Ciencias duras y blandas

Las ciencias duras y las ciencias blandas son términos coloquiales que se utilizan para comparar campos científicos en función del rigor metodológico , la exactitud y la objetividad percibidos. ^{[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]} En general, las ciencias formales y las ciencias naturales son consideradas ciencias duras por sus practicantes, mientras que las ciencias sociales y otras ciencias son descritas por ellos como ciencias blandas . ^{[ 4 ]}

Las definiciones precisas varían, ^{[ 5 ]} pero las características que a menudo se citan como propias de la ciencia dura incluyen la producción de predicciones comprobables , la realización de experimentos controlados , el uso de datos cuantificables y modelos matemáticos , un alto grado de precisión y objetividad , mayores niveles de consenso, un progreso más rápido del campo, un mayor éxito explicativo, la acumulatividad, la replicabilidad y, en general, la aplicación de una forma más pura del método científico . ^{[ a ]} ​​Una idea estrechamente relacionada (que se originó en el siglo XIX con Auguste Comte ) es que las disciplinas científicas pueden organizarse en una jerarquía de duras a blandas en función de factores como el rigor , el "desarrollo" y si son básicas o aplicadas . ^{[ 5 ] [ 13 ]}

Philosophers and historians of science have questioned the relationship between these characteristics and perceived hardness or softness. The more "developed" hard sciences do not necessarily have a greater degree of consensus or selectivity in accepting new results.^[6] Commonly cited methodological differences are also not a reliable indicator. For example, social sciences such as psychology and sociology use mathematical models extensively, but are usually considered soft sciences.^[1][2] While scientific controls are cited as a methodological difference between hard and soft sciences,^[14] in certain natural sciences, like astronomy and geology, it is impossible to perform controlled experiments to test most hypotheses and observation and natural experiments are primarily used instead.^[15][16] Survey data about the replication crisis among researchers strongly suggests that the failure to reproduce published findings has impacted the natural and applied sciences along with psychology and the social sciences.^[17][18] However, there are some observable differences between hard and soft sciences. For example, hard sciences make more extensive use of graphs,^[5][19] and soft sciences are more prone to a rapid turnover of buzzwords.^[20]

The metaphor has been criticised for stigmatizing soft sciences, creating an unwarranted imbalance in the public perception, funding, and recognition of different fields.^[2][3][21]

El origen de los términos «ciencia dura» y «ciencia blanda» es incierto. El primer uso documentado de «ciencia dura» se encuentra en un número de 1858 del Journal of the Society of Arts , ^{[ 22 ] [ 23 ]} pero la idea de una jerarquía de las ciencias se remonta a antes, a la obra del filósofo francés Auguste Comte (1798-1857). Él identificó la astronomía como la ciencia más general, ^{[ b ]} seguida de la física, la química, la biología y, finalmente, la sociología. Esta visión fue muy influyente y pretendía clasificar los campos según su grado de desarrollo intelectual y la complejidad de su objeto de estudio. ^{[ 6 ]}

La distinción moderna entre ciencia dura y ciencia blanda se atribuye a menudo a un artículo publicado en 1964 en la revista Science por John R. Platt . En él, exploraba por qué consideraba que algunos campos científicos eran más productivos que otros, aunque no utilizó los términos en sí. ^{[ 24 ] [ 25 ]} En 1967, el sociólogo de la ciencia Norman W. Storer distinguió específicamente entre las ciencias naturales como duras y las ciencias sociales como blandas. Definió la dureza en términos del grado en que un campo utiliza las matemáticas y describió una tendencia de los campos científicos a aumentar su dureza con el tiempo, identificando características de mayor dureza como una mejor integración y organización del conocimiento, una mayor capacidad para detectar errores y un aumento en la dificultad de aprender la materia. ^{[ 6 ] [ 26 ]}

En la década de 1970, el sociólogo Stephen Cole realizó varios estudios empíricos para intentar encontrar evidencia de una jerarquía de disciplinas científicas, pero no logró hallar diferencias significativas en cuanto al núcleo del conocimiento, el grado de codificación o el material de investigación. Entre las diferencias que sí halló evidencia, se observó una tendencia en los libros de texto de ciencias sociales a basarse en trabajos más recientes, mientras que el material de los libros de texto de ciencias exactas era más consistente a lo largo del tiempo. ^{[ 6 ]} Tras su publicación en 1983, se sugirió que Cole podría haber pasado por alto algunas relaciones en los datos debido a que estudió mediciones individuales, sin tener en cuenta la posibilidad de que múltiples mediciones tendieran en la misma dirección, y porque no se analizaron todos los criterios que podrían indicar el estatus científico de una disciplina. ^{[ 27 ]}

In 1984, Cleveland performed a survey of 57 journals and found that natural science journals used many more graphs than journals in mathematics or social science, and that social science journals often presented large amounts of observational data in the absence of graphs. The amount of page area used for graphs ranged from 0% to 31%, and the variation was primarily due to the number of graphs included rather than their sizes.^[28] Further analyses by Smith in 2000,^[5] based on samples of graphs from journals in seven major scientific disciplines, found that the amount of graph usage correlated "almost perfectly" with hardness (r=0.97). They also suggested that the hierarchy applies to individual fields, and demonstrated the same result using ten subfields of psychology (r=0.93).^[5]

In a 2010 article, Fanelli proposed that we expect more positive outcomes in "softer" sciences because there are fewer constraints on researcher bias. They found that among research papers that tested a hypothesis, the frequency of positive results was predicted by the perceived hardness of the field. For example, the social sciences as a whole had a 2.3-fold increased odds of positive results compared to the physical sciences, with the biological sciences in between. They added that this supported the idea that the social sciences and natural sciences differ only in degree, as long as the social sciences follow the scientific approach.^[7]

In 2013, Fanelli tested whether the ability of researchers in a field to "achieve consensus and accumulate knowledge" increases with the hardness of the science, and sampled 29,000 papers from 12 disciplines using measurements that indicate the degree of scholarly consensus. Out of the three possibilities (hierarchy, hard/soft distinction, or no ordering), the results supported a hierarchy, with physical sciences performing the best followed by biological sciences and then social sciences. The results also held within disciplines, as well as when mathematics and the humanities were included.^[29]

The perception of hard vs soft science is influenced by gender bias with a higher proportion of women in a given field leading to a "soft" perception even within STEM fields. This perception of softness is accompanied by a devaluation of the field's worth.^[30]

Los críticos del concepto argumentan que las ciencias blandas se consideran implícitamente campos científicos menos "legítimos" ^{[ 2 ]} o simplemente no científicos en absoluto. ^{[ 31 ]} Un editorial en Nature afirmó que los hallazgos de las ciencias sociales tienen más probabilidades de cruzarse con la experiencia cotidiana y pueden descartarse como "obvios o insignificantes" como resultado. ^{[ 21 ]} Ser etiquetado como una ciencia blanda puede afectar el valor percibido de una disciplina para la sociedad y la cantidad de financiamiento disponible para ella. ^{[ 3 ]} En la década de 1980, el matemático Serge Lang bloqueó con éxito la admisión del influyente politólogo Samuel P. Huntington a la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos , describiendo el uso que Huntington hacía de las matemáticas para cuantificar la relación entre factores como la "frustración social" (Lang le preguntó a Huntington si poseía un "medidor de frustración social") como " pseudociencia ". ^{[ 11 ] [ 32 ] [ 33 ]} Durante las recesiones de finales de la década de 2000 , las ciencias sociales fueron objeto de recortes de financiación desproporcionados en comparación con las matemáticas y las ciencias naturales. ^{[ 34 ] [ 35 ]} Se hicieron propuestas para que la Fundación Nacional de Ciencias de los Estados Unidos dejara de financiar por completo disciplinas como la ciencia política . ^{[ 21 ] [ 36 ]} Ambos incidentes provocaron un debate crítico sobre la distinción entre ciencias duras y blandas. ^{[ 11 ] [ 21 ]}

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