¿Y si la ciencia no es neutral?

A menudo asumimos la imparcialidad científica con dogmática abnegación. Pero el cerebro humano, incluso el de un científico, es una máquina muy compleja que navega con pensamiento racional en un océano de deseos, intuiciones y preferencias. ¿Quién no ha repasado meticulosamente los cálculos cuando el resultado no era el esperado, pero los ha dado por buenos a la primera cuando sí lo era?

En 2012 un grupo de experimentados biotecnólogos se enfrentaron al reto de reproducir trabajos de alto impacto en los campos de la hematología y la oncología. Únicamente consiguieron hacerlo en 6 de los 53 que abordaron. Incluso en técnicas de interpretación aparentemente lineal como los microarrays, el intento de reproducir resultados brindó, en una ocasión, 2 éxitos de un total de 18 experimentos de expresión génica.

La cosa va más allá de un sesgo intencionado por conflicto de intereses, y es que el cerebro humano, aunque esté entrenado en la racionalidad y la imparcialidad, es experto en el arte del autoengaño; su capacidad de sacar conclusiones fue diseñada para huir de depredadores o encontrar comida, y no para manejar grandes cantidades de datos con una imparcialidad natural. Ello no significa —obviamente— que los resultados científicos sean meros productos del azar, pero la falta de reproducibilidad pone de manifiesto una tendencia natural del ser humano a satisfacer sus propias hipótesis.

Esta semana la revista Nature publica una interesante reflexión sobre el sesgo científico causado por esta tendencia inconsciente, al tiempo que sugiere algunas prácticas que podrían minimizarlo:

  • Considerar de forma explícita la hipótesis alternativa y confrontarla en igualdad de condiciones, o incluso invitar al rival académico a trabajar conjuntamente. La idea de base no es nueva, pero havía quedado relegada a los debates epistemológicos desde que el pasado siglo Karl Popper propuso el método de falsación.
  • Declarar públicamente un protocolo detallado de análisis de datos previamente a la recogida de los mismos. Se trata de una praxis reclamada insaciablemente por muchos estadísticos, pero que cuesta de asumir como normal en el día a día de la investigación.
  • Analizar los datos ciegamente. La técnica es un tanto sofisticada, pero se ha utilizado con éxito en astrofísica. Consiste en que un ordenador modifique los datos de una forma controlada para realizar la limpieza y el análisis con datos “falsos”, de manera que el investigador no pueda ni siquiera intuir cuál es la cifra esperable para validar la hipótesis de partida. Una vez concluido el análisis, el ordenador retira la venda de los ojos restableciendo los valores originales para mostrar el resultado real.

Incorporar éstas prácticas alarga el proceso de investigación y lo hace más sacrificado, pero eventualmente puede marcar la diferencia entre pulular y avanzar. Es lo maravilloso de la ciencia: igual que cometemos errores (incluso errores inconscientes) en la aplicación del método científico, somos capaces de identificarlos y proponer soluciones.

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