Scientificità nella programmazione

INDICE ANALITICO GENERALE

tutte le voci del sito

La scientificità si caratterizza per il suo approccio rigoroso e sistematico alla conoscenza, basato sull'evidenza empirica, verifica sperimentale, logica e razionalità. È la conformità ad un metodo rigoroso e sistematico, un insieme di regole e procedure adottate dalla comunità scientifica nel raccogliere dati, formulare ipotesi e testarle per ricavarne delle “regole”, principi, teorie. Un metodo, una sorta di disciplina procedurale, da rispettare per arrivare senza dubbi (?) alla scoperta ed alla “verità” (?) finale.

Un campo estremamente vasto e discusso (filosofia della scienza, tra scienze “esatte” e scienze sociali) in quanto ha a che vedere con la conoscenza della realtà e la spiegazione dei fenomeni in termini di nessi causali.

Il metodo scientifico è un principio generale, ma è un processo dinamico e flessibile che si adatta, con regole proprie, alla specificità del campo di studio: diverse discipline, natura dell’oggetto di studio, livello di complessità, teorie di riferimento.

In campo di programmazione sociale, insieme alla razionalità, è un requisito per prendere decisioni logiche ed informate, ridurre la possibilità di errori, falsità, incertezze, indeterminatezze ed ambiguità.

Cioè si cerca di individuare e rendere esplicita una struttura il più possibile scientifica, disciplinare, ai processi: coerenza interna, esplicitazione e chiarezza dei diversi passaggi, rigore metodologico, trasparenza, riproducibilità, neutralità. In questo senso è anche una scelta di efficienza operativa.

Semplificando, la differenza principale tra razionalità e scientificità è che la razionalità è un concetto più ampio, che può essere applicato a qualsiasi tipo di ragionamento, mentre la scientificità è un concetto più specifico, che si riferisce al metodo. La razionalità è necessaria per la scientificità, ma non è sufficiente: diciamo che la scientificità discende dal ragionamento logico-razionale. Quest'ultimo costituisce il fondamento su cui si costruiscono le teorie scientifiche e si conducono le ricerche, il fondamento su cui si costruisce l'intero edificio della scienza.

In pratica, la scientificità implica:

• Osservazione sistematica: raccolta di dati e informazioni attraverso metodi precisi e riproducibili.

• Formulazione di ipotesi: creazione di spiegazioni provvisorie per i fenomeni osservati.

• Sperimentazione: progettazione e conduzione di esperimenti per verificare le ipotesi.

• Analisi dei dati: elaborazione dei risultati degli esperimenti attraverso metodi statistici e logici.

• Verificabilità: possibilità di sottoporre le teorie a verifica da parte di altri scienziati.

• Falsificabilità: riconoscimento che una teoria può essere smentita da nuovi dati.

• Oggettività: tendenza a minimizzare l'influenza di pregiudizi e opinioni personali.

Tuttavia occorre avere chiaro che  ogni dato messo in luce dall’osservazione empirica dei fenomeni è sempre anch’esso il risultato di una attività interpretativa dell’osservatore, che non può prescindere dagli strumenti concettuali, valoriali e di rilevazione con cui egli guarda alla realtà.

In questo la scientificità si basa su di un ragionamento logico razionale, ma di tipo probabilistico. Si può parlare anche di pensiero analitico, lineare (noto anche come verticale o logico), alla ricerca di una coerenza interna (anche di regole, schemi, modelli) basata sull’evidenza. Consiste nell’esaminare, comprendere i meccanismi complessi di causa/effetto, sezionare e scomporre i fenomeni, prima di ricomporli per produrre un ragionamento coerente.

Centrale è il processo di inferenza (dal latino inferre, letteralmente portare dentro, “trarre conclusioni”): in generale processo o schema di ragionamento in cui da una proposizione assunta come premessa se ne conclude un'altra (la conclusione appunto). Quando la premessa è vera e l'inferenza è valida, allora anche la conclusione viene ritenuta valida.

In particolare è una branca della statistica che definisce i procedimenti di generalizzazione dei risultati ottenuti. Ad esempio: dedurre alcune caratteristiche di una popolazione a partire da una rilevazione effettuata su un campione limitato di essa.

La validità scientifica è un concetto fondamentale nella ricerca e indica la solidità e l'affidabilità dei risultati ottenuti in uno studio. In altre parole, una ricerca ha validità scientifica quando misura effettivamente ciò che intende misurare e quando le conclusioni tratte sono giustificate dai dati raccolti.

Esistono diversi tipi di validità, ciascuno dei quali si riferisce a un aspetto specifico della ricerca:

• Validità interna: Indica la misura in cui è possibile stabilire un rapporto di causa-effetto tra le variabili in esame. In altre parole, possiamo essere sicuri che le modifiche osservate in una variabile siano effettivamente causate dalle modifiche apportate ad un'altra variabile?

• Validità esterna: Si riferisce alla generalizzabilità dei risultati ottenuti in uno studio ad altre popolazioni, contesti o tempi. In altre parole, i risultati ottenuti in un campione specifico possono essere estesi ad una popolazione più ampia?

• Validità di costrutto: Indica la misura in cui lo strumento utilizzato per misurare un concetto (costrutto) misura effettivamente quel concetto. Ad esempio, un test di intelligenza misura davvero l'intelligenza o altre abilità?

• Validità statistica: Si riferisce alla correttezza delle inferenze statistiche tratte dai dati. In altre parole, le conclusioni statistiche sono affidabili e sono dovute al caso?

E tutte devono confrontarsi innanzitutto con i possibili bias (errore sistematico che può influenzare i risultati di una ricerca) deviando i risultati dalla realtà.

 Principio di falsificazione

Criterio fondamentale per valutare la validità di una teoria scientifica. Proposto dal filosofo Karl Popper (1902 – 1994), ribalta l’approccio positivista per cui una teoria è scientifica nella misura in cui può essere verificata dall’esperienza ed afferma che una teoria è scientificamente valida solo se può essere smentita da un esperimento o da un'osservazione.

Semplificando in poche parole: una buona teoria deve essere falsificabile. Egli sostiene che il progresso scientifico si ottiene attraverso il rifiuto delle false teorie, piuttosto che la conferma di quelle vere, rendendo così il progresso scientifico un processo di eliminazione delle teorie erronee. Le teorie non falsificabili bloccano il progresso scientifico poiché non possono essere confutate o sostituite da teorie migliori.

Ad esempio: "Tutti i cigni sono bianchi." è una teoria falsificabile perché basta trovare un solo cigno nero per dimostrare che è falsa. Mentre: “Ogni individuo ha un'unica anima gemella, destinata a incontrarlo nel corso della vita” è un esempio di teoria non falsificabile a causa della sua vaghezza e della complessità dei fenomeni coinvolti. O meglio: la teoria scientifica del geocentrismo di Tolomeo che dominò la cosmologia per secoli in quanto offriva una spiegazione molto semplice ed elegante per i moti celesti osservati.

Approfondimenti:

AA.VV., La scienza è una questione di metodo, MicroMega 5/2023

Bertolazzi G., La falsificazione nella scienza moderna, S&F 2023

Boniolo G., Vidali P., Strumenti per ragionare, Bruno Mondadori, 2002

Campelli E., “Il metodo delle scienze sociali. Storia di un problema”, Carocci 2020

Capasso P., Granieri E.R., Manfredi F., Saviano M., Spina J., METODO SCIENTIFICO E SCIENZA MODERNA, Associazione Italiana del Libro 2016

Marsigli F., SCIENTIFICITÀ E IRRAZIONALE: IL DUALISMO EPISTEMICO DEL MONDO CONTEMPORANEO, Sophron.it 2017

Popper K.R., Logik der Forschung, Springer, Wien 1935, trad. ingl. The Logic of Scientific Discovery, Hutchinson, London 1959; trad. it. Logica della scoperta scientifica, Einaudi, Torino 1970

Treccani, inferenza

Tutti gli aggiornamenti del sito sulla

PAGINA FACEBOOK 

“Mi piace” per avere le notifiche 

Suggeriscilo ai tuoi amici

Giorgio Merlo, sett 2024