Frontiers in Marine Science

I termini “buona scienza”, “cattiva scienza” e soprattutto “scienza sana” sono spesso usati nell’arena politica. Molto spesso, questo è così le parti con interessi (di solito economici) nel risultato di una decisione politica possono promuovere determinati risultati e tentare di screditare gli altri. È stato sostenuto che i termini “scienza sana” e “scienza spazzatura” sono stati appropriati da varie industrie, come l’industria petrolifera e del gas e l’industria del tabacco. “Scienza spazzatura” è il termine usato per tarare studi scientifici che non sono d’accordo con posizioni favorevoli all’industria (Mooney, 2004, 2006; Oreskes e Conway, 2011; Macilwain, 2014). Ma la scienza può effettivamente essere “buona”o ” cattiva”?

La scienza è un processo. È l’atto di prendere osservazioni fatte nel mondo naturale per testare ipotesi, preferibilmente in modo rigoroso e ripetibile. Le ipotesi testate vengono quindi respinte se sono inferiori, piuttosto che accettate se i dati sono compatibili, e i risultati sono in definitiva esaminati criticamente dalla comunità scientifica. I concetti che funzionano sopravvivono, mentre quelli che non si adattano ai dati osservati muoiono. Alla fine, i concetti che sopravvivono alla frequente e ripetuta applicazione di enormi quantità di dati osservazionali diventano teoria scientifica. Tali teorie diventano il più vicino possibile al fatto scientifico-nulla può essere dimostrato assolutamente. Questo processo vale per le scienze sociali tanto quanto per la chimica, la fisica o la biologia: non importa se i dati provengono da indagini o dati osservazionali da esseri umani. Uno studio segue questo protocollo o non lo fa. In parole povere, è scienza o non è scienza.

Detto questo, ciò che a volte viene definito “cattiva scienza” è l’uso di un cattivo progetto sperimentale. Questo è in genere un set-up che non ha tenuto conto delle variabili confondenti, quindi l’ipotesi non è stata testata in modo appropriato e le inferenze basate su questo lavoro sono errate e errate. Questi difetti possono includere l’uso di una dimensione del campione o di un lasso di tempo inappropriati. L’uso di dati selettivi è un altro problema, in cui i dati che non si adattano sono semplicemente lasciati fuori dalle analisi statistiche come “valori anomali.”In breve,” bad science ” è uno studio che non segue il processo scientifico. Potrebbe anche essere usato per descrivere studi che presentano difetti e limitazioni che non sono evidenziati dai ricercatori. Il termine “cattiva scienza” è stato applicato anche a interpretazioni inappropriate dei risultati. La ragione di ciò, menzionata sopra, è che la scienza non dimostra mai nulla. Quindi le opinioni personali possono colorare le interpretazioni di ciò che i dati significano effettivamente. È qui che si trova la maggior parte del dibattito nella comunità scientifica. Possiamo essere tutti d’accordo sul fatto che una data ipotesi non è stata ancora invalidata, ma cosa succede se sono possibili spiegazioni alternative per i dati osservati? Oppure, come notato sopra, potrebbero esserci limitazioni e avvertimenti in particolare studio—per esempio uno studio sperimentale ex situ su un piccolo campione di una singola specie in un acquario produce risultati interessanti, ma ignorare queste limitazioni ed estrapolare questi risultati per trarre conclusioni su più specie in più ecosistemi in natura supera i limiti reali dello studio in questione (vedi Parsons et al., 2008 for an example related to captive cetacean studies and the impacts underwater sound). Tuttavia, quando gli studi scientifici sono interpretati oltre l’iperbole e sono deliberatamente male interpretati per adattarsi a una particolare visione del mondo o per favorire interessi speciali, questo è quando la scienza non è più solo “cattiva”, ma diventa brutta.

Le decisioni del governo in materia di ambiente marino devono in genere basarsi sulla “migliore scienza disponibile.”Gli strumenti tipici per aiutare il processo decisionale sono le valutazioni di impatto ambientale (VIA). Tuttavia, tali VIA sono in genere limitate da una linea temporale e da un budget limitato e spesso si concentrano su semplici descrizioni delle specie e revisioni degli habitat. Al contrario, l’ambiente marino è logisticamente difficile, complesso e costoso da studiare (norreno e Crowder, 2005). Spesso accade che il contenuto scientifico di una VIA, a causa di queste limitazioni, sia insufficiente per accertare appieno l’impatto di un progetto. Tuttavia, le conclusioni della VIA spesso non riconoscono le carenze della valutazione. Questa scienza “cattiva” può, inoltre, diventare brutta se le conclusioni di una VIA vanno in contrasto con i risultati della valutazione effettiva al fine di consentire a un progetto di ottenere l’approvazione. Dopo tutto, se un consulente ambientale dice che un progetto non può andare avanti, potrebbe rischiare di non essere aggiudicato altri contratti. Vi è quindi un importante incentivo finanziario a non evidenziare i limiti di una VIA, o addirittura a dare al cliente la determinazione che desidera, contrariamente ai dati raccolti nella valutazione (Wright et al., 2013a). Va notato che i dati in una VIA potrebbe effettivamente essere molto rigorosamente raccolti in modo scientifico appropriato, e quindi tecnicamente essere “buona scienza.”Tuttavia, quando l’interpretazione della scienza non si basa sui dati, ma piuttosto sugli interessi dell’industria, degli individui o della politica, non è più “buona scienza.”In realtà, cessa di essere scienza a tutti.

Un esempio di alto profilo di interpretazione inappropriata dei dati delle scienze marine è stata la ricerca condotta per valutare gli impatti del programma Acoustic Thermometry of the Ocean Climate (ATOC). Questo progetto è stato progettato per rilevare i cambiamenti nelle temperature oceaniche utilizzando una sorgente sonora ad alta intensità e bassa frequenza. Dopo le manifestazioni di preoccupazione da parte di scienziati e ONG circa il possibile impatto del suono ad alta intensità da utilizzare nel progetto, nel 1991 è stato condotto un test sul campo. Mentre la sorgente sonora era in funzione, i ricercatori hanno monitorato acusticamente quasi 5000 km2 di area oceanica. Hanno scoperto che i rilevamenti acustici di balene pilota con le pinne lunghe (Globicephala melas) e capodogli (Physeter macrocephalus) erano sostanzialmente inferiori quando la sorgente sonora era in funzione rispetto a quando non lo era (Bowles et al., 1994). Nonostante i risultati di questo test, il progetto ATOC è continuato, anche se con un livello di sorgente più silenzioso (~20 dB) rispetto a quello utilizzato nel test. Diverse ONG ambientali hanno successivamente avviato un caso giudiziario, che è stato risolto fuori dal tribunale, ma ha portato a un programma di studi orientati ai mammiferi marini (McCarthy, 2004; Oreskes, 2004, 2014). Molti di questi studi hanno notato cambiamenti significativi nel comportamento/distribuzione delle balene attorno alla sorgente sonora ATOC (Calambokidis, 1998; Frankel e Clark, 1998, 2000, 2002). Una bozza di dichiarazione di impatto ambientale (DEIS) è stata pubblicata nel 2000, che ha concluso che non vi era alcun impatto biologicamente significativo a breve o lungo termine dalla sorgente sonora, una posizione che è stata criticata in un rapporto del National Research Council degli Stati Uniti (National Research Council, 2003). La critica ha affermato che gli studi invocati dal DEIS erano insufficienti per testare adeguatamente se ci fossero stati o meno effetti a breve o lungo termine sui mammiferi marini, né il significato biologico di tali effetti se si fossero verificati (Consiglio nazionale delle ricerche, 2003). Vale a dire, le ipotesi testate nei vari studi sui mammiferi marini non erano coerenti con le conclusioni tratte. Purtroppo, questa è una situazione comune con molti EIA che hanno un caso apparentemente favorevole per un impatto nella parte del documento che presenta dati scientifici, ma la conclusione è che non vi è alcun impatto significativo indipendentemente dalla scienza presentata (Wright et al., 2013a).

Un altro secondo caso di studio sulla natura della scienza nel campo dell’ambiente marino è quello dell’impatto del sonar navale sui cetacei. Molti scienziati erano inizialmente convinti che la principale preoccupazione per le lesioni ai cetacei causate dal rumore ad alta intensità fosse la sordità temporanea o permanente o i cambiamenti di soglia (denominati rispettivamente TTS e PTS). Tuttavia altri scienziati erano preoccupati che i cambiamenti comportamentali, come l’affioramento troppo rapido, potessero portare a lesioni attraverso effetti simili alle ” curve “(Jepson et al., 2003; Fernández et al., 2004, 2005; Cox et al., 2006; e vedi recensione in Parsons et al., 2008). Questi effetti comportamentali potrebbero potenzialmente verificarsi a livelli molto più bassi di quelli che erano noti per causare TTS/PTS. Quest’ultima ipotesi è stata criticata da molti come “cattiva” o “scienza spazzatura” (pers. obs.), forse perché l’ipotesi non si adattava alle ipotesi allora sostenute sugli impatti del suono sui mammiferi marini. Un’altra possibilità è che l’accettazione dell’ipotesi favorirebbe l’attuazione di un regime di gestione più precauzionale, con restrizioni più severe sulle attività di produzione di rumore. Tuttavia, l’ipotesi è stata successivamente testata. Balene dal becco e altri cetacei sono stati esposti a sonar militari e sono stati osservati cambiamenti comportamentali potenzialmente problematici (Tyack et al., 2011). Questo è stato un buon esempio di utilizzo del metodo scientifico per indagare un problema. Di conseguenza, sappiamo che ci possono essere impatti importanti sui cetacei a livelli di suono molto più bassi di quanto si pensasse in precedenza e i regimi di gestione possono essere regolati di conseguenza. Prima di questi esperimenti, molti si sono lamentati del fatto che l’ipotesi per cui i cambiamenti comportamentali inducessero un effetto simile a “curve “non era” scienza sana ” (pers. obs.). Tuttavia, il fatto che la maggioranza ora accetti ipotesi riviste che sono state testate e che le raccomandazioni di gestione stiano iniziando a essere proposte sulla base dell’ultima comprensione degli impatti sonori, è un esempio di ciò che si potrebbe considerare “buona scienza.”

Questo esempio ci porta ad un altro aspetto del metodo scientifico: rifiutare ipotesi precedentemente accettate come dati aggiuntivi mostra che queste ipotesi sono, in realtà, false. Se uno scienziato dovesse seguire il metodo scientifico, la comprensione di uno scienziato” buono “dell’ambiente cambia man mano che vengono acquisiti dati aggiuntivi, mentre uno scienziato” cattivo ” si attacca ostinatamente alle credenze precedentemente mantenute nonostante si trovi di fronte a dati che suggeriscono uno scenario alternativo. È un inquilino di base dell’indagine scientifica dopo tutto che le ipotesi sono rifiutate quando non supportate dai dati. I buoni scienziati sono disposti a cambiare rapidamente le loro opinioni di fronte a nuove prove o in risposta a un buon argomento valido. Tuttavia, le opinioni che non si basano su ipotesi testate dai dati non rappresentano una scienza buona o cattiva; semplicemente non sono affatto scientifiche.

Attenersi a un’opinione o a un’idea nonostante le prove del contrario è tristemente abbastanza comune nella comunità scientifica. Si vedono ” scienziati “che resistono ostinatamente a nuove idee e studi, specialmente quelli che contraddicono un documento che gli” scienziati ” hanno scritto o concetti che hanno sostenuto pubblicamente, o addirittura basato la loro carriera su. Ma adattarsi a nuove prove è un criterio chiave del metodo scientifico. Quando gli scienziati resistono ostinatamente a nuove prove contrarie alla loro opinione, è davvero “cattiva scienza”, cioè rifiutando di rifiutare un’ipotesi che si è dimostrata falsa.

La lotta contro la cattiva scienza dovrebbe idealmente essere fatta attraverso la revisione scientifica tra pari, poiché gli scienziati professionisti dovrebbero comprendere la complessità del metodo scientifico, e in un mondo ideale questo accade. Tuttavia, i revisori con conflitti di interesse sono purtroppo troppo frequenti. Inoltre, qualsiasi problema è esacerbato quando la scienza incontra la politica o l’opinione pubblica. I responsabili politici e il pubblico in generale, che non sono addestrati nel metodo scientifico, potrebbero non capire la differenza tra scienza” buona “e” cattiva ” o riconoscere false dichiarazioni della scienza (vedi Wright et al., 2013b per ulteriori discussioni). Questo non è aiutato dal fatto che gli scienziati che possono essere ben addestrati nel metodo scientifico non possono essere addestrati (o anche molto bravi a) l’arte della comunicazione. Fortunatamente, alcuni scienziati rinunciano alla ricerca per essere coinvolti nel processo decisionale e nella gestione, nel giornalismo e/o nell’insegnamento. Tuttavia, ci sono state preoccupazioni sul fatto che il giornalismo scientifico nei media tradizionali sia in declino (Brumfiel, 2009; Nature, 2009a,b) con pochi giornali che impiegano giornalisti con un background scientifico. Il risultato è che gli articoli sulla scienza mostrano spesso una presa debole sul metodo scientifico e sulle reali implicazioni dei risultati (Rose e Parsons, in stampa). Brunning (2014) fornisce una lista di controllo per aiutare il laico a individuare “cattiva scienza” (Tabella 1), sia che si tratti di articoli relativi alla scienza, rapporti governativi o in EIAs (consigliato anche McConway e Spiegelhalter, 2012 e www.badscience.net).

Gli scienziati marini dovrebbero cercare di evitare i termini contaminati “suono” o “scienza spazzatura” in quanto questi termini sono stati cooptati da interessi speciali e ora sono diventati un po ‘ contaminati dall’associazione, come notato in precedenza. Ci può essere ” buona scienza “o” cattiva scienza”, ma probabilmente solo perché un progetto utilizza una metodologia scientifica in cui il progetto sperimentale è ben congegnato, le potenziali variabili confondenti sono affrontate, le conclusioni sono appropriate per le ipotesi che sono state testate e i dati che sono stati raccolti, e le avvertenze sono espresse… o questo non è il caso. In breve, la scienza è stata condotta correttamente o non è stata condotta. Non c’è una via di mezzo. Poi ci sono situazioni in cui il servizio a parole è spesso pagato alla “scienza”, ma i dati scientifici effettivi sono stati volontariamente ignorati a causa di dogmi, interessi speciali o politica. Questo è spesso il regno dei fornitori dei termini ” scienza sana “per gli studi che supportano la loro agenda, e” scienza spazzatura ” per quelli che non lo fanno. Ma per parafrasare Yoda, ci sono studi in cui i dati sono stati raccolti in modo scientifico appropriato e interpretati in modo appropriato, e là quelli che non hanno, non c’è in mezzo.

Dichiarazione sul conflitto di interessi

Gli autori dichiarano che la ricerca è stata condotta in assenza di relazioni commerciali o finanziarie che potrebbero essere interpretate come un potenziale conflitto di interessi.

Ringraziamenti

Desideriamo ringraziare Amy Bauer per aver gentilmente modificato le bozze di questo manoscritto e siamo grati per gli utili commenti di due recensori.