‘Impossible expectations’: cómo detectar bulos climáticos cuando le piden milagros a la ciencia

La expresidenta de la Comunidad de Madrid Esperanza Aguirre apareció el pasado 1 de julio en el programa de Cuatro Todo es mentira asegurando que las “predicciones catastrofistas sobre el clima no han hecho más que equivocarse” y que “no se ha cumplido […] ni una sola de las predicciones que han hecho: ni para el año 2000, ni para el 2002, ni para el 2010”. En mayo, un usuario de TikTok denunciaba que las boyas de un proyecto que controla la temperatura del mar habían presentado valores cada vez más bajos (cuando “se supone” que el mar está calentándose, que efectivamente sí). En otra ocasión, un comentarista de un podcast se quejaba de la cantidad de CO2 que la construcción de un panel solar supone emitir. 

Todos estos argumentos tienen en común una cosa: le piden milagros a la ciencia. Por ejemplo, en el caso de Aguirre, espera que los modelos climáticos le den cifras absolutas sobre escenarios cuando, en realidad, lo que hacen es mostrar tendencias en una u otra dirección; en el caso del vídeo de las boyas de Argo, exige que la tecnología que controla la temperatura del mar no falle; en el caso del podcast sobre las renovables, critica que que la industria no sea 100% neutra en emisiones, algo que de momento no existe. 

Ciencia ≠ Dogma

Exigirle perfección a los modelos climáticos para desacreditar el cambio climático o sus efectos, tal y como ha hecho Esperanza Aguirre, o infalibilidad a las boyas de Argo, entra dentro de lo que los estudiosos de la desinformación climática denominan expectativas imposibles (o impossible expectations, en inglés), que consiste en pedirle a la ciencia unos estándares de certeza poco realistas. 

Estos imposibles “pueden sonar convincentes porque aquella gente que no es científica a menudo tiene la falsa creencia de que la ciencia ofrece pruebas absolutas”, indica investigador en el Centro de Investigación de Comunicación sobre el Cambio Climático de la Universidad de Monash (Australia) John Cook, en este vídeo en el que analiza este tipo de argumentos. 

El caso, sigue, es que “la ciencia no funciona de esa manera”, y añade que en el mundo real “normalmente no necesitamos una respuesta exacta para saber si hay un problema”. 

“Un ejemplo común de expectativas imposibles es el argumento de que ‘los científicos ni siquiera pueden predecir el tiempo de la próxima semana, así que ¿cómo van a saber cuál va a ser el clima del próximo siglo?’", indica Cook a Verificat, y añade que el argumento “contiene en realidad múltiples falacias”, como la expectativa imposible, que es “pedir perfección a las predicciones meteorológicas antes de confiar en las predicciones climáticas”, y la falsa equivalencia, “ya que los dos tipos de predicciones son conceptualemente distintos”.

Otro caso de expectativa imposible muy común relacionado con la política climática, sigue el experto, “es cuando alguien comenta que “implemenar una sola política climática causará un leve impacto en las temperaturas globales, así que no hay motivos para implementarla”. Esto, sigue Cook, es una “expectativa imposible porque el cambio climático no se solucionará con una única política, sino con un conjunto de políticas a través de múltiples sectores y países”. Y hace una comparación: “es como estar en medio de un camino frente a un camión que se avecina y decir que, como solo dando un paso hacia fuera no nos vamos a evitar ser atropellados, no hay motivos para movernos”. 

Limitaciones del método científico

Otro ejemplo clásico es cuando alguien señala que los científicos se equivocaron hace años en sus predicciones y vaticinaron una pequeña Edad de Hielo en la década de 1970. Por tanto, concluyen, los modelos son inútiles. Pero de nuevo, pedirle a la ciencia que no cometa errores en sus predicciones es otro ejemplo de expectativa imposible, porque el método científico tampoco es perfecto. En ocasiones puede fallar y, de hecho, no todos los estudios científicos que se publican en revistas y son revisados por pares tienen por qué haberse llevado a cabo correctamente. 

Por ejemplo, puede pasar que se haya aplicado incorrectamente una metodología o un estudio se haya planteado de manera equivocada o se haya producido un análisis incorrecto de los datos obtenidos. El sistema de revisión por pares o peer-review (el ‘fact-checking interno’ de la comunidad científica) a veces también falla (recordemos, por ejemplo, el caso de aquel artículo en The Lancet que vinculaba erróneamente la vacunación infantil con el autismo) y un editor independiente puede dar por buenas las conclusiones de un estudio. Los editores son personas y las personas se pueden equivocar. 

En la cúspide de la pirámide (de la evidencia científica)

Los científicos, en su afán por mejorar el método científico, que es la metodología que siguen para llevar a cabo sus investigaciones, discuten en revistas científicas los pros y los contras de este sistema, así como sus limitaciones y deficiencias, sus puntos fuertes y débiles. Es un tema de debate recurrente en la comunidad científica. 

Por eso, cuando alguien señala que la ciencia ha errado en algún momento, lo importante es comprobar cuál es la evidencia actual en su conjunto y detectar en qué momento se produjo el error. En algunos casos, como en el cambio climático, la comunidad científica ha llegado a lo que se conoce como un consenso científico, es decir, que la inmensa mayoría de los investigadores que estudian el clima están de acuerdo en que la crisis climática es real y está causada por el hombre.

Evidentemente, el consenso sobre un tema en ciencia es difícil de alcanzar, pero existen otras herramientas para saber qué dicen la mayoría de estudios independientes sobre un mismo tema: los metaanálisis y las revisiones sistemáticas, es decir, análisis que cogen los estudios más representativos sobre un asunto, y miden cuál es el resultado mayoritario. Un ejemplo es Cochrane, una organización orientada en hacer revisiones de este tipo para ayudar a médicos y especialistas a conocer cuál es la evidencia científica más robusta sobre cuestiones sanitarias y médicas. Tanto unos como otros se encuentran en la cúspide de la llamada pirámide de la evidencia científica. 

En el caso de la pequeña ‘Edad de Hielo’, ya entonces en los 70 existía un cuerpo robusto de papers que indicaban que las temperaturas de la Tierra iban a aumentar. En concreto, según este análisis publicado por la Organización Meteorológica Mundial (OMM), entre el año1965 y 1979, se publicaron un total de siete papers que indicaban que las temperaturas iban a bajar, frente a 44 que decían lo contrario. 

¿Cómo desmontar los argumentos de las expectativas imposibles?

1. Conocer las limitaciones de la ciencia. La ciencia está hecha por personas, y las personas cometen errores. La ciencia no es perfecta. La ciencia tiene deficiencias.
2. Considerar que un estudio mal hecho en un área concreta no invalida un área de investigación entera. Por lo tanto, cuando escuchemos situaciones que señalen un caso concreto, conviene no generalizar y pensar que ese hecho no tiene por qué ser extrapolable a cualquier situación. 
3. Valorar el contexto de las investigaciones: no podemos ponderar de la misma manera los resultados de un estudio hecho a papel y bolígrafo hace 100 años, que otro hecho recientemente con un superordenador. La precisión del primero va a ser irremediablemente menor, pero eso no invalida sus conclusiones en el contexto en el que se dieron.