Ciência Nos Bastidores (Science Backstage PT)
Como é que os cientistas aprendem coisas novas sobre o mundo?

Como é que os cientistas aprendem coisas novas sobre o mundo?

Resumo:

  • Os cientistas utilizam um formalismo chamado Método Científico para obter novos conhecimentos sobre a forma como o mundo funciona.
  • O Método Científico consiste em fazer uma pergunta, formular uma hipótese, testá-la, e reavaliá-la com base no resultado do teste.
  • As hipóteses científicas nunca podem ser provadas, mas podem sempre ser refutadas.
  • Se uma hipótese tiver sido extensivamente testada, torna-se uma teoria científica que pode potencialmente ser aplicada a problemas práticos.

Vivemos numa época em que a informação é tão abundante como nunca antes na história da Humanidade. Com uma rápida pesquisa online, podemos encontrar respostas a quase todas as perguntas; desde ‘Qual será o tempo amanhã?’ até ‘Quantos anos tem o nosso planeta? No entanto, se nos aproximarmos da vanguarda do nosso conhecimento colectivo, as respostas são cada vez mais difíceis de obter e muitas vezes requerem um esforço significativamente maior do que consultar os nossos telefones.

Neste artigo, vamos explorar a forma como os cientistas procedem para obter novos conhecimentos sobre como funciona o nosso mundo à nossa volta e porque é que tais conhecimentos podem ser poderosos.

How do scientists learn new things about the world?_1

Na maioria das disciplinas científicas, novos conhecimentos são obtidos seguindo um formalismo conhecido como Método Científico. Existe numa variedade de formas diferentes, mas pode ser destilado em quatro partes principais: (1) Caracterização de um problema e formulação de uma questão de investigação, (2) construção de uma hipótese e derivação de previsões, (3) teste experimental destas previsões, e (4) reavaliação da hipótese à luz dos resultados experimentais [1].

Para ilustrar este formalismo bastante abstracto, podemos imaginar o seguinte cenário: Gostaríamos de ter algumas torradas ao pequeno-almoço. No entanto, notamos que a nossa torradeira não está a funcionar, e pretendemos investigar a razão para tal. Assim, formulamos a nossa pergunta de investigação: ‘Porque é que a torradeira não está a funcionar?’ e construímos a hipótese ‘A torradeira está avariada’. A partir disto, podemos deduzir a previsão de que a torradeira não deve continuar a funcionar quando a ligarmos a outra tomada, o que pode ser facilmente testado experimentalmente. O funcionamento da torradeira a partir de uma tomada diferente pode ter um de dois resultados, que decidirão como reavaliaremos a nossa hipótese. Se a torradeira funcionar agora, teremos de mudar a nossa hipótese para “A primeira tomada estava avariada”, enquanto que se a torradeira ainda não funcionar, podemos contar isto como prova de que a nossa hipótese está correta [2]. Para agirmos verdadeiramente cientificamente, tentaríamos então replicar as nossas descobertas, continuando a testar a torradeira em vários outros pontos de venda, pedir a outros cientistas que reproduzissem os nossos resultados, e pedir aos peritos que avaliassem todos os aspectos do nosso raciocínio num processo chamado “revisão por pares”.

É importante notar que mesmo que tenhamos sucesso nas três etapas acima, não podemos provar que a torradeira está avariada; podemos facilmente imaginar cenários em que a torradeira não está a trabalhar em diferentes tomadas, mas também não está avariada, por exemplo, uma falha de energia. De facto, o Método Científico nunca fornece provas de uma hipótese, mas, em vez disso, oferece uma forma de testá-la e potencialmente refutá-la [1].

Como é que os cientistas aprendem coisas novas sobre o mundo?

Se uma determinada hipótese pode resistir a testes extensivos por parte da comunidade científica, torna-se uma teoria aceite. Isso significa que, embora ainda possa ser refutada a qualquer momento por novas provas, é considerada “verdadeira” num sentido prático e nela se baseia um novo trabalho. Tais teorias são o que os cientistas procuram, uma vez que são os blocos de construção da nossa compreensão do mundo. Muitas delas podem mesmo ser usadas para prever eventos reais ou hipotéticos, por exemplo o que acontecerá se dermos um determinado medicamento a um paciente ou imprimirmos um determinado circuito num chip de silício. Tais predições podem ser formalizadas como: (a) conhecemos ou podemos imaginar um conjunto de observações, e (b) conhecemos uma teoria que se aplica. A partir destes dois componentes, podemos prever que (c) se segue. Um exemplo famoso disso seria (a) Sócrates é humano, (b) todos os humanos morrem, e portanto (c) Sócrates morrerá. Contudo, na realidade, tais previsões não são muitas vezes deterministas, mas sim probabilísticas, como por exemplo: (a) o paciente tem tosse, (b) um medicamento específico cura a tosse em 70% dos casos, e portanto (c) o paciente será curado com uma probabilidade de 70%. Este formalismo – embora em formas mais complexas – é rotineiramente utilizado em disciplinas como a engenharia ou a medicina e contribuiu significativamente para o seu sucesso [1, 3].

Aprender algo verdadeiramente novo sobre o mundo é difícil. Para evitar teorias erradas ou insuficientes, os cientistas observam, fazem hipóteses, testam, e reavaliam continuamente. Desta forma, expandimos os horizontes do nosso conhecimento como humanidade, o que em última análise significa que podemos encontrar melhores respostas a mais perguntas hoje do que ontem, quando retiramos os nossos telefones.

Referencias:

  1. Poser H. Wissenschaftstheorie. 2nd ed. Stuttgart: Phillip Reclam jun. GmbH&Co. KG; 2012. https://www.reclam.de/detail/978-3-15-018995-5/Poser__Hans/Wissenschaftstheorie. Accessed January 24, 2022.
  2. OpenStaxCNX. Biology.; 2020. http://cnx.org/contents/185cbf87-c72e-48f5-b51e-f14f21b5eabd@14.1.
  3. Hempel CG, Oppenheim P. Studies in the Logic of Explanation. https://doi.org/101086/286983. 2015;15(2):135-175. doi:10.1086/286983