LOS DATOS Y SU INTERPRETACIÓN: CÓMO DIFERENCIARLOS


 

Considera las siguientes declaraciones.

Declaración 1: A es un ser humano. B es un gorila. Entre A y B hay muchas semejanzas, pero A tiene muchos atributos superiores en comparación con B.

Declaración 2: Las semejanzas demuestran que ambos, A y B, tienen un origen común. Las superioridades sugieren que A evolucionó de B durante millones de años.

Declaración 3: Las semejanzas demuestran que ambos, A y B, tienen un origen común: el Dios creador. Los atributos superiores de A demuestran que Dios eligió crear a los seres humanos a su propia imagen, lo que no sucedió con la creación de los animales.

La declaración 1 consiste en suministrar datos que son observables, se pueden saber y están abiertos a la experiencia. Las declaraciones 2 y 3 son interpretaciones de los hechos, una por un evolucionista y la otra por un creacionista.

Esta simple ilustración revela que el conocimiento o la información pueden dividirse en dos conceptos: datos e interpretación. Como los datos están sujetos a interpretaciones alternativas, los estudiantes e investigadores deben distinguir cuidadosamente entre la información que constituyen los datos reunidos, y la “información” derivada de los datos que se presenta como evidencia para apoyar una hipótesis. Los científicos se esfuerzan por ser lo más objetivos posible a este respecto, pero varios factores (prejuicios) influencian la selección e interpretación de los datos.

La distinción entre datos e interpretación no es menos importante en el aula de ciencia de lo que es en el laboratorio de ciencia. La mayor dificultad con respecto al proceso de separar los datos de la interpretación está en el contexto de las tareas asignadas en los libros de texto. Los libros de texto son las principales fuentes de información en toda aula; sin embargo, en el aula de clase de ciencia la información que se provee con frecuencia es más interpretación que datos. Los estudiantes necesitan tener un entrenamiento temprano con respecto a la identificación de los datos en los ejercicios cuando usan libros de texto. El desarrollo de tales ejercicios requerirá un esfuerzo adicional de parte del docente, pero dará como resultado una acción más analítica de parte de los estudiantes y menos explicación de parte del docente a medida que la clase progresa.

Reconociendo la diferencia

¿Qué son los datos? ¿Cuál es la diferencia entre datos e interpretación? Por definición, un dato es “el antecedente necesario para llegar al conocimiento exacto de una cosa o para deducir las consecuencias legítimas de un hecho”. Usualmente se considera que los datos observables son hechos inalterables, pero que pueden ser o no ser verdaderos. A medida que la tecnología y la ciencia progresan, los “hechos” serán descartados, modificados, o remplazados con nuevos datos. Por ejemplo, las medidas pueden constituir una base para la identificación, como ser una interpretación de un objeto o fenómeno. Frecuentemente se identifica a los fósiles de organismos extintos sobre la base de medidas de varias estructuras de las partes del cuerpo que han sido preservadas. La exactitud y precisión de las medidas tornan difícil la identificación correcta porque, como en el caso de muchas de las faunas conchíferas extintas, los científicos no saben si los organismos grandes, que tienen una estructura similar a la de los organismos pequeños, representan o no diferentes especies, géneros o etapas de desarrollo. Las identificaciones o cálculos reales no son datos sino interpretaciones. Gran parte de la controversia que existe en la literatura científica tiene su origen más bien en un problema significativo: interpretaciones hechas en base a datos limitados. Este punto necesita ser enfatizado en cada unidad o tema que se estudia en las aulas de ciencia.

La complejidad de los datos y las interpretaciones

Como una ilustración de la compleja interacción entre los datos y las interpretaciones, consideremos dos de los que se dan en el proceso de identificar simplemente rocas y minerales.

Paso 1. Interpretaciones de las propiedades luminosas de los minerales. Las propiedades luminosas de los minerales se describen mediante el examen microscópico de una sección muy delgada de la roca (comúnmente designada como una “sección delgada”). Se usa la luz polarizada (ondas de luz que vibran solamente en un plano en particular) para conducir series de pruebas de las propiedades luminosas de cada mineral en la sección delgada. Estas pruebas proveen una base visual de datos de los patrones de transmisión de la luz. Los mineralogistas usan dichos patrones para determinar la composición mineral de la muestra. La identificación de los minerales es una interpretación basada en los datos de las propiedades luminosas.

Paso 2. Determinación del tipo de roca. Se puede determinar el tipo de roca mediante el examen del contacto de un mineral con otro y midiendo la cantidad de cada mineral presente en cada uno de ellos. El geólogo que identifica la roca considera las identificaciones del mineral como “datos”, aún cuando la identificación de la roca en realidad es una interpretación de una interpretación. (El “dato” mineralógico fue determinado originalmente del dato de la propiedad luminosa.) El hecho es que el alcance de lo que constituye un dato es realmente bastante estrecho.

¿Precisamente cuán válida es la identificación? La identificación puede ser hecha usando comparaciones con patrones. Por ejemplo, tres secciones delgadas pueden tener la misma composición mineral pero los contactos entre los minerales pueden ser muy diferentes. Si los granos minerales están entrelazados, la roca es una roca ígnea. Si los granos minerales están alterados, deformados, alargados y alineados, es una roca metamórfica y los mismos minerales cementados juntos forman la roca sedimentaria. Cuando se definen bien los términos y procedimientos, la identificación es bastante fácil y relativamente confiable.

Ya que los datos están limitados a lo que podemos medir u observar directamente, los docentes deben promover la habilidad de sus alumnos de interpretar los datos de manera que estos puedan elaborar conclusiones confiables. Una interpretación es una explicación, una manera de presentar la información en términos comprensibles. Las interpretaciones están limitadas por la disponibilidad de datos y por la tendencia del observador.

Múltiples niveles de interpretación

Existen varios niveles de interpretación. Por ejemplo, el nombre oolito no solamente identifica a un tipo de roca en particular, sino que también implica toda una historia de requisitos ambientales y condiciones de depósito para su formación. ¿Como puede adquirir un nombre tanta información interpretativa?

1. Una sección delgada compuesta por partículas redondas, como gotas, cementadas todas juntas, primero deben ser identificadas con respecto a su mineralización. Por lo tanto, el primer nivel de interpretación es identificar la composición mineral de las pequeñas esferas. Para el propósito de esta ilustración, las identificaremos como partículas de carbonato de calcio.

2. La identificación de la estructura de la roca redonda, llena de esferitas, se basa en el reconocimiento de un objeto central que puede ser una pieza de algún otro tipo de roca o tal vez un fragmento de material conchífero alrededor del cual se precipitó el carbonato de calcio. Esta información estructural unida a la redondez de las partículas identifica las esferitas como oolitos. En este punto uno podría pensar que el ejercicio ha concluido y que la identificación es tan simple y sencilla como la identificación mineral. Sin embargo, se ha introducido un tercer nivel de interpretación para explicar cómo se formaron los oolitos.

3. El tercer nivel se apoya en las observaciones de ambientes modernos. Los geólogos saben que los oolitos se forman típicamente cerca de una costa por agitación de aguas salinas calientes poco profundas.

4. Los investigadores aplican este conocimiento a las rocas oolíticas encontradas en la ladera de la montaña. En otras palabras, los geólogos toman lo que saben acerca del escenario moderno, y de acuerdo con él interpretan el escenario antiguo. Ellos suponen que los oolitos en la montaña se formaron en ese sitio en algún tiempo del pasado de la misma manera que se forman los oolitos en el océano o el Gran Lago Salado de Utah. Esta interpretación implica que los oolitos no se forman de ninguna otra manera. El razonamiento parece totalmente lógico y la conclusión parece obvia; sin embargo, esta asociación puede no ser cierta. El ejercicio no ha terminado. Se agrega ahora este conjunto de interpretaciones a datos con múltiples interpretaciones para llevarnos a la descripción final de la exposición de una roca en particular. Este proceso es duplicado en otras exposiciones o afloramientos de roca en una región mayor para desarrollar un modelo.

5. Los geólogos usan otros tipos de roca y datos adicionales con el fin de desarrollar modelos para describir eventos geológicos de la historia de la tierra. Por ejemplo, se designa a los granos de cuarzo cementados como areniscas. Los patrones de arenisca pueden deberse a procesos conocidos como estratificación cruzada. Típicamente, los estratos cruzados se forman cuando las corrientes (de viento y/o agua) depositan arena y arcilla al abrigo de las laderas de las dunas. Mediante la integración de una amplia gama de datos e interpretaciones ( minerales, rocas, oolitas y estratificación cruzada) los geólogos ahora pueden desarrollar el quinto nivel de interpretación: la modelación. Los modelos proveen a los científicos de un marco generalizado para predicciones en desarrollo y calcular eventos que pueden haber ocurrido en el pasado.

Por lo tanto, cuando se evalúa una investigación, debe tenerse en cuenta la marcada diferencia entre los datos y la interpretación. Los datos son medidas y observaciones reales. Las interpretaciones tratan de identificar o explicar lo que es medido y observado. La validez de una interpretación depende de cuán buena sea la correspondencia de la interpretación con los datos disponibles. Las interpretaciones cambiarán según cambie la base de datos. Esta interacción entre los datos y las interpretaciones es lo que causa el éxito y florecimiento de la ciencia.

Parcialidad en la adquisición de datos

Los científicos son conscientes que están sujetos al error y malentendido. Por lo tanto tratan de mantener una actitud de objetividad en la investigación. Esta lealtad a la objetividad ha creado una especie de aura alrededor de los científicos y, desafortunadamente, la ciencia ha desarrollado una imagen popular de “infalibilidad”. La gente prefiere creer que los científicos son objetivos y que tratan con absolutos. Algunos incluso piensan que cuando un científico saca una conclusión, todas las teorías que compiten son refutadas y las preguntas se resuelven. Debido a eso se desarrolló una falsa sensación de seguridad en la ciencia. Algunos científicos hacen poco para disipar esa imagen y para complicar las cosas, la comunidad científica ha adoptado la posición de que cualquier investigador que tiene una predisposición religiosa no es científico; por lo tanto, por definición, la ciencia creacionista no puede ser verdadera ciencia. Una actitud tal falla en reconocer sus propias predisposiciones. Pasamos a enumerar ciertas predisposiciones que influencian sobre la ciencia, algunas de las cuales son técnicas y otras son factores sutiles e inconscientes.

  1. Restricciones en el muestreo. El primer problema en la recolección de datos es la predisposición en el muestreo. Todo científico tiene algunas ideas preconcebidas acerca de la investigación que influencian la selección de los datos. El muestreo al azar ayuda a minimizar el problema, pero aún entonces las selecciones favorecen una hipótesis en particular.
  2. Errores sistemáticos. Un científico puede tener un “punto ciego”: una falla en reconocer datos. Por ejemplo, es común que un paleontólogo que se especializa en caracoles fósiles coleccione una mayor variedad de gasterópodos que cualquier otro en la ladera de la montaña. Sin embargo, ese mismo individuo tendrá menos almejas y corales que otros colectores de fósiles. Estos otros fósiles pueden tener un impacto significativo en la interpretación de ese sitio, pero la predisposición del investigador elimina esa fuente de datos. Además de los problemas relativos a la obtención de datos, el procesamiento de los datos puede introducir tendencias técnicas sistemáticas. Un inadvertido procedimiento defectuoso, o una fórmula matemática o un análisis estadístico incorrectamente aplicados en el procesamiento de datos introduce un error sistemático o tendencia en los resultados.
  3. Restricciones tecnológicas. Los científicos tienen ahora la habilidad de incorporar grandes cantidades de datos e interpretaciones en modelos generados por computadora por medio de análisis que involucran el reconocimiento de patrones. Sin embargo, las gigantescas bases de datos no necesariamente significan que los modelos reflejan adecuadamente sistemas y procesos complejos. El desarrollo de modelos simplificados con sistemas generados por computadora producen restricciones técnicas porque los parámetros simplificados establecen límites a la aplicación del modelo a sistemas verdaderos.
  4. Calidad de los datos. El análisis de los datos introduce tendencias debido a las interpretaciones cualitativas o subjetivas que están incluidas. Por ejemplo, en el análisis de los datos de potasio-argón, la cantidad de potasio y de argón puede ser medida muy exacta y precisamente. Sin embargo, es difícil saber con certeza lo que ese dato significa, y las conclusiones relativas a la edad dependen mucho de las numerosas suposiciones y problemas que surgen en el contexto de la metodología. La tecnología corriente no mide la edad de la roca en forma directa, por lo que las conclusiones son tendenciosas. Y los datos descriptivos son aún más problemáticos.
  5. Restricciones financieras. El método científico requiere pruebas rigurosas antes que cualquier teoría pueda ser aceptada. Sin embargo, las restricciones monetarias y de tiempo limitan el crucial proceso de prueba. Se incorporan nuevos datos en la teoría corriente porque es más fácil que el material sea publicado si es generalmente aceptado por el mundo científico. El proceso del financiamiento tiene una increíble influencia en la investigación hoy en día. Si no hay publicación, no hay dinero para la investigación. Es así de simple. El riguroso proceso de prueba propuesto por el método científico no es rentable, de tal manera que las ideas y los conceptos son enviados apresuradamente a la prensa y citados en publicaciones subsecuentes. Las presiones económicas crean un aumento de las tendencias técnicas al limitar el proceso experimental. Los estudiantes debieran ser conscientes que la financiación de la investigación tiene un control significativo sobre la investigación publicada.

Consecuencias para la ciencia y la religión

Cuando se llega a la junción de la ciencia y la religión, deben notarse varios puntos. Primero, no todos los datos se miden con exactitud y a veces es difícil diferenciar entre los datos y la interpretación. Desde luego, las interpretaciones múltiples y alternativas de cualquier base de datos no solamente son posibles sino que son también probables. La interpretación de datos puede ser muy compleja; sin embargo, en el desarrollo de las teorías, se prefiere usualmente el escenario más simple al más complejo. Segundo, en toda interpretación se hallan presentes predisposiciones, porque toda interpretación científica es subjetiva, por lo menos en parte. Tercero, necesitamos comprender la naturaleza de la ciencia y cómo trabaja el científico. La gente a veces se desanima porque las interpretaciones científicas cambian constantemente, de manera que no saben qué creer. Sin embargo, esa es la naturaleza de la ciencia; así es como avanza. Una vez que uno realmente comprende este aspecto de la ciencia, uno es renuente a basar creencias teológicas en datos específicos o en conceptos científicos. Cuarto, aunque la ciencia sea útil y provea información relevante, no debiera dictar la teología de nadie. Si se le permite a la ciencia dictar teología, entonces cada vez que la interpretación científica cambia, la teología debería ser alterada, sea que esa alteración es consistente con el sistema de creencias y experiencias de uno o no lo sea. Al mismo tiempo, la teología no debiera dictar la ciencia de nadie. Conceptos tales como “la fijeza de las especies,” basada en una teología personal sostenida por muchos en los siglos XVII y XVIII , y la teoría de la “tierra plana,” son algunas de las ideas que contribuyeron al conflicto entre la ciencia y la teología. La Biblia puede suplir legítimas hipótesis de trabajo y limitaciones para la ciencia. De hecho, la Escritura como fuente de información sugiere vías de investigación que no serían consideradas por la mayoría de las personas no cristianas. Tal investigación debería reconocer toda parcialidad escrituraria que pueda estar presente y todos los datos deben ser evaluados equitativamente.

Conclusiones

Los científicos están completamente seguros que saben lo que están haciendo. Sin embargo, especialmente en el área de los orígenes, la ciencia sola no puede enjuiciar la completa base de datos porque la propuesta científica no considera la posibilidad de la participación sobrenatural en la naturaleza y en la historia de nuestro planeta. La mayoría de los científicos creen que hay conflictos irreconciliables entre la ciencia y la Escritura. Por ejemplo, Ayala afirma: “Pretender que las declaraciones de Génesis son verdad científica es negar toda la evidencia”. La evidencia no prueba ni una larga ni una corta historia de la vida. La evidencia disponible provee información muy limitada. Los datos no son el problema principal en reconciliar la ciencia y la Escritura. Es la interpretación de los datos la que presenta conflictos. También se ha dicho: “No solamente es el presente la llave del pasado, sino que el presente es la llave del futuro”. Ambos, el relato histórico de un diluvio universal y el relato profético de la segunda venida de Cristo proclaman la falsedad de ese concepto. Para los cristianos, la Biblia provee una fuente de información que sugiere que hay un camino mejor para abordar la ciencia. Desde esta perspectiva, se reconocerá cierta armonía entre la ciencia y la Escritura. De hecho, los cristianos esperan armonía porque ellos reconocen a Dios como el creador de la naturaleza y sus “leyes” científicas.


Elaine Kennedy (Ph.D., University of Southern California) es geóloga, científica e investigadora del Geoscience Research Institute, en Loma Linda, California, EE.UU.

 

Fuente del artículo: https://dialogue.adventist.org/es/818/los-datos-y-su-interpretacion-como-diferenciarlos