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Probablemente hayas pasado algún tiempo jugando videojuegos, y sepas que aprender a jugar requiere de un proceso lento de prueba y error. Intentas una cosa y te derriban, así que la próxima vez que intentes con otra cosa. Poco a poco llegarás a saber cómo superar todas las trampas y llegar al final. Tus acciones en el juego no están muy lejos de la forma en que los científicos abordan el estudio del mundo que nos rodea. Los científicos son criaturas curiosas que quieren saber qué hace que el mundo "funcione". El enfoque que adoptan para su trabajo se conoce generalmente como el Método Científico. Básicamente se reduce a reunir información y formular explicaciones naturales, es decir sin recurrir a eventos que estén más allá del control tecnológico, por lo que es trampa recurrir a explicaciones que impliquen espíritus, fantasmas, dioses, ángeles o demonios.
En las
ciencias, por lo general, recopilamos información realizando experimentos en
laboratorios bajo condiciones controladas para que las observaciones que
hacemos sean reproducibles. Una observación es una declaración que describe con
precisión algo que vemos, escuchamos, sentimos, sentimos u olemos. Las
observaciones que hacemos durante la realización de experimentos se conocen
como datos. Los datos recopilados durante un experimento a menudo nos llevan a
sacar conclusiones. Una conclusión es una declaración que se basa en lo que
pensamos acerca de una serie de observaciones (Timberlake,
2015). Por ejemplo, considere las
siguientes declaraciones sobre la fermentación del jugo de uva para hacer vino:
1. Antes
de la fermentación, el jugo de uva es muy dulce y no contiene alcohol.
2.
Después de la fermentación, el jugo de uva ya no es tan dulce y contiene una
gran cantidad de alcohol.
3. En la
fermentación, el azúcar se convierte en alcohol.
Las
declaraciones 1 y 2 son observaciones o fenómenos porque describen las
propiedades del zumo de uva que se puede saborear y oler. El enunciado 3 es una
conclusión porque interpreta las observaciones disponibles, y dado que no es
posible ver como las bacterias modifican las moléculas de azúcar en alcohol se
requiere de generar modelos, idealizaciones para poder representar mentalmente,
en papel o en un programa computarizado, para “visualizar” la explicación del
fenómeno (Timberlake,
2015).
Fenómenos y leyes
Uno de
los objetivos de la ciencia es organizar los hechos para establecer relaciones
o generalizaciones entre los datos. Por ejemplo, si estudiamos el
comportamiento de los gases, como el aire que respiramos, pronto descubrimos
que el volumen de un gas V depende de
varios factores, incluida la cantidad de gas n, su temperatura T y su
presión P. Las observaciones que
registramos relacionando estos factores son nuestros datos.
Una
generalización que podríamos hacer al estudiar los datos obtenidos de muchos
experimentos realizados con diferentes temperaturas y presiones es que cuando
la temperatura del gas se mantiene constante, exprimir el gas en la mitad de su
volumen original hace que la presión del gas se duplique. Si tuviéramos que
repetir nuestros experimentos muchas veces con numerosos gases diferentes,
entenderíamos que esta generalización es uniformemente aplicable a todos ellos.
Una
generalización tan amplia, basada en los resultados de muchos experimentos, se
llama ley o ley científica, en este caso obtenida inductivamente. A
menudo expresamos leyes en forma de ecuaciones matemáticas (McComas,
1998). Por ejemplo, si representamos
la presión de un gas por el símbolo P
y su volumen por V, la relación
inversa entre presión y volumen puede escribirse como Pi∙Vi
=k, donde k es una constante de proporcionalidad.
Modelos como hipótesis y
teorías
Por muy
útiles que sean, las leyes obtenidas inductivamente solo establecen lo que
sucede; ellos no proporcionan explicaciones. ¿Por qué, por ejemplo, los gases
se comprimen tan fácilmente a un volumen más pequeño? Más específicamente,
¿cómo deben ser los gases al nivel elemental más elemental para que se
comporten como lo hacen? Responder tales preguntas cuando surgen no es tarea
fácil y requiere mucha especulación, imaginación y matemáticas. Pero con el
tiempo los científicos construyen imágenes mentales, llamadas modelos teóricos,
que les permiten explicar las leyes observadas.
Una vez
que se tiene la idea general de lo que pasa, es decir el fundamento o núcleo
fuerte de la teoría, los científicos deben corporizar estas ideas en forma de
ecuaciones matemáticas simples, esto se conoce como modelado axiomático. Un
aspecto extraño del modelado axiomático es que, permite a los científicos
toparse con muchas ecuaciones matemáticas simples de fenómenos estudiables, en
otras palabras, es una segunda forma de obtener leyes científicas, pero en este
caso son leyes deductivas. El modelo axiomático es el cuerpo matemático de la
teoría, y para muchos podría definirse como la teoría en su forma verdadera,
una forma matemática. Con las ecuaciones los científicos pueden realizar
simulaciones reemplazando valores ideales en las variables y obteniendo
resultados tentativos o hipótesis (McComas,
1998).
Luego
realizan experimentos que prueban las predicciones derivadas del modelo, para
ver si las fórmulas matemáticas generadas desde la teoría sirven o no. Algunas
veces los resultados muestran que el modelo es incorrecto. Cuando esto sucede,
el modelo debe abandonarse o modificarse para tener en cuenta los nuevos datos,
en ocasiones solo basta con alterar alguna ecuación, en otras el presupuesto
teórico fundamental debe abandonarse del todo. Eventualmente, si la teoría y su
modelo sobreviven a las pruebas repetidas, logra el estado de una teoría. Una
teoría es una explicación muy contrastada del comportamiento de la naturaleza y
que bajo todas las condiciones posibles “técnicamente en un momento determinado
en la realidad” parece funcionar para explicar, predecir y controlar. Tenga en
cuenta, sin embargo, que es imposible realizar cada prueba “idealmente
concebible” que pueda mostrar que una teoría está equivocada, por lo que nunca
podemos demostrar absolutamente que una teoría es correcta. En ocasiones las
teorías y modelos no son perfectos y se producen muchos contraejemplos, pero no
por eso se abandona un modelo, una ciencia sin modelo no puede avanzar. En
química sucede mucho, los modelos que empleamos explican la mayoría de los
fenómenos, pero casi siempre nos encontramos un fenómeno que no cuadra o
contraejemplo (Kuhn,
2010; Lakatos, 1978).
La
ciencia no siempre procede de la manera ordenada paso a paso descrita
anteriormente. La suerte a veces juega un papel importante. Por ejemplo, en
1828 Frederick Wöhler, un químico alemán, estaba probando una de sus teorías y
obtuvo un material inesperado cuando calentaba una sustancia llamada cianato de
amonio. Por curiosidad, lo analizó y descubrió que era urea (un componente de
la orina). Esto fue emocionante porque era la primera vez que alguien fabricaba
a sabiendas una sustancia producida solo por criaturas vivientes a partir de un
químico que no tiene un origen de vivo. El hecho de que esto podría hacerse
llevó a una nueva rama de la química llamada química orgánica. Sin embargo, de
no haber sido por la curiosidad de Wöhler y su aplicación del método científico
a sus inesperados resultados, la importancia de su experimento podría haber
pasado desapercibida. Recuerde siempre, los procedimientos experimentales no
producen errores, todo resultado es un dato que debe analizarse y explicarse, y
mucho más importante, a veces los resultados inesperados son los más valiosos (McKie,
1944; Ramberg, 2000).
Como
nota final, es significativo que los cambios más espectaculares y dramáticos en
la ciencia ocurran cuando las principales teorías se prueban erróneas. Aunque
esto ocurre solo en raras ocasiones, cuando ocurre, los científicos son
enviados a luchar para desarrollar nuevas teorías o modelos de dichas teorías,
y se abren nuevas y emocionantes fronteras.
Inductivo o deductivo
Por
tradición el método científico se ejemplifica en su ruta inductiva:
Experimento → dato → hipótesis → ley →
teoría.
Sin
embargo, muchas teorías famosas no obedecen esta ruta, por ejemplo, en la
física y la químico-física lo que se tiene son:
Fenómeno →teoría →modelo matemático →
leyes → hipótesis → experimento → análisis estadístico.
Por un
lado, la ruta inductiva parte de los datos hasta llegar a la teoría, pero esta
ruta es tan rara que virtualmente no conozco ciencia que la siga, especialmente
si hablamos de una ciencia que posea un núcleo matemático fuerte, es más común encontrarnos
con una ruta deductiva en la que las leyes son consecuencias de una teoría que
se traduce en un núcleo matemático fuerte, y son las leyes que emergen de dicho
núcleo matemático las que pueden ponerse a prueba.
Hay que
destacar que la parte experimental puede dilatarse por años o décadas
completas, por lo que hablamos de programas investigativos a largo plazo, por
lo que es bien común que científicos prestigiosos dediquen su carrera a un
modelo que resulte resulta en definitiva… erróneo, pero eso no los hace
estúpidos, en ciencia los errores no son el acabose, son una parte más del
trabajo científico y como tal son apreciados, lo que si se desprecia es tratar
de ocultarlos o disfrazarlos.
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