Ricerca scientifica: storia, attualità e applicazioni

STORIA E FILOSOFIA DELLA SCIENZA

La ricerca scientifica è l’attività condotta da scienziati, ricercatori e studiosi con lo scopo di scoprire e interpretare i fenomeni alla luce della scienza; ma cosa si intende con «scienza»? Secondo l’enciclopedia Treccani, «scienza» è l’«insieme delle discipline fondate essenzialmente sull’osservazione, l’esperienza, il calcolo, o che hanno per oggetto la natura e gli esseri viventi, e che si avvalgono di linguaggi formalizzati». Si può dunque pensare che le ricerche scientifiche siano accomunate da un oggetto centrale, la natura degli esseri viventi, e da una teoria fondamentale in grado di unificare tutte le discipline, un metodo comune detto metodo scientifico. Tuttavia, stando alla definizione della Treccani, ciò che non ha un linguaggio formalizzato non può rientrare nel concetto di scienza, eppure ogni ricerca scientifica che si rispetti, si fonda su una teoria di partenza. Le teorie non si basano per forza su linguaggi formalizzati, ma non può esserci scienza senza teoria. Non ci sarebbero risposte senza domande teoriche. Scopo della ricerca scientifica e tecnologica è quello di validare o smentire le teorie di partenza.

Il problema del dogma

Secondo Kuhn, una scienza è tale (scienza normale) fino a quando non viene contro-dimostrata dalla ricerca scientifica, a quel punto avviene quella che prende il nome di «rivoluzione scientifica». Il passaggio da scienza normale a rivoluzione scientifica è graduale e si concretizza solo in seguito ad un lungo periodo di accumulo di molteplici conoscenze in favore di una particolare teoria. Il fatto che un risultato sia universalmente replicabile (riproducibile in più centri di ricerca) lo rende sufficientemente valido e significativo, ma non per questo vero ed assoluto. È bene sottolineare che il lavoro della ricerca scientifica non si basa sulla verità, ma sulla probabile validità di una teoria. In passato la scienza si basava perlopiù sull’ipse dixit: le leggi scientifiche dedotte dai grandi uomini come Galeno o Ippocrate, erano assolutamente intoccabili. Com’è risaputo, la stessa religione Cattolica non era criticabile. Inizialmente i cieli erano concepiti come luogo di perfezione ed era difficile accettare che la traiettoria dei pianeti non fosse circolare. Solo il cerchio era in grado di esprimere la santità del cielo. Quando Keplero parlò di orbita ellittica, fu necessario attendere anni prima che la teoria venisse validata. Nel tentativo di tenere buono il dogma della circolarità, vennero proposte altre teorie alternative come quella degli epicicli, secondo cui i pianeti seguivano una traiettoria «a nastro», tuttavia con l’accumulo di evidenze, fu necessario validare la teoria di Keplero.

Se nessuno avesse mai avuto il coraggio di proporre una teoria anti-dogmatica, l’umanità non si sarebbe evoluta ed ancora oggi crederemmo che i pianeti seguono un’orbita circolare. Come saremmo potuti arrivare all’ingegneria aerospaziale e ai viaggi interstellari se ci fossimo limitati a credere acriticamente nel dogma ecclesiastico? È senz’altro vero che all’epoca il cattolicesimo aveva una grande influenza sul modo di intendere la realtà, ma non per questo era IL modo di intenderla. Era solo uno tra tanti. Scopo della ricerca scientifica fu quello di spostare la credenza di massa su un un’altra teoria, con più supporto metodologico. I dogmi creano stabilità nel sistema, danno sicurezza, ma purtroppo non portano ad un’evoluzione, che per definizione indica un progresso, quindi un movimento. La ricerca scientifica nasce proprio con l’intento di sostituire la sicurezza del dogma con la dinamicità del dubbio. Nuove domande per nuove risposte, sempre più aggiornate e tendenti alla validità.

Smentire le teorie

Secondo Popper il carattere fondamentale di una teoria scientifica è la falsificabilità. Se si ritiene che a rendere qualcosa una disciplina scientifica sia l’accumulo di esempi positivi, allora anche l’astrologia può essere intesa come tale. Infatti con l’oroscopo raccoglie un gran numero di evidenze in suo favore (anche contro, ma vedremo con il test delle carte di Wason che il focus dell’uomo è sulla ricerca di conferme, e non sullo smentire la propria idea di partenza). L’oroscopo sembra ragionevole perché vengono fatte previsioni così ampie che è normale trovare una corrispondenza nelle descrizioni. Coprendo i segni e leggendo solamente le didascalie ci si potrebbe identificare in ognuna. Se una teoria fa previsioni troppo generali e molto vaghe non è sufficiente trovare esempi positivi per poterla validare, perché è scontato che questi verranno trovati. L’accumulo di esempi positivi può senz’altro essere un modo per spiegare la teoria, ma cercare solo casi che la convalidino non la mette in questione.

Il test delle carte di Wason e il confirmation bias sono due dimostrazioni comportamentali del fatto che l’uomo tende a cercare conferme piuttosto che mettersi in discussione. Tuttavia la ricerca scientifica non ha tanto lo scopo di trovare conferme, quanto piuttosto quello di cercare contro-esempi per mettere alla prova le teorie. Però attenzione, una concezione troppo rigida non è altrettanto produttiva. Adams e Leverrier per spiegare l’orbita anomala di Urano predissero l’esistenza di un altro pianeta di cui però non vi furono evidenze per molto tempo (Nettuno). Urano, attirato dall’altro pianeta, avrebbe presentato anomalie nell’orbita. Eppure nessuno riusciva ad identificarlo. Secondo Popper, tale osservazione – ovvero che non si vedesse il pianeta che modificava l’orbita di Urano – avrebbe dovuto falsificare seduta stante la teoria e gli studiosi avrebbero dovuto rifiutarla. Ma non andò così e Nettuno venne effettivamente scoperto in seguito, dopo molto tempo. La testardaggine degli scienziati permise la scoperta di Nettuno, nonostante la potenziale falsificabilità della loro teoria di partenza.

La deduzione

È vero che la ricerca scientifica si basa (non solo, ma anche) su osservazioni ed esperienze. Tuttavia nessuno scienziato ha mai esperito direttamente la deriva dei continenti, l’espansione dell’universo o l’evoluzione della specie. Sono state tratte determinate conclusioni grazie all’utilizzo di particolari ragionamenti, ad esempio la deduzione. Nel sillogismo Aristotelico la verità viene mantenuta dalle premesse alla conclusione. Pertanto, se le premesse di un ragionamento deduttivo sono vere, è vera anche la conclusione. In altri termini, le premesse della deduzione implicano logicamente la conclusione. Distinguiamo tra:

• Validità. Un argomento è valido se, quando le premesse sono vere, è vera anche la conclusione. P 1: Se non c’è benzina nel serbatoio, la macchina non parte. P 2: La macchina non parte. Conclusione: Non c’è benzina nel serbatoio. L’argomentazione non è valida perché P 2 non è vera: la macchina potrebbe non partire anche per colpa di un pistone danneggiato;
• Correttezza: un argomento è corretto quando, oltre ad essere valido, viene espresso da premesse consistenti. P 1: Se non c’è benzina nel serbatoio, la macchina è rossa. P 2: Non c’è benzina nel serbatoio. Conclusione: La macchina è rossa. P1 è insensata, non consistente, quindi l’argomentazione non è corretta.

In quest’ottica sono identificabili due tipologie di deduzione su cui può basarsi una ricerca scientifica:

• Modus ponens. P 1: Se p, allora q; P 2: p; Conclusione: q (tutti i gatti sono bianchi; Franco è un gatto, quindi Franco è bianco);
• Modus tollens. P 1: Se p, allora q; P 2: ¬ q; Conclusione: ¬ p (tutti i gatti sono bianchi; Franco non è bianco, quindi Franco non è un gatto).

Il ragionamento induttivo

P 1: Le prime cinque uova nella scatola da sei erano marce. P 2: Su tutte le uova è stampata la stessa data di scadenza. Conclusione: Anche il sesto uovo sarà marcio. In questo caso le premesse non implicano logicamente la conclusione. Vengono tratte conclusioni in funzione di oggetti non esaminati, lavorando sulla probabilità, al contrario della certezza deduttiva. Il pregio dell’induzione rispetto alla deduzione è la praticità: molto spesso si agisce e ci si comporta facendo assunzioni su oggetti non esaminati sulla base di quelli esaminati. Chiaramente dall’ampiezza del campione (evidencial support) dipende la maggiore/minore probabilità di verifica. Se 399 uova sono marce, sarà molto più probabile che anche la 400esima lo sarà. Nonostante il difetto citato (l’induzione è meno certa e sicura della deduzione), ci si affida continuamente al metodo induttivo tanto nella vita quotidiana quanto nella scienza.

Tutte le volte che ho acceso il mio computer non è mai esploso, ragion per cui accendendolo per la centesima volta non ho paura che esploda. Scientificamente parlando, per generalizzare la Sindrome di Down non sono stati analizzati tutti i soggetti patologici nel mondo, ma vista la grandezza del campione è stato possibile concludere che dipende dal quarantasettesimo cromosoma. Dal caso al generale. Dal campione alla generalizzazione. Comunque non ci sono certezze nel ragionamento induttivo, le premesse non garantiscono la verità della conclusione. Il ragionamento induttivo non dimostra nulla, se ci imbattiamo in 19 cigni bianchi, non per forza sarà bianco anche il 20esimo. Basta un solo cigno nero per smentire la tesi secondo cui tutti i cigni sono bianchi. Il ragionamento induttivo non è mai una vera e propria dimostrazione. Secondo Popper la scienza dovrebbe procedere unicamente per deduzione, ricercando il cigno nero. Una volta trovato sarebbe possibile dedurre che P 1: alcuni cigni sono bianchi; P2: almeno un cigno è nero; Conclusione: non tutti i cigni sono bianchi.

Scienza non come luogo di certezza, ma di probabilità

Finora abbiamo detto che il ragionamento induttivo non è logicamente inviolabile, né certo, né vi è alcuna garanzia del fatto che non si possano aggiungere conoscenze (cigno nero) che ci facciano abbandonare una tesi ritenuta valida (tutti i cigni sono bianchi). Ciò non implica, tuttavia, che l’induzione non sia utile o pervasiva nella nostra vita quotidiana e che non sia un «modo perfettamente ragionevole di formare credenze sul mondo» (cit. Okasha). Si riporta di seguito il racconto del tacchino induttivista. In un allevamento viveva un tacchino. Dopo aver osservato che, giorno dopo giorno, veniva nutrito puntualmente alle 9 del mattino, il tacchino fece la seguente induzione: «mi danno da mangiare tutti i giorni alle 9». L’inferenza induttiva fu smentita quando, all’alba del giorno del Ringraziamento, al tacchino fu tirato il collo. Non è detto che il pc non esploda dopo 100 giorni di perfetto funzionamento. Detto ciò, che cosa giustifica le nostre induzioni? Secondo Hume, ogni volta che compiamo un ragionamento induttivo stiamo presupponendo che la natura sia uniforme, che vi sia qualcosa che conta come un principio o una legge generale di «uniformità della natura». Ma possiamo dire che tale assunzione sia a sua volta giustificata o vera? Possiamo dimostrarla con un argomento deduttivo? No. Non possiamo dimostrare con certezza l’uniformità della natura, il massimo che possiamo fare è far sì che essa sia la conclusione di un ragionamento a sua volta induttivo: «finora la natura è sempre stata uniforme, quindi continuerà ad esserlo perché probabilmente lo è». L’unico modo per giustificare il principio alla base di ogni ragionamento induttivo – ovvero l’uniformità della natura – è a sua volta un ragionamento induttivo che si fonda pertanto su ciò a cui intende giungere come conclusione. Si tratta perciò di un ragionamento circolare. Stante che non si può risolvere il problema di Hume, come vi si può rispondere? Cambiando paradigma: la scienza non è più il luogo della certezza assoluta, bensì il luogo della probabilità. Il concetto di probabilità ha varie interpretazioni possibili:

• Interpretazione frequentista (1/1000 si ammala di una certa malattia);
• Interpretazione soggettivista («Secondo me al 90% c’è vita su Marte»);
• Interpretazione logica (misura della forza delle evidenze a favore di una certa proposizione).

Ogni teoria scientifica è formulata in termini probabilistici. Si pensi alla genetica mendeliana o all’efficacia dei farmaci.

L’inferenza alla miglior spiegazione

L’induzione non esaurisce i ragionamenti utilizzabili nella ricerca scientifica. Un altro metodo è la cosiddetta Inference to the Best Explanation (IBE) di Gilbert Harman. P 1: Il formaggio nella dispensa è sparito, a parte poche briciole. P 2: L’altra notte ho sentito dei rumori provenire dalla dispensa, come se qualcuno stesse grattando il legno. Conclusione: Il formaggio è stato mangiato da un topo. Nonostante sia caratterizzato da una fallacia deduttiva, il ragionamento sembra funzionare ugualmente, benché nulla garantisca la conclusione si tende a preferire la spiegazione più semplice. Conclusione 2: anche l’idraulico avrebbe potuto rubare il formaggio, ma essendo venuto in mattinata qualcun altro avrebbe dovuto grattare il legno di notte…

Com’è giunto Darwin alla sua teoria dell’evoluzione? Osservando somiglianze tra specie diverse. La spiegazione migliore e più «semplice» di tali somiglianze era una comune discendenza. Per poter utilizzare l’inferenza alla miglior spiegazione è necessario avere un criterio o dei criteri per stabilire quale, tra le ipotesi possibili, sia quella migliore per spiegare i dati. Solitamente ci si basa sulla parsimonia e sulla semplicità, ma a questo punto ci si potrebbe porre due quesiti (attualmente irrisolvibili): come possiamo essere certi del fatto che l’universo sia semplice e parsimonioso invece di essere complesso e ridondante? Abbiamo ragioni oggettive per preferire una teoria semplice a una complessa?

RICERCA SCIENTIFICA: DEFINIZIONE E APPLICAZIONI

Ricapitolando quanto detto fino ad ora, l’obiettivo della ricerca scientifica è quello di scoprire le leggi naturali, o regolarità in altri termini. Comprensione e previsione si basano sul pensiero probabilistico, così come gran parte dell’attività della scienza. Siccome solitamente le leggi vengono definite e scoperte a livello campionario (es. i comportamenti ricorrenti in funzione dei diversi tratti personologici oppure gli effetti collaterali di un farmaco) si può parlare di conseguenze generali di studi individuali. Spesso capita che gli studi smentiscano la tesi proposta dalla comunità. Il Sidereus Nuncius è un caso esemplare di ribellione alla visione dominante. L’evidenza empirica viene sostenuta solo se il metodo con il quale sono stati ottenuti i risultati è rigoroso. Se il dato è sostenibile non c’è nessun problema nell’andare contro il senso comune. La scienza non si basa sull’opinione, ma sulla rigorosità del metodo.

Il metodo scientifico

La contrapposizione tra teoria e scienza cade. Non c’è niente di più attento alla teoria della ricerca scientifica, basti pensare alla strutturazione tecnica del metodo:

1. Introduzione = background = analisi dei modelli teorici;
2. Formulazione di ipotesi, generalmente in forma di scopo (ciò che ci si aspetta) o di teoria;
3. Raccolta e analisi dei dati. In questa fase ci si lancia alla progettazione dello studio in funzione delle ipotesi: la ricerca diventa attività;
4. Elaborazione delle conclusioni. I risultati vanno a definire il ragionamento sul quale si basa lo studio del ricercatore; le conseguenti discussioni sono pubbliche, così come i risultati. Nelle conclusioni sono fondamentali le fonti, ovvero le basi teoriche dalle quali origina l’analisi (references o bibliografia).

L’attività scientifica è una mistura di ordine e caos. Si produce in modo ordinato nel rigore metodologico, ma è indispensabile una certa creatività caotica nell’ideare esperimenti, soluzioni e alternative teoriche. Si può essere un grande teorico senza essere un grande scienziato, ma non si può essere un grande scienziato senza essere un grande teorico. La scienza non progredisce senza teorie di riferimento. Einstein non era solo un grande fisico, ma anche un grande teorico, così come Bohr ed Heisenberg. Ogni grande studio scientifico ha dietro una teoria. La ricerca scientifica funziona bene quando vi sono più teorie in competizione tra loro. Nel dissidio tra Einstein ed Heisenberg (teoria della relatività vs. teoria dei quanti) vengono proposte due visioni diverse dell’atomo, della materia, dell’energia e del cosmo, tra loro incompatibili, ma entrambe aventi punti di forza e ipotesi falsificate. L’evidenza empirica della scienza vuole che la teoria generi ipotesi che siano messe alla prova dai fatti. Si tratta di una competizione al fine di trovare la teoria che spiega meglio la realtà. Si veda la competizione in quest’ambito come una spinta al miglioramento continuo.

Un’applicazione del metodo scientifico in politica

Il laboratorio non è l’unico luogo dove è possibile adoperare il metodo scientifico per arrivare ad una conclusione critica e anti-dogmatica. Sarebbe bello se le riforme politiche valutassero i loro effetti sulla base di veri studi sperimentali, in questo modo potremmo davvero ragionare in termini di causa-effetto. Colui che crea la riforma non dovrebbe «scendere a compromessi». Immaginiamo una riforma che impone l’obbligo di utilizzo delle LIM (lavagna interattiva multimediale) nelle scuole. Se l’introduzione delle LIM non avesse effetti sul rendimento degli studenti, sarebbe giusto da parte del riformatore rendere pubblico il risultato e richiedere il blocco di produzione delle LIM, anche se in questo modo egli lederebbe la propria immagine di «riformatore saggio». Vorrebbe dire ammettere un errore, e siccome ciascuno vuole portare acqua al proprio mulino, i risultati vengono spesso presentati solo se positivi, oppure vengono «filtrati» in modo tale da sembrare buoni.

Se dalle ricerche statistiche emergesse un miglioramento delle prestazioni scolastiche, chi potrebbe dire che il rendimento non era già in aumento? Forse il miglioramento ci sarebbe stato anche in assenza della riforma sulle LIM. L’introduzione della riforma in concomitanza potrebbe essere solo una coincidenza. Siccome i politici mettono la propria faccia nelle riforme (in termini di impegno ed investimento emotivo) è difficile (giustamente) che ne riconoscano la scarsa validità, ragion per cui è bene che nella definizione delle riforme intervenga la ricerca scientifica. La metodologia è imparziale. Non può essere ghepardizzata perché si limita a dire le cose come stanno. Il metodologo dice il vero, la sua immagine non può essere macchiata (Campbell, 1969).

Disegni di ricerca

Seguono in climax di validità i metodi di ricerca utilizzati per la ricerca scientifica:

• Interrupted time-series time design (o pre-post design). Consiste nella valutazione pre e post intervento (dieta, psicoterapia, intervento farmacologico, riforma…). Non ha controlli, se non la situazione pre-evento. Sebbene sia un disegno molto diffuso (basti pensare «alla panza» pre e post cena di Natale) è uno dei metodi più deboli e meno validi. È lo stesso metodo utilizzato nell’analisi dell’efficacia della LIM;
• Control series design. Molto simile al pre-post design con l’aggiunta della serie di controllo: l’indagine pre-post di un gruppo non sottoposto all’intervento. Potrebbe essere il disegno perfetto se i soggetti fossero assegnati per randomizzazione, ovvero casualmente ad un gruppo piuttosto che all’altro. Tuttavia nel control series non c’è effettivo controllo sui gruppi, il gruppo sperimentale è preselezionato, mentre quello di controllo si ottiene «per esclusione» (tutti coloro che non sono soggetti sperimentali);
• Regression discontinuity design. Al di sopra o al di sotto di una certa soglia (cutoff) si interviene. Ad esempio, solo i voti superiori al 29 vincono la borsa di studio. Se l’intervento migliora o peggiora la situazione (la borsa di studio migliora ulteriormente il rendimento), allora i soggetti del gruppo trattato appaiono graficamente traslati verso l’alto o verso il basso (salto) rispetto ai soggetti del gruppo non trattato. Si crea discontinuità nella retta;
• Randomized control group experiment. È il più valido tra i disegni sperimentali perché lavora sulla randomizzazione e sul controllo, dunque permette di ragionare in termini di causa-effetto. Nei casi precedenti, così come nel caso della LIM, non vi era alcun controllo sulla sperimentazione, i soggetti erano inseriti nel gruppo sperimentale «per caso», perché erano malati spontaneamente ad esempio, ma voleva dire preselezionarli. Erano obbligatamente assegnati al gruppo sperimentale, quello dei malati, invece in questo caso nel gruppo sperimentale vengono inseriti soggetti «a caso», selezionati casualmente, non sulla base di un loro particolare modo di essere. Allo stesso modo non vi era controllo sulla situazione della LIM: il miglioramento scolastico poteva dipendere dalla riforma o da altri fattori, non c’era controllo su questi altri fattori. Se questi fossero stati rimossi sperimentalmente, sarebbe rimasto il solo effetto della LIM sul rendimento, e quindi avremmo potuto osservare una vera relazione causa-effetto tra riforma e miglioramento scolastico, senza variabili mediatrici. Fare una ricerca scientifica vuol dire controllare le condizioni per osservare il risultato, nella speranza che questo confermi la propria tesi, ma mettendo in conto che potrebbe anche smentirla. Lasciare che sia il caso a dettare le leggi dell’esperimento, lo rende più naturale, ma meno valido metodologicamente, perché non siamo noi ad avere il controllo sulle variabili, ma è la natura.

Come fare una ricerca scientifica online

Come abbiamo visto, la ricerca scientifica in Italia e nel mondo si basa su quello che viene definito metodo scientifico. Nella prima fase del metodo, si indica la necessità di analizzare i modelli teorici preesistenti al fine di elaborare una nuova teoria che ne tenga conto. Prima i modelli e le teorie potevano essere lette sui libri e sugli articoli cartacei; i luoghi per la ricerca scientifica erano le università e le librerie. Oggi il web è di grandissimo aiuto, ha reso le ricerche più rapide e comode. Di questi tempi, chi ricerca articoli scientifici, può limitarsi ad accendere il proprio computer, aprire un motore di ricerca come Scopus, PubMed o, più semplicemente, Google Scholar, ed effettuare una ricerca di pubblicazioni scientifiche con le giuste parole chiave. Non tutti i motori di ricerca sono uguali, alcuni sono più specifici (PubMed ad esempio è specifico per la ricerca scientifica medica), altri più generali come Scopus. Tutti però possono aiutare il moderno scienziato ad effettuare ricerche sempre più approfondite, «comode» e valide al fine di ottenere dagli enti e dalle strutture gli indispensabili finanziamenti per la propria ricerca scientifica.