Una cualidad comparativa atribuida a teorías o proposiciones que mide su cercanía a la verdad cuando ninguna es estrictamente verdadera; la verosimilitud evalúa cuánto captura una teoría aspectos verdaderos de su dominio objetivo y excluye aspectos falsos, posibilitando la evaluación comparativa de teorías aproximadas.

Principio

La verosimilitud de una teoría aumenta en la medida en que implica o preserva verdades sobre el dominio objetivo y disminuye en la medida en que implica falsedades; la verosimilitud comparativa adjudica entre teorías por compensaciones entre consecuencias verdaderas y falsas en lugar de por la verdad absoluta.

Demostración

Escenario ilustrativo → Situación: Dos modelos científicos predicen conjuntos de fenómenos que se solapan pero difieren; ambos son idealizaciones estrictamente falsas. → Reconocimiento: El modelo A produce más predicciones verdaderas sobre fenómenos clave pero contiene una hipótesis auxiliar falsa; el modelo B es más simple pero omite varias regularidades verdaderas. → Acción: Evaluar qué modelo ofrece un mejor balance entre consecuencias verdaderas y falsas respecto a los objetivos explicativos. → Consecuencia: Se juzga que un modelo está más cerca de la verdad (mayor verosimilitud) aun cuando ninguno sea estrictamente verdadero.

Aplicación incorrecta

Equiparar verosimilitud con mera eficacia predictiva o simplicidad sin tener en cuenta el contenido verdadero de las afirmaciones teóricas. El error consiste en confundir ajuste empírico en conjuntos de datos seleccionados con la cercanía a la verdad en el dominio relevante.

Consecuencia

La verosimilitud proporciona una base metodológica para la elección y mejora iterativa de teorías cuando la verdad estricta es inalcanzable; dirige la atención a la distribución del error y a la verdad del contenido más que al rendimiento instrumental.

Inversión

Cuando las teorías son inconmensurables, apuntan a objetivos distintos o el dominio objetivo está mal especificado, la comparación de verosimilitud puede estar mal definida o ser indeterminada; en tales casos, otros criterios (ajuste empírico, simplicidad, coherencia) pueden guiar la elección.

Límite

Claramente dentro: evaluación de teorías científicas competidoras entendidas como aproximaciones al mismo dominio objetivo. Caso límite: comparar modelos que idealizan diferentes escalas o variables. Claramente fuera: la evaluación binaria de verdades analíticas estrictas frente a falsas.

Tensión semántica

Tensión entre criterios predictivos/operacionales (adecuación empírica, simplicidad) y criterios dirigidos a la verdad (veracidad del contenido, alcance explicativo): la verosimilitud media entre ellos privilegiando la exactitud del contenido, pero puede entrar en conflicto con métricas pragmáticas.

Síntesis

La verosimilitud replantea la valoración de teorías como una cuestión de cercanía comparativa a la verdad: desplaza el énfasis de la verdad binaria al patrón de consecuencias verdaderas y falsas que genera una teoría, orientando así la elección y el desarrollo teórico incremental.