Di Callie Joubert, 22 luglio 2016
Noi tendiamo a pensare alla scienza come a una ricerca spassionata (imparziale, neutra) di verità e certezza. Ma è possibile che ci troviamo di fronte a una situazione in cui si verifica una produzione massiccia di informazioni sbagliate o una distorsione delle informazioni? È possibile che alcune discipline scientifiche si trovino ad affrontare una crisi di credibilità? Ci sono sempre più ragioni per ritenere che sia proprio così, il che solleva due domande: quanto è grave il problema? E quale potrebbe esserne la causa?
Quanto è grave il problema?
Recenti articoli apparsi su First Things,1 The week,2 e New Scientist 3 presentano prove che portano alla conclusione che sono largamente diffusi risultati di ricerche scientifiche fallaci.
Il titolo di un editoriale della prestigiosa rivista medica The Lancet, datato 6 aprile 2002, pone la domanda: "Quanto è ormai inquinata la medicina?" 4 L'articolo afferma che "la risposta è: in modo pesante e che causa danni". Tra le altre cose, nel 2001 alcuni ricercatori hanno eseguito sperimentazioni con prodotti biotecnologici rispetto ai quali avevano un interesse finanziario diretto: i medici tacquero ai loro pazienti che altri malati erano morti utilizzando questi prodotti, mentre erano disponibili alternative più sicure. Sulla stessa rivista, l'11 aprile 2015, il dottor Richard Horton ha dichiarato tutta la gravità del problema in questo modo: "L’accusa rivolta alla scienza è semplice: grande parte della letteratura scientifica, forse la metà, può essere semplicemente basata su falsi... la scienza ha svoltato verso l'oscurità”. 5
Nel 2004, con il titolo di "Ricerca deprimente", il direttore di The Lancet ha pubblicato questo commento sugli antidepressivi per i bambini: "La storia della ricerca sull'uso dell’inibitore selettivo della serotonina (SSRI) nella depressione infantile è fatta di confusione, manipolazioni e fallimento delle istituzioni... In una cultura medica globale in cui la medicina fondata sulle prove scientifiche è considerata come il golden standard per l'assistenza medica, questi fallimenti [ossia quelli della Food and Drug Administration negli Stati Uniti nel trarre le conseguenze attive dalle informazioni sugli effetti nocivi di questi farmaci sui bambini] rappresentano un disastro." 6 Dopo essere stata direttore del New England Journal of Medicine per vent'anni, la dottoressa Marcia Angell ha dichiarato che "i medici non possono più fare affidamento sulla letteratura medica per ottenere informazioni valide e affidabili". 7 La Angell ha citato un'analisi di 74 studi clinici su farmaci antidepressivi che mostra che sono stati pubblicati 37 su 38 articoli che riportavano risultati positivi. In contrasto, 33 dei 36 studi con risultati negativi non sono stati pubblicati o sono stati pubblicati in una forma che dava l’impressione di un risultato positivo. Cita anche il fatto che le aziende farmaceutiche stanno finanziando "la maggior parte della ricerca clinica sui farmaci da prescrizione, e ci sono prove crescenti che spesso influenzano la ricerca che sostengono, per far sembrare i loro farmaci migliori e più sicuri."
Nel 2011 alcuni ricercatori della Bayer decisero di testare 67 farmaci recentemente messi a punto sulla ricerca preclinica della biologia del cancro. In più del 75% dei casi i dati pubblicati non risultarono replicabili. 8 Nel 2012 uno studio pubblicato su Nature rivelò che solo l'11% di un campione di studi preclinici sul cancro esaminati che uscivano dalle università erano risultati replicabili. 9
Sulla prestigiosa rivista Science, nel 2015, l'Open Science Collaboration10 ha presentato un lavoro su 100 studi di ricerca psicologica che 270 autori hanno cercato di replicare. Un incredibile 65 per cento di questi non ha mostrato alcun nesso statisticamente significativo con la sua replica, e molti dei rimanenti hanno avuto una dimensione dei risultati notevolmente ridotta. In parole povere, le prove alla base dei risultati originali erano deboli.
Una scoperta nel campo della fisica, la più “dura” di tutte le scienze dure, è di solito considerata la più affidabile nel mondo della scienza. Tuttavia, due dei risultati fisici più decantati degli ultimi anni, "l'inflazione cosmica e le onde gravitazionali nell'esperimento BICEP2 in Antartide, e la presunta scoperta di neutrini più veloci della luce al confine svizzero-italiano - sono stati in seguito ritrattati, con molta meno fanfara rispetto a quando erano stati pubblicati per la prima volta." 11
Questi esempi sono solo la punta dell'iceberg,12 e indicano, secondo le parole del dottor Horton (citato in precedenza), "che qualcosa è andato veramente storto con una delle più grandi creazioni umane." 13 Passiamo quindi alla domanda successiva.
Quale potrebbe essere la causa?
In primo luogo, anche se la ripetibilità è essenziale per mantenere la credibilità scientifica, ci sono molte ragioni per cui alcuni studi non si riescono a replicare (ad esempio, nel caso in cui ci siano delle differenze nelle condizioni iniziali [nella configurazione sperimentale] e nella comprensione teorica tra gli studi originali e la replica fallita, o quando la scoperta e l'interpretazione originali erano sbagliate). Il problema si aggrava quando, "nella maggior parte dei campi scientifici, la stragrande maggioranza dei dati raccolti, dei protocolli e delle analisi non sono disponibili e/o scompaiono subito dopo o anche prima della pubblicazione". 14 Spesso si dimentica che piccoli errori possono avere grandi conseguenze. Nel 2013, tre anni dopo che due economisti dell'Università di Harvard (la nota e grave vicenda di Reinhart e Rogoff, NdVdE) avevano pubblicato una ricerca che mostrava che quando il debito di un paese oltrepassa il 90 per cento del PIL c'è un crollo collegato nella crescita economica, uno studente dell'Università del Massachusetts ebbe problemi quando cercò di replicare le loro deduzioni. Scoprì così che "avevano fatto diversi errori tra cui un errore di codifica nel loro foglio di calcolo." 15 Tuttavia, quelle affermazioni dei due economisti avevano nel frattempo avuto un forte impatto sul dibattito politico pubblico.
In secondo luogo, non si può negare che le aspirazioni di carriera e il desiderio di prestigio, la concorrenza tra ricercatori per ottenere risorse scarse, il guadagno commerciale (l’obiettivo del profitto) portino alla selezione guidata dei risultati, all’aggiustamento di "piccoli errori" in modo che quanto ottenuto sembri più rilevante e a frodi deliberate. 16 Un problema ben noto con l'analisi statistica, la pratica comunemente nota come "p-hacking" - raccogliere o selezionare dati fino a quando risultati non significativi diventano significativi - è particolarmente grave nelle scienze biologiche. 17 Un altro problema è l’"aggiustamento" dei modelli che gli scienziati usano per spiegare i fenomeni che osservano. Ad esempio, "secondo alcune stime, tre quarti degli articoli scientifici pubblicati nel campo del machine learning sono fasulli a causa di questo "ultra-aggiustamento". 19 Nel loro insieme, questi problemi rendono difficile decidere cosa accettare e cosa non accettare come dato accertato.
Una terza spiegazione riguarda il processo di revisione tra pari (“peer review”, ovvero revisione degli articoli da parte di ricercatori esperti dello stesso campo, per ammetterne o negarne la pubblicazione su una rivista, talvolta senza che il revisore sappia chi è l'autore del lavoro, NdVdE). Questo processo è "mortalmente efficace nel sopprimere le critiche al paradigma di ricerca dominante". 19 Questo significa, tra le altre cose, che i risultati che contraddicono i risultati precedenti possono essere soppressi e la diffusione di dogmi infondati perpetuata. Ma la scienza può ampliare la nostra comprensione dei fenomeni, quando la trasparenza, il pensiero critico e la messa in discussione dei principi fondamentali sono rigorosamente arginati?
Un quarto modo per spiegare i risultati scientifici errati si riferisce a quanto presupposto dai ricercatori, che influenza la loro interpretazione dei risultati della ricerca. Questo non è quasi mai discusso nella letteratura di ricerca ufficiale, e quando viene riconosciuto come un problema, il lettore è lasciato all'oscuro di cosa significhi esattamente. Il dottor Horton è illuminante quando afferma che "gli scienziati troppo spesso rimodellano i dati perché si adattino alla loro teoria preferita del mondo [cioè, alla loro visione del mondo]." Ciò significa che pensiamo al mondo e a noi stessi in un contesto o sulla base di qualche schema concettuale o quadro di credenze. Questo ha almeno un'implicazione: I dati non "parlano da soli"; i risultati delle ricerche non sono interpretati da un punto di vista neutrale.
C'è un altro "presupposto di base su cui quasi tutti coloro che lavorano nel campo delle scienze biomediche sono d'accordo e che è il naturalismo." 20 Il naturalismo è problematico perché i problemi umani sono spesso riconcettualizzati e successivamente descritti in termini che sono coerenti con la teoria dell’evoluzione, ma d’altra parte in conflitto con prospettive alternative. Quello che segue è solo un esempio.
Secondo Laurence Tancredi,21 psichiatra/avvocato e professore di psichiatria alla New York University, "la moralità inizia nel cervello." Egli sostiene che i "nuovi sviluppi nelle neuroscienze" hanno alterato il nostro concetto di inganno, abuso, manipolazione, desiderio sessuale incontrollabile, avidità, omicidio, furto, infedeltà - di ogni possibile peccato e atto immorale legato ai Dieci Comandamenti - trasformandolo in un problema di biologia cerebrale". Quello che noi consideriamo peccato o trasgressione morale in realtà "ha creato un vantaggio evolutivo durante alcune fasi iniziali dello sviluppo dell'uomo". Per esempio, "La compulsione a mangiare... ha avuto il vantaggio di tenere insieme le persone durante i periodi di carestia. Le donne con relazioni "extraconiugali" hanno avuto come conseguenza dei figli, il che ha aumentato la diversità genetica. Anche l'omicidio, durante i periodi di risorse limitate, ha garantito la sopravvivenza di alcuni rispetto ad altri." In sintesi, dice, "la moralità negli esseri umani si è evoluta dagli altri primati e dipende dal cervello."
In primo luogo, gli scimpanzé spesso si ingannano, si manipolano e si uccidono a vicenda, ma nessun neuroscienziato ha mai ipotizzato che essi soffrano di "problemi di biologia cerebrale". Pertanto, ciò che ci viene presentato è una bizzarra forma di logica: gli scimpanzé che ingannano, manipolano e uccidono non hanno problemi cerebrali, ma gli esseri umani che fanno queste cose hanno questi problemi. Ma con la stessa logica, il cannibalismo, l'infedeltà e l'omicidio, che non erano peccati per i nostri presunti antenati, non sono ora peccati neanche per noi, perché queste cose sono problemi cerebrali.
La spiegazione evolutiva e neuroscientifica di Tancredi della condotta immorale ha un’altra bizzarra implicazione: coloro che un giorno dovranno "comparire davanti al tribunale di Cristo, ciascuno per ricevere la ricompensa delle opere compiute finché era nel corpo, sia in bene che in male" (Corinzi 2, 5:10), saranno persone con problemi cerebrali.
La teoria della moralità di Tancredi può avere due conseguenze indesiderate. Da un lato, può portare i cristiani a ripensare di nuovo all'insegnamento della Bibbia, alle cause del male, al luogo della lode, della colpa, della responsabilità nelle loro pratiche morali e a come trattare chi si comporta male. D'altra parte, se la moralità "inizia nel cervello", questo può portare i ricercatori, che falsificano e sopprimono i risultati negativi per ingannare gli altri, a pensare di avere problemi cerebrali. E se questa è scienza, la cosa è ridicola, per non dire altro.
Considerazioni conclusive
Per concludere questa breve panoramica su come spiegare i risultati scientifici fallaci, vorrei fare quattro osservazioni.
In primo luogo, è sempre bene chiedersi di quale interesse la ricerca sia al servizio, quando, per esempio, uno scienziato sostiene che "l'anima è morta" e che "questo è ciò che le neuroscienze moderne promettono di ottenere". 22
In secondo luogo, lo scopo di un'analisi concettuale è dimostrare che l'articolazione di una spiegazione scientifica è in qualche modo incoerente, che è logicamente e concettualmente incomprensibile, che la spiegazione di alcune proprietà è inappropriata, o che una domanda formulata riguardo all'oggetto da indagare è incomprensibile. Pertanto, quando i problemi empirici sono affrontati senza un'adeguata chiarezza concettuale, è prevedibile che vengano sollevati domande e obiettivi errati, ed è probabile che ne consegua una ricerca mal indirizzata.
In terzo luogo, molti scienziati sono in grado di riconoscere che l'obiettivo della scienza è la ricerca e la presentazione della verità, e che qualsiasi deviazione da questo obiettivo influisce negativamente sulla nostra vita; ma si rifiutano di accettare che il metodo scientifico è solo una fonte di verità tra le altre. Ciò che necessita una seria rivalutazione è la visione del mondo naturalista materialista e biologico-riduzionista che domina il mondo accademico; è un quadro concettuale del tutto fuorviante per l'articolazione e la spiegazione delle origini umane, dei problemi personali e interpersonali, e di come possono essere rettificati.
Infine, se la prova scientifica è alla base dell'autorità scientifica, allora la critica di tale autorità è inevitabile per coloro che sono in grado di vedere attraverso le interpretazioni e le spiegazioni dei risultati della ricerca. Un attento controllo delle interpretazioni e delle spiegazioni è quindi imperativo quando la fiducia nell'autorità scientifica conduce a una guida ontologica, epistemologica e morale nella nostra vita.
Note
1 William A. Wilson, “Scientific Regress,” First Things, http://www.firstthings.com/article/2016/05/scientific-regress.
2 Pascal-Emmanuel Gobry, “Big Science is Broken,” The Week, April 18, 2016, http://theweek.com/articles/618141/big-science-broken.
3 Sonia van Guilder Cooke, “Why So Much Science Research Is Flawed—and What to Do About It,” New Scientist, April 13, 2016, http://www.newscientist.com/article/mg23030690-500-why-so-much-science-research-is-flawed-and-what-to-do-about-it/.
4 “Just How Tainted Has Medicine Become?,” The Lancet 359, no. 9313 (2002): 1167.
5 Richard Horton, “Offline: What Is Medicine’s 5 Sigma?,” The Lancet 385, no. 9976 (2015): 1380.
6 “Depressing Research,” The Lancet 363, no. 9418 (2004): 1335.
7 Marcia Angell, “Industry-Sponsored Clinical Research: A Broken System,” JAMA 300, no. 9 (2008): 1069–1070.
8 William A. Wilson, “Scientific Regress.”
9 C. Glenn Begley and Lee M. Ellis, “Drug Development: Raise Standards for Preclinical Cancer Research,” Nature 483 (2012): 531–533.
10 Open Science Collaboration, “Estimating the Reproducibility of Psychological Science,” Science 349, no. 6251 (2015): 1–8.
11 William A. Wilson, “Scientific Regress.”
12 John P. A. Ioannidis, “Why Most Published Research Findings Are False,” PLoS Medicine 2, no. 8 (2005): 696–701.
13 Presumibilmente il dottor Horton si riferisce alla ricerca scientifica in generale. Richard Horton, “Offline: What Is Medicine’s 5 Sigma?”
14 John P. A. Ioannidis, “Why Science Is Not Necessarily Self-Correcting,” Perspectives on Psychological Science 7, no. 6 (2012): 646.
15 Sonia van Guilder Cooke, “Why So Much Science Research Is Flawed—and What to Do About It.”
16 William A. Wilson, “Scientific Regress.”
17 Sonia van Guilder Cooke, “Why So Much Science Research Is Flawed—and What to Do About It.”
18 “Trouble at the Lab,” The Economist, October 19, 2013, http://www.economist.com/news/briefing/21588057-scientists-think-science-self-correcting-alarming-degree-it-not-trouble.
19 William A. Wilson, “Scientific Regress.”
20 James A. Marcum, Humanizing Modern Medicine: An Introductory Philosophy of Medicine (London, United Kingdom: Springer, 2008), 23.
21 Laurence Tancredi, Hardwired Behaviour: What Neuroscience Reveals about Morality, (Cambridge, England: Cambridge University Press, 2005), ix, x, xi, 2, 4, 6, 8.
22 Joshua D. Greene, “Social Neuroscience and the Soul’s Last Stand,” in Social Neuroscience: Towards Understanding the Underpinnings of the Social Mind, eds. Alexander Todorov, Susan Fiske, and Deborah Prentice (New York, New York: Oxford University Press, 2011), 264.
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