempo completamente no intuitiva. [g] [h]
El físico teórico y matemático Freeman Dyson explica que "[s]iencia se compone de hechos y teorías ":
"Se supone que los hechos son verdaderos o falsos. Son descubiertos por observadores o experimentadores. Un científico que afirma haber descubierto un hecho que resulta ser erróneo es juzgado con dureza...
"Las teorías tienen un estatus completamente diferente. Son creaciones libres de la mente humana, destinadas a describir nuestra comprensión de la naturaleza. Dado que nuestra comprensión es incompleta, las teorías son provisionales. Las teorías son herramientas de comprensión, y una herramienta no necesita ser precisamente Es cierto para que sea útil. Se supone que las teorías son más o menos verdaderas... Un científico que inventa una teoría que resulta errónea es juzgado con indulgencia". [26]
Dyson cita la descripción que hace un psicólogo de cómo nacen las teorías: "No podemos vivir en un estado de duda perpetua, así que inventamos la mejor historia posible y vivimos como si fuera cierta". Dyson escribe: "El inventor de una idea brillante no puede decir si es correcta o incorrecta". La búsqueda apasionada de teorías erróneas es una parte normal del desarrollo de la ciencia. [27] Dyson cita, después de Mario Livio , cinco científicos famosos que hicieron importantes contribuciones a la comprensión de la naturaleza pero que también creían firmemente en una teoría que resultó errónea. [27]
Charles Darwin explicó la evolución de la vida con su teoría de la selección natural de variaciones heredadas, pero creía en una teoría de herencia mixta que hacía imposible la propagación de nuevas variaciones. [27] Nunca leyó los estudios de Gregor Mendel que mostraban que las leyes de la herencia se volverían simples cuando la herencia se considerara como un proceso aleatorio . Aunque Darwin en 1866 hizo el mismo experimento que Mendel, Darwin no obtuvo resultados comparables porque no supo apreciar la importancia estadística de utilizar muestras experimentales muy grandes . Con el tiempo, la herencia mendeliana por variación aleatoria proporcionaría, no gracias a Darwin, la materia prima sobre la que trabajar la selección darwiniana. [28]
William Thomson (Lord Kelvin) descubrió las leyes básicas de la energía y el calor y luego utilizó estas leyes para calcular una estimación de la edad de la Tierra que era demasiado corta en un factor de cincuenta. Basó su cálculo en la creencia de que el manto terrestre era sólido y podía transferir calor desde el interior a la superficie sólo por conducción . Ahora se sabe que el manto es parcialmente fluido y transfiere la mayor parte del calor mediante el proceso mucho más eficiente de convección , que transporta el calor mediante una circulación masiva de roca caliente que se mueve hacia arriba y roca más fría que se mueve hacia abajo. Kelvin pudo ver las erupciones de volcanes que sacaban a la superficie líquido caliente desde las profundidades del subsuelo; pero su habilidad para el cálculo lo cegó ante procesos, como las erupciones volcánicas , que no podían calcularse. [27]
Linus Pauling descubrió la estructura química de las proteínas y propuso una estructura completamente errónea para el ADN , que transporta información hereditaria de padres a hijos. Pauling supuso una estructura incorrecta para el ADN porque supuso que un patrón que funcionaba para las proteínas también funcionaría para el ADN. Pasó por alto las grandes diferencias químicas entre las proteínas y el ADN. Francis Crick y James Watson prestaron atención a las diferencias y encontraron la estructura correcta del ADN que Pauling había pasado por alto un año antes. [27]
El astrónomo Fred Hoyle descubrió el proceso mediante el cual los elementos más pesados esenciales para la vida se crean mediante reacciones nucleares en los núcleos de estrellas masivas . Luego propuso una teoría de la historia del universo conocida como cosmología de estado estacionario , según la cual el universo existe para siempre sin un Big Bang inicial (como lo denominó burlonamente Hoyle). Mantuvo su creencia en el estado estacionario mucho después de que las observaciones demostraran que había ocurrido el Big Bang. [27]
Albert Einstein descubrió la teoría del espacio, el tiempo y la gravitación conocida como relatividad general , y luego añadió una constante cosmológica , más tarde conocida como energía oscura . Posteriormente, Einstein retiró su propuesta de la energía oscura por considerarla innecesaria. Mucho después de su muerte, las observaciones sugirieron que la energía oscura realmente existe, de modo que la adición de Einstein a la teoría puede haber sido correcta; y su retirada, equivocada. [27]
A los cinco ejemplos de científicos que cometieron errores dados por Mario Livio, Dyson añade un sexto: él mismo. Dyson había llegado a la conclusión, basándose en principios teóricos, de que lo que se conocería como partícula W , un bosón débil cargado , no podía existir. Un experimento realizado en el CERN , en Ginebra , demostró más tarde que estaba equivocado. "En retrospectiva, pude ver varias razones por las que mi argumento de estabilidad no se aplicaría a las partículas W. [Ellas] son demasiado masivas y de vida demasiado corta para ser constituyentes de cualquier cosa que se parezca a la materia ordinaria". [29]
La historiadora de la ciencia de la Universidad de Harvard, Naomi Oreskes, señala que nunca se puede dar por sentado que la verdad de los hallazgos científicos esté definitiva y absolutamente establecida. [30] La historia de la ciencia ofrece muchos ejemplos de cuestiones que los científicos alguna vez pensaron que estaban resueltas y que han demostrado no estarlo, como los conceptos de que la Tierra es el centro del universo , la naturaleza absoluta del tiempo y el espacio , la estabilidad de continentes y la causa de enfermedades infecciosas . [30]
La ciencia, escribe Oreskes, no es un conjunto fijo e inmutable de descubrimientos sino "un proceso de aprendizaje y descubrimiento [...]. La ciencia también puede entenderse como una institución (o mejor, un conjunto de instituciones) que facilita este trabajo. [30]
A menudo se afirma que los hallazgos científicos son ciertos porque los científicos utilizan "el método científico ". Pero, escribe Oreskes, "en realidad nunca podremos ponernos de acuerdo sobre cuál es ese método. Algunos dirán que es empirismo : observación y descripción del mundo. Otros dirán que es el método experimental : el uso de la experiencia y el experimento para probar hipótesis" . (Esto se presenta a veces como el método hipotético-deductivo , en el que el experimento debe enmarcarse como una deducción de la teoría, y a veces como una falsificación , donde el objetivo de la observación y el experimento es refutar las teorías, no confirmarlas). Un destacado científico afirmó que el método científico consistía en evitar engañarse a uno mismo pensando que algo es cierto y no lo es, y viceversa. [30]
De hecho, escribe Oreskes, los métodos de la ciencia han variado entre disciplinas y a lo largo del tiempo. "Muchas prácticas científicas, en particular las pruebas estadísticas de significancia , se han desarrollado con la idea de evitar las ilusiones y el autoengaño, pero eso difícilmente constituye 'el método científico'".
La ciencia, escribe Oreskes, " no es simple, como tampoco lo es el mundo natural ; ahí reside el desafío de la comunicación científica. [...] Nuestros esfuerzos por comprender y caracterizar el mundo natural son sólo eso: esfuerzos. Porque somos humanos , a menudo fracasamos." [30]
"Las teorías científicas", según Oreskes, "no son réplicas perfectas de la realidad , pero tenemos buenas razones para creer que capturan elementos significativos de la misma". [30]
Steven Weinberg , premio Nobel de Física de 1979 e historiador de la ciencia , escribe que el objetivo central de la ciencia siempre ha sido el mismo: "explicar el mundo"; y al revisar períodos anteriores del pensamiento científico, concluye que sólo desde Isaac Newton se ha perseguido ese objetivo de forma más o menos correcta. Denuncia el "esnobismo intelectual" que Platón y Aristóteles mostraron en su desdén por las aplicaciones prácticas de la ciencia, y sostiene que Francis Bacon y René Descartes fueron los "más sobrevalorados" entre los precursores de la ciencia moderna (intentaron prescribir reglas para conducir la ciencia). ciencia, que "nunca funciona"). [31]
Weinberg establece paralelismos entre la ciencia pasada y la presente, como cuando una teoría científica se "afina" (ajusta) para hacer que ciertas cantidades sean iguales, sin comprender por qué deberían ser iguales. Tal ajuste viciaba los modelos celestes de los seguidores de Platón, en los que se suponía, sin ninguna buena razón, que diferentes esferas que transportaban los planetas y las estrellas giraban al unísono. Pero, escribe Weinberg, un ajuste similar también obstaculiza los esfuerzos actuales por comprender la " energía oscura " que está acelerando la expansión del universo . [32]
Se ha dicho que la ciencia antigua tuvo un buen comienzo y luego fracasó. La doctrina del atomismo , propuesta por los filósofos presocráticos Leucipo y Demócrito , era naturalista y explicaba el funcionamiento del mundo mediante procesos impersonales, no mediante voliciones divinas. Sin embargo, estos presocráticos no alcanzan a Weinberg como protocientíficos, en el sentido de que aparentemente nunca intentaron justificar sus especulaciones o contrastarlas con evidencia. [32]
Weinberg cree que la ciencia fracasó desde el principio debido a la sugerencia de Platón de que la verdad científica podía alcanzarse únicamente mediante la razón, sin tener en cuenta la observación empírica , y debido al intento de Aristóteles de explicar la naturaleza teleológicamente , en términos de fines y propósitos. El ideal de Platón de alcanzar el conocimiento del mundo mediante el intelecto sin ayuda era "un objetivo falso inspirado en las matemáticas", un objetivo que durante siglos "se interpuso en el camino del progreso que sólo podía basarse en un análisis cuidadoso y una observación cuidadosa". Y "nunca fue fructífero" preguntar, como hizo Aristóteles, "cuál es el propósito de tal o cual fenómeno físico". [32]
Un campo científico en el que el mundo griego y helenístico sí avanzó fue la astronomía. Esto se debió en parte a razones prácticas: el cielo había servido durante mucho tiempo como brújula, reloj y calendario. Además, la regularidad de los movimientos de los cuerpos celestes los hacía más sencillos de describir que los fenómenos terrestres. Pero no demasiado simple: aunque el Sol, la Luna y las "estrellas fijas" parecían regulares en sus circuitos celestes, las "estrellas errantes" (los planetas) eran desconcertantes; parecían moverse a velocidades variables, e incluso invertir la dirección. Escribe Weinberg: "Gran parte de la historia del surgimiento de la ciencia moderna tiene que ver con el esfuerzo, que se ha extendido a lo largo de dos milenios, por explicar los movimientos peculiares de los planetas". [33]
El desafío consistía en dar sentido a los movimientos aparentemente irregulares de los planetas, partiendo del supuesto de que todo movimiento celeste es en realidad circular y de velocidad uniforme. Circular, porque Platón consideraba que el círculo era la forma más perfecta y simétrica; y por tanto el movimiento circular, a velocidad uniforme, era más apropiado para los cuerpos celestes. Aristóteles estuvo de acuerdo con Platón. En el cosmos de Aristóteles , todo tenía una tendencia "natural" al movimiento que cumplía su potencial interno. Para la parte sublunar del cosmos (la región debajo de la Luna), la tendencia natural era moverse en línea recta: hacia abajo, para los objetos terrestres (como las rocas) y el agua; hacia arriba, para aire y cosas ardientes (como chispas). Pero en el reino celestial las cosas no estaban compuestas de tierra, agua, aire o fuego, sino de un "quinto elemento" o " quintaesencia ", que era perfecto y eterno. Y su movimiento natural era uniformemente circular. Las estrellas, el Sol, la Luna y los planetas eran transportados en sus órbitas por una complicada disposición de esferas cristalinas, todas ellas centradas alrededor de una Tierra inmóvil. [34]
La convicción platónico-aristotélica de que los movimientos celestes deben ser circulares persistió obstinadamente. Fue fundamental para el sistema del astrónomo Ptolomeo , que mejoró el de Aristóteles al ajustarse a los datos astronómicos al permitir que los planetas se movieran en combinaciones de círculos llamados " epiciclos ". [34]
Incluso sobrevivió a la Revolución Copérnica . Copérnico fue conservador en su reverencia platónica por el círculo como patrón celestial. Según Weinberg, Copérnico se vio motivado a destronar a la Tierra en favor del Sol como centro inmóvil del cosmos en gran medida por consideraciones estéticas: objetó el hecho de que Ptolomeo, aunque fiel al requisito de Platón de que el movimiento celeste fuera circular, se había apartado de El otro requisito de Platón es que sea de velocidad uniforme. Al colocar el sol en el centro (en realidad, algo descentrado), Copérnico buscó honrar la circularidad y al mismo tiempo restaurar la uniformidad. Pero para que su sistema se ajustara a las observaciones tan bien como el sistema de Ptolomeo, Copérnico tuvo que introducir aún más epiciclos. Ese fue un error que, escribe Weinberg, ilustra un tema recurrente en la historia de la ciencia: "Una teoría simple y hermosa que concuerda bastante bien con la observación está a menudo más cerca de la verdad que una teoría fea y complicada que concuerda mejor con la observación". [34]
Los planetas, sin embargo, no se mueven en círculos perfectos sino en elipses . Fue Johannes Kepler , aproximadamente un siglo después de Copérnico, quien de mala gana (pues él también tenía afinidades platónicas) se dio cuenta de esto. Gracias a su examen de las meticulosas observaciones recopiladas por el astrónomo Tycho Brahe , Kepler "fue el primero en comprender la naturaleza de las desviaciones del movimiento circular uniforme que habían desconcertado a los astrónomos desde la época de Platón". [34]
La sustitución de los círculos por elipses supuestamente feas derrocó la noción de Platón de la perfección como principio explicativo celestial. También destruyó el modelo de Aristóteles de los planetas transportados en sus órbitas por esferas cristalinas; "No existe ningún cuerpo sólido cuya rotación pueda formar una elipse", escribe Weinberg. Incluso si un planeta estuviera unido a un cristal elipsoide, la rotación de ese cristal seguiría trazando un círculo. Y si los planetas seguían su movimiento elíptico a través del espacio vacío, ¿qué los mantenía en sus órbitas? [34]
La ciencia había alcanzado el umbral de explicar el mundo no geométricamente , según la forma, sino dinámicamente, según la fuerza . Fue Isaac Newton quien finalmente cruzó ese umbral. Fue el primero en formular, en sus " leyes del movimiento ", el concepto de fuerza. Demostró que las elipses de Kepler eran las mismas órbitas que tomarían los planetas si fueran atraídos hacia el Sol por una fuerza que disminuyera como el cuadrado de la distancia del planeta al Sol. Y al comparar el movimiento de la Luna en su órbita alrededor de la Tierra con el movimiento de, quizás, una manzana al caer al suelo, Newton dedujo que las fuerzas que las gobernaban eran cuantitativamente las mismas. "Esto", escribe Weinberg, "fue el paso culminante en la unificación de lo celestial y lo terrestre en la ciencia". [34]
Al formular una explicación unificada del comportamiento de planetas, cometas, lunas, mareas y manzanas, escribe Weinberg, Newton "proporcionó un modelo irresistible de lo que debería ser una teoría física ", un modelo que no se ajustaba a ningún criterio metafísico preexistente. A diferencia de Aristóteles, que pretendía explicar la caída de una roca apelando a su esfuerzo interno, a Newton no le preocupaba encontrar una causa más profunda para la gravedad . [34] Declaró en una posdata a la segunda edición de 1713 de su Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica : "Todavía no he podido deducir de los fenómenos la razón de estas propiedades de la gravedad, y no finjo hipótesis. Es Basta con que la gravedad realmente exista y actúe de acuerdo con las leyes que hemos establecido". [35] Lo que importaba eran sus principios expresados matemáticamente que describían esta fuerza y su capacidad para explicar una amplia gama de fenómenos. [34]
Unos dos siglos después, en 1915, se encontró una explicación más profunda para la ley de gravitación de Newton en la teoría general de la relatividad de Albert Einstein : la gravedad podría explicarse como una manifestación de la curvatura en el espacio-tiempo resultante de la presencia de materia y energía . Teorías exitosas como la de Newton, escribe Weinberg, pueden funcionar por razones que sus creadores no comprenden, razones que teorías más profundas revelarán más adelante. El progreso científico no es una cuestión de construir teorías sobre una base de razón , sino de unificar una gama mayor de fenómenos bajo principios más simples y generales. [34]
Naomi Oreskes advierte contra cometer "el error clásico de combinar la ausencia de evidencia con la evidencia de ausencia [énfasis agregado]". Cita dos ejemplos de este error que se perpetraron en 2016 y 2023. [36]
En 2016, la Biblioteca Cochrane , una colección de bases de datos en medicina y otras especialidades de la salud, publicó un informe que fue ampliamente entendido que indicaba que usar hilo dental no confiere ninguna ventaja a la salud dental . Pero la Academia Estadounidense de Periodoncia , los profesores de odontología, los decanos de las facultades de odontología y los dentistas clínicos sostuvieron que la práctica clínica muestra diferencias en la salud de los dientes y las encías entre quienes usan hilo dental y quienes no. [37]
Oreskes explica que " las revisiones Cochrane basan sus hallazgos en ensayos controlados aleatorios (ECA), a menudo llamados el 'estándar de oro' de la evidencia científica". Pero muchas preguntas no se pueden responder bien con este método y algunas no se pueden responder en absoluto. " La nutrición es un ejemplo de ello. No se puede controlar lo que come la gente, y cuando se les pregunta... qué han comido, muchas personas mienten. El uso del hilo dental es similar. Una encuesta concluyó que uno de cada cuatro estadounidenses que afirmó Usar hilo dental regularmente era mentir." [38]
En 2023, Cochrane publicó un informe en el que determinaba que el uso de mascarillas quirúrgicas "probablemente hace poca o ninguna diferencia" a la hora de frenar la propagación de enfermedades respiratorias como la COVID-19 . Los medios de comunicación redujeron esto a la afirmación de que las máscaras no funcionaban. El editor en jefe de la Biblioteca Cochrane se opuso a tales caracterizaciones de la revisión; Dijo que el informe no había concluido que "las máscaras no funcionan", sino que los "resultados no eran concluyentes". El informe dejó claro que sus conclusiones se referían a la calidad y la amplitud de la evidencia disponible, que los autores consideraron insuficiente para demostrar que el enmascaramiento era efectivo. Los autores del informe no estaban "seguros de si el uso de máscaras [quirúrgicas] o respiradores N95/P2 ayuda a frenar la propagación de virus respiratorios". Aún así, también estaban inseguros acerca de esa incertidumbre [énfasis añadido], afirmando que su confianza en su conclusión era "baja a moderada". [39]
Posteriormente, el autor principal del informe confundió al público al afirmar que el uso de mascarillas "no hace ninguna diferencia, nada de eso" y que las políticas de Covid estaban "libres de evidencia": perpetró así lo que Oreskes llama "el [...] error de fusionando ausencia de evidencia con evidencia de ausencia." De hecho, los estudios han demostrado que los estados de EE. UU. con mandatos de uso de mascarillas experimentaron una disminución sustancial en la propagación de Covid a los pocos días de la firma de los mandatos; en el período comprendido entre el 31 de marzo y el 22 de mayo de 2020 se evitaron más de 200.000 casos. [40]
Oreskes califica el descuido del informe Cochrane de la evidencia epidemiológica –porque no cumplió con el rígido estándar de Cochrane– “fetichismo metodológico”, cuando los científicos “se fijan en una metodología preferida y descartan los estudios que no la siguen”. [41]
El término " inteligencia artificial " (IA) fue acuñado en 1955 por John McCarthy cuando él y otros científicos informáticos estaban planeando un taller y no querían invitar a Norbert Wiener , el brillante, belicoso y cada vez más filosófico (más que práctico) autor sobre mecanismos de retroalimentación que habían acuñado el término " cibernética ". El nuevo término inteligencia artificial , escribe Kenneth Cukier , "puso en marcha décadas de disputas semánticas ('¿Pueden las máquinas pensar?') y alimentó ansiedades sobre robots maliciosos... Si McCarthy... hubiera elegido una frase más suave, digamos, 'automatización' estudios'; el concepto podría no haber atraído tanto a los productores [de películas] de Hollywood ni a los periodistas..." [42] De manera similar, Naomi Oreskes ha comentado: "[M]áquina 'inteligencia'... ¿no es inteligencia? en absoluto, sino algo más parecido a la 'capacidad de la máquina'". [43]
A medida que las máquinas se han vuelto cada vez más capaces, tareas específicas que se consideran que requieren "inteligencia", como el reconocimiento óptico de caracteres , a menudo se han eliminado de la definición de IA, un fenómeno conocido como " efecto IA ". Se ha dicho en broma que "la IA es todo lo que aún no se ha hecho". [44]
Desde 1950, cuando Alan Turing propuso lo que se ha dado en llamar " prueba de Turing ", se ha especulado sobre si máquinas como las computadoras pueden poseer inteligencia; y, de ser así, si las máquinas inteligentes podrían convertirse en una amenaza para el ascendiente intelectual y científico humano , o incluso en una amenaza existencial para la humanidad. [45] John Searle señala una confusión común sobre la interpretación correcta de la computación y la tecnología de la información. "Por ejemplo, uno lee habitualmente que exactamente en el mismo sentido en que Garry Kasparov ... venció a Anatoly Karpov en ajedrez , la computadora llamada Deep Blue jugó y venció a Kasparov... [E]sta afirmación es [obviamente] sospechosa. En orden Para que Kasparov juegue y gane, tiene que ser consciente de que está jugando al ajedrez y consciente de mil otras cosas... Deep Blue no es consciente de ninguna de estas cosas porque no es consciente de nada en absoluto . ¿Es tan importante? No puedes jugar literalmente al ajedrez ni hacer ninguna otra cosa cognitiva si estás totalmente disociado de la conciencia". [45]
Searle explica que, "en el sentido literal, real e independiente del observador en el que los humanos calculan, las computadoras mecánicas no calculan. Pasan por un conjunto de transiciones en estados electrónicos que podemos interpretar computacionalmente. Las transiciones en esos estados electrónicos son absolutas". o independiente del observador, pero el cálculo es relativo al observador . Las transiciones en los estados físicos son simplemente secuencias eléctricas a menos que algún agente consciente pueda darles una interpretación computacional... No hay ninguna realidad psicológica en lo que está sucediendo en el [. computadora]." [46]
"[Una] computadora digital", escribe Searle, "es una máquina sintáctica. Manipula símbolos y no hace nada más. Por esta razón, el proyecto de crear inteligencia humana mediante el diseño de un programa de computadora que pase la Prueba de Turing ... es Está condenada al fracaso desde el principio. La computadora apropiadamente programada tiene una sintaxis [reglas para construir o transformar los símbolos y palabras de un lenguaje] pero no tiene semántica [comprensión de significado]... Las mentes, por otro lado, tienen contenido mental o semántico. ". [47]
Al igual que Searle, Christof Koch , científico jefe y presidente del Instituto Allen para la Ciencia del Cerebro , en Seattle , duda de la posibilidad de que máquinas "inteligentes" alcancen la conciencia , porque "es poco probable que incluso las simulaciones cerebrales más sofisticadas produzcan conciencia". sentimientos ." Según Koch, "Que las máquinas puedan volverse sensibles [es importante] por razones éticas . Si las computadoras experimentan la vida a través de sus propios sentidos, dejan de ser puramente un medio para un fin determinado por su utilidad para... los humanos. Según GNW [ la teoría del Espacio de Trabajo Neuronal Global ], pasan de meros objetos a sujetos... con un punto de vista ... Una vez que las capacidades cognitivas de las computadoras rivalicen con las de la humanidad, su impulso de presionar por derechos legales y políticos se volverá irresistible: el derecho a no ser borrados, a no borrar sus recuerdos, a no sufrir dolor y degradación. La alternativa, encarnada por la IIT [Teoría de la Información Integrada], es que las computadoras seguirán siendo sólo maquinaria supersofisticada, cáscaras vacías fantasmales, desprovistas de lo que somos. Lo que más valoro: el sentimiento de la vida misma." [48]
El profesor de psicología y ciencias neuronales Gary Marcus señala un obstáculo hasta ahora insuperable para la inteligencia artificial: la incapacidad de una desambiguación fiable . "[Prácticamente] todas las oraciones [que las personas generan] son ambiguas , a menudo de múltiples maneras. Nuestro cerebro es tan bueno para comprender el lenguaje que generalmente no nos damos cuenta". [49] Un ejemplo destacado se conoce como el "problema de desambiguación de pronombres" ("PDP"): una máquina no tiene forma de determinar para quién o qué un pronombre en una oración, como "él", "ella" o "eso". "-se refiere. [50]
El informático Pedro Domingos escribe: "Las IA son como sabios autistas y seguirán siéndolo en el futuro previsible... Las IA carecen de sentido común y pueden cometer fácilmente errores que un humano nunca cometería... También pueden seguir nuestras instrucciones". literalmente, dándonos precisamente lo que pedimos en lugar de lo que realmente queríamos [51] .
Kai-Fu Lee , un capitalista de riesgo con sede en Beijing , experto en inteligencia artificial (IA) con un doctorado. en informática de la Universidad Carnegie Mellon y autor del libro de 2018, AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order , [52] enfatizó en una entrevista de PBS Amanpour de 2018 con Hari Sreenivasan que la IA , con todas sus capacidades, Nunca serás capaz de tener creatividad o empatía . [53] Paul Scharre escribe en Foreign Affairs que "las tecnologías de inteligencia artificial actuales son poderosas pero poco confiables". [54] [i] George Dyson , historiador de la informática, escribe (en lo que podría llamarse "Ley de Dyson") que "Cualquier sistema lo suficientemente simple como para ser comprensible no será lo suficientemente complicado como para comportarse inteligentemente, mientras que cualquier sistema lo suficientemente complicado como para comportarse inteligentemente será demasiado complicado de entender." [56] El científico informático Alex Pentland escribe: " Los algoritmos actuales de aprendizaje automático de IA son, en esencia, simplemente estúpidos. Funcionan, pero funcionan por fuerza bruta". [57]
"Inteligencia artificial" es sinónimo de " inteligencia de máquina ". Cuanto más perfectamente adaptado esté un programa de IA a una tarea determinada, menos aplicable será a otras tareas específicas. Una inteligencia general de IA abstracta es una perspectiva remota, si es que es factible. Melanie Mitchell señala que un programa de inteligencia artificial llamado AlphaGo superó a uno de los mejores jugadores de Go del mundo , pero que su "inteligencia" es intransferible: no puede "pensar" en nada excepto en Go. Mitchell escribe: "Los humanos tendemos a sobreestimar los avances de la IA y subestimar la complejidad de nuestra propia inteligencia". [58] Escribe Paul Taylor: "Quizás haya un límite a lo que una computadora puede hacer sin saber que está manipulando representaciones imperfectas de una realidad externa". [59]
Es posible que la humanidad no pueda subcontratar a las máquinas sus esfuerzos creativos en las ciencias, la tecnología y la cultura.
Gary Marcus advierte contra dejarse engañar por afirmaciones engañosas sobre capacidades de inteligencia artificial general que se publican en comunicados de prensa de empresas interesadas que dicen a la prensa y al público "sólo lo que las empresas quieren que sepamos". [60] Marco escribe:
Aunque el aprendizaje profundo ha mejorado la capacidad de las máquinas para reconocer patrones en los datos , tiene tres defectos principales. Los patrones que aprende son, irónicamente, superficiales y no conceptuales ; los resultados que genera son difíciles de interpretar ; y los resultados son difíciles de utilizar en el contexto de otros procesos, como la memoria y el razonamiento . Como señaló Les Valiant , científico informático de la Universidad de Harvard : "El desafío central [de cara al futuro] es unificar la formulación de... aprendizaje y razonamiento". [61]
Una preocupación central para la ciencia y la erudición es la confiabilidad y reproducibilidad de sus hallazgos. De todos los campos de estudio, ninguno es capaz de alcanzar tanta precisión como la física . Pero incluso allí los resultados de los estudios, observaciones y experimentos no pueden considerarse absolutamente seguros y deben ser tratados probabilísticamente ; por lo tanto, estadísticamente . [62]
En 1925, el genetista y estadístico británico Ronald Fisher publicó Métodos estadísticos para trabajadores de investigación , que lo consagró como el padre de la estadística moderna. Propuso una prueba estadística que resumía la compatibilidad de los datos con un modelo propuesto determinado y producía un " valor p ". Aconsejó buscar resultados con valores de p inferiores a 0,05 y no perder el tiempo en resultados superiores. Así surgió la idea de que un valor de p inferior a 0,05 constituye " significancia estadística ", una definición matemática de resultados "significativos". [63]
Desde entonces, el uso de valores p para determinar la significancia estadística de los resultados experimentales ha contribuido a una ilusión de certeza y a crisis de reproducibilidad en muchos campos científicos , [64] especialmente en la economía experimental , la investigación biomédica y la psicología . [sesenta y cinco]
Todo modelo estadístico se basa en un conjunto de supuestos sobre cómo se recopilan y analizan los datos y sobre cómo los investigadores deciden presentar sus resultados. Estos resultados casi siempre se centran en pruebas de significación de hipótesis nulas , que producen un valor de p . Estas pruebas no abordan la verdad de frente, sino de manera indirecta: las pruebas de significancia pretenden indicar únicamente si vale la pena seguir adelante con una determinada línea de investigación. No dice qué tan probable es que la hipótesis sea cierta, sino que aborda una pregunta alternativa: si la hipótesis fuera falsa, ¿qué tan improbables serían los datos? La importancia de la "significancia estadística", reflejada en el valor p , puede exagerarse o enfatizarse demasiado, algo que ocurre fácilmente con muestras pequeñas. Eso ha provocado crisis de replicación . [62]
Algunos científicos han abogado por "redefinir la significancia estadística", cambiando su umbral de 0,05 a 0,005 para afirmaciones de nuevos descubrimientos. Otros dicen que esa redefinición no sirve de nada porque el verdadero problema es la existencia misma de un umbral. [66]
Algunos científicos prefieren utilizar métodos bayesianos , un enfoque estadístico más directo que toma creencias iniciales, agrega nueva evidencia y actualiza las creencias. Otro procedimiento alternativo es utilizar la sorpresa , una cantidad matemática que ajusta los valores de p para producir bits –como en los bits de computadora– de información; Desde esa perspectiva, 0,05 es un estándar débil. [66]
Cuando Ronald Fisher adoptó el concepto de "significado" a principios del siglo XX, significaba "significativo", pero no "importante". Desde entonces, la "significancia" estadística ha adquirido una connotación excesiva de confianza en la validez de los resultados experimentales. El estadístico Andrew Gelman dice: "El pecado original es que la gente quiera certeza cuando no es apropiada". "En última instancia", escribe Lydia Denworth, "una teoría exitosa es aquella que resiste repetidamente décadas de escrutinio". [66]
Cada vez se presta más atención a los principios de la ciencia abierta , como la publicación de protocolos de investigación más detallados y la exigencia de que los autores sigan planes de análisis preespecificados e informen cuando se desvíen de ellos. [66]
Cincuenta años antes de que Florian Znaniecki publicara su artículo de 1923 proponiendo la creación de un campo de estudio empírico para estudiar el campo de la ciencia , Aleksander Głowacki (más conocido por su seudónimo, Bolesław Prus ) había hecho la misma propuesta. En una conferencia pública de 1873 "Sobre descubrimientos e invenciones", [67] Prus dijo:
Hasta ahora no ha habido ninguna ciencia que describa los medios para hacer descubrimientos e invenciones, y la generalidad de la gente, así como muchos hombres de conocimiento, creen que nunca los habrá. Esto es un error. Algún día existirá una ciencia de hacer descubrimientos e invenciones que prestará servicios. No surgirá de repente; Al principio sólo aparecerá su esquema general, que los investigadores posteriores corregirán y desarrollarán, y que aún más tarde los investigadores aplicarán a cada rama del conocimiento. [68]
Prus define " descubrimiento " como "el descubrimiento de algo que ha existido y existe en la naturaleza, pero que antes era desconocido para la gente"; [69] y " invención " como "la creación de algo que no ha existido previamente y que la naturaleza misma no puede hacer". [70]
Ilustra el concepto de "descubrimiento":
Hasta hace 400 años, la gente pensaba que la Tierra estaba compuesta sólo por tres partes: Europa, Asia y África; No fue hasta 1492 que el genovés Cristóbal Colón zarpó de Europa hacia el Océano Atlántico y, avanzando siempre hacia el oeste, después de [diez semanas] llegó a una parte del mundo que los europeos nunca habían conocido. En aquella nueva tierra encontró gente de color cobrizo que andaba desnuda, y encontró plantas y animales diferentes a los de Europa; en resumen, había descubierto una nueva parte del mundo que otros llamarían más tarde "América". Decimos que Colón había descubierto América, porque América ya existía desde hacía mucho tiempo en la Tierra. [71]
Prus ilustra el concepto de "invención":
[Aún] hace 50 años, las locomotoras eran desconocidas y nadie sabía cómo construir una; No fue hasta 1828 que el ingeniero inglés Stephenson construyó la primera locomotora y la puso en marcha. Así, decimos que Stephenson inventó la locomotora, porque esta máquina no había existido previamente y no podría haber llegado a existir por sí sola en la naturaleza; sólo pudo haber sido hecho por el hombre. [70]
Según Prus, "los inventos y descubrimientos son fenómenos naturales y, como tales, están sujetos a determinadas leyes". Ésas son las leyes de "gradualidad", "dependencia" y "combinación". [72]
1. La ley de la gradualidad. Ningún descubrimiento o invención surge inmediatamente y se perfecciona, sino que se perfecciona gradualmente; Asimismo, ningún invento o descubrimiento es obra de un solo individuo sino de muchos individuos, aportando cada uno su pequeño aporte. [73]
2. La ley de la dependencia. Una invención o descubrimiento está condicionado a la existencia previa de ciertos descubrimientos e invenciones conocidos. ...Si los anillos de Saturno [sólo] pueden verse a través de telescopios, entonces el telescopio tuvo que haber sido inventado antes de que se pudieran ver los anillos. [...] [74]
3. La ley de combinación. Cualquier nuevo descubrimiento o invención es una combinación de descubrimientos e invenciones anteriores, o se basa en ellos. Cuando estudio un nuevo mineral, lo inspecciono, lo huelo, lo pruebo... combino el mineral con el equilibrio y con el fuego... de esta manera aprendo cada vez más de sus propiedades. [75] [j]
Cada una de las tres "leyes" de Prus conlleva importantes corolarios. La ley de gradualidad implica lo siguiente: [77]
a) Dado que todo descubrimiento e invención requiere perfeccionamiento, no nos enorgullezcamos sólo de descubrir o inventar algo completamente nuevo , sino que trabajemos también para mejorar o conocer más exactamente cosas que ya se conocen y ya existen. [...] [77] b) La misma ley de gradualidad demuestra la necesidad de una formación experta . ¿Quién puede perfeccionar un reloj sino un relojero con un conocimiento amplio de su oficio? ¿Quién puede descubrir nuevas características de un animal, sino un naturalista? [77]
De la ley de dependencia se desprenden los siguientes corolarios: [77]
a) Ninguna invención o descubrimiento, incluso uno aparentemente sin valor, debe ser descartado, porque esa pequeñez en particular pueda resultar más tarde muy útil. Parecería que no existe un invento más simple que la aguja, pero la ropa de millones de personas y el sustento de millones de costureras dependen de la existencia de la aguja. Incluso la hermosa máquina de coser actual no existiría si no hace mucho se hubiera inventado la aguja. [78] b) La ley de la dependencia nos enseña que lo que no se puede hacer hoy, se podrá hacer más tarde. La gente piensa mucho en la construcción de una máquina voladora que pueda transportar muchas personas y paquetes. La invención de una máquina de este tipo dependerá, entre otras cosas, de inventar un material que sea, digamos, tan ligero como el papel y tan resistente y resistente al fuego como el acero. [79]
Finalmente, los corolarios de Prus a su ley de combinación: [79]
a) Cualquiera que quiera ser un inventor exitoso necesita saber muchas cosas, en los campos más diversos. Porque si una nueva invención es una combinación de invenciones anteriores, entonces la mente del inventor es el terreno sobre el cual, por primera vez, se combinan varias cosas aparentemente no relacionadas. Ejemplo: la máquina de vapor combina la tetera para cocinar la sopa Rumford , la bomba y la rueca. [79]
[...] ¿Cuál es la conexión entre el zinc, el cobre, el ácido sulfúrico, un imán, un mecanismo de reloj y un mensaje urgente? Todo esto tuvo que confluir en la mente del inventor del telégrafo... [...] [80]
Cuanto mayor es el número de invenciones que surgen, más cosas debe saber un nuevo inventor; Los primeros inventos, los más antiguos y los más sencillos, fueron realizados por personas completamente incultas, pero los inventos actuales, especialmente los científicos, son producto de las mentes más educadas. [...] [81]
b) Un segundo corolario se refiere a las sociedades que desean tener inventores. Dije que un nuevo invento se crea combinando los más diversos objetos; veamos adónde nos lleva esto. [81]
Supongamos que quiero hacer un invento y alguien me dice: toma 100 objetos diferentes y ponlos en contacto entre sí, primero de dos en dos, luego de tres en tres, finalmente de cuatro en cuatro, y llegarás a un nueva invención. Imaginemos que tomo una vela encendida, carbón, agua, papel, zinc, azúcar, ácido sulfúrico, etc., 100 objetos en total, y los combino entre sí, es decir, pongo en contacto dos primeros a la vez: carbón con llama, agua con llama, azúcar con llama, zinc con llama, azúcar con agua, etc. Cada vez veré un fenómeno: así, en el fuego, el azúcar se derretirá, el carbón se quemará, el zinc se calentará, y así en. Ahora pondré en contacto tres objetos a la vez, por ejemplo, azúcar, zinc y llama; carbón, azúcar y llama; ácido sulfúrico, zinc y agua; etc., y nuevamente experimentaré fenómenos. Finalmente pongo en contacto cuatro objetos a la vez, por ejemplo, azúcar, zinc, carbón y ácido sulfúrico. Aparentemente se trata de un método muy sencillo, porque de este modo podría hacer no sólo uno, sino una docena de inventos. ¿Pero tal esfuerzo no excederá mi capacidad? Ciertamente lo será. Cien objetos, combinados de dos en dos, de tres en tres y de cuatro en cuatro, formarán más de 4 millones de combinaciones; así que si hiciera 100 combinaciones al día, ¡me llevaría más de 110 años agotarlas todas! [82]
Pero si yo solo no estoy a la altura, un grupo considerable de personas lo estará. Si 1.000 de nosotros nos uniéramos para producir las combinaciones que he descrito, entonces cada persona sólo tendría que realizar un poco más de 4.000 combinaciones. Si cada uno de nosotros realizara sólo 10 combinaciones al día, juntos las terminaríamos todas en menos de un año y medio: 1.000 personas harían un invento que un solo hombre tendría que tardar más de 110 años en realizar… [83] [k]
La conclusión es bastante clara: una sociedad que quiera ganar renombre con sus descubrimientos e invenciones debe tener un gran número de personas trabajando en cada rama del conocimiento. Uno o unos pocos hombres de conocimiento y genio no significan nada hoy, o casi nada, porque ahora todo lo hacen grandes cantidades. Me gustaría ofrecer el siguiente símil: Los inventos y los descubrimientos son como una lotería; No todos los jugadores ganan, pero entre muchos jugadores, unos pocos deben ganar. La cuestión no es que Juan o Pablo, porque quieran hacer un invento y porque trabajen para ello, lo hagan; pero donde miles de personas quieren un invento y trabajan por él, el invento debe aparecer, con tanta seguridad como una roca sin soporte debe caer al suelo. [83] [l]
Pero, pregunta Prus, "¿Qué fuerza impulsa [los] esfuerzos arduos y a menudo frustrados [de los investigadores]? ¿Qué hilo unirá a estas personas a través de campos de estudio hasta ahora inexplorados?" [84] [m]
[L]a respuesta es muy simple: el hombre es impulsado a realizar esfuerzos, incluidos los de descubrimientos e invenciones, por las necesidades ; y el hilo que le guía es la observación : observación de las obras de la naturaleza y del hombre. [84]
He dicho que el motivo principal de todos los descubrimientos e invenciones son las necesidades. De hecho, ¿hay alguna obra del hombre que no satisfaga alguna necesidad? Construimos ferrocarriles porque necesitamos un transporte rápido; construimos relojes porque necesitamos medir el tiempo; Construimos máquinas de coser porque la velocidad de las manos humanas [sin ayuda] es insuficiente. Abandonamos el hogar y la familia y partimos hacia tierras lejanas porque nos atrae la curiosidad de ver lo que hay en otros lugares. ¡Abandonamos la sociedad de las personas y pasamos largas horas en una contemplación agotadora porque nos mueve el hambre de conocimiento, el deseo de resolver los desafíos que constantemente nos plantea el mundo y la vida! [84]
Las necesidades nunca cesan; al contrario, siempre están creciendo. Mientras el pobre piensa en un trozo de pan para el almuerzo, el rico piensa en el vino después del almuerzo. El viajero a pie sueña con un carro rudimentario; el pasajero del ferrocarril exige un calentador. El niño está apretado en su cuna; el hombre maduro está apretado en el mundo. En definitiva, cada uno tiene sus necesidades, y cada uno desea satisfacerlas, y ese deseo es fuente inagotable de nuevos descubrimientos, de nuevos inventos, en definitiva, de todo progreso. [85]
Pero las necesidades son generales , como las necesidades de alimentación, sueño y vestido; y especiales , como necesidades de una nueva máquina de vapor, un nuevo telescopio, un nuevo martillo, una nueva llave inglesa. Para comprender las primeras necesidades basta ser un ser humano; para comprender estas últimas necesidades es necesario ser un especialista , un trabajador experto . ¿Quién sabe mejor que un sastre qué es lo que necesitan los sastres y quién mejor que un sastre sabe cómo encontrar la manera adecuada de satisfacer esa necesidad? [86]
Consideremos ahora cómo la observación puede llevar al hombre a nuevas ideas; y para ello, a modo de ejemplo, imaginemos cómo, más o menos, se inventaron los productos de arcilla. [86]
Supongamos que en algún lugar viviera sobre suelo arcilloso un pueblo primitivo que ya conocía el fuego. Cuando la lluvia caía sobre el suelo, la arcilla se volvía pastosa; y si, poco después de la lluvia, se ponía fuego encima de la arcilla, la arcilla debajo del fuego se cocía y se endurecía. Si tal evento ocurriera varias veces, la gente podría observar y luego recordar que la arcilla cocida se vuelve dura como la piedra y no se ablanda en el agua. Uno de los primitivos también podría, al caminar sobre arcilla húmeda, haber dejado huellas profundas en ella; después de que el sol secó el suelo y volvió a llover, los primitivos pudieron haber observado que el agua permanece en esas oquedades más tiempo que en la superficie. Al inspeccionar la arcilla húmeda, la gente pudo haber observado que este material se puede amasar fácilmente con los dedos y acepta diversas formas. [87]
Algunas personas ingeniosas podrían haber comenzado a moldear la arcilla con diversas formas de animales [...] etc., incluido algo con forma de caparazón de tortuga, que se usaba en ese momento. Otros, recordando que la arcilla se endurece con el fuego, podrían haber cocido la masa ahuecada, creando así el primer cuenco [de arcilla]. [88]
Después de eso, fue relativamente fácil perfeccionar el nuevo invento; alguien más podría descubrir una arcilla más adecuada para tales manufacturas; alguien más podría inventar un vidriado, y así sucesivamente, mientras la naturaleza y la observación señalaban a cada paso al hombre el camino hacia la invención. [...] [88]
[Este ejemplo] ilustra cómo las personas llegan a diversas ideas: observando de cerca todas las cosas y preguntándose sobre todas las cosas . [88]
Tomemos otro ejemplo. [A] veces, en un panel de vidrio, encontramos discos y burbujas, mirando a través de los cuales vemos objetos con mayor claridad que a simple vista. Supongamos que una persona alerta, al ver una burbuja de este tipo en un cristal, saca un trozo de vidrio y se lo muestra a los demás como si fuera un juguete. Posiblemente entre ellos había un hombre con visión débil que descubrió que, a través de la burbuja del cristal, veía mejor que a simple vista. Una investigación más detallada demostró que el vidrio bilateralmente convexo fortalece la visión débil, y de esta manera se inventaron las gafas. Es posible que al principio la gente cortara vidrio para anteojos a partir de paneles de vidrio, pero con el tiempo otros comenzaron a moler trozos lisos de vidrio para obtener lentes convexos y producir anteojos adecuados. [89]
El arte de pulir gafas se conocía hace casi 600 años. Un par de cientos de años después, los hijos de cierto pulidor de gafas, mientras jugaban con lentes, colocaron una frente a otra y descubrieron que podían ver mejor con dos lentes que con una. Informaron a su padre de este curioso suceso, y él comenzó a producir tubos con dos lentes de aumento y a venderlos como juguete. Galileo, el gran científico italiano, al enterarse de este juguete, lo utilizó para un propósito diferente y construyó el primer telescopio. [90]
También este ejemplo nos muestra que la observación lleva al hombre de la mano a las invenciones. Este ejemplo demuestra una vez más la verdad de la gradualidad en el desarrollo de las invenciones, pero sobre todo también el hecho de que la educación amplifica la inventiva del hombre. Un simple pulidor de lentes convirtió dos lupas en un juguete, mientras Galileo, uno de los hombres más eruditos de su tiempo, fabricaba un telescopio. Así como la mente de Galileo era superior a la mente del artesano, la invención del telescopio fue superior a la invención de un juguete. [90] [...]
Las tres leyes [que se han discutido aquí] son inmensamente importantes y no se aplican sólo a los descubrimientos e invenciones, sino que impregnan toda la naturaleza. Un roble no se convierte inmediatamente en roble, sino que comienza como una bellota, luego se convierte en un plantón, más tarde en un arbolito y finalmente en un poderoso roble: vemos aquí la ley de la gradualidad. Una semilla que ha sido sembrada no germinará hasta que encuentre suficiente calor, agua, suelo y aire: aquí vemos la ley de dependencia. Finalmente, ningún animal ni planta, ni siquiera la piedra, es algo homogéneo y simple sino que está compuesto de varios órganos: aquí vemos la ley de combinación. [91]
Prus sostiene que, con el tiempo, la multiplicación de descubrimientos e invenciones ha mejorado la calidad de vida de las personas y ha ampliado sus conocimientos. "Este avance gradual de las sociedades civilizadas, este crecimiento constante en el conocimiento de los objetos que existen en la naturaleza, este aumento constante en el número de herramientas y materiales útiles, se denomina progreso , o crecimiento de la civilización " . [92] Por el contrario, Prus advierte, "las sociedades y personas que no hacen inventos ni saben cómo utilizarlos, llevan vidas miserables y finalmente perecen". [93] [n]
Una característica fundamental de la empresa científica es la reproducibilidad de los resultados. "Durante décadas", escribe Shannon Palus, "ha sido... un secreto a voces que una [parte considerable] de la literatura en algunos campos está completamente equivocada". Esto sabotea efectivamente la empresa científica y le cuesta al mundo muchos miles de millones de dólares anualmente en recursos desperdiciados. En contra de la reproducibilidad está la renuencia de los científicos a compartir técnicas, por temor a perder la propia ventaja frente a otros científicos. Además, las revistas científicas y los comités de titularidad tienden a valorar los nuevos resultados impresionantes en lugar de los avances graduales que se basan sistemáticamente en la literatura existente. Los científicos que verifican silenciosamente el trabajo de otros o dedican más tiempo a asegurarse de que sus propios protocolos sean fáciles de entender para otros investigadores, ganan poco para ellos mismos. [94]
Con miras a mejorar la reproducibilidad de los resultados científicos, se ha sugerido que las agencias que financian la investigación financien sólo proyectos que incluyan un plan para hacer transparente su trabajo . En 2016, los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. introdujeron nuevas instrucciones de aplicación y preguntas de revisión para alentar a los científicos a mejorar la reproducibilidad. El NIH solicita más información sobre cómo el estudio se basa en trabajos anteriores y una lista de variables que podrían afectar el estudio, como el sexo de los animales, un factor previamente pasado por alto que llevó a muchos estudios a describir los fenómenos encontrados en animales machos como universales. . [95]
Del mismo modo, las revistas y revisores podrían formular las preguntas que un financiador puede formular con antelación. Una solución son los "informes registrados", un registro previo de estudios mediante el cual un científico presenta, para su publicación, análisis de investigación y planes de diseño antes de realizar el estudio. Luego , los revisores evalúan la metodología y la revista promete imprimir los resultados, sin importar cuáles sean. Para evitar una dependencia excesiva de los estudios prerregistrados (que podrían fomentar investigaciones más seguras y menos arriesgadas, corrigiendo así en exceso el problema), el modelo de estudios prerregistrados podría operarse en conjunto con el modelo tradicional centrado en resultados, que a veces puede ser más amigable con los descubrimientos fortuitos . [95]
La "crisis de replicación" se ve agravada por un hallazgo, publicado en un estudio resumido en 2021 por la historiadora de la ciencia Naomi Oreskes , de que los estudios no replicables se citan con más frecuencia que los replicables: en otras palabras, que la mala ciencia parece recibir más atención que la buena ciencia. . Si una proporción sustancial de la ciencia no es replicable, no proporcionará una base válida para la toma de decisiones y puede retrasar el uso de la ciencia para desarrollar nuevos medicamentos y tecnologías. También puede socavar la confianza del público, haciendo más difícil vacunar a la gente o actuar contra el cambio climático . [96]
El estudio rastreó artículos (en revistas de psicología, revistas de economía y Science and Nature ) con fallas documentadas de replicación. Los artículos no replicables fueron citados más que el promedio, incluso después de que se publicara la noticia de su irrepetibilidad. [96]
"Estos resultados", escribe Oreskes, "son paralelos a los de un estudio de 2018. Un análisis de 126.000 cascadas de rumores en Twitter mostró que las noticias falsas se difundieron más rápido y llegaron a más personas que las afirmaciones verdaderas verificadas. [E]ron personas, no [ro] bots, que fueron responsables de la difusión desproporcionada de falsedades en línea". [96]
Un informe de Scientific American de 2016 destaca el papel del redescubrimiento en la ciencia. Los investigadores de la Universidad de Indiana en Bloomington revisaron 22 millones de artículos científicos publicados durante el siglo anterior y encontraron docenas de "Bellas Durmientes", estudios que permanecieron inactivos durante años antes de llamar la atención. [97] Los principales hallazgos, que languidecieron por más tiempo y luego recibieron la atención más intensa de los científicos, provinieron de los campos de la química, la física y la estadística. Los hallazgos latentes fueron despertados por científicos de otras disciplinas, como la medicina , en busca de nuevos conocimientos y por la capacidad de probar postulados que alguna vez fueron teóricos. [97] Las bellas durmientes probablemente se volverán aún más comunes en el futuro debido a la creciente accesibilidad a la literatura científica. [97] El informe de Scientific American enumera las 15 mejores Bellas Durmientes: 7 en química , 5 en física , 2 en estadística y 1 en metalurgia . [97] Los ejemplos incluyen:
"Sobre la adsorción en soluciones" de Herbert Freundlich (1906), el primer modelo matemático de adsorción , cuando los átomos o moléculas se adhieren a una superficie. Hoy en día, tanto la remediación ambiental como la descontaminación en entornos industriales dependen en gran medida de la adsorción. [97]
A. Einstein , B. Podolsky y N. Rosen , "¿Se puede considerar completa la descripción mecánico-cuántica de la realidad física?" Revisión física , vol. 47 (15 de mayo de 1935), págs. 777–780. Este famoso experimento mental en física cuántica , ahora conocido como la paradoja EPR , por las iniciales del apellido de los autores, fue discutido teóricamente cuando salió a la luz por primera vez. No fue hasta la década de 1970 que la física tuvo los medios experimentales para probar el entrelazamiento cuántico . [97]
J[ohn] Turkevich, PC Stevenson, J. Hillier, "Un estudio de los procesos de nucleación y crecimiento en la síntesis de oro coloidal", Discutir. Faraday. Soc. , 1951, 11, págs. 55–75, explica cómo suspender nanopartículas de oro en líquido. Debe su despertar a la medicina , que ahora emplea nanopartículas de oro para detectar tumores y administrar medicamentos. [97]
William S. Hummers y Richard E Offeman, "Preparación de óxido grafítico", Revista de la Sociedad Química Estadounidense , vol. 80, núm. 6 (20 de marzo de 1958), pág. 1339, introdujo el método de Hummers , una técnica para fabricar óxido de grafito . El reciente interés en el potencial del grafeno ha llamado la atención sobre el artículo de 1958. El óxido de grafito podría servir como intermediario fiable para el material bidimensional. [97]
Historiadores y sociólogos han observado la aparición, en la ciencia , de " descubrimiento múltiple e independiente ". El sociólogo Robert K. Merton definió estos "múltiplos" como casos en los que científicos que trabajan independientemente unos de otros realizan descubrimientos similares. [98] "A veces los descubrimientos son simultáneos o casi; a veces un científico hará un nuevo descubrimiento que, sin saberlo, alguien más ha hecho años antes". [99] [100] Los ejemplos comúnmente citados de descubrimientos independientes múltiples son la formulación independiente del cálculo del siglo XVII por Isaac Newton , Gottfried Wilhelm Leibniz y otros; [101] el descubrimiento independiente del oxígeno en el siglo XVIII por Carl Wilhelm Scheele , Joseph Priestley , Antoine Lavoisier y otros; y la formulación independiente del siglo XIX de la teoría de la evolución de las especies por parte de Charles Darwin y Alfred Russel Wallace . [102]
Merton contrastó un "múltiple" con un "singleton", un descubrimiento que ha sido realizado únicamente por un solo científico o un grupo de científicos que trabajan juntos. [103] Creía que son los descubrimientos múltiples, más que los únicos, los que representan el patrón común en la ciencia. [104]
Múltiples descubrimientos en la historia de la ciencia proporcionan evidencia de modelos evolutivos de ciencia y tecnología, como la memética (el estudio de unidades culturales autorreplicantes), la epistemología evolutiva (que aplica los conceptos de evolución biológica al estudio del crecimiento del conocimiento humano ) y la teoría de la selección cultural (que estudia la evolución sociológica y cultural de manera darwiniana). Un " paradigma de paradigmas" inspirado en el ADN recombinante , que describe un mecanismo de "conceptualización recombinante", afirma que surge un nuevo concepto mediante el cruce de conceptos y hechos preexistentes . Esto es lo que se quiere decir cuando se dice que un científico, erudito o artista ha sido "influenciado por" otro; etimológicamente , que un concepto de este último ha "fluido" en la mente del primero. [105]
El fenómeno de múltiples descubrimientos e invenciones independientes puede verse como una consecuencia de las tres leyes de gradualidad, dependencia y combinación de Bolesław Prus (ver " Descubrimientos e invenciones ", más arriba). Las dos primeras leyes pueden, a su vez, verse como corolarios de la tercera ley, ya que las leyes de gradualidad y dependencia implican la imposibilidad de ciertos avances científicos o tecnológicos en espera de la disponibilidad de ciertas teorías, hechos o tecnologías que deben combinarse para lograrlo. producir un determinado avance científico o tecnológico.
La tecnología –la aplicación de los descubrimientos a cuestiones prácticas– mostró una notable aceleración en lo que el economista Robert J. Gordon ha identificado como "el siglo especial" que abarcó el período hasta 1970. Para entonces, escribe, todas las tecnologías clave de la vida moderna estaban vigentes: saneamiento , electricidad , agricultura mecanizada , carreteras , viajes aéreos , telecomunicaciones y similares. La única tecnología emblemática del siglo XXI ha sido el iPhone . Mientras tanto, una larga lista de importantes tecnologías potenciales muy publicitadas permanecen en la fase de prototipo , incluidos los automóviles autónomos , los automóviles voladores , las gafas de realidad aumentada , la terapia genética y la fusión nuclear . Un objetivo urgente para el siglo XXI, escribe Gordon, es deshacer algunas de las consecuencias del último gran auge tecnológico mediante el desarrollo de tecnologías asequibles de emisiones cero y negativas . [106]
Tecnología es la suma de técnicas , habilidades , métodos y procesos utilizados en la producción de bienes o servicios o en el cumplimiento de objetivos, como la investigación científica . Paradójicamente, a veces se ha observado que la tecnología, así concebida, tiene primacía sobre los fines mismos, incluso en detrimento de estos. Laura Grego y David Wright, escribiendo en 2019 en Scientific American , observan que "los planes actuales de defensa antimisiles de EE. UU. están siendo impulsados en gran medida por la tecnología , la política y el miedo . Las defensas antimisiles no nos permitirán escapar de nuestra vulnerabilidad a las armas nucleares. En lugar de ello, las defensas antimisiles no nos permitirán escapar de nuestra vulnerabilidad a las armas nucleares . "Estos acontecimientos crearán barreras para tomar medidas reales para reducir los riesgos nucleares , bloqueando mayores recortes en los arsenales nucleares y potencialmente estimulando nuevos despliegues". [107]
Priyamvada Natarajan , físico y astrónomo de la Universidad de Yale , al escribir sobre el descubrimiento prácticamente simultáneo del planeta Neptuno en 1846 por Urbain Le Verrier y John Couch Adams (después de que otros astrónomos, ya Galileo Galilei en 1612, hubieran observado el planeta sin saberlo), comenta:
El episodio es sólo uno de muchos que demuestran que la ciencia no es un esfuerzo desapasionado, neutral y objetivo, sino más bien uno en el que el choque violento de ideas y ambiciones personales a menudo se combina con la casualidad para impulsar nuevos descubrimientos. [108]
Una cuestión práctica tiene que ver con los rasgos que permiten a algunas personas lograr resultados extraordinarios en sus campos de trabajo y cómo se puede fomentar esa creatividad . Melissa Schilling , estudiante de estrategia de innovación , ha identificado algunos rasgos compartidos por ocho grandes innovadores en ciencias naturales o tecnología : Benjamin Franklin (1706–90), Thomas Edison (1847–1931), Nikola Tesla (1856–1943), Maria Skłodowska. Curie (1867–1934), Dean Kamen (nacido en 1951), Steve Jobs (1955–2011), Albert Einstein (1879–1955) y Elon Musk (nacido en 1971). [109]
Schilling eligió innovadores en las ciencias naturales y la tecnología en lugar de en otros campos porque encontró mucho más consenso sobre las contribuciones importantes a las ciencias naturales y la tecnología que, por ejemplo, al arte o la música. [110] Además, limitó el conjunto a individuos asociados con múltiples innovaciones. "Cuando un individuo está asociado con una sola invención importante, es mucho más difícil saber si la invención fue causada por las características personales del inventor o simplemente por estar en el lugar correcto en el momento correcto". [111]
Los ocho individuos eran todos extremadamente inteligentes, pero "eso no es suficiente para convertir a alguien en un innovador revolucionario en serie". [109] Casi todos estos innovadores mostraron niveles muy altos de desapego social o separación (una excepción notable fue Benjamín Franklin). [112] "Su aislamiento significaba que estaban menos expuestos a ideas y normas dominantes, y su sentido de no pertenencia significaba que incluso cuando estaban expuestos a ideas y normas dominantes, a menudo estaban menos inclinados a adoptarlas". [113] Desde una edad temprana, todos habían mostrado una fe extrema en su capacidad para superar obstáculos, lo que la psicología llama " autoeficacia ". [113]
"La mayoría [de ellos, escribe Schilling] estaban impulsados por el idealismo , un objetivo superior que era más importante que su propia comodidad, reputación o familias. Nikola Tesla quería liberar a la humanidad del trabajo a través de energía libre ilimitada y lograr la paz internacional a través de la energía global. La comunicación Elon Musk quiere solucionar los problemas energéticos del mundo y colonizar Marte . Benjamin Franklin buscaba una mayor armonía social y productividad a través de los ideales de igualitarismo , tolerancia , laboriosidad, templanza y caridad que se habían inspirado en el argumento del positivismo polaco. que Polonia , que estaba bajo el dominio ruso zarista, sólo podía preservarse mediante la búsqueda de la educación y el avance tecnológico por parte de todos los polacos, incluidas las mujeres ". [114]
La mayoría de los innovadores también trabajaron duro e incansablemente porque encontraban el trabajo extremadamente gratificante. Algunos tenían una necesidad extremadamente alta de logro. Muchos también parecían encontrar el trabajo autotélico , gratificante por sí mismo. [115] Una porción sorprendentemente grande de los grandes innovadores han sido autodidactas (personas autodidactas) y sobresalieron mucho más fuera del aula que dentro. [116]
"Casi todas las innovaciones revolucionarias", escribe Schilling, "comienza con una idea inusual o con creencias que rompen con la sabiduría convencional ... Sin embargo, las ideas creativas por sí solas casi nunca son suficientes. Mucha gente tiene ideas creativas, incluso brillantes. Pero generalmente Nos falta el tiempo, el conocimiento, el dinero o la motivación para actuar de acuerdo con esas ideas". Generalmente es difícil conseguir la ayuda de otros para implementar ideas originales porque, al principio, las ideas suelen ser difíciles de entender y valorar para los demás. Así, cada uno de los grandes innovadores de Schilling demostró un esfuerzo y una persistencia extraordinarios . [117] Aun así, escribe Schilling, "estar en el lugar correcto en el momento correcto todavía importa". [118]
Cuando el botánico suizo Simon Schwendener descubrió en la década de 1860 que los líquenes eran una asociación simbiótica entre un hongo y un alga , su hallazgo al principio encontró resistencia por parte de la comunidad científica. Después de descubrir que el hongo, que no puede producir su propio alimento, proporciona la estructura del liquen, mientras que la contribución del alga es la producción fotosintética de alimento, se descubrió que en algunos líquenes una cianobacteria proporciona el alimento, y un puñado de especies de líquenes contienen tanto un alga como una cianobacteria, junto con el hongo. [119]
Un naturalista autodidacta, Trevor Goward, ha ayudado a crear un cambio de paradigma en el estudio de los líquenes y quizás de todas las formas de vida al hacer algo que la gente hacía en tiempos precientíficos: salir a la naturaleza y observar de cerca. Sus ensayos sobre los líquenes fueron ignorados en gran medida por la mayoría de los investigadores porque Goward no tiene títulos científicos y porque algunas de sus ideas radicales no están respaldadas por datos rigurosos. [120]
Cuando Goward le contó a Toby Spribille , que en ese momento carecía de educación secundaria, algunas de sus ideas liquenológicas, Goward recuerda: "Dijo que me estaba engañando". Finalmente, Spribille aprobó un examen de equivalencia de escuela secundaria, obtuvo un doctorado. en liquenología en la Universidad de Graz en Austria, y se convirtió en profesor asistente de ecología y evolución de la simbiosis en la Universidad de Alberta . En julio de 2016, Spribille y sus coautores publicaron un artículo innovador en Science que revela que muchos líquenes contienen un segundo hongo.
Spribille le da crédito a Goward por tener "una gran influencia en mi pensamiento. [Sus ensayos] me dieron licencia para pensar sobre los líquenes [de una manera poco ortodoxa] y me liberaron para ver los patrones que elaboré en Bryoria con mis coautores". Aun así, "una de las cosas más difíciles fue permitirme tener una mente abierta a la idea de que 150 años de literatura pueden haber pasado por alto por completo la posibilidad teórica de que habría más de un socio fúngico en la simbiosis del liquen". Spribille dice que el énfasis académico en el canon de lo que otros han establecido como importante es inherentemente limitante. [121]
Contrariamente a estudios anteriores que indican que una mayor inteligencia genera mejores líderes en diversos campos de actividad, investigaciones posteriores sugieren que, en cierto punto, un coeficiente intelectual más alto puede considerarse perjudicial. [122] Hace décadas, el psicólogo Dean Simonton sugirió que las palabras de los líderes brillantes pueden pasar desapercibidas para las personas, sus soluciones podrían ser más complicadas de implementar y a los seguidores les podría resultar más difícil relacionarse con ellos. Por fin, en el Journal of Applied Psychology de julio de 2017 , él y dos colegas publicaron los resultados de las pruebas reales de la hipótesis. [122] [123]
Se estudiaron 379 hombres y mujeres líderes empresariales en 30 países, incluidos los campos de la banca, el comercio minorista y la tecnología. Los gerentes tomaron pruebas de coeficiente intelectual (un predictor imperfecto pero sólido del desempeño en muchas áreas) y cada uno fue calificado en cuanto a estilo de liderazgo y efectividad por un promedio de 8 compañeros de trabajo. El coeficiente intelectual se correlacionaba positivamente con las calificaciones de eficacia del liderazgo, formación de estrategias , visión y varias otras características, hasta cierto punto. Las calificaciones alcanzaron un coeficiente intelectual de alrededor de 120, que es superior al del 80% de los trabajadores de oficina. Más allá de eso, los ratings bajaron. Los investigadores sugirieron que el coeficiente intelectual ideal podría ser mayor o menor en varios campos, dependiendo de si las habilidades técnicas o sociales se valoran más en una cultura laboral determinada. [122]
El psicólogo Paul Sackett, que no participó en la investigación, comenta: "Para mí, la interpretación correcta del trabajo sería que resalta la necesidad de comprender qué hacen los líderes con un alto coeficiente intelectual que conduce a percepciones más bajas por parte de los seguidores. La interpretación incorrecta sería ,'No contrates líderes con alto coeficiente intelectual'". [122] El autor principal del estudio , el psicólogo John Antonakis , sugiere que los líderes deberían usar su inteligencia para generar metáforas creativas que persuadirán e inspirarán a otros. "Creo que la única forma en que una persona inteligente puede demostrar su inteligencia de manera adecuada y aun así conectarse con la gente", dice Antonakis, "es hablar de manera carismática ". [122]
La especialización académica produce grandes beneficios para la ciencia y la tecnología al centrar el esfuerzo en disciplinas discretas. Pero una especialización excesivamente estrecha puede actuar como un obstáculo para la colaboración productiva entre disciplinas tradicionales.
En 2017, en Manhattan , James Harris Simons , un destacado matemático y fundador retirado de uno de los fondos de cobertura más grandes del mundo , inauguró el Instituto Flatiron , una empresa sin fines de lucro cuyo objetivo es aplicar las estrategias analíticas de su fondo de cobertura a proyectos dedicados a ampliar el conocimiento y ayudando a la humanidad. [124] Ha establecido divisiones computacionales para la investigación en astrofísica, biología y física cuántica, [125] y una división interdisciplinaria para el modelado climático que interactúa con geología, oceanografía, ciencias atmosféricas, biología y climatología. [126]
Esta última, la cuarta división del Instituto Flatiron, se inspiró en una presentación de 2017 ante la dirección del instituto realizada por John Grotzinger , un "biogeocientífico" del Instituto de Tecnología de California , quien explicó los desafíos de la modelización climática. Grotzinger era un especialista en el cambio climático histórico, específicamente en lo que había causado la gran extinción del Pérmico , durante la cual prácticamente todas las especies murieron. Para evaluar adecuadamente este cataclismo, era necesario comprender tanto el registro de las rocas como la composición del océano, pero los geólogos no interactuaron mucho con los oceanógrafos físicos . La mejor colaboración de Grotzinger fue el resultado de un almuerzo fortuito con un oceanógrafo. La modelización climática era un problema intrínsecamente difícil agravado por las divisiones estructurales del mundo académico . "Si lo tuviera todo bajo un mismo paraguas... podría resultar [mucho antes] en un gran avance". Simons y su equipo encontraron convincente la presentación de Grotzinger y el Instituto Flatiron decidió establecer su cuarta y última división computacional. [126]
La socióloga Harriet Zuckerman , en su estudio de 1977 sobre los premios Nobel de ciencias naturales en los Estados Unidos, quedó impresionado por el hecho de que más de la mitad (48) de los 92 galardonados que realizaron sus investigaciones premiadas en los Estados Unidos en 1972 habían trabajado ya sea como estudiantes, posdoctorados o colaboradores jóvenes de premios Nobel de mayor edad. Además, estos 48 futuros laureados trabajaron con un total de 71 maestros laureados. [127] [o]
La viscosidad social asegura que no todos los científicos novatos calificados logren acceso a los centros más productivos del pensamiento científico. Sin embargo, escribe Zuckerman, "Hasta cierto punto, los estudiantes prometedores pueden elegir maestros con quienes trabajar y los maestros pueden elegir entre las cohortes de estudiantes que se presentan para estudiar. Este proceso de selección bilateral bilateral está en funcionamiento de manera notoria entre la ultra élite". Los miembros actuales y potenciales de esa élite seleccionan a sus padres científicos y con ellos a sus ancestros científicos, del mismo modo que más tarde seleccionan a su progenie científica y con ello a sus descendientes científicos". [129]
Zuckerman escribe: "[L]as líneas de aprendices de élite con maestros de élite que habían sido aprendices de élite, y así indefinidamente, a menudo se remontan a la historia de la ciencia , mucho antes de 1900, cuando el testamento de [Alfred] Nobel inauguró lo que ahora equivale a la Academia Internacional de Ciencias. Como ejemplo de las muchas y largas cadenas históricas de maestros y aprendices de élite, consideremos al laureado inglés nacido en Alemania Hans Krebs (1953), quien remonta su linaje científico a través de su maestro. , el premio de 1931 Otto Warburg había estudiado con Emil Fis[c]her [1852-1919], ganador de un premio en 1902 a la edad de 50 años, tres años antes de que se lo concedieran [en 1905] a su maestro, Adolf . von Baeyer [1835-1917], a los 70 años. Este linaje de cuatro maestros y aprendices del Nobel tiene sus propios antecedentes prenobelianos. Von Baeyer había sido aprendiz de F[riedrich] A[ugust] Kekulé [1829-1896]. cuyas ideas sobre fórmulas estructurales revolucionaron la química orgánica y que quizás sea más conocido por la historia, a menudo contada, de haber dado con la estructura anular del benceno en un sueño (1865). El propio Kekulé había sido formado por el gran químico orgánico Justus von Liebig (1803-1873), que había estudiado en la Sorbona con el maestro J[oseph] L[ouis] Gay-Lussac (1778-1850), que en su día fue aprendiz de Claude Luis Berthollet (1748–1822). Entre sus muchos logros institucionales y cognitivos, Berthollet ayudó a fundar la École Polytechnique , sirvió como asesor científico de Napoleón en Egipto y, lo que es más importante para nuestros propósitos, trabajó con [Antoine] Lavoisier [1743-1794] para revisar el sistema estándar de nomenclatura química ." [130]
El sociólogo Michael P. Farrell ha estudiado grupos creativos cercanos y escribe: "La mayoría de las frágiles ideas que sentaron las bases de una nueva visión surgieron no cuando todo el grupo estaba unido, ni cuando los miembros trabajaban solos, sino cuando colaboraban y respondían a sus preguntas". unos a otros en parejas." [131] François Jacob , quien, con Jacques Monod , fue pionero en el estudio de la regulación genética , señala que a mediados del siglo XX, la mayor parte de la investigación en biología molecular se realizaba en parejas. "Dos son mejores que uno para idear teorías y construir modelos", escribe Jacob. "Porque cuando dos mentes trabajan en un problema, las ideas vuelan más y más rápido. Rebotan de socio en socio... Y en el proceso, las ilusiones se cortan antes de raíz". Hasta 2018, en los 35 años anteriores, aproximadamente la mitad de los Premios Nobel de Fisiología o Medicina se habían destinado a asociaciones científicas. [132] James Somers describe una asociación notable entre los principales ingenieros de software de Google , Jeff Dean y Sanjay Ghemawat . [133]
Algunas colaboraciones de dos también han sido prominentes en esfuerzos creativos fuera de las ciencias naturales y la tecnología ; ejemplos son la creación conjunta del impresionismo de Claude Monet y Pierre-Auguste Renoir en 1869 , la creación colaborativa del cubismo de Pablo Picasso y Georges Braque durante seis años , y las colaboraciones de John Lennon y Paul McCartney en canciones de los Beatles. . "Todo el mundo", escribe James Somers, "cae en rutinas creativas, pero dos personas rara vez lo hacen al mismo tiempo". [134]
Lo mismo afirmó Francis Crick , miembro de un famoso dúo científico, Francis Crick y James Watson , quienes juntos descubrieron la estructura del material genético , el ADN . Al final de un documental de televisión de la PBS sobre James Watson, en un fragmento de vídeo, Crick le explica a Watson que su colaboración había sido crucial para su descubrimiento porque, cuando uno de ellos se equivocaba, el otro lo aclaraba. [135]
Lo que se ha denominado " Gran Ciencia " surgió del Proyecto Manhattan de los Estados Unidos durante la Segunda Guerra Mundial , que produjo las primeras armas nucleares del mundo ; y desde entonces la Gran Ciencia se ha asociado con la física , que requiere aceleradores de partículas masivos . En biología , la Gran Ciencia debutó en 1990 con el Proyecto Genoma Humano para secuenciar el ADN humano . En 2013, la neurociencia se convirtió en un dominio de la Gran Ciencia cuando Estados Unidos anunció una Iniciativa BRAIN y la Unión Europea anunció un Proyecto Cerebro Humano . Israel, Canadá, Australia, Nueva Zelanda, Japón y China también anunciaron nuevas iniciativas importantes de investigación del cerebro. [136]
Los primeros proyectos exitosos de la Gran Ciencia habían habituado a los políticos, los medios de comunicación y el público a ver los programas de la Gran Ciencia con un favor a veces acrítico. [137]
La Iniciativa BRAIN de Estados Unidos se inspiró en la preocupación por la propagación y el costo de los trastornos mentales y en el entusiasmo por las nuevas tecnologías de manipulación cerebral, como la optogenética . [138] Después de algunos comienzos en falso, el Instituto Nacional de Salud Mental de EE. UU. permitió que los científicos del cerebro del país definieran la Iniciativa BRAIN, y esto condujo a un ambicioso programa interdisciplinario para desarrollar nuevas herramientas tecnológicas para monitorear, medir y simular mejor el cerebro. La competencia en la investigación estuvo garantizada por el proceso de revisión por pares del Instituto Nacional de Salud Mental . [137]
En la Unión Europea, el Proyecto Cerebro Humano de la Comisión Europea tuvo un comienzo más complicado porque consideraciones políticas y económicas oscurecieron las cuestiones relativas a la viabilidad del programa científico inicial del Proyecto, basado principalmente en modelos informáticos de circuitos neuronales . Cuatro años antes, en 2009, temiendo que la Unión Europea se quedara aún más rezagada que Estados Unidos en informática y otras tecnologías, la Unión Europea había comenzado a crear una competencia para proyectos de gran ciencia, y el programa inicial para el Proyecto Cerebro Humano parecía encajar bien. de un programa europeo que pueda tomar la delantera en tecnologías avanzadas y emergentes. [138] Sólo en 2015, después de que más de 800 neurocientíficos europeos amenazaran con boicotear la colaboración a nivel europeo, se introdujeron cambios en el Proyecto Cerebro Humano, reemplazando muchas de las consideraciones políticas y económicas originales por consideraciones científicas. [139]
En 2019, el Proyecto Cerebro Humano de la Unión Europea no había cumplido su extravagante promesa. [140]
Nathan Myhrvold , ex director de tecnología de Microsoft y fundador de Microsoft Research , sostiene que la financiación de la ciencia básica no puede dejarse en manos del sector privado : que "sin recursos gubernamentales, la ciencia básica se paralizará". [141] Señala que la teoría general de la relatividad de Albert Einstein , publicada en 1915, no surgió en toda su extensión de su cerebro en un momento eureka; Trabajó en ello durante años y finalmente lo llevó a completarlo una rivalidad con el matemático David Hilbert . [141] La historia de casi cualquier descubrimiento científico o invento tecnológico icónico (la bombilla , el transistor , el ADN , incluso Internet ) muestra que los nombres famosos a los que se atribuye el avance "estaban sólo unos pasos por delante de un grupo de competidores". Algunos escritores y funcionarios electos han utilizado este fenómeno de " innovación paralela " para argumentar en contra de la financiación pública de la investigación básica: afirman que el gobierno debería dejar en manos de las empresas la financiación de la investigación que necesitan. [141]
Myhrvold escribe que tales argumentos son peligrosamente erróneos: sin el apoyo del gobierno, la mayor parte de la investigación científica básica nunca se realizará. "Esto es más claramente cierto para el tipo de investigación pura que ha producido... grandes beneficios intelectuales pero ninguna ganancia, como el trabajo que nos trajo el bosón de Higgs , o la comprensión de que un agujero negro supermasivo se encuentra en el centro del La Vía Láctea o el descubrimiento de mares de metano en la superficie de Titán, la luna de Saturno . Los laboratorios de investigación de la compañía solían realizar este tipo de trabajo: se descubrió evidencia experimental del Big Bang en los Laboratorios Bell de AT&T , lo que resultó en un Premio Nobel. . Ahora esos días se han acabado." [141]
Incluso en campos aplicados como la ciencia de los materiales y la informática , escribe Myhrvold, "las empresas ahora entienden que la investigación básica es una forma de caridad , por lo que la evitan". Los científicos de Bell Labs crearon el transistor , pero ese invento generó miles de millones para Intel y Microsoft . Los ingenieros de Xerox PARC inventaron la interfaz gráfica de usuario moderna , pero Apple y Microsoft fueron los que más se beneficiaron. Los investigadores de IBM fueron pioneros en el uso de magnetorresistencia gigante para aumentar la capacidad del disco duro, pero pronto perdieron el negocio de las unidades de disco frente a Seagate y Western Digital . [141]
Los investigadores de las empresas ahora tienen que centrarse exclusivamente en las innovaciones que pueden generar ingresos rápidamente; de lo contrario, el presupuesto de investigación no podría justificarse ante los inversores de la empresa. "Aquellos que creen que las empresas con fines de lucro pagarán de manera altruista por ciencia básica que tiene beneficios de amplio alcance, pero principalmente para otros y no durante una generación, son ingenuos... Si el gobierno dejara que el sector privado pague por investigación básica , la mayor parte de la ciencia se paralizaría bruscamente. Las investigaciones que sobrevivieran se realizarían en gran medida en secreto, por miedo a entregar el próximo gran avance a un rival". [141]
La inversión gubernamental es igualmente vital en el campo de la investigación biológica. Según William A. Haseltine , ex profesor de la Facultad de Medicina de Harvard y fundador de los departamentos de investigación sobre el cáncer y el VIH/SIDA de esa universidad, los primeros esfuerzos para controlar la pandemia de COVID-19 se vieron obstaculizados por los gobiernos y la industria de todo el mundo que habían "desconectado la investigación sobre el coronavirus ". financiación en 2006 después de que la primera pandemia de SARS [...] se desvaneciera y nuevamente en los años inmediatamente posteriores al MERS [brote, también causado por un coronavirus] cuando parecía ser controlable [142] [...] El desarrollo. "La investigación de medicamentos prometedores contra el SARS y el MERS, que también podrían haber sido activos contra el SARS-CoV-2 [en la pandemia de Covid-19], quedó inconclusa por falta de dinero". [143] Haseltine continúa:
Aprendimos de la crisis del VIH que era importante contar con líneas de investigación ya establecidas. [Fue] la investigación sobre el cáncer en las décadas de 1950, 1960 y 1970 [la que] sentó las bases para los estudios sobre el VIH/SIDA. [Durante esas décadas,] el gobierno [había] respondido a las preocupaciones públicas, aumentando considerablemente la financiación federal para la investigación del cáncer [...]. Estos esfuerzos [habían] culminado con la aprobación por parte del Congreso de la Ley Nacional del Cáncer del presidente Richard Nixon en 1971. Esto [había] construido la ciencia que necesitábamos para identificar y comprender el VIH en la década de 1980, aunque, por supuesto, nadie sabía que se avecinaban resultados. [143]
En la década de 1980, la administración Reagan no quería hablar sobre el SIDA ni comprometer muchos fondos para la investigación del VIH. [Pero] una vez que se supo que el actor Rock Hudson estaba gravemente enfermo de SIDA, [...] se agregaron 320 millones de dólares al presupuesto fiscal de 1986 para la investigación del SIDA. [...] Ayudé [...] a diseñar este primer programa de investigación sobre el SIDA financiado por el Congreso con Anthony Fauci , el médico que ahora lidera la lucha [de EE. UU.] contra el COVID-19. [143] [...]
[El] conjunto de herramientas para la investigación farmacéutica y de virus ha mejorado enormemente en los últimos 36 años desde que se descubrió el VIH. Lo que solía tomar cinco o diez años en los años 1980 y 1990, en muchos casos ahora se puede hacer en cinco o 10 meses. Podemos identificar y sintetizar rápidamente sustancias químicas para predecir qué fármacos serán eficaces. Podemos utilizar microscopía crioelectrónica para sondear las estructuras de los virus y simular interacciones molécula por molécula en cuestión de semanas, algo que antes llevaba años. La lección es no bajar nunca la guardia cuando se trata de financiar la investigación antiviral. No tendríamos esperanzas de vencer al COVID-19 si no fuera por los avances en biología molecular que logramos durante batallas virales anteriores. Lo que aprendamos esta vez nos ayudará durante la próxima pandemia, pero debemos seguir recibiendo dinero. [143]
DT Max ofrece una perspectiva complementaria sobre la financiación de la investigación científica, al escribir sobre el Flatiron Institute , un centro computacional creado en 2017 en Manhattan para brindar asistencia matemática a los científicos. El Instituto Flatiron fue fundado por James Harris Simons , un matemático que había utilizado algoritmos matemáticos para convertirse en multimillonario de Wall Street . El instituto tiene tres divisiones computacionales dedicadas respectivamente a astrofísica , biología y física cuántica , y está trabajando en una cuarta división para modelado climático que involucrará interfaces de geología , oceanografía , ciencias atmosféricas , biología y climatología . [126]
El Instituto Flatiron es parte de una tendencia en las ciencias hacia la investigación con financiación privada. En Estados Unidos, la ciencia básica ha sido tradicionalmente financiada por las universidades o el gobierno, pero los institutos privados suelen ser más rápidos y más específicos. Desde la década de 1990, cuando Silicon Valley comenzó a producir multimillonarios, han surgido institutos privados en todo Estados Unidos. En 1997, Larry Ellison lanzó la Ellison Medical Foundation para estudiar la biología del envejecimiento . En 2003, Paul Allen fundó el Instituto Allen de Ciencias del Cerebro . En 2010, Eric Schmidt fundó el Schmidt Ocean Institute . [144]
Estos institutos han hecho mucho bien, en parte al ofrecer alternativas a sistemas más rígidos. Pero las fundaciones privadas también tienen responsabilidades. Los benefactores ricos tienden a dirigir sus fondos hacia sus entusiasmos personales. Y las fundaciones no pagan impuestos; De lo contrario, gran parte del dinero que los sustenta habría ido al gobierno. [144]
John PA Ioannidis , de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford , escribe que "Cada vez hay más pruebas de que algunas de las formas en que realizamos, evaluamos, informamos y difundimos la investigación son miserablemente ineficaces. Una serie de artículos de 2014 en The Lancet ... estimaron que 85 "El 100% de la inversión en investigación biomédica se desperdicia. Muchas otras disciplinas tienen problemas similares". [145] Ioannidis identifica algunos sesgos en la financiación de la ciencia que socavan la eficiencia de la empresa científica y propone soluciones:
Financiar a muy pocos científicos: "Los grandes éxitos [en la investigación científica] son en gran medida el resultado de la suerte, así como del trabajo duro. Los investigadores que actualmente disfrutan de una enorme financiación no son necesariamente auténticas superestrellas; pueden ser simplemente los mejor conectados". Soluciones: "Utilice una lotería para decidir qué solicitudes de subvención financiar (tal vez después de que pasen una revisión básica)... Transferir... fondos de personas de alto nivel a investigadores más jóvenes..." [145]
No hay recompensa por la transparencia : "Muchos protocolos científicos, métodos de análisis, procesos computacionales y datos son opacos. [M]uchos de los principales hallazgos no pueden reproducirse . Ese es el caso de dos de cada tres importantes artículos de psicología, uno de cada tres de los principales artículos en economía experimental y más del 75 por ciento de los principales artículos que identifican nuevos objetivos de fármacos contra el cáncer [S] los científicos no son recompensados por compartir sus técnicas". Soluciones: "Crear una mejor infraestructura para permitir la transparencia, la apertura y el intercambio. Hacer de la transparencia un requisito previo para la financiación. [P]referencialmente contratar, promover o mantener... defensores de la transparencia". [145]
No se fomenta la replicación : la replicación es indispensable para el método científico . Sin embargo, bajo presión para producir nuevos descubrimientos , los investigadores tienden a tener pocos incentivos, y muchos contraincentivos, para intentar replicar los resultados de estudios anteriores. Soluciones: "Las agencias de financiación deben pagar los estudios de replicación. El avance de los científicos debe basarse no sólo en sus descubrimientos sino también en su historial de replicación". [145]
No hay financiación para jóvenes científicos: " Werner Heisenberg , Albert Einstein , Paul Dirac y Wolfgang Pauli hicieron sus principales contribuciones cuando tenían veintitantos años". Pero la edad media de los científicos biomédicos que reciben su primera subvención importante es de 46 años. La edad media de un profesor titular en EE.UU. es de 55 años. Soluciones: "Debería destinarse una mayor proporción de la financiación a investigadores jóvenes. Las universidades deberían intentar cambiar el ritmo de envejecimiento distribución de su cuerpo docente mediante la contratación de más investigadores jóvenes." [145]
Fuentes de financiación sesgadas: "La mayor parte de la financiación para investigación y desarrollo en Estados Unidos no proviene del gobierno sino de fuentes privadas con fines de lucro, lo que genera conflictos de intereses inevitables y presión para obtener resultados favorables al patrocinador". Soluciones: "Restringir o incluso prohibir la financiación que tenga conflictos de intereses manifiestos. Las revistas no deberían aceptar investigaciones con tales conflictos. Para conflictos menos notorios, como mínimo, garantizar una divulgación transparente y exhaustiva". [146] [p]
Financiar los campos equivocados: "Los campos bien financiados atraen a más científicos para que trabajen para ellos, lo que aumenta su alcance de lobby, alimentando un círculo vicioso . Algunos campos arraigados absorben enormes fondos a pesar de que han demostrado claramente un rendimiento limitado o fallas incorregibles". Soluciones: "Es necesaria una evaluación independiente e imparcial de la producción para campos con grandes fondos. Se deberían destinar más fondos a campos nuevos y a campos que sean de alto riesgo. Se debería alentar a los investigadores a cambiar de campo, mientras que actualmente se les incentiva a centrarse en un área. " [146]
No gastar lo suficiente: el presupuesto militar de Estados Unidos (886 mil millones de dólares) es 24 veces el presupuesto de los Institutos Nacionales de Salud (37 mil millones de dólares). "La inversión en ciencia beneficia a la sociedad en general, pero los intentos de convencer al público a menudo empeoran las cosas cuando líderes científicos, por lo demás bien intencionados, prometen lo imposible, como eliminar rápidamente todos los tipos de cáncer o la enfermedad de Alzheimer ". Soluciones: "Necesitamos comunicar cómo se utiliza la financiación científica haciendo que el proceso de la ciencia sea más claro, incluido el número de científicos necesarios para lograr logros importantes... También presentaríamos argumentos más convincentes a favor de la ciencia si pudiéramos demostrar que Trabajamos duro para mejorar la forma en que lo ejecutamos". [146]
Recompensar a quienes gastan mucho: "Las decisiones de contratación, promoción y permanencia dependen principalmente de la capacidad de un investigador para asegurar altos niveles de financiación. Pero el gasto de un proyecto no necesariamente se correlaciona con su importancia. Estas estructuras de recompensa seleccionan principalmente a gerentes políticamente inteligentes que saben cómo para absorber dinero." Soluciones: "Deberíamos recompensar a los científicos por su trabajo de alta calidad, su reproducibilidad y su valor social, en lugar de conseguir financiación. Se pueden realizar investigaciones excelentes con poca o ninguna financiación, aparte del tiempo protegido. Las instituciones deberían proporcionar este tiempo y respetar a los científicos que pueden hacer grandes cosas". trabajar sin gastar toneladas de dinero." [146]
No hay financiación para ideas de alto riesgo: "La presión para que el dinero de los contribuyentes sea 'bien gastado' lleva a los financiadores gubernamentales a respaldar proyectos que tienen más probabilidades de dar resultados positivos, incluso si proyectos más riesgosos podrían conducir a avances más importantes, pero menos seguros La industria también evita invertir en proyectos de alto riesgo... La innovación es extremadamente difícil, si no imposible, de predecir..." Soluciones: "Financiar a científicos excelentes en lugar de proyectos y darles libertad para seguir vías de investigación como mejor les parezca. Algunas instituciones como el Instituto Médico Howard Hughes ya utilizan este modelo con éxito". Se debe comunicar al público y a los responsables de las políticas que la ciencia es una inversión acumulativa, que nadie puede saber de antemano qué proyectos tendrán éxito y que el éxito debe juzgarse en función de la agenda total, no de un solo experimento o resultado. [146]
Falta de buenos datos: "Hay evidencia relativamente limitada sobre qué prácticas científicas funcionan mejor. Necesitamos más investigación sobre investigación (' meta-investigación ') para entender cómo realizar, evaluar, revisar, difundir y recompensar mejor la ciencia". Soluciones: "Deberíamos invertir en estudiar cómo conseguir la mejor ciencia y cómo elegir y recompensar a los mejores científicos". [146]
Naomi Oreskes , profesora de historia de la ciencia en la Universidad de Harvard , escribe sobre la conveniencia de la diversidad en la formación de los científicos.
La historia de la ciencia está plagada de [...] casos de misoginia , prejuicios y prejuicios . Durante siglos, los biólogos promovieron teorías falsas sobre la inferioridad femenina y las instituciones científicas normalmente prohibían la participación de las mujeres. La historiadora de la ciencia [...] Margaret Rossiter ha documentado cómo, a mediados del siglo XIX, las científicas crearon sus propias sociedades científicas para compensar la negativa de sus colegas masculinos a reconocer su trabajo. Sharon Bertsch McGrayne llenó un volumen entero con historias de mujeres que deberían haber recibido el Premio Nobel por el trabajo que hicieron en colaboración con colegas masculinos o, peor aún, que les habían robado. [...] El prejuicio racial ha sido al menos tan pernicioso como el prejuicio de género ; Después de todo, fueron los científicos quienes codificaron el concepto de raza como una categoría biológica que no era simplemente descriptiva sino también jerárquica. [148]
[...] La ciencia [cognitiva] muestra que los humanos son propensos a prejuicios, percepciones erróneas, razonamientos motivados y otros errores intelectuales. Como el razonamiento es lento y difícil, confiamos en la heurística : atajos intelectuales que a menudo funcionan pero que a veces fallan espectacularmente. (Creer que los hombres son, en general, mejores que las mujeres en matemáticas es un ejemplo agotador.) [...] [148]
[...] ciencia es un esfuerzo colectivo y funciona mejor cuando las comunidades científicas son diversas. [L]as comunidades heterogéneas tienen más probabilidades que las homogéneas de poder identificar puntos ciegos y corregirlos. La ciencia no se corrige sola; Los científicos se corrigen unos a otros mediante interrogatorios críticos. Y eso significa estar dispuesto a cuestionar no sólo las afirmaciones sobre el mundo externo sino también las afirmaciones sobre las propias prácticas y procesos [de los científicos]. [148]
Claire Pomeroy, presidenta de la Fundación Lasker , que se dedica a promover la investigación médica , señala que las mujeres científicas siguen siendo objeto de discriminación en el avance profesional. [149]
Aunque el porcentaje de doctorados otorgados a mujeres en ciencias biológicas en Estados Unidos aumentó del 15 al 52 por ciento entre 1969 y 2009, en 2009 sólo un tercio de los profesores asistentes y menos de una quinta parte de los profesores titulares en campos relacionados con la biología eran mujeres. Las mujeres representan sólo el 15 por ciento de los jefes de departamento permanentes en las facultades de medicina y apenas el 16 por ciento de los decanos de las facultades de medicina. [149]
El problema es una cultura de prejuicios inconscientes que hace que muchas mujeres se sientan desmoralizadas y marginadas. En un estudio, a los profesores de ciencias se les entregaron currículums idénticos en los que se intercambiaban los nombres y géneros de dos solicitantes; Tanto los profesores masculinos como femeninos consideraron que el solicitante era más competente y le ofrecieron un salario más alto. [149]
Los prejuicios inconscientes también aparecen como "microataques" contra las mujeres científicas : chistes e insultos sexistas supuestamente insignificantes que se acumulan a lo largo de los años y socavan la confianza y la ambición. Escribe Claire Pomeroy: "Cada vez que se supone que la única mujer en el grupo de laboratorio desempeñará el papel de secretaria de actas, cada vez que se ultima un plan de investigación en el baño de hombres entre las sesiones de la conferencia, cada vez que no se invita a una mujer a ir Si salimos a tomar una cerveza después de la conferencia plenaria para hablar de negocios, el daño se agrava". [149]
"Cuando hablo con grupos de mujeres científicas", escribe Pomeroy, "a menudo les pregunto si alguna vez estuvieron en una reunión en la que hicieron una recomendación, la ignoraron y luego escucharon a un hombre recibir elogios y apoyo por hacer lo mismo". señalan unos minutos más tarde, cada vez que la mayoría de las mujeres en la audiencia levantan la mano, los microataques son especialmente dañinos cuando provienen de un profesor de ciencias de secundaria , un mentor universitario , un decano de una universidad o un miembro de la élite científica que ha sido premiado. un premio prestigioso: las mismas personas que deberían inspirar y apoyar a la próxima generación de científicos". [149]
El acoso sexual es más frecuente en el mundo académico que en cualquier otro sector social excepto el militar . Un informe de junio de 2018 de las Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina afirma que el acoso sexual daña a las personas, disminuye la reserva de talento científico y, en última instancia, daña la integridad de la ciencia. [150]
Paula Johnson , copresidenta del comité que elaboró el informe, describe algunas medidas para prevenir el acoso sexual en la ciencia. Una sería reemplazar la tutoría individual de los alumnos por tutoría grupal y desvincular la relación de tutoría de la dependencia financiera del alumno respecto del mentor. Otra forma sería prohibir el uso de acuerdos de confidencialidad en relación con casos de acoso. [150]
Un enfoque novedoso para denunciar el acoso sexual, denominado Calisto , que ha sido adoptado por algunas instituciones de educación superior, permite a las personas agraviadas registrar experiencias de acoso sexual, con fecha estampada, sin denunciarlas formalmente. Este programa permite a las personas ver si otros han registrado experiencias de acoso por parte del mismo individuo y compartir información de forma anónima. [150]
El psicólogo Andrei Cimpian y la profesora de filosofía Sarah-Jane Leslie han propuesto una teoría para explicar por qué las mujeres estadounidenses y los afroamericanos a menudo se ven sutilmente disuadidos de intentar ingresar a ciertos campos académicos por un énfasis fuera de lugar en el genio . [151] Cimpian y Leslie habían notado que sus respectivos campos son similares en esencia pero tienen puntos de vista diferentes sobre lo que es importante para el éxito. Mucho más que los psicólogos, los filósofos valoran un determinado tipo de persona : la "superestrella brillante" con una mente excepcional. Es más probable que los psicólogos crean que las principales figuras de la psicología crecieron hasta alcanzar sus puestos gracias al trabajo duro y la experiencia. [152] En 2015, las mujeres representaban menos del 30% de los doctorados otorgados en filosofía; Los afroamericanos constituían solo el 1% de los doctorados en filosofía. La psicología, por otro lado, ha logrado atraer a mujeres (72% de los doctorados en psicología de 2015) y afroamericanos (6% de los doctorados en psicología). [153]
El trabajo de la psicóloga Carol Dweck proporcionó a Cimpian y Leslie una visión temprana de estas disparidades . Ella y sus colegas habían demostrado que las creencias de una persona sobre su capacidad son muy importantes para su éxito final. Una persona que ve el talento como un rasgo estable se motiva a “mostrar esa aptitud” y a evitar cometer errores . Por el contrario, una persona que adopta una " mentalidad de crecimiento " ve su capacidad actual como un trabajo en progreso: para esa persona, los errores no son una acusación sino una señal valiosa que resalta cuáles de sus habilidades necesitan mejorar. [154] Cimpian y Leslie y sus colaboradores probaron la hipótesis de que las actitudes, sobre el "genio" y sobre la inaceptabilidad de cometer errores, dentro de varios campos académicos pueden explicar el atractivo relativo de esos campos para las mujeres estadounidenses y afroamericanas. Lo hicieron contactando a profesionales académicos de una amplia gama de disciplinas y preguntándoles si pensaban que se necesitaba algún tipo de talento intelectual excepcional para tener éxito en su campo. Las respuestas recibidas de casi 2.000 académicos en 30 campos coincidieron con la distribución de doctorados en la forma que Cimpian y Leslie habían esperado: los campos que otorgaban más valor a la brillantez también conferían menos doctorados a mujeres y afroamericanos. La proporción de mujeres y afroamericanos con doctorados en psicología, por ejemplo, era mayor que las proporciones paralelas en filosofía, matemáticas o física. [155]
Investigaciones posteriores demostraron que los no académicos comparten ideas similares sobre qué campos requieren brillantez. La exposición a estas ideas en el hogar o en la escuela podría disuadir a los miembros jóvenes de grupos estereotipados de seguir ciertas carreras, como las de ciencias naturales o ingeniería. Para explorar esto, Cimpian y Leslie hicieron preguntas a cientos de niños y niñas de cinco, seis y siete años para medir si asociaban ser "muy, muy inteligente" (es decir, "brillante") con su sexo. Los resultados, publicados en enero de 2017 en Science , fueron consistentes con la literatura científica sobre la adquisición temprana de estereotipos sexuales. Los niños y niñas de cinco años no mostraron diferencias en su autoevaluación; pero a los seis años, era menos probable que las niñas pensaran que eran "muy, muy inteligentes". Luego, los autores introdujeron a otro grupo de niños de cinco, seis y siete años a actividades desconocidas parecidas a juegos que los autores describieron como "para niños que son realmente, muy inteligentes". La comparación del interés de niños y niñas en estas actividades en cada edad no mostró diferencias de sexo a los cinco años, pero sí un interés significativamente mayor por parte de los niños a los seis y siete años, exactamente las edades en las que surgen los estereotipos. [156]
Cimpian y Leslie concluyen que "dados los estereotipos sociales actuales, los mensajes que retratan [el genio o la brillantez] como singularmente necesarios [para el éxito académico] pueden desalentar innecesariamente a los miembros talentosos de grupos estereotipados". [156]
En gran parte como resultado de su creciente popularidad, el astrónomo y divulgador científico Carl Sagan , creador de la serie Cosmos de PBS TV de 1980 , llegó a ser ridiculizado por sus pares científicos y no logró obtener un puesto titular en la Universidad de Harvard en la década de 1960 ni ser miembro de la Academia Nacional de Ciencias. Las ciencias en los años 1990. El "efecto Sagan" del mismo nombre persiste: como grupo, los científicos todavía desalientan a los investigadores individuales a interactuar con el público a menos que ya sean investigadores de alto nivel bien establecidos. [157] [158]
La operación del efecto Sagan priva a la sociedad de toda la gama de conocimientos necesarios para tomar decisiones informadas sobre cuestiones complejas, incluida la ingeniería genética , el cambio climático y las alternativas energéticas . Menos voces científicas significan menos argumentos para contrarrestar la anticiencia o la discusión pseudocientífica . El efecto Sagan también crea la falsa impresión de que la ciencia es dominio de hombres blancos mayores (que dominan los rangos superiores), lo que tiende a disuadir a las mujeres y las minorías de considerar carreras científicas. [157]
Varios factores contribuyen a la durabilidad del efecto Sagan. En plena Revolución Científica del siglo XVII, muchos investigadores emularon el ejemplo de Isaac Newton , quien se dedicó a la física y las matemáticas y nunca se casó. Estos científicos eran vistos como buscadores puros de la verdad que no se distraían con preocupaciones más mundanas. De manera similar, hoy en día cualquier cosa que aleje a los científicos de su investigación, como tener un pasatiempo o participar en debates públicos, puede socavar su credibilidad como investigadores. [159]
Otro factor, más prosaico, en la persistencia del efecto Sagan pueden ser los celos profesionales . [159]
Sin embargo, parece haber algunas señales de que relacionarse con el resto de la sociedad se está volviendo menos peligroso para una carrera científica. Hoy en día hay tanta gente que tiene cuentas en las redes sociales que convertirse en una figura pública no es tan inusual para los científicos como antes. Además, a medida que las fuentes de financiación tradicionales se estancan, la salida a bolsa a veces conduce a nuevas fuentes de financiación no convencionales. Es posible que algunas instituciones como la Universidad Emory y el Instituto Tecnológico de Massachusetts hayan comenzado a apreciar la extensión como un área de actividad académica, además de las funciones tradicionales de investigación, enseñanza y administración. Excepcional entre las agencias de financiación federal, la Fundación Nacional de Ciencias ahora favorece oficialmente la popularización. [160] [158]
Al igual que las enfermedades infecciosas , las ideas en el mundo académico son contagiosas. Pero no estaba claro por qué algunas ideas ganan gran popularidad mientras que otras igualmente buenas permanecen en relativa oscuridad. Un equipo de informáticos ha utilizado un modelo epidemiológico para simular cómo las ideas pasan de una institución académica a otra. Los hallazgos basados en modelos, publicados en octubre de 2018, muestran que las ideas que se originan en instituciones prestigiosas causan "epidemias" mayores que ideas igualmente buenas provenientes de lugares menos destacados. El hallazgo revela una gran debilidad en la forma en que se hace ciencia. Muchas personas altamente capacitadas y con buenas ideas no obtienen puestos en las instituciones más prestigiosas; Muchos buenos trabajos publicados por trabajadores de lugares menos prestigiosos son pasados por alto por otros científicos y académicos porque no prestan atención. [161]
Naomi Oreskes señala otro inconveniente de desaprobar las universidades públicas en favor de escuelas de la Ivy League : "En 1970, la mayoría de los empleos no requerían un título universitario. Hoy en día, casi todos los bien remunerados sí lo requieren. Con el auge de la inteligencia artificial y la continua subcontratación de -empleos calificados y no calificados en el extranjero, esa tendencia probablemente se acelerará. Aquellos que se preocupan por la equidad de oportunidades deberían prestar menos atención a los pocos afortunados que ingresan a Harvard u otras escuelas privadas altamente selectivas y más a la educación pública, porque para la mayoría. "Para los estadounidenses, el camino hacia las oportunidades pasa por las escuelas públicas". [162]
La resistencia de parte del público a aceptar la vacunación y la realidad del cambio climático puede atribuirse en parte a varias décadas de ataques partidistas al gobierno, lo que llevó a la desconfianza en la ciencia gubernamental y luego en la ciencia en general. [163]
Muchos científicos se han mostrado reacios a involucrarse en debates sobre políticas públicas por temor a perder credibilidad: les preocupa que si participan en un debate público sobre una cuestión controvertida, serán vistos como parciales y descartados como partidistas. Sin embargo, los estudios muestran que la mayoría de las personas quieren escuchar a los científicos sobre temas dentro de sus áreas de especialización. Las investigaciones también sugieren que los científicos pueden sentirse cómodos ofreciendo asesoramiento sobre políticas dentro de sus campos. "La historia del ozono ", escribe Naomi Oreskes , "es un buen ejemplo: nadie sabía mejor que los científicos del ozono la causa del peligroso agujero y, por tanto, lo que había que hacer para solucionarlo". [164]
Oreskes, sin embargo, identifica un factor que "apaga" al público: el uso frecuente de la jerga científica , de expresiones que tienden a ser mal interpretadas o incomprensibles para los legos. [163]
En el lenguaje climatológico , " retroalimentación positiva " se refiere a circuitos de retroalimentación amplificados , como la retroalimentación del hielo- albedo . ("Albedo", otra pieza de la jerga, simplemente significa " reflectividad ".) El ciclo positivo en cuestión se desarrolla cuando el calentamiento global hace que el hielo del Ártico se derrita, exponiendo agua que es más oscura y refleja menos los rayos cálidos del sol, lo que provoca un mayor calentamiento. , lo que lleva a una mayor fusión... y así sucesivamente. En climatología, esa retroalimentación positiva es algo malo; pero para la mayoría de los profanos, "evoca imágenes tranquilizadoras, como recibir elogios de su jefe". [163]
Cuando los astrónomos dicen " metales ", se refieren a cualquier elemento más pesado que el helio , lo que incluye oxígeno y nitrógeno , un uso que resulta enormemente confuso no sólo para los profanos sino también para los químicos . [Para los astrónomos] [l]a Osa Mayor no es una constelación [...] es un " asterismo " [...] En la IA , hay una " inteligencia " de máquina, que no es inteligencia en absoluto, sino algo más bien como "capacidad de la máquina". En ecología , existen " servicios ecosistémicos ", que se podría pensar razonablemente que se refieren a empresas que limpian derrames de petróleo , pero [en realidad] es una jerga ecológica para todas las cosas buenas que el mundo natural hace por nosotros. [Luego] existe la teoría de la " adaptación de la comunicación ", que significa hablar de manera que el oyente pueda entender. [163]
"Los investigadores", escribe Naomi Oreskes , "a menudo son juzgados más por la cantidad de su producción que por su calidad. Las universidades [enfatizan] métricas como la cantidad de artículos publicados y citas cuando toman decisiones de contratación, permanencia y promoción. " [165]
Cuando, por diversas razones posibles, la publicación en revistas legítimas revisadas por pares no es factible, esto a menudo crea un incentivo perverso para publicar en " revistas depredadoras ", que no respetan los estándares científicos. Unas 8.000 revistas de este tipo publican 420.000 artículos al año, casi una quinta parte de la producción anual de la comunidad científica de 2,5 millones de artículos. Los artículos publicados en una revista depredadora figuran en bases de datos científicas junto con revistas legítimas, lo que dificulta discernir la diferencia. [166]
Una de las razones por las que algunos científicos publican en revistas depredadoras es que las revistas científicas prestigiosas pueden cobrar a los científicos miles de dólares por publicar, mientras que una revista depredadora normalmente cobra menos de 200 dólares. (Por lo tanto, los autores de artículos en revistas depredadoras se encuentran desproporcionadamente ubicados en países e instituciones menos ricos.) [167]
Publicar en revistas depredadoras puede poner en peligro la vida cuando médicos y pacientes aceptan afirmaciones falsas sobre tratamientos médicos; y los estudios no válidos pueden influir erróneamente en las políticas públicas. Cada año aparecen más revistas depredadoras de este tipo. En 2008, Jeffrey Beall , bibliotecario de la Universidad de Colorado , desarrolló una lista de revistas depredadoras que actualizó durante varios años. [168]
Naomi Oreskes sostiene que "para poner fin a las prácticas predatorias, las universidades y otras instituciones de investigación necesitan encontrar formas de corregir los incentivos que llevan a los académicos a priorizar la cantidad de publicaciones... Establecer un límite máximo en el número de artículos que los comités de contratación o financiación pueden considerar que podría ayudar... al igual que darle menos importancia al número de citas que recibe un autor. Después de todo, el propósito de la ciencia no es simplemente producir artículos, sino producir artículos que nos digan algo veraz y. significativo sobre el mundo." [169]
El incentivo perverso de "publicar o morir" a menudo se ve facilitado por la fabricación de datos . Un ejemplo clásico son los resultados de los estudios sobre gemelos idénticos de Cyril Burt , que, poco después de la muerte de Burt, se encontraron basados en datos inventados.
Escribe Gideon Lewish-Kraus:
"Una de las cosas confusas de las ciencias sociales es que la evidencia observacional sólo puede producir correlaciones . [Por ejemplo, ¿hasta qué punto la deshonestidad [que es el tema de varios estudios de ciencias sociales] es una cuestión de carácter , y ¿Hasta qué punto una mala conducta en la investigación se explica a veces por incentivos : los requisitos de publicación para el mercado laboral o la aclamación que puede generar honorarios de consultoría y apariciones en Davos ? Las diferencias entre p-hacking y El fraude es de grado. Y una vez que se vuelve habitual dentro de un campo inflar los resultados, el campo selecciona investigadores dispuestos a hacerlo ". [170]
Joe Simmons, profesor de ciencias del comportamiento , escribe:
"[Un] campo no puede recompensar la verdad si no la descifra o no puede descifrarla, por lo que recompensa otras cosas en su lugar. Interés. Novedad . Velocidad. Impacto. Fantasía. Y efectivamente castiga lo contrario. Hallazgos intuitivos . Progreso incremental. Cuidado. Curiosidad . Realidad ." [171]
La historiadora de la ciencia de la Universidad de Harvard, Naomi Oreskes, escribe que un tema en el Foro Económico Mundial de 2024 en Davos, Suiza , fue la "necesidad percibida de 'acelerar los avances en investigación y tecnología'" [172] .
"[L]os últimos años", escribe Oreskes, "sin embargo, hemos visto artículos importantes, escritos por científicos prominentes y publicados en revistas prestigiosas, retractados debido a datos o métodos cuestionables". Por ejemplo, la reunión de Davos tuvo lugar después de las dimisiones –por artículos académicos cuestionablemente fiables– en 2023 del presidente de la Universidad de Stanford, Marc Tessier-Lavigne , y, en 2024, de la presidenta de la Universidad de Harvard, Claudine Gay . "En un caso interesante, Frances H. Arnold , del Instituto de Tecnología de California , que compartió el Premio Nobel de Química de 2018 , se retractó voluntariamente de un artículo cuando su laboratorio no pudo replicar sus resultados, pero después de que el artículo hubiera sido publicado". Estos incidentes, sugiere Oreskes, probablemente erosionen la confianza del público en la ciencia y en los expertos en general. [173]
Los académicos de las principales universidades de Estados Unidos y Europa están sujetos a incentivos perversos para producir resultados (y muchos de ellos) rápidamente . Un estudio sitúa el número de artículos publicados alrededor de 2023 por científicos y otros académicos en más de siete millones al año, en comparación con menos de un millón en 1980. Otro estudio encontró que 265 autores (dos tercios en las ciencias médicas y biológicas) que publicaron en promedio un periódico cada cinco días . [174]
"La buena ciencia [y la erudición requieren] tiempo", escribe Oreskes. "Pasaron más de 50 años entre la publicación en 1543 de la obra magna de Copérnico ... y la amplia aceptación científica del modelo heliocéntrico ... Pasó casi un siglo entre la identificación de la molécula de ADN por parte del bioquímico Friedrich Miescher y la sugerencia de que podría estar involucrado en la herencia y la elucidación de su estructura de doble hélice en la década de 1950. Y tomó casi medio siglo para que los geólogos y geofísicos aceptaran la idea del geofísico Alfred Wegener sobre la deriva continental . [175]