Vuit de cada deu espanyols pensen que el forat en la capa d'ozó és la clau física causal que explica el canvi climàtic. Aquesta creença és producte de la cultura comuna, no de la ciència.
Després d’uns quants segles de ciència, encara no hi ha consens entre científics i pensadors de la ciència sobre si hi ha res que mereixi anomenar-se mètode científic i, en cas que fos així, que sigui únic i universal. Llavors, considerant tota la ciència acumulada fins ara, podem trobar alguna idea comuna compartida? Per començar, què significa comprendre en ciència? Convindria demostrar tres sospites: la primera, que el mètode científic existeix i és únic. La segona, que a partir d’aquest es pot esbossar tota una panoràmica sobre el mapa del coneixement en general. I tercera, que inspira no sols la manera d’adquirir nou coneixement sinó també la manera de difondre’l, és a dir, tota una teoria de la docència.
La ciència s’ha convertit en la principal norma de veritat de les societats contemporànies. Però, en què consisteix el coneixement científic? Aquest article tracta de contestar aquesta pregunta a partir de les crítiques que s’han fet del relat que presenta la ciència com un model únic i universal basat en un mètode distintiu d’obtenció de coneixement. El text planteja la impossibilitat de defensar l’existència d’un suposat mètode científic, posant de manifest la complexitat de l’activitat científica i la seua relació amb aspectes socials i culturals que varien al llarg del temps. D’aquesta manera, s’insisteix en la importància que té comprendre com el coneixement científic es construeix i legitima a partir de tota una sèrie de relacions i interaccions amb diversos elements que donen una forma històrica al que entenem per ciència.
Les ciències socials i del comportament comparteixen moltes característiques amb les ciències «exactes» o «naturals», incloent-hi el compromís amb l’anàlisi sistemàtica de dades empíriques, ja siguen quantitatives o qualitatives. No obstant això, l’objecte de les ciències socials és de vegades més imprecís, i implica moltes entitats abstractes com ara valors i cultures, i els seus mètodes no sempre inclouen mesuraments o experimentació. Són o no «científiques» les ciències socials?
Molts filòsofs i historiadors de la ciència neguen que hi haja un únic mètode científic que s’aplique en totes les disciplines científiques. En aquest text destrie entre les versions normatives i descriptives d’aquesta tesi, i defense que hi ha principis normatius generals que governen les diverses disciplines científiques.
Aquest assaig revisa i critica breument les diverses estratègies que han proposat els filòsofs de la ciència a fi d’establir una distinció entre ciència i no ciència. També proposa una manera més modesta, però també més senzilla, de fer aquesta distinció. Al llarg d’aquest article, es revisen les dificultats que s’afrontaren a començament del segle passat per a establir un criteri vàlid que definira la ciència. Igualment, es manté que en cap cas aquests problemes justifiquen l’escepticisme radical al qual s’arribà i que ha tingut un efecte tan perjudicial per a la ciència.
La investigació científica es legitima mitjançant la replicació dels seus resultats, però els esforços per replicar afirmacions enganyoses exhaureixen el finançament. Ens centrarem en una d'aquestes errades: els resultats de proves estadístiques que ofereixen falsos positius a causa de l'atzar. Els mètodes estadístics clàssics confien en un p-valor per a ponderar les proves enfront d'una hipòtesi nul·la, però les proves d'hipòtesis bayesianes ofereixen resultats més fàcils de comprendre, sempre que hom puga especificar distribucions a priori per a la hipòtesi alternativa. Descriurem noves proves, les UMPBT, tests bayesians que ofereixen una especificació per defecte de les alternatives a priori, i mostrarem que aquests tests també maximitzen la potència estadística.
L’estadística ha representat un paper d’enorme importància en el desenvolupament de la física de partícules, pionera de l’anomenada «gran ciència». La seua aplicació ha evolucionat al compàs dels progressos tecnològics, que han permès passar de registrar uns pocs centenars de «successos» a registrar-ne milers de milions. Aquest article discuteix sobre com s’ha resolt el problema de la manipulació d’aquestes quantitats massives de dades i com s’han utilitzat les principals eines estadístiques des dels anys 1990 per a cercar senyals cada vegada més petits ocults entre un soroll de fons cada vegada major. Molts experiments en la història de la física de partícules podrien il·lustrar el paper que ha exercit l’estadística, però pocs ho poden fer amb un descobriment, fruit d’un esforç tecnològic i col·lectiu colossals, de tanta repercussió científica com el del bosó de Higgs.
La regla de Bayes, una teoria senzilla del segle XVIII per a l’avaluació del coneixement, rebé tot de crítiques durant la major part del segle XX, però va ser utilitzada pel Regne Unit i els Estats Units durant la Segona Guerra Mundial i la Guerra Freda. Palomares i València van representar papers importants en el seu desenvolupament durant aquells temps ombrívols. L’ús de la regla està molt estès avui dia en l’àmbit de la computació i en moltes aplicacions més. Per exemple, Bayes s’ha convertit en la clau política per a la presa de decisions basades en dades. La revolució bayesiana ha esdevingut un canvi de paradigma modern per a una era eminentment pragmàtica.
La determinació o constatació experimental dels mecanismes fisiològics de les malalties sol ser una tasca molt complexa. Aquest fet ha convertit l’epidemiologia en la principal eina de generació de coneixement en l’àmbit mèdic. L’epidemiologia aprèn sobre les malalties a partir de l’observació de la salut en col·lectius de persones, en compte de basar-se en l’observació individual d’aquestes. Si la principal eina de generació de coneixement mèdic es basa en l’observació de col·lectius de persones (mostres d’una població) de les quals voldrem aprendre (fer inferència), es fa clar el nexe entre l’estadística i la medicina. Al llarg d’aquest article il·lustrem aquest nexe presentant tres àrees d’investigació estadística d’especial utilitat per a la investigació biomèdica.
Les dades massives (big data) representen un recurs sense precedents per a afrontar reptes científics, econòmics i socials, però també incrementen la possibilitat de traure conclusions enganyoses. Per exemple, l'ús d'enfocaments basats exclusivament en dades i que es despreocupen de comprendre el fenomen en estudi, que s'orienten a un objectiu esmunyedís i canviant, que no tenen en compte problemes determinants en la recopilació de dades, que resumeixen o «cuinen» inadequadament les dades i que confonen el soroll amb el senyal. Repassarem alguns casos reeixits i il·lustrarem com poden ajudar els principis de l'estadística a obtenir una informació més fiable de les dades. També abordarem els reptes actuals que requereixen estudis metodològics dinàmics, com les estratègies d'eficiència computacional, la integració de dades heterogènies, estendre els fonaments teòrics a qüestions cada vegada més complexes i, potser el més important, formar una nova generació de científics capaços de desenvolupar i implantar aquestes estratègies.
Ens acceptaríeu una aposta? Deixem-ho en una invitació a llegir el vostre periòdic habitual. Estem segurs que hi trobareu gràfics, taules, percentatges, algun histograma
Un recorregut per la pintura de paisatges nord-americana del segle XIX Images of the New World. The American landscape painting of the 19th century is practically unknown in Europe. In
El paisatge romàntic Painted emotions. Romantic landscape. Recognition of the Landscape as a first class genre of painting was one of the most important conquests of XIX century Art. Romanticism, through
Geographical Science, painting and beauty. This article reflects on the geological and geographical foundations of beauty, which is reminiscent of the title of an article written in the twenties by
El «Mundus Subterraneus» d'Athanasius Kircher Between Science and Imagination. The «mundus subterraneus» by Athanasius Kircher. The Jesuit Athanasius Kircher (1602-1680) was influenced by the conceptions of nature in the XVI century,
Mantegna, Oració a l’Hort, ca. 1455. Tremp sobre taula. Londres, National Gallery. Mantegna ha suprimit gairebé tots els elements vegetals i agradosos. Un lloc rocós, aspre i escarpat endurit per
Fra Angelico, Adoració dels Mags, ca. 1451-1453. Washington, National Gallery of Art. The bird in Renaissance painting. This article talks about some of the symbolic icons of renaissance painting and in
Immortality of the ephemeral: the secrets of floral paintings. Despite frequently being dismissed as a “minor genre”, floral still-life painting constitutes one of the most remarkable phenomena not only
La vista, el dibuix i el coneixement de la natura en temps del GòticMatthew Paris, Cronica Majora. Corpus Christi College, Cambridge; ms. 16, foli 4r. L’anotació que diu que