En 2011, una publicación sacudió el mundo académico de la psicología de una forma que pocos hubieran anticipado. Daryl Bem, psicólogo social de Cornell con décadas de carrera impecable, publicó en el Journal of Personality and Social Psychology (JPSP) un artículo titulado "Feeling the Future". Su tesis: los seres humanos pueden percibir eventos futuros antes de que ocurran. No como una afirmación filosófica, sino como un resultado experimental con significación estadística.
El experimento: saber lo que va a pasar
Bem presentó nueve experimentos con aproximadamente 1000 participantes en total. El diseño más conocido era una variante invertida de una tarea clásica de psicología cognitiva: en lugar de mostrar una imagen y luego preguntar si el sujeto la recuerda, Bem hacía que los sujetos "practicaran" algo después de haberlo hecho —como si el entrenamiento posterior mejorara retroactivamente el rendimiento previo.
En otra variante, se mostraban dos cortinas en una pantalla y se pedía al sujeto que eligiera detrás de cuál había una imagen erótica. Las imágenes se colocaban detrás de una cortina elegida al azar por el ordenador después de que el sujeto eligiera. El resultado estadístico: los sujetos elegían la cortina correcta en un 53,1 % de las ocasiones, cuando el azar predeciría el 50 %. Una diferencia pequeña, pero que en una muestra grande producía un valor p por debajo del umbral clásico de 0,05.
Los nueve experimentos obtenían efectos similares: pequeños, pero estadísticamente significativos según los criterios habituales de la psicología académica. Y el artículo había pasado la revisión por pares de la revista de mayor impacto en psicología social.
La respuesta de la comunidad científica
La reacción fue inmediata. Tres equipos independientes intentaron replicar los experimentos de Bem siguiendo sus mismos protocolos. Los tres fracasaron: sus resultados caían exactamente en el rango del azar. Wagenmakers, Wetzels, Borsboom y van der Maas publicaron una crítica metodológica señalando que el análisis estadístico de Bem era vulnerable al "optional stopping" —la práctica de seguir recopilando datos hasta alcanzar significación estadística— y que sus valores p apenas superaban el umbral, lo que los hacía muy sensibles a pequeñas decisiones analíticas.
El caso llegó a The New York Times y a revistas de divulgación científica. Era incómodo por una razón específica: Bem no era un investigador marginal que publicaba en revistas de segunda fila. Era un experto respetado, publicaba en la mejor revista de su campo, y su metodología no era diferente a la que usaban miles de estudios en psicología que nadie cuestionaba.
La crisis de replicabilidad: el problema era más grande
El caso Bem llegó justo cuando la psicología comenzaba a tomar conciencia de un problema más profundo. En 2015, el Proyecto de Replicabilidad (Reproducibility Project: Psychology), coordinado por Brian Nosek en la Universidad de Virginia, publicó el resultado de replicar 100 estudios publicados en revistas de primer nivel de psicología. Solo el 36 % obtuvo resultados significativos en la replicación.
El 50 % de los estudios de psicología, en la estimación más citada, no se replican. No porque los investigadores sean deshonestos —la mayoría no lo son— sino porque el sistema de incentivos académico recompensa los resultados positivos y novedosos, y penaliza los negativos. Los investigadores, sin saberlo, aplican decisiones analíticas que inflan la tasa de falsos positivos: elegir qué variables analizar después de ver los datos, detener la recopilación cuando se alcanza significación, no publicar los intentos que no funcionaron.
Por qué el caso Bem importa más allá de la parapsicología
El artículo de Bem fue un test de estrés para el sistema de revisión por pares. Un resultado que violaba la causalidad tal como la conocemos pasó todos los filtros habituales de la publicación científica. Esto no significa que la precognición exista: las tres réplicas independientes fallaron y el efecto no ha vuelto a aparecer de forma consistente. Lo que significa es que los criterios estadísticos estándar son insuficientes para proteger la literatura científica de los falsos positivos.
El legado del caso Bem fue, paradójicamente, positivo para la ciencia: aceleró la adopción del pre-registro de hipótesis, la publicación de datos en abierto y criterios más estrictos de significación estadística. Un resultado que afirmaba demostrar que el futuro puede afectar al presente terminó siendo una lección sobre cómo mejorar el presente de la metodología científica.
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