Notas sobre Epistemología. El nuevo experimentalismo.
FUENTE: PSIQUIATRIA.COM. 2004; 8(1)
Fernando Ruiz Rey.
Psiquiatra
Wake County Human Services
Raleigh, NC. USA
E-mail: F5R7R0@AOL.com
El análisis epistemológico de, Kuhn, Lakatos y Feyerabend, se centró en las teorías y les asignó un papel
primordial en la estructura cognitiva de la ciencia. Los cambios que ocurran al nivel teórico, ocasionarán un
reajuste total de esta estructura cognitiva, al depender todos los elementos de este sistema, del sentido y del
significado que les otorgan las teorías. Otros filósofos no satisfechos con esta perspectiva de preponderancia de
las teorías, volvieron su atención a los experimentos científicos y los procedimientos empleados en la prosecución
de los datos y del conocimiento experimental, para poder, de esta manera, revitalizar y revindicar la experiencia
observacional; con ello esperan encontrar un pilar firme donde sujetar la racionalidad de los métodos de
confirmación de las teorías, y poder asegurar el progreso objetivo de la ciencia. Estos filósofos va a mostrar, o
intentar mostrar, que los experimentos no son tan dependientes de las grandes teorías como se supone, sino que
una vez realizados en condiciones controladas, cobran, usando la expresión de Ian Haching (1, pág. 165), `vida
propia', dependiendo solo de teorías menores, muchas de ellas relacionadas al funcionamiento del instrumental, a
la precisión de las medidas, a la discriminación de señales verdaderas versus artefactos de fondo, etc.
Hacking (1, pág. 154) dice que "uno puede realizar un experimento simplemente por curiosidad, para ver que
pasa"; según este autor, la simple observación de un fenómeno inesperado o curioso, puede dar origen a un
experimento por un científico interesado y reflexivo. Hacking señala que muchas de las experimentaciones en la
historia de la física, se llevaron a cabo sin una hipótesis que se intentara probar o, una teoría que se quería
corroborar; este autor escribe (1, pág. 159): "Algunos de los profundos trabajos experimentales son generados
enteramente por teorías. Algunas grades teorías emergen de experimentos pre-teóricos. Algunas teorías
languidecen por falta de engarce con el mundo real, mientras que otros fenómenos experimentales permanecen
ahí, sin más, por falta de teoría. Hay también familias felices, en las cuales se encuentran las teorías y los
experimentos, provenientes de fuentes diferentes." (Hacking usa como ejemplo las investigaciones de Arno
Penzias y R. W. Wilson en 1965, que al dirigir el radio telescopio al firmamento para estudiar las interferencias
radiales provenientes de la Vía Lactea, encontraron una temperatura uniforme de 3º K en todo el espacio, lo que
no tenía explicación, ni sentido. En Princeton, se pensaba en ese entonces, que si el universo provenía del Big
Bang, entonces debería haber una temperatura uniforme a través del espacio, la temperatura residual de la
primera explosión que debería ser captada en forma de ondas radiales. Ambos aspectos, el experimental y el
teórico se juntaron, y el resultado de las investigaciones de Penzias y Wilson, constituyeron las primeras razones
experimentales que fundamentaron la teoría del Big Bang. Los 3º K corresponden a la temperatura que tendría el
universo si todo hubiera comenzado 13 billones de años atrás con el Big Bang. Ver referencia para ejemplos de las
otras relaciones entre experimento y teoría presentada por Hacking.)
Chalmers (2), por su parte, señala como ejemplos de experimentación independiente de las teorías generales, las
investigaciones de Faraday, que ideó un esbozo de `motor' eléctrico, y de Hertz que produjo ondas de radio,
ambos con independencia de las teorías sobre magnetismo y electricidad sostenidas en aquel entonces. Estos
experimentos producidos en condiciones controladas, como es característico de todos los experimentos bien
llevados, pueden ser repetidos por otros investigadores, aún por aquellos que dudan del fenómeno demostrado. Si
se repiten siguiendo las instrucciones pertinentes, se pueden volver a producir, están ahí para siempre, no
desaparecen con los cambios de las teorías de alto nivel, por revolucionarios que sean estos cambios; en el caso
de los dos experimentos señalados, de las teorías acerca de la electricidad y del magnetismo. Los resultados de
un experimento bien realizado, persisten y resisten los cambios teóricos, y no dependen de ellos.
La experimentación se presenta en una perspectiva diferente a la manera como el antiguo empirismo utilizó la
observación y la experiencia, esto es, como afirmaciones de facto, más o menos sin problemática, que podían ser
utilizadas para probar la verdad presunta de una teoría. El énfasis en las corrientes filosóficas de tipo empírico,
estaba colocado en el lenguaje, en como se comunica lo observado, y en la construcción lógica derivada de las
llamadas `proposiciones observacionales'. Para el "nuevo experimentalismo", usando los términos de Robert
Ackermann (3), el énfasis está situado en la experimentación, esto es, la manipulación controlada de la situación
de observación.
La `observación cruda', solo a base de los sentidos, se puede decir sin exagerar, que es muy limitada en la ciencia
moderna; la observación de los `hechos' se realiza a través de diversos instrumentos, por lo que la producción de
los resultados experimentales, los datos, la evidencia `observacional', es el producto de un complejo proceso; a
menudo, no se trata de una `observación directa' del fenómeno natural, sino que totalmente `indirecta', como el
caso de la `observación' del interior del Sol por el efecto de los neutrinos solares sobre determinadas soluciones.
(1)
El nuevo experimentalismo, al contrario del antiguo empirismo, presta especial atención a las condiciones en que
se generan los datos experimentales, las condiciones materiales -instrumental, equipo y todo lo que posibilita
materialmente la experimentación- y el modelo teórico empleado en el experimento mismo. Ackermann (4)
señaló que las condiciones materiales de la experimentación científica, tienen una importancia no adecuadamente
reconocida en la producción de datos, estas condiciones no tiene la plasticidad que tienen las teorías, tanto las
que constituyen el objetivo de experimentación, como las teorías generales de los fenómenos naturales
estudiados; las condiciones materiales limitan las ambiciones teóricas. Hacking (1) también menciona la particular
importancia de las condiciones materiales de la experimentación, nos dice que, la invención y el
perfeccionamiento de nuevos instrumentos, abre posibilidades para la investigación del mundo y, con ello,
también, para el desarrollo de nuevas teorías. (1)
Allan Franklin, (5, 6) físico experimental y filósofo, en reacción a la visión sociológica constructivista de la
actividad científica, analiza una situación real de la física moderna para defender la racionalidad y la objetividad
de la ciencia: experimentos realizados en Oxford y Washington, y experimentos realizados en la Unión Soviética,
Berkeley y SLAC acerca de las violaciones de paridad atómica ["atomic parity-violatons"], y correspondencia de
los resultados experimentales con las predicciones de la teoría unificada de Weinberg-Salem de las interacciones
débiles de electrones ["electroweak interactions"]; los experimentos realizados en la Unión Soviética, Berckley y
SLAC apoyaron la teoría mencionada. Franklin concluye que los científicos prefirieron los resultados del segundo
grupo de investigadores, porque estos experimentos, realizados varios años más tarde, contaron con mejor
instrumental y metodología, y, por tanto, tenían más peso de evidencia.
Para Franklin los datos resultantes de un experimento pueden ser susceptibles de diversas interpretaciones, sin
embargo, estos `datos', constituyen un ambiente estable que permite la selección de las hipótesis (teorías sin
apoyo observacional) disponibles. Para Franklin, los hechos no entran en el diálogo científico teórico con el mismo
peso que otros elementos, los datos tienen un carácter sólido y normativo; esta evidencia experimental no es el
producto de una decisión personal del científico, ni de una opinión consensual del equipo de investigación. Según
este filósofo, hay experimentos `buenos' y experimentos `malos', la investigación debe seguir el camino marcado
por los buenos experimentos, los otros conducen al error. Los experimentos buenos son aquellos que se generan
con los procedimientos más confiables y con menos errores sistemáticos, estos hechos son capaces de dar una
respuesta a la investigación, y son consonantes con los resultados de otros experimentos disponibles en el
dominio pertinente. La evidencia así producida, es la que selecciona las teorías que sobreviven, las otras decaen y
mueren por falta de apoyo. La elección, la confirmación y la refutación de las teorías, se hace en base a esta
evidencia experimental válida. (4, 6, 7)
Sin embargo, esta distinción hecha por Franklin entre, lo válido y lo desechable en la producción de datos
experimentales, no resulta clara, ni suficientemente elaborada para ser aceptada por muchos filósofos como
prueba de una racionalidad objetiva en la ciencia. (4, 7) El criterio pragmático que impregna la propuesta de
Franklin, se aleja del objetivismo naturalista de la ciencia, y da cabida a la intervención de juicios de valor en la
apreciación de validez.
Otro flanco abierto para la crítica de la posición de Franklin es consecuencia de su empleo del bayesionismo para
describir los juicios de probabilidades que los científicos usan para relacionar la evidencia experimental con las
hipótesis formuladas, aunque el autor admite, curiosamente, que este procedimiento que propone, no refleja
necesariamente, los juicios que los científicos hagan de hecho en sus trabajos de investigación. Como hemos visto
en un capítulo anterior, el empleo de la estadística bayesiana, no es una garantía de completa objetividad, el
subjetivismo personal del científico o, el acuerdo colectivo de los investigadores, infieren fuertemente en la
determinación de las probabilidades previas, adulterando cualquier pretensión de nítida objetividad. (7)
Andy Pickering (8) desde una perspectiva constructivista, contraria al realismo experimental de Franklin, había ya
señalado con anterioridad, que los `hechos' producidos por la investigación experimental, son altamente
problemáticos, porque dependen de la calidad y del funcionamiento adecuado del equipo utilizado, de los
controles adecuados que se hagan, y de la discriminación apropiada de las señales significativas del instrumental,
de las distorsiones de fondo ("background noise"). Este autor también señala que el significado y el carácter
factual de un dato científico, se logra con el uso de modelos, analogías y simulaciones, que alinean esos datos con
supuestos teóricos; no es posible, entonces, separar tajantemente los datos experimentales del contexto teórico.
Los debates y las discrepancias observadas en distintos grupos de investigadores son, de acuerdo con Pickering
(7), muestra de las diferentes interpretaciones posibles del carácter de los datos experimentales; este autor
escribe: "Las comunidades científicas tienden a rechazar los datos que entran en conflicto con las creencias del
grupo y, contrariamente, ajustan sus técnicas experimentales para sintonizar con los fenómenos consistentes con
esas creencias."(9, pág. 236)
El intento de Franklin de rechazar categóricamente toda participación de creatividad y juicio humano en la
generación del conocimiento experimental ha sido fuertemente debatido, y su posición no es aceptada en lo que
tiene de pretensión de objetividad racionalista absoluta.
Más bien, los filósofos del nuevo experimentalismo, al centrar el análisis en el `proceso vivo' de la actividad
experimental, más que en los datos finales del experimento finalizado, como tendió ha hacerlo Franklin, destacan
con claridad la participación activa y la creatividad del investigador en la producción del conocimiento
experimental (selección del objeto de la investigación, diseño y selección del instrumental, interpretación de la
lectura de los instrumentos, etc.); esto incluye el recurso de teorías que posibilitan el desarrollo del experimento y
la interpretación que se les da a los resultados. Ya no se trata de un conocimiento adquirido pasivamente,
concibiendo al investigador como un simple `espectador' que recibe las impresiones de la naturaleza, sin imaginar
y crear medios -materiales y teóricos- para encontrar en el mundo lo que vislumbra, o cree vislumbrar. (10)
Rosenthal y Burgeois (11), desde una perspectiva pragmatista fenomenológica, señalan la íntima participación del
científico en el conocimiento del mundo, en cuanto el científico, en su actividad de investigación, crea significados
noéticos, para captar significativamente las manifestaciones de la naturaleza; escriben estos autores: "la
adecuación de estas estructuras de significado para captar lo que está ahí o, para permitir que lo que está ahí se
revele en si mismo de un modo significativo, debe ser comprobado ("tested") por las consecuencias en la
experiencia"; en el experimento científico, estas creaciones eidéticas deben ser corroboradas, o ajustadas, o
eliminadas en el curso de experiencias sucesivas. Estos autores señalan que los conceptos, las hipótesis y las
teorías usadas en ciencia son instrumentos intelectuales altamente sofisticados para manejar la experiencia en un
`segundo nivel'; el `primer nivel' está en la percepción misma del mundo, que no es una recepción pasiva de lo
externo, sino que un proceso de creación de significados que recogen al mundo. Tal vez cabe comentar, que estas
creaciones eidéticas -hipótesis y teorías (creaciones eidéticas de segundo nivel)- no siempre están bien esbozadas
o, simplemente, están ausentes, especialmente al comienzo de muchas investigaciones, como lo señala Hacking y
Chalmers.
Habría que añadir, que muchos `datos', de especial valor, que entregan los experimentos, son resultados fortuitos
de investigaciones diseñadas para otros fines, o sea, con una estructura eidética inicial distinta; pero, en cualquier
caso, la participación eidética creadora del ser humano, estaría siempre presente.
Franklin exigió procedimientos nítidos y bien llevados para descartar las fuentes de error en el proceso
experimental, y fortalecer, de este modo, su posición de producción de datos y evidencia, objetiva y obligatoria.
En esta preocupación por el control de las fuentes de error, Franklin coincide con la mayoría de los filósofos del
nuevo experimentalismo que han destacado que la mayor parte del trabajo experimental está destinado a metas
"locales" relacionadas con la limpieza de errores y la precisión de las medidas, como son, la discriminación de las
señales genuinas de las distorsiones de fondo y el análisis de datos.
Deborah Mayo, filósofa americana, se ha destacado por centrar su concepción filosófica del experimentalismo en
el análisis sistemático de las fuentes de error. Mayo señala que en la actividad de limpieza de los datos
experimentales se necesitan las estadísticas. Para este fin, corrientemente se han utilizado lo que ella llama
estadísticas de errores standards ("standards error stadistics") como, la técnica de análisis de datos, estimación
de intervalos de confianza, etc. Pero como estas técnicas, y también el bayesionismo, están ligados a las filosofías
centradas en las teorías que las utilizan para la confirmación y pruebas de inferencia, de las cuales los
experimentalistas intentan alejarse, éstos no las han utilizado como debieran en la limpieza de los datos
experimentales recogidos.
Deborah Mayo (12) escribe: "La posición central de lo que puede ser llamado confirmación o pruebas de las
filosofías "dominadas-por-las-teorías", es que la tarea de una teoría de la estadística comienza con los datos o
evidencia ya en la mano, y busca proveer alguna regla uniforme (semejante a la lógica inductiva) para relacionar
la evidencia (o proposiciones de evidencia) a alguna teoría, hipótesis o decisión de interés. Lo más común es que
la regla opera proveyendo alguna medida cuantitativa de apoyo, confirmación, credibilidad o probabilidad a las
hipótesis."
Según Mayo (12, 13), la crítica a la estadísticas de errores standards hecha por Howson y Urbach (14) es
inapropiada, porque esta crítica toma la perspectiva de la filosofía dominada por las teorías, y las estadísticas de
errores, "no ofrecen una medida cuantitativa uniforme de la evidencia para apoyo de las teorías." Pero en el caso
"de las metas del nuevo experimentalismo, las estadísticas de errores standards proveen las herramientas
apropiadas para investigar las hipótesis locales en el aprendizaje experimental". El objetivo de las estadísticas de
errores standards es revelar la capacidad de la prueba estadística misma para detectar errores, y lo presenta en
forma de probabilidad de error; esta estadística tiene la tarea de conseguir los datos experimentales con una
inferencia estadística aceptable. No sucede lo mismo con la estadística bayesiana, ésta parte con los datos evidencia- ya dados, y está basada en las relaciones de la evidencia con la teoría, buscando la probabilidad final
de ésta. Además, el bayesionismo, según sus críticos, se propone cuantificar lo incuantificable o, tal vez, con más
justicia, lo difícilmente cuantificable: lo subjetivo, esto es la probabilidad previa que, según Mayo, es la piedra
angular del bayesionismo. Para el estadístico de errores, una hipótesis es aceptable, desde el punto de vista
experimental, si los errores se han descartado; esto no es necesario para el bayesiano subjetivo para creer en la
hipótesis. (15)
La tesis propuesta por Deborah Mayo (12) es el aprendizaje desde el error o, argumentación desde el error, y es
guiado por el siguiente principio: "Se sabe que un error no está presente cuando (y solo en la medida que) un
procedimiento de investigación (que puede incluir varias pruebas) con gran probabilidad de detectar el error si
existe, sin embargo, ha fallado en mostrarlo."
Un procedimiento experimental de este tipo, con gran capacidad de detectar errores, constituye una "prueba
severa" y confiable para la detección de fallas; todo trabajo experimental para ser ciertamente científico debe ser
sometido sistemáticamente a estas pruebas severas. Mayo piensa que las estadísticas de errores standards
poseen la capacidad de detectar errores con gran confiabilidad, usan un mínimo de supuestos y tienen gran
aplicabilidad en diferentes dominios científicos, por lo que esta autora las considera como apropiadas para
constituir las `pruebas severas' de toda investigación científica. Mayo señala que la estructura del proceso de
experimentación provee la función y el objetivo adecuado para maximizar la utilidad y la aplicación de las técnicas
estadísticas mencionadas. Así por ejemplo, los modelos de simulación estadística pueden calcular la razón de
probabilidad del resultado de un experimento, suponiendo que estos son el resultado de artefactos de fondo, esto
es, distorsiones del procedimiento experimental; al estimar estos resultados en unidades de desviación standards
se puede cuantificar la probabilidad de que el resultado sea el producto de un artefacto. (13)
De esta manera, solo se pueden aceptar los resultados de una investigación, si han pasado las pruebas severas de
diseño experimental y manipulación estadística para descartar las fuentes posibles de errores; los resultados así
obtenidos reflejan, que no serían tales de no ser verdaderos y, con respecto a la hipótesis o teoría que se quiere
dar apoyo con el experimento, se puede decir, que la probabilidad de que el experimento apoye erróneamente la
hipótesis, es muy baja.
La metodología experimental debe descomponer todos los elementos lógicos envueltos en la obtención de los
resultados para someterlos a las severas pruebas mencionadas en búsqueda de posibles errores; así mismo, se
deben explorar las otras teorías disponibles que pueden explicar los resultados experimentales, para asegurar que
el resultado de la experimentación es un producto genuino del experimento y, no, la consecuencia de un artefacto
técnico y, que estos resultados no pueden estar mejor conectados con ninguna otra teoría que la que se intentaba
corroborar. Mayo insiste en que se debe evitar toda especulación teórica que no esté apoyada por la evidencia
experimental. Mayo señala que un experimento puede corroborar una hipótesis particular, pero no
necesariamente la hipótesis general de la cual la hipótesis en juego es solo un aspecto de aquella; el experimento,
en este caso, puede no ser capaz de discriminar entre las hipótesis generales rivales dado que el resultado del
experimento podría ser compatible también, con las otras teorías generales. (El ejemplo que ilustra esta tesis es
la investigación de Eddington que confirma la curvatura de la luz al pasar por la cercanía del Sol. Este
experimento confirma solo la ley -particular- de gravedad de Einstein, pero no necesariamente la teoría general
de la relatividad de la cual esta ley, es una parte, ya que otras teorías sobre el espacio y el tiempo [la teoría
general de la relatividad es solo una de ellas], también predicen la ley de gravedad de Einstein y, por tanto, los
resultados de Eddington.)
La búsqueda seria y sistemática de las fuentes de error en la experimentación, simulándolos, amplificándolos,
cuantificándolos, y usando modelos experimentales y estadísticos diseñados para detectar y controlar errores,
incluyendo los provenientes de las hipótesis que sostienen el experimento, constituye para Deborah Mayo, el
motor que impulsa el conocimiento científico fidedigno, y posibilita el progreso en la ciencia. El método de
aprendizaje desde el error, en vez de establecer un procedimiento de infalibilidad o confiabilidad en el
descubrimiento de la verdad, propone un procedimiento confiable para encontrar las fuentes de error y garantizar
que cuando no se encuentran, tenemos la alta probabilidad de tener un conocimiento acertado. Pero, aún hay un
aspecto positivo en la detección de errores, y es que los errores apuntan a áreas de problemas que deben
solucionarse -los técnicos-, pero también, cuando el experimento falla por otras razones (circunstancias no
consideradas en las hipótesis de trabajo), puede conducir a nuevas vetas de exploración experimental e, incluso,
llevar a una verdadera revolución científica. (2) Este aspecto positivo de los errores y fallas experimentales, ya
fue vislumbrado por Bacon: "Nadie debe sentirse descorazonado o confundido si los experimentos que intenta no
responden a sus expectaciones. Porque, aunque un experimento exitoso sea más agradable, uno sin éxito es
algunas veces más instructivo." (The Phylosophical Works of Francis Bacon, reprinted from the texts and
translations with the notes and prefaces of R. L. Ellis and F. Speeding. E. J Robertson. London and New York.
1905. Citado en ref. 1, pág. 247)
Shalizi (16) ha criticado a Deborah Mayo señalando que si la argumentación desde el error es la garantía de la
actividad científica verdadera, no queda claro el criterio de demarcación entre el conocimiento científico del
conocimiento técnico, como el de un ingeniero e, incluso, el de un artesano metalúrgico, ya que todos se
esfuerzan en eliminar las fuentes de error, para asegurar la calidad de sus productos. Shalizi menciona que Mayo
ha comentado que la argumentación desde el error es una técnica usada, aún en el aprendizaje de la vida diaria,
por lo que no sería por si misma, suficiente para establecer un criterio de demarcación para la ciencia. Con similar
sentido, Shalizi también señala que las técnicas de estadísticas para la detección de errores, básicas y normativas
en la concepción de Deborah Mayo, fueron inventadas tardíamente en la historia de la ciencia, y hubo muchos
científicos de gran valía -como Galileo- antes de que las estadísticas de análisis de datos hicieran su aparición.
El nuevo experimentalismo con su foco en los procedimientos experimentales y en la metodología estadística que
intenta reducir al máximo las fuentes de error en sus resultados, ha contribuido en forma importante a reducir las
exageraciones y los extremismos que trajeron la concepción epistemológica centrada en las teorías. Pero debe
tenerse en claro, que la libertad del experimento con respecto a las teorías, se limita a las teorías de alto nivel de
abstracción, porque todo el instrumental y el equipo utilizado en los experimentos están basados en teorías; así
mismo, el montaje experimental está guiado habitualmente por hipótesis locales que concretan el objeto del
experimento; aunque, como hemos visto, Hacking muestra en la historia de la ciencia, que muchos datos
experimentales precedieron a una hipótesis de trabajo. Más aún, la interpretación de la evidencia experimental,
más allá de las condiciones de su producción, requiere de teorías que conecten los datos con otros conocimientos
y les den el alcance necesario para constituir un conocimiento explicativo y predictivo en el dominio de la
naturaleza que se estudia.
La posición de Mayo está concentrada en la situación experimental, y ella misma reconoce que la relación entre la
experimentación y las teorías de alto nivel de abstracción, está por explorarse, esta autora sugiere que esas
teorías podrían descomponerse en hipótesis susceptibles de ser sometidas a corroboración experimental. (13,
pág. 451)
Chalmers (2) señala que los datos experimentales corroboran más a una teoría que a otras de las disponibles en
ese momento, lo que lógicamente implica que es posible que las teorías desechadas pudieran ser corroboradas
por los datos experimentales, si se modifican adecuadamente estas teorías o, si emerge una nueva teoría que
explica los datos más convenientemente, la teoría inicialmente corroborada es desplazada. Esto significa que la
relación de los datos experimentales y las teorías no es fija, puede cambiar; por esta razón Mayo no atribuye
probabilidades a las teorías, y según Chalmers (2, pág.195) "su [Deborah Mayo] argumentación acerca de las
leyes científicas y las teorías se reduce a la afirmación de que han resistido pruebas rigurosas mejor que cualquier
otro competidor disponible". Chalmers señala que en este sentido, Mayo no se diferencia de Popper y sus
seguidores, excepto en que tiene una versión más rigurosa de una `prueba severa'.
En vista de las objeciones mencionadas, no parece convincente explicar el progreso de la ciencia por la simple
acumulación de datos experimentales, ya que la explicación de estos datos, depende de las teorías disponibles,
que van cambiando, y por tanto, son falibles al ser reemplazadas por otras; los datos se van engarzando en
sistemas teóricos diferentes que les otorgan significados distintos o, simplemente se dejan de lado, al surgir
perspectivas teóricas de ese dominio de la ciencia que conducen a nuevas exploraciones experimentales
consideradas más significativas.
Tampoco puede postularse que con el experimentalismo se recupera la racionalidad -a prueba de crítica- en la
dinámica de la ciencia. Ya hemos visto algunas de las objeciones hechas a Franklin que intentó establecer una
racionalidad y objetividad normativas de los resultados experimentales. Sin embargo, se debe reconocer que el
nuevo experimentalismo hace un esfuerzo muy serio por reducir las fuentes de error y por apoyar la ciencia en
observaciones controladas para ofrecer evidencia de alta probabilidad de certeza, limitando las especulaciones
teóricas y reduciendo los supuestos al mínimo necesario.
Los experimentos tienen en cierto modo, "vida propia", al estar fundamentados en procedimientos experimentales
que operan con sistemas teóricos independientes de las teorías de alto nivel de abstracción, y de las teorías
locales que se intentan corroborar; un ejemplo de esta situación de independencia es el uso del microscopio por
un biólogo que conoce, en el mejor de los casos, en forma muy superficial las leyes de la óptica que apoyan la
tecnología de la microscopía, pero que puede observar y estudiar las estructuras intracelulares de la ameba, sin
que las teorías que guían su actividad científica estén influidas o cargadas del significado de las teorías de la
óptica. (1) Sin embargo, los resultados experimentales serían vacuos, si no se consideran las teorías que los
explican y los conectan con el cuerpo de conocimientos del dominio pertinente de la naturaleza.
Bibliografía
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