Método científico - Scientific method

O método científico é freqüentemente representado como um processo contínuo . Este diagrama representa uma variante e existem muitas outras .

O método científico é um método empírico de aquisição de conhecimento que tem caracterizado o desenvolvimento da ciência pelo menos desde o século XVII (com praticantes notáveis ​​nos séculos anteriores). Envolve observação cuidadosa , aplicando ceticismo rigoroso sobre o que é observado, visto que pressupostos cognitivos podem distorcer a forma como alguém interpreta a observação . Envolve a formulação de hipóteses , via indução , com base em tais observações; teste experimental e baseado em medição de deduçõesextraído das hipóteses; e refinamento (ou eliminação) das hipóteses com base nos resultados experimentais. Esses são princípios do método científico, distintos de uma série definitiva de etapas aplicáveis ​​a todos os empreendimentos científicos.

Embora os procedimentos variem de um campo de investigação para outro, o processo subjacente é freqüentemente o mesmo de um campo para outro. O processo no método científico envolve fazer conjecturas (explicações hipotéticas), derivar previsões das hipóteses como consequências lógicas e, em seguida, realizar experimentos ou observações empíricas com base nessas previsões. Uma hipótese é uma conjectura, baseada no conhecimento obtido na busca de respostas para a questão. A hipótese pode ser muito específica ou ampla. Os cientistas então testam hipóteses conduzindo experimentos ou estudos. Uma hipótese científica deve ser falseável , implicando que é possível identificar um resultado possível de um experimento ou observação que conflita com as previsões deduzidas da hipótese; caso contrário, a hipótese não pode ser testada de forma significativa.

O objetivo de um experimento é determinar se as observações concordam ou conflitam com as expectativas deduzidas de uma hipótese. Os experimentos podem ser realizados em qualquer lugar, desde uma garagem até o Grande Colisor de Hádrons do CERN . No entanto, existem dificuldades em uma declaração de método formulada. Embora o método científico seja freqüentemente apresentado como uma sequência fixa de etapas, ele representa um conjunto de princípios gerais. Nem todas as etapas ocorrem em todas as investigações científicas (nem no mesmo grau) e nem sempre estão na mesma ordem.

História

Aristóteles (384-322 aC). "No que diz respeito ao seu método, Aristóteles é reconhecido como o inventor do método científico por sua análise apurada das implicações lógicas contidas no discurso demonstrativo, que vai muito além da lógica natural e nada deve a quem filosofou antes dele." - Riccardo Pozzo
Ibn al-Haytham (965–1039). Um polímata, considerado por alguns o pai da metodologia científica moderna , devido à sua ênfase nos dados experimentais e na reprodutibilidade de seus resultados.
Johannes Kepler (1571–1630). "Kepler mostra seu aguçado senso lógico ao detalhar todo o processo pelo qual ele finalmente chegou à órbita verdadeira. Esta é a maior peça de raciocínio retrodutivo já realizada." - C. S. Peirce , c. 1896, no raciocínio de Kepler por meio de hipóteses explicativas
Galileo Galilei (1564–1642). De acordo com Albert Einstein , "Todo conhecimento da realidade começa com a experiência e termina nela. As proposições obtidas por meios puramente lógicos são completamente vazias em relação à realidade. Porque Galileu viu isso, e particularmente porque ele colocou isso no mundo científico, ele é o pai da física moderna - na verdade, da ciência moderna como um todo. "

Debates importantes na história da ciência dizem respeito ao ceticismo de que tudo pode ser conhecido com certeza (como as opiniões de Francisco Sanches ), racionalismo (especialmente como defendido por René Descartes ), indutivismo , empirismo (como argumentado por Francis Bacon , então subindo para particular destaque com Isaac Newton e seus seguidores), e hipotético-dedutivismo , que ganhou destaque no início do século XIX.

O termo "método científico" surgiu no século 19, quando um significativo desenvolvimento institucional da ciência estava ocorrendo e terminologias estabelecendo limites claros entre ciência e não ciência, como "cientista" e "pseudociência", apareceram. Ao longo das décadas de 1830 e 1850, época em que o baconismo era popular, naturalistas como William Whewell, John Herschel, John Stuart Mill se engajaram em debates sobre "indução" e "fatos" e se concentraram em como gerar conhecimento. No final do século 19 e no início do século 20, um debate sobre realismo versus antirrealismo foi conduzido como poderosas teorias científicas estendidas além do reino do observável.

Resolução de problemas via método científico
Consulte a seção de Notas § Resolução de problemas por meio de método científico

O termo "método científico" tornou-se popular no século XX; Dewey 1910 , How We Think inspirou diretrizes populares , aparecendo em dicionários e livros de ciências, embora houvesse pouco consenso científico sobre seu significado. Embora tenha havido um crescimento em meados do século XX, nas décadas de 1960 e 1970, vários filósofos da ciência influentes, como Thomas Kuhn e Paul Feyerabend , questionaram a universalidade do "método científico" e, ao fazê-lo, substituíram amplamente a noção de ciência como um método homogêneo e universal com o de ser uma prática heterogênea e local. Em particular,Paul Feyerabend, na primeira edição de 1975 de seu livro Against Method , argumentou contra a existência de quaisquer regras universais da ciência ; Popper 1963, Gauch 2003 e Tow 2010 discordam da afirmação de Feyerabend; solucionadores de problemas e pesquisadores devem ser prudentes com seus recursos durante a investigação.

Posições posteriores incluem o ensaio do físico Lee Smolin de 2013 "Não há método científico", no qual ele defende dois princípios éticos , e o capítulo do historiador da ciência Daniel Thurs no livro de 2015 , Apple de Newton e outros mitos sobre a ciência , que concluiu que o científico método é um mito ou, na melhor das hipóteses, uma idealização. Como mitos são crenças, eles estão sujeitos à falácia narrativa, como aponta Taleb. Os filósofos Robert Nola e Howard Sankey, em seu livro de 2007, Teorias do Método Científico , disseram que os debates sobre o método científico continuam, e argumentaram que Feyerabend, apesar do título de Contra o Método , aceitava certas regras do método e tentou justificar essas regras com uma meta metodologia. Staddon (2017) argumenta que é um erro tentar seguir regras na ausência de um método científico algorítmico; nesse caso, "a ciência é melhor compreendida por meio de exemplos". Mas os métodos algorítmicos, como a refutação da teoria existente por experimento, têm sido usados ​​desde Alhacen (1027) Livro de Óptica , e Galileu (1638) Duas novas ciências , ainda permanecem como método científico, o que contradiz a posição de Feyerabend.

O elemento onipresente no método científico é o empirismo . Isso se opõe a formas rigorosas de racionalismo : o método científico incorpora a posição de que a razão sozinha não pode resolver um problema científico particular. Uma formulação forte do método científico nem sempre está alinhada com uma forma de empirismo em que os dados empíricos são apresentados na forma de experiência ou outras formas abstratas de conhecimento; na prática científica atual , entretanto, o uso de modelagem científica e a confiança em tipologias e teorias abstratas são normalmente aceitos. O método científico contra-argumenta afirma que a revelação , dogma político ou religioso , apelos à tradição, crenças comumente sustentadas, senso comum ou teorias atualmente sustentadas representam o único meio possível de demonstrar a verdade.

Diferentes expressões iniciais do empirismo e do método científico podem ser encontradas ao longo da história, por exemplo, com os antigos estóicos , Epicuro , Alhazen , Avicena , Roger Bacon e Guilherme de Ockham . A partir do século 16, os experimentos foram defendidos por Francis Bacon e realizados por Giambattista della Porta , Johannes Kepler e Galileo Galilei . Houve um desenvolvimento particular auxiliado por trabalhos teóricos de Francisco Sanches , John Locke , George Berkeley e David Hume .

Uma viagem marítima da América para a Europa proporcionou a CS Peirce a distância para esclarecer suas ideias , resultando gradativamente no modelo hipotético-dedutivo . Formulado no século 20, o modelo sofreu uma revisão significativa desde a primeira proposta (para uma discussão mais formal, ver § Elementos do método científico ).

Visão geral

O método científico é o processo pelo qual a ciência é realizada. Como em outras áreas de investigação, a ciência (por meio do método científico) pode se basear em conhecimentos anteriores e desenvolver uma compreensão mais sofisticada de seus tópicos de estudo ao longo do tempo. Este modelo pode ser visto como a base da revolução científica .

Processo

O processo geral envolve fazer conjecturas ( hipóteses ), derivar previsões delas como consequências lógicas e, em seguida, realizar experimentos com base nessas previsões para determinar se a conjectura original estava correta. No entanto, existem dificuldades em uma declaração de método formulada. Embora o método científico seja freqüentemente apresentado como uma sequência fixa de etapas, essas ações são mais bem consideradas como princípios gerais. Nem todas as etapas ocorrem em todas as investigações científicas (nem no mesmo grau) e nem sempre são realizadas na mesma ordem. Conforme observado pelo cientista e filósofo William Whewell (1794-1866), "invenção, sagacidade [e] gênio" são necessários em cada etapa.

Formulação de uma questão

A pergunta pode referir-se à explicação de uma observação específica , como em "Por que o céu é azul?" mas também pode ser aberto, como em "Como posso criar um medicamento para curar esta doença específica?" Este estágio frequentemente envolve encontrar e avaliar evidências de experimentos anteriores, observações ou afirmações científicas pessoais, bem como o trabalho de outros cientistas. Se a resposta já for conhecida, uma pergunta diferente pode ser feita com base nas evidências. Ao aplicar o método científico à pesquisa, determinar uma boa pergunta pode ser muito difícil e afetará o resultado da investigação.

Hipótese

Uma hipótese é uma conjectura, baseada no conhecimento obtido durante a formulação da pergunta, que pode explicar qualquer comportamento dado. A hipótese pode ser muito específica; por exemplo, o princípio de equivalência de Einstein ou Francis Crick "DNA faz RNA faz proteína", ou pode ser amplo; por exemplo, "espécies desconhecidas de vida habitam nas profundezas inexploradas dos oceanos". Veja § Desenvolvimento de hipótese

Uma hipótese estatística é uma conjectura sobre uma determinada população estatística . Por exemplo, a população pode ser pessoas com uma doença específica . Uma conjectura pode ser que um novo medicamento irá curar a doença em algumas pessoas dessa população, como em um ensaio clínico do medicamento. Uma hipótese nula conjectura que a hipótese estatística é falsa; por exemplo, que o novo medicamento não faz nada e que qualquer cura na população seria causada pelo acaso (uma variável aleatória ).

Uma alternativa à hipótese nula , para ser falsificável , deve dizer que um programa de tratamento com a droga é melhor do que o acaso. Para testar a afirmação de que um programa de tratamento com a droga é melhor do que o acaso , é elaborado um experimento no qual uma parte da população(o grupo de controle) deve ser deixado sem tratamento, enquanto outra porção separada da população deve ser tratada. Os testes t poderiam então especificar o quão grandes os grupos tratados, e quão grandes os grupos de controle devem ser, a fim de inferir se algum curso de tratamento da população resultou na cura de alguns deles, em cada um dos grupos. Os grupos são examinados, por sua vez, pelos pesquisadores, em um protocolo .

Uma forte inferência poderia, alternativamente, propor múltiplas hipóteses alternativas incorporadas em ensaios clínicos randomizados , tratamentos A, B, C, ..., (digamos, em um experimento cego com doses variáveis, ou com mudanças de estilo de vida, e assim por diante) de modo a não introduzir a confirmação viés a favor de um curso específico de tratamento. Considerações éticas podem ser usadas para minimizar os números nos grupos não tratados, por exemplo, usar quase todos os tratamentos em todos os grupos, mas excluindo A, B, C, ..., respectivamente, como controles.

Predição

A etapa de previsão deduz as consequências lógicas da hipótese antes que o resultado seja conhecido . Essas previsões são expectativas para os resultados dos testes. Se o resultado já for conhecido, é uma evidência que está pronta para ser considerada na aceitação ou rejeição da hipótese. A evidência também é mais forte se o resultado real do teste preditivo ainda não for conhecido, pois a adulteração do teste pode ser descartada, assim como o viés retrospectivo (ver pós-previsão ). Idealmente, a previsão também deve distinguir a hipótese de alternativas prováveis; se duas hipóteses fazem a mesma previsão, observar que a previsão está correta não é evidência para nenhuma das duas. (Essas afirmações sobre a força relativa da evidência podem ser derivadas matematicamente usando o Teorema de Bayes ).

A consequência, portanto, deve ser declarada ao mesmo tempo ou brevemente após a declaração da hipótese, mas antes que o resultado experimental seja conhecido.

Da mesma forma, o protocolo do teste deve ser declarado antes da execução do teste. Esses requisitos tornam-se precauções contra adulteração e auxiliam na reprodutibilidade do experimento.

Testando

Os testes adequados de uma hipótese comparam os valores esperados dos testes dessa hipótese com os resultados reais desses testes. Os cientistas (e outras pessoas) podem garantir ou descartar suas hipóteses conduzindo experimentos adequados .

Análise

Uma análise determina, a partir dos resultados do experimento, as próximas ações a serem tomadas. Os valores esperados do teste da hipótese alternativa são comparados com os valores esperados resultantes da hipótese nula (ou seja, uma previsão de nenhuma diferença no status quo ). A diferença entre o esperado e o real indica qual hipótese explica melhor os dados resultantes do experimento. Nos casos em que um experimento é repetido muitas vezes, uma análise estatística , como um teste qui-quadrado para verificar se a hipótese nula é verdadeira, pode ser necessária.

Evidências de outros cientistas e da experiência estão disponíveis para incorporação em qualquer estágio do processo . Dependendo da complexidade do experimento, a iteração do processo pode ser necessária para reunir evidências suficientes para responder à pergunta com confiança ou para construir outras respostas a perguntas altamente específicas, para responder a uma única pergunta mais ampla.

Quando a evidência falsificou a hipótese alternativa, uma nova hipótese é necessária; se a evidência não justificar conclusivamente o descarte da hipótese alternativa, outras previsões da hipótese alternativa podem ser consideradas. Considerações pragmáticas, como os recursos disponíveis para continuar a investigação, podem guiar o curso posterior da investigação. Quando a evidência de uma hipótese suporta fortemente essa hipótese, questionamentos adicionais podem seguir, para uma compreensão da investigação mais ampla sob investigação.

Exemplo de DNA

Os elementos básicos do método científico são ilustrados pelo seguinte exemplo (que ocorreu de 1944 a 1953) a partir da descoberta da estrutura do DNA :

  • Pergunta : A investigação anterior do DNA determinou sua composição química (os quatro nucleotídeos ), a estrutura de cada nucleotídeo individual e outras propriedades. O DNA foi identificado como o portador da informação genética pelo experimento Avery-MacLeod-McCarty em 1944, mas o mecanismo de como a informação genética era armazenada no DNA não era claro.
  • Hipótese : Linus Pauling , Francis Crick e James D. Watson levantaram a hipótese de que o DNA tinha uma estrutura helicoidal.
  • Previsão : Se o DNA tivesse uma estrutura helicoidal, seu padrão de difração de raios-X seria em forma de X. Essa previsão foi determinada usando a matemática da transformada da hélice, que foi derivada por Cochran, Crick e Vand (e independentemente por Stokes). Essa previsão era uma construção matemática, completamente independente do problema biológico em questão.
  • Experiência : Rosalind Franklin usou DNA puro para realizar difração de raios-X para produzir a foto 51 . Os resultados mostraram um formato de X.
  • Análise : Quando Watson viu o padrão de difração detalhado, ele imediatamente o reconheceu como uma hélice. Ele e Crick então produziram seu modelo, usando essas informações junto com as informações anteriormente conhecidas sobre a composição do DNA, especialmente as regras de pareamento de bases de Chargaff.

A descoberta tornou-se o ponto de partida para muitos outros estudos envolvendo o material genético, como no campo da genética molecular , e recebeu o Prêmio Nobel em 1962. Cada etapa do exemplo é examinada com mais detalhes posteriormente no artigo.

Outros componentes

O método científico também inclui outros componentes necessários, mesmo quando todas as iterações das etapas acima foram concluídas:

Replicação

Se uma experiência não puder ser repetida para produzir os mesmos resultados, isso significa que os resultados originais podem estar errados. Como resultado, é comum que um único experimento seja realizado várias vezes, especialmente quando há variáveis ​​não controladas ou outros indícios de erro experimental . Para resultados significativos ou surpreendentes, outros cientistas também podem tentar replicar os resultados por si próprios, especialmente se esses resultados forem importantes para seu próprio trabalho. A replicação tornou-se um assunto polêmico nas ciências sociais e biomédicas, onde os tratamentos são administrados a grupos de indivíduos. Normalmente, um grupo experimental recebe o tratamento, como um medicamento, e o grupo de controle, um placebo. John Ioannidis em 2005 apontou que o método usado levou a muitas descobertas que não podem ser replicadas.

Crítica externa

O processo de revisão por pares envolve a avaliação do experimento por especialistas, que normalmente dão suas opiniões anonimamente. Alguns periódicos solicitam que o experimentador forneça listas de possíveis revisores pares, especialmente se o campo for altamente especializado. A revisão por pares não certifica a exatidão dos resultados, apenas que, na opinião do revisor, os próprios experimentos foram sólidos (com base na descrição fornecida pelo experimentador). Se o trabalho for aprovado na revisão por pares, o que ocasionalmente pode exigir novos experimentos solicitados pelos revisores, será publicado em uma revista científica revisada por pares . A revista específica que publica os resultados indica a qualidade percebida do trabalho.

Registro e compartilhamento de dados

Os cientistas normalmente são cuidadosos ao registrar seus dados, um requisito promovido por Ludwik Fleck (1896–1961) e outros. Embora não seja normalmente necessário, eles podem ser solicitados a fornecer esses dados a outros cientistas que desejam replicar seus resultados originais (ou partes de seus resultados originais), estendendo-se ao compartilhamento de quaisquer amostras experimentais que possam ser difíceis de obter. Consulte §Comunicação e comunidade .

Instrumentação

Veja comunidade científica , grande ciência .

Pesquisadores institucionais podem adquirir um instrumento para institucionalizar seus testes. Esses instrumentos utilizariam observações do mundo real, que podem concordar ou talvez entrar em conflito com suas previsões deduzidas de suas hipóteses . Essas instituições, portanto, reduzem a função de pesquisa a um custo / benefício, expresso em dinheiro, e no tempo e atenção dos pesquisadores a serem despendidos, em troca de um relatório aos seus constituintes.

Grandes instrumentos atuais, como o Large Hadron Collider (LHC) do CERN, ou LIGO , ou a National Ignition Facility (NIF), ou a Estação Espacial Internacional (ISS), ou o Telescópio Espacial James Webb (JWST), implicam em custos esperados de bilhões de dólares e prazos que se estendem por décadas. Instituições desse tipo afetam as políticas públicas, em âmbito nacional ou mesmo internacional, e os pesquisadores necessitariam de acesso compartilhado a tais máquinas e sua infraestrutura adjunta . Consulte a teoria de controle perceptual , §Feedback de malha aberta e malha fechada

Elementos do método científico

Existem diferentes maneiras de delinear o método básico usado para a investigação científica. A comunidade científica e os filósofos da ciência geralmente concordam com a seguinte classificação dos componentes do método. Esses elementos metodológicos e a organização dos procedimentos tendem a ser mais característicos das ciências experimentais do que das ciências sociais . No entanto, o ciclo de formulação de hipóteses, teste e análise dos resultados e formulação de novas hipóteses, será semelhante ao ciclo descrito a seguir.

O método científico é um processo iterativo e cíclico por meio do qual as informações são continuamente revisadas. É geralmente reconhecido para desenvolver avanços no conhecimento por meio dos seguintes elementos, em combinações ou contribuições variadas:

  • Caracterizações (observações, definições e medidas do objeto da investigação)
  • Hipóteses (explicações teóricas, hipotéticas de observações e medições do assunto)
  • Predições (raciocínio indutivo e dedutivo da hipótese ou teoria)
  • Experiências (testes de todos os itens acima)

Cada elemento do método científico está sujeito à revisão por pares para detectar possíveis erros. Essas atividades não descrevem tudo o que os cientistas fazem, mas se aplicam principalmente às ciências experimentais (por exemplo, física, química, biologia e psicologia). Os elementos acima são freqüentemente ensinados no sistema educacional como "o método científico".

O método científico não é uma receita única: requer inteligência, imaginação e criatividade. Nesse sentido, não é um conjunto estúpido de padrões e procedimentos a seguir, mas sim um ciclo contínuo , desenvolvendo constantemente modelos e métodos mais úteis, precisos e abrangentes. Por exemplo, quando Einstein desenvolveu as Teorias da Relatividade Geral e Especial, ele de forma alguma refutou ou descartou os Principia de Newton . Ao contrário, se o astronomicamente massivo, o leve como uma pena e o extremamente rápido forem removidos das teorias de Einstein - todos os fenômenos que Newton não poderia ter observado - as equações de Newton são o que resta. As teorias de Einstein são expansões e refinamentos das teorias de Newton e, assim, aumentam a confiança no trabalho de Newton.

Um esquema iterativo e pragmático dos quatro pontos acima às vezes é oferecido como uma diretriz para o procedimento:

  1. Defina uma pergunta
  2. Reúna informações e recursos (observe)
  3. Forme uma hipótese explicativa
  4. Teste a hipótese realizando um experimento e coletando dados de maneira reproduzível
  5. Analise os dados
  6. Interprete os dados e tire conclusões que sirvam de ponto de partida para uma nova hipótese
  7. Publicar resultados
  8. Reteste (frequentemente feito por outros cientistas)

O ciclo iterativo inerente a este método passo a passo vai do ponto 3 ao 6 e volta ao 3 novamente.

Embora esse esquema descreva um método típico de hipótese / teste, muitos filósofos, historiadores e sociólogos da ciência, incluindo Paul Feyerabend , afirmam que tais descrições do método científico têm pouca relação com as maneiras como a ciência é realmente praticada.

Caracterizações

O método científico depende de caracterizações cada vez mais sofisticadas dos objetos de investigação. (Os temas também pode ser chamado de problemas não resolvidos ou as incógnitas .) Por exemplo, Benjamin Franklin conjecturou, corretamente, que o fogo de Santelmo estava elétrica na natureza , mas que tomou uma longa série de experiências e mudanças teóricas para estabelecer esta. Ao buscar as propriedades pertinentes dos sujeitos, uma reflexão cuidadosa também pode envolver algumas definições e observações; as observações freqüentemente exigem medidas e / ou contagens cuidadosas .

A coleta sistemática e cuidadosa de medições ou contagens de quantidades relevantes costuma ser a diferença crítica entre as pseudociências , como a alquimia, e as ciências, como a química ou a biologia. As medições científicas são geralmente tabuladas, representadas em gráfico ou mapeadas, e manipulações estatísticas, como correlação e regressão , realizadas nelas. As medições podem ser feitas em um ambiente controlado, como um laboratório, ou feitas em objetos mais ou menos inacessíveis ou não manipuláveis, como estrelas ou populações humanas. As medições geralmente requerem instrumentos científicos especializados , como termômetros , espectroscópios , aceleradores de partículas ou voltímetros , e o progresso de um campo científico geralmente está intimamente ligado à sua invenção e aprimoramento.

Não estou acostumado a dizer nada com certeza depois de apenas uma ou duas observações.

-  Andreas Vesalius , (1546)

Incerteza

As medições em trabalhos científicos também são geralmente acompanhadas por estimativas de sua incerteza . A incerteza é freqüentemente estimada por meio de medições repetidas da quantidade desejada. As incertezas também podem ser calculadas levando-se em consideração as incertezas das quantidades subjacentes individuais usadas. Contagens de coisas, como o número de pessoas em uma nação em um determinado momento, também podem ter uma incerteza devido às limitações de coleta de dados. Ou as contagens podem representar uma amostra de quantidades desejadas, com uma incerteza que depende do método de amostragem usado e do número de amostras tomadas.

Definição

As medições exigem o uso de definições operacionais de quantidades relevantes. Ou seja, uma quantidade científica é descrita ou definida pela forma como é medida, em oposição a alguma definição mais vaga, inexata ou "idealizada". Por exemplo, a corrente elétrica , medida em amperes, pode ser definida operacionalmente em termos da massa de prata depositada em um determinado tempo em um eletrodo em um dispositivo eletroquímico que é descrito em alguns detalhes. A definição operacional de uma coisa muitas vezes depende de comparações com padrões: a definição operacional de "massa", em última análise, depende do uso de um artefato, como um quilograma particular de platina-irídio mantido em um laboratório na França.

A definição científica de um termo às vezes difere substancialmente de seu uso de linguagem natural . Por exemplo, massa e peso se sobrepõem em significado no discurso comum, mas têm significados distintos na mecânica . As grandezas científicas são freqüentemente caracterizadas por suas unidades de medida, que mais tarde podem ser descritas em termos de unidades físicas convencionais ao comunicar o trabalho.

Novas teorias às vezes são desenvolvidas depois de perceber que certos termos não foram previamente definidos de forma suficientemente clara. Por exemplo, o primeiro artigo de Albert Einstein sobre relatividade começa definindo simultaneidade e os meios para determinar o comprimento . Essas idéias foram ignoradas por Isaac Newton com: "Eu não defino tempo , espaço, lugar e movimento , como sendo bem conhecidos por todos." O artigo de Einstein então demonstra que eles (a saber, tempo absoluto e comprimento independente do movimento) eram aproximações. Francis Crick nos adverte que ao caracterizar um sujeito, entretanto, pode ser prematuro definir algo quando ainda permanece mal compreendido. No estudo da consciência de Crick , ele realmente achou mais fácil estudar a percepção no sistema visual , em vez de estudar o livre arbítrio , por exemplo. Seu exemplo de advertência foi o gene; o gene era muito mais mal compreendido antes da descoberta pioneira de Watson e Crick da estrutura do DNA; teria sido contraproducente gastar muito tempo na definição do gene, antes deles.

Caracterizações de DNA

A história da descoberta da estrutura do DNA é um exemplo clássico dos elementos do método científico : em 1950 sabia-se que a herança genética tinha uma descrição matemática, a partir dos estudos de Gregor Mendel , e que o DNA continha informações genéticas ( Princípio transformador de Oswald Avery ). Mas o mecanismo de armazenamento de informações genéticas (ou seja, genes) no DNA não estava claro. Os pesquisadores do laboratório de Bragg na Universidade de Cambridge fizeram imagens de difração de raios-X de várias moléculas , começando com cristais de sal e prosseguindo para substâncias mais complicadas. Por meio de pistas meticulosamente montadas ao longo de décadas, a partir de sua composição química, determinou-se que seria possível caracterizar a estrutura física do DNA e que as imagens de raios X seriam o veículo. .. 2. Hipóteses de DNA

Outro exemplo: precessão de Mercúrio

Precessão do periélio  - exagerada no caso de Mercúrio, mas observou no caso da S2 's apsidal precessão em torno de Sagitário A *

O elemento de caracterização pode exigir um estudo extenso e extenso, até mesmo séculos. Demorou milhares de anos de medições, desde os astrônomos caldeus , indianos , persas , gregos , árabes e europeus , para registrar totalmente o movimento do planeta Terra . Newton foi capaz de incluir essas medidas nas consequências de suas leis do movimento . Mas o periélio do planeta Mercury 's órbita apresenta uma precessão que não pode ser totalmente explicado por leis de movimento (ver gráfico à direita) de Newton, como Leverrier apontou em 1859. A diferença observada para de Mercúrio precessão entre teoria e observação era newtoniana uma das coisas que ocorreram a Albert Einstein como um possível teste inicial de sua teoria da relatividade geral . Seus cálculos relativísticos combinavam muito mais com a observação do que a teoria newtoniana. A diferença é de aproximadamente 43 segundos de arco por século.

Desenvolvimento de hipóteses

Uma hipótese é uma explicação sugerida de um fenômeno ou, alternativamente, uma proposta fundamentada que sugere uma possível correlação entre ou entre um conjunto de fenômenos.

Normalmente, as hipóteses têm a forma de um modelo matemático . Às vezes, mas nem sempre, também podem ser formulados como enunciados existenciais , afirmando que alguma instância particular do fenômeno em estudo possui algumas explicações causais e características, que têm a forma geral de enunciados universais , afirmando que toda instância do fenômeno tem uma característica particular.

Os cientistas são livres para usar quaisquer recursos de que disponham - sua própria criatividade, ideias de outros campos, raciocínio indutivo , inferência bayesiana e assim por diante - para imaginar possíveis explicações para um fenômeno em estudo.Albert Einstein observou certa vez que "não existe uma ponte lógica entre os fenômenos e seus princípios teóricos". Charles Sanders Peirce , pegando emprestada uma página de Aristóteles ( Prior Analytics , 2.25 ) descreveu os estágios incipientes da investigação , instigados pela "irritação da dúvida" para aventurar uma suposição plausível, como raciocínio abdutivo . A história da ciência está repleta de histórias de cientistas que afirmam ter um "lampejo de inspiração", ou um palpite, que os motivou a buscar evidências para apoiar ou refutar sua ideia. Michael Polanyi fez dessa criatividade a peça central de sua discussão sobre metodologia.

William Glen observa que

o sucesso de uma hipótese, ou seu serviço à ciência, não reside simplesmente em sua "verdade" percebida, ou poder de deslocar, subsumir ou reduzir uma ideia predecessora, mas talvez mais em sua capacidade de estimular a pesquisa que iluminará ... suposições calvas e áreas de imprecisão.

-  William Glen, The Mass-Extinction Debates

Em geral, os cientistas tendem a procurar teorias que sejam " elegantes " ou " bonitas ". Os cientistas costumam usar esses termos para se referir a uma teoria que segue os fatos conhecidos, mas é relativamente simples e fácil de manusear. A Navalha de Occam serve como regra prática para escolher a mais desejável entre um grupo de hipóteses igualmente explicativas.

Para minimizar o viés de confirmação que resulta de considerar uma única hipótese, uma inferência forte enfatiza a necessidade de considerar múltiplas hipóteses alternativas.

Hipóteses de DNA

Linus Pauling propôs que o DNA pode ser uma hélice tripla . Essa hipótese também foi considerada por Francis Crick e James D. Watson, mas foi descartada. Quando Watson e Crick souberam da hipótese de Pauling, eles entenderam a partir dos dados existentes que Pauling estava errado. e que Pauling logo admitiria suas dificuldades com aquela estrutura. Então, a corrida começou para descobrir a estrutura correta (exceto que Pauling não percebeu na hora que ele estava em uma corrida) .3. Previsões de DNA

Predições da hipótese

Qualquer hipótese útil permitirá previsões , por raciocínio incluindo raciocínio dedutivo . Pode prever o resultado de um experimento em um ambiente de laboratório ou a observação de um fenômeno na natureza. A previsão também pode ser estatística e lidar apenas com probabilidades.

É essencial que o resultado do teste de tal previsão seja atualmente desconhecido. Somente nesse caso um resultado bem-sucedido aumenta a probabilidade de que a hipótese seja verdadeira. Se o resultado já for conhecido, ele é chamado de consequência e já deveria ter sido considerado durante a formulação da hipótese .

Se as previsões não são acessíveis por observação ou experiência, a hipótese ainda não é testável e, portanto, permanecerá até certo ponto não científica em um sentido estrito. Uma nova tecnologia ou teoria pode tornar os experimentos necessários viáveis. Por exemplo, embora uma hipótese sobre a existência de outras espécies inteligentes possa ser convincente com especulações com base científica, nenhum experimento conhecido pode testar essa hipótese. Portanto, a própria ciência pode ter pouco a dizer sobre essa possibilidade. No futuro, uma nova técnica pode permitir um teste experimental e a especulação então se tornaria parte da ciência aceita.

Previsões de DNA

James D. Watson , Francis Crick e outros levantaram a hipótese de que o DNA tinha uma estrutura helicoidal. Isso implicava que o padrão de difração de raios-X do DNA seria 'em forma de x'. Esta previsão resultou do trabalho de Cochran, Crick e Vand (e independentemente de Stokes). O teorema de Cochran-Crick-Vand-Stokes forneceu uma explicação matemática para a observação empírica de que a difração de estruturas helicoidais produz padrões em forma de x.

Em seu primeiro artigo, Watson e Crick também notaram que a estrutura de dupla hélice que eles propuseram fornecia um mecanismo simples para a replicação do DNA , escrevendo: "Não escapou de nossa atenção que o par específico que postulamos sugere imediatamente um possível mecanismo de cópia para o gene material". ..4. Experimentos de DNA

Outro exemplo: relatividade geral

A teoria da relatividade geral de Einstein faz várias previsões específicas sobre a estrutura observável do espaço-tempo , como que a luz se curva em um campo gravitacional e que a quantidade de curvatura depende de uma forma precisa da força desse campo gravitacional. As observações de Arthur Eddington feitas durante um eclipse solar de 1919 apoiaram a relatividade geral em vez da gravitação newtoniana .

Experimentos

Uma vez feitas as previsões, elas podem ser buscadas por meio de experimentos. Se os resultados do teste contradizem as previsões, as hipóteses que os envolvem são questionadas e se tornam menos sustentáveis. Às vezes, os experimentos são conduzidos incorretamente ou não são muito bem planejados quando comparados a um experimento crucial . Se os resultados experimentais confirmarem as previsões, então as hipóteses são consideradas mais prováveis ​​de serem corretas, mas ainda podem estar erradas e continuar a ser sujeitas a testes adicionais. O controle experimental é uma técnica para lidar com o erro de observação. Essa técnica usa o contraste entre várias amostras, ou observações, ou populações, em condições diferentes , para ver o que varia ou o que permanece o mesmo. Variamos as condições para os atos de medição, para ajudar a isolar o que mudou. Os cânones de Mill podem nos ajudar a descobrir qual é o fator importante. A análise fatorial é uma técnica para descobrir o fator importante em um efeito.

Dependendo das previsões, os experimentos podem ter diferentes formas. Pode ser um experimento clássico em um laboratório, um estudo duplo-cego ou uma escavação arqueológica . Até mesmo pegar um avião de Nova York a Paris é um experimento que testa as hipóteses aerodinâmicas usadas para construir o avião.

Os cientistas assumem uma atitude de abertura e responsabilidade por parte daqueles que estão experimentando. A manutenção de registros detalhados é essencial para auxiliar no registro e relato dos resultados experimentais, além de apoiar a eficácia e integridade do procedimento. Eles também ajudarão na reprodução dos resultados experimentais, provavelmente por outros. Traços dessa abordagem podem ser vistos no trabalho de Hiparco (190-120 aC), ao determinar um valor para a precessão da Terra, enquanto experimentos controlados podem ser vistos nos trabalhos de al-Battani (853-929 CE) e Alhazen (965–1039 CE).

Experimentos de DNA

Watson e Crick mostraram uma proposta inicial (e incorreta) para a estrutura do DNA a uma equipe do Kings College - Rosalind Franklin , Maurice Wilkins e Raymond Gosling . Franklin imediatamente identificou as falhas relacionadas ao conteúdo de água. Mais tarde, Watson viu as imagens detalhadas de difração de raios-X de Franklin, que mostraram uma forma de X e foi capaz de confirmar que a estrutura era helicoidal. Isso reacendeu a construção da maquete de Watson e Crick e levou à estrutura correta. ..1. Caracterizações de DNA

Avaliação e melhoria

O método científico é iterativo. Em qualquer estágio, é possível refinar sua exatidão e precisão , de modo que alguma consideração leve o cientista a repetir uma parte anterior do processo. O fracasso em desenvolver uma hipótese interessante pode levar um cientista a redefinir o assunto em consideração. A falha de uma hipótese em produzir previsões interessantes e testáveis ​​pode levar à reconsideração da hipótese ou da definição do assunto. A falha de um experimento em produzir resultados interessantes pode levar um cientista a reconsiderar o método experimental, a hipótese ou a definição do assunto.

Em 1027, Alhazen , com base em suas medições da refração da luz, foi capaz de deduzir que o espaço sideral era menos denso que o ar , ou seja: "o corpo dos céus é mais raro do que o corpo do ar".

Outros cientistas podem iniciar suas próprias pesquisas e entrar no processo em qualquer estágio. Eles podem adotar a caracterização e formular suas próprias hipóteses, ou podem adotar a hipótese e deduzir suas próprias previsões. Freqüentemente, o experimento não é feito pela pessoa que fez a previsão, e a caracterização é baseada em experimentos feitos por outra pessoa. Resultados publicados de experimentos também podem servir como uma hipótese prevendo sua própria reprodutibilidade.

Iterações de DNA

Após considerável experimentação infrutífera, sendo desencorajado por seu superior de continuar, e numerosos começos falsos, Watson e Crick foram capazes de inferir a estrutura essencial do DNA por modelagem concreta das formas físicas dos nucleotídeos que o compõem. Eles foram guiados pelos comprimentos de ligação que foram deduzidos por Linus Pauling e pelas imagens de difração de raios-X de Rosalind Franklin . .. Exemplo de DNA

Confirmação

A ciência é um empreendimento social, e o trabalho científico tende a ser aceito pela comunidade científica quando confirmado. Crucialmente, os resultados experimentais e teóricos devem ser reproduzidos por outros dentro da comunidade científica. Os pesquisadores deram suas vidas por esta visão; Georg Wilhelm Richmann foi morto por um raio esférico (1753) ao tentar replicar o experimento de empinar pipa de 1752 de Benjamin Franklin .

Para se proteger contra dados científicos e fraudulentos, agências governamentais de fomento à pesquisa, como a National Science Foundation , e periódicos científicos, incluindo Nature e Science , têm uma política segundo a qual os pesquisadores devem arquivar seus dados e métodos para que outros pesquisadores possam testar os dados e métodos e construir sobre as pesquisas anteriores. O arquivamento de dados científicos pode ser feito em vários arquivos nacionais nos Estados Unidos ou no World Data Center .

Inquérito científico

A investigação científica geralmente visa obter conhecimento na forma de explicações testáveis que os cientistas podem usar para prever os resultados de experimentos futuros. Isso permite que os cientistas obtenham uma melhor compreensão do tópico em estudo e, posteriormente, usem essa compreensão para intervir em seus mecanismos causais (como para curar doenças). Quanto melhor uma explicação para fazer previsões, mais útil ela pode ser e mais provável que continue a explicar um corpo de evidências melhor do que suas alternativas. As explicações mais bem-sucedidas - aquelas que explicam e fazem previsões precisas em uma ampla gama de circunstâncias - são freqüentemente chamadas de teorias científicas .

A maioria dos resultados experimentais não produz grandes mudanças na compreensão humana; melhorias na compreensão científica teórica normalmente resultam de um processo gradual de desenvolvimento ao longo do tempo, às vezes em diferentes domínios da ciência. Os modelos científicos variam na medida em que foram testados experimentalmente e por quanto tempo, e na sua aceitação na comunidade científica. Em geral, as explicações tornam-se aceitas com o tempo, à medida que as evidências se acumulam sobre um determinado tópico, e a explicação em questão se mostra mais poderosa do que suas alternativas para explicar as evidências. Freqüentemente, os pesquisadores subsequentes reformulam as explicações ao longo do tempo, ou combinam as explicações para produzir novas explicações.

Tow vê o método científico em termos de um algoritmo evolutivo aplicado à ciência e tecnologia. Veja Ceteris paribus e Mutatis mutandis

Propriedades da investigação científica

O conhecimento científico está intimamente ligado às descobertas empíricas e pode permanecer sujeito a falsificações se novas observações experimentais forem incompatíveis com o que foi encontrado. Ou seja, nenhuma teoria pode ser considerada final, uma vez que novas evidências problemáticas podem ser descobertas. Se tal evidência for encontrada, uma nova teoria pode ser proposta, ou (mais comumente) é descoberto que modificações na teoria anterior são suficientes para explicar a nova evidência. A força de uma teoria está relacionada a quanto tempo ela persistiu sem grandes alterações em seus princípios centrais ( ver explicações invariáveis ).

As teorias também podem ser subsumidas por outras teorias. Por exemplo, as leis de Newton explicaram milhares de anos de observações científicas dos planetas quase perfeitamente . No entanto, essas leis foram então determinadas como casos especiais de uma teoria mais geral ( relatividade ), que explicava ambas as exceções (anteriormente inexplicadas) às leis de Newton e previa e explicava outras observações, como a deflexão da luz pela gravidade . Assim, em certos casos, observações científicas independentes e não conectadas podem ser conectadas, unificadas por princípios de crescente poder explicativo.

Uma vez que as novas teorias podem ser mais abrangentes do que as que as precederam e, portanto, ser capazes de explicar mais do que as anteriores, as teorias sucessoras podem ser capazes de atender a um padrão mais elevado explicando um corpo maior de observações do que suas predecessoras. Por exemplo, a teoria da evolução explica a diversidade da vida na Terra , como as espécies se adaptam a seus ambientes e muitos outros padrões observados no mundo natural; sua modificação principal mais recente foi a unificação com a genética para formar a síntese evolutiva moderna . Em modificações subsequentes, ele também incluiu aspectos de muitos outros campos, como bioquímica e biologia molecular .

Crenças e preconceitos

O galope voador mostrado por esta pintura ( Théodore Géricault , 1821) é falsificado ; Veja abaixo.
As fotografias de Muybridge de The Horse in Motion , 1878, foram usadas para responder à questão de se todas as quatro patas de um cavalo a galope estão sempre fora do chão ao mesmo tempo. Isso demonstra o uso da fotografia como uma ferramenta experimental na ciência.

A metodologia científica freqüentemente direciona que as hipóteses sejam testadas em condições controladas , sempre que possível. Isso é freqüentemente possível em certas áreas, como nas ciências biológicas, e mais difícil em outras áreas, como na astronomia.

A prática do controle experimental e da reprodutibilidade pode ter o efeito de diminuir os efeitos potencialmente prejudiciais das circunstâncias e, até certo ponto, do preconceito pessoal. Por exemplo, crenças pré-existentes podem alterar a interpretação dos resultados, como no viés de confirmação ; esta é uma heurística que leva uma pessoa com uma crença particular a ver as coisas como um reforço de sua crença, mesmo que outro observador possa discordar (em outras palavras, as pessoas tendem a observar o que esperam observar).

[A] ação do pensamento é excitada pela irritação da dúvida e cessa quando a crença é alcançada.

-  CS Peirce , Como Tornar Nossas Ideias Claras , 1877

Um exemplo histórico é a crença de que as patas de um cavalo a galope são abertas no ponto em que nenhuma das patas do cavalo toca o solo, a ponto de essa imagem ser incluída nas pinturas de seus apoiadores. No entanto, as primeiras fotos do galope de um cavalo, de Eadweard Muybridge, mostraram que isso era falso e que, em vez disso, as pernas estão juntas.

Outro preconceito humano importante que desempenha um papel é a preferência por afirmações novas e surpreendentes (ver Apelo à novidade ), que podem resultar em uma busca por evidências de que o novo é verdadeiro. Crenças mal atestadas podem ser acreditadas e postas em prática por meio de uma heurística menos rigorosa.

Goldhaber e Nieto publicaram em 2010 a observação de que se estruturas teóricas com “muitos assuntos próximos são descritos conectando conceitos teóricos, então a estrutura teórica adquire uma robustez que torna cada vez mais difícil - embora certamente nunca impossível - de derrubar”. Quando uma narrativa é construída, seus elementos se tornam mais fáceis de acreditar.

Fleck 1979 , p. 27 notas "Palavras e ideias são originalmente equivalências fonéticas e mentais das experiências que coincidem com elas. ... Tais proto-ideias são a princípio sempre muito amplas e insuficientemente especializadas. ... Outrora um sistema estruturalmente completo e fechado de opiniões consistindo em muitos detalhes e relações foram formados, oferece resistência duradoura a tudo o que o contradiz ". Às vezes, essas relações têm seus elementos assumidos a priori , ou contêm alguma outra falha lógica ou metodológica no processo que as produziu em última instância. Donald M. MacKay analisou esses elementos em termos de limites para a precisão da medição e os relacionou a elementos instrumentais em uma categoria de medição.

Modelos de investigação científica

Modelo clássico

O modelo clássico de investigação científica deriva de Aristóteles, que distinguem as formas de raciocínio aproximado e exactos, estabelecido o regime de tripla abdutiva , dedutivo , e indutivo inferência , e também tratadas as formas compostas, tais como o raciocínio por analogia .

Modelo hipotético-dedutivo

O modelo ou método hipotético-dedutivo é uma descrição proposta do método científico. Aqui, as previsões da hipótese são centrais: se você assume que a hipótese é verdadeira, quais são as consequências?

Se uma investigação empírica subsequente não demonstrar que essas consequências ou previsões correspondem ao mundo observável, a hipótese pode ser considerada falsa.

Modelo pragmático

Em 1877, Charles Sanders Peirce (1839-1914) caracterizou a investigação em geral não como a busca da verdade em si, mas como a luta para passar de dúvidas irritantes e inibidoras nascidas de surpresas, desacordos e semelhantes, e para alcançar uma crença segura , a crença sendo aquela sobre a qual a pessoa está preparada para agir. Ele enquadrou a investigação científica como parte de um espectro mais amplo e estimulado, como a investigação em geral, pela dúvida real, não pela mera dúvida verbal ou hiperbólica , que ele considerava infrutífera. Ele descreveu quatro métodos de resolução de opinião, ordenados do menos para o mais bem-sucedido:

  1. O método da tenacidade (política de se ater à crença inicial) - que traz conforto e determinação, mas leva a tentar ignorar informações contrárias e as visões dos outros como se a verdade fosse intrinsecamente privada, não pública. Vai contra o impulso social e vacila facilmente, pois pode-se notar quando a opinião de outra pessoa é tão boa quanto a sua própria opinião inicial. Seus sucessos podem brilhar, mas tendem a ser transitórios.
  2. O método da autoridade - que supera as divergências, mas às vezes de forma brutal. Seus sucessos podem ser majestosos e duradouros, mas ele não pode operar de forma completa o suficiente para suprimir dúvidas indefinidamente, especialmente quando as pessoas ficam sabendo do presente e do passado de outras sociedades.
  3. O método do a priori - que promove a conformidade de forma menos brutal, mas fomenta as opiniões como algo parecido com gostos, surgindo na conversa e na comparação de perspectivas em termos de "o que é agradável à razão". Portanto, depende da moda em paradigmas e anda em círculos ao longo do tempo. É mais intelectual e respeitável, mas, como os dois primeiros métodos, sustenta crenças acidentais e caprichosas, fazendo com que algumas mentes duvidem.
  4. O método científico - o método pelo qual a investigação se considera falível e se testa propositalmente e se critica, corrige e se aprimora.

Peirce sustentava que o raciocínio lento e vacilante pode ser perigosamente inferior ao instinto e ao sentimento tradicional em questões práticas, e que o método científico é mais adequado à pesquisa teórica, que por sua vez não deve ser atrapalhada por outros métodos e fins práticos; a "primeira regra" da razão é que, para aprender, deve-se desejar aprender e, como corolário, não bloquear o caminho da investigação. O método científico supera os outros por ser deliberadamente projetado para chegar - eventualmente - às crenças mais seguras, nas quais as práticas mais bem-sucedidas podem ser baseadas. Partindo da ideia de que as pessoas não buscam a verdade em si, mas ao invés disso subjugar a dúvida irritante e inibidora, Peirce mostrou como, através da luta, alguns podem vir a se submeter à verdade em prol da integridade da crença, buscar como verdade a orientação do potencial praticar corretamente para seu objetivo determinado, e se casar com o método científico.

Para Peirce, a investigação racional implica pressuposições sobre a verdade e o real; raciocinar é pressupor (e pelo menos esperar), como princípio da autorregulação do raciocinador, que o real é detectável e independente de nossos caprichos de opinião. Nesse sentido, ele definiu a verdade como a correspondência de um signo (em particular, uma proposição) ao seu objeto e, pragmaticamente, não como o consenso real de alguma comunidade definida e finita (de modo que inquirir seria pesquisar os especialistas) , mas como que a opinião final que todos os investigadores iria chegar mais cedo ou mais tarde, mas ainda inevitavelmente, se eles foram para empurrar a investigação longe o suficiente, mesmo quando eles começam a partir de diferentes pontos. Em conjunto, ele definiu o real como um objeto de signo verdadeiro (seja esse objeto uma possibilidade ou qualidade, ou uma realidade ou fato bruto, ou uma necessidade ou norma ou lei), que é o que é independentemente da opinião de qualquer comunidade finita e, pragmaticamente , depende apenas do parecer final destinado a uma investigação suficiente. Esse é um destino tão longe, ou perto, quanto a própria verdade para você ou para mim ou para a comunidade finita dada. Assim, sua teoria da investigação se resume a "Faça a ciência". Essas concepções de verdade e real envolvem a ideia de uma comunidade sem limites definidos (e, portanto, potencialmente autocorretiva na medida do necessário) e capaz de aumento definido de conhecimento. Como inferência, "a lógica está enraizada no princípio social", pois depende de um ponto de vista que é, em certo sentido, ilimitado.

Prestando atenção especial à geração de explicações, Peirce descreveu o método científico como coordenação de três tipos de inferência em um ciclo proposital que visa resolver dúvidas, como segue (em §III-IV em "Um Argumento Negligenciado", exceto quando indicado de outra forma):

  1. Rapto (ou retrodução ). Adivinhação, inferência de hipóteses explicativas para a seleção das que valem a pena tentar. De abdução, Peirce distingue indução como inferindo, com base em testes, a proporção de verdade na hipótese. Cada investigação, seja em idéias, fatos brutos ou normas e leis, surge de observações surpreendentes em um ou mais desses reinos (e por exemplo, em qualquer estágio de uma investigação já em andamento). Todo o conteúdo explicativo das teorias vem da abdução, que adivinha uma ideia nova ou alheia para dar conta de uma forma simples e econômica de um fenômeno surpreendente ou complicador. Freqüentemente, até uma mente bem preparada adivinha errado. Mas o mínimo de sucesso de nossas suposições excede em muito o da pura sorte e parece nascido da sintonia com a natureza por instintos desenvolvidos ou inerentes, especialmente na medida em que as melhores suposições são otimamente plausíveis e simples no sentido, disse Peirce, do "fácil e natural ", como pelaluz natural da razão de Galileu e como distinta da" simplicidade lógica ". A abdução é o modo de inferência mais fértil, mas menos seguro. Seu fundamento lógico geral é indutivo: ele tem sucesso com bastante frequência e, sem ele, não há esperança de uma investigação suficientemente rápida (frequentemente multigeracional) em direção a novas verdades. O método coordenativo leva da abdução de uma hipótese plausível para julgá-la por sua testabilidade e por como seu julgamento economizaria a própria investigação.Peirce chama seu pragmatismo de "lógica da abdução". Sua máxima pragmática é: "Considere quais efeitos que podem concebivelmente ter orientações práticas você concebe que os objetos de sua concepção tenham. Então, sua concepção desses efeitos é a totalidade de sua concepção do objeto". Seu pragmatismo é um método de reduzir confusões conceituais frutuosamente ao equacionar o significado de qualquer concepção com as implicações práticas concebíveis dos efeitos concebidos de seu objeto - um método de reflexão mental experimental que é hospitaleiro para formar hipóteses e propício para testá-las. Favorece a eficiência. A hipótese, sendo insegura, precisa ter implicações práticas que conduzam pelo menos a testes mentais e, na ciência, prestam-se a testes científicos. Um palpite simples, mas improvável, se for caro para testar a falsidade, pode ser o primeiro na fila para o teste. Uma suposição é intrinsecamente digna de ser testada se tiver plausibilidade instintiva ou probabilidade objetiva fundamentada, enquanto a probabilidade subjetiva , embora fundamentada, pode ser enganosamente sedutora. As suposições podem ser escolhidas para julgamento estrategicamente, por sua cautela (para a qual Peirce deu como exemplo o jogo das Vinte Perguntas ), amplitude e incomplexidade. Pode-se esperar descobrir apenas o que o tempo revelaria por meio da experiência suficiente de um aluno de qualquer maneira; portanto, a questão é acelerá-lo; a economia da pesquisa é o que exige o salto, por assim dizer, do sequestro e governa sua arte.
  2. Dedução . Duas etapas:
    1. Explicação. Análise da hipótese com premissas pouco claras, mas dedutiva, a fim de tornar suas partes tão claras quanto possível.
    2. Demonstração: Argumentação dedutiva, procedimento euclidiano . Dedução explícita das consequências das hipóteses como previsões, para indução testar, sobre evidências a serem encontradas. Corolário ou, se necessário, teemático.
  3. Indução . A validade de longo prazo da regra de indução é dedutível do princípio (pressuposicional para o raciocínio, em geral) de que o real é apenas o objeto da opinião final a que uma investigação adequada levaria; qualquer coisa a que nenhum processo desse tipo levasse não seria real. A indução envolvendo testes ou observações em andamento segue um método que, persistente o suficiente, diminuirá seu erro abaixo de qualquer grau predeterminado. Três etapas:
    1. Classificação. Classificação de objetos de experiência pouco clara, mas indutiva, sob idéias gerais.
    2. Probation: argumentação indutiva direta. Bruta (a enumeração de instâncias) ou gradual (nova estimativa da proporção da verdade na hipótese após cada teste). A indução gradual é qualitativa ou quantitativa; se qualitativo, então dependente da ponderação de qualidades ou caracteres; se quantitativo, depende de medições, ou de estatísticas , ou de contagens.
    3. Indução sentencial. "... que, por raciocínios indutivos, avalia as diferentes provações individualmente, depois suas combinações, então faz a autoavaliação dessas mesmas avaliações e passa o julgamento final sobre o resultado geral".

Explicação invariável

Modelo de DNA com David Deutsch , proponente das invariáveis ​​explicações científicas (2009)

Em uma palestra TED de 2009 , Deutsch expôs um critério para explicação científica, que é formular invariantes: "Declare uma explicação [publicamente, para que possa ser datada e verificada por outros mais tarde] que permanece invariante [em face da mudança aparente, novas informações ou condições inesperadas] ".

"Uma explicação ruim é fácil de variar."
“A busca por explicações difíceis de variar é a origem de todo progresso”
"Que a verdade consiste em afirmações difíceis de variar sobre a realidade é o fato mais importante sobre o mundo físico."

A invariância como aspecto fundamental de um relato científico da realidade há muito fazia parte da filosofia da ciência: por exemplo, o livro de Friedel Weinert The Scientist as Philosopher (2004) observou a presença do tema em muitos escritos de cerca de 1900 em diante, como obras por Henri Poincaré (1902), Ernst Cassirer (1920), Max Born (1949 e 1953), Paul Dirac (1958), Olivier Costa de Beauregard (1966), Eugene Wigner (1967), Lawrence Sklar (1974), Michael Friedman ( 1983), John D. Norton (1992), Nicholas Maxwell (1993), Alan Cook (1994), Alistair Cameron Crombie (1994), Margaret Morrison (1995), Richard Feynman (1997), Robert Nozick (2001) e Tim Maudlin (2002); em 2013, José Díez, Kareem Khalifa e Bert Leuridan exploraram a posição generalista de Bernhard Nickel em 2010 sobre teorias de explicação invariáveis ​​de domínio.

Comunicação e comunidade

Freqüentemente, o método científico é empregado não apenas por uma única pessoa, mas também por várias pessoas que cooperam direta ou indiretamente. Essa cooperação pode ser considerada um elemento importante de uma comunidade científica . Vários padrões de metodologia científica são usados ​​em tal ambiente.

Avaliação por revisão por pares

As revistas científicas usam um processo de revisão por pares , no qual os manuscritos dos cientistas são submetidos por editores de revistas científicas a (geralmente um a três, e geralmente anônimos) colegas cientistas familiarizados com o campo para avaliação. Em alguns periódicos, o próprio periódico seleciona os árbitros; enquanto em outros (especialmente periódicos extremamente especializados), o autor do manuscrito pode recomendar revisores. Os revisores podem ou não recomendar a publicação, ou podem recomendar a publicação com modificações sugeridas, ou às vezes, a publicação em outro periódico. Este padrão é praticado em vários graus por diferentes periódicos e pode ter o efeito de manter a literatura livre de erros óbvios e geralmente melhorar a qualidade do material, especialmente nos periódicos que usam o padrão com mais rigor. O processo de revisão por pares pode ter limitações ao considerar pesquisas fora do paradigma científico convencional: problemas de " pensamento de grupo " podem interferir na deliberação aberta e justa de algumas novas pesquisas.

Documentação e replicação

Às vezes, os experimentadores podem cometer erros sistemáticos durante seus experimentos, desviar-se de métodos e práticas padrão ( ciência patológica ) por várias razões ou, em casos raros, relatar resultados falsos deliberadamente. Ocasionalmente, por causa disso, outros cientistas podem tentar repetir os experimentos para duplicar os resultados.

Arquivo

Os pesquisadores às vezes praticam o arquivamento de dados científicos , como em conformidade com as políticas de agências de financiamento do governo e periódicos científicos. Nesses casos, registros detalhados de seus procedimentos experimentais, dados brutos, análises estatísticas e código-fonte podem ser preservados para fornecer evidências da metodologia e prática do procedimento e auxiliar em quaisquer tentativas futuras potenciais de reproduzir o resultado . Esses registros de procedimento também podem auxiliar na concepção de novos experimentos para testar a hipótese e podem ser úteis para engenheiros que podem examinar as aplicações práticas potenciais de uma descoberta.

Compartilhamento de dados

Quando informações adicionais são necessárias antes que um estudo possa ser reproduzido, o autor do estudo pode ser solicitado a fornecê-las. Eles podem fornecê-lo ou, se o autor se recusar a compartilhar os dados , apelações podem ser feitas aos editores da revista que publicaram o estudo ou à instituição que financiou a pesquisa.

Limitações

Como um cientista não pode registrar tudo o que aconteceu em um experimento, os fatos selecionados por sua aparente relevância são relatados. Isso pode levar, inevitavelmente, a problemas mais tarde, se algum recurso supostamente irrelevante for questionado. Por exemplo, Heinrich Hertz não relatou o tamanho da sala usada para testar as equações de Maxwell, que mais tarde acabou por ser responsável por um pequeno desvio nos resultados. O problema é que partes da própria teoria precisam ser assumidas para selecionar e relatar as condições experimentais. As observações são, portanto, às vezes descritas como sendo "carregadas de teoria".

Ciência de sistemas complexos

A ciência aplicada a sistemas complexos pode envolver elementos como transdisciplinaridade , teoria de sistemas , teoria de controle e modelagem científica . O Instituto Santa Fe estuda esses sistemas; Murray Gell-Mann interconecta esses tópicos com a passagem de mensagens .

Alguns sistemas biológicos, como aqueles envolvidos na propriocepção , foram modelados com sucesso por técnicas de engenharia .

Em geral, o método científico pode ser difícil de aplicar rigorosamente a diversos sistemas interconectados e grandes conjuntos de dados. Em particular, as práticas usadas no Big data , como a análise preditiva , podem ser consideradas em desacordo com o método científico, pois alguns dos dados podem ter sido despojados dos parâmetros que podem ser materiais em hipóteses alternativas para uma explicação; portanto, os dados removidos serviriam apenas para apoiar a hipótese nula no aplicativo de análise preditiva. Fleck 1979 , pp. 38-50 observa que "uma descoberta científica permanece incompleta sem considerações das práticas sociais que a condicionam".

Filosofia e sociologia da ciência

Filosofia analítica

A filosofia da ciência examina a lógica subjacente do método científico, o que separa a ciência da não-ciência e a ética que está implícita na ciência. Existem pressupostos básicos, derivados da filosofia por pelo menos um cientista proeminente, que formam a base do método científico - a saber, que a realidade é objetiva e consistente, que os humanos têm a capacidade de perceber a realidade com precisão e que existem explicações racionais para os elementos do mundo real. Essas suposições do naturalismo metodológico formam uma base sobre a qual a ciência pode ser alicerçada. Positivista lógico , empirista , falsificacionista e outras teorias criticaram essas suposições e deram explicações alternativas da lógica da ciência, mas cada uma também foi criticada.

Thomas Kuhn examinou a história da ciência em seu The Structure of Scientific Revolutions e descobriu que o método real usado pelos cientistas diferia dramaticamente do método então adotado. Suas observações da prática científica são essencialmente sociológicas e não falam sobre como a ciência é ou pode ser praticada em outros tempos e outras culturas.

Norwood Russell Hanson , Imre Lakatos e Thomas Kuhn fizeram um extenso trabalho sobre o caráter "carregado de teoria" da observação. Hanson (1958) cunhou pela primeira vez o termo para a ideia de que toda observação depende da estrutura conceitual do observador , usando o conceito de gestalt para mostrar como os preconceitos podem afetar tanto a observação quanto a descrição. Ele abre o Capítulo 1 com uma discussão dos corpos de Golgi e sua rejeição inicial como um artefato da técnica de coloração, e uma discussão de Brahe e Kepler observando o amanhecer e vendo um nascer do sol "diferente", apesar do mesmo fenômeno fisiológico. Kuhn e Feyerabend reconhecem a importância pioneira do trabalho de Hanson.

Kuhn disse que o cientista geralmente tem uma teoria em mente antes de projetar e realizar experimentos para fazer observações empíricas, e que a "rota da teoria à medição quase nunca pode ser percorrida para trás". Para Kuhn, isso implica que a forma como a teoria é testada é ditada pela própria natureza da teoria , o que levou Kuhn a argumentar que "uma vez adotada por uma profissão ... nenhuma teoria é reconhecida como testável por quaisquer testes quantitativos que ainda não passou "(revelando o estilo de pensamento racionalista de Kuhn).

Pós-modernismo e guerras científicas

Paul Feyerabend examinou de forma semelhante a história da ciência e foi levado a negar que a ciência seja genuinamente um processo metodológico. Em seu livro Contra o Método, ele argumenta que o progresso científico não é o resultado da aplicação de nenhum método particular . Em essência, ele diz que para qualquer método ou norma específica da ciência, pode-se encontrar um episódio histórico em que sua violação contribuiu para o progresso da ciência. Assim, se os crentes no método científico desejam expressar uma única regra universalmente válida, sugere Feyerabend brincando, deveria ser " vale tudo ". No entanto, isso não é econômico. Críticas como a de Feyerabend levaram ao programa forte , uma abordagem radical da sociologia da ciência .

As próprias críticas pós-modernistas à ciência foram objeto de intensa controvérsia. Este debate contínuo, conhecido como guerra científica , é o resultado de valores e suposições conflitantes entre os campos pós-modernista e realista . Enquanto os pós-modernistas afirmam que o conhecimento científico é simplesmente outro discurso (observe que este termo tem um significado especial neste contexto) e não representa qualquer forma de verdade fundamental, os realistas na comunidade científica sustentam que o conhecimento científico revela verdades reais e fundamentais sobre a realidade. Muitos livros foram escritos por cientistas que abordam esse problema e desafiam as afirmações dos pós-modernistas, enquanto defendem a ciência como um método legítimo de derivar a verdade.

Antropologia e sociologia

Em antropologia e sociologia , seguindo a pesquisa de campo em um laboratório científico acadêmico por Latour e Woolgar , Karin Knorr Cetina realizou um estudo comparativo de dois campos científicos (a saber, física de alta energia e biologia molecular ) para concluir que as práticas epistêmicas e raciocínios em ambos as comunidades científicas são diferentes o suficiente para introduzir o conceito de " culturas epistêmicas ", em contradição com a ideia de que um chamado "método científico" é único e um conceito unificador. Comparando 'culturas epistêmicas' com Fleck 1935, Coletivos de pensamento , ( denkkollektiven ): Entstehung und Entwicklung einer wissenschaftlichen Tatsache: Einfǖhrung in die Lehre vom Denkstil und Denkkollektiv Fleck 1979 , p. xxvii reconhece que os fatos têm existências , florescendo apenas após os períodos de incubação. Sua questão selecionada para investigação (1934) foi " COMO, ENTÃO, ESTE FATO EMPÍRICO SE ORIGINOU E EM QUE CONSISTE?". Mas por Fleck 1979, p.27 , os coletivos de pensamento dentro dos respectivos campos terão que se estabelecer em uma terminologia especializada comum, publicar seus resultados e se comunicar posteriormente com seus colegas usando a terminologia comum, a fim de progredir.

Veja: Revolução cognitiva , psicologia e neurociência

Relação com a matemática

Ciência é o processo de reunir, comparar e avaliar os modelos propostos em relação aos observáveis .Um modelo pode ser uma simulação, fórmula matemática ou química ou um conjunto de etapas propostas. A ciência é como a matemática no sentido de que os pesquisadores de ambas as disciplinas tentam distinguir o que é conhecido do que é desconhecido em cada estágio da descoberta. Os modelos, tanto em ciências quanto em matemática, precisam ser internamente consistentes e também falsificáveis (capazes de refutar). Em matemática, uma afirmação ainda não precisa ser provada; em tal estágio, essa afirmação seria chamada de conjectura . Mas quando uma afirmação atinge a prova matemática, essa afirmação ganha uma espécie de imortalidade que é altamente valorizada pelos matemáticos, e pela qual alguns matemáticos dedicam suas vidas.

O trabalho matemático e o trabalho científico podem inspirar-se mutuamente. Por exemplo, o conceito técnico de tempo surgiu na ciência , e atemporalidade era a marca registrada de um tópico matemático. Mas hoje, a conjectura de Poincaré foi comprovada usando o tempo como um conceito matemático no qual os objetos podem fluir (ver fluxo de Ricci ).

No entanto, a conexão entre matemática e realidade (e assim a ciência na medida em que descreve a realidade) permanece obscura. O artigo de Eugene Wigner , The Unreasonable Effectiveness of Mathematics nas Ciências Naturais , é um relato muito conhecido da questão por um físico ganhador do Prêmio Nobel. Na verdade, alguns observadores (incluindo alguns matemáticos conhecidos como Gregory Chaitin e outros como Lakoff e Núñez ) sugeriram que a matemática é o resultado do preconceito do praticante e da limitação humana (incluindo as culturais), algo como o pós-modernista visão da ciência.

O trabalho de George Pólya sobre resolução de problemas , construção de provas matemáticas e heurística mostra que o método matemático e o científico diferem em detalhes, embora se assemelhem no uso de etapas iterativas ou recursivas.

Método matemático Método científico
1 Entendimento Caracterização da experiência e observação
2 Análise Hipótese: uma explicação proposta
3 Síntese Dedução: previsão a partir da hipótese
4 Rever / estender Teste e experimente

Na visão de Pólya, compreender envolve reafirmar definições desconhecidas em suas próprias palavras, recorrer a figuras geométricas e questionar o que sabemos e o que ainda não sabemos; a análise , que Pólya toma de Pappus , envolve a construção livre e heurística de argumentos plausíveis, trabalhando para trás a partir do objetivo e elaborando um plano para construir a prova; a síntese é a exposição euclidiana estrita dos detalhes passo a passo da prova; a revisão envolve reconsiderar e reexaminar o resultado e o caminho percorrido até ele.

Com base no trabalho de Pólya, Imre Lakatos argumentou que os matemáticos realmente usam a contradição, a crítica e a revisão como princípios para melhorar seu trabalho. Da mesma forma que a ciência, onde a verdade é buscada, mas a certeza não é encontrada, em Provas e Refutações , o que Lakatos tentou estabelecer foi que nenhum teorema da matemática informal é final ou perfeito. Isso significa que não devemos pensar que um teorema é finalmente verdadeiro, apenas que nenhum contra - exemplo foi encontrado. Uma vez que um contra-exemplo, ou seja, uma entidade contraditória / não explicada pelo teorema, é encontrado, ajustamos o teorema, possivelmente estendendo o domínio de sua validade. Essa é uma forma contínua de nosso conhecimento se acumular, por meio da lógica e do processo de provas e refutações. (No entanto, se axiomas são dados para um ramo da matemática, isso cria um sistema lógico - Wittgenstein 1921 Tractatus Logico-Philosophicus 5.13; Lakatos afirmou que as provas de tal sistema eram tautológicas , ou seja, internamente logicamente verdadeiras , reescrevendo formas , como mostrado por Poincaré, que demonstrou a técnica de transformar formas tautologicamente verdadeiras (a saber, a característica de Euler ) em ou fora de formas de homologia , ou mais abstratamente, de álgebra homológica .)

Lakatos propôs uma explicação do conhecimento matemático com base na ideia de heurística de Polya . Em Provas e refutações , Lakatos deu várias regras básicas para encontrar provas e contra-exemplos para conjecturas. Ele pensava que ' experimentos mentais' matemáticos são uma forma válida de descobrir conjecturas e provas matemáticas.

Gauss , quando questionado sobre como ele surgiu sobre seus teoremas , uma vez respondeu "durch planmässiges Tattonieren" (por meio de experimentação palpável sistemática ).

Relação com estatísticas

Quando o método científico emprega a estatística como parte fundamental de seu arsenal, existem questões matemáticas e práticas que podem ter um efeito deletério sobre a confiabilidade da produção de métodos científicos. Isso é descrito em um artigo científico popular de 2005 "Por que a maioria das descobertas de pesquisas publicadas são falsas", de John Ioannidis , que é considerado fundamental para o campo da metaciência . Muitas pesquisas em metaciência procuram identificar o uso inadequado de estatísticas e melhorar seu uso. Consulte Pré-registro (ciência) #Rationale

Os pontos específicos levantados são estatísticos ("Quanto menores os estudos conduzidos em um campo científico, menos provável que os resultados da pesquisa sejam verdadeiros" e "Quanto maior a flexibilidade em projetos, definições, resultados e modos analíticos em um campo científico, menos provável que os resultados da pesquisa sejam verdadeiros. ") e econômica (" Quanto maiores os interesses financeiros e outros e os preconceitos em um campo científico, menos provável que os resultados da pesquisa sejam verdadeiros "e" Quanto mais quente um campo científico ( com mais equipes científicas envolvidas), é menos provável que as descobertas da pesquisa sejam verdadeiras. ") Portanto:" A maioria das descobertas da pesquisa são falsas para a maioria dos projetos de pesquisa e para a maioria dos campos "e" Como mostrado, a maioria da pesquisa biomédica moderna está operando em áreas com probabilidade pré e pós-estudo muito baixa para descobertas verdadeiras. " No entanto: "No entanto, a maioria das novas descobertas continuará a resultar de pesquisas geradoras de hipóteses com chances de pré-estudo baixas ou muito baixas", o que significa que * novas * descobertas virão de pesquisas que, quando essas pesquisas começaram, tinham baixas ou muito baixas chances baixas (uma chance baixa ou muito baixa) de sucesso. Portanto, se o método científico for usado para expandir as fronteiras do conhecimento, a pesquisa em áreas que estão fora do mainstream renderá as mais novas descobertas. Veja: O valor esperado de informações de amostra , falsos positivos e falsos negativos , Estatística do teste e tipo I e tipo II erros

Papel do acaso na descoberta

Em algum lugar entre 33% e 50% de todas as descobertas científicas são estimados para ter sido tropeçou , ao invés de procurado. Isso pode explicar por que os cientistas tantas vezes expressam que tiveram sorte. Louis Pasteur é creditado com o famoso ditado de que "a sorte favorece a mente preparada", mas alguns psicólogos começaram a estudar o que significa estar 'preparado para a sorte' no contexto científico. A pesquisa está mostrando que os cientistas aprendem várias heurísticas que tendem a aproveitar o acaso e o inesperado. Isso é o que Nassim Nicholas Taleb chama de "Anti-fragilidade"; embora alguns sistemas de investigação sejam frágeis em face do erro humano , preconceito humano e aleatoriedade, o método científico é mais do que resistente ou difícil - na verdade, ele se beneficia dessa aleatoriedade de várias maneiras (é antifrágil). Taleb acredita que quanto mais anti-frágil for o sistema, mais ele florescerá no mundo real.

O psicólogo Kevin Dunbar diz que o processo de descoberta geralmente começa com os pesquisadores encontrando bugs em seus experimentos. Esses resultados inesperados levam os pesquisadores a tentar consertar o que consideram um erro em seu método. Eventualmente, o pesquisador decide que o erro é muito persistente e sistemático para ser uma coincidência. Os aspectos altamente controlados, cautelosos e curiosos do método científico são, portanto, o que o torna adequado para identificar esses erros sistemáticos persistentes. Nesse ponto, o pesquisador começará a pensar em explicações teóricas para o erro, muitas vezes buscando a ajuda de colegas em diferentes domínios de especialização.

Veja também

Problemas e questões

História, filosofia, sociologia

Notas

Resolução de problemas via método científico

Referências

Fontes

Leitura adicional

links externos