Bunge, Mario (1980): Epistemología. Barcelona: Ariel. Pp. 28-35

METODOLOGÍA

Nadie duda ya del éxito sensacional del método científico en las ciencias naturales. Pero no todos concuerdan en lo que es el método científico. Ni todos creen que el método científico pueda estirar su brazo más allá de su cuna, la ciencia de la naturaleza.

Interesa pues examinar ambos problemas, tanto más por cuanto están íntimamente relacionados. En efecto, si se concibe el método científico en sentido estrecho, identificándolo con el método experimental, entonces su alcance queda limitado automática y radicalmente. En cambio, si se lo concibe en sentido amplio, su dominio de aplicabilidad queda correspondientemente ampliado.

Conviene proceder periódicamente a exámenes de la naturaleza del alcance del método científico, ya que éste ha ido variando en el curso de su brevísima historia de tres siglos y medio. El examen que se presenta a continuación no es el primero ni será el último: hay problemas que se replantean cada tanto y, cada vez que se hace, se resuelven de manera algo distinta. Este es uno de ellos.

1. DE LOS ORÍGENES A LA ACTUALIDAD

Un método es un procedimiento regular, explícito y repetible para lograr algo, sea material, sea conceptual. La idea de método es antigua, la de método general -aplicable a un vasto conjunto de operaciones- lo es menos. Parece surgir, como muchas otras ideas de extrema generalidad, en el período clásico griego. Se recuerda, en particular, el método de Arquímedes para calcular áreas de figuras planas de frontera curva.

Pero el concepto general de método no se consolida y populariza hasta comienzos del siglo XVII, al nacer la ciencia moderna. Los primeros pensadores modernos de gran estatura e influencia que propugnan la adopción de métodos generales para lograr avances en el conocimiento son Bacon y Descartes.

Para Bacon el método científico es un conjunto de reglas para observar fenómenos e inferir conclusiones a partir de dichas observaciones. El método de Bacon es, pues, el inductivo. Las reglas de Bacon eran sencillas a punto tal que cualquiera que no fuese un deficiente mental podía aprenderlas y aplicarlas. Eran también infalibles: bastaba aplicarlas para hacer avanzar a la ciencia.

Naturalmente, ni Bacon ni ningún otro logró jamás contribuir a la ciencia usando los cánones inductivos -ni los de Bacon ni los de ni de ningún otro. Sin embargo, la idea de que existe tal método, y que su aplicación no requiere talento ni una larga preparación previa, es tan atractiva que todavía hay quienes creen en su eficacia. Esta creencia acrítica suele ser tan acendrada que quienes la sustentan no se preguntan si posee un soporte inductivo. La llamaremos metodolatría.

Descartes, que a diferencia de Bacon era un matemático y científico de primera línea, no creía en la inducción sino en el análisis y la deducción. A la par que Bacon exageraba la importancia de la experiencia ordinaria e ignoraba la experimentación y la existencia de teorías, en particular de teorías matemáticas, Descartes menosprecia la experiencia. En efecto, para Descartes se debía poder partir de principios supremos, de naturaleza metafísica y aun teológica, para obtener de ellos verdades matemáticas y verdades acerca de la naturaleza y del hombre.

Leibniz, en las postrimerías del siglo XVII, se quejaba de que el método de Descartes servía tan sólo una vez que se habían hallado las verdades primeras. Y pedía que, al método del análisis, se agregara el método de la invención, o ars inveniendi, de esas verdades iniciales. Por supuesto que ni Leibniz ni ningún otro fue capaz de inventar un método de la invención. Ello no obsta para que, de vez en cuando  aparezca algún filósofo ingenuo que habla acerca de las grandes virtudes del arte de la invención.

La ciencia natural moderna nace al margen de estas fantasías filosóficas. Su padre, Galileo, no se conforma con la observación pura (teóricamente neutra) ni con la conjetura arbitraria. Galileo se interesa vivamente por problemas metodológicos, gnoseológicos y ontológicos: es un científico y un filósofo y, por añadidura, un ingeniero y un artista del lenguaje. Pero no pierde su tiempo proponiendo cánones metodológicos. Galileo engendra el método científico moderno, pero no enuncia sus pasos ni hace propaganda por él. Acaso porque sabe que el método de una investigación es parte de ésta, no algo que pueda desprenderse de ella.

Desde Galileo se han introducido varias modificaciones al método científico. Una de ellas es el control estadístico de los datos. Ya no se toman todos los datos por buenos: corregimos la experiencia adoptando promedios o medianas y eliminando los datos que parecen irrazonables (en particular los que se desvían más de tres desviaciones cuadráticas medias).

Y, a la par que nos hemos vuelto más intolerantes o exigentes para con los datos empíricos, nos hemos vuelto más tolerantes para con las teorías. Esto se debe a que las teorías se han tornado más refinadas y, por tanto, más difíciles de contrastar empíricamente. Piénsese en una teoría de campo, cuya confirmación precisa exigiría una infinidad no numerable de mediciones. Pero éste ya es tema de otro parágrafo.

2. Contrastabilidad empírica y teórica

La ciencia pura y la aplicada han llegado a un punto tal que las teorías son tan complicadas que es difícil refutarlas y las observaciones tan cargadas de teoría que no es fácil determinar qué confirman o refutan. Hace tres siglos, cuando las teorías y los experimentos eran relativamente sencillos, rara vez se dudaba de si un dato empírico confirmaba o refutaba una teoría. En la actualidad son cada vez más numerosas las ocasiones en que no podemos estar seguros de un dato experimental o, si lo estamos, no podemos estar seguros de si confirma o refuta una hipótesis.

En la literatura científica y tecnológica contemporánea se lee frecuencia creciente frases tales como:

"Si el dato e se confirmara, debilitaría la hipótesis h”

"El dato e parece robustecer a la hipótesis h"

"El dato e no es concluyente respecto de la hipótesis h"

“Según la hipótesis h, el dato e no puede ser cierto."

Por ejemplo, según la teoría einsteiniana de la gravitación, debiera haber ondas gravitatorias; pero éstas aún no han sido detectadas con certeza. Y según la teoría de los quarks, las partículas llamadas elementales están compuestas de subpartículas; pero éstas no han sido observadas todavía. En estos casos se recurre a las comprobaciones indirectas, que nunca son concluyentes.

Ninguna de las epistemologías existentes hace frente a estas dificultades. Tanto los inductivistas (como Carnap) como los deductivistas (como Popper) creen que los datos empíricos son inequívocos, nunca ambiguos, y que todas las teorías deben poder contrastarse directamente con datos empíricos. Estos esquemas metodológicos son pues, demasiado simples para ser verdaderos. Los avances de la ciencia obligan a descartarlas y a revisar, en primer lugar, el concepto mismo de contrastabilidad (testability). En efecto, éste es el núcleo de la cientificidad -permítaseme el neologismo- ya que una idea puede considerarse científica sólo si es objetivamente contrastable con datos empíricos.

Ahora bien: hemos visto hace un rato que no toda hipótesis y teoría científica puede contrastarse directamente con datos empíricos (por ejemplo, todavía no hay manera de contrastar directamente la termodinámica relativista y sin embargo le tenemos confianza porque constituye una generalización que involucra dos teorías aceptables: la termodinámica clásica y la teoría especial de la relatividad.) Debemos, pues, distinguir dos tipos de contrastabilidad: directa e indirecta. En rigor, debemos empezar de más atrás, como lo sugiere el cuadro sinóptico siguiente:

 Una hipótesis (o una teoría) se dirá empíricamente contrastable cuando, junto con datos empíricos, implica proposiciones particulares que pueden compararse con proposiciones sugeridas por experiencias controladas. (A su vez, una experiencia controlada está diseñada con ayuda de otras ideas científicas y puede ser examinada públicamente). Pero las hipótesis y teorías empíricamente contrastables pueden serlo directa o indirectamente, y ello según los medios de que se vale el experimentador. Por ejemplo, una distancia podrá medirse, en algunos casos, directamente, pero en los más será preciso usar fórmula geométricas. En este segundo caso, que es hoy día el más frecuente, se hablará de contrastabilidad empírica indirecta o con ayuda de teorías.

En cambio, una hipótesis o teoría se dirá teóricamente contrastable cuando se le pueda comparar con hipótesis o teorías empíricamente contrastables. Por ejemplo, la aceleración de la gravedad en un lugar puede calcularse con ayuda de la teoría de la gravitación y de datos acerca de la distribución de la materia en el cuerpo celeste de que se trate. Y semejante resultado teórico puede contrastarse de forma indirecta midiendo la longitud y el período de oscilación de un péndulo gracias a una fórmula de la teoría del péndulo. Esta segunda teoría sirve entonces de puente entre la teoría de la gravitación y los datos empíricos.

Hasta ahora hemos tratado las hipótesis y las teorías en un pie de igualdad. En rigor, lo que vale para las primeras puede no valer para las segundas, ya que éstas no son proposiciones sino conjuntos infinitos de proposiciones. (Recuérdese que la ecuación de la línea recta, por ejemplo, resume una infinidad no numerable de proposiciones). Mientras las hipótesis deben enriquecerse con datos para poder ser contrastadas, las teorías deben ser enriquecidas con datos y con hipótesis adicionales. Por ejemplo, para poner a prueba una teoría mecánica es preciso añadirle hipótesis sobre la composición del sistema de interés, las fuerzas actuantes entre y sobre sus componentes, etc. Al ser enriquecidas de esta manera las teorías dejan de ser completamente generales y en cambio aumenta su contrastabilidad, porque se tornan capaces de formular predicciones precisas. La ley es, pues: a mayor generalidad menor contrastabilidad y viceversa.

Desde luego, esto sucede solamente con las teorías científicas. Por ejemplo, por más datos que se tenga acerca de un sujeto, el psicoanálisis no le permitirá a uno predecir su conducta. Hay, pues, una diferencia radical entre las teorías que pueden y las que no puede someterse a comprobación empírica. Si una teoría no puede enriquecerse con hipótesis subsidiarias y con datos, hasta convertirse en teoría contrastable, entonces no es una teoría científica. En dos palabras, Científica Þ Contrastable.

O sea, para que una idea sea considerada científica es necesario que sea contrastable. En efecto, una idea puede ser contrastable y sin embargo incompatible con el grueso del conocimiento científico. En tal caso no la aceptaremos como científica. Es el caso de la astrología, de la homeopatía y algunas seudociencias: es fácil refutarlas empíricamente, pero no !as consideramos científicas porque son incompatibles con el conocimiento científico. En resumen: Científica Þ Contrastable & Compatible con el grueso del conocimiento. La línea que divide a las hipótesis y teorías científicas de las no científicas no es, pues, la contrastabilidad por sí sola, sino la contrastabilidad unida a la compatibilidad con el grueso del conocimiento científico. Creo que éste es uno de los resultados más importantes de la metodología científica reciente. Tiene importancia no sólo teórica sino también práctica porque, al permitirnos distinguir la ciencia de la no ciencia, nos da un criterio para evaluar proyectos de investigación y, con ello, un criterio para saber si debemos o no apoyarlos. Esto muestra una vez más que es indispensable que, quienes diseñan e implementan políticas científicas, sepan algo de epistemología.

3. FORMULACIÓN ACTUALIZADA DEL MÉTODO CIENTÍFICO

Toda investigación, de cualquier tipo que sea, se propone resolver un conjunto de problemas. Si el investigador no tiene una idea clara de sus problemas, o si no se mune de los conocimientos necesarios para abordarlos, o si propone soluciones pero no las pone a prueba, decimos que no emplea el método científico. Es el caso del fantasista y del charlatán, que adoptan o propalan ciertas creencias sin averiguar si son contrastables y compatibles con el saber científico del día. Decimos en cambio que una investigación (de un conjunto de problemas) procede con arreglo al método científico si cumple o al menos se propone cumplir las siguientes etapas:

(1) Descubrimiento del problema o laguna en un conjunto de conocimientos. Si el problema no está enunciado con claridad, se pasa a la etapa siguiente; si lo está, a la subsiguiente.

(2) Planteo preciso del problema, en lo posible en términos matemáticos, aunque no necesariamente cuantitativos. O bien replanteo de un viejo problema a la luz de nuevos conocimientos (empíricos o teóricos, sustantivos o metodológicos).

(3) Búsqueda de conocimientos o instrumentos relevantes al problema (p. ej., datos empíricos, teorías, aparatos de medición, técnicas de cálculo o de medición). O sea, inspección de lo conocido para ver si puede resolver el problema.

(4) Tentativa de solución del problema con ayuda de los medios identificados. Si este intento falla, pásese a la etapa siguiente; si no, a la subsiguiente.

 (5) Invención de nuevas ideas (hipótesis, teorías o técnicas) o producción de nuevos datos empíricos que prometan resolver el problema.

(6) Obtención de una solución (exacta o aproximada) del problema con ayuda del instrumental conceptual o empírico disponible.

(7) Investigación de las consecuencias de la solución obtenida. Si se trata de una teoría, búsqueda de predicciones que puedan hacerse con su ayuda. Si se trata de nuevos datos, examen de las consecuencias que puedan tener para las teorías relevantes.

(8) Puesta a prueba (contrastación) de la solución: confrontación de ésta con la totalidad de las teorías y de la información empírica pertinente. Si el resultado es satisfactorio, la investigación se da por concluida hasta nuevo aviso. Si no, se pasa a la etapa siguiente:

(9 ) Corrección de las hipótesis, teorías, procedimientos o datos empleados en la obtención de la solución incorrecta. Éste es, por supuesto, el comienzo de un nuevo ciclo de investigación.

Obsérvese que ninguna de estas "reglas" es lo suficientemente específica y precisa para permitir, por sí sola, ejecutar el paso correspondiente en la investigación. (Para comprobar esta aseveración inténtese programar una computadora para resolver un problema científico con el solo auxilio de las "reglas" que hemos enunciado.) Para llevar adelante una investigación es menester "entrar en materia”, o sea, apropiarse de ciertos conocimientos, advertir qué se ignora, escoger qué se quiere averiguar, planear la manera de hacerlo, etc. El método científico no suple a estos conocimientos, decisiones planes, etc. sino que ayuda a ordenarlos, precisarlos y enriquecerlos. El método forma, no informa. Es una actitud más que un conjunto de reglas para resolver problemas. Tanto es así, que la mejor manera de aprender a plantear y resolver problemas científicos no es estudiar un manual de metodología escrito por algún filósofo, sino estudiar e imitar paradigmas o modelos de investigación exitosa.