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Eduardo Merino

Este ano desafiei-me a um novo desafio académico.

Confesso que já tinha saudades do ambiente universitário, do convívio nos corredores , do stress dos exames e da arguência. Saí completamente da minha zona de conforto e realmente o resultado foi transformador.

Tenho características que me são próprias. Sou criativo, intuitivo e adoro desafios. Haverá maior desafio, que me colocar à prova da ciência do conhecimento?

Foi aí que as dúvidas em todo o processo não pararam de aumentar. Adoro …

A primeira é simples. Sinto na pele tantas limitações no conhecimento científico. Que faço com estas dúvidas?

A ciência é uma atividade sistemática destinada a promover conhecimento o mais verdadeiro possível. Quantas perguntas ela não será capaz de responder?

Quanta informação já não será sido perdida pelas regras a que ela exige?

Há tanto na minha prática profissional que ela não me consegue ser evidente. Haverá problemas sem solução para ela?

Será a ciência capaz de ser mesmo verdadeira em toda a dimensão da natureza humana?

Estas dúvidas são a base da minha pesquisa diária.

A primeira premissa da ciência será a humildade: todas as perguntas deverão ter pressupostos preexistentes de conhecimento. Ninguém inventa nada que não seja baseado em algo que recebeu. Desta forma a ciência nos diminui enquanto egos criadores, mas nos dimensiona enquanto parte integrante da evolução de conhecimento. Lá se vão os pseudo criadores de verdades absolutas. O que descobriram foi certamente baseado na sua experiência de aprendizagem com outras fontes de conhecimento. É neste ponto que aprecio muito a referência bibliográfica. É um agradecer constante à informação recebida.

Esta evolução não procura só respostas a questões, mas promove a modificação do conhecimento, alterando padrões de antigos paradigmas teoricamente absolutos. Como as teorias do “tudo”, que atiram para teóricas verdades absolutas. Em ciência isso não existe. Tudo pode ser questionado a qualquer momento.

Por outro lado isto eleva a humildade e responsabilidade a quem executa arguência. Há uma diferença grande entre a crítica e a arguência. À arguência é exigido responsabilidade e humildade. A arguência deve sempre ser indicativa, explicativa e baseada em evidência. A crítica só dimensiona crenças.

A dinâmica da investigação científica não é acumulativa nem leva a um aumento linear de conhecimento. Pelo contrário, o conhecimento pode colapsar e re-expandir em novas direções. Muitas perguntas, extremamente pertinentes, de um momento para o outro são esquecidas. O conhecimento também vive de momentos…

As interrogativas aumentam à medida que a nossa compreensão ganha força. Este incansável estado de busca, abre caminho a novas dúvidas, e cada dúvida uma nova possibilidade de aprendizagem.

Devido a uma metodologia de correção constante, inerente à investigação científica, o conhecimento é sempre revogável, conjecturável e transitório. Não existe uma teoria científica definitiva. Apenas podemos aspirar a obter cada vez melhores representações parciais e tentativas da realidade.

A imagem científica do mundo será então provisória e conjectural. Não haverá uma “verdade final”. A razão é simples: somos nós que atribuímos a verdade para as nossas declarações acerca da natureza dessas mesmas características. Isso é efetuado sobre uma base de evidência, no entanto o equívoco é sempre uma possibilidade. A certeza não se encontra nos resultados encontrados em um determinado dia e hora. A certeza é o momento e plena de fatores mutáveis.

Podemos dizer que nossa certeza é um fator unicamente daquele momento, adquirida pela evidência percepcionada, a crença no nosso ego e no grau de confiança no resultado da experiênciação. Sabendo sempre que amanhã tudo, mas tudo, pode ser diferente.

Referências

Romero, G. E. (2017). Scientific Philosophy. Heidelberg- Berlin- New York: Springer

Institute of Medicine. Improving diagnosis in health care. Washington, DC: National Academies Press, 2015.

Mullainathan S, Obermeyer Z. Does machine learning automate moral hazard and error? Am Econ Rev 2017;107:476-480

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