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Resumen de las clases Razonamiento, inferencia y argumento El razonamiento científico deliberativo implica realizar y evaluar inferencias. Al mismo tiempo, sabemos que este razonamiento ivolucra 3 patrones de inferencia: Deductivo → Válido, o sea,...

Resumen de las clases Razonamiento, inferencia y argumento El razonamiento científico deliberativo implica realizar y evaluar inferencias. Al mismo tiempo, sabemos que este razonamiento ivolucra 3 patrones de inferencia: Deductivo → Válido, o sea, que sus premisas juntas garantizan/hacen necesaria la conclusión “Todos los mamíferos son animales. Los perros son mamíferos. Por lo tanto, los perros son animales.” → No hay posibilidad de que las premisas sean verdaderas y la conclusión falsa. Inductivo → Inválido, las premisas no garantizan la conclusión. Ofrecen razones no concluyentes para inferir la conclusión “Vi 5 cisnes blancos, por lo tanto, todos los cisnes son blancos.” → La conclusión va más allá de lo que realmene prueban las evidencias. Abductivo → Inválido, misma que inducivo “El pasto está mojado. Cuando llueve, el pasto se moja. Entonces probablemente llovió” → La conclusión es una hipótesis probable, pero no es una certeza. ¿Cómo se evalúa un razonamiento científico? → Según las reglas abstractas y las propiedades formales de las inferencias involucradas. ¿Son verdaderas esas premisas? ¿Son suficientes para sustentar la conclusión? Una inferencia sólida tiene premisas Una inferencia válida tiene una estructura verdaderas y suficientes. lógica correcta pero puede tener premisas “Todos los humanos son mortales. Sócrates falsas. es humano. Por lo tanto sócrates es mortal.” “Todos los planetas son cuadrados. Marte es un planeta. Por lo tanto, marte es cuadrado.” Hablamos de un razonamiento monótono si la adición de nueva información nunca invalida una inferencia u obliga a retractarse de la conclusión. Las inferencias deductivas son monótonas! Un argumento deductivo válido NO puede volverse más válido o invalidarse agregando más premisas! Resumen de las clases 1  Todos los mamíferos tienen pulmones. Los delfines son mamíferos. Los delfines viven en el agua. Entonces los delfines tienen pulmones. → aquí “los delfines viven en el agua” no afecta. Razonamientos deductivos Los patrones de inferencia más utilizados involucran enunciados condicionales. Estos presentan que una circunstancia se da para que se dé otra circunstancia. “Si la tierra es un planeta, entonces gira alrededor del sol.” Donde lo azul es el antecedente y lo naranja es el consecuente. A es necesaria para que ocurra B Condición necesaria: Por ejemplo, tener nafta es necesario si, sin A, B no puede ocurrir. B→A para que el auto arranque, ya que sin anfta no prende. Pero girar la llave (con “Para que una planta viva, necesita agua.” todo ok) es suficiente para prender el : A es suficiente para que ocurra B Condición suficiente auto. si, si siempre que A ocurra, B también ocurre. “Si un número es divisible por 4, entonces es divisible por 2.” Modus ponens → Modus tollens → Válido Valido P→Q P→Q ~Q P --------- -------- ~P Q Falacias Formales Son patrones de inferencia inválidos que resultan de confundir los roles de las condiciones necesarias y suficientes en los enunciados condicionales. Negación del antecedente Afirmación del consecuente P→Q P→ Q ~P Q ---------- --------- Resumen de las clases 2  ~Q P Si me tomo un litro de cerveza, me pongo en Si no buscás trabajo, entonces no tendrás pedo trabajo. Como no me tomé un litro de cerveza, no estoy No tengo trabajo, por lo tanto no busqué en pedo. trabajo. La cosa es que podría estar en pedo igual xq Falso, puedo no tener trabajo xq nadie me me puedo haber mandado una botella de acepta! vodka! Razonamiento deductivo en la contrastación de hipótesis Método hipotético deductivo La contrastación de hipótesis requiere al menos 2 cosas: Evidencia empírica Inferencia racional Esta inferencia racional puede tomar forma de razonamiento/método hipotético-deductivo (H-D) → Hempel Entonces la contratación de hipótesis implica: Establecer predicciones a partir de una hipótesis. Comparar esas predicciones con las observaciones. 📎 Las predicciones formuladas sobre la base de una hipótesis deben estar implícitas lógicamente en la hipótesis mediante inferencia deductiva. Si la hipótesis es verdadera, la predicción derivada de ella también → condición suficiente! A partir de los resultados de la comparación se refuta o confirma: Refutación → válida: Si h→p, siendo h la hipótesis y p lo observado. No p entonces No h. Esto es un Modus Tollens, que es 100% válido! por lo que podemos afirmar que la hipótesis es falsa. Resumen de las clases 3  Confirmación → inválida: Si h → p, siendo h la hipótesis y p lo observado. Si p, entonces si h. Esto es una Falacia de afirmación del consecuente, que es inválida! por los que no probamos nada. Ejemplo de método hipotético deductivo! H: “Todos los cisnes son blancos” → es una generalización empírica ! E: “El próximo cisne que encuentre será blanco” → es la predicción o consecuencia observacional. Deben ser enunciados básicos, necesariamente singulares y observacionales. El problema con este método es que la inferencia de una predicción a partir de una hipótesis nunca es verdaderamente deductiva. Necesitamos afirmaciones adicionales llamadas Hipótesis auxiliares. Estas incluyen suposiciones de transfondo sobre cómo funciona el mundo y son innumerables. (H y A) → P Razonamientos inductivos y abductivos Como las inferencias deductivas son monótonas, no son ampliativas, lo que limita la utilidad de los patrones en el razonamiento científico y cotidiano. “Una ciencia basada solo en inferencias deductivas avanzaría sobre terreno seguro, pero no llegaría lejos.” Inferencias inductivas La verdad de las premisas no garantiza la verdad de las conclusiones. En el mejor de los casos, las conclusiones son verosímiles o probables. 📎 “Se observa que el Sol ha salido por el este durante miles de años. El Sol siempre saldrá por el este.” → Aunque la conclusión sea altamente probable, siempre existe la posibilidad, aunque remota, de que algún evento futuro desconocido altere el curso del Sol. Generalizaciones inductivas Son inferencias a una conclusión general sobre las propiedades de una clase de objetos basados en la observación de algunos objetos de la clase. Si se aplica a todos los miembros de Resumen de las clases 4  esa clase, es una generalización inductiva universal. Son ampliativas, o sea que la conclusión agrega info! X1 , X2 ,..., Xn donde c/u tiene la propiedad p ⇒ todos los observados tienen la propiedad p ​ ​ ​ Proyecciones inductivas Son inferencias a una conclusión sobre la característica de algún objeto que no se ha observado, en base a la observación de que algunos objetos del mismo tipo tienen esa característica. X1 , X2 ,..., Xn todas tienen cierta propiedad p ⇒ Xn+1 tendraˊ la propiedad p ​ ​ ​ ​ Características de los argumentos inductivos Usos Son ampliativos: tienen conclusiones que Crear una hipótesis permiten extendernos más allá de lo que Cuando requerimos conocer el todo pero sabemos. slo podemos estudiar una parte. No son monótonos: agregar info en las premisas puede cambiar la conclusión. Tienen diferente fuerza: el grado de fuerza se mide por la probabilidad de que la conclusión sea verdadera dado que todas las premisas son verdaderas 📎 Basicamente nunca hay certezas, pero resultan formas razonables de proceder Inferencia abductiva Evaluamos la conclusión, y si es verdadera, explicaría las premisas. Es literalmente el mismo funcionamieno que un diagnóstico médico. Tiene que haber algo que requiera explicación → Hecho sorprendente Si la hipótesis resulta cierta, ese hecho sorprendente deja de serlo! Ejemplo: El número y la variedad de observaciones 1. Se observa el hecho sorprendentes que explica una hipótesis contribuye a sorprendente C su robustez. Resumen de las clases 5  2. Si la hipótesis A fuera cierta, C El grado de sorpresa y el grado en que la hipótesis no sería sorprendente disipa la sorpresa contribuye a la fuerza de inferencia. 3. Entonces hay razón para creer El grado en que la hipótesis posee simplicidad, A verdadera. coherencia y fecundidad contribuye a la robustez de los fundamentos para el salto inferencial hacia la aceptación de esa explicación. Falacias informales Son patrones de inferencia defectuosos donde el defecto en el razonamiento muchas veces radica en el contenido de la inferencia más que en su forma, y que va más allá de tener premisas falsas. Falacia Ad Hominem El argumento toma como premisa quien es la persona Tiene una variante tu también: que sostiene una idea, como medio para desacreditar a 1. Usted me indica una dieta la idea. saludable 1. Ese político sostiene que el recore a la ciencia es 2. Usted se alimenta mal inadmisible 3. Entonces no debo seguir la 2. Ese político tiene causas de corrupción en su contra dieta saludable 3. Entonces el recorte es admisible Falacia Hombre de paja Caricaturiza los pensamientos para criticar esa caricatura en vez de los pensamientos reales. 1. Creo que deberíamos invertir más en energías renovables para combatir el cambio climático. 2. ¡Así que quieres dejar a todo el mundo sin trabajo y volver a la Edad de Piedra! ¡Es absurdo! Falacia de apelación a la autoridad Variante 1: Utiliza la opinión de una figura conocida en un ámbito como medio para legitimizar ideas de otro ámbito. Un famoso actor de Hollywood promueve una marca específica de vitaminas para el crecimiento del cabello. El hecho de que esta persona sea un actor reconocido no lo convierte en un experto en salud capilar ni en la efectividad de las vitaminas. Resumen de las clases 6  Variante 2: Dar opinión de un experto como fundamento concluyente cuando otros expertos opinan cosas distintas Un científico especializado en cambio climático afirma que el calentamiento global es una farsa. Si bien este científico puede ser un experto en su campo, ignorar las opiniones de la gran mayoría de la comunidad científica que apoya la teoría del calentamiento global sería una falacia. Variante 3: Considerar a un experto como una autoridad indiscutible Un economista ganador del premio Nobel afirma que la mejor solución para la crisis económica es la reducción drástica del gasto público. Si bien la opinión de este economista es valiosa, no se debe tomar como una verdad absoluta sin considerar otros puntos de vista o analizar críticamente sus argumentos. Falacia de apelación a la ignorancia Se basa en la idea de que una afirmación es verdadera simplemente porque no se ha demostrado lo contrario. En otras palabras, se convierte la ausencia de evidencia en evidencia de lo contrario. Alguien afirma que existen los extraterrestres porque nadie ha podido demostrar que no existen. Experimentación científica Los experimentos nos dan una forma estructurada de hacer observaciones, y su función es convertir a las meras observaciones en datos que sean útiles para comparar las expectativas de una hipótesis con la realidad. Los datos pueden ser: Cuantitativos: forma numérica. Facilmente comparables. Cantidades físicas medibles Cualitativos: forma no numérica. Descipción precisa y conocimientos previos. Existen 2 tipos de experimentos: Resumen de las clases 7  De laboratorio: generan datos producidos en condiciones controladas para que las expectativas y las observaciones sean lo más claras posibles. De campo: se llevan a cabo en escenarios reales. Muchas veces ocurre que tenemos una cierta tendencia a observar lo que queremos que sea verdad. Esto se conoce como razonamiento sesgado , que en otras palabras, es la dificultad de discernir que expectativas se siguen de las hipótesis. Relacionado con esto, tenemos el efecto hawhorne , que sucede cuando los participantes experimentales cambian su comportamiento al ser observados. Ahora, como controlamos los sesgos? los científicos no saben quienes están en el grupo de control ni quienes Experimentos ciegos: están en el experimental. Experimentos doblemente ciegos: tanto investigadores como sujetos no saben en que grupo están. se desinforma activamente a los participantes para interferir con la forma en que sus Engaño: expectativas influyen a su comportamiento. Los experimentos implican la introducción de cambios específicos en un sistema para hacer observaciones de como responde ese sistema. En este contexto tenemos dos conceptos importantes: cualquier cosa que pueda variar, Variable: Diseño experimental: cambiar u ocurrir en diferentes valores. 1. Articular claramente Estas se separan en diferentes categorías: las expectativas. → Así se vería un Cual es cual experimento Independientes → las que variamos. Son variable. perfectamente las intervenciones 2. Variar una variable controlado, cosa Dependientes→ las que se miden como independiente de que no es siempre resultado de la manipulación de las forma controlada. posible independientes. 3. Medir el valor de Extrañas → son variables no una variable controladas que pueden influir dependiente. involuntariamente en los resultados. Las que no son dependientes ni 4. Controlar las independientes variables extrañas para que no se De confusión → las extrañas se pueden vuelvan de convertir en estas. Provocan ruido en el confusión. impacto que tienen las independientes sobre las dependientes. 5. Controlar sesgos. Resumen de las clases 8  Valor: estado o cantidad de una variable en algún caso. 📎 Una intervención es óptima si cualquier cambio en el valor de la variable dependiente se puede rastrear hasta la influencia de la variable independiente. se mantienen todas las variables extrañas en valores constantes durante una Control directo: intervención. Sabiendo que las extrañas no cambian, si el control directo tiene éxito, solo la intervención puede ser responsable de un cambio en la independiente. Este tipo de control es poco útil ua que solo lo puedo usar si conozco todas las variables extrañas que podrían volverse de confusión Permite que las variables extrañas varien independientemente de la Control indirecto: intervención. Entonces, las variables extrañas variarán pero de la misma manera para los diferentes valores de la independiente. Dentro de este tipo de control, establecemos 2 grupos: Grupo experimental: es el que recibe la intervención a la variable independiente. Grupo de control: experimenta los otros valores predeterminados de la variable independiente. Para que estos grupos sean útiles y neutralicen el efecto de las variables extrañas debemos Aleatorizar , es decir, asignar de manera random las personas a cada grupo. La aleatorización mejora la probabilidad de que no haya alguna variable extraña que se convierta en variable de confusión. Pero ojo! no es garantía y solo funciona si la muestra es lo suficientemente grande. Replicación de un experimento Ayuda a aumentar el control de incertidumbres. Implica volver a realizar el experimento original y ver si el resultado es el mismo. Si algún resultado no se puede replicar o no se obtiene el mismo, el resultado original puede ser una casualidad o alguna variable de confusión no identificada previamente puede estar haciendo ruido. es el grado de certeza con el que una investigación puede Validez experimental interna: establecer relaciones entre variables independientes y dependientes, evitando variables de confusión. Es mayor cuanto más y mejor controla las variables y los sesgos. Resumen de las clases 9  Los experimentos de laboratorio tienen mucha validez experimental interna ya que tienen mucho control sobre el experimento. Validez experimental externa: es la medida en la que los resultados son extrapolables desde las condiciones experimentales a otras condiciones. Poblacional: es el grado en que las entidades experimentales son represntativas de la clase más amplia. Cuanto más representativa, más validez. Ecológica: Grado en que las circunstancias del experimento son representativas de las circunstancias del mundo real. → Experimentos de campo! (lo único malo es que tienen dificultad de replicabilidad) Entonces los experimentos de campo tienen mayor validez experimental externa. es un estudio basado en un solo individuo. Permiten una compresión cualitativa de Estudio de caso: primera mano de un fenómeno específico. Si incluyen la aparición de una variable independiente no introducida deliberadamene, es un experimento natural. Este tipo de experimentos tienen una validez interna y externa limitadas porque es muy dificil controlar sesgos y replicarlos. Macrodatos: son un conjunto de datos muy grande que no se pueden almacenar, analizar o visualizar con métodos tradicionales. Son rastros de la actividad humana. Pueden revelar patrones inesperados del comportamiento humano. Causalidad Es un principio que refiere a la relación entre causa y efecto, donde un evento (causa), produce o influye directamente en otro evento (efecto). 📎 David Hume argumenta que la experiencia no nos dice mucho sobre la naturaleza de las relaciones causales. Cuando vemmos una secuencia de eventos, solo vemos eventos sucediendo uno tras otro. No vemos la causalidad en sí misma. Pero ojo! el no negaba una asociación entre los eventos. Simplemente dudaba que haya algo más allá de esos eventos que ocurren juntos en un cierto orden. Resumen de las clases 10  Cuando notamos que dos eventos suceden La correlación es una medida de asociación uno tras otro ( contigüidad ), tendemos a pensar entre 2 variables. Si los valores de 2 variables que el primero causa el segundo. Pero esto es están correlacionados, tendemos a inferir que solo una regularidad. están causalmene relacionados. Esto sigue la idea de Hume: no hay causalidad como una propiedad inherente a Problemas de la correlación como guía: los dos eventos, es nuestra mente la que añade esa relación. Entonces en este sentido, La correlación es simétrica, pero la la causalidad es una construcción mental. Pero causalidad no. esto no necesariamente refleja como funcionan Algunas correlaciones entre 2 eventos no las cosas en si mismas. muestran causalidad entre ellos, sino que comparten una causa común, un 3er evento que causa ambos. Problemas de la contigüidad espacio- temporal como guía: Las relaciones causales entre eventos podrían existir sin manifestar correlaciones. No es suficiente. Un evento anterior puede Una variable exraña puede inhibir el efecto no ser causa de uno posterior. → Falacia de una causa. pos hoc ergo propter hoc Hay correlaciones espurias, donde 2 tipos La contigüidad no es necesaria. Las de eventos están correlacionados pero no causas pueden esar separadas de sus están relacionados de ninguna manera efectos. interesante, casualmente o de otra manera. Muchos eventos tienen múltiples causas y no todas ocurren justo antes. Muchos eventos son producto de cadenas causales. Causas como hacedoras de diferencia Plantea que las relaciones causales son, en el fondo, relaciones que hacen una diferencia. Si la ocurrencia de un evento hace una diferencia en la ocurrencia de un segundo evento, entoncces el primero evento es la causa del segundo evento. 📎 Si la bola de billar no hubiera golpeado a la bola 8, entonces la bola 8 no se hubiera movido. Si la bola de billar hubiera golpeado la bola 8 en otro lugar, entonces se habría movido en una dirección diferente. El movimiento de la bola de billar marcó una diferencia con el movimiento de la bola 8. Por lo tanto, el movimiento de la bola de billar hizo que la bola 8 se moviera. Resumen de las clases 11  Esta relación va más allá de la mera correlación de eventos. Esta idea puede ser más sencilla con condicionales contrafácticos. Estos tienen la forma: si fuera el caso de que C, entonces sería el caso de que E. El antecedente del condicional es el contrario al hecho. En un enfoque contrafáctico se deben verificar que los siguientes condicionales contrafácticos sean verdaderos: Si hubiera ocurrido C, entonces (probablemente) habría ocurrido E. Si no hubiera ocurrido C, entonces (probablemente) no habría ocurrido E. Contrastación de hipótesis causales Métodos de Mill Variaciones concomitantes Concordancia Si un cambio en A está acompañado por un Si en todas las situaciones en las que cambio proporcional en B, entonces A y B ocurre un fenómeno determinado, hay un están relacionadas de alguna forma. único factor común, entonces ese factor es probablemente la causa del fenómeno. Si aumentamos/disminuímos A, y B también Se puede dejar que el transfondo casual aumenta/disminuye de forma consistente, varíe mientras se mantiene igual la causa podemos sospechar que existe una sospechosa conexión. 📎 Aumento la cantidad de 📎 Un grupo de personas asiste a una cena y varios se enferman fertilizante. Al aumentarlo, las con los mismos síntomas. plantas crecen más rápido. Disminuyo el fertilizante, y Persona 1: comió choclo, notamos que el crecimiento de las ensalada y pastel. plantas también disminuye. Persona 2: comió pastel y choclo. Entonces las variaciones Person 3: comió pastel y concomitantes entre el fertilizante ensalada. y el crecimiento de las plantas sugiere que existe una relación Todos los enfermos comieron entre ambos. pastel, que es el único factor común entre todos los casos. Entonces la culpa es de la torta. Diferencia Si un fenómeno ocurre en una situación pero no en otra, y la única diferencia enre Resumen de las clases 12  ambas situaciones es un factor X, entonces Método compuesto ese factor X es probablemente la causa del Primero usa el método de la concordancia fenómeno. e identifica un factor común presente en 📎 todos los casos donde ocurre un fenómeno. Luego aplica el método de Planta A: recibe fertilizante y diferencia y verifica si ese factor está agua regularmente. ausente en los casos donde el fenómeno Plana B: solo recibe agua ocurre. Si un factor está presente en todas regularmente. las situaciones donde ocurre el fenómeno y A crece más rápido. La única está ausente en todas las situaciones diferencia es el fertilizante, donde no ocurre, se considera como la entonces es la causa más causa probable del fenómeno. 📎 probable del crecimiento más rápido de A. Enfermos: Persona 1: comió choclo, Método de residuos ensalada y torta Si un efecto puede ser descompuesto en Persona 2: comió torta y choclo partes, y algunas de esas partes ya han sido explicadas por causas conocidas, Persona 3: comió torta y entonces cualquier parte relevante del ensalada efecto debe deberse a una causa Sanos: desconocida. Persona 4: comió ensalada y 📎 La temperatura subió 10 grados choclo Persona 5: comió ensalada El radiador contribuyó con 4 grados La causa fue la lesbiana. El sol contribuyó con 3 grado. Los 3 grados que resan deben explicarse por una causa desconocida. Estudios longitudinales La verdadera fuerza de los métodos de Mills proviene de su combinación, que no siempre es posible. Los estudios estadísticos que permitían establecer correlaciones entre grandes series de números, además de los problemas vistos, eran muy poco útiles. Se reemplazan por estudios longitudinales. Estos son estudios de larga duración donde se sigue a un mismo grupo de Resumen de las clases 13  personas. Permiten tener un conocimmiento más adecuado de cómo interactúan posibles causas y efectos. me da paja poner los ejemplos, lo lamento, son muchos Causalidad y probabilidad Las ocurrencias de una causa no siempre conducen a la ocurrencia de su efecto. Un factor que aumenta la probabilidad de que ocurra un evento a pesar de no ser necesario ni suficiente para el efecto, se denomina causa contribuyente o causa parcial. Estas son mucho más comunes que las causas verdaderamente necesarias o suficientes. Por esto es útil pensar en la causalidad de forma probabilística. Por lo general, una causa aumenta la probabilidad de su efecto. →P (E∣C) > P (E∣ ∼ C) No es suficiente para que el fenómeno ocurra. No es necesaria para que el fenómeno ocurra. Siinfluye en la probabilidad, intensidad o características del fenómeno cuando está presente. 📎 Se prende fuego un bosque! Causa principal: chisma o llama Causas contribuyentes: sequedad, viento, etc. La fuerza de una relación causal se mide entre 0 y 1 →P (E∣C) − P (E∣ ∼ C) = fuerza Fuerza máxima: cuando la diferencia da 1 → C es necesaria y suficiente para E. Fuerza mínima: cuando la diferencia es 0 → la ocurrencia de C es irrelecante para E. Aspectos éticos La ética es la rama de la filosofía que estudia que acciones son moralmente aceptables y cuáles no. ¿ Cómo conectamos ciencia y ética? Responsabilidad de los El valor de la vida Los límites de la científicos humana intervención científica Resumen de las clases 14  Los procedimientos Los científicos suelen La ciencia nos deja científicos muchas veces planear preguntas sobre manipular la vida de pueden involucrar el valor y el estatus maneras sin precedentes, métodos discutibles o moral de la vida humana. lo que genera consecuencias interrogantes sobre los indeseables. límites. Bioética Teorías fundamentales: Talbot nos presenta 3: Teoría de la virtud Deontología Consecuencialismo Deontología La corrección de un acto depende de la naturaleza intrínseca del acto. No es aceptable medirla a partir de sus consecuencias. Un acto es moralmente correcto si sigue los principios o máximas sobre los cuales actúa un agente determinado. El fin nunca justifica los medios. Kant creía que eran reglas universales. Lo que nos deben hacer decidir si algo está bien o mal no es el escenario, sino el acto mismo. Eso se fija en los medios. Consecuencialismo → Benthan y Mill Lo que hay que tener en cuenta para determinar si un acto es correcto o no, no es lo intrínseco de él, sino sus consecuencias. Hay varios tipos de consecuencialismo (felicidad, libertad, igualdad, etc), pero el más conocido es el utilitarismo, que procura maximizar la felicidad. Calcular de alguna manera cuana felicidad me produce ese acto y restarle cuánta infelicidad produce. Comités de ética Revisan los métodos y alcances propuestos para garantizar que la investigación sea correcta desde la perspectiva ética. Estas juntas aprueban/rechazan, monitorean y revisan la investigación Resumen de las clases 15  científica. Lo ideal es que estén compuestos por expertos en diversas disciplinas y miembros de la comunidad. Desafíos: Diversidad de perspectivas éticas Presiones institucionales Sesgos Limitaciones de recursos Principios éticos para la investigación Respeto a las personas → deontológico Beneficiencia → consecuencialismo Exige que las personas capaces de Es la obligación ética para maximizar deliberar sobre sus opciones personales, beneficios y minimizar daños, lo que exige sean tratadas con respeto a su capacidad que los riesgos sean razonables a la luz de de autodeterminación. También exige la los beneficios esperados. Este principio no protección de las personas con autonomía puede cumplirse sin un buen diseño reducidad ante daños o abusos. Un experimental. instrumento clave es el consentimiento informado, que debe proveer info suficiente para que el sujeto pueda tomar una decisión informada sobre si participar o no del estudio. El consentimiento informado también debe estar explicado en términos que los potenciales sujetos de experimentación puedan entender. Justicia: Distributiva Compensatoria Reciprocidad Reparto equitativo de Una parte ha Quienes se benefician los beneficios y las perjudicado a la otra de algo también deben cargas de la y, por lo tanto, tiene algo a quienes se investigación. el deber de sacrificaron para ello. compensar a la parte Los riesgos no deben La idea es asegurar perjudicada. ser asumidos por equilibrio entre las grupos que no vayan a Se exige que los partes. recibir los beneficios. sujetos dañados obtengan un Quienes participan resarcimiento. deben compartir los riesgos. Resumen de las clases 16  Las diferencias en distribución de cargas y beneficios solo se justifican si se basan en distinciones moralmente relevantes. Ciencia, poítica y sociedad Vamos a hablar de la discusión pública acerca de lo que la ciencnia y la tecnología hacen y deberían hacer y que los estados deberían promover o regular tiene muchas arisstas. Hechos: estados de cosasm situaciones o eventos → ej: la tierra es esférica. Valores: lo que entra en juego al momento de determinar si algo es bueno o malo, valioso o no, si debería ser/ocurrir o no →ej: no regular la ia es inmoral La distinción entre hechos y valores nos permite distinguir entre: como son las Afirmaciones descriptivas: → para ninguno de las dos podemos cosas, juicios de hecho. → “El consumo de determinar verdad o falsedad usando carne proporciona el 90% de las contrastación. proteínas…” Afirmaciones valorativas: evaluación de un fenómeno, juicio de valor. → “Debemos reducir la crueldad hacia los animales” Dimensión valorativa de las ciencias El debate acerca de los valores en ciencia se ordena con tres preguntas: ¿ Están presentes los valores en la ciencia? Si sí, ¿De que manera?, y ¿Qué implicancias tienen esas presencias y cómo deben ser abordadas? Para responder a esas preguntas veremos: Valores cognitivos Son aquellos relacionados con el conocimiento, la verdad y la racionalidad. Son principios o criterios que guían la búsqueda y la evaluación del concocimiento y las creencias. Coherencia: consistencia lógica interna de un conjunto de afirmaciones. Resumen de las clases 17  Claridad: claridad conceptual y lingüística en la comunicación de ideas. Precisión: la exactitud y especifidad en la descripción y medición de fenómenos. Honestidad: la comunicación de resultados con independencia de si justifican o no las creencias iniciales. Financiación y conflictos de interés: quienes financian la investigación tienen intereses muy concretos acerca de los resultados, pudiendo ejercer presión sobre los científicos. Financiación estatal: algunos sostienen que una forma de garantizar que los valores cognitivos no se vean afectados por los intereses comerciales de quienes pueden buscar rédito económico, es aumentando la participación del estado en la investigación. Pero el estado también tiene intereses que pueden presionar. Amenazas: En algunas ocasiones son las propias instituciones y prácticas científicas presionan en contra de los valores cognitivos. Por ejemplo, la presión para publicar resultados. Revisión de pares: es una práctica en la que otros científicos revisan y critican el trabajo antes de que este se publique. Esta prácticca es ciega o incluso doblemente ciega. Valores contextuales Son los no cognitivos. Se refieren a aquellos relacionados con el entorno y las circunstancias específicas en las que se encuentra una persona, grupo o una sociedad. Tienen como objetivo reflejar las prioridades, intereses y necesidades de una sociedad. Ideal de la ciencia libre de valores La estrategia de la distinción de contextos (Reichenbach) es una forma de defender que la ciencia puede y debe estar libre de valores contextuales. Contexto de descubrimiento: involucra todas las actividades y procedimientos conducentes a hallar y proponer nuevas hipótesis. se procede para establecer si es pertinente continuar con una línea Contexto de prosecución: de investigación y desechar otras alternativas. Contexto de justificación: compuesto por las razones para aceptar/rechazar hipótesis y teorías científicas. Contexto de aplicación: constituído por todo aquello que tiene que ver con el uso práctico de una propuesta científica en una determinada área de la actividad humana. Como consecuencia de lo anerior, el empirismo lógico se propuso diferenciar entre: Resumen de las clases 18  : afirman la deseabilidad de cierto valor u objetivo → “La Juicios absolutos de valor sociedad debe tender hacia una mejor ditribución.” Juicios instrumentales de valor: afirman los medios para obtener tales objetivos → “Para lograr una mejor distribución, los impuestos deben ser progresivos.” → Acá si puede opinar la ciencia, decir cuál es la mejor forma. Rechazo del ideal de la ciencia libre de valores Douglas rechaza y sostiene que los valores contextuales no solo son inevitables, sino que son necesarios en el razonamiento científico en ciertos casos, especialmente en áreas de la ciencia que tienen un impacto directo en la sociedad. En esas áreas, la ciencia libre de valores es inaceptable. Solo mediante evaluaciones de las consecuencias probables de los errores se puede decidir si dada la incertidumbre y la importancia de evitar errores particulares, una decisión es verdaderamente apropiada. Por lo anto, los valores se convierten en un factor importante, aunque no determinante, en la toma de decisiones científicas internas. Objeciones a douglas Los científicos no deberían tomar decisiones que impliquen juicios de valor, deberían hacer su ciencia solo preocupados por los cognitivos y dejar la determinación de las implicaciones de ese trabajo a los responsables políticos → No sirven los políticos, no saben del tema! Deberíamos proteger a los científicos de tener que pensar en las consecuencias del error para proteger la neutralidad de valores del proceso científico. ¿Quién debe decidir acerca de lo que hace y debe hacer la ciencia? Algo muy aceptado es que “El objetivo de la ciencia es establecer verdades”, pero la ciencia no busca cualquier verdad y no es la naturaleza la que elige qué verdades busca establecer la ciencia. En realidad la ciencia busca establecer lo que nosotros queremos saber, verdades significativas. Entonces el objetivo de la ciencia es hallar verdades significativas. El probelma es que a lo largo de la historia, el curso real de la investigación científica ha reflejado los objetivos preferidos por grupos selectos. Las estructuras institucionales de la ciencia impiden que mucha gente pueda participar plenamente en la producción de conocimiento científico o en la decisión sobre que ciencia debe hacerse. Los científicos no están en posición de hacer juicios acerca de los objetivos de la ciencia xq tienen fuertes incentivos para alinear sus objetivos con quien lo financia. Que financie el estado/mercado no cambia el hecho de que siempre hay inereses colectivos dejados de lado. Los mercados quieren maximizar ganancias y los gobiernos tienen intereses específicos. Resumen de las clases 19  En síntesis, los elitismos no funcionan. una alternativa es la democracia vulgar en la cual todos votamos que hace la ciencia (desastre). Otra opción es la ciencia bien ordenada que garantiza una deliberación ideal, que plantea la discusión entre representantes de los ≠ predicamentos y perspectivas de la población humana inclusiva. Se esfuerzan por llegar a un acuerdo. Sino se busca algo aceptable para todos o una decisión por mayoría. Resumen de las clases 20