No primeiro post da série eu falei sobre a ciência não
tratar de verdades absolutas, mas sim de modelos cuja única relação que eles
têm com a realidade é uma capacidade limitada de previsão de um evento real.
Isso não significa que o modelo seja uma descrição exata e perfeita da
realidade por trás do evento modelado. A ideia fica clara se pensarmos na
física Newtoniana, que trata de modelos que descrevem muito bem uma gama de
eventos reais, mas que Einstein depois mostrou estar faltando um detalhe, e
assim complementou o modelo inserindo novas informações. O modelo de Newton continua sendo usado, mas
sabemos que não é uma descrição perfeita e exata da realidade. O mesmo pode
acontecer um dia com o modelo de Einstein, com novas pesquisas e dados
inserindo mais fatores ao modelo, e isso acontecer infinitamente sem que nunca
se chegue ao modelo final que realmente seja a descrição do que está por trás
dos eventos reais.
Podemos então, a partir desse ponto, dar mais um passo e
perceber que o modelo criado cientificamente não obriga a realidade a se
comportar da maneira prevista. Quero dizer que o modelo não garante que a
realidade sempre se comportou, se comporta e sempre se comportará da maneira
prevista por ele. O modelo nos diz que
todas as vezes que o evento foi repetido de forma controlada, medido e
registrado, a realidade se comportou da mesma maneira, mas ele não nos diz nada
sobre os eventos nunca registrados. Isso é um exemplo do chamado problema da indução.
Concluímos então que o êxito de um
modelo é algo totalmente estatístico, uma estatística de 100%, mas ainda sim
uma estatística. É como uma pesquisa eleitoral, mesmo que um candidato tenha
100% de aceitação na pesquisa, nós sabemos que é possível que os outros
candidatos recebam um número considerável de votos na eleição real.
Por fim, a ciência também precisa lidar com hipóteses não
testáveis, e isso pode gerar muita confusão até mesmo para os melhores cientistas.
Por exemplo, quando falamos de eventos passados não reproduzíveis ou
verificáveis. Nestes casos não podemos falar em provas, mas em evidências a
favor e contra. A ideia é juntar os fatos e verificar se as evidências a favor
de tal hipótese estão mais próximas da realidade esperada, e também explicar
como as evidências contrárias se encaixam no modelo proposto. Assim, com uma
análise criteriosa, podemos dizer que tal evento passado possivelmente
aconteceu de tal maneira. Nada impede que novas evidências surjam e mude o rumo
das coisas, então novos modelos devem ser pensados para encaixar os novos
dados. Portanto, quando estamos falando de eventos passados dos quais não se
tem um registro criterioso, como, por exemplo, o “big bang” e a evolução a
partir de um único ancestral comum, devemos mais ainda ter o cuidado, e a
humildade, de não tratar como fatos ou verdades comprovadas, mas sim como
hipóteses a ser constantemente avaliadas.
Concluindo então a série de posts, temos a ciência com seu
escopo bem definido, assumindo as crenças necessárias para se fazer ciência, e
desmistificando supostas verdades absolutas, podemos fazer melhor ciência, mais
humilde e realista, focando no que realmente importa. Assim temos a pesquisa
científica como uma fascinante forma de se obter conhecimento útil para a
humanidade.
Fonte da imagem: http://jjkiefer.deviantart.com/art/Albert-Einstein-285400074
Fonte da imagem: http://jjkiefer.deviantart.com/art/Albert-Einstein-285400074
