運用定義

操作的定義は、構成を表現するために設計された具体的で再現可能な手順を指定します。アメリカの心理学者 SS スティーブンス (1935) の言葉によれば、「操作とは、概念を知らせるために実行するパフォーマンスです。」^{[1] [2]}たとえば、「恐怖」(構成) の操作的定義には、認識された脅威に反応して発生する測定可能な生理学的反応が含まれることがよくあります。したがって、「恐怖」は、心拍数、皮膚電気反応、瞳孔拡張、血圧の特定の変化として操作的に定義される可能性があります。^[3]

操作的定義は、概念または理論的定義（構成概念とも呼ばれる）をモデル化または表現するように設計されています。科学者は、他の研究者が研究を再現できるように、概念を定義する操作（手順、アクション、またはプロセス）を十分に具体的に記述する必要があります。^{[4] [5]}

運用上の定義は、システムの状態を、特定の公開された準備プロセスまたは検証テストの観点から定義するためにも使用されます。^[6]たとえば、100℃は、海面で水を加熱して沸騰するまでのプロセスとして運用的に定義される場合があります。

ケーキはケーキのレシピによって操作的に定義することができます。^[7]

この概念の哲学的起源、特に論理実証主義との密接な関連には議論の余地があるが、操作的定義には議論の余地のない実用的な応用がある。これは特に社会科学や医学において当てはまり、主要な用語の操作的定義は仮説や理論の明確な経験的検証可能性を保つために使用されている。操作的定義は物理科学でも重要である。

スタンフォード哲学百科事典のリチャード・ボイドによる科学的実在論の項目によると、この現代概念の起源は、科学的概念の表現が抽象的で不明瞭なことが多いと感じていたパーシー・ウィリアムズ・ブリッジマンに一部負っている。エルンスト・マッハに触発されたブリッジマンは、1914 年に観測不可能な実体を、その測定に使用される物理的および精神的操作の観点から具体的に再定義しようとした。^[8]したがって、観測不可能な実体のそれぞれの定義は、それを定義するために使用された機器と一意に識別された。当初から、このアプローチには、主に柔軟性のなさに関する異論が唱えられた。ボイドが指摘するように、「実際の、そして明らかに信頼できる科学的実践では、理論用語に関連する機器の変更は日常的であり、科学の進歩にとって明らかに重要である。「純粋な」操作主義の概念によれば、これらの種類の変更は方法論的に受け入れられないだろう。なぜなら、それぞれの定義は、一意の「オブジェクト」（またはオブジェクトのクラス）を識別するために考慮されなければならないからである。」 ^[8]

特殊相対性理論は、出来事の同時性と距離の操作的定義の導入、つまりこれらの用語を定義するために必要な操作を提供するものとして見ることができます。^[9]

量子力学では、操作的定義の概念は観測可能量の概念、つまり測定可能なものに基づいた定義と密接に関連している。^{[10] [11]}

操作的定義は、心理学や精神医学の分野では最も難しいことが多い。知能などの直感的な概念は、IQテストなどのプロセスを通じて科学的調査が可能になる前に、操作的に定義する必要があるからだ。

1970 年 10 月 15 日、オーストラリアのメルボルンでウェスト ゲート ブリッジが崩落し、35 人の建設作業員が死亡しました。その後の調査で、エンジニアが一定量の平鋼板の供給を指定していたために事故が発生したことが判明しました。この文脈における「平鋼」という言葉には運用上の定義がなかったため、特定の出荷品を承認または拒否したり、品質を管理したりするためのテストがありませんでした。

W. エドワーズ デミングは、経営と統計に関する著作の中で、ビジネスにおけるすべての合意において運用定義を使用することの価値を非常に重視していました。

プロセスのコンテキストにおける操作的とは、特定の時点での特定のドメインに特に関心のある因果関係（または刺激/応答、行動など）に主に焦点を当てた作業方法または哲学を指す場合もあります。作業方法としては、オントロジーなど のより一般的なドメインに関連する問題は考慮されません。

科学はコンピューティングを利用します。コンピューティングは科学を利用します。私たちはコンピュータサイエンスの発展を見てきました。これら3つすべてを橋渡しできる人は多くありません。その影響の1つは、コンピュータを使用して結果が得られた場合、コードが適切に文書化されていなかったり、エラーが含まれていたり、一部が完全に省略されていたりすると、結果を再現できない可能性があることです。^[12]

多くの場合、問題は変数や関数などの使用の永続性と明確性に関連しています。また、システム依存性も問題です。簡単に言えば、長さ (標準として) には定義の基盤となる問題があります。標準を計算的に組み立てる場合、どのような方法が使えるでしょうか。

したがって、操作的定義は、人間と高度な計算システムとの相互作用の領域で使用することができます。この意味で、議論の1つの領域は、科学における計算的思考とそれが科学にどのような影響を与えるかを扱っています。^[13] American Scientistからの引用：

• コンピュータ革命は、科学、実験、研究に対する私たちの考え方に大きな影響を与えました。

参照されたプロジェクトの 1 つでは、計算流体力学に関連する数値モデリングの専門家を含む流体の専門家をコンピューター科学者とチームに集めました。基本的に、コンピューターの専門家は、彼らが望むほど意見を述べるのに十分な知識を持っていなかったことが判明しました。そのため、残念なことに、彼らの役割は多くの場合「単なる」プログラマーでした。

いくつかの知識ベースのエンジニアリングプロジェクトでは、ドメインの専門家にプログラミングを教えることと、プログラマーにドメインの複雑さを理解させることの間にトレードオフがあることが同様に経験されています。もちろん、それはドメインによって異なります。つまり、チーム メンバーはコインのどちらの側に時間を費やすかを決定する必要があります。

国際教育技術学会は、計算思考の「操作的定義」を詳述したパンフレットを発行している。同時に、ISTEは関連するスキルの定義を試みた。^[14]

認められるスキルは、曖昧さに対する寛容さと、制限のない問題に対処できることです。たとえば、知識ベースのエンジニアリングシステムは、主題の専門家の関与を増やすことで運用面を強化し、それによって安定性を高めることができます。その結果、人間であることに関連する限界の問題が明らかになります。たとえば、多くの場合、計算結果は、専門家でさえ克服できないいくつかの要因 (したがって、ダック テストの必要性が生じます) により、額面通りに受け止める必要があります。最終的な証明は、再現性が保証されていない、取得にコスト (時間と費用) がかかった可能性がある最終結果 (シミュレーションまたはアーティファクトによる合理的な複製、実用的な設計など) である可能性があります。

高度なモデリングでは、知識ベース エンジニアリングなどの必須の計算サポートを使用して、現実世界のオブジェクト、ドメインとその専門家によって定義されたその抽象化された対応物、およびコンピューター モデルの間でマッピングを維持する必要があります。ドメイン モデルとその計算ミラー間の不一致は、このトピックに関連する問題を引き起こす可能性があります。多くの難しい問題に必要な柔軟なモデリングを可能にする手法では、アイデンティティ、タイプなどの問題を解決する必要があります。これは、ダック タイピングなどの方法につながります。数値に重点を置く多くのドメインでは、さまざまな種類の極限理論を使用して、さまざまな成功の度合いでダック テストの必要性を克服しています。しかし、それでも、表現フレームワークが私たちが知ることができることに大きく影響するため、問題は依然として残っています。

オブジェクトベースの方法論を主張するピーター・ウェグナー^{[15]は、「}物理学 における操作主義や心理学における行動主義などの実証主義的な科学哲学」が20世紀初頭に強力に適用されたと主張しました。しかし、計算によって状況は一変しました。彼は、「不可逆な物理的および計算的抽象化」の4つのレベル（プラトン的抽象化、計算的近似、機能的抽象化、および価値計算）を区別する必要があると述べています。次に、行動に焦点を当てた対話型メソッドに頼る必要があります（ダックテストを参照）。

ニコラ・レオナール・サディ・カルノーによる熱力学的温度の定義は、「無限の貯蔵庫」の間を熱が「流れる」ことを意味します。これはすべて非常に抽象的であり、科学や貿易の日常の世界には適していません。この考えを具体化するために、温度はガス温度計の操作によって定義されます。ただし、これらは高度で繊細な機器であり、国立標準化研究所でのみ使用できます。

日常使用では、1990 年の国際温度スケール(ITS) が使用され、温度範囲全体をカバーするのに必要ないくつかの特定のセンサー タイプの特性に基づいて温度が定義されます。その 1 つが、操作上定義された固定点に対して 較正された、指定された構造を持つサーミスタの電気抵抗です。

電流は、指定された距離だけ離れた 2 本の無限平行導体間の力によって定義されます。この定義は実際の測定には抽象的すぎるため、電流バランスと呼ばれる装置を使用してアンペアを操作的に定義します。

温度や電流とは異なり、物質の硬さに関する抽象的な物理的概念は存在しません。これは、知性の概念に似た、やや曖昧で主観的な概念です。実際、これはさらに 3 つの具体的な概念につながります。

1. モース硬度で測定した引っかき硬度。
2. 押し込み硬度
3. ショア硬さ計で測定された反発硬度、つまり動的硬度。

これらのうち、押込み硬度自体には多くの操作上の定義が存在します。その中で最も重要なものは次のとおりです。

1. ブリネル硬度試験– 10 mm の鋼球を使用。
2. ビッカース硬度試験- ピラミッド型ダイヤモンド圧子を使用。
3. ロックウェル硬度試験- ダイヤモンドコーンインデンターを使用。

これらすべてにおいて、圧子に荷重をかけ、その結果生じた圧痕を測定し、硬度数を計算するプロセスが定義されています。これら 3 つの一連の測定操作のそれぞれで、硬度に関する主観的な考えと一致する数値が生成されます。材料が私たちの非公式な認識よりも硬いほど、それぞれの硬度スケールで達成される数値は大きくなります。さらに、これらの測定方法を使用して得られた実験結果では、硬度数を使用して鋼を永久変形させるために必要な応力を予測できることが示されており、これは永久変形に対する抵抗の考えとよく一致する特性です。ただし、さまざまな硬度スケールの間には必ずしも単純な関係があるわけではありません。ビッカース硬度とロックウェル硬度は、一部の材料や現象を説明するために使用される場合、質的に異なる動作を示します。

おとめ座は空にある特定の星座です。したがって、おとめ座の形成過程は歴史的なものであり、繰り返すことができないため、操作的定義にはなり得ません。しかし、空でおとめ座を見つける過程は繰り返すことができるため、このようにしておとめ座は操作的に定義されます。実際、おとめ座にはいくつもの定義があり (ただし、同じおとめ座について話していることを証明することはできません)、いくつでも操作的である可能性があります。

新しい学問分野は、大学における学際的な活動に応じて出現する。ある学者は、ほぼ同じ主題に対して同じ名前を使用する大学の学部が12以上ある場合、その主題領域は学問分野になると主張した。^[16]

• アヒルテスト
• 運用化
• 実用的な格言
• 実用主義
• プラグマティズム
• 理論的/概念的定義

• Ballantyne, Paul F.心理学の歴史と理論講座、 Langfeld, HS (1945)。オペレーション主義に関するシンポジウムの紹介。Psyc. Rev. 32、241-243。[1]
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• ブリッジマン、PW 『The way things are』ケンブリッジ：ハーバード大学出版局。
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• チャーチランド、パトリシア。(1986)神経哲学 - 心と脳の統一科学に向けて、 MIT 出版。
• チャーチランド、ポール (1989)。神経計算論的視点 - 心の本質と科学の構造、 MIT 出版。
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