En estos días donde desgraciadamente convivimos con una multitud de datos y curvas que nos acercan a una realidad terrible, no está demás recordar el concepto de hipótesis falsable como sistema del avance científico.
El sentido común nos hace pensar que la mera observación de los datos y las regresiones más o menos simples, nos deben llevar de manera automática a una explicación general de los conceptos observados. Y ese camino puede llevar en muchos casos a conclusiones erróneas.
Los datos son importantes, pero para construir una teoría sólida que explique el mundo que nos rodea, no se puede dejar en la mera observación de los mismos la construcción teórica que lo sustente.
La observación y acumulación de los datos nos deben dar “pistas” de que algo está sucediendo. Es entonces cuando con esas observaciones se debe construir un modelo sólido basado en las reglas lógicas de las matemáticas. Y proponer una hipótesis teórica, un modelo explicativo, que además pueda hacer predicciones.
Es entonces cuando de nuevo, se tienen que contrastar esas predicciones que surgen de la hipótesis lógica, con los datos observados.
Si la comparativa entre lo predicho y lo observado se cumple, podemos inferir que nuestra hipótesis, nuestra teoría, puede ser correcta. Y además es falsable… porque si los datos observados varían, pueden modificar o incluso desechar el esquema lógico propuesto.
En estos tiempos se está instalando la idea que los datos por sí mismos son capaces de construir teorías válidas que se elevan a categoría de irrefutables. Y si algo es irrefutable, probablemente no será científico. Y es ahí donde reside la grandeza del pensamiento científico humano.
Los datos son un instrumento, y el gran manejo de volúmenes de información, mucho más. Pero hoy por hoy, se necesita la creatividad humana para ponerlos verdaderamente en valor.
© Dick Pequod | Analista de datos en Fluture Data