¿Qué se necesita para que los investigadores cambien de opinión basándose en nuevos hallazgos? ¿Exigen más los estudios que contradicen sus creencias que los que las confirman? ¿Y cómo reacciona la comunidad científica cuando alguien publica resultados que contradicen sus propias publicaciones anteriores? Una contribución de discusión científico-teórica aborda estas cuestiones.
Ya sea la física, la medicina o la reconstrucción de la historia de la Tierra y el origen de la primera vida: en muchos campos de la ciencia existen teorías y explicaciones en competencia en las que aún no está claro cuáles son verdaderas y cuáles no. Esto también se aplica a la investigación psicológica. Por ejemplo, existen varios modelos para explicar cómo las personas toman decisiones. Algunos investigadores han pasado gran parte de sus carreras defendiendo uno de estos modelos. Han llevado a cabo innumerables experimentos en este sentido y han apoyado repetidamente el modelo que prefieren en sus publicaciones.
¿Interpretaciones parciales?
Con un trasfondo tan fuertemente influenciado por una perspectiva o modelo, ¿pueden los investigadores tener una visión imparcial de los nuevos hallazgos? ¿Qué pasa si, en un nuevo experimento, de repente descubren que el modelo competidor encaja mucho mejor? ¿Y cómo se percibiría una publicación correspondiente en la comunidad científica? La profesora de psicología Ami Eidels de la Universidad de Newcastle en Australia plantea estas preguntas en un documento de debate. «Deberíamos preocuparnos por cómo nuestras creencias y expectativas previas influyen en nuestra interpretación de los hallazgos científicos, y tal vez incluso por cuánta evidencia necesitamos para cambiar nuestras creencias», escribe.
Para ilustrar esto, Eidels crea un escenario en el que los personajes ficticios Alex y Bea han estudiado el mismo fenómeno durante años, con Alex representando la teoría A y Bea representando la teoría B. Ambos ahora reciben de forma independiente los mismos resultados experimentales que se ajustan mejor a la teoría. A. Desde la perspectiva de Eidel, sería plausible que Bea exigiera más evidencia antes de admitir que los nuevos resultados respaldan la teoría A, mientras que Alex también podría creer que su opinión está confirmada por evidencia más débil.
¿Qué papel juega el contexto de una publicación?
“Suponiendo que Alex y Bea publicaran nuevos resultados: ¿cómo evaluaría la comunidad científica los estudios? ¿Tendría más peso el trabajo de Bea porque cambió las creencias que mantuvo durante años?”, pregunta Eidels. «Si asumimos que los estudios en los laboratorios de Alex y Bea se realizaron con el mismo cuidado, parece injusto dar más importancia a los mismos resultados de un laboratorio que a los del otro.» Sin embargo, Eidels cree que así es. Es probable que este contexto desempeñe un papel en la evaluación de la publicación.
Por ejemplo, cita un estudio de 2011 en el que se pidió a 100 sujetos que adivinaran cuál de dos cortinas tenía una imagen erótica detrás. Si bien la tasa de éxito aleatorio habría sido del 50%, los sujetos de prueba en realidad adivinaron correctamente el 53% de las veces. El equipo de autores del estudio interpretó que esto significaba que las personas eran, hasta cierto punto, capaces de ver el futuro, una interpretación bastante audaz. “Desde entonces ha habido muchos intentos de replicar estos resultados”, informa Eidels. «Aquí surge de nuevo la pregunta de hasta qué punto influye en los resultados si los investigadores creen o no en fenómenos sobrenaturales».
¿Recopilar e incluir ajustes preestablecidos?
Los resultados no fueron confirmados en experimentos más amplios. Los estudios realizados por varios laboratorios, en los que más de 2.000 sujetos completaron cerca de 38.000 carreras, alcanzaron una tasa de éxito del 49,89%. Por tanto, el resultado sólo habla de una distribución aleatoria de los resultados. Los investigadores preguntaron a todos los miembros de los equipos de investigación involucrados si creían en fenómenos sobrenaturales. «Preguntar directamente cuáles son las configuraciones predeterminadas es un paso importante», escribe Eidels. «Sin embargo, debido a que esta información individual puede distorsionarse, pueden resultar útiles enfoques adicionales».
Por ejemplo, podría utilizar las publicaciones anteriores de los investigadores para crear algún tipo de puntuación basada en su creencia en una teoría en particular. Según Eidels, la inteligencia artificial, que puede evaluar automáticamente cientos de estudios, también podría ayudar en el futuro. «Si ajustamos la configuración predeterminada con la ayuda de autoinformes o inteligencia artificial futurista, surgen nuevas preguntas», escribe Eidels. “¿Deberían los lectores considerar la información sobre las creencias previas de los investigadores al interpretar los hallazgos científicos? Y si es así, ¿cómo? Dejaré esta pregunta para una discusión futura.
Fuente: Ami Eidels (Universidad de Newcastle, Callaghan, Nueva Gales del Sur, Australia), Royal Society Open Science, doi: 10.1098/rsos.231613
