Ejemplos de ciencia empírica
La Royal Statistical Society ha liderado un discurso correspondiente, mediante el cual la contribución de Andrew Gelman y Christian Hennig “Más allá de lo subjetivo y lo objetivo en la estadística” ha sido debatida por más de 50 destacados estadísticos (Gelman y Hennig, 2017). Sugieren dejar de utilizar los términos bastante vagos de “objetividad” y “subjetividad”, y sustituirlos por “transparencia, consenso, imparcialidad y correspondencia con la realidad observable” para la primera, y “conciencia de múltiples perspectivas y dependencia del contexto” para la segunda. Junto con la “estabilidad”, estas deberían “conformar una colección de virtudes” que consideran “útiles en los debates sobre los fundamentos y la práctica de la estadística” (Gelman y Hennig, 2017, p. 967).
Sin embargo, cuestionar el concepto mismo de “objetividad” podría ser bastante provocador y absurdo para la mayoría de los científicos empíricos que sostienen que la “objetividad” es una propiedad central de los observables, o al menos la propiedad del método científico que produce hechos puros y sin valores. En este sentido, es interesante observar que ambas estrategias para superar la “crisis estadística de la ciencia” (Gelman y Loken, 2014) se centran en la conducta de los investigadores y emplean categorías morales para el problema ontológico y epistemológico de lo que debemos creer.
Ciencia empírica frente a ciencia aplicada
La corriente principal de la economía actual, encarnada en los modelos de Equilibrio General Dinámico Estocástico (DSGE), no puede considerarse una ciencia empírica en el sentido moderno del término: no se basa en datos empíricos, no es descriptiva de la economía del mundo real y tiene poco poder de previsión. En este artículo, comienzo con una revisión de las debilidades de la teoría económica neoclásica y defiendo una teoría verdaderamente científica basada en datos, la condición sine qua non para llevar la economía al ámbito de una ciencia empírica. Pero sugiero que, antes de embarcarnos en este empeño, debemos analizar primero los problemas epistemológicos de la economía para entender qué preguntas de investigación podemos pedir razonablemente a nuestra teoría. A continuación, analizo nuevos enfoques que prometen acercar la economía a una ciencia empírica. Entre estos enfoques se encuentran el estudio de las economías como sistemas complejos, la econometría y la econofísica, la economía artificial formada por múltiples agentes que interactúan, así como los intentos que se están realizando dentro de la actual teoría principal para alinear más estrechamente la teoría con el mundo real.
¿Es la lógica una ciencia empírica?
¿Tiene este concepto una aplicación en la vida real? ¿Enseñamos teoría o práctica? ¿Cuál es su aplicación práctica? Los alumnos ya conocen la teoría, ¿cómo enseñamos la práctica? Creo que tenemos muchas confusiones sobre la naturaleza del conocimiento que nos llevan a estos conceptos erróneos. Veamos una distinción básica entre disciplinas, en la modelización científica.
Ciencias formales: Basadas en sistemas formales (un sistema con pensamientos abstractos basado en el modelo de las Matemáticas) que proporciona el marco para las ciencias empíricas. Por ejemplo: matemáticas, lógica, informática teórica, estadística, lingüística teórica, teoría de la decisión, teoría de los juegos, etc.
En las ciencias formales, se tiene una noción de prueba y se pueden plantear muchos problemas que tienen una respuesta correcta. Sin embargo, en las ciencias empíricas no se tiene una noción de prueba y las preguntas que se cree que tienen una respuesta correcta pueden acabar teniendo más respuestas.
Las ciencias formales son como un sudoku o un puzzle: tienes reglas y métodos de deducción que te ayudan a encontrar el valor de verdad de algo llevando a cabo una serie de pasos y puedes llegar a la respuesta correcta. Por ejemplo, si mi ciencia formal asume que “Todos los chimpancés son inteligentes” y “Todos los animales inteligentes corren muy rápido”, sabemos con certeza que “Todos los chimpancés corren muy rápido” -sólo estás usando ambas afirmaciones para deducir una afirmación más, sin cuestionar o sondear las dos afirmaciones.
Qué es la ciencia empírica en psicología
La investigación empírica es la que utiliza pruebas empíricas. También es una forma de obtener conocimientos mediante la observación directa e indirecta o la experiencia. El empirismo valora más algunas investigaciones que otras. Las pruebas empíricas (el registro de las observaciones o experiencias directas) pueden analizarse de forma cuantitativa o cualitativa. Cuantificando las pruebas o dándoles sentido de forma cualitativa, un investigador puede responder a las preguntas empíricas, que deben estar claramente definidas y ser respondidas con las pruebas recogidas (normalmente llamadas datos). El diseño de la investigación varía según el campo y la cuestión que se investiga. Muchos investigadores combinan formas de análisis cualitativas y cuantitativas para responder mejor a preguntas que no pueden estudiarse en entornos de laboratorio, sobre todo en las ciencias sociales y en la educación.
En algunos campos, la investigación cuantitativa puede comenzar con una pregunta de investigación (por ejemplo, “¿tiene la escucha de música vocal durante el aprendizaje de una lista de palabras un efecto en la memoria posterior de estas palabras?”) que se pone a prueba mediante la experimentación. Por lo general, el investigador tiene una determinada teoría sobre el tema investigado. A partir de esta teoría, se proponen afirmaciones o hipótesis (por ejemplo, “Escuchar música vocal tiene un efecto negativo en el aprendizaje de una lista de palabras”). De estas hipótesis se derivan predicciones sobre hechos concretos (por ejemplo, “Las personas que estudian una lista de palabras mientras escuchan música vocal recordarán menos palabras en una prueba de memoria posterior que las personas que estudian una lista de palabras en silencio”). Estas predicciones pueden ponerse a prueba con un experimento adecuado. En función de los resultados del experimento, la teoría en la que se basaron las hipótesis y predicciones se verá respaldada o no,[1] o tendrá que modificarse y someterse a más pruebas.