Popper Karl - La Logica de la Investigacion Cientifica

376 La lógica de la investigación científica
maneras diferentes que satisfagan VIH (c). Una de ellas es la siguiente
(aunque creo que pueden encontrarse otras mejores) :
(4) C{x, y) =-- E{x, y)/(l + nF{x)lP{x, y))
(5) C(*, y, z) == E{x, y, z)¡{l + nT{x, z)V(x, yz))
Podemos elegir aquí n > 1; y si queremos que VIII (c) tenga un efecto
destacado haremos que n sea un número bastante grande.
En caso de (jue x sea una teoría universal con P(»:) = O, e y datos
empíricos, la diferencia entre E y C desaparece, lo mismo que ocurre
en mis definiciones originales y según pide el desideratum (VI); y
también desaparece si x se sigue de y. Así pues, se conservan, por lo
menos, algunas de las ventajas de manejar una medida logarítmica:
según explica Hamblin, el concepto definido por (1) queda en una
estrecha relación con la idea fundamental de la teoría de la información
; acerca de lo cual Good hace también algunos comentarios (véase
la nota 4).
El paso de las definiciones antiguas a las nuevas conserva el orden
(y lo mismo ocurre con la capacidad explicativa, como implican las
observaciones de Hamblin); de modo que la diferencia es únicamente
métrica.
2. Desde luego, las definiciones de capacidad explicativa y —aún
en mayor medida—• de grado de confirmación (o corroboración, aceptabilidad,
atestiguación, o cualquier nombre que elijamos para ello)
dan el mayor peso al «peso de datosy> (o «peso de un argumento»,
como Keynes lo llama en el capítulo VI) *^; y ello resulta obvio con
la nueva definición —debida a la propuesta de Hamblin—, que parece
tener ventajas considerables si por alguna razón nos interesan las
cuestiones métricas.
3. Sin embargo, hemos de percatarnos de que la métrica de nuestro
C dependerá enteramente de la de P; mas no puede haber una
métrica satisfactoria de P: es decir, no puede haber una métrica de
la probabilidad lógica que se base sobre consideraciones puramente
lógicas. Para darnos cuenta de ello, consideremos la probabilidad lógica
de una propiedad física medible cualquiera (que sea una variable
aleatoria no discreta), tal como la longitud, por tomar el ejemplo
más sencillo; asumimos —con lo que favorecemos a nuestros contradictores—
que se nos dan ciertos límites superior e inferior de sus
valores, s e i, respectivamente, los cuales son finitos y lógicamente necesarios
; y suponemos también que se nos da una función de distribución
de la probabilidad lógica de esta propiedad, por ejemplo, una
función de equidistribución generalizada entre s e i. Podemos descubrir
que un cambio en nuestras teorías que sea conveniente desde el
punto de vista empírico lleve a una corrección no lineal de la medida
de la propiedad física mentada (basada, digamos, en el metro de París);
entonces, la «probabilidad lógica» ha de corregirse también, lo
cual hace ver que su métrica depende de nuestros conocimientos em-
Véase, más adelante, la «Tercera nota»,
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