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ハードサイエンスとソフトサイエンスは、認識されている方法論の厳密さ、正確さ、客観性に基づいて科学分野を比較するために使われる口語的な用語です。 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]一般的に、形式科学と自然科学は実践者によってハードサイエンスと見なされ、社会科学やその他の科学はソフトサイエンスと呼ばれます。 [ 4 ]
厳密な定義は様々ですが、[ 5 ]ハードサイエンスの特徴としてよく挙げられる特徴には、検証可能な予測の生成、制御された実験の実施、定量化可能なデータと数学モデルへの依存、高い精度と客観性、高いレベルの合意、分野のより速い進歩、より大きな説明の成功、累積性、再現性、そして一般的に、より純粋な形の科学的方法の適用が含まれます。[ a ]密接に関連する考え方（19 世紀にオーギュスト・コントによって始まった）は、厳密性、「発展」、基礎か応用かなどの要素に基づいて、科学分野をハードからソフトまでの階層に配置できるというものです。[ 5 ] [ 13 ]
哲学者や科学史家は、これらの特性と認識されている硬さや柔らかさとの関係に疑問を呈してきた。より「発展した」硬科学が、必ずしも新しい結果を受け入れる際の合意度や選択性が高いとは限らない。[ 6 ]よく引用される方法論の違いも信頼できる指標ではない。例えば、心理学や社会学などの社会科学は数学モデルを広く使用しているが、通常は軟科学とみなされている。[ 1 ] [ 2 ]科学的統制は硬科学と軟科学の方法論の違いとして挙げられるが、[ 14 ]天文学や地質学などの特定の自然科学では、ほとんどの仮説を検証するための統制実験を行うことは不可能であり、代わりに観察や自然実験が主に用いられる。[ 15 ] [ 16 ]研究者間の再現危機に関する調査データは、発表された研究結果を再現できないことが、心理学や社会科学だけでなく、自然科学や応用科学にも影響を与えていることを強く示唆している。[ 17 ] [ 18 ]しかし、ハードサイエンスとソフトサイエンスの間にはいくつかの明らかな違いがあります。たとえば、ハードサイエンスはグラフをより広く使用し、[ 5 ] [ 19 ]ソフトサイエンスはバズワードの急速な変化に陥りやすい傾向があります。[ 20 ]
この比喩は、人文科学に汚名を着せ、さまざまな分野に対する世間の認識、資金、および認知に不当な不均衡を生み出しているとして批判されてきた。 [ 2 ] [ 3 ] [ 21 ]
「ハードサイエンス」と「ソフトサイエンス」という用語の起源は不明瞭である。「ハードサイエンス」という言葉が最初に確認できるのは、1858年の『ジャーナル・オブ・ザ・ソサエティ・オブ・アーツ』誌に掲載されたものであるが、[ 22 ] [ 23 ]科学の階層構造という考え方は、それよりも早く、フランスの哲学者オーギュスト・コント（1798-1857）の著作に見られる。彼は天文学を最も一般的な科学と位置づけ、[ b ]続いて物理学、化学、生物学、そして社会学を挙げた。この見解は非常に影響力があり、知的発展の度合いと主題の複雑さに基づいて分野を分類することを意図していた。[ 6 ]
現代における硬科学と軟科学の区別は、ジョン・R・プラットが1964年にサイエンス誌に発表した論文に由来するとされることが多い。彼は、なぜ一部の科学分野が他の分野よりも生産的であると考えるのかを探求したが、実際にはその用語自体を使用していなかった。[ 24 ] [ 25 ] 1967年、科学社会学者のノーマン・W・ストーラーは、自然科学を硬科学、社会科学を軟科学と明確に区別した。彼は、硬さを、ある分野が数学を使用する度合いで定義し、科学分野が時間の経過とともに硬さを増していく傾向について述べ、硬さが増す特徴として、知識のより良い統合と組織化、エラー検出能力の向上、主題の学習の難しさの増加などを挙げた。[ 6 ] [ 26 ]
1970年代、社会学者のスティーブン・コールは、科学分野の階層構造の証拠を見つけようと数多くの実証研究を行ったが、知識の中核、体系化の度合い、研究資料に関して有意な差を見出すことはできなかった。彼が証拠を見つけた差としては、人文科学の教科書はより新しい研究に依拠する傾向があるのに対し、自然科学の教科書の資料は時間の経過とともに一貫性が高いことが挙げられる。[ 6 ] 1983年に出版された後、コールは複数の測定値が同じ方向に傾向を示す可能性を考慮せずに個々の測定値を研究したこと、また、学問分野の科学的地位を示す可能性のあるすべての基準が分析されなかったことから、データ内のいくつかの関係を見落とした可能性があると指摘されている。[ 27 ]
1984年、クリーブランドは57の学術誌を調査し、自然科学の学術誌は数学や社会科学の学術誌よりもはるかに多くのグラフを使用しており、社会科学の学術誌はグラフがない状態で大量の観察データを提示することが多いことを発見した。グラフに使用されるページ面積は0%から31%までで、そのばらつきはグラフのサイズではなく、含まれるグラフの数に主に起因していた。[ 28 ] 2000年にスミスが行ったさらなる分析[ 5 ]では、 7つの主要な科学分野の学術誌からのグラフのサンプルに基づいて、グラフの使用量が難易度と「ほぼ完全に」相関していることがわかった（r=0.97）。彼らはまた、この階層が個々の分野にも適用されることを示唆し、心理学の10のサブ分野を使用して同じ結果を示した（r=0.93）。[ 5 ]
2010年の論文で、ファネリは、研究者のバイアスに対する制約が少ないため、「ソフト」な科学ではより肯定的な結果が期待できると提唱した。彼らは、仮説を検証した研究論文の中で、肯定的な結果の頻度は、その分野の難易度に対する認識によって予測されることを発見した。例えば、社会科学全体では、物理科学と比較して肯定的な結果の確率が2.3倍高く、生物科学はその中間であった。彼らは、社会科学が科学的アプローチに従う限り、社会科学と自然科学の違いは程度の差にすぎないという考えをこれが裏付けていると付け加えた。[ 7 ]
2013年、ファネリは、ある分野の研究者が「合意に達し、知識を蓄積する」能力が科学の厳密さとともに高まるかどうかを検証し、学術的合意の度合いを示す指標を用いて12の分野から29,000の論文をサンプリングした。3つの可能性（階層、ハード/ソフトの区別、または順序なし）のうち、結果は階層を支持し、物理科学が最も優れており、次に生物科学、そして社会科学の順であった。この結果は、数学と人文科学を含めた場合だけでなく、各分野内でも同様であった。[ 29 ]
ハードサイエンスとソフトサイエンスの認識はジェンダーバイアスに影響されており、特定の分野における女性の割合が高いと、STEM分野内でも「ソフト」な認識につながります。このソフトな認識は、その分野の価値の低下を伴います。[ 30 ]
この概念の批判者たちは、ソフトサイエンスは暗黙のうちに「正当性」の低い科学分野と見なされている、あるいはそもそも科学的ではないとさえ見なされていると主張している。[ 2 ] [ 31 ] Nature誌の社説では、社会科学の発見は日常生活の経験と交差する可能性が高く、その結果「明白または重要でない」として却下される可能性があると述べている。[ 21 ]ソフトサイエンスというレッテルを貼られることは、社会における学問分野の認識価値や、その分野に利用できる資金の量に影響を与える可能性がある。[ 3 ] 1980年代、数学者のセルジュ・ラングは、影響力のある政治学者サミュエル・P・ハンティントンの米国科学アカデミーへの入会を阻止することに成功した。ラングは、ハンティントンが「社会的不満」などの要因間の関係を定量化するために数学を使用したこと（ラングはハンティントンに「社会的不満メーター」を持っているかと尋ねた）を「疑似科学」と表現した。[ 11 ] [ 32 ] [ 33 ] 2000年代後半の不況の間、社会科学は数学や自然科学に比べて不均衡に資金削減の対象となった。[ 34 ] [ 35 ]米国の国立科学財団が政治学などの分野への資金提供を完全に停止するという提案がなされた。[ 21 ] [ 36 ]これらの出来事はいずれも、ハードサイエンスとソフトサイエンスの区別についての重要な議論を促した。[ 11 ] [ 21 ]