Hipótesis

Lo que más te gusta del verano es experimentar en el jardín; este año has decidido probar con las tomateras. Pero no importa lo que intentes, ¡no consigues que los tomates maduren! Decides añadir un poco de abono, suponiendo que ayudará a tus tomates. Quizá no lo sepas, pero acabas de dar un paso más hacia la ciencia.

Una hipótesis (pluralizada como hipótesis) es una explicación propuesta para una observación ^concreta.1 En concreto, intenta describir la relación entre una variable independiente (la variable que se manipula) y una variable dependiente (la variable que se mide). En la situación de la jardinería, la hipótesis de que añadir fertilizante ayudará a madurar los tomates propone que la falta de fertilizante estaba impidiendo el proceso. La presencia o ausencia de fertilizante es la variable independiente y la maduración del tomate es la variable dependiente. Para que una hipótesis sea científica, debe ser comprobable y, por tanto, falsable. Las hipótesis se basan en datos científicos existentes, en la experiencia personal o en la intuición.

Variables independientes frente a variables dependientes

Variable independiente: Variable que se manipula en un experimento y que se supone que tiene un efecto directo sobre la variable dependiente.

Variable dependiente: Aquella variable que se mide en un experimento y que cambiará en función de cómo se manipule la variable independiente.

Hipótesis simples o complejas

Hipótesis simple: Propone una explicación de una relación entre una variable independiente y una variable dependiente.

Hipótesis compleja: Propone una explicación de la relación entre dos o más variables independientes y dos o más variables dependientes.

Hipótesis direccionales frente a no direccionales

Hipótesis direccional: Propone una explicación para una relación entre variables que también puede predecir su direccionalidad.

Hipótesis no direccional: Propone una explicación de una relación entre variables, para la que no existe ninguna teoría o predicción sobre la naturaleza (dirección) de dicha relación.

Hipótesis nula y alternativa

Hipótesis nula: Propone que no existe relación entre las variables independiente y dependiente.

Hipótesis alternativa: Propone que existe una relación causa-efecto entre dos o más variables, contraria a la hipótesis nula.

Dado que las hipótesis son un componente esencial de los experimentos, la historia de la hipótesis comienza con Galileo Galilei, astrónomo y físico it^aliano.2 Se le ha descrito como el "padre de los experimentos" por su razonamiento matemático que se utilizó para derribar el dogma religioso relativo a la posición de la Tierra en el universo en el siglo XVI. El uso que Galileo hacía del razonamiento deductivo categorizaba la hipótesis como un punto de partida basado en suposiciones no demostradas. A partir de esta premisa se hacían deducciones, cuyos éxitos o fracasos se determinaban mediante evaluaciones subjetivas sobre si eran explicaciones satisfactorias de la premisa. Aunque Galileo tuvo "éxito" con su planteamiento, la falta de fundamento de la hipótesis provocó confusión en otros físicos del siglo.

Después de que Galileo sentara las bases para que las hipótesis se fundamentaran en el realismo, el filósofo Francis Bacon escribió Novum Organum en 1620, en el que describía un enfoque de la metodología científica.2 Bacon planteó que el razonamiento deductivo por sí solo no era suficiente: puesto que la premisa se determina antes del experimento, el razonamiento podría manipularse fácilmente para ajustarse a la premisa. Bacon sostenía que la metodología científica debía basarse en la experimentación pura. En lugar del razonamiento deductivo, los científicos deberían utilizar el razonamiento inductivo: los datos se utilizan para inferir que el mismo resultado se repetirá en circunstancias similares, y el hallazgo del caso específico podría generalizarse a otros casos similares.

El razonamiento inductivo puede aplicarse al caso de la gravedad: se observa que una masa cae hacia la Tierra a cierta velocidad, lo que sigue haciendo de forma predecib^le.2 Esto significa que, una vez establecida una regla sobre la rapidez con la que caen los objetos, puede predecirse que todos los objetos que caen seguirán la regla. Utilizando este ejemplo de la gravedad, podemos introducir al físico Isaac Newton en la historia de la hipótesis. Cuando Newtown publicó la edición de 1713 de su obra fundamental en la que esbozaba sus leyes del movimiento, los Principia, incluyó la frase "hypotheses non fingo", que se traduce como "no marco ninguna hipótesis". Más tarde, en 1721, Newton afirmó en Opticks -un libro que analizaba la naturaleza fundamental de la luz- que "las hipótesis no deben tenerse en cuenta en la filosofía experimental". Claramente, Newton rechazaba la hipótesis.

Otro rechazo en el desarrollo de la hipótesis vino del filósofo David Hume, que rechazó específicamente la noción de inducción.2 Hume propuso un "escepticismo radical": las experiencias pasadas no pueden utilizarse como prueba o predicción de resultados futuros, porque tales afirmaciones se basarían en la premisa indemostrable de que algo y sus atributos permanecerán unidos. Las leyes de la naturaleza no son estables, que es el supuesto fundamental del razonamiento inductivo. Tal suposición sólo podría justificarse mediante un razonamiento circular, creyendo que la naturaleza es uniforme porque lo ha sido en el pasado.

Al igual que Hume, el filósofo Karl Popper también rechazó el método inductivo de las ciencias empíricas, pero fue un paso más allá al aportar una solución al razonamiento inductⁱvo.2 En lugar de probar y verificar las hipótesis obteniendo el mismo resultado, las hipótesis sólo podrían validarse mediante el "criterio de falsabilidad": los científicos trabajan activamente para encontrar excepciones a sus hipótesis. Si no se encuentra ninguna prueba contradictoria, entonces la hipótesis está respaldada. El enfoque de Popper se ha denominado "racionalismo crítico" y es la metodología utilizada por los científicos contemporáneos.

En función de los resultados de un experimento, una hipótesis se rechaza como falsa o se acepta como ver^dadera.1 Sin embargo, dado que todas las hipótesis son intrínsecamente falsables, pueden rechazarse en un momento posterior si surgen pruebas que las desmientan, independientemente de si se aceptan como verdaderas y se apoyan en pruebas en el momento del experimento.

Cuando se rechaza una hipótesis, los científicos a veces adaptan la hipótesis existente para acomodarla a la nueva información falsificadora, en lugar de descartar la idea origiⁿal.1 Por eso puede que oiga decir a la comunidad científica que las hipótesis nunca son incorrectas, sino más bien incompletas: las hipótesis se rechazaron por falsas porque faltaba una pieza del rompecabezas en esa hipótesis y experimento concretos.

Un error común es creer que las hipótesis pueden demostrarse como ex^actas.6 Aunque las hipótesis alternativas -respecto a la hipótesis nula- pueden apoyarse con pruebas, esto no equivale a demostración. La propia naturaleza de la falsabilidad lo garantiza: siempre existe la posibilidad de que haya pruebas que refuten la hipótesis, aunque los investigadores no las conozcan en ese momento. Así es como la literatura existente informa a la investigación futura: si se rechaza una hipótesis, los est^udios futuros pueden explorar por qué es así.7 Si se apoya una hipótesis, los investigadores pueden centrarse en aspectos más matizados de la idea original o buscar pruebas que la refuten, que a veces incluso pueden encontrarse accidentalmente.

En última instancia, no podríamos tener teorías científicas sin hipótesis cientí^ficas.1 Ésta es una distinción importante y también puede ser un punto de malen^tendido.6 Las hipótesis son una explicación específica y tentativa de un fenómeno, y es una herramienta de inv^estigación que recopila datos.1 Por otro lado, las teorías son explicaciones amplias y generales que incluyen datos de múltiples investigaciones científicas. Así, las teorías científicas son el resultado de numerosas hipótesis científicas: sería una mala práctica de investigación tomar una hipótesis como "prueba" pura y formular una teoría en torno a ella. A diferencia de las hipótesis, los modelos científicos sí deben ser verificables, y su éxito se define como su capacidad para predecir resultados concretos.2

COVID-19 y la hipótesis de la fuga de laboratorio

Cuando se cumple un año de la clasificación del COVID-19 como pandemia mundial, las conversaciones en torno a su causa y viralidad no se han calmado^.8 Algunos debates se han centrado en la hipótesis de la fuga de laboratorio, que propone que el origen del virus se produjo en un accidente de laboratorio. En mayo de 2020, la Organización Mundial de la Salud calificó la hipótesis de la fuga de laboratorio como "extremadamente improbable", mientras que la hipótesis de un contagio zoonótico -transmisión d^e animales a personas- era de "probable a muy probable". 9

Sin embargo, un grupo de 18 científicos publicó una carta abierta en la revista académica Science el 14 de mayo de 2021.9 Estos científicos no se pronunciaron sobre las pruebas de ninguna de las hipótesis, pero expresaron su preocupación por que la conclusión relativa a la hipótesis del contagio zoonótico -en relación con la hipótesis de la fuga de laboratorio- fuera prematura. Afirmaron que ambas hipótesis deben tomarse en serio hasta que haya datos suficientes y que una investigación adecuada debe centrarse en ambas hipótesis.

Aunque hay otros científicos que no están de acuerdo con que la hipótesis de la fuga de laboratorio pueda ser plausible, la carta abierta subraya la importancia de que las hipótesis sean falsables y comprobable^s, apoyadas por datos fehacientes.8 Aunque a veces podemos sentirnos ajenos a la investigación científica y a la comunidad académica -debido a palabras difíciles y teorías extrañas-, la investigación desempeña un papel importante en nuestra vida cotidiana. Ciertamente, este puede ser el caso de la pandemia de COVID-19.

La sostenibilidad empresarial y la hipótesis de Porter

La sostenibilidad empresarial se refiere a un enfoque en el que las organizaciones se centran en las dimensiones ética, social, económica, cultural y medioambiental ^de la realización de negocios.10 Un factor relacionado con la sostenibilidad empresarial es la prevención y el control de la contaminación: aunque existe consenso sobre la necesidad de una legislación gubernamental que regule las responsabilidades medioambientales de las empresas, aún se debate cómo deben formularse estas normativas y cómo pueden utilizarlas las empresas para mejorar su propio rendimiento.

La hipótesis de Porter, desarrollada por el economista Michael Porter en 1991, propone que las normativas medioambientales estrictas pueden dar lugar a un escenario en el que todos ganan: se realizan esfuerzos hacia una eficiencia sostenible, mientras que las empresas aumentaⁿ su rendimiento general y, por tanto, su ventaja competitiva.10 Existe una amplia gama de literatura que considera factores que serían importantes para la hipótesis de Porter, dos de los cuales son las normativas flexibles (normativas favorables a la innovación que animan a las empresas a desarrollar nuevos productos y procesos para cumplir los requisitos normativos, en lugar de procesos prescritos y específicos) y las capacidades innovadoras (subrayadas por la flexibilidad de las empresas para cumplir las normativas).

En 2017, un grupo de investigadores desarrolló un marco para evaluar el diseño de las normativas medioambientales y la capacidad de las empresas para lograr los resulta^dos beneficiosos para todos de Porter.10 Tras muestrear estudios de casos de grandes empresas, los investigadores descubrieron que tres supuestos relacionados con la hipótesis de Porter parecen ser válidos:

1. Las normativas inflexibles obligan a las empresas a ser reactivas y afectan negativamente a los resultados financieros;
2. Una normativa flexible ayuda a las empresas innovadoras a cumplir la normativa y mejorar sus resultados,
3. Las empresas sin capacidad de innovación no pueden mejorar sus resultados financieros, ni siquiera con una normativa flexible.

En general, los investigadores aportaron valiosas ideas sobre el modo en que los gobiernos pueden diseñar normativas medioambientales para fomentar la sostenibilidad empresarial, así como sobre el modo en que las empresas pueden mejorar sus b^eneficios privados de sostenibilidad.10 Por ejemplo, en consonancia con la hipótesis de Porter, la reducción del consumo de energía y materias primas que reducen los residuos y la contaminación puede estar vinculada a un mejor rendimiento en el mercado.

Hipótesis del mundo justo

Puede que algunas personas crean que no desempeñan un papel importante en la comunidad científica y, por tanto, experimenten una desconexión al leer sobre hipótesis. Sin embargo, hacemos hipótesis todo el tiempo, como creer que el mundo es justo y que la moralidad de nuestras acciones determinará nuestros resultados. A lo largo de nuestra vida, podemos encontrar o no pruebas que refuten esta hipótesis del mundo justo.

Informe TDL: ¿Cuál es el futuro de las encuestas?

Los problemas modernos exigen hipótesis modernas. La lucha por el poder entre los partidos Republicano y Demócrata en Estados Unidos es influyente, y ha seguido un patrón interesante: hay pocos estados en los que las encuestas sugerían que ganaría el candidato republicano, que en realidad fueron ganados por el candidato demócrata. Este artículo explora algunas hipótesis de por qué se produce este patrón en las encuestas.

1. Rogers, K. (2018, 5 de septiembre). Hipótesis científica. Encyclopedia Britannica. https://www.britannica.com/science/scientific-hypothesis
2. Glass, D. J., y Hall, N. (2008). Una breve historia de la hipótesis. Cell, 134(3), 378-381.
3. Urbach, P. M. (2021, 5 de abril). Francis Bacon. Encyclopedia Britannica. https://www.britannica.com/biography/Francis-Bacon-Viscount-Saint-Alban
4. Karl Popper (2020, 13 de septiembre). Encyclopedia Britannica. https://www.britannica.com/biography/Karl-Popper/additional-info#history
5. Santhanam, L. (2015, 2 de abril). Los bebés se parecen a los pequeños científicos más de lo que crees. https://www.pbs.org/newshour/science/babies-resemble-tiny-scientists-might-think
6. Sotos, A. E. C., Vanhoof, S., Van den Noortgate, W., & Onghena, P. (2007). Students' misconceptions of statistical inference: A review of the empirical evidence from research on statistics education. Educational Research Review, 2(2), 98-113.
7. Hevner, A. R. (2007). Una visión de tres ciclos de la investigación en ciencias del diseño. Scandinavian Journal of Information Systems, 19(2), 87-92.
8. Danner, C. (2021, 14 de mayo). La hipótesis de la fuga del laboratorio COVID acaba de recibir un gran impulso de credibilidad. New York Magazine. https://nymag.com/intelligencer/2021/05/covid-lab-leak-hypothesis-just-got-a-big-credibility-boost.html
9. Bloom, J. D., Chan, Y. A., Baric, R. S., Bjorkman, P. J., Cobey, S., Deverman, B. E., ... & Relman, D. A. (2021). Investigar los orígenes de COVID-19. Science, 372(6543), 694.
10. Ramanathan, R., He, Q., Black, A., Ghobadian, A., & Gallear, D. (2017). Environmental regulations, innovation and firm performance: A revisit of the Porter hypothesis. Journal of Cleaner Production, 155(2), 79-92.