Alzi la mano chi non ha mai sentito dire che le grandi scoperte scientifiche sono avvenute per caso.
Pensiamo per esempio alla scoperta della penicillina: Alexander Fleming aveva lasciato il laboratorio in disordine con batteri che crescevano nelle sue provette. Al ritorno dalle vacanze, in uno dei suoi tubi si era formata addirittura della muffa, però… in quel tubo i batteri erano tutti morti! E in quella muffa, scoperta per caso, c’era il primo antibiotico del mondo, la penicillina!
Ma è proprio vero che tutte le più grandi scoperte scientifiche sono dovute al caso?
Il dottor Ohid Yaqub si è posto questa domanda ed ha deciso di analizzare in maniera scientifica il caso.
Ha studiato più di 100 storie prese da ritagli di giornali degli ultimi 200 anni ed ha proseguito con rigore scientifico identificando 4 tipi diversi di caso che abbiamo riassunto in questa tabella:
Sto studiando un problema preciso? SI | Sto studiando un problema preciso? NO | |
Sto cercando soluzioni a problemi, ma sto studiando altri problemi, non quello per cui trovo la soluzione | Caso A → ma la soluzione che ho trovato risolve un altro problema (il caso di Fleming e della penicillina) | Caso B → faccio un’osservazione che potrebbe risolvere un problema che non esiste ancora (chi conosce la storia di Benedictus e del vetro infrangibile che ci salva la vita in macchina?) |
Sono esperto del problema che risolvo, ma la soluzione la trovo per sbaglio | Caso C → mentre studio, faccio un errore nelle mie ricerche e voilà, la soluzione arriva per sbaglio (vedi la storia di Goodyear e la gomma per pneumatici) | Caso D → casualmente mi trovo ad osservare un fenomeno e mi rendo conto che questo fenomeno potrebbe risolvere un problema che conosco (ecco come Wells, un medico, ha scoperto il primo anestetico della storia) |
Yaqub ha notato che il caso è reso possibile da persone con:
- una buona formazione teorica,
- ottime capacità di osservazione,
- interessi interdisciplinari.
In più, sembra che nella ricerca gli errori paghino (e qui sul blog ci suona un campanello), quindi non si deve puntare a rendere la ricerca un macchinario efficiente al 100%, ma si devono tollerare degli errori (cosa invece non ammissibile in un processo industriale).
Non è una cosa fantastica?? Attendiamo con ansia i prossimi risultati del dott. Yaqub.
Qui il link alla ricerca originale: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048733317301774?via%3Dihub
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