BOA NOITE LEITORES SÃO 22:42 EM PORTO ALEGRE E QUERO QUE VOCÊS SAIBAM QUE EU NÃO TENHO COMPROMISSO COM NENHUMA TEORIA

Eu estou aqui é para explorar e compartilhar todas as teorias possíveis e supostamente impossíveis sobre este mundo e não tenho medo de especular sobre nenhum assunto ou teoria, e acredito nos estudos deste cientista que vou citar agora:

 O professor de psicologia Kevin Dunbar queria entender como pesquisadores chegam a conclusões científicas. Passou um ano nos laboratórios da Universidade Stanford, nos EUA. O que ele descobriu? Que cientistas adoram formular teses - mas odeiam quando elas fracassam. E que a ciência ignora descobertas acidentais capazes de revolucionar nosso conhecimento.
Cientistas iniciam pesquisas com uma tese e depois fazem testes para comprová-la. Qual o problema disso?

O problema é que os cientistas definem um objetivo, e esse objetivo bloqueia a consideração de outras hipóteses. Pelo menos 50% dos dados são inconsistentes com a tese inicial. Uma proteína que “não deveria estar lá por exemplo. Quando isso acontece, os cientistas refazem o experimento mudando detalhes, como a temperatura, esperando que o dado estranho desaapareça. Só uma minoria investiga os resultados inesperados.

Por quê?

Se você esta comprometido com uma teoria, a tendência é ignorar fatos inconsistentes com ela. Pode ser que você repare um dado inesperado. A explicação para isso esta no cérebro. Há informações demais a nossa volta. e o cérebro precisa filtrá-las. Dados “estranhos’ nem serão memorizados. Essa é uma das funções de uma região cerebral chamada córtex pré frontal dorsolateral: suprimir informações indesejadas.

Mas quando saber qual  dado estranho merece atenção e qual não merece?

O bom cientista sabe que tipo de dados a seguir. Ele dirá:”hum, isso é interessante, vamos por aqui.’ Outros cientistas não mudarão de rumo. Experimentos custam tempo e dinheiro, e eles não vão se arriscar em nome de algo que não conhecem. Em geral, cientistas precisam decidir entre fazer os experimentos de baixo risco, que garantem emprego e publicações, e os de alto risco que provavelmente não vão funcionar, mas podem render descobertas relevantes.