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科学的方法は、少なくとも17世紀以来、科学を行う際に参照されてきた知識を獲得するための経験的な方法です。科学的方法では、認知的仮定が観察の解釈を歪める可能性があるため、厳格な懐疑主義を伴う注意深い観察が必要です。科学的探究には、帰納的推論を通じて検証可能な仮説を作成し、実験と統計分析を通じてそれを検証し、結果に基づいて仮説を調整または破棄することが含まれます。[1] [2] [3]
手順は分野によって異なりますが、基本的なプロセスはよく似ています。より詳しく言うと、科学的方法では、推測（仮説的説明）を立て、仮説の論理的帰結を予測し、それらの予測に基づいて実験や経験的観察を行います。[4]仮説とは、質問への答えを探している間に得られた知識に基づく推測です。仮説は非常に具体的なものでも幅広いものでもかまいませんが、反証可能でなければなりません。つまり、実験や観察の可能性のある結果が、仮説から導き出された予測と矛盾する可能性があることを特定できるということです。そうでなければ、仮説を有意義にテストすることはできません。[5]
科学的方法は、しばしば一連の決まった手順として提示されるが、実際には一連の一般原則を表している。すべての手順がすべての科学的調査で行われるわけではなく（同じ程度に行われるわけでもない）、常に同じ順序で行われるわけでもない。[6] [7]多くの発見は、科学的方法の教科書的なモデルに従わず、偶然が役割を果たしている。[8] [9] [10]
歴史
科学的方法の歴史は、科学の歴史そのものではなく、科学的探究の方法論の変化について考察するものです。科学的推論のルールの開発は簡単なものではありませんでした。科学的方法は科学の歴史を通じて激しく繰り返し議論されてきた主題であり、著名な自然哲学者や科学者は科学的知識を確立するためのさまざまなアプローチの優位性を主張してきました。
経験主義と科学的方法の初期の様々な表現は、歴史を通して見ることができます。例えば、古代ストア派、エピクロス[11] 、アルハゼン[A] [a] [B] [i]、 アヴィセンナ、アル＝ビールニー[16] [ 17]、 ロジャー・ベーコン[α]、ウィリアム・オッカムなどです。
16世紀と17世紀の科学革命における最も重要な発展としては、フランシス・ベーコンとロバート・フックによる経験主義の推進[20] [21]、ルネ・デカルトによる合理主義的アプローチ、そしてアイザック・ニュートンとその後継者によって特に顕著になった帰納主義が挙げられる。実験はフランシス・ベーコンによって提唱され、ジャンバッティスタ・デッラ・ポルタ[22]、ヨハネス・ケプラー[23] [ d]、ガリレオ・ガリレイ[β]によって実行された。懐疑論者のフランシスコ・サンチェス[25]、 観念論者および経験論者のジョン・ロック、ジョージ・バークリー、デイヴィッド・ヒューム[e]による理論的研究によって特に発展が促進された。20世紀にはC・S・パースが仮説演繹モデルを定式化し、このモデルはそれ以来大幅に改訂されている。[28]
「科学的方法」という用語は、科学の制度的発展の結果として19世紀に登場し、「科学者」や「疑似科学」など、科学と非科学の間に明確な境界を確立する用語が登場しました。 [29]ベーコン主義が人気だった1830年代から1850年代にかけて、ウィリアム・ヒューウェル、ジョン・ハーシェル、ジョン・スチュアート・ミルなどの博物学者は、「帰納法」と「事実」をめぐる論争に参加し、知識を生み出す方法に焦点を当てていました。[29] 19世紀後半から20世紀初頭にかけて、強力な科学理論が観察可能な領域を超えて拡大するにつれて、実在論と反実在論をめぐる論争が行われました。[30]
現代の使用と批判的思考
「科学的方法」という用語は、20世紀に広く使われるようになった。デューイの1910年の著書『われわれの思考法』は、一般的なガイドラインに影響を与え、[31]辞書や科学の教科書にも登場したが、その意味についてはほとんど合意がなかった。[29] 20世紀半ばには成長があったが、[f] 1960年代と1970年代までに、トーマス・クーンやポール・フェイエアベントなどの多くの影響力のある科学哲学者が「科学的方法」の普遍性に疑問を呈し、その過程で、均質で普遍的な方法としての科学という概念を、異質でローカルな実践という概念に大きく置き換えた。[29]特に、ポール・フェイエアベントは、1975年に出版された著書『方法論に反対』の初版で、科学には普遍的な規則は存在しないと主張した。[30] カール・ポッパー、[γ]とガウチ2003、[6]はフェイエアベントの主張に反対している。
その後の立場としては、物理学者リー・スモーリンの2013年のエッセイ「科学的方法は存在しない」[33]で2つの倫理原則を支持している[δ]ことや、科学史家ダニエル・サースの2015年の著書『ニュートンのリンゴと科学についてのその他の神話』の章で科学的方法は神話、あるいはせいぜい理想化であると結論づけている[34] 。神話は信念であるため[35]、タレブが指摘するように物語の誤謬に陥りやすい[36] 。哲学者のロバート・ノーラとハワード・サンキーは2007年の著書『科学的方法の理論』で、科学的方法をめぐる議論は続いていると述べ、フェイエアベントは『方法に反対』というタイトルにもかかわらず、特定の方法規則を受け入れ、それらの規則をメタ方法論で正当化しようとしたと主張した。[37] スタッドン（2017）は、アルゴリズム的な科学的方法がない状態で規則に従おうとするのは間違いであると主張している。その場合、「科学は例を通して最もよく理解される」。[ 38] [39]しかし、実験による既存理論の反証などのアルゴリズム的方法は、アルハセン（1027）と彼の光学書[a]、ガリレオ（1638）と彼の二つの新科学[ 24]と試金者[40]以来使用されており、これらは現在でも科学的方法である。
調査の要素
概要
科学的方法とは、科学が実行されるプロセスです。 [41]他の研究分野と同様に、科学は（科学的方法を通じて）以前の知識を基に構築し、時間の経過とともに研究対象に対する理解を統一することができます。[g]このモデルは、科学革命の根底にあると考えられます。[43]
全体的なプロセスには、推測（仮説）を立て、その論理的帰結を予測し、それらの予測に基づいて実験を行って、当初の推測が正しかったかどうかを判断することが含まれます。[4]しかし、方法を定型的に述べることには困難があります。科学的方法は、しばしば固定された一連の手順として提示されますが、これらのアクションは、より正確には一般原則です。[44]すべてのステップがすべての科学的調査で実行されるわけではなく（同じ程度に実行されるわけでもありません）、常に同じ順序で実行されるわけでもありません。
科学的探究の要素
科学的探究に用いられる基本的な方法を概説する方法はいくつかあります。科学界と科学哲学者は、一般的に、方法の構成要素を次のように分類することに合意しています。これらの方法論的要素と手順の構成は、社会科学よりも実験科学に特徴的な傾向があります。とはいえ、仮説を立て、結果をテストして分析し、新しい仮説を立てるというサイクルは、以下に説明するサイクルに似ています。科学的方法とは、情報が継続的に改訂される反復的で循環的なプロセスである。[45] [46]知識の進歩は、以下の要素のさまざまな組み合わせや貢献を通じて発展することが一般的に認識されている。[47] [48]
- 特徴づけ（調査対象の観察、定義、測定）
- 仮説（対象の観察と測定の理論的、仮説的な説明）
- 予測（仮説や理論からの帰納的および演繹的推論）
- 実験（上記すべてのテスト）
科学的方法の各要素は、間違いの可能性についてピアレビューの対象となります。これらの活動は科学者の行うすべてのことを説明しているわけではありませんが、主に実験科学（物理学、化学、生物学、心理学など）に適用されます。上記の要素は、教育システムで「科学的方法」として教えられることがよくあります。[C]
科学的方法は単一のレシピではありません。知性、想像力、創造力が必要です。[49]この意味で、科学的方法は従うべき無分別な基準や手順の集まりではなく、むしろ継続的なサイクルであり、より有用で正確で包括的なモデルと方法を絶えず開発しています。たとえば、アインシュタインが特殊相対性理論と一般相対性理論を開発したとき、彼はニュートンの『プリンキピア』を反駁したり軽視したりすることは決してありませんでした。逆に、天文学的に重いもの、羽のように軽いもの、非常に速いもの（ニュートンが観測できなかったすべての現象）をアインシュタインの理論から取り除くと、ニュートンの方程式が残ります。アインシュタインの理論はニュートンの理論の拡張と改良であり、したがってニュートンの研究への信頼性を高めます。
上記の4つのポイントを反復的かつ実践的に[46]まとめたスキームが、時には手順のガイドラインとして提示されることがある。[50]
- 質問を定義する
- 情報とリソースを収集する（観察する）
- 説明的な仮説を立てる
- 実験を実行し、再現可能な方法でデータを収集して仮説をテストする
- データを分析する
- データを解釈し、新しい仮説の出発点となる結論を導き出す
- 結果を公開する
- 再テスト（他の科学者によって頻繁に行われる）
このステップバイステップの方法に固有の反復サイクルは、ポイント 3 から 6 へ進み、再びポイント 3 に戻ります。
この図式は典型的な仮説/検証方法を概説しているが、[51]ポール・フェイエアベントを含む多くの科学哲学者、歴史家、社会学者は、[h]このような科学的方法の説明は科学が実際に実践されている方法とはほとんど関係がないと主張している。
特徴
科学的方法の基本要素は、DNA の構造の発見 ( でマークされ
、インデントされている) による次の例 (1944 年から 1953 年にかけて発生した) によって説明されます。
科学的方法は、調査対象の特徴づけがますます洗練されることによって成り立っています。(対象は、未解決の問題や未知のものとも呼ばれます。) [C]たとえば、ベンジャミン・フランクリンは、セントエルモスの火は本質的に電気的なものだということを正しく推測しましたが、これを立証するには長い一連の実験と理論の変更が必要でした。対象の適切な特性を探求する一方で、注意深い思考にはいくつかの定義と観察も伴う場合があります。これらの観察には、多くの場合、注意深い測定や計数が必要であり、広範な実証的研究の形をとることがあります。
科学的疑問は、特定の観察の説明を指すこともあります[C]。たとえば「なぜ空は青いのか？」などですが、また「この特定の病気を治す薬をどう開発すればよいのか？」など、結論が出ない場合もあります。この段階では、過去の実験、個人的な科学的観察や主張、他の科学者の研究から証拠を見つけて評価することがよく行われます。答えがすでにわかっている場合は、証拠に基づいて別の疑問を提起することができます。科学的方法を研究に適用する場合、良い疑問を決めるのは非常に難しく、調査の結果に影響します。[55]
関連する量の測定値やカウントを系統的かつ注意深く収集することが、錬金術などの疑似科学と化学や生物学などの科学との決定的な違いとなることがよくあります。科学的な測定値は通常、表にまとめられ、グラフ化され、マップ化され、相関や回帰などの統計的操作が実行されます。測定は、研究室などの管理された環境で行われることもあれば、星や人間の集団など、多かれ少なかれアクセスまたは操作が不可能な対象で行われることもあります。測定には、温度計、分光器、粒子加速器、電圧計などの特殊な科学機器が必要になることが多く、科学分野の進歩は通常、それらの発明と改良と密接に結びついています。
私は、たった 1 回か 2 回の観察で確信を持って何かを言うことに慣れていません。
— アンドレアス・ヴェサリウス(1546) [56]
意味
用語の科学的定義は、自然言語での使用法とは大幅に異なる場合があります。たとえば、質量と重量は一般的な会話では意味が重複していますが、力学では異なる意味を持ちます。科学的な量は、多くの場合、測定単位によって特徴付けられ、後で作業を伝えるときに従来の物理単位で説明できます。
新しい理論は、ある用語がそれまで十分に明確に定義されていなかったことに気づいた後に開発されることがある。例えば、アルバート・アインシュタインの相対性に関する最初の論文は、同時性と長さを決定する手段を定義することから始まる。これらの考えは、アイザック・ニュートンによって「私は時間、空間、場所、運動を、すべての人によく知られているものとして定義しない」として飛ばされた。その後、アインシュタインの論文は、それら（すなわち、運動から独立した絶対時間と長さ）が近似値であることを証明している。しかしながら、フランシス・クリックは、主題を特徴付ける際に、理解が不十分なまま何かを定義するのは時期尚早である可能性があると警告している。[57]クリックは意識の研究では、例えば自由意志を研究するよりも、視覚システムにおける意識を研究する方が簡単であることを実際に発見した。彼の警告の例は遺伝子であった。ワトソンとクリックによるDNA構造の先駆的な発見以前は、遺伝子に対する理解ははるかに乏しかった。彼らの前で遺伝子の定義に多くの時間を費やすのは逆効果だっただろう。
仮説の展開
仮説とは、現象の提案された説明、または一連の現象間の相関関係の可能性を示唆する論理的な提案です。通常、仮説は数学モデルの形をとります。常にではありませんが、仮説は存在論的ステートメントとして定式化されることもあり、研究対象の現象の特定の例には何らかの特徴と因果説明があると述べられ、これは現象のすべての例に特定の特徴があると述べる普遍的ステートメントの一般的な形をとります。
科学者は、研究対象の現象に対する考えられる説明を想像するために、自分自身の創造力、他の分野からのアイデア、帰納的推論、ベイズ推論など、あらゆるリソースを自由に使用することができます。アルバート・アインシュタインはかつて「現象とその理論的原理の間には論理的な橋渡しはない」と述べた。[61] [i] チャールズ・サンダース・パースは、アリストテレス（分析論、2.25）[63]から引用して、「疑いの苛立ち」によってもっともらしい推測を試みようとする探求の初期段階を、帰納的推論と表現した。[64] : II、p.290 科学の歴史は、科学者が「ひらめき」や予感を主張し、それが自分の考えを支持または反証する証拠を探す動機となったという話で満ちている。マイケル・ポラニーは、そのような創造性を方法論の議論の中心に据えた。
ウィリアム・グレンは次のように述べている[65]
仮説の成功、あるいは科学への貢献は、単にその仮説が「真実」であると認識されていることや、先行する考えを置き換えたり、包含したり、縮小したりする力にあるのではなく、むしろ、根拠のない仮定や曖昧な部分を明らかにする研究を刺激する能力にあるのかもしれない。
— ウィリアム・グレン『大量絶滅論争』
一般的に、科学者は「エレガントな」または「美しい」理論を求める傾向があります。科学者は、既知の事実に従っているものの、比較的単純で扱いやすい理論を指すために、これらの用語をよく使用します。オッカムの剃刀は、同等に説明力のある仮説のグループの中から最も望ましいものを選択するための経験則として役立ちます。
単一の仮説を仮定することから生じる確証バイアスを最小限に抑えるために、強い推論では複数の代替仮説を仮定する必要性を強調し、[66]アーティファクトを回避する。[67]
仮説からの予測
有用な仮説はどれも、演繹的推論を含む推論によって予測を可能にします。[j]実験室での実験の結果や自然界の現象の観察を予測するかもしれません。予測は統計的なもので、確率のみを扱うこともあります。
このような予測をテストした結果が現時点では不明であることが不可欠です。この場合のみ、成功した結果によって仮説が正しい確率が高まります。結果がすでにわかっている場合は、結果と呼ばれ、仮説を立てる際にすでに考慮されている必要があります。
予測が観察や経験によって得られない場合、その仮説はまだ検証可能ではなく、したがって、その程度まで厳密には非科学的のままです。新しい技術や理論によって、必要な実験が実行可能になる場合があります。たとえば、他の知的種族の存在に関する仮説は、科学的根拠に基づいた推測によって説得力があるかもしれませんが、この仮説を検証できる既知の実験はありません。したがって、科学自体はその可能性についてほとんど語れません。将来、新しい技術によって実験的テストが可能になり、推測が科学として認められるようになるかもしれません。
例えば、アインシュタインの一般相対性理論は、光が重力場で曲がることや、曲がり具合がその重力場の強さに正確に依存することなど、観測可能な時空構造についていくつかの具体的な予測を行っている。 1919年の日食中に行われたアーサー・エディントンの観測は、ニュートンの重力理論ではなく一般相対性理論を支持するものであった。[72]
実験
予測がなされると、実験によってその予測を追求することができる。テスト結果が予測と矛盾する場合、その予測をもたらした仮説は疑問視され、その仮説の妥当性は低下する。時には、実験が誤って実施されたり、重要な実験と比べてあまりよく設計されていないことがある。実験結果が予測を裏付けるものであれば、仮説は正しい可能性が高いと考えられるが、それでも間違っている可能性があり、さらなるテストが続けられる。実験管理は、観察誤差に対処するための手法である。この手法では、異なる条件下での複数のサンプル、観察、または母集団間の対比を使用して、何が変化して何が同じままであるかを確認する。測定行為の条件を変化させることで、何が変化したかを特定できるようにする。ミルの規範は、重要な要因が何であるかを解明するのに役立つ。[80] 因子分析は、効果における重要な要因を発見するための手法の 1 つである。
予測に応じて、実験はさまざまな形をとることができます。実験室での古典的な実験、二重盲検法による研究、考古学的な発掘調査などです。ニューヨークからパリまで飛行機を飛ばすことさえ、飛行機を建造するために使用された 空気力学の仮説をテストする実験です。
これらの機関は、研究機能を費用対効果に還元し、[81]費用と研究者の時間と注意を費やし、その見返りとして構成員に報告する。[82] CERNの大型ハドロン衝突型加速器（LHC）[83]やLIGO [84]、国立点火施設（NIF）[85]、国際宇宙ステーション（ISS）[86] 、ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡（JWST）[87] [88]などの現在の大型装置は、数十億ドルの費用と数十年にわたる期間を要すると予想される。これらの種類の機関は、国家レベル、さらには国際レベルで公共政策に影響を与え、研究者はそのような装置とその付属インフラへの共有アクセスを必要とするだろう。[ε] [89]
科学者は、実験を行う側がオープンで説明責任を果たす姿勢を前提としています。詳細な記録は、実験結果の記録と報告に役立ち、手順の有効性と完全性を支えるために不可欠です。また、他の人による実験結果の再現にも役立ちます。このアプローチの痕跡は、地球の歳差運動の値を決定する際にヒッパルコス(紀元前 190-120 年) の研究に見られ、一方、制御された実験は、アルバタニ(紀元 853-929 年) [90]とアルハゼン (紀元 965-1039 年)の研究に見られます。[91] [l] [b]
コミュニケーションと反復
科学的方法は反復的です。どの段階でも、正確さと精度を高めることができるため、何らかの考慮により科学者はプロセスの以前の部分を繰り返すことになります。興味深い仮説を立てることができなければ、科学者は検討中の主題を再定義することになるかもしれません。興味深い検証可能な予測を仮説が生み出せなければ、仮説または主題の定義を再検討することになるかもしれません。興味深い結果を生み出せない実験に失敗すると、科学者は実験方法、仮説、または主題の定義を再検討することになるかもしれません。
この繰り返しは数十年、時には数世紀に及ぶことがあります。出版された論文は、その上に構築することができます。たとえば、1027年までに、アルハゼンは光の屈折の測定に基づいて、宇宙空間は空気よりも密度が低いと推測することができました。つまり、「天体の密度は空気の密度よりも低い」ということです。[13] 1079年、イブン・ムアズの『薄明かりに関する論文』は、太陽光線の大気の屈折に基づいて、地球の大気の厚さが50マイルであると推測することができました。 [m]
このため、科学的手法は循環的であるとよく言われます。つまり、新しい情報が新しい特徴づけにつながり、科学のサイクルが継続するのです。収集された測定値はアーカイブ化され、他の人に渡されて使用される可能性があります。他の科学者が独自の研究を開始し、どの段階でもプロセスに参加することがあります。彼らは特性評価を採用して独自の仮説を立てるかもしれませんし、仮説を採用して独自の予測を導き出すかもしれません。多くの場合、実験は予測を行った人によって行われず、特性評価は他の誰かが行った実験に基づいています。公開された実験結果は、独自の再現性を予測する仮説としても役立ちます。
確認
科学は社会的な事業であり、科学的研究はそれが実証されれば科学界に受け入れられる傾向がある。重要なのは、実験的および理論的結果は科学界の他の人たちによって再現されなければならないということである。研究者たちはこのビジョンのために命を捧げてきた。ゲオルク・ヴィルヘルム・リヒマンは、ベンジャミン・フランクリンの1752年の凧揚げ実験を再現しようとして球雷に当たって亡くなった（1753年）。[99]
実験を繰り返しても同じ結果が得られない場合、元の結果に誤りがあった可能性があることを意味します。その結果、1 つの実験を複数回実行することは一般的であり、特に制御されていない変数や実験エラーの兆候がある場合はそうです。重要な結果や意外な結果については、他の科学者も結果を再現しようとすることがあります。特に、その結果が自分の研究にとって重要である場合はそうです。[100]複製は、治療が個人のグループに施される社会科学や生物医学科学において、論争の的となっている問題です。通常、実験グループは薬などの治療を受け、対照群はプラセボを受け取ります。ジョン・イオアニディスは2005 年に、使用されている方法によって、再現できない多くの発見がもたらされていると指摘しました。[101]
査読のプロセスには、専門家による実験の評価が含まれ、専門家は通常、匿名で意見を述べる。一部のジャーナルでは、特に分野が高度に専門化されている場合、実験者に査読者候補のリストを提供するよう要求する。査読では結果の正確さは証明されず、実験自体が妥当であったという査読者の意見（実験者によって提供された説明に基づく）のみが証明される。査読を通過すると（査読者が新しい実験を要求することもある）、研究は査読付きの科学ジャーナルに掲載される。結果を掲載する特定のジャーナルは、研究の認識された品質を示す。[n]
科学者は通常、データを記録することに注意を払っており、これはルドヴィク・フレック（1896–1961）らによって推進された要件である。[102] 通常は要求されないが、オリジナルの結果（またはオリジナルの結果の一部）を再現したい他の科学者にこのデータを提供するよう求められる場合があり、入手が困難な実験サンプルの共有にまで及ぶ。[103]科学の不正や詐欺的なデータから研究者を守るために、国立科学財団などの政府の研究助成機関や、ネイチャーやサイエンスなどの科学雑誌は、他の研究者がデータや方法をテストし、以前の研究を基に研究を進められるように、研究者はデータと方法をアーカイブしなければならないという方針を持っている。科学データのアーカイブは、米国のいくつかの国立公文書館または世界データセンターで行うことができる。
基本原則
誠実さ、オープンさ、そして反証可能性
科学の自由な原則は、正確さと正直さの信条を追求することです。オープンであることはすでに程度の問題です。オープンであることは、懐疑主義の一般的な厳格さによって制限されます。そしてもちろん、非科学の問題もあります。
スモーリンは2013年に、調査のルールの潜在的に限定的な定義を与えるのではなく、倫理原則を支持した。[δ]彼の考えは、データ駆動型およびビッグサイエンスの規模の文脈に立っており、誠実さ、ひいては再現性の重要性が高まっている。彼の考えでは、科学は認定を受け、コミュニティ内で活動している人々によるコミュニティの努力である。彼はまた、熱心すぎる倹約に対しても警告している。
ポパーは以前、倫理原則をさらに推し進め、理論が反証可能である場合にのみ理論に価値を認めるとまで主張した。ポパーは反証可能性の基準を用いて、科学的理論と占星術のような理論を区別した。どちらも観察結果を「説明する」が、科学的理論は予測が正しいか間違っているかを判断するリスクを負う。[104] [105]
「我々の中で、自分の考えを反証される危険にさらすことを望まない者は、科学のゲームに参加していない。」
— カール・ポパー『科学的発見の論理』（2002 [1935]）
理論と観察の相互作用
科学には限界がある。その限界は通常、信仰など科学の領域外の疑問に対する答えとみなされる。科学には、現実について真実の陳述をしようとするため、他の限界もある。[106]真実の性質と、科学的陳述が現実とどのように関係するかについての議論は、ここの科学哲学に関する記事に任せるのが最善である。より直接的な話題の限界は、現実の観察において現れる。
経験的データを解釈するには理論が必要であり、したがって観察は観察者の概念的枠組みに影響を受けるため、純粋な観察が存在しないことは科学的探究の自然な限界である。[108]科学は未完成のプロジェクトであるため、これは困難につながる。つまり、情報が限られているため、誤った結論が導き出される。
ここでの例は、ハンソンがこの概念を説明するために使用したケプラーとブラーエの実験である。同じ日の出を観察したにもかかわらず、2人の科学者は異なる結論に達した。彼らの相互主観性が異なる結論を導いたのである。ヨハネス・ケプラーはティコ・ブラーエの観測方法を使用した。それは太陽を直接見るのではなく、ピンホールの開口部を通して太陽の画像を紙に投影するというものである。彼はブラーエとは反対に、皆既日食の歴史的記録があることを知っていたため、太陽の皆既日食はあり得ないというブラーエの結論に同意しなかった。代わりに、彼は開口部が大きいほど撮影された画像はより正確になると推論した。この事実は現在、光学システム設計の基本となっている。[d]ここでのもう1つの歴史的例は海王星の発見である。以前の観測者は何を見ているのか分からなかったため、数学によって発見されたとされている。[109]
経験主義、合理主義、そしてより実用的な見解
科学的努力は、自然界に関する真実の追求、または自然界に関する疑問の除去として特徴付けられます。前者は経験的データと論理から直接説明を構築することであり、後者は潜在的な説明を削減することです。[ζ]経験的データの解釈が理論に左右されることは上で確立されているため、どちらのアプローチも簡単ではありません。
科学的方法に遍在する要素は経験主義であり、知識は観察を伴うプロセスによって生み出され、科学理論は観察を一般化すると主張する。これは、知識は人間の知性によって生み出されるという厳格な合理主義とは対照的である。これは後にポパーによって先行理論の上に構築されると明確にされた。 [111]科学的方法は、理性だけでは特定の科学的問題を解決できないという立場を体現している。それは、啓示、政治的または宗教的教義、伝統への訴え、一般に信じられている信念、常識、または現在保持されている理論が真実を証明する唯一の手段であるという主張を明確に反駁する。[15] [78]
1877 年、[47] CS パースは、探究一般を、真実の追求そのものではなく、驚きや意見の不一致などから生じる苛立たしく抑制的な疑念から抜け出し、行動する用意のある確固たる信念に到達するための闘争であると特徴づけた。彼の実際主義的な見解は、科学的探究をより広い範囲の一部として位置づけ、一般的な探究と同様に、単なる言葉による疑念や「誇張された疑念」ではなく、実際の疑念によって促進されるものとした。彼は、そのような疑念は無益であると主張した。[o]パースがここで反論するこの「誇張された疑念」は、もちろん、ルネ・デカルトに関連するデカルト的疑念の別名にすぎない。それは、疑うことのできないものを特定することによって、確実な知識に到達する方法論的な道である。
科学的方法の強力な定式化は、経験的データが経験やその他の抽象化された知識の形で提示される経験主義の形態と常に一致するとは限らない。現在の科学的実践では、科学的モデリングの使用と抽象的な類型や理論への依存が通常受け入れられている。2010年にホーキングは、物理学の現実モデルは、それが有用な予測を行うことが証明されている場合にのみ受け入れられるべきであると示唆した。彼はこの概念をモデル依存的実在論と呼んでいる。[114]
合理性
合理性は健全な推論の本質を体現しており、哲学的議論だけでなく科学や実際の意思決定の領域でも基礎となる。伝統的な観点によれば、合理性は2つの目的を果たす。それは信念を統制し、それが論理的原則と一致するようにすることと、行動を導き、首尾一貫した有益な結果に導くことである。この理解は、私たちの世界に対する理解を形作り、私たちの選択と行動を知らせる上での理性の極めて重要な役割を強調している。[115]次のセクションでは、まず信念と偏見について検討し、次に科学と最も関連のある合理的推論について検討する。
信念と偏見
科学的方法論では、可能な限り、制御された条件で仮説をテストすることがしばしば指示されます。これは、生物科学などの特定の分野では頻繁に可能ですが、天文学などの他の分野ではより困難です。
実験の制御と再現性の実践は、状況の潜在的に有害な影響、そしてある程度は個人的な偏見を軽減する効果があります。たとえば、既存の信念は、確証バイアスのように結果の解釈を変える可能性があります。これは、特定の信念を持つ人が、他の観察者が反対したとしても、物事を自分の信念を強化するものとして見るように導くヒューリスティックです（言い換えれば、人々は観察すると予想されるものを観察する傾向があります）。[35]
思考の活動は疑いの刺激によって刺激され、信念が達成されると停止します。
— CS ピアース『私たちの考えを明確にする方法』（1877）[64]
歴史的な例としては、疾走する馬の脚は、どの脚も地面に触れていない時点で広がっているという信念があり、このイメージは支持者によって絵画に描かれるほどでした。しかし、エドワード・マイブリッジによる馬の疾走の最初のストップモーション写真は、これが誤りであり、脚は集まっていることを示しています。[116]
もう一つの重要な人間のバイアスとして、新しい、意外な発言を好む傾向（「新奇性への訴え」を参照）が挙げられ、その結果、新しいものが真実であるという証拠を探すことになる。[117]十分に証明されていない信念は、それほど厳密ではないヒューリスティックを介して信じられ、行動に移される可能性がある。[118]
ゴールドハーバーとニエトは2010年に、「多くの密接に隣接する主題を持つ理論的構造が理論的概念を結びつけることによって記述される場合、理論的構造は堅固になり、覆すことがますます困難になるが、決して不可能ではない」という観察を発表した。[119]物語が構築されると、その要素は信じやすくなる。[120] [36]
フレック (1979)、p. 27 は、「言葉や考えは、本来、それらと一致する経験の音声的かつ精神的な等価物である。... このような原始的な考えは、最初は常に広範すぎ、専門性が不十分である。... 多くの詳細と関係からなる構造的に完全で閉じた意見の体系が形成されると、それはそれに矛盾するものすべてに対して永続的な抵抗力を持つ」と述べている。これらの関係には、先験的に想定された要素があったり、最終的にそれらを生み出すプロセスに他の論理的または方法論的な欠陥が含まれていたりすることがある。ドナルド・M・マッケイは、測定の精度の限界という観点からこれらの要素を分析し、測定のカテゴリの道具的要素と関連付けた。[η]
演繹的推論と帰納的推論
真実を正当化する2つの対立する根拠があるという考え方は、科学的方法の歴史を通じて、分析と総合、非増幅的/増幅的、あるいは確認と検証などとして現れてきました。（そして、他の種類の推論もあります。）1つは観察されたものを使用して基本的な真実を構築することであり、もう1つはそれらの基本的な真実からより具体的な原理を導き出すことです。[121]
演繹的推論は、以前に真実であると示されたことに基づいて知識を構築することです。それは、以前に確立された事実の仮定を必要とし、仮定が真実であれば、有効な演繹は結論の真実性を保証します。帰納的推論は、確立された真実からではなく、観察の集合から知識を構築します。認知的仮定は最初の認識の解釈を歪める可能性があるため、観察された現象に関して厳格な懐疑主義が必要です。[122]
帰納的推論と演繹的推論がどのように機能するかの例は、重力理論の歴史に見ることができます。[p]地球の運動を完全に記録するには、カルデア、インド、ペルシャ、ギリシャ、アラビア、ヨーロッパの天文学者による何千年にもわたる測定が必要でした。[q]その後、ケプラー（および他の天文学者）は、収集したデータを帰納的に一般化することで初期の理論を構築することができ、ニュートンは1727年に以前の理論と測定値を彼の運動法則の帰結に統合することができました。 [r]
帰納的推論のもう一つの一般的な例は、現在の理論に対する反例の観察によって新しいアイデアの必要性が誘発されるというものである。1859年にルヴェリエは水星の近日点に関する問題を指摘し、ニュートンの理論が少なくとも不完全であることを示した。ニュートンの理論と観測の間で観測された水星歳差運動の差は、アインシュタインが相対性理論の初期のテストとして思いついたことの一つであった。彼の相対論的計算は、ニュートンの理論よりも観測とかなり一致していた。[s]今日の物理学の標準モデルは、アインシュタインの理論を取り巻く概念の少なくともいくつかはまだわかっていないことを示唆しているが、それは今日まで有効であり、演繹的に構築され続けている。
ある理論が真実であると仮定され、その後その理論が構築されるのは、演繹的推論の一般的な例です。アインシュタインの業績に基づく理論構築は、単に「このケースは一般/特殊相対性理論が適用される条件を満たすことを示したため、その結論も適用される」と述べることができます。「このケース」が条件を満たすことが適切に示されていれば、結論は従います。これを拡張したものが、未解決の問題に対する解決策の仮定です。この弱い種類の演繹的推論は、複数の科学者、または研究者チームが特定のケースを徐々に解決し、より大きな理論を証明するための作業を行っている現在の研究で使用されます。この研究では、新しい証拠が出てくるたびに仮説が何度も修正されることがよくあります。
帰納的推論と演繹的推論をこのように提示すると、科学がしばしば反復のサイクルとして提示される理由の一部がわかります。そのサイクルの基礎は推論にあり、手順に従うことだけにあるのではないことを心に留めておくことが重要です。
確実性、確率、統計的推論
科学的真実の主張には、3つの方法で反対することができます。それは、主張を偽造すること、主張の確実性を疑うこと、主張自体が矛盾していると主張することです。[t]ここでの矛盾とは、反対のことを真実であると述べるなど、論理の内部エラーを意味します。偽造とは、ポパーが推測と反論の正直な作業と呼んだものです[32]。確実性は、おそらく、真実と非真実を区別することが最も困難になる部分です。
科学的研究における測定には通常、不確実性の推定が伴う。[81]不確実性は、多くの場合、目的の量を繰り返し測定することによって推定される。不確実性は、使用される個々の基礎となる量の不確実性を考慮して計算されることもある。特定の時点における国の人口などの数も、データ収集の制限により不確実性を持つことがある。あるいは、数は目的の量のサンプルを表すこともあり、その不確実性は使用されるサンプリング方法と採取されたサンプルの数に依存する。
測定の不正確さの場合、研究の結論に表れるのは単に「あり得る偏差」だけです。統計は違います。帰納的統計一般化ではサンプルデータを取り、より一般的な結論を推定しますが、これは正当化され、精査される必要があります。統計モデルは役に立つだけで、状況を完全に表現することはできないとさえ言えるでしょう。
統計分析では、予想されるバイアスと予想外のバイアスが大きな要因となる。[127] 研究上の疑問、データの収集、結果の解釈はすべて、論理的に安定した環境よりも厳しい精査を受ける。統計モデルは検証のプロセスを経るが、そのプロセスでは、潜在的なバイアスを認識することの方がハードロジックよりも重要であるとさえ言える。結局のところ、論理の誤りはピアレビューで見つけやすいのだ。 [u]より一般的には、合理的な知識、特に統計に対する主張は、適切な文脈に置かれなければならない。[122]したがって、「10人中9人の医師が推奨する」などの単純な発言は、その方法論を正当化しないため、質が不明である。
統計的手法に精通していないと、誤った結論に至る可能性がある。簡単な例を挙げると、[v]複数の確率が相互作用する場合、例えば医療専門家は[129]適切な理解が不足している。ベイズの定理は、新しい情報が与えられた場合に、現在の確率がどのように調整されるかを説明する数学的原理である。男の子と女の子のパラドックスは一般的な例である。知識表現において、ランダム変数間の相互情報量のベイズ推定は、精査中の情報の依存性、独立性、または相互依存性を測定する方法である。[130]
フィールド調査の一般的な調査方法論を超えて、この概念は確率的推論とともに、研究対象が明確な存在状態を持たない科学分野を発展させるために使用されます。たとえば、統計力学などです。
調査方法
仮説演繹法
仮説演繹モデル、または仮説検定法、あるいは「伝統的な」科学的方法は、その名前が示すように、仮説の形成と演繹的推論による仮説の検定に基づいています。ここでは、実験によって反証可能な含意を述べた仮説（予測と呼ばれることが多い）が中心的な重要性を持ちます。検定されるのは仮説ではなくその含意だからです。[131]基本的に、科学者は（潜在的な）理論が持つ仮説的帰結を見て、理論そのものではなく、それらを証明または反証します。それらの仮説的帰結の実験的検定でそれらが偽であることが示された場合、論理的に、それらを暗示した理論の部分も偽であったことになります。しかし、それらが真であることが示されたとしても、それは理論を決定的に証明するものではありません。
このテストのロジックは、この調査方法を演繹的に推論できるようにするものです。定式化された仮説は「真」であると想定され、その「真」の記述から含意が推論されます。次のテストで含意が偽であることが示された場合、仮説も偽であったことになります。テストで含意が真であることが示された場合、新しい洞察が得られます。ここでの肯定的なテストは、せいぜいテストされた仮説を強く示唆するだけで、決定的に証明するものではないことを認識することが重要です。演繹的推論 (A ⇒ B) はそのような同等性はなく、(¬B ⇒ ¬A) のみが有効なロジックです。ただし、ヘンペルが述べたように、肯定的な結果は「少なくともいくらかの支持、確証、または確認」を提供します。[132]これが、ポッパーがフィールドされた仮説が反証可能であることを主張した理由です。成功したテストは、それ以外のことをほとんど示唆しないからです。ギリーズが述べたように、「成功した理論とは、反証による排除を生き残る理論です」。[131]
この調査方法における演繹的推論は、時には帰納的推論、つまり論理的推論を通じて最も妥当な説明を探すことに置き換えられる。例えば生物学では、一般法則はほとんどなく、[131]有効な推論は確固とした前提に依存している。[122]
帰納的方法
科学的真実を導き出す帰納主義的アプローチは、フランシス・ベーコン、特にアイザック・ニュートンとその後継者たちによって初めて注目されるようになった。[133] HD 法が確立された後、それはしばしば「漁り」のようなものとして無視された。[131]それはある程度有効ではあるが、今日の帰納的方法は歴史的なアプローチから遠く離れていることが多い。収集されたデータの規模がこの方法に新たな有効性を与えているのだ。それはデータマイニングプロジェクトや大規模観測プロジェクトと最も関連している。どちらの場合も、提案された実験の結果がどうなるかがまったく明らかでないことが多く、したがって知識は帰納的推論によるデータ収集後に生じる。[r]
伝統的な調査方法がその両方を行うのに対し、帰納的アプローチでは通常、仮説ではなく研究上の疑問のみを策定します。代わりに、最初の疑問に続いて、適切な「ハイスループット方法」によるデータ収集が決定され、結果として得られたデータが処理され、「クリーンアップ」され、その後結論が導き出されます。「この焦点のシフトにより、データはそれ自体で新しい洞察を明らかにするという最高の役割にまで高められます」。[131]
帰納的方法が仮説を立てる方法に比べて優れている点は、研究対象に関する「研究者の先入観」から本質的に自由であることです。一方、帰納的推論は、帰納的に推論された結論のすべてがそうであるように、常に確実性の尺度を伴います。[131]ただし、この確実性の尺度はかなり高いレベルに達する可能性があります。たとえば、暗号化ソフトウェアで使用される大きな素数の決定などです。[134]
数学モデル
数学的モデリング、あるいは異地性推論は、典型的には仮説を立て、それに続いて物理的な実験室実験を行う代わりにテストできる数学的構成を構築することである。このアプローチには、単純化/抽象化と一連の対応規則という2つの主な要素がある。対応規則は、構築されたモデルが現実とどのように関係するか、つまり真実がどのように導き出されるかを示す。そして、与えられたシステムを抽象化する際に取られる単純化のステップは、関連性のない要素を減らし、それによって予期しないエラーを減らすことである。[131]これらのステップは、研究者がシステムの重要な要素を理解し、システムがますます不変になり、それによって安定するまで、どこまで倹約できるかを理解する上でも役立つ。倹約と関連する原則については、以下でさらに詳しく説明する。
数学への翻訳が完了すると、結果として得られるモデルは、対応するシステムの代わりに、純粋に数学的かつ計算的な手段で分析できます。この分析の結果ももちろん純粋に数学的な性質を持ち、以前に決定された対応ルール（結果のレビューと解釈の後の反復）を介して、現実に存在するシステムに翻訳されます。このようなモデルの推論方法は、多くの場合、数学的に演繹的ですが、そうである必要はありません。ここでの例は、モンテカルロシミュレーションです。これらは経験的データを「任意に」生成し、普遍的な原理を明らかにすることはできないかもしれませんが、それでも有用です。[131]
科学的探究
科学的探究は一般に、科学者が将来の実験の結果を予測するために使用できる検証可能な説明の形で知識を得ることを目指しています。これにより、科学者は研究対象のトピックをより深く理解し、後にその理解を使用して原因メカニズムに介入することができます（病気の治療など）。説明が予測をより良く行うほど、より有用になる頻度が高くなり、他の説明よりも証拠をより良く説明し続ける可能性が高くなります。最も成功した説明、つまり幅広い状況で説明し、正確な予測を行う説明は、しばしば科学理論と呼ばれます。[C]
ほとんどの実験結果は、人間の理解に大きな変化をもたらさない。理論的な科学的理解の向上は、通常、時間の経過とともに徐々に発展していく過程から生じ、時には科学の異なる領域にまたがる。[136]科学的モデルは、実験的にテストされた範囲や期間、科学界での受け入れ度合いによって異なる。一般的に、説明は、特定のトピックに関する証拠が蓄積されるにつれて時間の経過とともに受け入れられるようになり、問題の説明は、証拠を説明する上で他の説明よりも強力であることが証明される。多くの場合、後続の研究者は、時間の経過とともに説明を再定式化したり、説明を組み合わせて新しい説明を生み出したりします。
科学的探究の特性
科学的知識は経験的発見と密接に結びついており、新たな実験的観察が発見されたものと矛盾する場合、反証される可能性があります。つまり、新たな問題のある証拠が発見される可能性があるため、いかなる理論も最終的なものとみなされることはありません。そのような証拠が見つかった場合、新しい理論が提案されるか、または（より一般的には）以前の理論を修正するだけで新しい証拠を説明できることが判明します。理論の強さは、その中核となる原則に大きな変更を加えることなく、どれだけ長く存続してきたかに関係します。
理論は他の理論に吸収されることもある。例えば、ニュートンの法則は何千年にもわたる惑星の科学的観察をほぼ完璧に説明した。しかし、これらの法則はその後、より一般的な理論（相対性理論）の特殊なケースであると判断され、ニュートンの法則の（それまで説明されていなかった）例外を説明し、重力による光の偏向などの他の観察を予測し説明した。したがって、場合によっては、独立して関連のない科学的観察が、説明力が高まる原理によって結び付けられ、統一されることがある。[137] [119]
新しい理論は以前の理論よりも包括的であり、したがって以前の理論よりも多くのことを説明できるため、後継の理論は以前のものよりも多くの観察結果を説明できるため、より高い基準を満たすことができる可能性があります。[137]たとえば、進化論は地球上の生命の多様性、種が環境に適応する方法、および自然界で観察される他の多くのパターンを説明します。 [138] [139]最新の主要な変更は、遺伝学と統合されて現代の進化論的総合を形成したことです。その後の変更で、生化学や分子生物学など他の多くの分野の側面も包含されました。
ヒューリスティック
確証理論
歴史の過程で、ある理論が別の理論に取って代わられ、ある理論はさらなる研究を提案したが、他の理論は現象を説明するだけで満足しているようだった。ある理論が別の理論に取って代わった理由は、必ずしも明白または単純ではない。科学哲学には、「良い」理論が満たす基準とは何かという疑問が含まれる。この問題には長い歴史があり、多くの科学者や哲学者が考えてきた。その目的は、認知バイアスを導入することなく、ある理論を他の理論よりも好ましいものとして選択できるようにすることである。[140]異なる思想家が異なる側面を強調するが、[ι]良い理論：
- 正確である（些細な要素）
- 内部的にも、現在受け入れられている他の関連する理論とも一貫している。
- 説明力があり、その結果は説明に必要なデータの範囲を超えていることを意味する。
- 混乱し孤立した現象を整理するなど、統一的な力を持つ
- さらなる研究に有益です。
そのような理論を探す際に、科学者は経験的証拠による指針が不足しているため、次のことに固執しようとするでしょう。
- 因果関係の説明における簡潔さ
- 不変の観測を探します。
- 科学者は、複数の異なる事柄を示す可能性がある「形式的な優雅さ」という非常に主観的な基準を挙げることもあります。
ここでの目標は、理論の選択を恣意的でないものにすることです。とはいえ、これらの基準には主観的な要素が含まれており、決定的なものというよりは経験則として考えるべきです。 [κ]また、このような基準は必ずしも代替理論を決定するものではありません。バードの言葉を引用: [146]
「[このような基準]は科学的な選択を決定することはできません。第一に、理論のどの特徴がこれらの基準を満たすかは議論の余地があるかもしれません（たとえば、単純さは理論の存在論的コミットメントに関係するのか、それともその数学的形式に関係するのか？）。第二に、これらの基準は不正確であるため、それらがどの程度当てはまるかについて意見の相違が生じる可能性があります。第三に、特にそれらが矛盾する場合、それらを互いに相対的にどのように重み付けするかについて意見の相違が生じる可能性があります。」
既存の科学理論がこれらすべての基準を満たしているかどうかも議論の余地があり、これらの基準は未だ達成されていない目標を表している可能性がある。例えば、現時点では、既存のすべての観察結果に対する説明力はどの理論でも満たされていない。[147] [148]
倹約
「良い」理論の要件は何世紀にもわたって議論されてきましたが、おそらくオッカムの剃刀[w]よりもさらに古く、オッカムの剃刀は良い理論の属性とみなされることが多いです。科学はシンプルであろうとします。収集されたデータが複数の説明をサポートする場合、現象の最も単純な説明または理論の最も単純な構成が簡素化の原則によって推奨されます。[149]科学者は、複雑なステートメントの単純な証明を美しいとさえ呼んでいます。
私たちは、自然界の事物の原因は、その現象を説明するのに真実かつ十分なもの以外認めてはならない。
— アイザック ニュートン、数学の哲学 (1723 [第 3 版]) [1]
倹約の概念は、科学的真実の追求における完全な倹約を意味するものとみなされるべきではない。一般的なプロセスは、膨大な数の潜在的な説明と一般的な無秩序の反対の端から始まる。その一例は、ポール・クルーグマンのプロセスに見ることができる。彼は「あえて愚かになる」ことを明示的に述べている。彼は、国際貿易の新しい理論に関する研究において、以前の研究をオープンな心構えで見直し、当初の視点をありそうもない方向にまで広げたと書いている。十分なアイデアが集まったら、単純化して、うまくいかないものの中からうまくいくものを見つけようとした。ここでクルーグマンが特有だったのは、「問題を疑う」ことだった。彼は、以前の研究がすでに提示されている証拠に誤ったモデルを適用していたことを認識し、「知的なコメントは無視された」とコメントした。[150]したがって、他の思考圏に対する一般的な偏見を橋渡しする必要性に触れている。[151]
優雅
オッカムの剃刀は「シンプルなエレガンス」という見出しに当てはまるかもしれないが、簡潔さとエレガンスは異なる方向に引っ張られると議論の余地がある。追加要素を導入すると理論の定式化が簡素化される可能性があるが、理論のオントロジーを簡素化すると構文の複雑さが増す可能性がある。[145]
時には、失敗したアイデアの場当たり的な修正も、「形式的な優雅さ」を欠いているとして却下されることがある。この「美的」と呼べるものへの訴えは特徴づけるのが難しいが、本質的にはある種の親しみやすさに関するものである。しかし、「優雅さ」に基づく議論は論争を呼ぶものであり、親しみやすさに過度に依存すると停滞を招くことになる。[142]
不変性
不変性の原理は、少なくとも20世紀初頭から、科学論文、特に物理学のテーマとなってきた。[θ]ここでの基本的な考え方は、探すべき良い構造は視点に依存しないものであるということであり、もちろんこの考え方は、ミルの「差異と一致の方法」など、以前から取り上げられてきた。この方法は、対比と不変性の文脈で参照される。[152]しかし、よくあることだが、基本的な考慮事項であることと、重視されることの間には違いがある。不変性の原理は、アインシュタインの相対性理論の登場以降に初めて重視されるようになった。相対性理論は、すべてを関係に還元し、したがって根本的に不変で、変えることができないものだった。[153] [x] 2009年にデイヴィッド・ドイチュが述べたように、「変化しにくい説明の探求は、すべての進歩の源である」。[144]
この例は、アインシュタインの思考実験の 1 つに見ることができます。何もない空間に浮かぶ実験室は、有用な不変観察の例です。彼は、重力がなく、実験者が実験室で自由に浮遊していると想像しました。— 今、ある物体が実験室を上向きに引っ張り、均一に加速すると、実験者は結果として生じる力を重力として認識します。ただし、その物体は、実験室を継続的に加速するために必要な作業を感じることになります。[x]この実験を通じて、アインシュタインは重力と慣性質量を同一視することができました。これは、ニュートンの法則では説明できないことであり、初期ではありますが「一般相対性理論の公理に対する強力な議論」でした。[154]
現実を示唆する特徴は、常に、側面、投影から独立した構造のある種の不変性です。
— マックス・ボルン、「物理的現実」（1953年）、149 — ワイナート（2004年） [143]による引用
物理学における不変性に関する議論は、より具体的な対称性の文脈で行われることが多い。[153]上記のアインシュタインの例は、ミルの用語で言えば、2つの値の一致である。不変性の文脈では、それは何らかの変換や視点の変化によっても変化しない変数である。そして対称性に焦点を当てた議論では、2つの視点は関連する側面を共有するシステムであり、したがって対称的であるとみなされる。
ここで関連する原則は、反証可能性と検証可能性である。変更が困難であることの反対は、反証に抵抗する理論である。ヴォルフガング・パウリは、そのフラストレーションを「間違ってさえいない」と色鮮やかに表現した。科学理論が反証可能であることの重要性は、カール・ポパーの哲学において特に強調されている。ここでのより広い見方は検証可能性である。それは前者を含み、追加の実際的な考慮を可能にするからである。[155] [156]
哲学と談話
科学哲学は、科学的方法の根底にある論理、科学と非科学を分けるもの、そして科学に内在する倫理を研究する。科学的方法の基礎を形成する基本的な仮定があり、それは少なくとも一人の著名な科学者によって哲学から導き出されたものである[D] [157] 。すなわち、現実は客観的かつ首尾一貫している、人間には現実を正確に知覚する能力がある、そして現実世界の要素には合理的な説明が存在する、というものである。[157]方法論的自然主義からのこれらの仮定は、科学の基礎を形成する。論理実証主義、経験主義、反証主義、その他の理論はこれらの仮定を批判し、科学の論理について別の説明を与えてきたが、それぞれの理論自体も批判されてきた。
科学の方法を定義する現代哲学的概念化と試みには、いくつかの種類があります。[λ]統一主義者が試みたものは、有用な（または少なくとも科学のあらゆる文脈で「機能する」）統一された定義の存在を主張します。多元主義者は、科学の程度があまりにも断片化されているため、その方法の普遍的な定義は有用ではないと主張します。そして、定義の試み自体がすでにアイデアの自由な流れを阻害していると主張する人々。
さらに、科学が行われる社会的な枠組みや、科学の社会環境が研究に与える影響についての見解もあります。また、デューイの『思考法』 （1910 年）やカール・ピアソンの『科学の文法』 （1892 年）によって普及された「科学的方法」があり、教育においてかなり無批判に使用されています。
多元
科学的多元主義は、科学哲学における立場であり、科学的方法と主題のさまざまな統一性を拒否する。科学的多元主義者は、科学は主題の形而上学、科学的知識の認識論、または使用すべき研究方法とモデルのいずれか、または複数の点で統一されていないと考える。多元主義者の中には、科学の性質上、多元主義が必要であると考える者もいる。科学分野は実際にはすでに多様であるため、特定の統一性が経験的に証明されるまで、この多様性が間違っていると考える理由はないと言う者もいる。最後に、理論上は統一が可能であっても、 規範的な理由から多元主義を認めるべきだと考える者もいる。
統一主義
科学における統一主義は、論理実証主義の中心的な教義であった。[159] [160]論理実証主義者たちは、この教義をさまざまな方法で解釈した。たとえば、特殊科学によって研究される対象は、通常物理学であると考えられる、共通の、おそらくより基本的な科学領域の対象に還元されるという還元主義のテーゼとして、さまざまな科学のすべての理論と結果は、共通の言語または「普遍的なスラング」で表現できる、または表現されるべきであるというテーゼとして、またはすべての特殊科学が共通の科学的方法を共有するというテーゼとして。[y]
このアイデアの発展は、世界を見るための多くの新しい方法を開拓した技術の急速な進歩によって困難を極めている。
科学的成功の基準が時間とともに変化するという事実は、科学哲学を難しくするだけでなく、科学に対する一般の理解にも問題を引き起こします。私たちには、団結して守るべき固定された科学的手法がありません。
— スティーブン・ワインバーグ、1995年[158]
認識論的アナキズム
ポール・フェイエアベントは科学の歴史を研究し、科学が真に方法論的なプロセスであることを否定するに至った。著書『方法論に反対』で彼は、科学的方法論の説明は科学者が用いるアプローチや方法をすべて網羅できるほど広範にはなり得ず、科学の進歩を規定する有用で例外のない方法論的ルールは存在しないと主張した。要するに、彼は、科学の特定の方法や規範について、それを破ることで科学の進歩に貢献した歴史的エピソードを見つけることができると述べた。彼は、科学的方法論の信奉者が普遍的に有効なルールを1つだけ表現したいのであれば、「何でもあり」であるべきだと冗談交じりに示唆した。[162]しかし、彼が以前に議論したように、これは非経済的である。問題解決者や研究者は、調査中にリソースを慎重に使用すべきである。[E]
科学者に方法論の概念についてインタビューした研究を通じて、形式化された方法論に反対するより一般的な推論が見出されました。この研究は、科学者は利用可能な証拠が自分の仮説を裏付けているかどうかを判断するのにしばしば困難に直面していることを示しました。これは、包括的な方法論的概念と研究の実施を導く正確な戦略との間に直接的なマッピングがないことを示しています。[164]
教育
科学教育において、一般的かつ普遍的な科学的方法という考え方は顕著な影響力を持っており、数多くの研究（米国）は、この方法の枠組みがしばしば生徒と教師の両方の科学の概念の一部を形成していることを示している。[165] [166]この伝統的な教育の慣習は科学者によって反論されてきた。教育の連続的な要素と科学的方法の統一された見方は、科学者の実際の仕事の仕方を反映していないというコンセンサスがあるためである。[167] [168] [169]アメリカ科学振興協会（AAAS）などの科学者の主要な組織は、科学をリベラルアーツの学習の伝統の一部と見なし、科学を正しく理解するには、孤立した科学だけでなく、哲学と歴史の理解も含まれると考えている。[170]
科学がどのように知識を生み出すかは、20世紀初頭から「科学的方法（単数形）」の文脈で教えられてきました。米国に限らず、さまざまな教育システムでは、科学の方法を、観察、仮説、予測、実験という明確な一連のステップとして構造化されたプロセスまたは手順として教えてきました。 [174]
このバージョンの科学的方法は、初等・中等教育、生物医学の分野では長年確立された標準となっています。[176]これは長い間、科学的探究がどのように構成されているかについての不正確な理想化であると考えられてきました。[171]
科学の教えられたプレゼンテーションは、次のような欠点を擁護しなければならなかった。[177]
- 科学の社会的文脈を全く考慮していない。
- それは知識を導き出すための唯一の方法論を示唆している。
- 実験を重視しすぎている
- それは科学を単純化しすぎて、科学的なプロセスに従うことで自動的に知識が得られるという印象を与える。
- それは、質問は必然的に何らかの答えにつながり、答えの前には（具体的な）質問があるという決意の錯覚を与える。
- そして、科学理論は観察された現象からのみ生じると主張している。[178]
科学的方法は、1996年の米国教育基準（ NRC ）に代わる2013年の米国教育基準（NGSS ）にはもはや取り上げられていない。それらもまた国際的な科学教育に影響を与えており、[177]それ以来、測定対象となる基準は、単一の仮説検定法からより広い科学的方法の概念へと移行してきた。 [179]認識論ではなく科学的実践に根ざしたこれらの科学的方法は、科学的および工学的実践、横断的概念（学際的なアイデア）、および専門分野の中核アイデアの3つの次元として説明されている。 [177]
科学的方法は、単純化され普遍的な説明の結果として、一種の神話的地位に達したとよく考えられている。つまり、コミュニケーションのツールとして、あるいはせいぜい理想化としてである。[34] [168]教育のアプローチは、ジョン・デューイの『思考法』（1910年）に大きく影響を受けた。[31]ファン・デル・プローグ（2016年）は、デューイの教育観は長い間、「健全な教育」から離れた公民教育の考えを推進するために使われてきたと指摘し、そのような議論におけるデューイへの言及は（デューイの）不当な解釈であると主張した。[180]
知識の社会学
知識社会学は科学的方法をめぐる議論における概念であり、科学の根底にある方法は社会学的なものであると主張している。キングは、社会学はここで、内なる論理を通じて科学を支配する思想体系と、それらの思想が生まれる社会体系を区別していると説明している。[μ] [i]
思考集団
おそらく、この主張を理解する手掛かりとなるのは、クーンの正常科学の概念に反映されているフレックの思想である。フレックによれば、科学者の研究は、合理的に再構築できない思考スタイルに基づいている。それは学習の経験を通じて染み付き、彼が思考集団と呼ぶものによって共有された仮定の伝統に基づいて科学は進歩する。フレックはまた、この現象は集団のメンバーにはほとんど見えないと主張している。[184]
同様に、ラトゥールとウールガーによる学術科学研究所でのフィールド調査に続いて、カリン・ノール・ツェティナは2つの科学分野（高エネルギー物理学と分子生物学）の比較研究を行い、両科学コミュニティ内の認識論的実践と推論は、いわゆる「科学的方法」が独自の統一概念であるという考えとは矛盾して、「認識論的文化」という概念を導入するほどに異なっているという結論を下した。[185] [z]
状況認識と相対主義
フレックの思想集団の考えに基づいて、社会学者は状況認識の概念を構築しました。それは、研究者の視点が彼らの研究に根本的に影響を及ぼすというものであり、さらに、より急進的な見解も影響を与えます。
ノーウッド・ラッセル・ハンソンは、トーマス・クーンやポール・フェイエアベントとともに、科学における観察の理論的な性質について広範囲に研究した。ハンソンは1958年にこの概念を導入し、観察は観察者の概念的枠組みによって影響を受けることを強調した。彼はゲシュタルトの概念を用いて、先入観が観察と記述の両方にどのように影響するかを示し、ゴルジ体が染色技術の産物であると当初は否定されたことや、ティコ・ブラーエとヨハネス・ケプラーが同じ日の出を異なる解釈で捉えたことなどの例を挙げて説明した。相互主観性は異なる結論を導いた。[108] [d]
クーンとフェイエアベントはハンソンの先駆的な研究を認めたが[189] [190] 、フェイエアベントの方法論的多元主義に関する見解はより急進的であった。クーンやフェイエアベントのような批判が議論を促し、科学理論の真実性や妥当性に頼ることなく科学的知識を説明しようとする社会学的アプローチであるストロング・プログラムの開発につながった。それは、科学的信念が権力、イデオロギー、利益などの社会的要因によってどのように形成されるかを調べるものである。
ポストモダニストによる科学批判は、それ自体が激しい論争の的となっている。この進行中の論争は、科学戦争として知られ、ポストモダニストとリアリストの視点の間の相反する価値観と仮定の結果である。ポストモダニストは、科学的知識は単なる言説であり、根本的な真実を主張するものではないと主張する。対照的に、科学界のリアリストは、科学は現実に関する本当の根本的な真実を明らかにするものだと主張する。科学者によってこの問題に取り組み、ポストモダニストの主張に異議を唱えながら、科学は真実を導き出す正当な方法であると主張する多くの本が書かれている。[191]
方法の限界
発見における偶然の役割
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科学的発見の33%から50%は、探し求めたものではなく、偶然に発見されたと推定されています。これは、科学者が頻繁に幸運だったと表現する理由を説明できるかもしれません。 [9] 19世紀と20世紀の科学者自身も、発見における幸運やセレンディピティの役割を認めていました。[10] ルイ・パスツールは「幸運は準備された心を好む」という有名な格言を残したと言われていますが、一部の心理学者は、科学的文脈で「幸運に備える」とはどういうことかを研究し始めています。研究によると、科学者は偶然や予期せぬことを利用する傾向のあるさまざまなヒューリスティックスを教えられていることが示されています。[9] [193]これは、ナシム・ニコラス・タレブが「反脆弱性」と呼ぶものです。調査システムの中には、人間の過ち、偏見、ランダム性に対して脆弱なものもあるが、科学的方法は、単に耐性や強靭性があるというだけではなく、むしろランダム性から多くの点で恩恵を受けている（反脆弱性である）。タレブは、システムが反脆弱性であるほど、現実世界で繁栄すると考えている。[194]
心理学者のケビン・ダンバーは、発見のプロセスは研究者が実験のバグを見つけることから始まることが多いと述べている。これらの予期せぬ結果により、研究者は自分たちの方法のエラーと思われるものを修正しようとする。最終的に、研究者は、そのエラーが偶然とは思えないほど持続的かつ体系的であると判断する。科学的方法の高度に制御された、慎重で好奇心旺盛な側面は、このような持続的な体系的エラーを特定するのに非常に適している。この時点で、研究者はエラーの理論的説明を考え始め、多くの場合、専門分野の異なる同僚の助けを求める。[9] [193]
統計との関係
科学的手法が統計をその主要な武器として用いる場合、科学的手法の成果の信頼性に悪影響を及ぼす可能性のある数学的および実際的な問題があります。これは、メタサイエンスの分野の基礎と考えられている、ジョン・イオアニディスによる2005年の有名な科学論文「なぜ出版された研究結果のほとんどが間違っているのか」で説明されています。[128]メタサイエンスの多くの研究は、統計の不適切な使用を特定し、その使用を改善することを目指しており、その一例がp値の誤用です。[195]
取り上げられている具体的な点は、統計的なもの（「科学分野で実施される研究が小規模であればあるほど、研究結果が真実である可能性は低くなります」および「科学分野での設計、定義、結果、分析モードの柔軟性が高ければ高いほど、研究結果が真実である可能性は低くなります」）と経済的なもの（「科学分野での金銭的およびその他の利害や偏見が高ければ高いほど、研究結果が真実である可能性は低くなります」および「科学分野が熱くなればなるほど（より多くの科学チームが関与する）、研究結果が真実である可能性は低くなります」）であり、したがって、「ほとんどの研究結果は、ほとんどの研究設計およびほとんどの分野で誤っています」および「示されているように、現代の生物医学研究の大部分は、真の研究結果の前後の研究確率が非常に低い分野で行われています」となります。しかし、「それでもなお、新しい発見のほとんどは、研究前の確率が低い、または非常に低い仮説生成研究から生まれ続けるだろう」ということは、新しい発見は、研究開始時には成功の確率が低い、または非常に低い（可能性が低い、または非常に低い）研究から生まれるということだ。したがって、科学的手法を使って知識の境界を広げるなら、主流から外れた分野の研究から最新の発見が生まれるだろう。[128] [コピー編集が必要]
複雑系の科学
複雑系に適用される科学には、学際性、システム理論、制御理論、科学的モデリングなどの要素が含まれることがあります。
一般的に、科学的手法は、多様で相互接続されたシステムや大規模なデータセットに厳密に適用することが難しい場合があります。特に、予測分析などのビッグデータで使用される手法は、科学的手法と相容れないと考えられる場合があります。[196]一部のデータから、説明のための代替仮説で重要となる可能性のあるパラメータが削除されている可能性があるためです。したがって、削除されたデータは、予測分析アプリケーションでは帰無仮説をサポートするためにのみ役立ちます。Fleck (1979)、pp. 38-50は、「科学的発見は、それを条件付ける社会的慣行を考慮しなければ不完全なままです」と述べています。[197]
数学との関係
科学とは、提案されたモデルを観測可能なものに対して収集、比較、評価するプロセスです。モデルは、シミュレーション、数式や化学式、または提案された一連の手順である可能性があります。科学は数学に似ており、両方の分野の研究者は、発見の各段階で既知のものと未知のものを区別しようとします。科学と数学の両方のモデルは、内部的に一貫している必要があり、また反証可能（反証可能）である必要があります。数学では、ステートメントがまだ証明されている必要はありません。そのような段階では、そのステートメントは推測と呼ばれます。[198]
数学的研究と科学的研究は互いに刺激を与え合うことができる。[40]例えば、時間という技術的な概念は科学で生まれ、時間の無さは数学的なテーマの特徴であった。しかし今日では、ポアンカレ予想は、物体が流れる数学的概念として時間を用いて証明されている（リッチフローを参照）。[199]
それにもかかわらず、数学と現実（そして現実を記述する科学）の関係は不明瞭なままである。ユージン・ウィグナーの論文「自然科学における数学の不合理な有効性」は、ノーベル賞を受賞した物理学者によるこの問題に関する非常によく知られた説明である。実際、一部の観察者（グレゴリー・チャイティンなどの有名な数学者や、レイコフやヌニェスなどの他の数学者を含む）は、数学は実践者の偏見と人間の限界（文化的なものを含む）の結果であり、ポストモダニズムの科学観に似ていると示唆している。[200]
ジョージ・ポリアの問題解決[201]、数学的証明の構築、ヒューリスティック[202] [203]に関する研究は、数学的方法と科学的方法は細部では異なるものの、反復的または再帰的な手順を使用する点で互いに似ていることを示しています。
ポリアの見解では、理解とは、なじみのない定義を自分の言葉で言い直し、幾何学的図形に頼り、すでに知っていることと知らないことを疑問視することである。分析（ポリアはパップス[204]から引用している）とは、もっともらしい議論を自由かつ発見的に構築し、目標から逆算して、証明を構築するための計画を立てることである。統合とは、証明の段階的な詳細を厳密にユークリッド的に説明することである[205] 。レビューとは、結果とそこに至る道筋を再考し、再検討することである。
ポリアの研究を基にして、ラカトシュ・イムレは、数学者は実際に矛盾、批判、修正を研究を改善するための原理として使っていると主張した。[206] [ν]科学において真実が追求されても確実性が見つからないのと同じように、ラカトシュは『証明と反駁』で、非公式数学の定理は最終的でも完全でもないということを確立しようとした。これは、非公理的な数学においては、定理が究極的には正しいと考えるべきではなく、反例がまだ見つかっていないとだけ考えるべきであることを意味する。反例、つまり定理と矛盾する/定理によって説明されない実体が見つかると、定理を調整し、定理の有効性の範囲を拡張できる可能性がある。これは、証明と反駁の論理とプロセスを通じて、知識が継続的に蓄積される方法である。 （しかし、数学の分野に公理が与えられれば、これは論理システムを作り出す —ウィトゲンシュタイン 1921 論理哲学論考5.13; ラカトシュは、そのようなシステムからの証明は、形式を書き換えることによってトートロジー、すなわち内部的に論理的に真であると主張した。これはポアンカレによって示されたもので、ポアンカレは、トートロジー的に真である形式（すなわち、オイラー特性）をホモロジーからの形式に変換したり、ホモロジーからの形式から変換したりする手法を示した。 [207]またはより抽象的には、ホモロジー代数からの形式に変換したりした。[208] [209] [ν]
ラカトシュは、ポリアのヒューリスティックスの考えに基づいた数学的知識の説明を提唱した。 『証明と反駁』の中で、ラカトシュは推測に対する証明と反例を見つけるためのいくつかの基本ルールを示した。彼は、数学的な「思考実験」が数学的な推測と証明を発見するための有効な方法であると考えた。[211]
ガウスは、どのようにして彼の定理にたどり着いたのかと尋ねられたとき、「体系的な明白な実験を通じて」と答えたことがある。[212]
参照
- 科学における経験的限界 – 知識は感覚的経験のみから得られるという考え
- 証拠に基づく実践 – 実践的な方法論
- 方法論 – 研究方法の研究
- メタサイエンス – 科学の科学的研究
- 科学的方法の概要
- 定量的研究 – 経験的事実を数値的に表現するためのすべての手順
- 研究の透明性
- 科学法則 – 自然現象を記述する、繰り返しの経験的観察に基づく記述
- 検証可能性 – 仮説や宣言の真偽を検証できる範囲
注記
- ^ ab 光学の書( 1027年頃) アルハセンは、人間の目の解剖学的調査と人間の視覚の徹底的な研究の後、ユークリッドの光学の第一公準を「余計で役に立たない」と特徴づけ (第1巻、[6.54] — それによって、論理と実験からの演繹を用いて、ユークリッド、プトレマイオス、ガレノスの視覚の放射理論を覆した。彼は、ユークリッドの光学の第一公準が仮説に過ぎないことを示し、彼の実験を説明していない。 )、私たちがものを見るためには、光が目に入る必要があると推論している。彼は、この調査の一部としてカメラ オブスキュラについて説明している。
- ^ ab 光学書第7巻第2章[2.1]p.220: — 光は空気、水、ガラス、透明な石などの透明な物体を直線的に通過します。「実際、これは実験によって観察可能です」。[92]
- ^ 完全なタイトルの翻訳はVoelkel (2001)、60ページから引用しました。
- ^ abc ケプラーは、1600年7月10日にグラーツで部分日食を観測した後、この実験を決意した。彼はティコ・ブラーエの観測方法を使用した。これは、太陽を直接見るのではなく、ピンホールの開口部を通して太陽の像を紙に投影するという方法だった。彼は、皆既日食の歴史的記録があるため太陽の皆既日食はあり得ないというブラーエの結論に同意しなかった。代わりに、彼は、開口部のサイズが投影された像の鮮明さを左右すると推論した（開口部が大きいほど、像の精度が高くなる。この事実は現在、光学システム設計の基本となっている）。Voelkel（2001）、p. 61では、ケプラーの1604年の実験が視覚と目に関する最初の正しい説明を生み出したと述べている。なぜなら、彼は目を無視していては天文観測について正確に記述できないことに気付いたからである。Smith（2004）、p. 192 では、ケプラーがジャンバッティスタ デッラ ポルタの水を満たしたガラス球を使って目をモデル化し、目の入射瞳を表す開口部を使って、入射瞳のシーン全体がガラス球の背面 (目の網膜を表す) の 1 点に焦点を合わせることを示した経緯が述べられています。これにより、ケプラーの光学トレインの研究は完了し、天文学への応用が満たされました。
- ^ サンチェスとロックはともに医師であった。ローマとフランスでの教育により、サンチェスはスコラ哲学のアリストテレス学派を超える科学の方法を追求した。1600年代以前のサンチェスの時代には、医学教育を支援するために大学に植物園が設けられていた。ロック（1689年）『人間理解に関する試論』を参照。バークリーはニュートンの唯物論的世界体系の引き立て役を務めた。バークリーは科学者は「規則性への還元」を追求すべきだと強調している。[26]アサートン（編）1999年はロック、バークリー、ヒュームを経験主義学派の一部として挙げている。[27]
- ^ 1902年のデューイの実験学校について: Cowles 2020は、デューイが実験学校を教師と生徒の共同作業とみなしていたと指摘している。5段階の説明は、説明的というよりは必須とみなされた。プロクルステスの解釈に失望したデューイは、ステップを段階に改名することで、5段階の体系を緩和しようとした。編集は無視された。
- ^ 研究対象は、科学者の語彙で表現されるように、「単一の統一された方法」によってアプローチされる。[31] : pp.8, 13, 33–35, 60 対象は、表現のシステムにおいて述語によって統一される。統一プロセスは、1930年にジャック・エルブランによって形式化された。 [42]
- ^ 「どんなに不条理で信じ難い意見であっても、哲学者の一部が主張していない意見は想像できない」—デカルト[52]
- ^ 「すべての思考には飛躍が伴う」—ジョン・デューイ[62]
- ^ 仮説から、modus ponensまたはmodus tollensを使用して有効な形式を演繹します。帰結を肯定するなどの無効な形式は避けます。
- ^ 目標は変化した。DNAのX線回折パターンを観察した後、[75] [74]時間が重要であったため、[77]ワトソンとクリックはDNAの構造を発見する最も早い方法は数学的分析ではなく、[78]物理モデルを構築することであると気づいた。[79]
- ^ 光学書第2巻 [3.52] から [3.66] 要約p.444 アルハゼンの色に関する実験; pp.343—394 眼に関する生理学的実験[91]
- ^ 大気の屈折により、太陽の俯角が地平線から18°下であっても、朝夕の薄明かりの中で太陽光線は見える。 [98]
- ^ 『二つの新しい科学』には、シンプリシオ、サグレド、サルビアーティの 3 人の「査読者」が登場し、それぞれが対照的、敵対的、そして主人公として登場します。ガリレオは自分自身について簡単にしか語りません。しかし、アインシュタインの 1905 年の論文は出版前に査読されていませんでした。
- ^ 「少しも疑っていないことを疑うふりをすべきではない。しかし、人は疑うように訓練すべきだ」とピアースは短い知的自伝で述べている。[112]ピアースは、実際の本物の疑念は、通常は驚きから生じるが、それは「偽物や紙の代用品ではなく、重厚で貴重である金属そのものである場合に限り」、探し求めて育てるべきであると主張した。[113]
- ^観察を通じて知識が生じるという哲学は 帰納主義とも呼ばれる。この知識アプローチの急進的な提唱者はジョン・スチュアート・ミルであり、彼はすべての知識、数学的知識さえも、帰納を通じて経験から生じると考えた。帰納主義のアプローチは今でも一般的であるが、ミルの極端な見解は今日では時代遅れである。[124] : 35
- ^ ヒッパルコスは、自身の星の観測と、カルデアとバビロニアの天文学者による観測結果を利用して、地球の歳差運動を推定した。[125]
- ^ ab アイザック・ニュートン（1727年）『宇宙の仕組みについて』は、火星の惑星運動に関するケプラーの法則、ガリレオの物体の落下に関する法則、太陽系の惑星の運動などを、ニュートンの運動の3つの法則の帰結としてまとめた。[126] モットの翻訳（1846年）を参照
- ^ その差は 1 世紀あたり約 43 秒角です。そして、水星の軌道の歳差運動は、一般相対性理論のテスト: U. Le Verrier (1859)、(フランス語)、「Lettre de M. Le Verrier à M. Faye sur la théorie de Mercure et sur le mouvement du périhélie de」で引用されています。 cette planète"、Comptes rendus hebdomadaires des séances de l'Académie des Sciences (パリ)、vol. 49 (1859)、379 ～ 383 ページ。
- ^ ...単純化された（ポストモダン）哲学にもかかわらず。ガウチ・ジュニア（2002）、33ページ
- ^ ...そしてジョン・イオアニディスは2005年に[128]、推論の原則であろうとなかろうと、統計分析の原則を誰もが尊重しているわけではないことを示しました。
- ^ たとえば、「この実験ではこのような結果が得られたので、広く当てはまるはずだ」といった単一の科学的観察から推測することは、帰納的希望的観測の例である。統計的一般化は帰納的推論の一形態である。逆に、「ほとんどの実験でこのパターンが示されたので、この場合もおそらくそうなるだろう」といった、複数の実験で観察された一般的な傾向に基づいて特定の結果が発生すると想定することは、誤った演繹的確率論理の例である。
- ^ オッカムの剃刀は「存在論的倹約」とも呼ばれ、大まかに次のように述べられている。「2つの理論のどちらかを選ばなければならない場合、最も単純なものが最良である」。この提案は、14世紀のウィリアム・オッカムに帰せられることが多いが、おそらく彼より前のものである。[145]
- ^ ab アーサー・エディントン、1920年：「物理学の相対性理論は、すべてを関係性に還元する。つまり、重要なのは物質ではなく構造である。」— ワイナート、アインシュタインの例を挙げて引用：「エディントン、空間、時間、重力（1920年）、197」[143]
- ^ 研究のテーマは、その科学者の語彙で表現されるように、「単一の統一された方法」によってアプローチされます。[31] : pp.8, 13, 33–35, 60 トピックは、数学的表現のシステムを記述する述語によって統一されます。[161] : 93–94, 113–117 述語が取る可能性のある値は、述語表現の妥当性の証拠として機能します（つまり、真か偽か、「予測されたがまだ観察されていない」、「裏付ける」など）。
- ^ 「認識論的文化」とフレック 1935 年の比較、思想集団( denkkollektiven ): Entstehung und Entwicklung einer wissenschaftlichen Tatsache: EinfƖhrung in die Lehre vom Denkstil und Denkkollektiv [186] Fleck (1979)、p. xxvii は、事実には寿命があり、潜伏期間の後にのみ繁栄することを認識しています。彼が調査のために選んだ質問 (1934 年) は、「では、この経験的事実はどのようにして生じたのか、そしてそれは何から構成されているのか?」でした。[187]しかし、Fleck 1979（p.27）によれば、それぞれの分野における思想集団は、進歩するためには共通の専門用語を定め、研究成果を発表し、さらに共通の用語を使って同僚と相互コミュニケーションを図る必要がある。[188]
注記: 科学的手法による問題解決
- ^ 2300年前、アリストテレスは自然界には真空は存在しないと提唱した。1300年後、アルハゼンは屈折の実験を用いてアリストテレスの仮説を反証し、[12]宇宙空間の存在を推測した。[13]
- ^ アルハゼンは、疑問を形成し、その後それを検証することの重要性を論じた。「光は透明な物体をどのように通過するのか？光は透明な物体を直線的にのみ通過する...我々はこれを光学書で徹底的に説明した。[b]しかし、ここでこれを説得力を持って証明する何かを述べよう。光が直線的に通過するという事実は、暗い部屋に穴を通して入ってくる光ではっきりと観察される...入ってくる光は、空気を満たす塵の中ではっきりと観察できるだろう。」[14]
- 彼は、光線の横にまっすぐな棒またはぴんと張った糸を置くことによって、「光は透明な物体を直線でのみ進む」という彼の仮説を実証しました。これは、Sambursky (1975)、p. 136 に引用されているように、光が直線で進むことを証明するものです。
- デイヴィッド・ホックニーは、カメラ・オブスキュラを使った肖像画技法の出典としてアルハゼンを何度も挙げている。ホックニーはチャールズ・M・ファルコの光学的な示唆を受けて、アルハゼンを再発見した。アルハゼンの『光学書』であるキタブ・アル・マナジールは、当時は『光学辞典、アルハゼン・アラビス』と呼ばれていたが、1270年には早くもヨーロッパでの使用のためにアラビア語からラテン語に翻訳された。ホックニーは、フリードリヒ・リスナーの1572年バーゼル版『光学辞典』を挙げている。ホックニーは、カメラ・オブスキュラについての最初の明確な記述としてアルハゼンを挙げている。[15]
- ^ abcd 探究型教育パラダイムでは、「特徴付け、観察、定義、…」の段階は、質問という見出しの下にもっと簡潔にまとめられます。ある段階での質問は、5W1Hや「この答えは本当か？」「他に誰がこれを知っているか？」「その人に尋ねてもいいか？」などといった基本的なものになるかもしれません。探究者の質問は、目標に到達するまで渦巻きます。
- ^ アイデアを見失わないように... .— CS ピアース、「科学の論理の図解」、第 2 論文。—アイデアを明確にする方法。ポピュラーサイエンスマンスリー 第 12 巻、1878 年 1 月、p.286 [64]
- ^ ピアース (1899) 論理の第一規則 (FRL) [78]パラグラフ 1.136: 論理の第一規則から、もし私たちが真に研究の目的を望むなら、私たちは資源を無駄にしてはならない。[77] [135] —テレンス・タオは、すべてのアプローチが「同等に適切で同等の資源に値する」とはみなされないと書いている。なぜなら、そのような立場は「数学の方向性と目的意識を奪う」からだ。[163]
- ^ ab Sabra (2007) は、カマール・アッディーン・アル・ファリスィーが、当時2世紀ほど前のアルハセンの『光学の書』の写本を手に入れた経緯を次のように述べている。アル・ファリスィーのプロジェクトは、高度な光学論文を書くというものだったが、彼は自分の持つ最良の資料を使っても光の屈折を理解することができなかった。彼の指導者であるクトゥブ・アッディーン・アル・シーラジーは、若い頃にアルハセンの写本を見たことを思い出し、アル・ファリスィーのために「遠い国」から写本を手に入れる手配をした。アル・ファリスィーは現在、アルハセンの『光学の書』の注釈で記憶されており、その中で彼は虹の現象について満足のいく説明を見つけた。太陽光線は空気中の雨滴の中で二重に屈折し、観察者の元に戻る。[183] 太陽の光からの色の屈折により、虹の色の広がりが形成されます。
注釈: 方法の哲学的表現
- ^ 「理性によってもたらされた理論は、感覚データによって検証され、機器の助けを借り、信頼できる証人によって裏付けられるべきである」[18]という彼の『オプス・マジュス』での主張は、「記録に残る科学的方法の最初の重要な定式化の1つ」と考えられていた（そして現在でもそう考えられている）。[19]
- ^ ...実験的なアプローチは、1638年にガリレオが『二つの新科学』を出版して提唱した。[24]
- ^ポパーは1963年に出版した 『仮説と反駁』の中で、単に試行錯誤だけが「普遍的な方法」と呼べると主張した。[32]
- ^ ab リー・スモーリンは、2013年のエッセイ「科学的方法は存在しない」[33]で、 2つの倫理原則を主張している。第一に、「私たちは真実を語ることに同意し、公的な証拠に基づく合理的な議論に従うことに同意する」。第二に、「ある視点が正しいのか、別の視点が正しいのかを合理的な議論で判断するのに十分な証拠がない場合、私たちは競争と多様化を奨励することに同意する」。これは、ポッパー（1963）のviiiページを反映している。
- ^ 心の仕組みは知識を変換することしかできず、観察事実が与えられない限り知識を生み出すことはできない。— CS ピアース[64]
- ^ 「科学の核心は、一見矛盾する2つの態度の本質的なバランスです。それは、どんなに奇妙で直感に反するものであっても新しいアイデアを受け入れるオープンな姿勢と、古いものから新しいものまですべてのアイデアを最も容赦なく懐疑的に精査することです。これが、深い真実と深いナンセンスをふるい分ける方法です。」—カール・セーガン[110]
- ^ 科学的方法では、アイデアが受け入れられる前に事後的にテストと検証を行う必要がある。[81]
- ^ ab フリーデル・ワイナートは『科学者としての哲学者』（2004年）の中で、アンリ・ポアンカレ（1902年）、エルンスト・カッシーラー（1920年）、マックス・ボルン（1949年と1953年）、ポール・ディラック（1958年）、オリヴィエ・コスタ・ド・ボーリガール（1966年）、ユージン・ウィグナー（ 1967年）、ローレンス・スクラー（1974年）、マイケル・フリードマン（1983年）、ジョン・D・ノートン（ 1992年）、ニコラス・マクスウェル（1993年）、アラン・クック（1994年）、アリスター・キャメロン・クロムビー（1994年）、マーガレット・モリソン（1995年） 、リチャード・ファインマン（1997年）、ロバート・ノージック（ 2001年） 、ティム・モードリンなどの1900年頃以降の多くの著作において、不変性というテーマが現実の科学的説明の基本的な側面であると指摘している。 （2002年）。[143] — 2009年のTEDトークでドイチュは「変化しにくい説明の探求こそがすべての進歩の源である」と主張した。[144]
- ^ 優れた理論を構成する要素についての異なる説明:
- クーン（1977）は、正確性、一貫性（内部および現在受け入れられている他の関連する理論との一貫性）、範囲（その結果は説明に必要なデータを超えて広がるべきである）、単純さ（混乱して孤立した現象を整理する）、実りの多さ（さらなる研究のため）を特定した。[141]
- コリヴァン（2001）は、簡潔さ、統一性、説明力、大胆さ、実りの多さ、優雅さを挙げている。[142]
- ワイナート（2004）は不変性というテーマが繰り返し現れると指摘した。[θ]
- ホーキング（2010）：簡潔さ、統一性、説明力、優雅さを挙げたが、実り多さについては言及しなかった。[114]
- ^ ...ホーキングとムロディノフは良い理論の基準について次のように述べています。「上記の基準は明らかに主観的です。たとえば、エレガントさは簡単に測定できるものではありませんが、科学者の間では高く評価されています。」 「あまりにバロック的」という考えは「シンプルさ」と関連しています。「ごまかし要素が詰め込まれた理論はあまりエレガントではありません。アインシュタインの言葉を言い換えると、理論は可能な限りシンプルであるべきですが、単純すぎるべきではありません。」[114]参照: [145]
- ^ 科学の方法論については、普遍的に合意された定義はありません。これは、 1913 年にノイラートのボートですでに表明されていました。しかし、このややニヒリスティックな主張を、前置きもなく、予想外のやり方で述べることは、逆効果で混乱を招き、有害でさえあるというコンセンサスがあります。そのような定義は、おそらく存在しないでしょう。ワインバーグは1995 年に次のように説明しています。[158]
科学的成功の基準が時間とともに変化するという事実は、科学哲学を難しくするだけでなく、科学に対する一般の理解にも問題を引き起こします。私たちには、団結して守るべき固定された科学的手法がありません。
- ^ 「知識社会学は『人間の思考とそれが生まれる社会的文脈との関係』に関係している。」[181]したがって、この解釈では、科学社会学は科学的思考の社会的文脈の分析とともに考慮されると考えられる。しかし、ほとんどの社会学者が認めているように、科学的思考は、社会的な決定から免れるという点で他の思考様式と区別される。つまり、科学的思考は伝統ではなく理性によって支配され、合理的である限り「非論理的」な社会的力による決定を免れる。」— MD キング、理性、伝統、科学の進歩性に関する論文 (1971) [182]の冒頭で述べた。
- ^ abスティルウェルのポアンカレの オイラー特性に関する研究のレビュー（381ページ）では、ポアンカレがポアンカレホモロジー球面に到達するまでに5回の反復が必要だったと指摘している。[210]
参考文献
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がどのようなものであるかについては全員が同意しているわけではありません。しかし、正当化できる方法は存在しないと考える人も増えています。一部の人にとっては、この考え全体は過去の議論であり、その継続は、ことわざにある「死んだ馬に鞭打つ」ことの繰り返しと要約できます。私たちはそうは思いません。... フェイエアベントはさまざまな科学的価値を支持し、方法のルールを受け入れ（それが何であるかについての一定の理解に基づいて）、反省的均衡の原理にいくらか似たメタ方法論を使用してそれらを正当化しようとしたと主張します。
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- 質問に質問する
- 大胆にバカなことをする
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したがって、
基本ステートメントと矛盾する
普遍ステートメントは、
厳密に反駁可能ではありません
。特異ステートメントや確率ステートメントと同様に、それらは経験的にテスト可能ですが、そのテストは確実で明確な結果をもたらさず、厳密な検証や反証にはつながらず、一時的な承認または拒否にしかなりません。
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章では、デューイは「完全な思考行為」と呼んだものを分析しました
。彼が書いたところによると、そのような行為は、次の 5 つの「論理的に異なる」ステップで構成されていました。「(i) 感じられた困難、(ii) その場所と定義、(iii) 可能な解決策の提案、(iv) 提案の意味の推論による展開、(v) 提案の承認または拒否につながるさらなる観察と実験」。
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た窓の横に置かれた蓋のないペトリ皿がカビの胞子で汚染されました。Flemingは、カビのコロニーの近くの細菌が死にかけていることを観察しました。周囲の寒天ゲルが溶解して透明になっていることがその証拠です。彼はカビを分離し、それがペニシリウム属のメンバーであると特定しました。
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外部リンク
ウィキメディア・コモンズには、科学的方法に関連するメディアがあります。
ウィキブックスには「科学的方法」に関する本があります。
ウィキバーシティには科学的思考に関する学習リソースがあります
Wikiquote には、科学的方法に関連する引用があります。
- アンダーセン、ハンネ、ヘップバーン、ブライアン。「科学的方法」。ザルタ、エドワード N. (編)。スタンフォード哲学百科事典。
- 「確証と帰納」。インターネット哲学百科事典。
- PhilPapersの科学的方法
- インディアナ哲学オントロジープロジェクトにおける科学的方法
- 科学入門: 科学的思考と科学的方法 2018-01-01 にSteven D. Schafersman によってWayback Machineにアーカイブされました。
- ロチェスター大学における科学的手法の紹介
- 哲学的観点から見た科学的方法
- ガリレオ図書館のポール・ニューオールによる理論満載の書
- グレッグ・アンダーソンによる科学的方法に関する講義（2006 年 4 月 28 日アーカイブ）
- 科学フェアのプロジェクトを設計するための科学的方法の使用
- リチャード・D・ジャラード著のオンラインブック「科学的方法」
- コーネル大学の講義より、リチャード・ファインマンによる「科学への鍵」(1 分 3 秒)。
- ニック・ジョシュ・カレアン、ケビン・パディアン、マイケル・シャーマー、リチャード・ドーキンスによる科学的方法に関する講義（2013年1月21日アーカイブ）。
- 「真実はどうやってわかるのか？」（アニメーションビデオ、2:52）