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lunedì 17 dicembre 2018

SCIENZE IN CRISI: LA FISICA

SCIENZE IN CRISI: LA FISICA

La fisica è una scienza in crisi? Per sempre più persone il suo progresso è stato molto deludente negli ultimi 30 anni. Nonostante il ritmo degli esperimenti si accavalli, nessuna nuova particella, nessuna nuova dimensione, nessuna nuova simmetria... Certo, ci sono alcune anomalie nei dati qua e là, e forse una di queste si rivelerà interessante domani. Ma i fisici sperimentali nella sostanza stanno guardando nel buio da anni.

Forse la realtà è stata già sviscerata a dovere, forse invece una parte del rallentamento si spiega con il nuovo modo di procedere. Esempio: LHC crea un miliardo di collisioni protone/protone al secondo, questi eventi vengono filtrati in tempo reale e scartati a meno che un algoritmo non li reputi “interessanti”. Di solito ne trattiene un centinaio, il rischio di buttare dati fondamentali è alto. Ma soprattutto, con sempre meno dati da spiegare, i teorici si sono rivolti principalmente a standard di “bellezza” per le loro elaborazioni.

Un tempo, invece, il teorico esponeva la sua teoria nella speranza che i dati sperimentali disponibili a posteriori gliela confermassero o meno.

In conformità al nuovo modo di procedere, allo scienziato non si chiede di scommettere la sua reputazione sulle sue teorie ma solo di pubblicare in continuazione lavori con molte citazioni che testimonino in qualche modo l’approvazione dei pari. Nei fatti la carriera di molti si esaurisce in un prolungamento eterno della tesi di dottorato. La pressione è posta soprattutto sul pubblicare e compiacere i colleghi, la qual cosa scoraggia l’innovazione.

C’è chi propone di farla finita con le citazioni per tornare alla sana vecchia “scommessa”. Ma alla scommessa vera, finanziaria. Una specie di “borsa delle teorie scientifiche” in cui si punti sui paper, sullo scienziato singolo, sull’istituto. Perché non sfruttare il potere predittivo dei mercati anche per rivitalizzare una scienza in crisi?

Ma un progetto del genere implica un ritorno al paradigma precedente: l’adattamento ai dati è uno standard molto meno equivoco della “bellezza” quando si tratta di scommettere.

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