Модели научного исследования - Models of scientific inquiry

Модели научного исследования имеют две функции: во-первых, чтобы описать как научное исследование проводится на практике, и, во-вторых, для объяснения Почему научное исследование преуспевает в достижении подлинного знания, так же как кажется.

Поиски научных знаний уходят корнями в глубокую древность. В какой-то момент в прошлом, по крайней мере, во времена Аристотеля, философы признали, что следует проводить фундаментальное различие между двумя видами научного знания - грубо говоря, знанием. который и знания Почему. Это одно знать который каждая планета периодически меняет направление своего движения относительно фона неподвижных звезд; это совсем другое дело знать Почему. Знание первого типа носит описательный характер; знание последнего типа является объяснительным. Это объяснительное знание, которое обеспечивает научное понимание мира. (Лосось, 2006, стр. 3)[1]

«Научное исследование относится к разнообразным способам, с помощью которых ученые изучают мир природы и предлагают объяснения, основанные на доказательствах, полученных в результате их работы».[2]

Отчеты о научных исследованиях

Классическая модель

Классическая модель научного исследования проистекает из Аристотель, различающие формы приближенного и точного рассуждений, изложили тройную схему похищающий, дедуктивный, и индуктивный вывод, а также рассматривал сложные формы, такие как рассуждение аналогия.[нужна цитата ]

Прагматическая модель

Основная статья: Прагматическая теория истины

Логический эмпиризм

Уэсли Сэлмон (1989)[1] начал свой исторический обзор научного объяснения с того, что он назвал получил просмотр, как это было получено от Hempel и Оппенгейм в годы, начиная с их Исследования логики объяснения (1948) и достигнув высшей точки в работе Хемпеля Аспекты научного объяснения (1965). Сэлмон резюмировал свой анализ этих событий с помощью следующей таблицы.

В этой классификации дедуктивно-номологический (D-N) объяснение происшествия является действительным выводом, вывод которого утверждает, что результат, который должен быть объяснен, действительно имел место. Дедуктивный аргумент называется объяснение, его посылки называются объясняет (L: объясняя) и заключение называется экспланандум (L: быть объясненным). В зависимости от ряда дополнительных квалификаций объяснение может оцениваться по шкале от потенциал к истинный.

Однако не все объяснения в науке относятся к типу D-N. An индуктивно-статистический (I-S) объяснение объясняет происшествие, относя его к статистическим законам, а не к категориальным или универсальным законам, и способ отнесения сам по себе является индуктивным, а не дедуктивным. Тип D-N можно рассматривать как предельный случай более общего типа I-S, при этом мера уверенности должна быть полной, или вероятность 1, в первом случае, тогда как она меньше полной, вероятность <1, во втором случае.

С этой точки зрения, способ рассуждения D-N, помимо того, что он используется для объяснения конкретных случаев, может также использоваться для объяснения общих закономерностей, просто выводя их из еще более общих законов.

Наконец, дедуктивно-статистический (D-S) тип объяснения, правильно рассматриваемый как подкласс типа D-N, объясняет статистические закономерности путем вывода из более полных статистических законов. (Лосось 1989, стр. 8–9).[1]

Таков был получил просмотр научного объяснения с точки зрения логический эмпиризм, что, по словам Салмона, «господствовал» в третьей четверти прошлого века (Лосось, стр. 10).[1]

Выбор теории

Смотрите также: Соизмеримость (философия науки)

В ходе истории одна теория сменяла другую, и некоторые предлагали дальнейшую работу, в то время как другие, казалось, довольствовались лишь объяснением явлений. Причины, по которым одна теория заменяет другую, не всегда очевидны или просты. Философия науки включает в себя вопрос: Каким критериям удовлетворяет "хорошая" теория. Этот вопрос имеет давнюю историю, и многие ученые, а также философы его рассматривали. Цель состоит в том, чтобы иметь возможность выбрать одну теорию как более предпочтительную по сравнению с другой, не вводя Когнитивное искажение.[3] Коливан резюмировал несколько часто предлагаемых критериев.[4] Хорошая теория:

  1. Элегантный (Формальная элегантность; нет для этого случая модификации)
  2. Содержит несколько произвольных или регулируемых элементов (простота / экономичность)
  3. Согласен со всеми существующими наблюдениями и объясняет их (унифицирующие /объяснительная сила )
  4. Делает подробные прогнозы будущих наблюдений, которые могут опровергнуть или же фальсифицировать модель, если они не подтверждаются.
  5. Плодотворен: Коливан делает упор не только на предсказания и фальсификации, но и на теорию. семенность в предложении будущей работы.

Стивен Хокинг поддержал пункты 1–4, но не упомянул о плодотворности.[5] С другой стороны, Кун подчеркивает важность семантики.[6]

Цель здесь - сделать выбор между теориями менее произвольным. Тем не менее, эти критерии содержат субъективные элементы и эвристика а не часть научный метод.[7] Кроме того, такие критерии не обязательно определяют альтернативные теории. Цитата Птица:[8]

«Они [такие критерии] не могут определять научный выбор. Во-первых, какие особенности теории удовлетворяют этим критериям, может быть спорным (например касается ли простота онтологических обязательств теории или ее математической формы?). Во-вторых, эти критерии неточны, и поэтому есть место разногласиям относительно степени их соответствия. В-третьих, могут возникать разногласия по поводу того, как их следует взвешивать по отношению друг к другу, особенно когда они конфликтуют ».

— Александр Берд, Методологическая несоизмеримость

Он также является дискуссионным ли существующие научные теории удовлетворяют всем этим критериям, которые могут представлять цели еще не достигнуты. Например, объяснительная сила всех существующих наблюдений (критерий 3) на данный момент не удовлетворяется ни одной теорией.[9]

Какими бы ни были конечные цели некоторых ученых, наука в том виде, в каком она практикуется в настоящее время, зависит от множества совпадающих описаний мира, каждое из которых имеет область применимости. В некоторых случаях этот домен очень большой, а в других - совсем небольшой.[10]

— Э. Дэвис, Эпистемологический плюрализм, стр. 4

В Desiderata "хорошей" теории обсуждались веками, возможно, даже раньше, чем бритва Оккама,[11] что часто воспринимается как атрибут хорошей теории. Бритва Оккама могла подпадать под заголовок «элегантность», первый пункт в списке, но слишком усердное применение было предупреждено Альберт Эйнштейн: «Все должно быть сделано как можно проще, но не проще».[12] Можно утверждать, что скупость и элегантность «обычно тянут в разные стороны».[13] Пункт о фальсифицируемости в списке связан с критерием, предложенным Поппером как разграничивающий научную теорию от теории, подобной астрологии: обе «объясняют» наблюдения, но научная теория рискует делать прогнозы, которые решают, верны они или нет:[14][15]

«Эмпирическая научная система должна быть опровергнута опытом».

«Те из нас, кто не желает подвергать свои идеи опасности опровержения, не принимают участия в научной игре».

— Карл Поппер, Логика научного открытия, стр. 18 и стр. 280

Томас Кун утверждал, что изменения во взглядах ученых на реальность не только содержат субъективные элементы, но и являются результатом групповой динамики, «революций» в научной практике, которые приводят к сдвиги парадигмы.[16] В качестве примера Кун предположил, что гелиоцентрический "Коперниканская революция "заменил геоцентрический взгляды на Птолемей не из-за эмпирических неудач, а из-за новой «парадигмы», которая контролирует то, что ученые считали наиболее плодотворным способом достижения своих целей.

Аспекты научного исследования

Удержание и индукция

Дедуктивная логика и индуктивная логика совершенно разные в своих подходах.

Удержание

Дедуктивная логика обоснование доказательства, или логическое следствие. Это логика, используемая в математике и других аксиоматические системы например формальная логика. В дедуктивной системе будет аксиомы (постулаты), которые не доказаны. В самом деле, их нельзя доказать без круговорота. Также будут примитивные термины, которые не определены, поскольку они не могут быть определены без цикла. Например, можно определить линию как набор точек, но затем определить точку как пересечение двух линий будет круглым. Благодаря этим интересным характеристикам формальные системы Бертран Рассел юмористически назвал математику «областью, в которой мы не знаем, о чем говорим, и не знаем, правда ли то, что мы говорим». Все теоремы и следствия доказываются путем изучения значения аксиом и других теорем, которые были разработаны ранее. Новые термины определяются с использованием примитивных терминов и других производных определений, основанных на этих примитивных терминах.

В дедуктивной системе можно правильно использовать термин «доказательство» применительно к теореме. Сказать, что теорема доказана, означает, что аксиомы не могут быть истинными, а теорема - ложной. Например, мы могли бы сделать простой силлогизм например следующие:

  1. Национальный парк Арки находится в состоянии Юта.
  2. Я стою в национальном парке Арки.
  3. Поэтому я нахожусь в штате Юта.

Обратите внимание, что невозможно (при условии, что указаны все тривиальные квалификационные критерии) находиться в Arches, а не в Юте. Однако можно быть в Юте, а не в национальном парке Арки. Смысл работает только в одном направлении. Из утверждений (1) и (2) следует утверждение (3). Утверждение (3) ничего не подразумевает относительно утверждений (1) или (2). Обратите внимание, что мы не доказали утверждение (3), но мы показали, что утверждения (1) и (2) вместе влекут за собой утверждение (3). В математике доказывается не истинность конкретной теоремы, а то, что из аксиом системы следует теорема. Другими словами, аксиомы не могут быть истинными, а теорема - ложной. Сила дедуктивных систем в том, что они уверены в своих результатах. Слабость в том, что это абстрактные конструкции, которые, к сожалению, на один шаг удалены от физического мира. Однако они очень полезны, поскольку математика дала глубокое понимание естествознания, предоставив полезные модели природных явлений. Одним из результатов является разработка продуктов и процессов, приносящих пользу человечеству.

Индукция

Изучение физического мира требует использования индуктивная логика. Это логика построения теории. Это полезно в таких широко расходящихся сферах, как наука и детективы на месте преступления. Каждый делает ряд наблюдений и пытается объяснить то, что видит. Наблюдатель формирует гипотезу в попытке объяснить то, что он / она наблюдал. Гипотеза будет иметь последствия, которые укажут на некоторые другие наблюдения, которые естественным образом возникли бы либо в результате повторения эксперимента, либо в результате дополнительных наблюдений при несколько ином наборе обстоятельств. Если предсказанные наблюдения верны, можно почувствовать волнение от того, что они, возможно, находятся на правильном пути. Однако гипотеза не подтвердилась. Гипотеза подразумевает, что должны следовать определенные наблюдения, но положительные наблюдения не предполагают гипотезы. Они только делают его более правдоподобным. Вполне возможно, что какая-то другая гипотеза также могла бы объяснить известные наблюдения и может лучше работать с будущими экспериментами. Импликация течет только в одном направлении, как в силлогизме, используемом при обсуждении дедукции. Следовательно, нельзя сказать, что научный принцип или гипотеза / теория были доказаны. (По крайней мере, не в строгом смысле доказательства, используемом в дедуктивных системах.)

Классический пример этого - изучение гравитации. Ньютон сформулировал закон тяготения, согласно которому сила тяготения прямо пропорциональна произведению двух масс и обратно пропорциональна квадрату расстояния между ними. Казалось, что на протяжении более 170 лет все наблюдения подтверждали его уравнение. Однако в конечном итоге телескопы стали достаточно мощными, чтобы увидеть небольшое отклонение в орбите Меркурия. Ученые перепробовали все, что только можно вообразить, чтобы объяснить это несоответствие, но они не смогли сделать это, используя объекты, которые должны были находиться на орбите Меркурия. В конце концов Эйнштейн разработал свою теорию общая теория относительности и он объяснил орбиту Меркурия и все другие известные наблюдения, связанные с гравитацией. В течение длительного периода времени, когда ученые проводили наблюдения, которые, казалось, подтверждали теорию Ньютона, они фактически не доказали его теорию. Однако в то время должно было казаться, что это так. Достаточно одного контрпримера (орбита Меркурия), чтобы доказать, что с его теорией что-то не так.

Это типично для индуктивной логики. Все наблюдения, которые, кажется, подтверждают теорию, не подтверждают ее истинность. Но один контрпример может доказать, что это ложно. Это означает, что при оценке теории используется дедуктивная логика. Другими словами, если A подразумевает B, то не B подразумевает не A. Общая теория относительности Эйнштейна была подтверждена многими наблюдениями с использованием лучших научных инструментов и экспериментов. Однако его теория теперь имеет тот же статус, что и теория тяготения Ньютона, до того, как были обнаружены проблемы на орбите Меркурия. Это очень достоверно и подтверждено всем, что нам известно, но не доказано. Это только лучшее, что у нас есть на данный момент.

Другой пример правильного научного рассуждения показан в текущем поиске бозон Хиггса. Ученые на Компактный мюонный соленоид эксперимент в Большой адронный коллайдер провели эксперименты, в результате которых были получены данные, свидетельствующие о существовании бозона Хиггса. Однако, понимая, что результаты, возможно, можно объяснить фоновыми колебаниями, а не бозоном Хиггса, они осторожны и ждут дальнейших данных из будущих экспериментов. Сказал Гвидо Тонелли:

"Мы не можем исключить наличие Стандартная модель Хиггс от 115 до 127 ГэВ из-за небольшого избытка событий в этой области масс, который довольно последовательно проявляется в пяти независимых каналах [...] На сегодняшний день то, что мы видим, согласуется либо с фоновыми флуктуациями, либо с присутствием бозона ».

Краткий обзор научный метод затем будет содержать как минимум следующие шаги:

  1. Сделайте ряд наблюдений относительно изучаемого явления.
  2. Сформируйте гипотезу, которая могла бы объяснить наблюдения. (Индуктивный шаг)
  3. Определите последствия и результаты, которые должны последовать, если гипотеза верна.
  4. Проведите другие эксперименты или наблюдения, чтобы увидеть, не сработает ли какой-либо из предсказанных результатов.
  5. Если какие-либо предсказанные исходы терпят неудачу, гипотеза оказывается ложной, так как если A подразумевает B, то не B означает не A. (Дедуктивная логика) Затем необходимо изменить гипотезу и вернуться к шагу 3. Если предсказанные результаты подтверждаются, гипотеза не доказана, скорее можно сказать, что она согласуется с известными данными.

Когда гипотеза выдержала достаточное количество проверок, она может быть повышена до научная теория. Теория - это гипотеза, которая выдержала множество проверок и, кажется, согласуется с другими установленными научными теориями. Поскольку теория представляет собой выдвигаемую гипотезу, она принадлежит к тому же «логическому» виду и имеет те же логические ограничения. Подобно тому, как гипотезу нельзя доказать, но можно опровергнуть, это верно и для теории. Это разница в степени, а не в характере.

Аргументы из аналогии являются еще одним типом индуктивных рассуждений. Рассуждая по аналогии, можно сделать вывод, что, поскольку две вещи похожи в нескольких отношениях, они, вероятно, будут похожи в другом отношении. Это, конечно, предположение. Естественно пытаться найти сходство между двумя явлениями и задаться вопросом, что можно извлечь из этих сходств. Однако если заметить, что две вещи имеют общие атрибуты в некоторых отношениях, это не означает какого-либо сходства в других отношениях. Возможно, наблюдатель уже заметил все общие атрибуты, и любые другие атрибуты будут отличаться. Аргументация по аналогии - ненадежный метод рассуждений, который может привести к ошибочным выводам и, следовательно, не может использоваться для установления научных фактов.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б c d Уэсли С. Сэлмон (2006). Четыре десятилетия научного объяснения (Перепечатка Salmon, W.C. 1989. In, Научное объяснение, ред. П. Китчер и В.К. Лосось, том XIII Миннесотских исследований в области философии науки под ред.). Университет Питтсбурга Press. ISBN  9780822959267.
  2. ^ Национальный исследовательский совет (1996). Национальные стандарты научного образования. Вашингтон, округ Колумбия: The National Academies Press. п. 23. Дои:10.17226/4962. ISBN  978-0-309-05326-6.
  3. ^ Томас Кун формально заявили о необходимости «норм рационального выбора теории». Одно из его обсуждений перепечатано в Томас С. Кун (2002-11-01). «Глава 9: Рациональность и выбор теории». В Джеймсе Конанте, Джоне Хогеланде (ред.). Путь от структуры: философские очерки, 1970–1993 гг. (2-е изд.). Издательство Чикагского университета. стр.208 ff. ISBN  0226457990.
  4. ^ Марк Коливан (2001). Незаменимость математики. Издательство Оксфордского университета. С. 78–79. ISBN  0195166612.
  5. ^ Стивен Хокинг; Леонард Млодинов (2010). "Что такое реальность?". Великий замысел. Random House Digital, Inc. стр. 51. ISBN  978-0553907070. Смотрите также: модельно-зависимый реализм.
  6. ^ Томас С. Кун (1966). Структура научных революций (PDF) (3-е изд.). Издательство Чикагского университета. п. 157. ISBN  0226458083. Это решение должно основываться не столько на прошлых достижениях, сколько на обещаниях на будущее.
  7. ^ Например, Хокинг / Млодинов говорят (Великий замысел, п. 52) «Вышеупомянутые критерии явно субъективны. Элегантность, например, нелегко измерить, но она высоко ценится среди ученых». Идея «слишком барокко» связана с «простотой»: «теория, набитая ложными факторами, не очень элегантна. Перефразируя Эйнштейна, теория должна быть как можно более простой, но не проще» (Великий замысел, п. 52) См. Также: Саймон Фицпатрик (5 апреля 2013 г.). «Простота в философии науки». Интернет-энциклопедия философии. и Бейкер, Алан (25 февраля 2010 г.). "Простота". В Эдвард Н. Залта (ред.). Стэнфордская энциклопедия философии (издание лето 2011 г.).
  8. ^ Птица, Александр (11 августа 2011 г.). «§4.1 Методологическая несоизмеримость». В Эдвард Н. Залта (ред.). Стэнфордская энциклопедия философии (издание весна 2013 г.).
  9. ^ Видеть Стивен Хокинг; Леонард Млодинов (2010). Великий замысел. Random House Digital, Inc. стр. 8. ISBN  978-0553907070. Это целое семейство различных теорий, каждая из которых является хорошим описанием наблюдений только в некотором диапазоне физических ситуаций ... Но так же, как нет карты, которая бы хорошо представляла всю поверхность Земли, не существует единой теория, которая является хорошим представлением наблюдений во всех ситуациях.
  10. ^ E Брайан Дэвис (2006). «Эпистемологический плюрализм». Архив PhilSci.
  11. ^ Бритва Оккама, иногда называемая «онтологической экономностью», грубо формулируется следующим образом: если есть выбор между двумя теориями, самая простая - лучшая. Это предположение обычно приписывают Вильгельму Оккаму в 14 веке, хотя, вероятно, оно появилось раньше него. Видеть Бейкер, Алан (25 февраля 2010 г.). «Простота; §2: Онтологическая экономия». Стэнфордская энциклопедия философии (издание лето 2011 г.). Получено 2011-11-14.
  12. ^ Эта цитата может быть перефразированием. Видеть MobileReference (2011). Знаменитые цитаты 100 великих людей. MobileReference. ISBN  978-1611980769. MobilReference - базирующееся в Бостоне издательство электронных книг.
  13. ^ Бейкер, Алан (25 февраля 2010 г.). "Простота". В Эдвард Н. Залта (ред.). Стэнфордская энциклопедия философии (издание лето 2011 г.).
  14. ^ Карл Поппер. «Наука: домыслы и опровержения» (PDF). Техасский университет A&M Лаборатория интерфейса мотивации и познания. Архивировано из оригинал (PDF) на 2013-09-09. Получено 2013-01-22. Эта лекция Поппера впервые была опубликована в составе книги. Домыслы и опровержения и связан здесь.
  15. ^ Карл Раймунд Поппер (2002). Логика научного открытия (Перепечатка перевода 1935 г. Логик дер Форчунг ред.). Routledge / Taylor & Francis Group. С. 18, 280. ISBN  0415278430.
  16. ^ Томас С. Кун (1966). Структура научных революций (PDF) (3-е изд.). Издательство Чикагского университета. ISBN  0226458083.

дальнейшее чтение

внешняя ссылка

Для получения интересных объяснений относительно орбиты Меркурия и общей теории относительности полезны следующие ссылки: