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ハードサイエンスとソフトサイエンスは、方法論的厳密さ、正確さ、客観性に基づいて科学分野を比較するために使用される口語用語です。 [1] [2] [3]一般的に、形式科学と自然科学は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]
正確な定義は様々であるが[5]、ハードサイエンスの特徴としてよく挙げられるのは、検証可能な 予測を生み出すこと、制御された実験を実行すること、定量化可能なデータと数学モデルに頼ること、高い精度と客観性、より高いレベルのコンセンサス、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を適用することである。[2] [6] [7] [ 8] [9] [10] [11] [12]密接に関連する考え方（19世紀にオーギュスト・コントによって提唱）は、科学分野は厳密さや「発展」、基礎か応用かなどの要素に基づいて、ハードからソフトへと階層的に整理できるというものである。[5] [13]
哲学者や科学史家は、これらの特徴と、ハードさやソフトさの認識との関係に疑問を抱いている。より「発達した」ハードサイエンスは、必ずしも新しい結果を受け入れる際の合意や選択性が高いわけではない。[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では、数学モデルを広範に使用しているが、通常はソフトサイエンスと見なされている。[1] [2]しかし、ハードサイエンスとソフトサイエンスの間には、測定可能な違いがいくつかある。例えば、ハードサイエンスでは、グラフをより広範に使用し、[5] [14]ソフトサイエンスでは、流行語が急速に入れ替わりやすい。[15]
この比喩はソフトサイエンスに不当な汚名を着せ、一般の認識、資金、さまざまな分野に対する認識に不当な不均衡を生み出していると批判されている。[2] [3] [16]
用語の歴史
「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はっきりしない。「ハードサイエンス」という用語が最初に使用されたのは、 1858年のJournal of the Society of Arts [17] [18]であるが、科学の階層化という考え方は、それより以前に、フランスの哲学者オーギュスト・コント(1798‒1857)の著作に見ることができる。彼は、天文学を最も一般的な科学とみなし、[注 1]物理学、化学、生物学、そして社会学がそれに続くとした。この見解は非常に影響力があり、知的発達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]
ハードサイエンスとソフトサイエンスの現代的な区別は、1964年にサイエンス誌に発表されたジョン・R・プラットの記事に起因するとよく言われる。プラットは、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研究したが、実際にその用語自体は使用していなかった。[19] [20] 1967年、科学社会学者ノーマン・W・ストーラーは、自然科学をハード、社会科学をソフトと明確に区別した。彼は、分野が数学を使用する度合いでハードネスを定義し、時間の経過とともに科学分野のハードネスが増す傾向を説明し、ハードネスの増加の特徴として、知識の統合と組織化の向上、エラーの検出能力の向上、主題の学習の難易度の増加などを挙げた。[6] [21]
経験的裏付け
1970年代、社会学者スティーブン・コールは、科学分野の階層構造の証拠を見つけようと数々の実証研究を行ったが、知識の核、体系化の程度、研究材料に関して有意な違いを見つけることはできなかった。彼が証拠を見つけた違いには、ソフトサイエンスの教科書は最近の研究に頼る傾向があるのに対し、ハードサイエンスの教科書の材料は時間の経過とともにより一貫しているという点が含まれていた。[6] 1983年に彼が論文を発表した後、コールは個々の測定値を研究し、複数の測定値が同じ方向に傾向する可能性を考慮に入れなかったため、また、ある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ていなかったため、データ内のいくつかの関係性を見逃した可能性があると示唆された。[22]
1984 年、クリーブランドは 57 誌の調査を実施し、自然科学の雑誌では数学や社会科学の雑誌よりも多くのグラフが使用されており、社会科学の雑誌ではグラフなしで大量の観察データが掲載されていることがわかった。グラフに使用されているページ領域は 0% から 31% の範囲で、その変動は主にグラフのサイズではなく、含まれるグラフの数によるものであった。[23]スミスは 2000 年に[5] 、 7 つの主要な科学分野の雑誌のグラフのサンプルに基づいてさらに分析を行い、グラフの使用量は「ほぼ完全に」難しさと相関している (r=0.97) ことを発見した。また、この階層は個々の分野にも当てはまると示唆し、心理学の 10 のサブフィールドを使用して同じ結果を示した (r=0.93)。[5]
2010 年の記事で、ファネリは「ソフト」な科学では研究者の偏見に対する制約が少ないため、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、その分野の認識された厳しさによって予測されることを発見した。たとえば、社会科学全体では、肯定的な結果の確率が物理科学の 2.3 倍高く、生物科学はその中間であった。彼らは、これ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みであるという考えを裏付けるものだと付け加えた。[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、科学のハードさとともに高まるかどうかをテストし、学術的合意の度合いを示す測定法を用いて12の分野から29,000本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、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、次に生物科学、そして社会科学の順となった。この結果は、分野内だけでなく、数学や人文科学を含めた場合にも当てはまった。[24]
批判
この概念の批評家は、ソフトサイエンスは暗黙のうちに「正当」でない科学分野であると見なされている、またはまったく科学的ではないと主張している。[25]ネイチャー誌の論説では、社会科学の発見は日常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られている。[16]ソフトサイエンスと分類されることは、学問分野の社会に対する認識された価値と、それ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・ハンチ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、ハンチントンが数学を使用して「社会的フラストレーション」などの要因間の関係を定量化したことを「疑似科学」と表現した（ラングはハンチントンに「社会的フラストレーションメーター」を持っているかどうか尋ねた）。[11] [26] [27] 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釣り合いに資金削減の対象となった。[28] [29]米国国立科学財団が政治科学などの分野への資金提供を全面的に停止するよう提案された。[16] [30]これらの事件は両方とも、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批判的な議論を引き起こした。[11] [16]
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の影響を受けており、特定の分野では女性の割合が高いため、STEM分野内であっても「ソフト」な認識につながっています。このソフトさの認識は、分野の価値の低下を伴います。[31]
参照
注記
- ^ コントは天文学を宇宙全体の物理学を研究するものとみなし、それを「天体物理学」と呼んだ。彼は物理学の残りの部分を（現代の定義では）「地上物理学」に分類したが、これはそれほど一般的ではなかった。
参考文献
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