Es más, la verosimilitud del dato experimental, la medida en que nos ratifica o refuta la hipótesis, depende del grado de aceptación a priori de esa hipótesis o de la teoría en que se enmarca. Por ejemplo, si mi creencia a priori es que en tal sitio solo llueve un día de cada 10, el caso que haré a una señal de que va a llover (un informe meteorológico con su margen de error, por ejemplo) en ese lugar será distinta de la que haré a esa misma señal en un lugar donde creo que llueve 90 días de cada 100. En el primer caso dudaré mucho de que la señal quiera decir que, efectivamente, lloverá mañana, mientras que en el segundo caso mi confianza pasará del 90% a un número mucho más cercano a 100.
Muy bien. Aceptemos que no hay observación si teoría. ¿Qué quiere decir esto? ¿Que no es posible la investigación objetiva? ¿Que no tenemos seguridad de que nuestras teorías sean ciertas? ¿Que podemos tener dos teorías distintas pero igual de ciertas?
Ilustremos esto último con el siguiente diálogo:
-Oye, Zorba, ¿es verdad que los griegos para decir "sí" decís "nai"?-Nai.-¡Ya sabía yo que no podía ser!
Hay dos teorías sobre el significado de "nai", y según sea la creencia a priori, así se interpretará la contestación de Zorba. Así, pues, parece que es posible tener dos teorías contradictorias sin poder dilucidar si una es mejor que la otra basándonos en los datos, pues se interpretarán según la teoría.
Pero si seguimos hablando con Zorba terminaremos aprendiendo algo de griego y, finalmente, sabremos el significado de "nai". Hasta ahora no ha ocurrido que un explorador crea haber aprendido el idioma del nativo y esté tan equivocado en su creencia que cuando cree estar hablando de la caza de rinocerontes, en realidad está hablando de lo desdentada que está la abuela del nativo.
Ahora juzguemos si las teorías científicas se parecen más al escueto diálogo del ejemplo o a una interacción más constante como la del explorador. Ciertamente no podremos demostrar al 100% que nuestra teoría no está equivocada. Ninguna lo pretende y, por otra parte, es algo que epistemológicamente ya sabíamos imposible. Es más, el insistir en "no hay observación sin teoría" no nos aporta demasiado a nuestra lista de cuidados del método científico, que incluye la valoración de hipótesis alternativas, por ejemplo.
La situación tiene incluso su formulación matemática en la estadística moderna. Hay dos maneras de hacer inferencia estadística, la clásica y la bayesiana. La clásica hace sus inferencias ateniéndose solo a los datos. La bayesiana parte de hipótesis previas que va cambiando según vengan los datos. Es más, la bayesiana dice que la clásica, por mucho que quiera, siempre hace alguna hipótesis. Los clásicos creen que los bayesianos complican sin necesidad la inferencia estadística.
Al final da bastante igual porque hace tiempo que se ha demostrado que ambas maneras de hacer inferencia dan los mismos resultados cuando el número de observaciones no es demasiado pequeño. Es más, esto es cierto para cualquier hipótesis de partida que se trajera según la visión bayesiana.
Es decir, tenemos un modelo en que se explica cómo puede haber avances aún aceptando eso de que no hay observación sin teoría y no tenemos ningún caso, salvo los triviales como el diálogo de arriba, en el que ocurra que dos teorías distintas nos dan distintas visiones de la realidad que sean igualmente concordantes con los datos. Si son distintas, una hará unas predicciones y otra, otras. No hemos observado que haya teorías que hagan distintas predicciones y que cada una vea ratificadas sus hipótesis, justamente por la diferente valoración de los resultados de las predicciones. Si dos teorías son distintas solo en la parte no observable, no son distintas en ningún sentido importante.