ABOUT THE SPEAKER
Naomi Oreskes - Historian of science
Naomi Oreskes is a historian of science who uses reason to fight climate change denial.

Why you should listen

Noami Oreskes is a professor of the History of Science and an affiliated professor of Earth and Planetary Sciences at Harvard University. She received her PhD at Stanford in 1990 in the Graduate Special Program in Geological Research and History of Science.

In her 2004 paper published in Science, "Beyond the Ivory Tower: The Scientific Consensus on Climate Change,” Oreskes analyzed nearly 1,000 scientific journals to directly assess the magnitude of scientific consensus around anthropogenic climate change. The paper was famously cited by Al Gore in his film An Inconvenient Truth and led Oreskes to testify in front of the U.S. Senate Committee on Environment and Public Works.

Oreskes is the co-author of the 2010 book Merchants of Doubt, which looks at how the tobacco industry attempted to cast doubt on the link between smoking and lung cancer, and the 2014 book The Collapse of Western Civilization: A View from the Future, which looks back at the present from the year 2093. Both are written with Erik M. Conway.

More profile about the speaker
Naomi Oreskes | Speaker | TED.com
TEDSalon NY2014

Naomi Oreskes: Why we should trust scientists

Naomi Oreskes: Perché dovremmo fidarci degli scienziati

Filmed:
1,316,791 views

Molti dei più grandi problemi del mondo necessitano di una spiegazione scientifica, ma perché dovremmo credere a quello che dicono gli scienziati? La storica della scienza Naomi Oreskes fa una riflessione profonda sulla nostra relazione con il credere, analizza tre problemi dell'atteggiamento comune nei confronti della ricerca scientifica e illustra il suo ragionamento sul perché dovremmo fidarci della scienza.
- Historian of science
Naomi Oreskes is a historian of science who uses reason to fight climate change denial. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
EveryOgni day we faceviso issuesproblemi like climateclima changemodificare
0
930
3128
Ogni giorno ci confrontiamo
con problemi come il mutamento climatico
00:16
or the safetysicurezza of vaccinesvaccini
1
4058
1430
o la sicurezza dei vaccini
00:17
where we have to answerrisposta questionsle domande whosedi chi answersrisposte
2
5488
3040
e dobbiamo rispondere
a domande le cui risposte
00:20
relyfare affidamento heavilypesantemente on scientificscientifico informationinformazione.
3
8528
3461
si basano fortemente
su informazioni scientifiche.
00:23
ScientistsScienziati tell us that the worldmondo is warmingriscaldamento.
4
11989
2881
Gli scienziati ci dicono
che il mondo si sta riscaldando.
00:26
ScientistsScienziati tell us that vaccinesvaccini are safesicuro.
5
14870
2541
Gli scienziati ci dicono
che i vaccini sono sicuri.
00:29
But how do we know if they are right?
6
17411
2054
Ma come facciamo a sapere
se hanno ragione?
00:31
Why should be believe the sciencescienza?
7
19465
1964
Perché dovremmo credere alla scienza?
00:33
The factfatto is, manymolti of us actuallyin realtà
don't believe the sciencescienza.
8
21429
3469
Il punto è che molti di noi
in realtà non credono alla scienza.
00:36
PublicPubblico opinionopinione pollssondaggi consistentlymodo coerente showmostrare
9
24898
2176
I sondaggi sull'opinione pubblica
mostrano continuamente
00:39
that significantsignificativo proportionsproporzioni of the AmericanAmericano people
10
27074
3010
che una porzione significativa
di Americani
00:42
don't believe the climateclima is
warmingriscaldamento duedovuto to humanumano activitiesattività,
11
30084
3541
non crede che il clima
si stia riscaldando a causa dell'uomo,
00:45
don't think that there is
evolutionEvoluzione by naturalnaturale selectionselezione,
12
33625
2939
non crede che ci sia un'evoluzione
sulla base della selezione naturale
00:48
and aren'tnon sono persuadedpersuasi by the safetysicurezza of vaccinesvaccini.
13
36564
3901
e non è convinta
della sicurezza dei vaccini.
00:52
So why should we believe the sciencescienza?
14
40465
3631
Quindi, perché dovremmo
credere alla scienza?
00:56
Well, scientistsscienziati don't like talkingparlando about
sciencescienza as a matterimporta of beliefcredenza.
15
44096
3611
Gli scienziati non ne fanno
una questione di crederci.
00:59
In factfatto, they would contrastcontrasto sciencescienza with faithfede,
16
47707
2587
Loro infatti contrappongono
la scienza alla fede
01:02
and they would say beliefcredenza is the domaindominio of faithfede.
17
50294
2966
e direbbero che il credere
rientra nel campo della fede.
01:05
And faithfede is a separateseparato thing
aparta parte and distinctdistinto from sciencescienza.
18
53260
3778
E la fede è una cosa distinta
e separata dalla scienza.
01:09
IndeedInfatti they would say religionreligione is basedbasato on faithfede
19
57038
3152
Direbbero invero che la religione
è basata sulla fede
01:12
or maybe the calculuscalcolo of Pascal'sDi Pascal wagerscommessa.
20
60190
3694
o forse sul calcolo
della scommessa di Pascal.
01:15
BlaiseBlaise PascalPascal was a 17th-centuryesimo secolo mathematicianmatematico
21
63884
2676
Blaise Pascal era un matematico
del diciassettesimo secolo
01:18
who triedprovato to bringportare scientificscientifico
reasoningragionamento to the questiondomanda of
22
66560
2810
che cercò di applicare
il ragionamento scientifico al dilemma
01:21
whetherse or not he should believe in God,
23
69370
1872
sul credere o non credere in Dio.
01:23
and his wagerscommessa wentandato like this:
24
71242
2604
La sua scommessa era la seguente:
01:25
Well, if God doesn't existesistere
25
73846
2549
Se Dio non esiste
01:28
but I decidedecidere to believe in him
26
76395
2025
ma io decido di credere che esista
01:30
nothing much is really lostperduto.
27
78420
1978
in realtà non perderei molto.
01:32
Maybe a fewpochi hoursore on SundayDomenica.
28
80398
1613
Forse qualche ora la domenica.
01:34
(LaughterRisate)
29
82011
993
(Risate)
01:35
But if he does existesistere and I don't believe in him,
30
83004
3381
Ma se invece lui esiste ed io non ci credo
01:38
then I'm in deepin profondità troubleguaio.
31
86385
2017
allora mi troverei in un bel guaio.
01:40
And so PascalPascal said, we'dsaremmo better believe in God.
32
88402
3036
E quindi Pascal diceva
che faremmo meglio a credere in Dio.
01:43
Or as one of my collegeUniversità professorsprofessori said,
33
91438
2172
O, come diceva uno
dei miei professori all'università,
01:45
"He clutchedavvinghiato for the handrailcorrimano of faithfede."
34
93610
2226
"Si aggrappò alla ringhiera della fede".
01:47
He madefatto that leapsalto of faithfede
35
95836
1936
Fece un atto di fede
01:49
leavingin partenza sciencescienza and rationalismrazionalismo behinddietro a.
36
97772
4524
lasciandosi indietro
la scienza ed il razionalismo.
01:54
Now the factfatto is thoughanche se, for mostmaggior parte of us,
37
102296
2696
E il punto è proprio che per molti di noi
01:56
mostmaggior parte scientificscientifico claimsreclami are a leapsalto of faithfede.
38
104992
3134
la maggior parte degli assunti scientifici
è un atto di fede.
02:00
We can't really judgegiudice scientificscientifico
claimsreclami for ourselvesnoi stessi in mostmaggior parte casescasi.
39
108126
4385
Non possiamo quasi mai giudicare
gli assunti scientifici da soli.
02:04
And indeedinfatti this is actuallyin realtà
truevero for mostmaggior parte scientistsscienziati as well
40
112511
2840
Ed in effetti questo è vero
anche per gli scienziati
02:07
outsideal di fuori of theirloro ownproprio specialtiesspecialità.
41
115351
2330
fuori dall'ambito
delle loro specializzazioni.
02:09
So if you think about it, a geologistGeologo can't tell you
42
117681
2520
Se ci pensate, un geologo non può dirvi
02:12
whetherse a vaccinevaccino is safesicuro.
43
120201
1750
se un vaccino sia sicuro oppure no.
02:13
MostMaggior parte chemistschimici are not expertsesperti in evolutionaryevolutiva theoryteoria.
44
121951
3000
La maggior parte dei chimici
non è esperto di teoria evolutiva.
02:16
A physicistfisico cannotnon può tell you,
45
124951
2259
Un fisico non può dirvi,
02:19
despitenonostante the claimsreclami of some of them,
46
127210
1443
nonostante le pretese
di qualcuno di loro,
02:20
whetherse or not tobaccotabacco causescause cancercancro.
47
128653
3354
se il tabacco provochi il cancro o meno.
02:24
So, if even scientistsscienziati themselvesloro stessi
48
132007
2450
Quindi anche gli stessi scienziati
02:26
have to make a leapsalto of faithfede
49
134457
1276
devono fare un atto di fede
02:27
outsideal di fuori theirloro ownproprio fieldsi campi,
50
135733
1922
fuori dai loro ambiti.
02:29
then why do they acceptaccettare the
claimsreclami of other scientistsscienziati?
51
137655
3928
E quindi perché accettano le affermazioni
degli altri scienziati?
02:33
Why do they believe eachogni other'saltri claimsreclami?
52
141583
2298
Perché credono gli uni
agli assunti degli altri?
02:35
And should we believe those claimsreclami?
53
143881
3290
E dovremmo crederci anche noi?
02:39
So what I'd like to arguediscutere is yes, we should,
54
147171
2776
Quello che voglio dimostrare
è che sì, dovremmo.
02:41
but not for the reasonragionare that mostmaggior parte of us think.
55
149947
2883
Ma non per le ragioni
a cui molti di noi pensano.
02:44
MostMaggior parte of us were taughtinsegnato in schoolscuola
that the reasonragionare we should
56
152830
2330
A scuola ci hanno insegnato
che il motivo per cui
02:47
believe in sciencescienza is because of the scientificscientifico methodmetodo.
57
155160
3412
dovremmo credere nella scienza
è il metodo scientifico.
02:50
We were taughtinsegnato that scientistsscienziati followSeguire a methodmetodo
58
158572
2916
Ci hanno insegnato
che gli scienziati seguono un metodo
02:53
and that this methodmetodo guaranteesgaranzie
59
161488
2356
e che questo metodo garantisce
02:55
the truthverità of theirloro claimsreclami.
60
163844
1996
la verità di ciò che dicono.
02:57
The methodmetodo that mostmaggior parte of us were taughtinsegnato in schoolscuola,
61
165840
3420
Il metodo che ci hanno insegnato a scuola,
03:01
we can call it the textbookmanuale methodmetodo,
62
169260
1576
noi lo chiamiamo il metodo da manuale,
03:02
is the hypotheticalipotetico deductivededuttivo methodmetodo.
63
170836
2784
è il metodo ipotetico-deduttivo.
03:05
AccordingSecondo to the standardstandard
modelmodello, the textbookmanuale modelmodello,
64
173620
3094
Secondo il modello standard,
il modello dei libri,
03:08
scientistsscienziati developsviluppare hypothesesipotesi, they deducededurre
65
176714
2957
gli scienziati sviluppano ipotesi,
03:11
the consequencesconseguenze of those hypothesesipotesi,
66
179671
2460
deducono le conseguenze di quelle ipotesi
03:14
and then they go out into the worldmondo and they say,
67
182131
1710
e poi si rivolgono al mondo e dicono:
03:15
"Okay, well are those consequencesconseguenze truevero?"
68
183841
2374
"Ok, sono vere queste conseguenze?
03:18
Can we observeosservare them takingpresa
placeposto in the naturalnaturale worldmondo?
69
186215
3333
Possiamo osservarle realizzarsi
davvero nel mondo naturale?"
03:21
And if they are truevero, then the scientistsscienziati say,
70
189548
2600
E se le conseguenze sono vere
allora gli scienziati dicono,
03:24
"Great, we know the hypothesisipotesi is correctcorretta."
71
192148
2856
"Fantastico, sappiamo
che l'ipotesi è corretta".
03:27
So there are manymolti famousfamoso examplesesempi in the historystoria
72
195004
2179
Ci sono molti esempi famosi nella storia
03:29
of sciencescienza of scientistsscienziati doing exactlydi preciso this.
73
197183
2879
di scienziati che hanno fatto
esattamente così.
03:32
One of the mostmaggior parte famousfamoso examplesesempi
74
200062
2058
Uno degli esempi più famosi
03:34
comesviene from the work of AlbertAlbert EinsteinEinstein.
75
202120
2213
viene dal lavoro di Albert Einstein.
03:36
When EinsteinEinstein developedsviluppato the
theoryteoria of generalgenerale relativityrelatività,
76
204333
2522
Quando Einstein sviluppò
la teoria della relatività generale
03:38
one of the consequencesconseguenze of his theoryteoria
77
206855
2316
una delle conseguenze della sua teoria
03:41
was that space-timespazio-tempo wasn'tnon era just an emptyvuoto voidSub
78
209171
2839
era che lo spazio-tempo
non era solo un vuoto
03:44
but that it actuallyin realtà had a fabrictessuto.
79
212010
1909
ma aveva una struttura
03:45
And that that fabrictessuto was bentpiegato
80
213919
1601
e quella struttura si piegava
03:47
in the presencepresenza of massivemassiccio objectsoggetti like the sunsole.
81
215520
3380
in presenza di oggetti enormi
come il sole.
03:50
So if this theoryteoria were truevero then it meantsignificava that lightleggero
82
218900
2749
Quindi se quella teoria fosse stata vera
avrebbe significato
03:53
as it passedpassato the sunsole
83
221649
1528
che la luce, superando il sole,
03:55
should actuallyin realtà be bentpiegato around it.
84
223177
2168
avrebbe dovuto ripiegarsi intorno ad esso.
03:57
That was a prettybella startlingsorprendente predictionpredizione
85
225345
2400
Era un'ipotesi sconvolgente
03:59
and it tookha preso a fewpochi yearsanni before scientistsscienziati
86
227745
1988
e ci vollero degli anni
prima che gli scienziati
04:01
were ablecapace to testTest it
87
229733
1278
fossero in grado di testarla.
04:03
but they did testTest it in 1919,
88
231011
2510
Ma lo fecero nel 1919
04:05
and loLo and beholdvedere it turnedtrasformato out to be truevero.
89
233521
2450
ed ecco che diventò vera.
04:07
StarlightStarlight actuallyin realtà does bendpiegare
as it travelsviaggi around the sunsole.
90
235971
3158
La luce stellare si piega davvero
quando viaggia intorno al sole.
04:11
This was a hugeenorme confirmationconferma of the theoryteoria.
91
239129
2494
E questa è stata un'enorme
conferma della teoria.
04:13
It was consideredconsiderato proofprova of the truthverità
92
241623
1805
È stata considerata
la prova della veridicità
04:15
of this radicalradicale newnuovo ideaidea,
93
243428
1312
di questa nuova idea radicale
04:16
and it was writtenscritto up in manymolti newspapersgiornali
94
244740
1852
ed è stata riportata in molti giornali
04:18
around the globeglobo.
95
246592
2538
di tutto il mondo.
04:21
Now, sometimesa volte this theoryteoria or this modelmodello
96
249130
2350
A volte ci si riferisce a questa teoria
o a questo modello
04:23
is referreddi cui to as the deductive-nomologicaldeduttivo-nomologici modelmodello,
97
251480
3434
col nome di
"modello nomologico-deduttivo",
04:26
mainlyprincipalmente because academicsaccademici like
to make things complicatedcomplicato.
98
254914
3384
principalmente perché agli accademici
piace fare le cose complicate.
04:30
But alsoanche because in the idealideale casecaso, it's about lawslegislazione.
99
258298
5261
Ma anche perché, nel caso ideale,
è un modello che riguarda le leggi.
04:35
So nomologicalnomologici meanssi intende havingavendo to do with lawslegislazione.
100
263559
2502
Quindi "nomologico" è qualcosa
che ha a che fare con le leggi.
04:38
And in the idealideale casecaso, the hypothesisipotesi isn't just an ideaidea:
101
266061
3424
E nel caso ideale l'ipotesi non è solamente un'idea:
04:41
ideallyidealmente, it is a lawlegge of naturenatura.
102
269485
2326
idealmente, è una legge della natura.
04:43
Why does it matterimporta that it is a lawlegge of naturenatura?
103
271811
2287
Cosa significa che è
una legge della natura?
04:46
Because if it is a lawlegge, it can't be brokenrotto.
104
274098
2728
Significa che se è una legge,
non può essere infranta.
04:48
If it's a lawlegge then it will always be truevero
105
276826
2108
Se è una legge allora sarà sempre vera,
04:50
in all timesvolte and all placesposti
106
278934
1244
in qualunque tempo e luogo,
04:52
no matterimporta what the circumstancescondizioni are.
107
280178
2206
a prescindere dalle circostanze.
04:54
And all of you know of at leastmeno
one exampleesempio of a famousfamoso lawlegge:
108
282384
3229
E tutti voi conoscerete almeno
un esempio di legge famosa:
04:57
Einstein'sDi Einstein famousfamoso equationequazione, E=MCMC2,
109
285613
3755
la famosa equazione di Einstein, E=MC2,
05:01
whichquale tellsdice us what the relationshiprelazione is
110
289368
1800
che ci dice quale relazione esiste
05:03
betweenfra energyenergia and massmassa.
111
291168
2193
tra energia e massa
05:05
And that relationshiprelazione is truevero no matterimporta what.
112
293361
4000
e che quella relazione è vera
a prescindere da tutto.
05:09
Now, it turnsgiri out, thoughanche se, that there
are severalparecchi problemsi problemi with this modelmodello.
113
297361
3649
Tuttavia si scopre che ci sono
diversi problemi con questo modello.
05:13
The mainprincipale problemproblema is that it's wrongsbagliato.
114
301010
3635
Il problema principale è che è sbagliato.
05:16
It's just not truevero. (LaughterRisate)
115
304645
3502
Semplicemente non è vero.
(Risate)
05:20
And I'm going to talk about
threetre reasonsmotivi why it's wrongsbagliato.
116
308147
2723
Vi dirò i tre motivi per cui
questo modello è sbagliato.
05:22
So the first reasonragionare is a logicallogico reasonragionare.
117
310870
2679
Il primo è un motivo logico.
05:25
It's the problemproblema of the fallacyfallacia
of affirmingaffermando the consequentconseguente.
118
313549
3516
È il problema della fallacia
dell'affermazione del conseguente.
05:29
So that's anotherun altro fancyfantasia, academicaccademico way of sayingdetto
119
317065
2826
Che è un altro modo estroso
degli accademici per dire
05:31
that falsefalso theoriesteorie can make truevero predictionsPrevisioni.
120
319891
2670
che teorie false possono produrre
previsioni vere.
05:34
So just because the predictionpredizione comesviene truevero
121
322561
1994
Quindi solo perché
una previsione si avvera,
05:36
doesn't actuallyin realtà logicallylogicamente
provedimostrare that the theoryteoria is correctcorretta.
122
324555
3222
secondo la logica ciò non implica
che la teoria sia corretta.
05:39
And I have a good exampleesempio of that too,
again from the historystoria of sciencescienza.
123
327777
3931
Ho un buon esempio anche di questo,
tratto sempre dalla storia della scienza.
05:43
This is a pictureimmagine of the PtolemaicTolemaica universeuniverso
124
331708
2695
Questa è un'immagine
dell'universo tolemaico,
05:46
with the EarthTerra at the centercentro of the universeuniverso
125
334403
1862
con la Terra al centro dell'universo
05:48
and the sunsole and the planetspianeti going around it.
126
336265
2595
e il sole e i pianeti
che le girano intorno.
05:50
The PtolemaicTolemaica modelmodello was believedcreduto
127
338860
2030
Il modello Tolemaico
è stato preso per buono
05:52
by manymolti very smartinteligente people for manymolti centuriessecoli.
128
340890
3253
per molti secoli da persone
molto intelligenti.
05:56
Well, why?
129
344143
1736
Perché?
05:57
Well the answerrisposta is because it madefatto
lots of predictionsPrevisioni that cameè venuto truevero.
130
345879
3437
La risposta è: perché faceva un sacco
di previsioni che si sono avverate.
06:01
The PtolemaicTolemaica systemsistema enabledabilitato astronomersastronomi
131
349316
2016
Il sistema tolemaico
ha consentito agli astronomi
06:03
to make accuratepreciso predictionsPrevisioni
of the motionsmovimenti of the planetpianeta,
132
351332
2750
di fare previsioni accurate
sul movimento dei pianeti.
06:06
in factfatto more accuratepreciso predictionsPrevisioni at first
133
354082
2519
Previsioni addirittura
più accurate di quelle
06:08
than the CopernicanCopernicana theoryteoria
whichquale we now would say is truevero.
134
356601
4324
venute con la teoria copernicana,
che noi adesso riteniamo vera.
06:12
So that's one problemproblema with the textbookmanuale modelmodello.
135
360925
2982
Questo è il primo problema
con il modello da manuale.
06:15
A secondsecondo problemproblema is a practicalpratico problemproblema,
136
363907
2396
Un secondo problema è di natura pratica,
06:18
and it's the problemproblema of auxiliaryausiliario hypothesesipotesi.
137
366303
3235
ed è il problema delle ipotesi ausiliarie.
06:21
AuxiliaryAusiliario hypothesesipotesi are assumptionsassunzioni
138
369538
2829
Le ipotesi ausiliarie sono delle ipotesi
06:24
that scientistsscienziati are makingfabbricazione
139
372367
1779
che gli scienziati fanno
06:26
that they maypuò or maypuò not even
be awareconsapevole that they're makingfabbricazione.
140
374146
3043
consapevoli o meno del fatto
che le stiano facendo.
06:29
So an importantimportante exampleesempio of this
141
377189
2661
Un esempio importante
06:31
comesviene from the CopernicanCopernicana modelmodello,
142
379850
2095
viene dal modello copernicano,
06:33
whichquale ultimatelyin definitiva replacedsostituito the PtolemaicTolemaica systemsistema.
143
381945
3192
che ha sostituito il modello tolemaico.
06:37
So when NicolausNicolaus CopernicusNiccolò Copernico said,
144
385137
2040
Quando Niccolò Copernico disse
06:39
actuallyin realtà the EarthTerra is not the centercentro of the universeuniverso,
145
387177
2650
che in realtà non era la Terra
il centro dell'universo,
06:41
the sunsole is the centercentro of the solarsolare systemsistema,
146
389827
1918
ma che il sole stava al centro
del sistema solare
06:43
the EarthTerra movessi muove around the sunsole.
147
391745
1382
e che la Terra si muoveva intorno al sole,
06:45
ScientistsScienziati said, well okay, NicolausNicolaus, if that's truevero
148
393127
3728
gli scienziati dissero:
"Ok, Niccolò, se questo è vero
06:48
we oughtdovere to be ablecapace to detectindividuare the motionmovimento
149
396855
1764
dovremmo essere in grado
di notare il movimento
06:50
of the EarthTerra around the sunsole.
150
398619
1958
della Terra intorno al Sole".
06:52
And so this slidediapositiva here illustratesillustra a conceptconcetto
151
400577
2056
Questa slide illustra un concetto
06:54
knownconosciuto as stellarstellare parallaxparallasse.
152
402633
1808
conosciuto come "parallasse stellare".
06:56
And astronomersastronomi said, if the EarthTerra is movingin movimento
153
404441
3822
Gli astronomi dissero:
se la Terra si muove
07:00
and we look at a prominentprominente starstella, let's say, SiriusSirius --
154
408263
3200
e guardiamo una stella fondamentale,
diciamo per esempio Sirio --
07:03
well I know I'm in ManhattanManhattan
so you guys can't see the starsstelle,
155
411463
2414
lo so, sono a Manhattan e voi ragazzi
non potete vedere le stelle,
07:05
but imagineimmaginare you're out in the countrynazione,
imagineimmaginare you chosescelto that ruralrurale life —
156
413877
3731
ma immaginate di essere in campagna,
immaginate di aver scelto la vita rurale --
07:09
and we look at a starstella in DecemberDicembre, we see that starstella
157
417608
2867
se guardiamo una stella a dicembre,
vediamo quella stella
07:12
againstcontro the backdropfondale of distantlontano starsstelle.
158
420475
2765
sullo sfondo delle stelle lontane.
07:15
If we now make the samestesso observationosservazione sixsei monthsmesi laterdopo
159
423240
2954
Se ripetiamo la stessa osservazione
sei mesi dopo,
07:18
when the EarthTerra has movedmosso to this positionposizione in JuneGiugno,
160
426194
3812
a Giugno, quando la Terra
ha cambiato la sua posizione,
07:22
we look at that samestesso starstella and we
see it againstcontro a differentdiverso backdropfondale.
161
430006
4099
guardando la stessa stella
la vedremo con uno sfondo diverso.
07:26
That differencedifferenza, that angularangolare
differencedifferenza, is the stellarstellare parallaxparallasse.
162
434105
4182
Quella differenza angolare,
è la parallasse stellare.
07:30
So this is a predictionpredizione that the CopernicanCopernicana modelmodello makesfa.
163
438287
2863
Quindi questa era la previsione
che fa il modello Copernicano.
07:33
AstronomersAstronomi lookedguardato for the stellarstellare parallaxparallasse
164
441150
2561
Gli astronomi cercarono
la parallasse stellare
07:35
and they foundtrovato nothing, nothing at all.
165
443711
4982
e non trovarono niente, niente di niente.
07:40
And manymolti people arguedsostenuto that this proveddimostrato
that the CopernicanCopernicana modelmodello was falsefalso.
166
448693
3866
Molti sostennero che questa fosse la prova
della falsità del modello Copernicano.
07:44
So what happenedè accaduto?
167
452559
1488
Cos'era successo?
07:46
Well, in hindsightcol senno di poi we can say
that astronomersastronomi were makingfabbricazione
168
454047
2683
Col senno di poi, possiamo dire che gli astronomi stavano facendo
07:48
two auxiliaryausiliario hypothesesipotesi, bothentrambi of whichquale
169
456730
2547
due ipotesi ausiliarie, ognuna delle quali
07:51
we would now say were incorrectnon corretto.
170
459277
2663
possiamo ritenere oggi non corretta.
07:53
The first was an assumptionassunzione
about the sizedimensione of the Earth'sDella terra orbitorbita.
171
461940
3635
La prima era un assunto
sulla grandezza dell'orbita terrestre.
07:57
AstronomersAstronomi were assumingsupponendo
that the Earth'sDella terra orbitorbita was largegrande
172
465575
3036
Gli astronomi stavano assumendo
che l'orbita terrestre fosse ampia
08:00
relativeparente to the distancedistanza to the starsstelle.
173
468611
2338
in relazione alla distanza dalle stelle.
08:02
TodayOggi we would drawdisegnare the pictureimmagine more like this,
174
470949
2464
Oggi rappresenteremmo l'immagine così,
08:05
this comesviene from NASANASA,
175
473413
1347
questa è un'immagine della NASA
08:06
and you see the Earth'sDella terra orbitorbita is actuallyin realtà quiteabbastanza smallpiccolo.
176
474760
2423
e vedete come l'orbita terrestre
sia in realtà piuttosto piccola.
08:09
In factfatto, it's actuallyin realtà much
smallerpiù piccola even than shownmostrato here.
177
477183
2991
E in realtà è ancora più piccola
di quanto mostrato qui.
08:12
The stellarstellare parallaxparallasse thereforeperciò,
178
480174
1539
La parallasse stellare quindi
08:13
is very smallpiccolo and actuallyin realtà very harddifficile to detectindividuare.
179
481713
3584
è molto piccola
e molto difficile da individuare.
08:17
And that leadsconduce to the secondsecondo reasonragionare
180
485297
1974
E questo ci porta al secondo motivo
08:19
why the predictionpredizione didn't work,
181
487271
1859
per cui la previsione non funzionò.
08:21
because scientistsscienziati were alsoanche assumingsupponendo
182
489130
1915
Gli scienziati assumevano anche
08:23
that the telescopestelescopi they had were sensitivesensibile enoughabbastanza
183
491045
3010
che i telescopi di cui erano in possesso
08:26
to detectindividuare the parallaxparallasse.
184
494055
1900
fossero abbastanza sensibili
da individuare la parallasse.
08:27
And that turnedtrasformato out not to be truevero.
185
495955
2017
E questo si rivelò non essere vero.
08:29
It wasn'tnon era untilfino a the 19thesimo centurysecolo
186
497972
2534
Solo nel diciannovesimo secolo
08:32
that scientistsscienziati were ablecapace to detectindividuare
187
500506
1684
gli scienziati sono stati in grado
08:34
the stellarstellare parallaxparallasse.
188
502190
1536
di individuare la parallasse stellare.
08:35
So, there's a thirdterzo problemproblema as well.
189
503726
2646
C'è anche un terzo problema.
08:38
The thirdterzo problemproblema is simplysemplicemente a factualfattuali problemproblema,
190
506372
2778
Il terzo problema è semplicemente
un problema effettivo:
08:41
that a lot of sciencescienza doesn't fitin forma the textbookmanuale modelmodello.
191
509150
2816
la scienza non sempre
si adatta al modello da manuale.
08:43
A lot of sciencescienza isn't deductivededuttivo at all,
192
511966
2273
Molta scienza non è affatto deduttiva.
08:46
it's actuallyin realtà inductiveinduttivo.
193
514239
1768
È induttiva.
08:48
And by that we mean that scientistsscienziati don't necessarilynecessariamente
194
516007
2516
E con questo intendo che gli scienziati
non devono necessariamente
08:50
startinizio with theoriesteorie and hypothesesipotesi,
195
518523
2231
iniziare da teorie ed ipotesi.
08:52
oftenspesso they just startinizio with observationsosservazioni
196
520754
1869
Spesso iniziano dall'osservazione
08:54
of stuffcose going on in the worldmondo.
197
522623
2409
di quello che succede nel mondo.
08:57
And the mostmaggior parte famousfamoso exampleesempio
of that is one of the mostmaggior parte
198
525032
2570
Il più celebre esempio è quello
08:59
famousfamoso scientistsscienziati who ever livedha vissuto, CharlesCharles DarwinDarwin.
199
527602
3065
del più famoso scienziato
mai vissuto, Charles Darwin.
09:02
When DarwinDarwin wentandato out as a younggiovane
man on the voyageviaggio of the BeagleBeagle,
200
530667
3162
Quando Darwin da ragazzo
partì con l'HMS Beagle,
09:05
he didn't have a hypothesisipotesi, he didn't have a theoryteoria.
201
533829
3612
non aveva un'ipotesi né una teoria.
09:09
He just knewconosceva that he wanted
to have a careercarriera as a scientistscienziato
202
537441
3066
Sapeva soltanto che voleva
fare carriera come scienziato
09:12
and he startediniziato to collectraccogliere datadati.
203
540507
2012
e cominciò a raccogliere dei dati.
09:14
MainlyPrincipalmente he knewconosceva that he hatedodiato medicinemedicina
204
542519
2730
Sapeva di odiare la medicina,
09:17
because the sightvista of bloodsangue madefatto him sickmalato so
205
545249
1818
perché la vista del sangue
lo faceva sentire male
09:19
he had to have an alternativealternativa careercarriera pathsentiero.
206
547067
2268
e aveva dovuto scegliere
un altro percorso.
09:21
So he startediniziato collectingraccolta datadati.
207
549335
2134
Quindi cominciò a raccogliere dati.
09:23
And he collectedraccolto manymolti things,
includingCompreso his famousfamoso finchesfringuelli.
208
551469
3166
Raccolse anche molte altre cose,
inclusi i suoi famosi fringuelli.
09:26
When he collectedraccolto these finchesfringuelli,
he threwgettò them in a bagBorsa
209
554635
2210
Quando raccoglieva questi fringuelli
li buttava in un sacco
09:28
and he had no ideaidea what they meantsignificava.
210
556845
2340
senza avere idea di cosa significassero.
09:31
ManyMolti yearsanni laterdopo back in LondonLondra,
211
559185
2287
Molti anni dopo,
una volta tornato a Londra,
09:33
DarwinDarwin lookedguardato at his datadati again and beganiniziato
212
561472
2233
Darwin riguardò i suoi dati e cominciò
09:35
to developsviluppare an explanationspiegazione,
213
563705
2448
a sviluppare una spiegazione.
09:38
and that explanationspiegazione was the
theoryteoria of naturalnaturale selectionselezione.
214
566153
3298
Quella spiegazione era la teoria
della selezione naturale.
09:41
BesidesE poi inductiveinduttivo sciencescienza,
215
569451
2059
Oltre alla scienza induttiva,
09:43
scientistsscienziati alsoanche oftenspesso participatepartecipare in modelingmodellismo.
216
571510
2936
gli scienziati spesso partecipano
anche alla costruzione di modelli.
09:46
One of the things scientistsscienziati want to do in life
217
574446
2336
Una delle cose che gli scienziati
vogliono fare nella vita
09:48
is to explainspiegare the causescause of things.
218
576782
2268
è spiegare le cause delle cose.
09:51
And how do we do that?
219
579050
1518
E come facciamo a farlo?
09:52
Well, one way you can do it is to buildcostruire a modelmodello
220
580568
2252
Un modo è quello
di costruire un modello
09:54
that teststest an ideaidea.
221
582820
1742
che sperimenti un'idea.
09:56
So this is a pictureimmagine of HenryHenry CadellCadell,
222
584562
1931
Questa è una foto di Henry Cadell,
09:58
who was a ScottishScozzese geologistGeologo in the 19thesimo centurysecolo.
223
586493
2866
un geologo scozzese
del diciannovesimo secolo.
10:01
You can tell he's ScottishScozzese because he's wearingindossare
224
589359
1433
Potete dire che è scozzese perché indossa
10:02
a deerstalkerDeerstalker capberretto and WellingtonWellington bootsstivali.
225
590792
2388
un cappello da cacciatore di cervi
e degli stivali Wellington.
10:05
(LaughterRisate)
226
593180
2154
(Risate)
10:07
And CadellCadell wanted to answerrisposta the questiondomanda,
227
595334
1566
Cadell voleva rispondere alla domanda
10:08
how are mountainsmontagne formedformato?
228
596900
1768
su come si formano le montagne
10:10
And one of the things he had observedosservata
229
598668
1516
ed una delle cose che osservò
10:12
is that if you look at mountainsmontagne
like the AppalachiansAppalachi,
230
600184
2574
fu che se si osservano montagne
come gli Appalachi,
10:14
you oftenspesso find that the rocksrocce in them
231
602758
1633
vi si trovano spesso delle rocce
10:16
are foldedpiegato,
232
604391
1469
che sono ripiegate
10:17
and they're foldedpiegato in a particularparticolare way,
233
605860
1646
e sono ripiegate in un modo particolare,
10:19
whichquale suggestedsuggerito to him
234
607506
1444
che gli suggerì
10:20
that they were actuallyin realtà beingessere
compressedcompresso from the sidelato.
235
608950
2949
che le pietre fossero compresse ai lati.
10:23
And this ideaidea would laterdopo playgiocare a majormaggiore roleruolo
236
611899
2088
Quest'idea più tardi giocherà
un ruolo importantissimo
10:25
in discussionsdiscussioni of continentalcontinentale driftderiva.
237
613987
2423
nella discussione
sulla deriva dei continenti.
10:28
So he builtcostruito this modelmodello, this crazypazzo contraptionaggeggio
238
616410
2506
Quindi costruì questo modello,
questo aggeggio assurdo
10:30
with leversleve and woodlegna, and here'secco his wheelbarrowcarriola,
239
618916
2152
con leve, pezzi di legno,
questa è la sua carriola
10:33
bucketsbenne, a biggrande sledgehammerMazza.
240
621068
2442
secchi e un martello da fabbro.
10:35
I don't know why he's got the WellingtonWellington bootsstivali.
241
623510
1898
Non so perché indossasse
degli stivali Wellington.
10:37
Maybe it's going to rainpioggia.
242
625408
1577
Forse stava per piovere.
10:38
And he createdcreato this physicalfisico modelmodello in orderordine
243
626985
3085
Lui creò questo modello fisico
10:42
to demonstratedimostrare that you could, in factfatto, createcreare
244
630070
3965
per dimostrare
che si possono creare in effetti
10:46
patternsmodelli in rocksrocce, or at leastmeno, in this casecaso, in mudfango,
245
634035
2674
delle forme con delle rocce o,
almeno in questo caso, con del fango,
10:48
that lookedguardato a lot like mountainsmontagne
246
636709
2226
che somigliavano molto a delle montagne
10:50
if you compressedcompresso them from the sidelato.
247
638935
1842
se si comprimono ai lati.
10:52
So it was an argumentdiscussione about
the causecausa of mountainsmontagne.
248
640777
3628
Questa fu una discussione
sull'origine delle montagne.
10:56
NowadaysAl giorno d'oggi, mostmaggior parte scientistsscienziati preferpreferire to work insidedentro,
249
644405
3048
Al giorno d'oggi gli scienziati
preferiscono lavorare al chiuso,
10:59
so they don't buildcostruire physicalfisico modelsModelli so much
250
647453
2427
quindi non costruiscono
molti modelli fisici,
11:01
as to make computercomputer simulationssimulazioni.
251
649880
2361
fanno delle simulazioni al computer.
11:04
But a computercomputer simulationsimulazione is a kindgenere of a modelmodello.
252
652241
2839
Ma una simulazione al computer
è una sorta di modello.
11:07
It's a modelmodello that's madefatto with mathematicsmatematica,
253
655080
1863
È un modello fatto con la matematica e,
11:08
and like the physicalfisico modelsModelli of the 19thesimo centurysecolo,
254
656943
3233
come i modelli fisici
del diciannovesimo secolo,
11:12
it's very importantimportante for thinkingpensiero about causescause.
255
660176
3778
è molto importante per riflettere
sulle cause delle cose.
11:15
So one of the biggrande questionsle domande
to do with climateclima changemodificare,
256
663954
2615
Una delle grandi questioni ha a che fare
con il mutamento climatico.
11:18
we have tremendousenorme amountsquantità of evidenceprova
257
666569
1803
Abbiamo una quantità
impressionante di prove
11:20
that the EarthTerra is warmingriscaldamento up.
258
668372
1880
che la Terra si stia surriscaldando.
11:22
This slidediapositiva here, the blacknero linelinea showsSpettacoli
259
670252
2464
In questa slide, la linea nera mostra
11:24
the measurementsmisurazioni that scientistsscienziati have takenprese
260
672716
2120
le misurazioni che gli scienziati
hanno effettuato
11:26
for the last 150 yearsanni
261
674836
1963
negli ultimi 150 anni.
11:28
showingmostrando that the Earth'sDella terra temperaturetemperatura
262
676799
1410
Dimostra che la temperatura della Terra
11:30
has steadilycostantemente increasedè aumentato,
263
678209
1634
è aumentata costantemente.
11:31
and you can see in particularparticolare
that in the last 50 yearsanni
264
679843
2846
Si può notare che negli ultimi 50 anni
11:34
there's been this dramaticdrammatico increaseaumentare
265
682689
1764
c'è stato un incremento drammatico
11:36
of nearlyquasi one degreegrado centigradecentigrado,
266
684453
2340
di circa un grado centigrado
11:38
or almostquasi two degreesgradi FahrenheitFahrenheit.
267
686793
2375
o quasi due gradi Fahrenheit.
11:41
So what, thoughanche se, is drivingguida that changemodificare?
268
689168
2437
Cos'è che determina questo cambiamento?
11:43
How can we know what's causingcausando
269
691605
2335
Come facciamo a sapere cosa sta causando
11:45
the observedosservata warmingriscaldamento?
270
693940
1516
il surriscaldamento che è stato rilevato?
11:47
Well, scientistsscienziati can modelmodello it
271
695456
1714
Beh, gli scienziati possono
crearne un modello,
11:49
usingutilizzando a computercomputer simulationsimulazione.
272
697170
2368
usando una simulazione virtuale.
11:51
So this diagramdiagramma illustratesillustra a computercomputer simulationsimulazione
273
699538
2792
Questo diagramma illustra
una simulazione virtuale
11:54
that has lookedguardato at all the differentdiverso factorsfattori
274
702330
2121
che ha osservato tutti i diversi fattori
11:56
that we know can influenceinfluenza the Earth'sDella terra climateclima,
275
704451
2605
che sappiamo possono influenzare
il clima sulla Terra.
11:59
so sulfatesolfato di particlesparticelle from airaria pollutioninquinamento,
276
707056
2752
Particelle di solfato
dall'inquinamento dell'aria,
12:01
volcanicvulcanico dustpolvere from volcanicvulcanico eruptionseruzioni,
277
709808
2970
polvere vulcanica dalle eruzioni,
12:04
changesi cambiamenti in solarsolare radiationradiazione,
278
712778
2234
cambiamenti nella radiazione solare
12:07
and, of coursecorso, greenhouseserra gasesgas.
279
715012
2378
e, ovviamente, i gas serra.
12:09
And they askedchiesto the questiondomanda,
280
717390
1818
Si sono posti la domanda:
12:11
what setimpostato of variablesvariabili put into a modelmodello
281
719208
3696
quale insieme di variabili
messe in un modello
12:14
will reproduceriprodurre what we actuallyin realtà see in realvero life?
282
722904
2976
riprodurrà quello
che osserviamo nella vita vera?
12:17
So here is the realvero life in blacknero.
283
725880
2020
Ecco, in nero, la vita vera.
12:19
Here'sQui è the modelmodello in this lightleggero graygrigio,
284
727900
2280
E in grigio chiaro la simulazione.
12:22
and the answerrisposta is
285
730180
1560
La risposta è:
12:23
a modelmodello that includesinclude, it's the answerrisposta E on that SATSAB,
286
731740
4387
un modello che include --
sarebbe la risposta E di un test --
12:28
all of the abovesopra.
287
736127
2141
tutte le opzioni precedenti.
12:30
The only way you can reproduceriprodurre
288
738268
1506
L'unico modo in cui si possano riprodurre
12:31
the observedosservata temperaturetemperatura measurementsmisurazioni
289
739774
1828
le misurazioni della temperatura
12:33
is with all of these things put togetherinsieme,
290
741602
1978
è con tutti questi elementi messi insieme,
12:35
includingCompreso greenhouseserra gasesgas,
291
743580
2139
inclusi i gas serra.
12:37
and in particularparticolare you can see that the increaseaumentare
292
745719
2551
In particolare,
potete vedere che l'incremento
12:40
in greenhouseserra gasesgas tracksbrani
293
748270
1884
dei gas serra segna
12:42
this very dramaticdrammatico increaseaumentare in temperaturetemperatura
294
750154
2206
questo aumento marcato della temperatura
12:44
over the last 50 yearsanni.
295
752360
1480
in questi ultimi 50 anni.
12:45
And so this is why climateclima scientistsscienziati say
296
753840
2434
Questo è il motivo per cui
i climatologi dicono
12:48
it's not just that we know that
climateclima changemodificare is happeningavvenimento,
297
756274
3108
che non solo sappiamo
che il mutamento climatico sta avvenendo
12:51
we know that greenhouseserra gasesgas are a majormaggiore partparte
298
759382
2768
ma sappiamo anche che i gas serra
sono una parte fondamentale
12:54
of the reasonragionare why.
299
762150
2730
del motivo.
12:56
So now because there all these differentdiverso things
300
764880
2388
Proprio perché ci sono tutte queste cose
12:59
that scientistsscienziati do,
301
767268
1489
che fanno gli scienziati,
13:00
the philosopherfilosofo PaulPaolo FeyerabendFeyerabend famouslynotoriamente said,
302
768757
3486
il filosofo Paul Feyerabend
ha detto la famosa frase:
13:04
"The only principleprincipio in sciencescienza
303
772243
1626
"L'unico principio nella scienza
13:05
that doesn't inhibitinibire progressprogresso is: anything goesva."
304
773869
3979
che non inibisce il progresso è:
qualsiasi cosa può andar bene".
13:09
Now this quotationQuotazione has oftenspesso
been takenprese out of contextcontesto,
305
777848
2616
Questa citazione è stata spesso
ripresa fuori contesto,
13:12
because FeyerabendFeyerabend was not actuallyin realtà sayingdetto
306
780464
2118
perché in realtà Feyerabend
non stava dicendo che
13:14
that in sciencescienza anything goesva.
307
782582
1950
nella scienza tutto può andare bene.
13:16
What he was sayingdetto was,
308
784532
1344
Quello che stava dicendo era --
13:17
actuallyin realtà the fullpieno quotationQuotazione is,
309
785876
2024
in realtà la citazione per intero è
13:19
"If you pressstampa me to say
310
787900
2090
"Se mi costringete a dire
13:21
what is the methodmetodo of sciencescienza,
311
789990
1646
quale sia il metodo della scienza,
13:23
I would have to say: anything goesva."
312
791636
3629
io dovrei dire:
qualsiasi cosa può andar bene."
13:27
What he was tryingprovare to say
313
795265
1078
Quello che stava cercando di dire
13:28
is that scientistsscienziati do a lot of differentdiverso things.
314
796343
2567
è che gli scienziati
fanno un sacco di cose.
13:30
ScientistsScienziati are creativecreativo.
315
798910
2308
Gli scienziati sono creativi.
13:33
But then this pushesspinge the questiondomanda back:
316
801218
2110
Ma questo rimanda alla domanda:
13:35
If scientistsscienziati don't use a singlesingolo methodmetodo,
317
803328
3471
se gli scienziati non usano
un solo metodo,
13:38
then how do they decidedecidere
318
806799
1899
come fanno a decidere
13:40
what's right and what's wrongsbagliato?
319
808698
1458
cosa è giusto e cosa è sbagliato?
13:42
And who judgesgiudici?
320
810156
1894
E chi giudica?
13:44
And the answerrisposta is, scientistsscienziati judgegiudice,
321
812050
2080
La risposta è: gli scienziati giudicano
13:46
and they judgegiudice by judginga giudicare evidenceprova.
322
814130
2883
e giudicano giudicando le prove.
13:49
ScientistsScienziati collectraccogliere evidenceprova in manymolti differentdiverso waysmodi,
323
817013
3409
Gli scienziati raccolgono prove
in molti modi diversi,
13:52
but howeverperò they collectraccogliere it,
324
820422
1622
ma in qualunque modo lo facciano,
13:54
they have to subjectsoggetto it to scrutinycontrollo.
325
822044
2577
devono sottoporle ad un esame minuzioso.
13:56
And this led the sociologistsociologo RobertRobert MertonMerton
326
824621
2560
Questo ci collega
al sociologo Robert Merton,
13:59
to focusmessa a fuoco on this questiondomanda of how scientistsscienziati
327
827181
2180
per focalizzarci su questa questione
di come gli scienziati
14:01
scrutinizescrutare datadati and evidenceprova,
328
829361
1679
esaminino i dati
in loro possesso e le prove.
14:03
and he said they do it in a way he calledchiamato
329
831040
2808
Disse che lo fanno
in una maniera che ha chiamato
14:05
"organizedorganizzato skepticismscetticismo."
330
833848
1919
"scetticismo organizzato".
14:07
And by that he meantsignificava it's organizedorganizzato
331
835767
1884
Intendeva dire che è "organizzato"
14:09
because they do it collectivelycollettivamente,
332
837651
1478
perché gli scienziati
operano collettivamente,
14:11
they do it as a groupgruppo,
333
839129
1629
come gruppo,
14:12
and skepticismscetticismo, because they do it from a positionposizione
334
840758
2816
e "scetticismo" perché agiscono
da una posizione
14:15
of distrustdiffidenza.
335
843574
1454
di diffidenza.
14:17
That is to say, the burdenfardello of proofprova
336
845028
1962
Vale a dire, l'onere della prova
14:18
is on the personpersona with a novelromanzo claimRichiesta.
337
846990
2481
è a carico di chi effettua la scoperta.
14:21
And in this sensesenso, sciencescienza
is intrinsicallyintrinsecamente conservativeprudente.
338
849471
3143
In questo senso la scienza
è intrinsecamente conservativa.
14:24
It's quiteabbastanza harddifficile to persuadepersuadere the scientificscientifico communitycomunità
339
852614
2572
È piuttosto difficile convincere
la comunità scientifica
14:27
to say, "Yes, we know something, this is truevero."
340
855186
3711
a dire "Sì, conosciamo
questa cosa ed è vera".
14:30
So despitenonostante the popularitypopolarità of the conceptconcetto
341
858897
2496
Quindi, nonostante
la popolarità del concetto
14:33
of paradigmparadigma shiftsturni,
342
861393
1597
del cambiamento del paradigma,
14:34
what we find is that actuallyin realtà,
343
862990
1284
quello che riteniamo è che in realtà
14:36
really majormaggiore changesi cambiamenti in scientificscientifico thinkingpensiero
344
864274
2785
i cambiamenti veramente grandi
nel pensiero scientifico
14:39
are relativelyrelativamente rareraro in the historystoria of sciencescienza.
345
867059
3720
sono relativamente rari
nella storia della scienza.
14:42
So finallyfinalmente that bringsporta us to one more ideaidea:
346
870779
3563
E questo ci porta ancora ad un'altra idea:
14:46
If scientistsscienziati judgegiudice evidenceprova collectivelycollettivamente,
347
874342
3708
se gli scienziati giudicano
le prove collettivamente,
14:50
this has led historiansstorici to focusmessa a fuoco on the questiondomanda
348
878050
2562
questo ha portato gli storici
a concentrarsi sulla questione
14:52
of consensusconsenso,
349
880612
1419
del consenso.
14:54
and to say that at the endfine of the day,
350
882031
1895
Alla fine dei giochi,
14:55
what sciencescienza is,
351
883926
1934
ciò che è la scienza,
14:57
what scientificscientifico knowledgeconoscenza is,
352
885860
1670
ciò che è la conoscenza scientifica,
14:59
is the consensusconsenso of the scientificscientifico expertsesperti
353
887530
3379
non è altro che il consenso
degli esperti scientifici
15:02
who throughattraverso this processprocesso of organizedorganizzato scrutinycontrollo,
354
890909
2154
che, attraverso questo processo
di minuziosa analisi organizzata,
15:05
collectivecollettivo scrutinycontrollo,
355
893063
2305
un'analisi collettiva,
15:07
have judgedgiudicati the evidenceprova
356
895368
1242
hanno giudicato le prove
15:08
and come to a conclusionconclusione about it,
357
896610
2797
e sono arrivati ad una conclusione,
15:11
eithero yea or nayNay.
358
899407
2477
positiva o negativa.
15:13
So we can think of scientificscientifico knowledgeconoscenza
359
901884
1724
Quindi possiamo pensare
alla conoscenza scientifica
15:15
as a consensusconsenso of expertsesperti.
360
903608
2052
come ad un'opinione generale
che gli esperti hanno.
15:17
We can alsoanche think of sciencescienza as beingessere
361
905660
1772
Possiamo pensare alla scienza anche come
15:19
a kindgenere of a jurygiuria,
362
907432
1578
ad una specie di giuria,
15:21
excepttranne it's a very specialspeciale kindgenere of jurygiuria.
363
909010
2514
una giuria molto speciale.
15:23
It's not a jurygiuria of your peerscoetanei,
364
911524
2104
Non è una giuria di persone come voi.
15:25
it's a jurygiuria of geeksgeek.
365
913628
1896
È una giuria di geek.
15:27
It's a jurygiuria of menuomini and womendonne with PhPH.D.s,
366
915524
3634
Una giuria di uomini e donne
con titoli di dottorato.
15:31
and unlikea differenza di a conventionalconvenzionale jurygiuria,
367
919158
2442
E, a differenza di una giuria normale,
15:33
whichquale has only two choicesscelte,
368
921600
1690
che ha solamente due scelte:
15:35
guiltycolpevole or not guiltycolpevole,
369
923290
2685
colpevole o non colpevole,
15:37
the scientificscientifico jurygiuria actuallyin realtà has a numbernumero of choicesscelte.
370
925975
3401
la giuria scientifica
ha un gran numero di scelte.
15:41
ScientistsScienziati can say yes, something'sc'è qualcosa che non truevero.
371
929376
2784
Gli scienziati possono dire:
sì, questa cosa è vera.
15:44
ScientistsScienziati can say no, it's falsefalso.
372
932160
2580
Possono dire: no, è falsa.
15:46
Or, they can say, well it mightpotrebbe be truevero
373
934740
2540
O possono anche dire:
beh, questa cosa potrebbe essere vera
15:49
but we need to work more
and collectraccogliere more evidenceprova.
374
937280
3044
ma abbiamo bisogno di lavorarci
di più e raccogliere più prove.
15:52
Or, they can say it mightpotrebbe be truevero,
375
940324
1616
O ancora: potrebbe essere vera
15:53
but we don't know how to answerrisposta the questiondomanda
376
941940
1700
ma non sappiamo
come rispondere alla domanda
15:55
and we're going to put it asidea parte
377
943640
1310
e per adesso la mettiamo da parte,
15:56
and maybe we'llbene come back to it laterdopo.
378
944950
2923
magari ci ritorneremo più avanti.
15:59
That's what scientistsscienziati call "intractableintrattabile."
379
947873
4002
Questo è quello che gli scienziati
definiscono "non trattabile".
16:03
But this leadsconduce us to one finalfinale problemproblema:
380
951875
2606
E ci porta all'ultimo problema:
16:06
If sciencescienza is what scientistsscienziati say it is,
381
954481
2938
Se la scienza è quello
che dicono gli scienziati,
16:09
then isn't that just an appealappello to authorityautorità?
382
957419
2541
allora non è altro
che un ricorso all'autorità?
16:11
And weren'tnon erano we all taughtinsegnato in schoolscuola
383
959960
1062
E non ci hanno forse insegnato a scuola
16:13
that the appealappello to authorityautorità is a logicallogico fallacyfallacia?
384
961022
3227
che il ricorso all'autorità
è una fallacia logica?
16:16
Well, here'secco the paradoxparadosso of modernmoderno sciencescienza,
385
964249
3032
Ecco il paradosso della scienza moderna,
16:19
the paradoxparadosso of the conclusionconclusione I think historiansstorici
386
967281
2272
il paradosso della conclusione a cui credo
16:21
and philosophersfilosofi and sociologistssociologi have come to,
387
969553
2601
storici, filosofi e sociologi
siano arrivati:
16:24
that actuallyin realtà sciencescienza is the appealappello to authorityautorità,
388
972154
3501
la scienza è davvero
un appello all'autorità,
16:27
but it's not the authorityautorità of the individualindividuale,
389
975655
3776
ma non è l'autorità
di un singolo individuo,
16:31
no matterimporta how smartinteligente that individualindividuale is,
390
979431
2399
non importa quanto sia intelligente
quell'individuo,
16:33
like PlatoPlatone or SocratesSocrate or EinsteinEinstein.
391
981830
3865
che sia Platone, Socrate oppure Einstein.
16:37
It's the authorityautorità of the collectivecollettivo communitycomunità.
392
985695
3114
È l'autorità della comunità collettiva.
16:40
You can think of it is a kindgenere of wisdomsaggezza of the crowdfolla,
393
988809
2986
Potete pensarci in termini
di una saggezza della folla,
16:43
but a very specialspeciale kindgenere of crowdfolla.
394
991795
4126
ma è una folla molto particolare.
16:47
ScienceScienza does appealappello to authorityautorità,
395
995921
1890
La scienza fa appello all'autorità,
16:49
but it's not basedbasato on any individualindividuale,
396
997811
2050
ma non è basata su un individuo,
16:51
no matterimporta how smartinteligente that individualindividuale maypuò be.
397
999861
2586
non importa quanto intelligente
possa essere quell'individuo.
16:54
It's basedbasato on the collectivecollettivo wisdomsaggezza,
398
1002447
1751
È basata sulla saggezza collettiva,
16:56
the collectivecollettivo knowledgeconoscenza, the collectivecollettivo work,
399
1004198
2642
sulla conoscenza collettiva, sul lavoro
16:58
of all of the scientistsscienziati who have workedlavorato
400
1006840
1898
di tutti gli scienziati che hanno lavorato
17:00
on a particularparticolare problemproblema.
401
1008738
2717
su una specifica questione.
17:03
ScientistsScienziati have a kindgenere of culturecultura of collectivecollettivo distrustdiffidenza,
402
1011455
2796
Gli scienziati hanno una sorta
di cultura della diffidenza collettiva,
17:06
this "showmostrare me" culturecultura,
403
1014251
2200
la cultura del "dimostramelo",
17:08
illustratedillustrato by this nicesimpatico womandonna here
404
1016451
1950
illustrata da questa simpatica signora
17:10
showingmostrando her colleaguescolleghi her evidenceprova.
405
1018401
3082
che illustra ai suoi colleghi
la sua dimostrazione.
17:13
Of coursecorso, these people don't
really look like scientistsscienziati,
406
1021483
1857
Certo, queste persone
non sembrano dei veri scienziati
17:15
because they're much too happycontento.
407
1023340
1986
perché sono troppo felici.
17:17
(LaughterRisate)
408
1025326
4012
(Risate)
17:21
Okay, so that bringsporta me to my finalfinale pointpunto.
409
1029338
4322
Ok, questo mi porta al punto conclusivo.
17:25
MostMaggior parte of us get up in the morningmattina.
410
1033660
2648
La maggior parte di noi
si alza al mattino.
17:28
MostMaggior parte of us trustfiducia our carsautomobili.
411
1036308
1410
La maggior parte di noi
si fida delle proprie automobili.
17:29
Well, see, now I'm thinkingpensiero, I'm in ManhattanManhattan,
412
1037718
1542
Beh, adesso sto pensando
che sono a Manhattan,
17:31
this is a badcattivo analogyanalogia,
413
1039260
1298
non è un buon esempio.
17:32
but mostmaggior parte AmericansAmericani who don't livevivere in ManhattanManhattan
414
1040558
2824
Ma la maggior parte degli Americani
che non vive a Manhattan
17:35
get up in the morningmattina and get in theirloro carsautomobili
415
1043382
1738
si alza al mattino e sale in macchina.
17:37
and turnturno on that ignitionaccensione, and theirloro carsautomobili work,
416
1045120
2529
Attiva l'accensione
e la loro automobile funziona
17:39
and they work incrediblyincredibilmente well.
417
1047649
2001
e funziona incredibilmente bene.
17:41
The modernmoderno automobileautomobile hardlyquasi ever breakspause down.
418
1049650
2715
L'automobile moderna
difficilmente si rompe.
17:44
So why is that? Why do carsautomobili work so well?
419
1052365
2783
Perché? Perché le nostre macchine
funzionano così bene?
17:47
It's not because of the geniusgenio of HenryHenry FordFord
420
1055148
2504
Non è per il genio di Henry Ford
17:49
or KarlKarl BenzBenz or even ElonElon MuskMuschio.
421
1057652
3091
o di Karl Benz e neanche di Elon Musk.
17:52
It's because the modernmoderno automobileautomobile
422
1060743
2142
È perché l'automobile moderna
17:54
is the productprodotto of more than 100 yearsanni of work
423
1062885
5034
è il prodotto di più di 100 anni di lavoro
17:59
by hundredscentinaia and thousandsmigliaia
424
1067919
1590
di centinaia, migliaia
18:01
and tensdecine of thousandsmigliaia of people.
425
1069509
1336
e decine di migliaia di persone.
18:02
The modernmoderno automobileautomobile is the productprodotto
426
1070845
2111
L'automobile moderna è il prodotto
18:04
of the collectedraccolto work and wisdomsaggezza and experienceEsperienza
427
1072956
2789
di un lavoro condiviso
e della saggezza e dell'esperienza
18:07
of everyogni man and womandonna who has ever workedlavorato
428
1075745
2347
di ogni uomo e di ogni donna
che abbia mai lavorato
18:10
on a carauto,
429
1078092
1608
su una macchina.
18:11
and the reliabilityaffidabilità of the technologytecnologia is the resultrisultato
430
1079700
2915
E l'affidabilità della tecnologia
è il risultato
18:14
of that accumulatedaccumulato effortsforzo.
431
1082615
2683
di quello sforzo complessivo.
18:17
We benefitvantaggio not just from the geniusgenio of BenzBenz
432
1085298
2857
Non beneficiamo solamente
del genio di Benz,
18:20
and FordFord and MuskMuschio
433
1088155
1066
di Ford e di Musk,
18:21
but from the collectivecollettivo intelligenceintelligenza and harddifficile work
434
1089221
2768
ma dell'intelligenza collettiva
e del duro lavoro
18:23
of all of the people who have workedlavorato
435
1091989
2251
di tutte le persone che hanno lavorato
18:26
on the modernmoderno carauto.
436
1094240
1670
sull'automobile moderna.
18:27
And the samestesso is truevero of sciencescienza,
437
1095910
2050
E lo stesso vale per la scienza,
18:29
only sciencescienza is even olderpiù vecchio.
438
1097960
2844
solo che la scienza è ancora più vecchia.
18:32
Our basisbase for trustfiducia in sciencescienza is actuallyin realtà the samestesso
439
1100804
2574
La nostra base per la fiducia
nella scienza è la stessa base
18:35
as our basisbase in trustfiducia in technologytecnologia,
440
1103378
2674
della fiducia nella tecnologia,
18:38
and the samestesso as our basisbase for trustfiducia in anything,
441
1106052
3987
e la stessa base della fiducia
in qualunque cosa.
18:42
namelycioè, experienceEsperienza.
442
1110039
2278
E cioè l'esperienza.
18:44
But it shouldn'tnon dovrebbe be blindcieco trustfiducia
443
1112317
1844
Ma non dev'essere una fede cieca.
18:46
any more than we would have blindcieco trustfiducia in anything.
444
1114161
2760
Non dovremmo avere
una fiducia cieca in nessuna cosa.
18:48
Our trustfiducia in sciencescienza, like sciencescienza itselfsi,
445
1116921
2841
La nostra fede nella scienza,
come la scienza stessa,
18:51
should be basedbasato on evidenceprova,
446
1119762
1913
dovrebbe essere basata sulle prove,
18:53
and that meanssi intende that scientistsscienziati
447
1121675
1502
il che significa che gli scienziati
18:55
have to becomediventare better communicatorscomunicatori.
448
1123177
2048
devono diventare
dei comunicatori migliori.
18:57
They have to explainspiegare to us not just what they know
449
1125225
2887
Non devono semplicemente
spiegarci quello che conoscono,
19:00
but how they know it,
450
1128112
1728
ma devono dirci come lo conoscono.
19:01
and it meanssi intende that we have
to becomediventare better listenersascoltatori.
451
1129840
3890
E questo significa che noi dobbiamo
diventare degli ascoltatori migliori.
19:05
Thank you very much.
452
1133730
1419
Grazie mille.
19:07
(ApplauseApplausi)
453
1135149
2303
(Applausi)
Translated by Valentina Buda
Reviewed by Elio Cimmaruta

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Naomi Oreskes - Historian of science
Naomi Oreskes is a historian of science who uses reason to fight climate change denial.

Why you should listen

Noami Oreskes is a professor of the History of Science and an affiliated professor of Earth and Planetary Sciences at Harvard University. She received her PhD at Stanford in 1990 in the Graduate Special Program in Geological Research and History of Science.

In her 2004 paper published in Science, "Beyond the Ivory Tower: The Scientific Consensus on Climate Change,” Oreskes analyzed nearly 1,000 scientific journals to directly assess the magnitude of scientific consensus around anthropogenic climate change. The paper was famously cited by Al Gore in his film An Inconvenient Truth and led Oreskes to testify in front of the U.S. Senate Committee on Environment and Public Works.

Oreskes is the co-author of the 2010 book Merchants of Doubt, which looks at how the tobacco industry attempted to cast doubt on the link between smoking and lung cancer, and the 2014 book The Collapse of Western Civilization: A View from the Future, which looks back at the present from the year 2093. Both are written with Erik M. Conway.

More profile about the speaker
Naomi Oreskes | Speaker | TED.com