🧪 Non falsificabilità strutturale: l’ipotesi che vince anche quando fallisce
La pseudoscienza non si protegge soltanto evitando le prove: spesso costruisce sistemi nei quali qualunque risultato può essere reinterpretato come conferma. Se l’effetto compare, la teoria funziona; se non compare, mancavano le condizioni; se compare l’opposto, era una fase necessaria; se il test fallisce, il soggetto non era pronto. Questa architettura prende il nome di non falsificabilità strutturale: non una semplice assenza di dati, ma un insieme di procedure linguistiche e interpretative che impediscono all’ipotesi di perdere. L’articolo analizza lo spostamento continuo delle condizioni, la ridefinizione retroattiva del successo, la postdizione, l’uso selettivo dei risultati e la trasformazione del fallimento in prova. Distingue inoltre queste strategie dalle revisioni legittime della scienza, perché una teoria scientifica può essere corretta senza diventare invulnerabile. Il criterio decisivo non è quante conferme vengono raccontate, ma quale osservazione sarebbe realmente accettata come contraria.
⚙️ La frase tipica: «Se non ha funzionato, mancavano le condizioni»
La forma elementare della non falsificabilità strutturale appare in una risposta apparentemente ragionevole: il risultato non si è verificato perché le condizioni non erano corrette. In alcuni casi questa spiegazione può essere legittima. Un esperimento può fallire per un sensore guasto, un campione contaminato, una temperatura non controllata o un errore procedurale. Il problema nasce quando la condizione mancante non era stata dichiarata prima, non può essere misurata dopo e compare soltanto nel momento in cui serve a salvare l’ipotesi.
Il passaggio pseudoscientifico segue una struttura ricorrente:
- viene promessa una conseguenza osservabile;
- la conseguenza non compare;
- viene introdotta una nuova condizione invisibile o elastica;
- la condizione non viene sottoposta a un test indipendente;
- l’ipotesi originaria conserva intatta la propria autorità.
La nuova condizione può essere formulata come apertura mentale insufficiente, dubbio inconscio, momento energetico inadatto, resistenza interiore, interferenza ambientale, purezza incompleta, aspettativa eccessiva oppure insufficiente convinzione. Queste formule hanno una caratteristica comune: non vengono misurate come variabili reali e non stabiliscono un nuovo criterio di fallimento. Servono a spostare la responsabilità dal modello al soggetto.
Il sistema non risponde quindi alla domanda perché la previsione è fallita?. Risponde a una domanda diversa: come possiamo conservare la teoria nonostante il fallimento?
📐 Definizioni: falsificabilità, immunizzazione e aggiustamento ad hoc
Falsificabilità significa che un’affermazione ammette almeno un risultato osservabile incompatibile con essa. Non significa che la teoria debba essere falsa, né che una sola osservazione imperfetta debba distruggerla. Significa che la teoria corre un rischio conoscitivo reale: alcune configurazioni dei dati la favoriscono, altre la mettono in difficoltà.
Una proposizione elementare può essere rappresentata così: se l’ipotesi H è corretta e valgono le condizioni C, allora dovrebbe comparire il risultato Y. La teoria è empiricamente esposta quando esiste almeno un risultato non-Y che, dopo aver controllato gli errori rilevanti, ridurrebbe la fiducia in H.
Non falsificabilità semplice indica una proposizione che non produce conseguenze osservabili. Per esempio, l’esistenza di una forza che non interagisce con nulla, non modifica nulla e non può essere rilevata non può essere controllata empiricamente. Una simile proposizione può appartenere alla metafisica o alla narrativa; diventa pseudoscientifica quando viene presentata come conoscenza fisica acquisita.
Non falsificabilità strutturale indica invece un sistema più sofisticato. La tesi sembra produrre previsioni, ma possiede una rete di eccezioni capace di assorbire qualunque esito. Il problema non si trova soltanto nella frase iniziale: si trova nelle regole con cui i risultati vengono reinterpretati.
Immunizzazione è la procedura con cui una teoria viene protetta dall’evidenza contraria. Può avvenire attraverso ridefinizioni, eccezioni, attacchi al critico, spostamenti temporali o introduzione di cause invisibili.
Aggiustamento ad hoc è una modifica costruita principalmente per rendere compatibile la teoria con un risultato già noto, senza produrre una previsione nuova e rischiosa. Non ogni modifica posteriore ai dati è ad hoc: una scoperta inattesa può generare un’ipotesi legittima. La differenza emerge quando la nuova ipotesi viene testata su osservazioni indipendenti.
Postdizione significa spiegare un evento dopo che è avvenuto. È uno strumento legittimo per generare modelli, ma non equivale a una previsione riuscita. La teoria ha valore confermativo maggiore quando dichiara in anticipo quale risultato attende e quali risultati non attende.
🧭 La tesi verificabile dell’articolo
La tesi centrale può essere formulata in modo controllabile: un sistema di affermazioni presenta non falsificabilità strutturale quando, in una serie documentata di test o contestazioni, nessun esito viene accettato come evidenza contraria e i criteri di successo vengono modificati dopo la conoscenza dei risultati.
Questa tesi non richiede di indovinare le intenzioni di chi parla. Può essere verificata esaminando materiali datati:
- che cosa era stato previsto prima del risultato;
- quali condizioni erano state dichiarate;
- quale esito era stato definito come fallimento;
- quali condizioni sono state aggiunte successivamente;
- se una previsione fallita ha ridotto la fiducia nella teoria;
- se la modifica ha prodotto un nuovo test indipendente.
Il criterio di falsificazione della diagnosi è altrettanto chiaro. Se i sostenitori della teoria dichiarano anticipatamente condizioni stabili, indicano un risultato contrario, mantengono il criterio dopo il test e accettano di ridurre o abbandonare la tesi quando quel risultato compare, allora la teoria non è strutturalmente non falsificabile. Potrà essere corretta o sbagliata, ma avrà accettato un autentico confronto con i dati.
Pietra miliare. Una teoria non diventa scientifica perché usa esperimenti, grafici o parole tecniche. Diventa empiricamente seria quando chiarisce quale osservazione potrebbe costringerla a cambiare. Dove nessun risultato può diminuire la fiducia, il test è soltanto una rappresentazione della verifica.
🔁 Le quattro operazioni che rendono invulnerabile una teoria
La non falsificabilità strutturale non dipende da una sola fallacia. È una macchina composta da operazioni differenti che possono essere usate separatamente o in sequenza.
1. Spostamento delle condizioni. La teoria iniziale afferma che una pratica produce un determinato effetto. Dopo il risultato negativo viene aggiunta una condizione: serviva maggiore concentrazione. Dopo un secondo fallimento ne compare un’altra: la concentrazione era troppo volontaria. Successivamente si afferma che occorreva abbandonare ogni aspettativa. Le condizioni non restringono progressivamente il fenomeno attraverso misure; cambiano funzione per seguire l’esito.
2. Spostamento del criterio di successo. Prima del test viene promesso un miglioramento. Se il miglioramento non compare, il successo diventa “inizio del processo”. Se compare un peggioramento, il peggioramento diventa “liberazione”. Se non cambia nulla, l’assenza di cambiamento viene descritta come lavoro profondo non ancora visibile. Il bersaglio viene ridisegnato intorno al punto colpito.
3. Coerenza retrospettiva. Eventi differenti vengono collegati a una stessa teoria dopo che sono avvenuti. Se una relazione continua, era destinata; se termina, aveva concluso la propria funzione; se riprende, il ciclo non era chiuso; se non riprende, il distacco era necessario. La teoria non ha previsto quattro esiti: ha preparato quattro narrazioni compatibili con qualunque esito.
4. Fallimento trasformato in conferma. È la forma più radicale. La mancata previsione non viene semplicemente scusata, ma usata come prova. L’assenza di un effetto dimostrerebbe la forza della resistenza; l’assenza di rilevazione dimostrerebbe che il fenomeno sfugge agli strumenti; la critica dimostrerebbe che il critico è chiuso; una profezia mancata dimostrerebbe che l’avvertimento ha cambiato il futuro. Il dato contrario viene invertito semanticamente.
La logica ordinaria sarebbe: se H implica Y e Y non compare in condizioni adeguate, H perde sostegno. La logica immunizzata diventa: se Y compare, H è confermata; se Y non compare, H è confermata in modo più profondo. In questa configurazione non esiste più una differenza osservabile fra un mondo nel quale H è vera e un mondo nel quale H è falsa.
🧱 Perché la scienza non abbandona una teoria al primo errore
Una critica rigorosa della pseudoscienza non deve cadere nel falsificazionismo ingenuo. Gli esperimenti non mettono alla prova una teoria isolata. Mettono alla prova una rete composta da teoria, condizioni iniziali, strumenti, procedura, modello statistico e ipotesi ausiliarie. Quando una previsione fallisce, il problema può trovarsi in uno qualsiasi di questi elementi.
Questa difficoltà è associata al problema Duhem-Quine: dai soli dati negativi non deriva automaticamente quale elemento della rete sia sbagliato. Per questo la scienza controlla calibrazione, contaminazioni, campioni, modelli e replicabilità prima di dichiarare abbandonata una teoria generale.
La revisione non è quindi un segno di pseudoscienza. È una componente ordinaria della ricerca. La differenza riguarda la qualità della revisione.
Una revisione scientificamente produttiva:
- identifica una variabile definita;
- offre una ragione indipendente per introdurla;
- può essere controllata separatamente;
- restringe l’ambito della teoria;
- produce conseguenze nuove;
- accetta un nuovo rischio di smentita.
Una revisione immunizzante:
- compare soltanto dopo il fallimento;
- usa concetti elastici o invisibili;
- non può essere verificata autonomamente;
- non esclude alcun risultato futuro;
- preserva sempre la conclusione iniziale;
- aumenta le scuse senza aumentare le previsioni.
Lakatos propose di distinguere programmi di ricerca progressivi e degenerativi. Un programma è progressivo quando le modifiche anticipano fatti nuovi o aumentano la precisione. È degenerativo quando le modifiche rincorrono le anomalie già osservate e servono principalmente a difendere il nucleo della teoria. Questa distinzione è più utile del verdetto istantaneo: non domanda soltanto se una teoria sia stata modificata, ma se la modifica abbia prodotto nuova conoscenza.
🎯 Il test severo: quanto era possibile che la teoria perdesse?
Un test non acquista forza perché produce un risultato favorevole. Acquista forza quando avrebbe avuto un’elevata probabilità di rivelare un errore, se l’ipotesi fosse stata falsa. Deborah Mayo ha sviluppato questa idea attraverso il concetto di test severo.
Supponiamo che una persona dichiari di riconoscere la presenza di un oggetto nascosto. Se può fare domande, osservare reazioni, ripetere tentativi indefiniti e scegliere quali prove contare, una serie di successi possiede scarso valore. Il protocollo lascia troppe vie di adattamento.
Il test diventa più severo quando:
- la posizione dell’oggetto viene randomizzata;
- la risposta viene registrata prima di rivelare il risultato;
- il numero di prove è stabilito in anticipo;
- non vengono eliminati i tentativi sfavorevoli;
- la soglia di successo è predeterminata;
- chi conduce la prova non conosce la risposta corretta;
- l’esperimento può essere replicato da soggetti indipendenti.
La domanda decisiva non è quindi: la teoria ha trovato qualcosa che può raccontare come successo? È: il protocollo avrebbe riconosciuto il fallimento, oppure era costruito per produrre una conferma qualunque cosa accadesse?
📊 Flessibilità statistica: cercare finché qualcosa appare
La non falsificabilità può assumere una forma numerica. Un ricercatore o promotore può misurare molti esiti, provare numerosi sottogruppi, cambiare intervalli temporali, escludere casi e mostrare soltanto la combinazione favorevole.
In un modello semplificato, se vengono eseguiti venti test indipendenti con soglia di significatività del 5 per cento e tutte le ipotesi nulle sono vere, la probabilità di ottenere almeno un falso positivo è:
1 − 0,95 elevato alla ventesima potenza, pari a circa 0,642.
Ciò significa circa il 64 per cento di probabilità di trovare almeno un risultato apparentemente significativo per puro caso. Il calcolo dipende dall’ipotesi di indipendenza fra i test e non descrive automaticamente ogni analisi reale, ma mostra il meccanismo: più percorsi vengono esplorati senza correzione e senza trasparenza, maggiore è la probabilità di selezionare un esito favorevole.
La pseudoscienza informale usa una versione ancora più libera dello stesso procedimento. Non registra tutte le prove; conserva le coincidenze, dimentica le mancate corrispondenze, cambia la finestra temporale e costruisce la spiegazione soltanto dopo aver trovato il caso adatto. Non esiste un archivio completo dei fallimenti contro cui confrontare il successo esibito.
Pietra miliare. Il dato favorevole non basta. Occorre conoscere quante possibilità sono state cercate, quali criteri erano stati fissati e quanti risultati sfavorevoli sono stati esclusi. Una conferma selezionata dopo cento tentativi non possiede lo stesso valore di una previsione precisa riuscita al primo controllo indipendente.
📝 HARKing: l’ipotesi scritta dopo il risultato
Norbert Kerr ha definito HARKing la pratica di presentare come formulata in anticipo un’ipotesi costruita o selezionata dopo aver conosciuto i risultati. Il problema non consiste nel generare una nuova idea dai dati. Molte scoperte iniziano da osservazioni inattese. Il problema consiste nel cancellare la sequenza temporale e trasformare una spiegazione retrospettiva in una previsione riuscita.
La distinzione corretta è:
- fase esplorativa: il risultato suggerisce un’ipotesi nuova;
- fase confermativa: l’ipotesi viene sottoposta a nuovi dati che non hanno contribuito a costruirla.
Quando le due fasi vengono confuse, il modello viene valutato sullo stesso materiale da cui è stato ricavato. È come disegnare una chiave dopo aver osservato la serratura e presentare l’apertura come prova di una capacità predittiva.
La preregistrazione nasce per conservare questa distinzione. Domande, ipotesi, variabili, esclusioni e analisi vengono fissate prima di osservare gli esiti. Non impedisce l’esplorazione e non garantisce la qualità dello studio. Rende però visibile quali conclusioni erano previste e quali sono nate dopo.
La stessa disciplina può essere applicata alla valutazione di affermazioni pseudoscientifiche senza formalità accademiche. È sufficiente registrare prima:
- che cosa dovrebbe accadere;
- entro quale intervallo;
- con quale intensità minima;
- quali condizioni devono essere presenti;
- quale esito conterà come fallimento.
La datazione impedisce alla memoria di riscrivere retroattivamente la promessa.
🔬 Informazione e probabilità: una teoria deve discriminare
La questione può essere formulata anche in termini probabilistici. Un dato costituisce evidenza per una teoria quando è sensibilmente più probabile se la teoria è vera che se la teoria è falsa o se vale una spiegazione concorrente.
In forma semplificata si può considerare il rapporto:
P(dato dato H) diviso P(dato data l’alternativa).
Se un risultato favorevole è molto più probabile sotto H che sotto l’alternativa, il dato può discriminare. Se lo stesso risultato era plausibile in entrambi i casi, il suo valore è debole.
Nella non falsificabilità strutturale avviene qualcosa di più grave: sia il risultato Y sia il risultato opposto vengono dichiarati favorevoli a H. La teoria non assegna rischi diversi agli esiti; li assorbe tutti. In termini informativi, riduce quasi a zero la propria capacità di distinguere mondi possibili.
Una teoria che descrive qualunque esito non descrive precisamente nessun esito. La sua ampiezza narrativa viene acquistata sacrificando contenuto empirico.
🧠 Perché il fallimento può rafforzare la credenza
Il fatto che una teoria sia logicamente protetta non spiega ancora perché le persone accettino tale protezione. Entrano qui in gioco diversi meccanismi cognitivi e sociali. Nessuno di essi determina automaticamente il comportamento individuale; costituiscono modelli probabilistici, non diagnosi.
Bias di conferma. Le persone tendono a cercare, ricordare o interpretare informazioni coerenti con aspettative già presenti. Le coincidenze favorevoli acquistano salienza; le mancate corrispondenze vengono percepite come irrilevanti o dimenticate.
Dissonanza cognitiva. Quando una credenza è collegata a investimenti di tempo, denaro, identità o relazioni, ammetterne il fallimento può produrre un costo psicologico elevato. Reinterpretare il risultato può diventare meno doloroso che rivedere l’intero percorso.
Costo sommerso. Più risorse sono state investite, maggiore può diventare la pressione a continuare. L’investimento passato non dimostra la validità futura, ma può essere vissuto come motivo per non abbandonare.
Memoria ricostruttiva. Il ricordo di una previsione non è una registrazione immutabile. Dopo l’evento, formulazioni vaghe possono essere ricordate come più precise e vicine al risultato di quanto fossero realmente.
Protezione dell’identità sociale. Se la credenza definisce appartenenza, amicizie e status, il dato contrario minaccia più di un’idea. Può minacciare la posizione della persona nel gruppo. La reinterpretazione protegge simultaneamente teoria e relazione sociale.
Asimmetria dell’onere della prova. Una testimonianza favorevole viene accettata immediatamente; un risultato contrario deve invece eliminare ogni possibile eccezione. La conferma richiede poco, la confutazione viene resa impossibile.
Il classico studio di Festinger, Riecken e Schachter sulle reazioni a una profezia fallita ha contribuito alla discussione sulla dissonanza, ma non deve essere trasformato in legge universale. I gruppi possono reagire a una smentita in modi diversi: rafforzarsi, frammentarsi, modificare la dottrina o dissolversi. Il modello indica un possibile meccanismo, non una previsione certa per ogni caso.
🧩 Tre mini-casi: la stessa struttura in domini differenti
Mini-caso 1: trattamento indefinito. Una pratica promette di ridurre un disturbo. Il miglioramento viene contato come efficacia. Il peggioramento viene chiamato crisi di riequilibrio. L’assenza di cambiamento diventa processo invisibile. L’abbandono del trattamento viene interpretato come paura del cambiamento. Nessun esito resta disponibile per valutare negativamente la pratica.
Mini-caso 2: previsione elastica. Viene annunciato un “periodo di trasformazione” senza specificare evento, intensità o durata. Nei mesi successivi qualsiasi cambiamento viene collegato alla previsione. Se nulla di rilevante accade, la trasformazione viene definita interiore. L’enunciato non aveva escluso alcun futuro possibile.
Mini-caso 3: dispositivo sensibile all’osservatore. Un apparecchio dovrebbe rilevare una grandezza sconosciuta. Quando produce valori irregolari, questi vengono considerati segnali del fenomeno. Quando non produce valori, si afferma che l’atteggiamento scettico blocca la misura. Quando laboratori indipendenti non replicano, l’ambiente viene dichiarato inadatto. Lo strumento non misura più una grandezza: misura la disponibilità del sostenitore a reinterpretarne l’uscita.
In tutti e tre i casi il difetto non è soltanto l’assenza di una spiegazione fisica. È l’assenza di una regola stabile che separi successo e fallimento.
🔒 La teoria a doppia uscita
Una tecnica ricorrente consiste nel preparare in anticipo due spiegazioni opposte, entrambe favorevoli. Se la persona percepisce qualcosa, è sensibile; se non percepisce nulla, possiede un blocco. Se accetta la teoria, è aperta; se la rifiuta, la sua resistenza dimostra la profondità del problema. Se migliora, il metodo ha agito; se peggiora, il metodo ha raggiunto uno strato più profondo.
Questa struttura può essere definita teoria a doppia uscita: qualunque ramo dell’osservazione conduce alla medesima conclusione. Non è un vero modello biforcato, perché le due alternative non modificano la credibilità della premessa.
La teoria a doppia uscita esercita inoltre una funzione sociale. Il soggetto non può produrre una risposta neutra. Accettare conferma la teoria; rifiutare la conferma come resistenza. La persona viene rinchiusa nel linguaggio del sistema.
Il difetto può essere riconosciuto ponendo una domanda semplice: esiste una risposta che non venga interpretata dal sistema come prova del sistema? Se la risposta è negativa, non siamo davanti a una valutazione, ma a un dispositivo autoreferenziale.
🧰 Come distinguere una revisione da una scusa
Una revisione legittima e una scusa possono apparire simili perché entrambe seguono un risultato inatteso. La distinzione richiede una checklist metodologica.
- La condizione nuova è definita in termini osservabili?
- Esisteva qualche evidenza indipendente prima del fallimento?
- Può essere misurata senza conoscere il risultato da spiegare?
- La modifica esclude almeno alcuni esiti futuri?
- La nuova previsione viene registrata prima del test successivo?
- Il test può essere condotto da soggetti indipendenti?
- Il fallimento successivo ridurrà davvero la fiducia?
- Vengono conservati e pubblicati anche i risultati negativi?
- Il criterio di successo rimane stabile?
- La spiegazione concorrente viene sottoposta allo stesso livello di severità?
Il segnale più grave compare quando ogni nuova condizione aumenta la libertà interpretativa. Una buona teoria, precisandosi, restringe ciò che può accadere. Una teoria immunizzata, precisandosi solo in apparenza, amplia continuamente le eccezioni.
🌐 Implicazioni e connessioni interdisciplinari
Filosofia della scienza. La non falsificabilità strutturale mostra perché il problema della demarcazione non possa essere ridotto alla presenza di parole scientifiche. Occorre valutare il rapporto fra previsione, rischio, revisione e progresso empirico.
Statistica. Selezione degli esiti, confronti multipli, esclusioni post hoc e analisi flessibili possono produrre conferme apparenti. Trasparenza, registrazione e correzioni statistiche riducono lo spazio nel quale il criterio viene adattato ai dati.
Psicologia cognitiva. Bias di conferma, memoria ricostruttiva e dissonanza contribuiscono a spiegare perché una reinterpretazione possa sembrare sincera e convincente anche senza manipolazione deliberata.
Psicologia sociale e sociologia. Una credenza può essere protetta da appartenenza, gerarchie, reputazione e costi di uscita. In questi contesti la smentita non riguarda soltanto il contenuto, ma la posizione sociale di chi la accetta.
Medicina basata sulle prove. La distinzione tra efficacia specifica, decorso naturale, regressione verso la media, aspettativa e attenzione relazionale impedisce di attribuire automaticamente un miglioramento al meccanismo dichiarato.
Teoria dell’informazione. Una teoria compatibile con ogni risultato possiede scarsa capacità discriminante. Più aumenta la sua elasticità interpretativa, meno informazione empirica trasmette.
Comunicazione. Titoli, testimonianze e narrazioni possono occultare la sequenza reale fra previsione e risultato. Un archivio datato delle affermazioni riduce la possibilità di riscrivere retroattivamente ciò che era stato promesso.
⚠️ Limiti, incertezze e domande aperte
Fatti accertati. La ricerca scientifica distingue fra ipotesi formulate prima e dopo l’osservazione, utilizza controlli per limitare flessibilità analitica e riconosce che confronti multipli non corretti aumentano il rischio di risultati falsamente positivi. È inoltre consolidato che i test coinvolgono ipotesi ausiliarie e che un singolo risultato negativo non identifica automaticamente quale elemento del sistema sia errato.
Modelli interpretativi. Le categorie di programma progressivo o degenerativo, test severo, dissonanza cognitiva e bias di conferma aiutano a interpretare il comportamento di teorie e gruppi. Non sono misuratori automatici capaci di classificare ogni controversia senza conoscenza del dominio.
Limiti. Non esiste un singolo indice universalmente accettato di non falsificabilità strutturale. Una teoria può avere settori testabili e altri vaghi. Una comunità può modificare nel tempo il proprio rapporto con le prove. Una spiegazione post hoc può diventare scientificamente produttiva se viene dichiarata e sottoposta a test indipendenti.
Resta inoltre aperta una questione pratica: quante modifiche retroattive sono sufficienti per classificare un programma come degenerativo? Non esiste una soglia numerica valida per ogni disciplina. Il giudizio richiede storia delle previsioni, qualità delle misure, complessità del fenomeno e confronto con modelli alternativi.
Un secondo limite riguarda le intenzioni. Dal comportamento argomentativo non deriva necessariamente una volontà cosciente di ingannare. Autoinganno, formazione insufficiente, investimento identitario e strategie commerciali possono produrre strutture simili attraverso percorsi differenti. L’analisi metodologica deve quindi classificare il meccanismo osservabile senza inventare la psicologia dell’autore.
🧷 Sintesi finale
La non falsificabilità strutturale non consiste semplicemente nel formulare una teoria difficile da testare. Consiste nel costruire un ambiente interpretativo nel quale le condizioni cambiano dopo il risultato, il successo viene ridefinito, le previsioni nascono retrospettivamente e il fallimento viene convertito in prova.
La scienza non è immune da adattamenti post hoc, errori, interessi o bias. Possiede però strumenti destinati a rendere visibili questi problemi: protocolli, controlli, registrazione, repliche, critica, pubblicazione dei risultati negativi e distinzione fra esplorazione e conferma. Tali strumenti non garantiscono infallibilità; impediscono, almeno in linea di principio, che una teoria conservi eternamente lo stesso valore qualunque cosa mostrino i dati.
Il confine non passa fra teorie che non cambiano e teorie che cambiano. Passa fra modifiche che generano nuove prove rischiose e modifiche che chiudono ogni via alla smentita.
Quando ogni risultato viene dichiarato coerente, la coerenza non costituisce più una vittoria della teoria. È il segno che la teoria ha smesso di distinguere.