Naomi Oreskes: Why we should trust scientists

Vertaald door: Rik Delaet Nagekeken door: Els De Keyser

Every day we face issues like climate change

Elke dag worden we geconfronteerd met problemen als klimaatverandering

or the safety of vaccines

of de veiligheid van vaccins,

where we have to answer questions whose answers

waar we vragen moeten beantwoorden waarvan de antwoorden

rely heavily on scientific information.

sterk afhankelijk zijn van wetenschappelijke informatie.

Scientists tell us that the world is warming.

Wetenschappers vertellen ons dat de wereld aan het opwarmen is.

Scientists tell us that vaccines are safe.

Ook dat vaccins veilig zijn.

But how do we know if they are right?

Maar hoe weten we of ze gelijk hebben?

Why should be believe the science?

Waarom moeten we de wetenschap geloven?

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

Feit is dat velen de wetenschap niet geloven.

Public opinion polls consistently show

Uit opiniepeilingen blijkt nog steeds

that significant proportions of the American people

dat een groot percentage van het Amerikaanse volk

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

niet gelooft dat het klimaat opwarmt door menselijke activiteiten,

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

niet denkt dat er evolutie is door natuurlijke selectie,

and aren't persuaded by the safety of vaccines.

en niet overtuigd is van de veiligheid van vaccins.

So why should we believe the science?

Waarom zouden we de wetenschap geloven?

Wetenschappers zien wetenschap niet graag voorgesteld als een geloof.

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

In fact, they would contrast science with faith,

In feite stellen ze wetenschap tegenover geloof.

and they would say belief is the domain of faith.

Ze zeggen dat geloof thuishoort bij (religieus) geloof.

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

En dat geloof is iets anders dan wetenschap.

Indeed they would say religion is based on faith

Zij vinden dat religie gebaseerd is op dat soort geloof

or maybe the calculus of Pascal's wager.

of misschien op Pascals gok.

Blaise Pascal was a 17th-century mathematician

Blaise Pascal was een 17e-eeuwse wiskundige

who tried to bring scientific reasoning to the question of

die een wetenschappelijk antwoord probeerde te geven op de vraag

whether or not he should believe in God,

of hij in God moest geloven.

and his wager went like this:

Hij gokte als volgt:

Well, if God doesn't exist

“Als God niet bestaat,

but I decide to believe in him

maar ik besluit om in Hem te geloven,

nothing much is really lost.

is er echt niet veel verloren.

Maybe a few hours on Sunday.

Misschien een paar uur op zondag.”

(Laughter)

(Gelach)

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

“Maar als Hij bestaat en ik niet in Hem geloof,

then I'm in deep trouble.

dan kom ik zwaar in de problemen.”

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

En dus zei Pascal dat we maar beter in God konden geloven.

Or as one of my college professors said,

Of zoals een van mijn professoren zei:

"He clutched for the handrail of faith."

"Hij greep de houvast van het geloof."

He made that leap of faith

Hij maakte een geloofssprong

leaving science and rationalism behind.

en liet wetenschap en rationalisme voor wat ze waren.

Now the fact is though, for most of us,

Feit is dat voor de meesten van ons

most scientific claims are a leap of faith.

de meeste wetenschappelijke claims een geloofssprong vragen.

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

We kunnen wetenschappelijke claims meestal niet zelf beoordelen.

And indeed this is actually true for most scientists as well

Dit geldt eigenlijk ook voor de meeste wetenschappers

outside of their own specialties.

als het buiten hun eigen specialisatie valt.

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

Als je erover nadenkt, kan een geoloog je niet vertellen

whether a vaccine is safe.

of een vaccin veilig is.

Most chemists are not experts in evolutionary theory.

De meeste chemici zijn geen experts in de evolutietheorie.

A physicist cannot tell you,

Een natuurkundige kan,

ondanks de beweringen van een aantal onder hen,

despite the claims of some of them,

whether or not tobacco causes cancer.

je niet vertellen of tabak kanker veroorzaakt.

So, if even scientists themselves

Als zelfs wetenschappers

have to make a leap of faith

buiten hun eigen gebied een geloofssprong moeten maken,

outside their own fields,

then why do they accept the claims of other scientists?

waarom accepteren ze dan de beweringen van andere wetenschappers?

Why do they believe each other's claims?

Waarom geloven ze dan elkaars claims?

And should we believe those claims?

Waarom zouden wij die claims moeten geloven?

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

Ik wil ervoor pleiten dat we dat moeten,

but not for the reason that most of us think.

maar niet om de reden waar de meesten aan denken.

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

We hebben op school geleerd

dat we in de wetenschap moeten geloven omwille van de wetenschappelijke methode.

believe in science is because of the scientific method.

We were taught that scientists follow a method

We hebben geleerd dat wetenschappers een methode volgen

and that this method guarantees

en dat deze methode

the truth of their claims.

de waarheid van hun beweringen garandeert.

The method that most of us were taught in school,

De methode die de meesten van ons op school geleerd hebben,

kunnen we de handboekmethode noemen.

we can call it the textbook method,

is the hypothetical deductive method.

Het is de hypothetisch-deductieve methode.

According to the standard model, the textbook model,

Volgens het standaardmodel, het handboekmodel,

scientists develop hypotheses, they deduce

ontwikkelen wetenschappers hypothesen,

the consequences of those hypotheses,

leiden ze de gevolgen van deze hypothesen af,

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

proberen ze ze uit in de praktijk en zeggen:

"Okay, well are those consequences true?"

"Komt mijn voorspelling uit?

Can we observe them taking place in the natural world?

Kunnen we het zien gebeuren in de natuurlijke wereld?”

And if they are true, then the scientists say,

Als ze waar zijn, zeggen de wetenschappers:

"Great, we know the hypothesis is correct."

"Geweldig, we weten dat de hypothese juist is."

In de geschiedenis van de wetenschap vind je veel beroemde voorbeelden

So there are many famous examples in the history

of science of scientists doing exactly this.

waarbij wetenschappers precies dit doen.

One of the most famous examples

Een van de bekendste voorbeelden

comes from the work of Albert Einstein.

komt uit het werk van Albert Einstein.

When Einstein developed the theory of general relativity,

Toen Einstein de algemene relativiteitstheorie ontwikkelde,

one of the consequences of his theory

was een van de gevolgen van zijn theorie

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

dat de ruimte-tijd niet zomaar lege ruimte was

but that it actually had a fabric.

maar dat ze gestructureerd was.

And that that fabric was bent

En dat die structuur vervormd werd

in the presence of massive objects like the sun.

door massieve objecten zoals de zon.

So if this theory were true then it meant that light

Als zijn theorie waar was, dan betekende dat het licht

as it passed the sun

afgebogen zou worden

should actually be bent around it.

als het langs de zon passeerde.

That was a pretty startling prediction

Dat was een vrij verrassende voorspelling en het duurde een paar jaar

and it took a few years before scientists

were able to test it

voordat wetenschappers in staat waren om ze te testen.

but they did test it in 1919,

Dat gebeurde in 1919 en ze bleek nog waar te zijn ook.

and lo and behold it turned out to be true.

Starlight actually does bend as it travels around the sun.

Sterrenlicht buigt af als het langs de zon passeert.

This was a huge confirmation of the theory.

Dat was een enorme bevestiging van de theorie.

It was considered proof of the truth

Het werd beschouwd als bewijs van de waarheid

of this radical new idea,

van dit radicaal nieuwe idee.

and it was written up in many newspapers

Het werd in vele kranten over de hele wereld vermeld.

around the globe.

Now, sometimes this theory or this model

Soms wordt deze theorie het deductief-nomologische model genoemd.

is referred to as the deductive-nomological model,

mainly because academics like to make things complicated.

Academici zeggen de dingen nu eenmaal graag een beetje moeilijk.

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

Maar het gaat in het ideale geval ook over wetten gaat.

Nomologisch wil zeggen dat het met wetten te maken heeft.

So nomological means having to do with laws.

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

In het ideale geval is de hypothese niet alleen zomaar een idee,

ideally, it is a law of nature.

in het ideale geval is het een natuurwet.

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

Waarom is dat belangrijk?

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

Als het een wet is, kan ze niet worden gebroken.

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

Als het een wet is, moet ze altijd waar zijn,

in all times and all places

altijd en overal, maakt niet uit wat de omstandigheden zijn.

no matter what the circumstances are.

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

Jullie kennen allen ten minste één voorbeeld van zo’n wet:

Einstein's famous equation, E=MC2,

Einsteins beroemde formule: E = m.c2,

which tells us what the relationship is

die ons vertelt wat de relatie is

between energy and mass.

tussen energie en massa.

And that relationship is true no matter what.

Die relatie geldt altijd en overal.

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

Nu blijkt echter dat er verschillende problemen zijn met dit model.

The main problem is that it's wrong.

Het grootste probleem is dat het verkeerd is.

It's just not true. (Laughter)

Het is gewoon niet waar. (Gelach)

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

Ik haal drie redenen aan waarom het verkeerd is.

So the first reason is a logical reason.

De eerste reden is een logische reden.

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

Het is het probleem van de drogreden ‘bevestiging door de consequentie’.

So that's another fancy, academic way of saying

Dat is weer zo’n leuke, academische manier om te zeggen

that false theories can make true predictions.

dat valse theorieën juiste voorspellingen kunnen doen.

So just because the prediction comes true

Dat een voorspelling uitkomt,

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

is nog geen logisch bewijs dat de theorie klopt.

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

Een goed voorbeeld komt ook weer uit de geschiedenis van de wetenschap.

This is a picture of the Ptolemaic universe

Dit is een beeld van het Ptolemeïsche universum

with the Earth at the center of the universe

met de aarde in het midden ervan

and the sun and the planets going around it.

terwijl de zon en de planeten errond draaien.

The Ptolemaic model was believed

Het Ptolemeïsche model werd vele eeuwen lang

by many very smart people for many centuries.

door veel heel slimme mensen geloofd.

Well, why?

Waarom?

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

Omdat het veel voorspellingen maakte die uitkwamen.

Het Ptolemeïsche systeem liet astronomen toe

The Ptolemaic system enabled astronomers

to make accurate predictions of the motions of the planet,

planetenbewegingen nauwkeurig te voorspellen.

in fact more accurate predictions at first

In feite gaf het eerst meer accurate voorspellingen

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

dan de Copernicaanse theorie waarvan we nu zeggen dat ze waar is.

So that's one problem with the textbook model.

Dat is één probleem van het leerboekmodel.

A second problem is a practical problem,

Een tweede probleem is een praktisch probleem,

and it's the problem of auxiliary hypotheses.

het probleem van hulphypothesen.

Auxiliary hypotheses are assumptions

Hulphypothesen zijn aannames

that scientists are making

die wetenschappers maken

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

terwijl ze er zich soms niet bewust van zijn dat ze ze maken.

So an important example of this

Een belangrijk voorbeeld hiervan

comes from the Copernican model,

komt van het Copernicaanse model,

which ultimately replaced the Ptolemaic system.

dat uiteindelijk het Ptolemeïsche systeem verving.

So when Nicolaus Copernicus said,

Toen Nicolaus Copernicus zei

dat de Aarde niet het centrum van het universum was,

actually the Earth is not the center of the universe,

the sun is the center of the solar system,

maar dat de zon het centrum was van het zonnestelsel

the Earth moves around the sun.

en de Aarde om de zon bewoog,

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

zeiden wetenschappers: “Oké, Nicolaus, als dat waar is

we ought to be able to detect the motion

moeten we in staat zijn om de beweging

of the Earth around the sun.

van de aarde rond de zon te detecteren.”

And so this slide here illustrates a concept

Deze dia hier illustreert het concept 'stellaire parallax'.

known as stellar parallax.

And astronomers said, if the Earth is moving

Astronomen zeiden dat als de Aarde beweegt

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

en we naar een opvallende ster kijken, laten we zeggen, Sirius -

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

ik weet wel dat jullie in Manhattan geen sterren kunnen zien,

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

maar stel je voor dat je op de buiten bent -

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

en we kijken naar een ster in december, dan zien we die ster

against the backdrop of distant stars.

tegen een achtergrond van verder afgelegen sterren.

If we now make the same observation six months later

Als we nu zes maanden later dezelfde observatie maken,

when the Earth has moved to this position in June,

als de aarde in juni naar deze positie is verplaatst,

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

dan zien we dezelfde ster tegen een andere achtergrond.

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

Dat hoekverschil noemen we de stellaire parallax.

So this is a prediction that the Copernican model makes.

Dit is een voorspelling van het Copernicaanse model.

Astronomers looked for the stellar parallax

Astronomen zochten naar die stellaire parallax

and they found nothing, nothing at all.

en ze vonden niets, helemaal niets.

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

En veel mensen betoogden dat dit bewees dat het Copernicaanse model vals was.

So what happened?

Wat was het geval?

Well, in hindsight we can say that astronomers were making

Achteraf gezien kunnen we zeggen dat de astronomen

two auxiliary hypotheses, both of which

twee hulphypothesen maakten,

we would now say were incorrect.

beide incorrect zoals we nu weten.

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

De eerste was een aanname over de grootte van de aardbaan.

Astronomers were assuming that the Earth's orbit was large

Astronomen veronderstelden dat de baan van de aarde groot was

relative to the distance to the stars.

ten opzichte van de afstand tot de sterren.

Today we would draw the picture more like this,

Vandaag zou het beeld er meer zo uitzien,

this comes from NASA,

- dit komt van NASA -

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

en je ziet de baan van de Aarde eigenlijk heel klein is.

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

In feite zelfs nog veel kleiner dan hier getoond.

The stellar parallax therefore,

De stellaire parallax

is very small and actually very hard to detect.

is dus zeer klein en eigenlijk heel moeilijk te detecteren.

And that leads to the second reason

Dat leidt tot de tweede reden

why the prediction didn't work,

waarom de voorspelling niet werkte,

because scientists were also assuming

omdat wetenschappers ook veronderstelden

that the telescopes they had were sensitive enough

dat hun telescopen gevoelig genoeg waren

to detect the parallax.

om de parallax te detecteren.

And that turned out not to be true.

Ook dat bleek niet waar te zijn.

It wasn't until the 19th century

Pas in de 19e eeuw

that scientists were able to detect

konden wetenschappers

the stellar parallax.

de stellaire parallax aantonen.

So, there's a third problem as well.

Er is nog een derde probleem.

The third problem is simply a factual problem,

Het derde probleem is gewoon het feit

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

dat veel van de wetenschap niet past in het leerboekmodel.

A lot of science isn't deductive at all,

Veel wetenschap is helemaal niet deductief, maar inductief.

it's actually inductive.

And by that we mean that scientists don't necessarily

We bedoelen dat wetenschappers niet per se

start with theories and hypotheses,

beginnen met theorieën en hypothesen.

often they just start with observations

Vaak beginnen ze gewoon met waarnemen

of stuff going on in the world.

van wat er gebeurt in de wereld.

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

Het bekendste voorbeeld daarvan is wel Charles Darwin,

famous scientists who ever lived, Charles Darwin.

een van de beroemdste wetenschappers ooit.

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

Toen Darwin als jonge man op reis ging met de Beagle,

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

had hij geen hypothese, geen theorie.

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

Hij wist alleen dat hij een carrière als wetenschapper wilde

and he started to collect data.

en begon gegevens te verzamelen.

Mainly he knew that he hated medicine

Hij wist vooral dat hij geneeskunde haatte.

because the sight of blood made him sick so

Hij kon niet tegen bloed

he had to have an alternative career path.

en wilde een alternatieve carrière.

So he started collecting data.

Hij begon met ​​verzamelen van gegevens.

And he collected many things, including his famous finches.

Hij verzamelde van alles, waaronder ook zijn beroemde vinken.

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

Toen hij deze vinken verzamelde, gooide hij ze in een zak

and he had no idea what they meant.

zonder enig idee van hun betekenis.

Many years later back in London,

Vele jaren later terug in Londen

Darwin looked at his data again and began

bekeek Darwin zijn gegevens opnieuw

to develop an explanation,

en begon er een uitleg voor te ontwikkelen.

and that explanation was the theory of natural selection.

Die uitleg was de theorie van natuurlijke selectie.

Besides inductive science,

Naast inductieve wetenschap,

scientists also often participate in modeling.

maken wetenschappers ook vaak modellen.

One of the things scientists want to do in life

Wat ze in de eerste plaats willen,

is to explain the causes of things.

is de oorzaken van dingen verklaren.

And how do we do that?

Hoe doen ze dat?

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

Een manier is een ​​model bouwen

that tests an idea.

om een idee uit te testen.

So this is a picture of Henry Cadell,

Dit is Henry Cadell,

who was a Scottish geologist in the 19th century.

een Schotse geoloog uit de 19e eeuw.

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

Je kunt aan zijn deerstalkermuts en laarzen zien dat hij een Schot is.

a deerstalker cap and Wellington boots.

(Laughter)

(Gelach)

And Cadell wanted to answer the question,

Cadell wilde weten

how are mountains formed?

hoe bergen worden gevormd.

And one of the things he had observed

Hij had opgemerkt

is that if you look at mountains like the Appalachians,

dat als je naar bergen zoals de Appalachen kijkt,

you often find that the rocks in them

je vaak ziet dat de rotsen erin

are folded,

op een bepaalde manier opgevouwen lijken.

and they're folded in a particular way,

which suggested to him

Dit gaf hem het idee

that they were actually being compressed from the side.

dat ze vanaf de zijkant samengedrukt waren.

And this idea would later play a major role

Dit idee zou later een belangrijke rol spelen

in discussions of continental drift.

bij discussies over continentale drift.

So he built this model, this crazy contraption

Hij bouwde dit model, dit gekke ding met hendels en hout.

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

Hier zie je zijn kruiwagen, emmers en grote voorhamer.

buckets, a big sledgehammer.

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

Geen idee waarom hij laarzen aanheeft.

Maybe it's going to rain.

Misschien regende het.

And he created this physical model in order

Met dit fysische model kon hij aantonen

to demonstrate that you could, in fact, create

dat je in rotsen, of zoals hier in modder,

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

that looked a lot like mountains

patronen kon maken die veel leken op bergen

if you compressed them from the side.

als je het van opzij samendrukte.

So it was an argument about the cause of mountains.

Het was een argument over de oorzaak van bergen.

Nowadays, most scientists prefer to work inside,

Tegenwoordig werken de meeste wetenschappers liever binnenshuis,

so they don't build physical models so much

ze bouwen niet zo vaak meer fysische modellen.

as to make computer simulations.

Ze doen het met computersimulaties.

But a computer simulation is a kind of a model.

Maar ook een computersimulatie is een soort model.

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

Het is een wiskundig model,

and like the physical models of the 19th century,

en net als de fysische modellen van de 19e eeuw,

it's very important for thinking about causes.

is het erg belangrijk voor het denken over oorzaken.

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

Een van de grote vragen gaat over de klimaatverandering.

we have tremendous amounts of evidence

We hebben enorme hoeveelheden bewijs

that the Earth is warming up.

dat de aarde aan het opwarmen is.

This slide here, the black line shows

Op deze dia hier toont de zwarte lijn

the measurements that scientists have taken

de metingen van de laatste 150 jaar

for the last 150 years

waaruit blijkt dat de temperatuur van de aarde gestaag is toegenomen.

showing that the Earth's temperature

has steadily increased,

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

Je kunt zien dat we in het bijzonder in de laatste 50 jaar

there's been this dramatic increase

een dramatische toename hadden

of nearly one degree centigrade,

van bijna 1 graad Celsius,

or almost two degrees Fahrenheit.

of bijna 2 graden Fahrenheit.

So what, though, is driving that change?

Wat veroorzaakt deze verandering?

How can we know what's causing

Hoe achterhalen we de oorzaak

the observed warming?

van de waargenomen opwarming?

Well, scientists can model it

Wetenschappers kunnen het modelleren met een computersimulatie.

using a computer simulation.

So this diagram illustrates a computer simulation

Dit diagram illustreert een computersimulatie

die rekening hield met de verschillende factoren

that has looked at all the different factors

that we know can influence the Earth's climate,

waarvan we weten dat ze het klimaat op aarde beïnvloeden,

so sulfate particles from air pollution,

zoals sulfaatdeeltjes van luchtvervuiling,

volcanic dust from volcanic eruptions,

vulkanisch stof van vulkanische uitbarstingen,

changes in solar radiation,

veranderingen in zonnestraling,

and, of course, greenhouse gases.

en, natuurlijk, broeikasgassen.

And they asked the question,

Ze stelden de vraag,

what set of variables put into a model

welke set van variabelen in een model

will reproduce what we actually see in real life?

reproduceert wat we in het echt zien.

So here is the real life in black.

De zwarte lijn geeft de metingen weer.

Here's the model in this light gray,

De lichtgrijze is het model.

and the answer is

En het model dat alles omvat,

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

is antwoord E op de toets, 'alle antwoorden zijn juist'.

all of the above.

de enige manier waarop je

The only way you can reproduce

de waargenomen temperatuurmetingen kan reproduceren

the observed temperature measurements

is with all of these things put together,

is door al deze dingen te combineren,

including greenhouse gases,

met inbegrip van de broeikasgassen.

and in particular you can see that the increase

Merk in het bijzonder op dat de stijging

in greenhouse gases tracks

van de broeikasgassen

this very dramatic increase in temperature

die zeer dramatische temperatuurstijging

over the last 50 years.

in de afgelopen 50 jaar volgt.

And so this is why climate scientists say

Dit is de reden waarom klimaatwetenschappers zeggen

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

dat we niet alleen weten dat klimaatverandering een feit is,

we know that greenhouse gases are a major part

maar ook dat broeikasgassen daar een belangrijk aandeel in hebben.

of the reason why.

So now because there all these different things

Over al die verschillende dingen die wetenschappers doen,

that scientists do,

the philosopher Paul Feyerabend famously said,

deed de filosoof Paul Feyerabend zijn bekende uitspraak:

"Het enige principe in de wetenschap

"The only principle in science

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

dat de vooruitgang niet remt, is 'alles mag'.”

Now this quotation has often been taken out of context,

Nu wordt dit citaat vaak uit zijn verband gerukt.

because Feyerabend was not actually saying

Feyerabend bedoelde niet

that in science anything goes.

dat in de wetenschap alles kan.

What he was saying was,

Hier komt dan ook het volledige citaat,

actually the full quotation is,

"If you press me to say

"Als u me prest om te zeggen

what is the method of science,

wat de methode van de wetenschap is,

I would have to say: anything goes."

moet ik zeggen: alles mag.”

What he was trying to say

Wat hij wilde zeggen,

is that scientists do a lot of different things.

is dat wetenschappers veel verschillende dingen doen.

Scientists are creative.

Wetenschappers zijn creatief.

But then this pushes the question back:

Maar dan kaatst deze vraag de bal terug:

If scientists don't use a single method,

“Als wetenschappers geen bepaalde methode gebruiken,

then how do they decide

hoe beslissen ze dan

what's right and what's wrong?

wat juist is en wat fout?”

And who judges?

En wie beoordeelt dat?

And the answer is, scientists judge,

Het antwoord is: wetenschappers,

and they judge by judging evidence.

en zij oordelen door naar het bewijsmateriaal te kijken.

Scientists collect evidence in many different ways,

Wetenschappers verzamelen op allerlei manieren bewijsmateriaal,

but however they collect it,

maar hoe ze het ook verzamelen,

they have to subject it to scrutiny.

het moet aan controle worden onderworpen.

And this led the sociologist Robert Merton

Dit bracht de socioloog Robert Merton ertoe

to focus on this question of how scientists

zich bezig te houden met de vraag hoe wetenschappers

scrutinize data and evidence,

gegevens en bewijzen onderzoeken.

and he said they do it in a way he called

Hij zei dat ze het doen door ‘georganiseerd scepticisme’.

"organized skepticism."

And by that he meant it's organized

Hij bedoelde dat het georganiseerd is

because they do it collectively,

omdat ze het collectief doen ,

they do it as a group,

ze doen het als groep,

and skepticism, because they do it from a position

en scepticisme, omdat ze het doen

of distrust.

vanuit een positie van wantrouwen.

That is to say, the burden of proof

Dat wil zeggen, de bewijslast

is on the person with a novel claim.

ligt bij de persoon met een nieuwe claim.

And in this sense, science is intrinsically conservative.

In deze zin is wetenschap intrinsiek conservatief.

It's quite hard to persuade the scientific community

De wetenschappelijke gemeenschap zal niet vlug zeggen

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

"Ja, we weten iets, het is waar."

So despite the popularity of the concept

Ondanks de populariteit van het concept van paradigma-verschuivingen,

of paradigm shifts,

what we find is that actually,

zien we dat echt grote veranderingen in het wetenschappelijk denken

really major changes in scientific thinking

are relatively rare in the history of science.

relatief zeldzaam zijn in de geschiedenis van de wetenschap.

So finally that brings us to one more idea:

Dat brengt ons bij nog een idee:

If scientists judge evidence collectively,

doordat wetenschappers bewijs collectief beoordelen,

this has led historians to focus on the question

zijn historici zich gaan bezighouden

of consensus,

met de vraag van consensus.

and to say that at the end of the day,

Uiteindelijk is wetenschap, wetenschappelijke kennis,

what science is,

what scientific knowledge is,

is the consensus of the scientific experts

de consensus van wetenschappelijke deskundigen

who through this process of organized scrutiny,

die door dit proces van georganiseerde, collectieve controle,

collective scrutiny,

het bewijsmateriaal hebben beoordeeld

have judged the evidence

and come to a conclusion about it,

en tot een conclusie komen: ofwel ja, ofwel nee.

either yea or nay.

Dus kunnen we aan wetenschappelijke kennis denken

So we can think of scientific knowledge

as a consensus of experts.

als aan een consensus van deskundigen.

We can also think of science as being

We kunnen de wetenschap ook zien als een soort jury,

a kind of a jury,

except it's a very special kind of jury.

maar dan een heel speciaal soort jury.

It's not a jury of your peers,

Het is geen jury van collega's,

it's a jury of geeks.

maar een jury van geeks.

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

Het is een jury van mannen en vrouwen met een doctorstitel,

and unlike a conventional jury,

en in tegenstelling tot een conventionele jury,

which has only two choices,

die slechts twee keuzes heeft,

guilty or not guilty,

schuldig of niet schuldig,

the scientific jury actually has a number of choices.

heeft de wetenschappelijke jury in feite meerdere keuzes.

Scientists can say yes, something's true.

Wetenschappers kunnen zeggen: “Ja, iets is waar.”

Scientists can say no, it's false.

Wetenschappers kunnen zeggen: “Nee, het klopt niet.”

Or, they can say, well it might be true

Of : “Goed, het kan waar zijn, maar we moeten er nog wat aan werken

but we need to work more and collect more evidence.

en meer bewijsmateriaal verzamelen.”

Or, they can say it might be true,

Ofwel: “Het zou waar kunnen zijn,

but we don't know how to answer the question

maar we zijn er nog niet uit,

and we're going to put it aside

houden het even in beraad en komen er later misschien op terug.”

and maybe we'll come back to it later.

That's what scientists call "intractable."

Dat is wat wetenschappers 'onbehandelbaar’ noemen.

But this leads us to one final problem:

Maar dit leidt ons naar een laatste probleem:

If science is what scientists say it is,

Als wetenschap is wat wetenschappers zeggen dat het is,

then isn't that just an appeal to authority?

gebruiken ze dan niet gewoon een gezagsargument?

And weren't we all taught in school

En leerden we niet op school

that the appeal to authority is a logical fallacy?

dat het gezagsargument een logische denkfout is?

Well, here's the paradox of modern science,

Hier heb je de paradox van de moderne wetenschap,

de paradox van de conclusie waartoe historici,

the paradox of the conclusion I think historians

and philosophers and sociologists have come to,

filosofen en sociologen zijn gekomen, om te zeggen

that actually science is the appeal to authority,

dat wetenschap wel beroep doet op autoriteit,

but it's not the authority of the individual,

maar niet op het gezag van het individu,

no matter how smart that individual is,

hoe slim die persoon dan ook mag zijn,

like Plato or Socrates or Einstein.

zoals een Plato, Socrates of Einstein.

It's the authority of the collective community.

Het is het gezag van de collectieve gemeenschap.

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

Je kan eraan denken als een soort wijsheid van de menigte,

but a very special kind of crowd.

maar een zeer speciaal soort menigte.

Science does appeal to authority,

Wetenschap doet beroep op autoriteit,

but it's not based on any individual,

maar niet gebaseerd op één individu,

no matter how smart that individual may be.

maakt niet uit hoe slim die persoon kan zijn.

It's based on the collective wisdom,

Het is gebaseerd op de collectieve wijsheid,

the collective knowledge, the collective work,

de collectieve kennis, het collectieve werk,

of all of the scientists who have worked

van alle wetenschappers die eraan hebben gewerkt.

on a particular problem.

Wetenschappers hebben een cultuur van collectief wantrouwen,

Scientists have a kind of culture of collective distrust,

this "show me" culture,

een ‘toon het me aan’-cultuur,

illustrated by this nice woman here

hier geïllustreerd door deze aardige mevrouw

showing her colleagues her evidence.

die aan haar collega's haar bewijsmateriaal toont.

Deze mensen zien er niet uit als echte wetenschappers.

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

because they're much too happy.

Ze staan er veel te tevreden bij.

(Laughter)

(Gelach)

Okay, so that brings me to my final point.

Oké, dat brengt me bij mijn laatste punt.

Most of us get up in the morning.

We staan ‘s morgens op

Most of us trust our cars.

en vertrouwen op onze auto's.

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

Voor Manhattan is dit een slechte analogie,

this is a bad analogy,

but most Americans who don't live in Manhattan

maar de meeste Amerikanen die niet in Manhattan wonen,

get up in the morning and get in their cars

springen ‘s morgens in hun auto's

and turn on that ignition, and their cars work,

starten ze en hun auto's werken,

and they work incredibly well.

ze werken zelfs ongelooflijk goed.

The modern automobile hardly ever breaks down.

De moderne auto laat het zelden afweten.

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

Waarom? Waarom doen auto’s het zo goed?

It's not because of the genius of Henry Ford

Niet door het genie van een Henry Ford,

or Karl Benz or even Elon Musk.

Karl Benz of zelfs Elon Musk.

It's because the modern automobile

Maar omdat de moderne auto

is the product of more than 100 years of work

het product is van meer dan 100 jaar werk

by hundreds and thousands

van honderden, duizenden, tienduizenden mensen.

and tens of thousands of people.

The modern automobile is the product

De moderne auto is het product

of the collected work and wisdom and experience

van het verzamelde werk, wijsheid en ervaring

of every man and woman who has ever worked

van iedere man en vrouw

die ooit aan een auto hebben gewerkt.

on a car,

and the reliability of the technology is the result

De betrouwbaarheid van de technologie is het resultaat

of that accumulated effort.

van die geaccumuleerde inspanning.

We benefit not just from the genius of Benz

Wij profiteren niet alleen van het genie van Benz, Ford en Musk,

and Ford and Musk

but from the collective intelligence and hard work

maar van de collectieve intelligentie en het harde werk van alle mensen

of all of the people who have worked

on the modern car.

die aan de moderne auto hebben gewerkt.

And the same is true of science,

Hetzelfde geldt voor de wetenschap,

only science is even older.

alleen is de wetenschap nog ouder.

Our basis for trust in science is actually the same

Ons vertrouwen in de wetenschap is eigenlijk hetzelfde

as our basis in trust in technology,

als ons vertrouwen in de technologie,

en hetzelfde als ons vertrouwen in alles:

and the same as our basis for trust in anything,

het berust op ervaring.

namely, experience.

Maar het moet geen blind vertrouwen zijn,

But it shouldn't be blind trust

any more than we would have blind trust in anything.

net zomin als we in alles blind moeten vertrouwen.

Our trust in science, like science itself,

Ons vertrouwen in de wetenschap, zoals de wetenschap zelf,

should be based on evidence,

moet gebaseerd zijn op bewijs,

and that means that scientists

en dat betekent dat wetenschappers

have to become better communicators.

beter moeten gaan communiceren.

They have to explain to us not just what they know

Ze moeten ons niet alleen vertellen wat ze weten,

but how they know it,

maar ook hoe ze het weten.

and it means that we have to become better listeners.

Dat betekent dat wij betere luisteraars moeten worden.

Thank you very much.

Heel hartelijk bedankt.

(Applause)

(Applaus)