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La ciencia necesita mejores teorías

Plantear las preguntas acertadas evitaría muchos problemas de reproducibilidad.

GETTY IMAGES/WARCHI/ISTOCK

Se ha vertido mucha tinta para describir formas de mejorar la reproducibilidad en la ciencia: prerregistro, datos abiertos, código abierto. Todas estas iniciativas son necesarias pero insuficientes. La cuestión estriba en que no solo queremos que la ciencia sea reproducible. Queremos que contribuya a darle sentido al mundo. Para ello, debemos crear mejores hipótesis; estas, a su vez, requieren mejores modelos y mediciones.

En 2016 publiqué un modelo teórico en Royal Society Open Science en el que demostraba que la mala ciencia (aquellas prácticas menos rigurosas que permiten producir más artículos en menos tiempo) podría superar los estudios más robustos. Sugería que, a la hora de minimizar la cantidad de falsos descubrimientos, la formulación de mejores hipótesis tiene al menos tanta importancia como la reducción de errores metodológicos.

¿A quién le importa que pueda reproducirse un experimento que determina que la gente encuentra más cálida una habitación tras leer una historia sobre personas decentes? ¿Nos ayudará eso a desarrollar mejores teorías?

Para generar una buena hipótesis, necesitamos una buena teoría. Y esta ha de cumplir al menos dos requisitos. Primero, que sirva para construir modelos matemáticos o informáticos que produzcan resultados claros y comprobables. Toda disciplina científica dispone de ellos: los físicos emplean modelos de fuerza y momento para predecir el movimiento de los cuerpos; los epidemiólogos, modelos de contagio para estudiar la propagación de enfermedades; los neurocientíficos, modelos de secuencias de potenciales de acción para comprender el flujo de información en el cerebro; los científicos sociales, modelos de juegos para entender las normas sociales.

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