A ideia chata mais importante do universo

Vivemos em um mundo dominado pela ciência, mas a maioria das pessoas não entende sua característica mais essencial: estabelecer padrões de evidência para evitar que sejamos enganados por nossos próprios preconceitos e opiniões.

Crédito: David Matos via Unsplash



Principais conclusões
  • Manter padrões de evidência é a ideia mais importante e menos apreciada na ciência.
  • A ciência moderna foi estabelecida no final do Renascimento, quando redes de pesquisadores começaram a elaborar as melhores práticas para vincular evidências a conclusões.
  • Diante da negação da ciência e das tentativas de criar uma sociedade pós-verdade, temos que proteger a primazia dos padrões de evidência na ciência e na sociedade.

Eu falo muito sobre ciência para pessoas que não são cientistas. Geralmente é muito divertido porque a maioria das pessoas tem curiosidade científica, mesmo que não pense muito sobre isso em seu próprio tempo. Mas se estou falando sobre vida alienígena, buracos negros ou as estranhezas da mecânica quântica, sempre há uma ideia realmente importante que tento transmitir e que geralmente ninguém está interessado:



Padrões de evidência. É a ideia chata mais importante do universo.

Redes de cientistas levaram a sociedades científicas

O desenvolvimento da ciência moderna foi um processo longo e lento que exigiu a participação da maioria das culturas do mundo, desde a Grécia antiga e o islamismo medieval até a Índia e a China e, eventualmente, a Europa renascentista.

Um dos elementos mais críticos na Europa foi a formação gradual de comunidades internacionais de acadêmicos. Embora geralmente pensemos na ciência como sendo impulsionada pela inspiração de um gênio singular após o outro, isso é apenas parte da história. Para cada Galileu e Newton havia centenas de pessoas das quais você nunca ouviu falar. Eles formaram uma rede de pensadores e funileiros escrevendo cartas uns para os outros e fazendo visitas por todo o continente. Dessa forma, trocavam notas sobre coisas como a melhor maneira de realizar um experimento com líquidos em ebulição ou uma nova maneira de considerar a matemática dos problemas da mecânica celeste.



A menos que você seja um cientista, você provavelmente tem muito pouca ideia de como a ciência sabe o que sabe , ou ainda mais importante, como sabe o que não sabe .

Embora eles não soubessem disso na época, o que esses estudiosos também estavam fazendo era estabelecer as bases para uma ordem internacional de conhecimento científico que se basearia em padrões de evidência mutuamente acordados.

Eventualmente, essas redes se formalizaram. Academias científicas começaram a surgir em lugares como a Itália, onde a Academia dos Mistérios da Natureza foi fundada em Nápoles em 1560. Mais tarde, a Royal Society na Inglaterra, formalmente conhecida como The Royal Society of London for Improving Natural Knowledge, foi estabelecida em 1660. A Academia Francesa de Ciências foi formada apenas seis anos depois. Ao longo dos anos, essas instituições e outras liderariam o caminho no estabelecimento das melhores práticas de como realizar pesquisas científicas e como garantir que as conclusões que um cientista tirasse dessa pesquisa fossem apoiadas por evidências.

Sociedades científicas levaram a padrões de evidência

Crédito: Karlis Reimanis via Unsplash



Estou dizendo isso não porque eu acho que a história é tão legal (embora seja). Em vez disso, o que importa é ver como a ideia de padrões de evidência nasceu em sua forma científica. Veio de pessoas discutindo em público sobre o que deve contar como fatos públicos ou melhor ainda conhecimento público . A ciência não caiu do céu totalmente formada. Foi e é fruto de um esforço muito humano, muito coletivo. O objetivo desse esforço era determinar a melhor maneira de fazer perguntas sobre a natureza e garantir que você estivesse obtendo as respostas corretas.

Aliás, esse não foi um processo tranquilo. Houve muitas voltas erradas para descobrir o que contava como evidência significativa e o que era apenas outra maneira de ser enganado. Mas com o tempo, as pessoas descobriram que havia eram padrões de como configurar um experimento, como coletar dados dele e como interpretar esses dados. Esses padrões agora incluem coisas como isolar o aparato experimental de efeitos ambientais espúrios, entender como os dispositivos de coleta de dados respondem às entradas e contabilizar erros sistemáticos na análise dos dados. Há, é claro, muitos mais.

Dessa forma, os cientistas descobriram quais padrões eram úteis para vincular evidências a conclusões.

Por que os padrões são importantes

A ciência é agora a força mais poderosa que molda a vida humana. Sem ele, nunca poderia haver sete bilhões de nós vivendo no planeta ao mesmo tempo. Ele moldou e reformulou como comemos, como viajamos, como lidamos com doenças, como nos comunicamos e como vamos para a guerra. É também como estamos empurrando a Terra para novos e perigosos (para nós) estados climáticos. Mas apesar de toda essa onipresença e poder, a menos que você seja um cientista, você provavelmente tem muito pouca ideia de como a ciência sabe o que sabe , ou ainda mais importante, como sabe o que não sabe .

A maioria de nós não entende o que significa ter padrões de evidência ou como esses padrões são aplicados. Isso significa que não podemos ver como os mesmos métodos que nos deram nossos telefones celulares também nos deram nossa compreensão das mudanças climáticas. Quando ocorre uma pandemia, não podemos ver como a ciência será um processo em evolução, pois esses padrões de evidência são usados ​​para classificar os dados em tempo real. E quando se trata de coisas como OVNIs ou Alienígenas Antigos, não veremos que manter esses padrões é a única coisa que pode nos impedir de sermos enganados por uma conclusão de que podemos querer ser verdadeiros em vez de aceitar o único. isso realmente é verdade.



    É certo que os padrões de evidência não são o tópico mais emocionante do mundo. Mas pode muito bem ser o mais importante.

    Neste artigo História da ciência ciência Alfabetização científica

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