
「物理学羨望」という用語は、経済学、社会学、心理学、政治学、人類学などの「ソフトサイエンス」分野で活動する学者の現代の著作や研究を批判するために用いられる。[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]この用語は、これらの分野における著作や研究手法が、物理学のような数学を基盤とする自然科学分野のように、より厳密で予測可能または定量化可能であるように見せるために、紛らわしい専門用語や複雑な数学を過剰に使用していると主張する。[ 4 ] [ 5 ]
物理学が「数学化」に成功したことは、特にアイザック・ニュートンの『プリンキピア・マテマティカ』以降、他の研究分野と比較して、一般的に注目に値するものであり、しばしば不釣り合いであると考えられている。[ 6 ]「物理学への羨望」とは、物理学者が得た基本概念の数学的精度に対して、他の分野の学者が不十分であると認識することから生じる羨望を指す。
より具体的に言えば、この用語は通常、社会科学を指して用いられる。なぜなら、これらの学問分野は、数学や数学を基盤とする分野と同様に、難解主義の一形態として、概念を人為的な複雑さで表現するという評判があるからである。この評判は、少なくとも部分的には、悪名高いソーカル事件のような学術的な捏造事件に起因しており、この事件は著名な社会科学誌の知的厳密性に疑問を投げかけた。
この用語は後に造語されたものだが、物理学への羨望という概念は、20世紀半ばに経済学者が社会科学の方法論について議論した際にすでに議論されていた。オーストリアの経済学者ルートヴィヒ・フォン・ミーゼスは、経済学の限界について、著書『人間の行動』の中で皮肉を込めて述べている。また、方法論に関するエッセイ[ 7 ]でも詳しく述べている。
哲学者たちは物理学を科学の模範とみなし、あらゆる知識は物理学をモデルとして構築されるべきだと安易に考えていた。彼らは生物学を軽視し、いずれ後の世代が生命現象を物理学で完全に記述できる要素の作用に還元することに成功するだろうと満足していた。彼らは歴史を「単なる文学」として軽んじ、経済学の存在を無視した。ラプラスによって予見され、オーギュスト・コントによって命名され、現代の論理実証主義や経験実証主義によって復活・体系化された実証主義は、本質的に汎物理学主義であり、物理学者が「プロトコル文」を記録することから始まる方法以外に科学的思考の方法はないと主張する計画である。
オーストリア学派経済学における彼の先駆者であるフリードリヒ・フォン・ハイアークも、『社会における知識の利用』とノーベル賞受賞講演「知識の偽り」の両方でこの問題について論じている。
経済学者が政策をより効果的に導くことができないのは、彼らが華々しく成功を収めている物理科学の手法をできる限り忠実に模倣しようとする傾向と密接に関係しているように思われる。この試みは、我々の分野では明らかな誤りにつながる可能性がある。これは「科学主義的」態度と呼ばれるようになったアプローチであり、私が約30年前に定義したように、「思考習慣を、それが形成された分野とは異なる分野に機械的かつ無批判に適用することを伴うため、真の意味で明らかに非科学的である」<sup>1</sup>。今日は、近年の経済政策における最も深刻な誤りのいくつかが、この科学主義的誤りの直接的な結果であることを説明することから始めたいと思います。
進化生物学者のエルンスト・マイヤーは、著書『生物学を独自なものにしているものは何か?』の中で、生物学を数学的基礎に還元できないという問題について論じている。[ 8 ]ノーム・チョムスキーは、論文「自然の謎:いかに深く隠されているか」の中で、数学的基礎への還元の可能性と望ましさについて論じている。[ 9 ]チョムスキーは、形式科学である理論言語学の発展に大きく貢献した。
社会科学は劣等感を抱えていると非難されてきたが、それは物理学への羨望と関連付けられてきた。例えば、実証主義の科学者は、自然科学の誤ったイメージを受け入れ、それを社会科学に適用している。[ 10 ]この現象は、歴史家アルフレッド・チャンドラー・ジュニアの戦略構造モデルによって示されているように、ビジネス戦略研究にも存在する。この枠組みでは、企業は戦略を実行する構造を構築するために環境を評価しなければならないとされている。[ 11 ]チャンドラーはまた、「数学、物理学、工学の卒業生とビジネス戦略パラダイムの体系化の間には密接な関係がある」と主張した。[ 11 ]
金融、経済、投資の分野では、さまざまな学派が物理学への羨望を抱いていると非難されてきた。1998年のヘッジファンド、ロングターム・キャピタル・マネジメントの破綻はその一例で、同社は投資や取引にさまざまな高度な数式を使用していた。しかし、アンドリュー・ローとマーク・T・ミューラーは、これらの分野における数学的な厳密さは、「不確実性によって課される制約」や「人間の行動のあらゆる変遷と脆弱性」によって、しばしば欠陥があるか、あるいは間違っていることが証明されると述べている。これらは物理学で研究される現象とは大きく異なる。[ 12 ]
人工知能(AI)の分野では、物理学への羨望は、真の知能を追求する過程で新しい仮説が検証され、破棄される方法のために、プロジェクト同士の相互作用がなく、1つのアイデアしか使用しない場合に発生します。[ 13 ]