Lo que es “verdadero” debe verse de manera un poco diferente cuando se hace una investigación científica. La investigación científica se basa en lo que se conoce como “razonamiento inductivo”. Cuando razona inductivamente, estudia una parte de un fenómeno y luego saca conclusiones sobre lo que probablemente se aplica a todo el fenómeno. Si estudias la gravedad en un vacío, sacas conclusiones sobre lo que puede ser verdad de la gravedad en todos los vacíos. Cuando muestrea una población de votantes, saca conclusiones sobre lo que puede aplicarse a todos los votantes. En otras palabras, razonas de lo específico a lo general. Este enfoque inductivo es enormemente poderoso y apoya a toda la empresa de la ciencia, que obviamente es altamente exitosa.
Pero la conclusión a la que llega a través del razonamiento inductivo NO es una prueba, no es una certeza. Las pruebas son posibles solo a través del razonamiento deductivo, es decir, que van de lo general a lo específico. Las pruebas son el corazón de las matemáticas y la lógica, pero no del resto de la ciencia, que se basa en la inducción.
Por lo tanto, en la ciencia inductiva, nunca puedes estar seguro de que algo sea verdad o que se demuestre indudablemente. Siempre es posible que pueda haber alguna otra explicación para el resultado que encuentre además de la conclusión que extraiga. Y eso ha sucedido en la ciencia en numerosas ocasiones, cuando investigaciones posteriores han proporcionado evidencia de que la explicación de algún fenómeno es diferente de la que se había asumido anteriormente. Con lo que sabía anteriormente, llegó a una conclusión razonable, pero resultó ser incorrecto. Así que ni yo ni nadie más podemos decirle si algo que leyó en una revista científica puede tomarse como un hecho cierto. Un resultado siempre puede ser superado por investigaciones posteriores.
Entonces, ¿qué puedes creer cuando lees un artículo de una revista? Bueno, una de las cosas que hace que la ciencia sea tan poderosa, incluso cuando no puede probar que las cosas sean totalmente verdaderas o falsas, es que hemos aprendido numerosas formas de mejorar nuestras posibilidades de encontrar explicaciones válidas para los fenómenos. Cuando estudias diseño de investigación, aprendes todas estas técnicas para mejorar enormemente tu probabilidad de éxito en encontrar explicaciones plausibles para los resultados que obtienes. Los científicos no solo están estudiando al azar el impacto de esto en eso; en su lugar, están seleccionando cuidadosamente los diseños experimentales para determinar si una u otra explicación es probablemente más correcta. Pueden hacerlo una vez que hayan aprendido buenos métodos de investigación.
Entonces, cuando estudia los métodos de investigación, esa experiencia le permite evaluar los métodos utilizados en un estudio de investigación y le permite sacar sus propias conclusiones sobre si el autor ha hecho un buen trabajo al eliminar todas las explicaciones alternativas más importantes, dejando solo el Una que ellos creen es la más probable.
¿Puede un científico creer como un hecho todo lo que se publica en una revista científica? Si no, ¿cómo determina él o ella lo que es verdad?
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Por supuesto, uno no debe creer todo lo que se publica en una revista científica. Me pidieron que respondiera, pero no estoy seguro de que pueda agregar algo útil a muchas de las otras buenas respuestas aquí, especialmente de Kristina Kucanda (¡puntos extra por ser sucinto!), Jason Whyte y Richard Weinberg.
Un punto que quizás no se menciona en otras respuestas es que, en muchos casos, los resultados presentados son hechos reales, pero la generalización es deficiente. Esto es especialmente un problema en ciertas áreas de la biología. Por ejemplo, alguien puede publicar los resultados genómicos de un pequeño conjunto homogéneo de organismos / personas que simplemente no es cierto en un contexto general y nada puede entenderse acerca de por qué. El problema del contexto y la información incompleta es un gran factor de confusión en la biología. En ocasiones, los investigadores empeoran la selección intencional de un contexto que cree que hará que sus hipótesis se vean bien. Con suerte, estos se verán sacudidos por el trabajo de otros grupos eventualmente, pero eso puede llevar años. Siempre es mejor ser cauteloso hasta que los resultados sean verificados por muchas personas diferentes a lo largo del tiempo.
Hay una escala móvil que se aplica. Como dijo Carl Sagan, “los reclamos extraordinarios requieren evidencia extraordinaria”. A la inversa, recuerdo que un científico dijo una vez sobre un hallazgo de investigación: “¡Eso tiene mucho sentido que si no es cierto, debería serlo!”
Ya hay varias respuestas buenas aquí, pero hay algunos puntos que vale la pena agregar:
1) Revisión por pares. Los artículos publicados en revistas establecidas serán revisados por expertos, es decir, revisados y cuestionados por especialistas en el campo, antes de su publicación. Esto no es perfecto: a veces se publica una mala investigación; la investigación buena, pero a menudo controvertida, a veces tiene mucho éxito, y los hallazgos negativos más importantes (es decir, la falta de apoyo de hipótesis) tienen muchas menos probabilidades de ser publicados que los positivos (es decir, la hipótesis se apoya a un nivel estadísticamente significativo). Sin embargo, sí significa que la mayoría de las investigaciones mal formadas son eliminadas.
2) Una revista revisada por pares con buena reputación generalmente requerirá una estructura estándar para su artículo que incluya la hipótesis y la hipótesis nula, la metodología experimental y analítica, los resultados (a veces con datos completos que se pueden descargar de algún lugar), la discusión y la conclusión. A veces también habrá una revisión de trabajos anteriores en el campo. Eso permite al lector observar el trabajo con ojo crítico e identificar cualquier falla en la metodología o el análisis. Los indicadores clave incluyen qué factores se han controlado en el experimento (y cómo), qué análisis estadístico se ha utilizado y si el análisis se determinó por adelantado o post-hoc (porque es fácil probar cada análisis posible después del hecho hasta que se obtener uno que alza un resultado)
3) Repetibilidad / confirmación. Un elemento clave de la ciencia es la repetibilidad. Después de un hallazgo inicial, otros grupos de investigación intentarán replicar el resultado, a veces variando la metodología o las condiciones para tratar de descartar otras explicaciones. Si un hallazgo está respaldado por varios estudios, es más probable que sea cierto.
4) Resultados negativos. Hay una creciente presión sobre los editores para que publiquen investigaciones negativas (es decir, sin hallazgos estadísticamente significativos), así como positivos. Esto ayuda a indicar lo que no ha funcionado o no ha funcionado de manera consistente y es particularmente importante en productos farmacéuticos.
5) Meta-estudios. Varios hallazgos importantes han surgido de los meta-estudios o análisis de múltiples artículos sobre el mismo tema. Por ejemplo, un resultado de psicología muy disputado (ya sea el parpadeo previo de una palabra demasiado rápido para una detección consciente podría “cebar” al cerebro para que lo reconozca más rápido cuando se reproduzca) produjo una amplia gama de hallazgos conflictivos que solo se resolvieron cuando alguien revisó todos los realizó estudios y se dio cuenta de que aquellos que habían encontrado el efecto utilizaban flashes previos mucho más cortos que los que no lo habían hecho (debido al tipo de equipo que utilizaban). Esto llevó a otro estudio que varió la duración del pre-flash y confirmó que había una duración crítica del pre-flash más allá de la cual el efecto desapareció. Debido a que un meta-estudio se basa en múltiples artículos, a menudo es más autoritario que los artículos subyacentes.
Generalmente estoy de acuerdo con las otras respuestas. Todos somos diferentes, pero
• No, no puedes creer todo lo que se publica. Se supone que el proceso de revisión para deshacerse de la basura, pero solo es moderadamente eficaz. Decidir qué creer es difícil.
• Puede dividir las revistas en prestigiosas, estándar y de baja calidad, basándose tanto en el “zumbido” como en lo difícil que es obtener un documento aceptado. Probablemente los artículos más correctos y confiables están en revistas “estándar”. Las revistas de prestigio pueden considerar artículos especialmente emocionantes, y es más probable que un hallazgo que sea radicalmente nuevo y diferente resulte incorrecto que uno que sea algo aburrido y más de lo mismo. En contraste, las revistas pobres tienen problemas para llenar sus páginas y, en consecuencia, es probable que acepten casi cualquier cosa.
• Si conozco a los autores o su reputación, eso juega un papel importante.
• Tiendo a confiar en informes de instituciones bien conocidas sobre oscuras.
• Los detalles específicos de los resultados, la forma en que se escribe el manuscrito y los detalles experimentales influyen en la confianza que deposito en las conclusiones. Por ejemplo, no es raro ver conclusiones que simplemente no están muy bien respaldadas por los datos proporcionados. Además, aunque nunca puede realizar todos los controles posibles, es bastante claro para un lector informado si el trabajo es descuidado o cuidadoso.
• Tendré a creer que los resultados que se ajustan a mi comprensión preexistente son mucho más fáciles que los resultados que contradicen algo en lo que ya pienso de otra manera. El grado de mi “mentalidad abierta” varía drásticamente, dependiendo de lo mucho que ya sepa (o crea que sé) sobre el tema.
No debe creer todo lo que lee, errores humanos durante los experimentos que pasan desapercibidos, mala interpretación de los resultados y fraudes absolutos; todo esto se puede encontrar en los artículos publicados en las revistas científicas.
En general, las revistas bien conocidas con alto factor de impacto, como Nature, son conocidas por sus criterios rigurosos para seleccionar artículos para publicación, lo que significa que es menos probable que esas revistas publiquen fraudes o artículos que presenten datos no concluyentes y demás. Lo mismo ocurre con los autores del artículo dado: los científicos que tienen un “nombre” en su área de especialización no arriesgarán su carrera solo por publicar algo, verificarán y volverán a verificar sus datos y, por lo general, pueden ser confiables.
Para evitar confundir las afirmaciones falsas con la verdad, se recomienda hacer una lectura crítica de artículos científicos, especialmente si no está tan seguro de la calidad de un artículo dado desde el principio. Pregúntese si los conocimientos descritos en el artículo son suficientes para respaldar las afirmaciones de los autores, si los datos mostrados parecen realistas y se ajustan a las explicaciones dadas por los autores, etc.
Si cree que su conocimiento no es suficiente, intente preguntar a los expertos en el campo sobre sus opiniones sobre el artículo. También puede tratar de encontrar si hay otros artículos que apoyen o refuten las reclamaciones encontradas dentro del artículo dado.
Al final, si desea utilizar los datos de cierto artículo para su propia investigación y no está seguro de si estos datos son buenos, puede intentar repetir los experimentos descritos para ver si obtiene los mismos resultados que se describen. en el artículo.
Respuesta corta: no. Tiene que sopesar las cosas de acuerdo con su confianza en la forma en que se hace una pregunta de investigación, y el método y análisis de un documento, y eso es solo para empezar. Incluso si cree que la pregunta y el método son correctos y confía en los hallazgos, es posible que no esté de acuerdo con la discusión / explicación provista por el autor.
No, eso sería lo contrario de lo que debería hacer un científico.
La gente piensa erróneamente que la ciencia siempre tiene razón, pero los verdaderos científicos saben que la ciencia siempre está mal. Lo que pensamos como el cuerpo de la ciencia en un momento dado no es más que un modelo. El mejor modelo que encontramos, hasta ahora, que describe todas nuestras observaciones de la naturaleza y el Universo. ¿Significa eso que la ciencia es inútil y arbitraria? No, todo lo contrario. Es la mejor aproximación a la verdad que hemos encontrado HASTA AHORA. Pero está evolucionando, es un trabajo en progreso. ¿Y es aleatorio? No, está guiado por la propia naturaleza. Una nueva teoría reemplaza una vieja teoría cuando hace un mejor trabajo al describir nuestras observaciones de la naturaleza. No se convierte en una nueva verdad. Se convierte en una mejor descripción de lo que realmente está sucediendo.
Hay una respuesta simple. Si siente que no es cierto, adoptará su propio enfoque de acuerdo con sus suposiciones y su pensamiento. Luego proporcionará los resultados según sus pensamientos y, si proporcionan pruebas suficientes para cualquier afirmación, sus consideraciones se considerarán verdaderas para falsificar las otras.
Primero, el trabajo de una persona en busca de conocimiento científico NO debe creer nada porque es de cualquier “autoridad”, ya sea hablado desde un podio o publicado en una revista.
Una persona debe poner todo a un escrutinio lógico desde el punto en que su comprensión “comienza”. Solo entonces lo que él / ella entiende está verdaderamente conectado con el conocimiento que tiene.
El aprendizaje se trata de empezar desde la fundación. La idea de creer algo es como construir un castillo en el aire y no tiene mucho sentido.
Para determinar si una afirmación en una revista ha demostrado ser cierta, simplemente verifique si se trata de una revista de matemáticas o de ciencias. Eso debería hacer el truco.
Las revistas de matemáticas publican pruebas de teoremas. Si la prueba no tiene error, el teorema es verdadero sujeto a los axiomas que se han asumido (que no son demostrables).
Las revistas científicas publican teorías y la evidencia para apoyar esas teorías. Cuanta más evidencia tengas para apoyar una teoría, (generalmente) más útil será para describir la realidad. Sin embargo, ninguna cantidad de evidencia puede probar que una teoría sea cierta porque una sola evidencia de lo contrario todavía puede refutar la teoría.
No. Hay muchas publicaciones basura.
Incluso en revistas de gran prestigio, no todos los hechos son correctos. Dos equipos independientes publicaron recientemente datos que mostraron que el neutrino viaja más rápido que c, la velocidad de la luz. Para su crédito, ellos realmente no creyeron sus propios datos y lo dijeron. Más tarde se demostró que no era el caso.
La determinación de la validez solo requiere persistencia y agallas. Y un sence de caballo.
No hay “creencia” no calificada en la ciencia; es una escala de “parece bien establecida” (por ejemplo, la doble hélice) a “bastante improbable” (por ejemplo, abducción alienígena). Si la revista es de buena reputación y está revisada por expertos, si los autores son de buena reputación, si el tema está en mi campo para que yo esté calificado para criticar el artículo por mí mismo y no encuentre nada malo en él, asumiré al menos que es correcto. Reporta los resultados de un experimento. Si es importante, estaré atento a que otros investigadores lo repitan o lo desarrollen. Hasta entonces, siempre es posible que los autores hayan cometido un error, ya sea en la técnica o en la interpretación. Muchos hallazgos reportados han resultado ser parcial o totalmente erróneos, generalmente debido a errores honestos, y rara vez debido a fraude. Es el seguimiento independiente que eleva el nivel de confianza.
Es natural creer más fácilmente en un hallazgo que parece plausible, pero no es prudente confiar mucho en esto: a veces lo que parece improbable resulta ser correcto.
En la mitad de la escala de creencias se encuentra la categoría “no hay razón particular para dudarlo”. Esto es para los informes de estudios fuera de mi experiencia: una partícula subatómica, una nueva especie animal, un planeta remoto. Realmente no sé que hay una nueva especie, aunque probablemente la haya; Lo que sí sé es que alguien que se supone que sabe, dice que hay. No invierto mucha “creencia” en eso, y no me sorprenderé si el próximo informe contradice el anterior. Así es como se supone que funciona la ciencia.
No creen todo lo que leen. Si ya tienen el conocimiento de lo que están leyendo, entonces sabrían si creerlo o no. Si leen algo nuevo, por lo general se comprueban los textos / personas / revistas / co-científicos. Después de todo, deberían tener un enfoque científico y no creer en todo lo que leen (también puede ser algo científico)
En ciencia, todo debe ser cuestionable.
1) ¿Tiene sentido considerando todo lo que sabe y puede encontrar?
2) Si puede, pregunte a un mejor experto en el campo que usted.
3) Si puedes, y es realmente importante para ti, intenta repetir el experimento.
En teoría, el objetivo no es tener la razón, es ser interesante. Un artículo teórico típico dice “si haces X, entonces el resultado es Y”, y qué punto los observadores te dirán si Y hace desde entonces.
Es mejor pensar en los artículos científicos como una conversación. Una persona escribe, “hey vi esto!” Alguien más escribe: “Genial, creo que lo que viste fue X” Alguien más escribe “No, creo que fue realmente Y”. Alguien más dice “bueno, tal vez fue Z”. Y luego alguien más dice: “Bueno, eché un vistazo a esto y vi algo más”.
En cuanto a lo que crees, es lo mismo que todo lo demás. Usted lee los argumentos y trata de averiguar qué está pasando.
Creo que el tema más apropiado debería ser, ¿cómo sabemos que un científico ha abordado un buen problema, es decir, qué tan buenas son las preguntas que él o ella está haciendo?
Una de las historias favoritas de mi padre es sobre el candidato a doctor en física que propuso para su tesis el tema de descubrir por qué fluyen hacia abajo las burbujas de una pinta de Guinness. Puede que haya encontrado un núcleo de verdad, pero es simplemente una mala pregunta.
Ese es un ejemplo extremo, ¡pero hay muchas revistas por ahí que responden a malas preguntas! Por ejemplo, en mi investigación sobre algoritmos que buscan romper lazos en Problemas de concordancia, un investigador propuso aplicar un “coeficiente de vaguedad” para romper lazos, es decir, los jugadores tienen que determinar qué activo es más “hermoso” que los demás. Este es un artículo publicado en Game Theory !!! Es una buena respuesta a una pregunta muy mala .
Determinar qué revistas responden a las buenas preguntas requiere experiencia, supongo. Para mí, si leo el diario y el facepalm, es una mala pregunta. No puedo decirlo más claramente que eso, desafortunadamente.
No, ella no debe creer todo lo publicado como verdadero. En algunos casos, incluso las postulaciones asumidas por él pueden parecer falsas, en realidad se trata de una investigación. Debe hacer las pruebas para encontrar exactamente lo que es verdad. Generalmente, en las revistas, si una teoría es incorrecta, otros investigadores trabajan en ella y prueban que es falsa con resultados claros.
.No. Y utilizando el rigor científico.
* He actualizado mi respuesta a un formulario más acortado *
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