30 Mar
Fundamentos del Positivismo e Inductivismo en la Ciencia
Desde la revolución científica del siglo XVII, se ha popularizado la idea de que el conocimiento científico es objetivo y basado en hechos observados a través de la experiencia. Este enfoque se diferencia del pensamiento anterior, que dependía más de la razón y las ideas preconcebidas. Filósofos como Francis Bacon impulsaron esta visión, insistiendo en que para entender la naturaleza debemos observarla directamente, no basarnos en teorías abstractas. Galileo, más que por sus experimentos, fue clave por su enfoque: priorizaba los hechos sobre las teorías. Esta perspectiva es central en el positivismo, que sostiene que solo lo dado en la experiencia es objeto de conocimiento.
Principios Fundamentales del Positivismo
El positivismo se basa en dos principios fundamentales:
- Lo real se limita a lo que los sentidos perciben.
- La naturaleza es uniforme y gobernada por leyes invariables.
A partir de estos principios, el conocimiento positivo se basa en la observación de hechos y las leyes que los describen. Solo los enunciados que se refieren a hechos tienen sentido científico, estableciendo un criterio de demarcación entre lo científico y lo que no lo es. El conocimiento científico se construye mediante un proceso inductivo, generalizando leyes a partir de la repetición de hechos singulares.
El Inductivismo Ingenuo: Observación y Generalización
La postura inductivista más simple sostiene que la ciencia comienza con la observación de fenómenos y el registro de datos empíricos. Luego, estos datos se clasifican y analizan para hacer generalizaciones que permiten enunciar leyes y teorías.
Pasos del Método Inductivo
- Observación y registro.
- Clasificación y análisis.
- Generalización inductiva.
- Explicación y predicción.
Los enunciados observacionales, que son singulares y describen hechos específicos, forman la base del conocimiento científico. A partir de estos enunciados singulares, los inductivistas justifican la generalización hacia enunciados universales, que son leyes que se aplican a todos los casos de un tipo.
Limitaciones del Inductivismo
La inducción generaliza una ley universal a partir de observaciones particulares, pero debe cumplir tres condiciones para ser válida: un gran número de observaciones, realizadas en varias condiciones y sin contradicciones.
Aunque la inducción es clave para la ciencia, tiene problemas lógicos, como el hecho de que una conclusión general puede ser falsa, aunque las premisas sean verdaderas. Además, intentar justificar la inducción usando la propia inducción es un razonamiento circular. Esto plantea el llamado «problema de la inducción»: no podemos garantizar que lo que ha sido cierto en el pasado también lo será en el futuro.
Por último, también hay vaguedad en la cantidad de observaciones necesarias y en qué condiciones deben realizarse, lo que pone en duda la objetividad de la inducción.
El Inductivismo Crítico y el Método Hipotético-Deductivo
El Empirismo Lógico y Carl Hempel
El inductivismo crítico fue defendido por Carl Hempel y otros miembros del Empirismo Lógico, que surgió con el Círculo de Viena a principios del siglo XX. Este movimiento combinaba una postura empirista (el conocimiento proviene de la experiencia) con una perspectiva lógica (el discurso científico debe ser racional y articulado).
Hempel critica el inductivismo ingenuo del positivismo clásico, que sostenía que la ciencia comienza con observaciones que luego se generalizan inductivamente para formar hipótesis. Según Hempel:
- La observación no es independiente de las hipótesis: Para observar, ya se necesita un criterio que determine qué es relevante, lo que implica la existencia de una hipótesis previa.
- La ciencia incluye términos teóricos: Muchas hipótesis científicas incluyen conceptos inobservables o que van más allá de la experiencia pasada, algo que no se puede derivar solo de la inducción.
Por lo tanto, Hempel sostiene que las hipótesis se generan mediante la imaginación creativa, no por inducción, en el contexto de descubrimiento. Sin embargo, la inducción juega un papel importante en el contexto de justificación, al probar y confirmar hipótesis.
El Caso de Semmelweis: Un Ejemplo del Método Hipotético-Deductivo
El caso de Semmelweis, relatado por Hempel, ilustra el método hipotético-deductivo en la ciencia. Semmelweis investigaba la alta mortalidad por fiebre puerperal en una división del hospital y formuló varias hipótesis para explicar el fenómeno. Una de ellas fue que la enfermedad se debía a envenenamiento por materia cadavérica. Dedujo que, si los médicos se lavaban las manos con una solución desinfectante, el número de muertes disminuiría.
Esta deducción llevó a lo que se conoce como consecuencia observacional, que debía contrastarse con la realidad mediante observación o experimento. En este proceso, si la observación confirmaba la consecuencia, no se podía afirmar con certeza la verdad de la hipótesis, debido a la falacia de la afirmación del consecuente. Sin embargo, si la observación contradecía la consecuencia, se podía rechazar la hipótesis (mediante el modus tollens).
Asimetría entre Verificación y Refutación
Hempel destaca la asimetría entre verificación y refutación: una hipótesis refutada es definitivamente falsa, pero una hipótesis que ha pasado múltiples pruebas con éxito no garantiza su verdad, aunque aumenta su probabilidad de ser correcta.
Confirmación y Apoyo Empírico
Hempel sostiene que una consecuencia observacional no verifica una hipótesis, pero sí la confirma, aumentando su probabilidad de ser verdadera. Las contrastaciones exitosas no prueban una hipótesis, pero le otorgan apoyo empírico, incrementando su grado de confirmación. Este enfoque, llamado confirmacionismo, es una forma reformulada del inductivismo crítico, que acepta que las hipótesis se apoyan en datos empíricos, pero no de manera concluyente.
El Papel de la Inducción en la Validación de Hipótesis
Hempel aclara que la investigación científica no es inductiva en el sentido clásico, sino que las hipótesis reciben un apoyo inductivo. Las reglas de inducción funcionan como criterios de validación de hipótesis ya propuestas, determinando la fuerza del apoyo que los datos proporcionan, a menudo expresado en términos de probabilidades.
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