Naomi Oreskes: Why we should trust scientists

Naomi Oreskes: ¿Por qué debemos confiar en los científicos?

Traductor: Jenny Lam-Chowdhury Revisor: Ciro Gomez

Every day we face issues like climate change

Todos los días enfrentamos problemas como el cambio climático

or the safety of vaccines

y la seguridad de las vacunas

where we have to answer questions whose answers

donde tenemos que responder a preguntas cuyas respuestas

rely heavily on scientific information.

dependen mucho de la información científica.

Scientists tell us that the world is warming.

Los científicos nos dicen que el planeta se está calentando.

Scientists tell us that vaccines are safe.

Nos dicen que las vacunas son seguras.

But how do we know if they are right?

¿Pero cómo sabemos que tienen la razón?

Why should be believe the science?

¿Por qué creemos en la ciencia?

The fact is, many of us actually don't believe the science.

La verdad es que muchos no creen en la ciencia.

Public opinion polls consistently show

Las encuestas sobre la opinión pública muestran

that significant proportions of the American people

que una gran mayoría de los estadounidenses

don't believe the climate is warming due to human activities,

no creen que el cambio climático sea debido a las actividades humanas,

don't think that there is evolution by natural selection,

que haya una evolución por selección natural

and aren't persuaded by the safety of vaccines.

y no están convencidos de que las vacunas son seguras.

So why should we believe the science?

Entonces, ¿por qué tenemos que creer en la ciencia?

Well, scientists don't like talking about science as a matter of belief.

A los científicos no les gusta hablar de la ciencia como una creencia.

In fact, they would contrast science with faith,

De hecho, contrastan la ciencia con la fe

and they would say belief is the domain of faith.

y dicen que la creencia se relaciona con la fe.

And faith is a separate thing apart and distinct from science.

Y la fe está separada y es distinta a la ciencia.

Indeed they would say religion is based on faith

De hecho dirían que la religión está basada en la fe

or maybe the calculus of Pascal's wager.

o quizás a lo que le apostó Pascal.

Blaise Pascal was a 17th-century mathematician

Pascal Blaise fue un matemático del siglo XVII

who tried to bring scientific reasoning to the question of

que aplicó el razonamiento científico a la cuestión

whether or not he should believe in God,

de creer o no en Dios.

and his wager went like this:

Lo que decía:

Well, if God doesn't exist

Si Dios no existe

but I decide to believe in him

pero decido creer

nothing much is really lost.

no pierdo mucho.

Maybe a few hours on Sunday.

Quizás unas cuantas horas los domingos.

(Laughter)

(Risas)

But if he does exist and I don't believe in him,

Pero si sí existe y no creo en él,

then I'm in deep trouble.

estoy metido en un gran lío.

And so Pascal said, we'd better believe in God.

Así que Pascal dice que es mejor creer en Dios.

Or as one of my college professors said,

O como uno de mis profesores decía:

"He clutched for the handrail of faith."

"Estaba agarrado al barandal de la fe".

He made that leap of faith

Doy ese salto hacia la fe

leaving science and rationalism behind.

dejando la ciencia y el racionalismo a un lado.

Now the fact is though, for most of us,

El hecho es que para la mayoría de nosotros

most scientific claims are a leap of faith.

creer en muchas de estas afirmaciones científicas es un acto de fe.

We can't really judge scientific claims for ourselves in most cases.

No podemos probar la mayoría de estas afirmaciones por nuestra cuenta.

And indeed this is actually true for most scientists as well

Y esto es verdad incluso para la mayoría de los científicos

outside of their own specialties.

fuera de su especialización.

So if you think about it, a geologist can't tell you

Si lo piensan, un geólogo no puede decirte

si una vacuna es segura.

whether a vaccine is safe.

Most chemists are not experts in evolutionary theory.

La mayoría de los químicos no son expertos en la teoría de la evolución.

A physicist cannot tell you,

Un médico no puede decirte,

despite the claims of some of them,

a pesar de las afirmaciones de algunos,

whether or not tobacco causes cancer.

que el tabaco produce cáncer o no.

So, if even scientists themselves

Así que hasta los científicos

have to make a leap of faith

tienen que tener fe

outside their own fields,

cuando están fuera de sus áreas de estudio,

then why do they accept the claims of other scientists?

entonces, ¿por qué aceptan las afirmaciones de otros científicos?

Why do they believe each other's claims?

¿Por qué se creen los unos a los otros?

And should we believe those claims?

Y, ¿deberíamos creer en esas afirmaciones?

So what I'd like to argue is yes, we should,

Lo que quiero discutir acá es que sí deberíamos

but not for the reason that most of us think.

pero no por las razones que la mayoría de nosotros creemos.

Most of us were taught in school that the reason we should

A la mayoría nos enseñaron en la escuela que la razón por la que

believe in science is because of the scientific method.

debemos creer en la ciencia es por el método científico.

We were taught that scientists follow a method

Nos enseñaron que los científicos siguen un método

and that this method guarantees

y que este método garantiza

the truth of their claims.

la verdad en sus afirmaciones.

The method that most of us were taught in school,

El método que la mayoría aprendió en la escuela,

we can call it the textbook method,

que llamamos el método del texto,

is the hypothetical deductive method.

es el método de la deducción hipotética.

According to the standard model, the textbook model,

De acuerdo al modelo estándar, el modelo del texto,

scientists develop hypotheses, they deduce

los científicos desarrollan unas hipótesis, luego deducen

the consequences of those hypotheses,

las consecuencias de esas hipótesis,

and then they go out into the world and they say,

y luego salen y dicen:

"Okay, well are those consequences true?"

"Bien, ¿son estas consecuencias verdaderas?"

Can we observe them taking place in the natural world?

"¿Podemos ver que ocurren en el mundo natural?"

And if they are true, then the scientists say,

Y si ocurren, los científicos dicen:

"Great, we know the hypothesis is correct."

"Fabuloso. Sabemos que la hipótesis es correcta".

So there are many famous examples in the history

Hay muchos ejemplos famosos en la historia

of science of scientists doing exactly this.

de científicos que hicieron exactamente esto.

One of the most famous examples

Uno de los ejemplos más famosos

comes from the work of Albert Einstein.

viene del trabajo de Albert Einstein.

When Einstein developed the theory of general relativity,

Cuando Einstein desarrolló la teoría de la relatividad,

one of the consequences of his theory

una de las consecuencias de su teoría

was that space-time wasn't just an empty void

era que el espacio-tiempo no era un vacío,

but that it actually had a fabric.

sino que tenía materia.

And that that fabric was bent

Y que esa materia se doblaba

in the presence of massive objects like the sun.

en la presencia de objetos con masa como el Sol.

So if this theory were true then it meant that light

Si la teoría fuera verdadera entonces la luz

as it passed the sun

cuando atraviesa el Sol

should actually be bent around it.

debería, de hecho, doblarse a su alrededor.

That was a pretty startling prediction

Eso fue una predicción impresionante

and it took a few years before scientists

y pasaron muchos años antes de que los científicos

were able to test it

pudiesen probarla,

but they did test it in 1919,

cosa que ocurrió en 1919,

and lo and behold it turned out to be true.

y que resultó ser verdadera.

Starlight actually does bend as it travels around the sun.

De hecho, la luz de las estrellas se doblan al pasar alrededor del Sol.

This was a huge confirmation of the theory.

Esa fue una gran confirmación de la teoría.

It was considered proof of the truth

Se consideró la prueba de la veracidad

of this radical new idea,

de esta radical nueva idea,

and it was written up in many newspapers

y se publicó en muchos periódicos

around the globe.

en todo el mundo.

Now, sometimes this theory or this model

A veces esta teoría o modelo

is referred to as the deductive-nomological model,

se conoce como el modelo nomológico-deductivo,

mainly because academics like to make things complicated.

principalmente porque a los académicos les gusta complicar las cosas.

But also because in the ideal case, it's about laws.

Pero también porque en el caso ideal se trata de leyes.

So nomological means having to do with laws.

Nomológico significa que está relacionado con leyes.

And in the ideal case, the hypothesis isn't just an idea:

En el caso ideal la hipótesis no solo es una idea:

ideally, it is a law of nature.

idealmente, es una ley natural.

Why does it matter that it is a law of nature?

¿Por qué es importante que sea una ley natural?

Because if it is a law, it can't be broken.

Porque si es una ley no puede infringirla.

If it's a law then it will always be true

Si es una ley siempre será verdadera

in all times and all places

en todos los tiempos y lugares

no matter what the circumstances are.

sin importar las circunstancias.

And all of you know of at least one example of a famous law:

Y todos Uds. conocen al menos una ley famosa:

Einstein's famous equation, E=MC2,

La famosa ecuación de Einstein, E=mc2,

which tells us what the relationship is

que explica la relación

between energy and mass.

entre la energía y la masa.

And that relationship is true no matter what.

Y esa relación siempre será verdadera.

Now, it turns out, though, that there are several problems with this model.

Resulta que hay muchos problemas con este modelo.

The main problem is that it's wrong.

El mayor problema es que es erróneo.

It's just not true. (Laughter)

Simplemente falso. (Risas)

And I'm going to talk about three reasons why it's wrong.

Y daré tres razones por la que es erróneo.

So the first reason is a logical reason.

La primera es una razón lógica.

It's the problem of the fallacy of affirming the consequent.

Es el problema de la falacia de afirmar una consecuencia.

So that's another fancy, academic way of saying

Esa es una forma más rimbombante o académica de decir

that false theories can make true predictions.

que las teorías falsas pueden hacer predicciones verdaderas.

So just because the prediction comes true

Solo por el hecho de que una predicción se haga realidad

doesn't actually logically prove that the theory is correct.

no prueba lógicamente que la teoría sea correcta.

And I have a good example of that too, again from the history of science.

Y tengo un buen ejemplo, nuevamente a partir de la historia de la ciencia.

This is a picture of the Ptolemaic universe

Esta es una imagen del universo de Ptolomeo,

with the Earth at the center of the universe

con la Tierra en el centro del universo

and the sun and the planets going around it.

y el Sol y los planetas girando a su alrededor.

The Ptolemaic model was believed

Mucha gente inteligente durante muchos siglos,

by many very smart people for many centuries.

creyeron en el modelo de Ptolomeo.

Well, why?

¿Por qué?

Well the answer is because it made lots of predictions that came true.

La respuesta es porque muchas de las predicciones se hicieron realidad.

The Ptolemaic system enabled astronomers

El sistema de Ptolomeo le permitió a los astrónomos hacer

to make accurate predictions of the motions of the planet,

predicciones precisas acerca de los movimientos del planeta,

in fact more accurate predictions at first

incluso más precisas al principio

than the Copernican theory which we now would say is true.

que la teoría de Copérnico, que hoy en día sabemos que es verdadera.

So that's one problem with the textbook model.

He allí un problema con el modelo de texto.

A second problem is a practical problem,

El segundo problema es un problema práctico,

and it's the problem of auxiliary hypotheses.

y es el problema de las hipótesis auxiliares.

Auxiliary hypotheses are assumptions

Las hipótesis auxiliares son supuestos

that scientists are making

que hacen los científicos

that they may or may not even be aware that they're making.

que ellos mismos pueden saber o no que hacen.

So an important example of this

Un buen ejemplo de esto

comes from the Copernican model,

viene del modelo de Copérnico

which ultimately replaced the Ptolemaic system.

que al final reemplazó el sistema de Ptolomeo.

So when Nicolaus Copernicus said,

Nicolás Copérnico dijo

actually the Earth is not the center of the universe,

que la Tierra no era el centro del universo,

the sun is the center of the solar system,

que el Sol era el centro del sistema solar

the Earth moves around the sun.

y que la Tierra se mueve alrededor del Sol.

Scientists said, well okay, Nicolaus, if that's true

Los científicos le dijeron, bien, Nicolás, si eso es verdad

we ought to be able to detect the motion

debemos poder detectar el movimiento

of the Earth around the sun.

de la Tierra alrededor del Sol.

And so this slide here illustrates a concept

Esta diapositiva aquí muestra el concepto

known as stellar parallax.

que se conoce como el paralaje estelar.

And astronomers said, if the Earth is moving

Y los astrónomos dijeron, si la Tierra se mueve

and we look at a prominent star, let's say, Sirius --

y observamos una estrella prominente, digamos, Sirio

well I know I'm in Manhattan so you guys can't see the stars,

—ya sé que estoy en Manhattan y Uds. aquí no ven las estrellas,

but imagine you're out in the country, imagine you chose that rural life —

pero imaginen que están en el campo, que escogieron una vida rural—

and we look at a star in December, we see that star

y vemos una estrella en diciembre, la vemos

against the backdrop of distant stars.

con el fondo de otras estrellas distantes.

If we now make the same observation six months later

Si hacemos las misma observación 6 meses más tarde,

when the Earth has moved to this position in June,

cuando la Tierra se ha movido a esta posición en junio,

we look at that same star and we see it against a different backdrop.

vemos las misma estrella pero con otro fondo.

That difference, that angular difference, is the stellar parallax.

Esa diferencia, esa diferencia angular, es el paralaje estelar.

So this is a prediction that the Copernican model makes.

Esta es la predicción que hace el modelo copernicano.

Astronomers looked for the stellar parallax

Los astrónomos buscaron el paralaje estelar

and they found nothing, nothing at all.

y no consiguieron nada, nada en absoluto, nada.

And many people argued that this proved that the Copernican model was false.

Y muchos argumentaban que esta era la prueba

de que el modelo copernicano era falso.

So what happened?

¿Qué pasó?

Well, in hindsight we can say that astronomers were making

En retrospectiva podemos decir que los astrónomos asumieron

two auxiliary hypotheses, both of which

dos hipótesis auxiliares las cuales

we would now say were incorrect.

podemos decir ahora que son incorrectas.

The first was an assumption about the size of the Earth's orbit.

La primera fue el supuesto sobre el tamaño de la órbita de la Tierra.

Astronomers were assuming that the Earth's orbit was large

Los astrónomos asumían que la órbita de la Tierra era grande

relative to the distance to the stars.

en relación a la distancia a las estrellas.

Today we would draw the picture more like this,

Hoy en día la ilustraríamos más así,

this comes from NASA,

esto viene de la NASA,

and you see the Earth's orbit is actually quite small.

y pueden ver que la órbita de la Tierra es bastante pequeña.

In fact, it's actually much smaller even than shown here.

Incluso mucho más pequeña que lo que se muestra aquí.

The stellar parallax therefore,

Por ello el paralaje estelar

is very small and actually very hard to detect.

es muy pequeño y muy difícil de detectar.

And that leads to the second reason

Esto conlleva a la segunda razón

why the prediction didn't work,

por la que la predicción no funcionó,

because scientists were also assuming

ya que los científicos también asumieron

that the telescopes they had were sensitive enough

que los telescopios que tenían eran lo suficientemente sensibles

to detect the parallax.

para detectar el paralaje estelar.

And that turned out not to be true.

Cosa que no era cierta.

It wasn't until the 19th century

No fue sino hasta el siglo XIX

that scientists were able to detect

que los científicos fueron capaces de detectar el paralaje estelar.

the stellar parallax.

So, there's a third problem as well.

También hay un tercer problema.

The third problem is simply a factual problem,

Es simplemente un problema de facto:

mucho de la ciencia no entra dentro del modelo del texto.

that a lot of science doesn't fit the textbook model.

A lot of science isn't deductive at all,

Muchas ciencias no son deductivas,

it's actually inductive.

sino inductivas.

And by that we mean that scientists don't necessarily

Eso significa que muchos científicos no necesariamente

start with theories and hypotheses,

comienzan con teorías e hipótesis,

often they just start with observations

a menudo son solo observaciones

of stuff going on in the world.

de las cosas que pasan en el mundo.

And the most famous example of that is one of the most

El ejemplo más famoso es de uno de los científicos

famous scientists who ever lived, Charles Darwin.

más reconocidos que existió, Charles Darwin.

When Darwin went out as a young man on the voyage of the Beagle,

Cuando el joven Darwin salió en su viaje en el Beagle,

he didn't have a hypothesis, he didn't have a theory.

no tenía una hipótesis o una teoría.

He just knew that he wanted to have a career as a scientist

Solo sabía que quería una carrera como científico

and he started to collect data.

y comenzó a recolectar datos.

Mainly he knew that he hated medicine

Sabía que odiaba la medicina

because the sight of blood made him sick so

porque ver sangre lo enfermaba

así que tenía que buscar una carrera alternativa.

he had to have an alternative career path.

So he started collecting data.

Así que comenzó a recolectar datos.

And he collected many things, including his famous finches.

Y recolectó muchas cosas, incluyendo sus famosos pinzones.

When he collected these finches, he threw them in a bag

Los que conseguía los guardaba en un bolso,

and he had no idea what they meant.

pero no tenía idea para lo que servirían.

Many years later back in London,

Años más tarde en Londres,

Darwin looked at his data again and began

Darwin comenzó a analizar sus datos

to develop an explanation,

y a desarrollar una explicación.

and that explanation was the theory of natural selection.

Esa explicación fue la que dio lugar a la teoría de la selección natural.

Besides inductive science,

Además de la ciencia inductiva,

scientists also often participate in modeling.

los científicos a menudo hacen réplicas.

One of the things scientists want to do in life

Una de las cosas que los científicos quieren hacer

is to explain the causes of things.

es explicar las causas de las cosas.

And how do we do that?

¿Y eso cómo se hace?

Well, one way you can do it is to build a model

Una de las formas de hacerlo es construir un modelo

that tests an idea.

para comprobar una idea.

So this is a picture of Henry Cadell,

Esta es una foto de Henry Cadell,

who was a Scottish geologist in the 19th century.

un geólogo escocés del siglo XIX.

You can tell he's Scottish because he's wearing

Pueden asumir que es escocés

a deerstalker cap and Wellington boots.

por el gorro escocés y las botas Wellington.

(Laughter)

(Risas)

And Cadell wanted to answer the question,

Y Cadell quería responder a la pregunta de

how are mountains formed?

¿cómo se formaron las montañas?

And one of the things he had observed

Una de las cosas que observó

is that if you look at mountains like the Appalachians,

es que si ves las montañas como los Montes Apalaches

you often find that the rocks in them

a menudo consigues rocas

are folded,

con pliegues.

and they're folded in a particular way,

Los pliegues son muy particulares

which suggested to him

lo que sugerían

that they were actually being compressed from the side.

que fueron comprimidas por los lados.

And this idea would later play a major role

Esta idea jugó un papel importante

in discussions of continental drift.

en la discusión de la deriva continental.

So he built this model, this crazy contraption

Así que construyó este modelo, este descabellado artilugio

with levers and wood, and here's his wheelbarrow,

con palancas y troncos, aquí está la carretilla,

buckets, a big sledgehammer.

cubetas, un martillo gigante.

I don't know why he's got the Wellington boots.

No sé por qué lleva botas Wellington.

Maybe it's going to rain.

Quizás porque va a llover.

And he created this physical model in order

Y creó este modelo físico con el fin

to demonstrate that you could, in fact, create

de demostrar que puedes crear

patterns in rocks, or at least, in this case, in mud,

formas en las rocas, o en este caso en el barro,

that looked a lot like mountains

que se parecen mucho a montañas

if you compressed them from the side.

si las comprimes desde los lados.

So it was an argument about the cause of mountains.

Este era el argumento a la formación de las montañas.

Nowadays, most scientists prefer to work inside,

Hoy en día, las mayoría de los científicos prefieren trabajar adentro,

so they don't build physical models so much

así que ya no construyen tantos modelos físicos

as to make computer simulations.

sino simulaciones digitales.

But a computer simulation is a kind of a model.

Las simulaciones digitales también son un tipo de modelo.

It's a model that's made with mathematics,

Es un modelo basado en las matemáticas,

and like the physical models of the 19th century,

y como los modelos físicos del siglo XIX,

it's very important for thinking about causes.

es muy importante para pensar sobre las causas.

So one of the big questions to do with climate change,

Una de las grandes preguntas es sobre el cambio climático.

we have tremendous amounts of evidence

Tenemos muchísimas evidencias

that the Earth is warming up.

de que la Tierra se está calentando.

This slide here, the black line shows

En esta diapositiva, la línea negra muestra

the measurements that scientists have taken

que las medidas que los científicos han tomado

for the last 150 years

en los últimos 150 años denotan

showing that the Earth's temperature

cómo la temperatura de la Tierra

has steadily increased,

ha ido aumentando de forma progresiva.

and you can see in particular that in the last 50 years

Pueden ver que particularmente en los últimos 50 años

there's been this dramatic increase

ha habido un incremento significativo

of nearly one degree centigrade,

de casi un grado centígrado,

or almost two degrees Fahrenheit.

o casi dos grados Fahrenheit.

So what, though, is driving that change?

Entonces, ¿qué está ocasionando este cambio?

How can we know what's causing

¿Cómo podemos conocer la causa

the observed warming?

del calentamiento que se observa?

Well, scientists can model it

Los científicos pueden replicarlo

using a computer simulation.

con una simulación digital.

So this diagram illustrates a computer simulation

Este diagrama muestra una simulación digital

that has looked at all the different factors

que toma en cuenta todos los diferentes factores

that we know can influence the Earth's climate,

que conocemos que pueden afectar el clima de la Tierra,

so sulfate particles from air pollution,

como las partículas de sulfato de la contaminación del aire,

volcanic dust from volcanic eruptions,

cenizas volcánicas de las erupciones,

changes in solar radiation,

cambios en la radiación solar,

and, of course, greenhouse gases.

y por supuesto, los gases de invernadero.

And they asked the question,

Y se preguntan,

what set of variables put into a model

¿qué grupo de variables agregados a un modelo

will reproduce what we actually see in real life?

reproducirían lo que vemos en la vida real?

So here is the real life in black.

He aquí la vida real en negro.

Here's the model in this light gray,

He aquí este modelo en gris claro

and the answer is

y la respuesta es

a model that includes, it's the answer E on that SAT,

un modelo que incluye, es la respuesta E en el SAT,

all of the above.

todas las anteriores.

The only way you can reproduce

La única forma que pueden reproducir

the observed temperature measurements

las temperaturas que se observan

is with all of these things put together,

es con todas estas cosas juntas,

including greenhouse gases,

incluyendo los gases de invernadero,

and in particular you can see that the increase

y en particular pueden ver que

el aumento de los niveles de gases de invernadero ocasiona

in greenhouse gases tracks

this very dramatic increase in temperature

este aumento dramático de temperatura

over the last 50 years.

en los últimos 50 años.

And so this is why climate scientists say

Esta es la razón por la que los científicos dicen

it's not just that we know that climate change is happening,

que no solo saben que el cambio climático está ocurriendo,

we know that greenhouse gases are a major part

sino que los gases de invernaderos

of the reason why.

son unas de las causas principales.

So now because there all these different things

Debido a todas las cosas diferentes

that scientists do,

que los científicos hacen

the philosopher Paul Feyerabend famously said,

el filósofo Paul Feyerabend dijo famosamente:

"The only principle in science

"El único principio en la ciencia

that doesn't inhibit progress is: anything goes."

que no inhibe el progreso es que todo lo vale".

Now this quotation has often been taken out of context,

Esta cita con frecuencia se ha sacado de contexto

because Feyerabend was not actually saying

porque Feyerabend no estaba diciendo

that in science anything goes.

que en la ciencia todo lo vale.

What he was saying was,

Lo que decía,

actually the full quotation is,

lo que toda la cita dice:

"If you press me to say

"Si me presionas para que diga

what is the method of science,

cuál es el método de la ciencia,

I would have to say: anything goes."

diría que todo lo vale".

What he was trying to say

Lo que trataba de decir

is that scientists do a lot of different things.

es que los científicos hacen cosas diferentes.

Scientists are creative.

Los científicos son creativos.

But then this pushes the question back:

Pero esto nos lleva al comienzo:

If scientists don't use a single method,

si los científicos no usan un método único

then how do they decide

entonces, ¿cómo deciden

what's right and what's wrong?

qué es lo correcto o lo incorrecto?

And who judges?

¿Y quién decide?

And the answer is, scientists judge,

La respuesta es que los científicos deciden

and they judge by judging evidence.

y ellos deciden al estudiar la evidencia.

Scientists collect evidence in many different ways,

Los científicos recolectan evidencias de muchas maneras diferentes,

but however they collect it,

pero sea lo que sea que recolectan

they have to subject it to scrutiny.

tienen que llevarlo al escrutinio.

And this led the sociologist Robert Merton

Esto llevó al sociólogo Robert Merton

a enfocarse en la pregunta de cómo los científicos

to focus on this question of how scientists

scrutinize data and evidence,

escrutan los datos y la evidencia,

and he said they do it in a way he called

y él decía que lo hacían de una forma que llamaba

"organized skepticism."

"escepticismo organizado".

And by that he meant it's organized

Decía que era organizado

because they do it collectively,

porque lo hacen de forma colectiva,

they do it as a group,

como un grupo,

and skepticism, because they do it from a position

y escepticismo, porque lo hacen desde una posición

of distrust.

de desconfianza.

That is to say, the burden of proof

Eso quiere decir que el peso de la prueba

is on the person with a novel claim.

recae sobre la persona que presenta la novedad.

And in this sense, science is intrinsically conservative.

Y en esta ciencia, la ciencia es intrínsecamente conservadora.

It's quite hard to persuade the scientific community

Es muy difícil persuadir a la comunidad científica

to say, "Yes, we know something, this is true."

para que diga: "Sí, esto es verdad".

So despite the popularity of the concept

A pesar de la popularidad del concepto

of paradigm shifts,

de cambios de paradigma,

what we find is that actually,

lo que de hecho vemos

really major changes in scientific thinking

es que los cambios dramáticos en el pensamiento científico

are relatively rare in the history of science.

son relativamente raros en la historia de la ciencia.

So finally that brings us to one more idea:

Finalmente esto nos trae otra idea:

If scientists judge evidence collectively,

Si los científicos evalúan la evidencia colectivamente

this has led historians to focus on the question

esto le deja a los historiadores a enfocarse en la pregunta

of consensus,

del consenso

and to say that at the end of the day,

y a decir que al final del día,

what science is,

lo que es la ciencia,

what scientific knowledge is,

lo que es el conocimiento científico,

is the consensus of the scientific experts

es el consenso de los científicos expertos

who through this process of organized scrutiny,

quienes con este proceso del escrutinio organizado,

collective scrutiny,

o escrutinio colectivo,

have judged the evidence

han evaluado la evidencia

and come to a conclusion about it,

y ha llegado a una conclusión,

either yea or nay.

ya sea sí o no.

So we can think of scientific knowledge

Podemos pensar que el conocimiento científico

as a consensus of experts.

es un consenso de expertos.

We can also think of science as being

También podemos pensar que la ciencia es un tipo de jurado,

a kind of a jury,

except it's a very special kind of jury.

con la excepción de que es uno muy especial.

It's not a jury of your peers,

No es un jurado de tus colegas,

it's a jury of geeks.

es un jurado de expertos.

It's a jury of men and women with Ph.D.s,

Es un jurado de hombres y mujeres con doctorados,

and unlike a conventional jury,

y a diferencia de un jurado convencional

which has only two choices,

que solo tiene dos opciones,

guilty or not guilty,

culpable o inocente,

the scientific jury actually has a number of choices.

el jurado científico tiene de hecho, múltiples opciones.

Scientists can say yes, something's true.

Los científicos pueden decir sí, es verdadero.

Scientists can say no, it's false.

Los científicos pueden decir no, es falso.

Or, they can say, well it might be true

O pueden decir, bien puede ser verdadero,

but we need to work more and collect more evidence.

pero tenemos que trabajar más y recolectar más evidencia.

Or, they can say it might be true,

O pueden decir, puede ser verdad,

but we don't know how to answer the question

pero no sabemos la respuesta y vamos a dejarla de lado

and we're going to put it aside

and maybe we'll come back to it later.

y quizás volvamos a ella más tarde.

That's what scientists call "intractable."

Es lo que los científicos llaman "insoluble".

But this leads us to one final problem:

Esto nos lleva a un problema final:

If science is what scientists say it is,

Si la ciencia es lo que los científicos dicen que es,

then isn't that just an appeal to authority?

¿esto no es simplemente confiar en la autoridad?

And weren't we all taught in school

¿Acaso no nos enseñaron en la escuela

that the appeal to authority is a logical fallacy?

que confiar en la autoridad es una falacia lógica?

Well, here's the paradox of modern science,

He aquí la paradoja de la ciencia moderna.

the paradox of the conclusion I think historians

La paradoja de la conclusión a la que creo han llegado

and philosophers and sociologists have come to,

los historiadores, filósofos y sociólogos,

that actually science is the appeal to authority,

que dice que la ciencia es la confianza en la autoridad.

but it's not the authority of the individual,

Pero no es la autoridad del individuo,

no matter how smart that individual is,

sin importar lo inteligente que sea el individuo,

like Plato or Socrates or Einstein.

como Platón, Sócrates o Einstein.

It's the authority of the collective community.

Es la autoridad de la comunidad colectiva.

You can think of it is a kind of wisdom of the crowd,

Pueden pensar que es la sabiduría de la mayoría,

but a very special kind of crowd.

pero una mayoría muy especial.

Science does appeal to authority,

La ciencia obedece a la autoridad

but it's not based on any individual,

pero no está basada en ningún individuo,

no matter how smart that individual may be.

sin importar lo inteligente que este sea.

It's based on the collective wisdom,

Está basada en la sabiduría,

the collective knowledge, the collective work,

el conocimiento y el trabajo colectivo

of all of the scientists who have worked

de todos los científicos que han trabajado

on a particular problem.

en un problema en particular.

Scientists have a kind of culture of collective distrust,

Los científicos tienen una cultura de desconfianza colectiva,

this "show me" culture,

la cultura de "muéstrame",

illustrated by this nice woman here

como vemos aquí a esta mujer

showing her colleagues her evidence.

mostrándole a sus colegas su evidencia.

Of course, these people don't really look like scientists,

Claro que estos no parecen científicos

because they're much too happy.

porque se ven muy felices.

(Laughter)

(Risas)

Okay, so that brings me to my final point.

Bien, esto me lleva a mi punto final.

Most of us get up in the morning.

La mayoría de nosotros nos levantamos en las mañanas.

Most of us trust our cars.

Confiamos en nuestros autos.

Well, see, now I'm thinking, I'm in Manhattan,

Aquí estoy pensando en Manhattan,

this is a bad analogy,

esta no es una buena analogía,

but most Americans who don't live in Manhattan

pero para la mayoría que no vive en Manhattan,

get up in the morning and get in their cars

que se levantan, se suben a sus autos,

and turn on that ignition, and their cars work,

lo prenden, y sus autos funcionan,

and they work incredibly well.

y funcionan maravillosamente.

The modern automobile hardly ever breaks down.

El auto moderno muy raramente deja de funcionar.

So why is that? Why do cars work so well?

¿Por qué? ¿Por qué los autos funcionan tan bien?

It's not because of the genius of Henry Ford

No es por la genialidad de Henry Ford,

or Karl Benz or even Elon Musk.

o Karl Benz o incluso Elon Musk.

It's because the modern automobile

Es porque el auto moderno

is the product of more than 100 years of work

es un producto de más de 100 años de trabajo

by hundreds and thousands

por cientos y miles,

and tens of thousands of people.

y millares de personas.

The modern automobile is the product

El auto moderno es un producto

of the collected work and wisdom and experience

del trabajo, la sabiduría y la experiencia colectiva

of every man and woman who has ever worked

de todos los hombres y mujeres que han trabajado

on a car,

en el auto.

and the reliability of the technology is the result

Y su tecnología confiable es el resultado

of that accumulated effort.

de ese esfuerzo acumulado.

We benefit not just from the genius of Benz

No solo nos beneficiamos de la genialidad de Benz,

and Ford and Musk

de Ford y Musk,

but from the collective intelligence and hard work

sino de la inteligencia colectiva y el trabajo duro

of all of the people who have worked

de todos los que han trabajado

on the modern car.

en el auto moderno.

And the same is true of science,

Y lo mismo es verdad para la ciencia,

only science is even older.

solo que la ciencia es incluso más antigua.

Our basis for trust in science is actually the same

Nuestra razón para confiar en la ciencia es la misma

as our basis in trust in technology,

que nuestra razón para confiar en la tecnología,

and the same as our basis for trust in anything,

la misma razón para confiar en todo,

namely, experience.

entre ellas, la experiencia.

But it shouldn't be blind trust

Pero no debe ser una confianza ciega,

any more than we would have blind trust in anything.

más que la confianza ciega en cualquier cosas.

Our trust in science, like science itself,

Nuestra fe en la ciencia, como la ciencia misma,

should be based on evidence,

debe estar basada en evidencias.

and that means that scientists

Para ello los científicos

have to become better communicators.

tienen que ser mejores comunicadores.

They have to explain to us not just what they know

No solo tienen que explicarnos lo que saben,

but how they know it,

sino cómo lo saben,

and it means that we have to become better listeners.

y nosotros tenemos que aprender a ser mejores oyentes.

Thank you very much.

Muchas gracias.

(Applause)

(Aplausos)