…los ‘datos’ no son sucesos u objetos sino siempre registros o descripciones o recuerdos de sucesos u objetos. Siempre hay una transformación o recodificación del suceso bruto, la que se produce entre el hombre de ciencia y su objeto… Además, siempre e inevitablemente existe una selección de los datos, porque el universo total, pasado y presente, no está sujeto a observación desde ninguna posición dada del observador. En sentido estricto, pues, ningún dato es verdaderamente ‘bruto’, y todo registro ha sido, de una manera u otra, sometido a una remodelación y transformación, sea por el hombre o por sus instrumentos.
Gregory Bateson
Las matemáticas no mienten, lo que hay son muchos matemáticos mentirosos.
Henry David Thoreau
Construir modelos o imágenes para explicar las fórmulas matemáticas y los fenómenos descritos por ellas no es un paso adelante en el conocimiento de la realidad, sino más bien una huida de ella; es como querer hacer imágenes de un espíritu.
James Jeans
… Las ‘leyes’ de la probabilidad no pueden formularse de manera tal que se las comprenda pero a la vez no se crea en ellas, mas no es fácil decidir si son empíricas o tautológicas.
Gregory Bateson
Cuando las leyes de la matemática se refieren a la realidad, no son ciertas; cuando son ciertas, no se refieren a la realidad.
Albert Einstein
La mente humana es un producto reciente de nuestro planeta.
Charles Sherrington
Podría decirse que los matemáticos sólo ven la naturaleza a través del filtro que ellos mismos se han fabricado. El propio Kant, hablando de los diversos modos de percepción por medio de los cuales la mente humana aprehende la naturaleza, llegó a la conclusión de que ésta está particularmente inclinada a ver la naturaleza a través de unas lentes matemáticas. Así como alguien que lleva unas gafas azules no podría ver más que un mundo azul.
Un punto crucial en mi crisis científica tiene que ver con el uso que se hace de la estadística. Planteo aquí una inquietud surgida a partir de grandes paradojas en las que me vi envuelto durante la fase de análisis de datos de la tesis, ya que me resulta difícil ocultarlas o disimularlas y a cambio seguir justificando con más del mismo ruido ya existente.
En el transcurso de mi trabajo de tesis en Ecología me he topado con un abanico de múltiples diferentes enfoques en bibliografía sobre el tipo de análisis estadístico más apropiado según los datos tomados. Mi decisión de utilizar principalmente ANOVA (análisis de varianza) está respaldada por numerosas fuentes bibliográficas (citadas en la sección correspondiente de la presente tesis), pero a la vez durante la búsqueda bibliográfica durante mi investigación he encontrado que el punto de vista opuesto también existe, y uno intermedio (o mejor dicho, muchos) también. Es decir, que, dicho de otro modo, cualquier decisión podría considerarse finalmente correcta según el o los autores en los que basara mi elección. Bien fundamentado, ‘todo vale’ (parafraseando a Paul Feyerabend), aunque los estadísticos no aprueban esto, y esta es la primera de las paradojas. Este hecho me trae directamente como recordatorio la necesidad de reivindicar la subjetividad y la certeza de que ninguna evaluación a mi tesis va a ser finalmente “correcta” o “incorrecta”, sino que sólo será una fiel expresión del punto de vista adoptado y sostenido por cada evaluador, el cual estaría sustentado en una parte del espectro de colores visibles como autores de artículos referidos al tema en cuestión. En sí, optaré por la expresión poética: ¿de qué longitud de onda es nuestro pensamiento, qué alcance en años luz tiene un punto de vista ‘objetivo’ sobre cómo aplicar la estadística en un estudio
de ecología?
Resulta claro que cuando no se produce un discernimiento profundo haciendo
ciencia, se puede continuar acumulando más conocimiento construido con bases muy inestables, como una casa de naipes. Eso no tiene nada de malo, pero el problema es no reconocer la insostenibilidad de tal construcción y por el contrario apoyarse en la misma como tratándose de una estructura sólida, como si de una gran verdad estuviésemos hablando. Esto se entrecruza con la confusión implícita que existe a veces entre determinismo y predictibilidad. Una predicción revela lo que como observadores esperamos que ocurra basándonos en una hipótesis que de hecho surge de la imaginación y especulación del investigador. Pero la predictibilidad no siempre es posible porque como observadores podemos desconocer profundamente el sistema y su funcionamiento para que una afirmación predictiva sea posible en él. Hacer abuso del determinismo científico y caer en esta trampa es casi infantil. De hecho, si algo nos da el pie de poder hacer alguna predicción eficaz para alguna hipótesis, lo que se nos aparece como azaroso y caótico nos coloca nuevamente en nuestro lugar como observadores incapaces de proponer para tal sistema o fenómeno un sistema explicativo científico que abarque la totalidad del mismo. Y esta limitación es siempre metodológica y desde las bases es perceptual por lo que debe ser reconocida.
Ejemplo hipotético-teórico para intentar pensar de modos no habituales:
Si, por ejemplo, tenemos una especie y cómo se distribuye su abundancia o frecuencia (eje y) en función de una característica medible de su hábitat (eje x)… Lo cierto es que a partir de una nube de puntos las abundancias más frecuentes terminan dando la famosa curva en campana (de Gauss), Figura A, con los valores más frecuentes en el medio y menos frecuencia hacia valores extremos. Lo cual, de acuerdo al razonamiento más esperable y predecible, acorde a nuestra concepción de la realidad explicable en tal caso, esto corresponde a una distribución normal de tal variable medible.
Figura A.
Ahora tenemos dos especies (Figura B) y lo que ocurre para la misma (u otra cualquiera) hipotética variable medible de su hábitat es que las especies ocupan un rango característico con mayor frecuencia en diferentes valores de dicha variable. Esto lleva a la posible explicación de que esta variable puede ser importante en la determinación de sus nichos ecológicos, ya que no se superponen e implicaría un uso diferente del hábitat (esto deduce el investigador). ¿No? Hasta ahí, es un repaso personal de conceptos básicos de Ecología.
Figura B.
Sin embargo, cuando llevamos dos variables e intentamos observar como interactúan entre sí en el mismo tipo de gráfico (esto es: si cuando una aumenta la otra también o por el contrario disminuye o permanece constante, si la relación es no lineal, etc.), y suponiendo que establecemos también algún “análisis estadístico apropiado” para intentar determinar esta relación, lo que nos ocurre es que intentamos encontrar un patrón que ajuste a esa nube de puntos casi a cualquier precio, forzando dicho ajuste de algunafunción casi como si se tratara de pegar dos piezas de un rompecabezas que no coinciden, violando sus formas originales.
No es descabellado pensar como realidad posible un patrón gráfico explicativo que intente evitar la escandalosa reducción a un plano bidimensional de la vastedad que nos rodea y poder formular, por ejemplo, lo que se observa en la figura C.
Figura C.
En muchos casos la distribución normal es una construcción teórica aproximada y que ni siquiera se ajusta. Pero, más allá de poder reemplazar la distribución normal con otro tipo de distribución habitual (Poisson, binomial, etc.) con tal de que los datos arrojen algo de jugo para mi estudio, bajo distintos valores de la variable escogida X, los valores de la variable Y pueden tomar una dirección muy diferente. Es decir, puede estar ocurriendo una relación que no sólo no es lineal, sino que ni siquiera es explicable ni predecible bajo estos métodos ni desde nuestro punto de vista (Figura C). Se trataría de una variabilidad que podría ser explicada si tuviésemos al alcance y pudiésemos tomar en
cuenta una cantidad tan grande de otras variables coactuando que llegaríamos al punto en que la explicación en sí se tornaría algo ridícula, carente de sentido y utilidad alguna, no más que puro entretenimiento mental como conectarse por un momento a algún video game, crucigrama o juego de mesa.
Si bien estamos apuntando a aumentar nuestro conocimiento sobre un ecosistema, la noción crucial de que contamos con múltiples dimensiones que pueden hacer ver a nuestros datos como una nube de puntos caótica y sin sentido es fundamental para posicionarnos de otro modo como observadores. Ya no como la mente inteligente que quiere estudiar y llegar a comprender cómo funciona un bosque mirando a través del agujerito del tronco de un árbol. Sino como una parte más e integrada a ese ecosistema. En sí, podría decir simplemente que el Universo no es normal, lo es sólo para mediciones muy burdas de ciertas características que no aportan más que a los fines descriptivos que saltan
a la vista y ni siquiera hace falta analizar. Sin embargo insistimos en normalizar o reducir del modo más conveniente la partecita del universo medida hasta que nuestros datos digan lo que estamos buscando que digan, llegando a disfrazar artilugios sofisticados que pueden ser tramposos y poco claros hasta hacerlos lucir como métodos rigurosos de conocer la verdad. El mismo modus operandi engañoso que estoy utilizando al dar esta explicación al presentar el hilo de lo que se quiere decir en un orden determinado para que la argumentación sea considerada válida, se utiliza en todos los estudios considerados ‘serios’, pero muchos de ellos lo hacen presentando evidencias falsas a partir de manipulación de los datos, hasta volverlos falsos, en busca del fin deseado.
Según mi entender actual, en esta ciencia moderna que se destaca por la ausencia de fundamentos empíricos reales a pesar de la retórica empirista que la acompaña, creo más en tratar de hacer más fuerte el argumento más débil, en lugar de seguir reforzando y remarcando los caminos ya trazados, trillados, agotados, y hasta tal vez obsoletos.
El estado de la mente o hábito de pensamiento que lleva de los datos a la hipótesis dormitiva y de vuelta desde ella hasta los datos es autorreforzante. Entre todos los científicos se otorga un elevado valor a la predicción, y no cabe duda de que poder predecir los fenómenos es una cosa magnífica. Pero la predicción es una verificación bastante mediocre de una hipótesis, y esto vale especialmente para las ‘hipótesis dormitivas’.
… De hecho, la multiplicación de hipótesis dormitivas es un síntoma de excesiva preferencia por la inducción, y esta preferencia tiene que llevar siempre algo como el estado actual de las ciencias de la conducta: una masa de especulaciones cuasiteóricas no conectadas con ningún núcleo de conocimiento fundamental…
El aspirante a científico que no sabe nada de la estructura básica de la ciencia y nada de los 3000 años de cuidadoso pensamiento filosófico o humanístico sobre el hombre – que no puede definir la entropía o el sacramento – haría mejor en guardar silencio antes que ensanchar la jungla de hipótesis sustentadas sólo a medias ya existentes.
Gregory Bateson
La falta de credibilidad de un método estadístico radica en su sustento, la percepción dual y la consciencia limitada de que todo es cuantificable y medible. Diferentes autores dentro de la ciencia han llegado a estas conclusiones desde diversas disciplinas. Pero también muchos lo han hecho fuera de ella, principalmente poetas y artistas que han trascendido en el tiempo con sus obras al haber alcanzado tal profundidad. Todos ellos encierran en sí una misma base que consiste en que gran parte de nuestro estado de confusión respecto a la distinción entre lo que es real y lo que no lo es proviene de una gran trampa perceptual dada por nuestro lenguaje.
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