Benjamin Franklin egyszer azt mondta, hogy minden bolond kritizálhat, megítélhet és panaszkodhat - és a legtöbb bolond éppen ezt teszi. Richard Feynman egyszer azt mondta a tudományos folyamatról: az első elv az, hogy ne tévessze meg önmagát - és maga a legkönnyebb megtéveszteni. A szkeptikusok úgy vélik, hogy a tudósok megtéveszthetik önmagukat (akár tudatlanságból, akár munkahelyük megtartása érdekében), és gyakran hibáztatják őket ezért - klimatológusok, kozmológusok, bárki. Elvileg könnyű elutasítani az ilyen kritikát mint megalapozatlant, de érdekes kérdés merül fel: hogyan győződhetünk meg arról, hogy nem csaljuk meg magunkat?
A tudományban elterjedt vélemény, hogy a kísérleteket meg kell tudni ismételni és meghamisítani. Ha van tudományos modellje, akkor ennek a modellnek egyértelműen jósolnia kell, és ezeknek az előrejelzéseknek olyan módon tesztelhetőknek kell lenniük, amely megerősíti vagy cáfolja a modellt. Néha a kritikusok ezt úgy értik, hogy az igazi tudomány csak laboratóriumi körülmények között valósul meg, de ez csak a történet része. Az olyan megfigyelési tudomány, mint a kozmológia, szintén betartja ezt a szabályt, mivel az új megfigyelések potenciálisan megcáfolhatják jelenlegi elméleteinket. Ha például ezer fehér hattyút figyelek meg, akkor feltételezhetem, hogy az összes hattyú fehér. Egy fekete hattyú látása megváltoztatja spekulációmat. Egy tudományos elmélet nem lehet abszolút, mindig előzetes, megváltozik, amikor új bizonyítékok jelennek meg.
Bár ez technikailag helytálló, kissé igazságtalan a jól bevált elméleteket „kísérleti jellegűnek” nevezni. Például Newton univerzális gravitációs elmélete több évszázadon keresztül létezett, mire Einstein általános relativitáselmélete kiszorította. És ha ma azt mondhatjuk, hogy a newtoni gravitáció helytelen, ugyanúgy működik, mint mindig. Ma már tudjuk, hogy Newton létrehozott egy megközelítő modellt, amely leírja a tömegek gravitációs interakcióját, de olyan közel a valósághoz, hogy még mindig felhasználhatjuk az orbitális pályák kiszámítására. Csak akkor van szükségünk Einstein segítségére, ha megfigyeléseinket kibővítjük azon helyzetek (nagyon nagy) tartományán túl, amelyekben Newtonnak igaza volt.
Amikor bizonyítékokat gyűjtünk egy tudományos elmélet alátámasztására, biztosak lehetünk abban, hogy az új bizonyítékok kis ablakával működik. Más szóval, egy elmélet tekinthető „igaznak” abban a tartományban, amelyen minőségileg tesztelték, de az új körülmények váratlanul olyan viselkedést tárhatnak fel, amely szélesebb és teljesebb képet eredményez. Tudományos elméleteink eleve előzetesek, de nem olyan mértékben, hogy ne támaszkodhatnánk pontosságukra. És ez a probléma a jól bevált elméletekkel. Mivel soha nem tudjuk biztosan, hogy kísérleti eredményeink "valósak-e", honnan tudhatjuk, hogy egyszerűen nem adjuk át érvényesnek a kívánt választ?
A fénysebesség mérése a különböző években
Ez a fajta gondolkodás megjelenik az általános iskolásoknál. Feladatuk néhány kísérleti érték mérése, például a gravitáció gyorsulása vagy a lézer hullámhossza. Újoncként gyakran elkövetik a legegyszerűbb hibákat, és olyan eredményeket érnek el, amelyek nem felelnek meg az "általánosan elfogadott" jelentésnek. Amikor ez megtörténik, visszamennek és hibákat keresnek a munkájukban. De ha úgy hibáznak, hogy kiegyensúlyozódnak, vagy nem nyilvánvalóak, akkor nem fogják ellenőrizni a munkájukat. Mivel eredményük közel áll a várt értékhez, úgy gondolják, hogy mindent jól csináltak. Ezt az előítéletet mindannyian, és néha jeles tudósok is osztják. Történelmileg ez a fénysebességgel és az elektron töltésével történt.
Promóciós videó:
Jelenleg a kozmológiában létezik egy olyan modell, amely jól egyezik a megfigyelésekkel. Ez a ΛCDM modell, amelynek nevét a görög "lambda" betű és a hideg sötét anyag (CDM) alkotja. A modell finomításainak többsége magában foglalja a modell paramétereinek pontosabb mérését, például az univerzum korát, a Hubble paramétert és a sötét anyag sűrűségét. Ha a lambda-CDM modell valóban pontosan leírja az univerzumot, akkor e paraméterek elfogulatlan mérésének statisztikai mintát kell követnie. Ezen paraméterek történeti értékeinek tanulmányozásával meg tudjuk mérni, hogy a mérések mennyire voltak elfogultak.
Képzelje el, hogy egy tucat diák mérje meg a krétatábla hosszát, hogy megértse ennek működését. Statisztikailag néhány hallgató a jeleninél nagyobb vagy kisebb értéket kap. A szokásos eloszlás szerint, ha a tábla valódi hossza 183 centiméter, szórása centiméterenként, akkor nyolc hallgató 182-184 centiméteres eredményt kap. De képzelje el, hogy minden hallgató ezen a tartományon belül van. Ebben az esetben joga van gyanítani néhány mérési hibát. Például a hallgatók hallották, hogy a tábla körülbelül nyolcvankét és fél méter volt, ezért méréseket végeztek, 183-ra kerekítve az eredményt. Paradox módon, ha a kísérleti eredményeik túl jók, akkor a kísérlet kezdeti elfogultságát gyanítják.
A kozmológiában különféle paraméterek jól ismertek. Ezért amikor egy tudóscsoport új kísérletet végez, már tudják, melyik eredmény általánosan elfogadott. Kiderült, hogy a kísérletek eredményei "megfertőződtek" a korábbi eredményekkel? A Quarterly Physics Review egyik legfrissebb cikke éppen ezzel a kérdéssel foglalkozik. 12 különböző kozmológiai paraméter 637 mérésének tanulmányozásával kitalálták, hogy az eredmények hogyan oszlanak meg statisztikailag. Mivel ezeknek a paramétereknek a "valós" értéke ismeretlen, a szerzők a WMAP 7 eredményeit használták "igaznak". Megtudták, hogy az eredmények eloszlása pontosabb volt, mint kellett volna. A hatás kicsi, ezért az elfogult várakozásnak tulajdonítható, de nagyon eltér a várt hatástól is, ami a kísérleti bizonytalanságok túlbecsülését jelezheti.
Ez nem azt jelenti, hogy a jelenlegi kozmológiai modellünk téves, de azt jelenti, hogy egy kicsit óvatosabbnak kell lennünk a kozmológiai paramétereink pontosságába vetett bizalmunkban. Szerencsére vannak módok a mérési pontosság javítására. A kozmológusok nem becsapják magukat és minket, egyszerűen csak még sok hely van az általuk használt adatok, módszerek és elemzések javítására és helyesbítésére.