Aproximación metodológica y filosofía de investigación
Metodología como razonamiento científico
La esencia de la ciencia, tal y como se entiende en nuestros días, es el método científico. Esta metodología constituye la piedra angular sobre la que se articula el progreso científico. Su base es la experiencia. Entiendo la metodología como la aplicación de la razón a situaciones caracterizadas por la incertidumbre. En este contexto, la estadística sirve a este propósito como una especie de “lenguaje” orientado al abordaje de preguntas de calado científico.
Incertidumbre e inferencia estadística
No muchas personas toleran la incertidumbre. Incluso existen periodos concretos de la vida de una persona en los que la presencia de incertidumbre es valorada como algo aversivo, desagradable y pernicioso. La estadística ha desarrollado una serie de herramientas y modelos que ayudan a la comunidad científica a gestionar la presencia de incertidumbre frente a la toma de decisiones. Tanto la inferencia estadística clásica (también denominada "frecuentista") como la inferencia estadística bayesiana (también denominada "subjetiva") son de gran utilidad para integrar evidencias científicas sin asumir posturas dognáticas o polarizadas. Creo que esta aproximación deliberadamente insesgada y libre de prejuicios es la que debe inspirar el quehacer científico en nuestros días.
Modelado probabilístico y de redes
La sabiduría popular viene a decirnos que "el mundo es pequeño" y tanto las matemáticas de los modelos gráficos como los estudios psicosociales así lo sugieren. Es relativamente fácil tener contacto casi con cualquier persona del mundo aunque solo recurramos a nuestros conocidos y eso es así porque la humanidad no deja de ser una especie de red bella e ingeniosamente conectada. Lo que ha venido a denominarse como "ciencia de redes" está ayudando a entender numerosos fenómenos naturales y artificiales de tal modo que semejante aproximación teórico-práctica es de utilidad para aproximarnos a la comprensión de lo psicológico. De manera un tanto particular, las redes probabilísticas bayesianas y no bayesianas son genuinamente útiles para la psicología. Creo que este tipo de herramientas estadístico-matemáticas son clave para abordar la complejidad intrínseca que caracteriza lo psicológico sin perder de vista su naturaleza probabilística.
Modelos como pivotes entre teoría y datos
Un modelo es, en síntesis, "una simplificación de la realidad". Los modelos no son la realidad, pero son tremendamente útiles para aproximarnos a la misma. Ayudan a testar teorías, a interpretar datos y a tomar decisiones congruentes con ciertos parámetros de utilidad. Por tanto, el modelo puede ser considerado como una herramienta que nos permite abordar la toma de decisiones de manera razonada, justificada y no condicionada por rutinas analíticas. Considero que, por consiguiente, el uso de modelos es clave para la comunidad científica ya que ello permite al intelecto ir más allá de lo inmediatamente accesible con base en el razonamiento.
Principios de investigación rigurosa y transparente
- Rigor
- Transparencia
- Reproducibilidad
- Ciencia acumulativa
- Pensamiento crítico constructivo