24 Mayo, 2017

Cómo se engañan los científicos

Pese a la insistencia de los manuales, y el fervor de la ideología, el “método científico” es más un proyecto que una obra finalizada. Algo que está quedando de manifiesto especialmente tras lo que llaman “crisis de replicabilidad”. Aunque el porcentaje de trabajos retractados en las revistas, por fraude o error, sigue siendo relativamente modesto (un 0.02%), algunas áreas de la ciencia están claramente afectadas. Para poner un ejemplo, sólo uno de cada tres estudios de psicología analizados en un proyecto reciente consiguieron ser replicados. Y otros investigadores han alcanzado conclusiones similares.

mismatchIncluso los científicos, en principio paradigmas de honestidad intelectual, son víctimas del autoengaño. Regina Nuzzo sugiere en Nature que hay algo así como un desajuste evolutivo entre la mente de la sabana y la mente del laboratorio: “una estrategia inteligente para huir de los leones no necesariamente se traduce bien al laboratorio moderno, donde se trata de analizar terabytes de datos multidimensionales. En el entorno de hoy, nuestro talento para llegar a conclusiones nos lo pone demasiado fácil para encontrar falsos patrones en el azar, o ignorar explicaciones alternativas”.

Nuzzo pasa revista a las principales formas de autoengaño.

Hipótesis miopes. Es la tendencia general a favorecer las hipótesis favoritas, coleccionando las evidencias que las justifican y negándose a observar las evidencias en sentido contrario. Técnicamente suele conocerse como “sesgo de confirmación”.

El francotirador tejano. Un tirador inepto hace una ráfaga de disparos al azar. Después se fija en la zona con más agujeros de disparo y la señala como un éxito. También llamado p-piratería (p-hacking ). En resumen, se trata de seleccionar de todo el conjunto de estudios sólo aquellos que “funcionan”, en el sentido de alcanzar los valores adecuados para sustentar la hipótesis de partida.

Atención asimétrica. Sesgo de desconfirmación. Ocurre cuando los científicos tienden a dar por simplemente buenos los resultados esperados, pero emplean un rigor muy superior analizando los resultados que no son intuitivos. Según un estudio de 2004 con biólogos moleculares, en el 88% de los casos en los que resultados no coincidían con las expectativas las inconsistencias eran atribuidas a fallos experimentales, pero no a fallos en sus propias teorías.

Historietas (“just-so storytelling”). Cuando los datos son complejos, una tentación común es recurrir a relatos simplificadores que hagan luz en la oscuridad. En otra versión, algunos científicos pierden tiempo valioso intentando justificar por qué han llegado a conclusiones no esperadas que están muy por debajo de lo estadísticamente significativo.

Algunas posibles soluciones, siempre según Nuzzo, son: buscar una mayor transparencia, poniendo los datos científicos a disposición de un público más amplio que los revisores y las revistas; invitar a los rivales científicos para que trabajen conjuntamente, especialmente en los temas “controvertidos” (¿qué hay de la “universidad heterodoxa”?), o “análisis ciegos”, en los que una sola hipótesis, casi siempre apoyada en intereses y sesgos inconscientes de los investigadores, no guía el análisis de datos.

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