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科学的証拠とは、科学理論や仮説を支持または反証する証拠であるが[ 1]、科学者は理論を実際の問題に適用する場合など、他の方法でも証拠を使用する。[2]そのような証拠は経験的証拠であり、科学的方法に従って解釈可能であることが期待される。科学的証拠の基準は調査分野によって異なりますが、科学的証拠の強さは一般に統計分析の結果と科学的管理の強さに基づいています。[要出典]
推論の原則
観察と仮説の関係についての仮定や信念は、その人が観察を証拠として受け取るかどうかに影響します。[3]これらの仮定や信念は、人が観察を証拠としてどのように利用するかにも影響します。たとえば、地球が見かけ上動いていないことは、地動説の証拠とみなされるかもしれません。しかし、地動説の十分な証拠が提示され、見かけ上動いていないことが説明されると、最初の観察は証拠として大きく無視されます。
合理的な観察者が異なる背景信念を持っている場合、同じ科学的証拠から異なる結論を導き出す可能性があります。たとえば、フロギストン理論に取り組んでいたプリーストリーは、フロギストンを使用して酸化水銀の分解に関する観察を説明しました。対照的に、元素理論を展開したラヴォアジエは、同じ観察を酸素を参照して説明しました。 [4]観察と仮説の間に因果関係が存在するのではなく、観察が証拠として採用される原因となるのではなく、 [3]因果関係は、観察を証拠として確立しようとする人によって提供されます。
背景信念の効果を特徴付けるより正式な方法は、ベイズ推論です。[5]ベイズ推論では、信念はそれに対する信頼度を示すパーセンテージで表現されます。最初の確率（事前確率）から始めて、証拠を観察した後、ベイズの定理を使用してその確率を更新します。 [6]その結果、同じイベントを観察する2人の独立した観察者は、事前確率（結論にも関連する以前の観察）が異なれば、合理的に異なる結論に到達します。
どのような観察が証拠であるかを決定する際の背景にある信念の重要性は、三段論法などの演繹的推論を使って説明することができます。[7]どちらかの命題が真実であると受け入れられない場合、結論も受け入れられません。
科学的証拠の有用性
カール・R・ポパーなどの哲学者は、科学的証拠が中心的な役割を果たす科学的方法の理論を提示した。 [8]要約すると、ポパーは、科学者は創造的に理論を開発し、その理論を証拠や既知の事実に照らしてテストすることで反証される可能性があるとしている。ポパーの理論は、証拠が理論と矛盾する事実を確立することで理論が間違っていることを証明できるという非対称性を提示している。対照的に、証拠は理論が正しいことを証明できない。なぜなら、まだ発見されていない他の証拠が理論と矛盾する可能性があるからである。[9]
哲学的見解と科学的見解
20世紀には、多くの哲学者が証拠の記述と仮説の間の論理的関係を調査したのに対し、科学者は統計的推論に使用されるデータがどのように生成されるかに焦点を当てる傾向がありました。[10] : S193 しかし、哲学者のデボラ・メイヨーによると、20世紀末までに哲学者は「仮説演繹的、ベイズ的、またはインスタンス主義的であるかどうかにかかわらず、証拠のすべての論理的説明によって見落とされたり誤って説明されたりする科学的実践の重要な特徴がある」ことを理解するようになりました。[10] : S194
20 世紀には、観察が証拠とみなせるかどうかを判断するためのさまざまな哲学的アプローチがありました。その多くは、証拠と仮説の関係に焦点を当てていました。1950 年代に、ルドルフ・カルナップは、このようなアプローチを分類的 (証拠が仮説を裏付けるかどうか)、比較的 (証拠が対立仮説よりも最初の仮説を支持するかどうか)、定量的 (証拠が仮説を支持する程度) の 3 つのカテゴリに区別することを推奨しました。[11]ピーター・アチンシュタインが編集した1983年のアンソロジーには、科学的証拠に関する著名な哲学者による簡潔なプレゼンテーションが掲載されており、カール・ヘンペル（確証の論理）、RBブレイスウェイト（科学的システムの構造）、ノーウッド・ラッセル・ハンソン（発見の論理）、ネルソン・グッドマン（グルーで有名、投影理論）、ルドルフ・カルナップ（確証証拠の概念）、ウェズリー・C・サルモン（確証と関連性）、クラーク・グリモア（関連性証拠）などが名を連ねている。[12] 1990年、ウィリアム・ベクテルは、生物学者が手順や証拠の信頼性に関する論争を解決するために使用する4つの要素（データの明瞭性、他者による再現性、代替方法による結果との一貫性、メカニズムの妥当な理論との一貫性）を提示した。[13]
2001年、アチンシュタインはこのテーマに関する自身の著書『証拠の書』を出版し、その中で、他のトピックの中でも、証拠の4つの概念を区別した。認識論的状況証拠（与えられた認識論的状況に関連する証拠）、主観的証拠（特定の時点で特定の人によって証拠と見なされるもの）、真実の証拠（仮説が真実であると信じる十分な理由）、潜在的証拠（仮説が非常に蓋然性が高いと信じる十分な理由）。[14]アチンシュタインは、他の種類の証拠は少なくとも潜在的証拠でなければならないため、証拠のすべての概念を潜在的証拠で定義し、科学者は主に真実の証拠を求めるが、独特の確率の概念に依存する他の証拠の概念も使用すると主張し、この確率の概念をベイズ、カルナッピアン、頻度主義などの以前の確率的証拠理論と対比させた。[14]
シンプルさは、科学理論の一般的な哲学的基準の 1 つです。[15]強いチャーチ＝チューリングのテーゼという哲学的仮定に基づいて、証拠を評価するための数学的基準が推測されています。この基準は、証拠の最も単純で包括的な説明が最も正しい可能性が高いというオッカムの剃刀の考え方に似ています。 [16]正式には、「理想的な原理は、仮説に関連付けられた事前確率はアルゴリズムの普遍確率によって与えられ、モデルの普遍確率の対数とモデルが与えられたデータの確率の対数の合計が最小化されるべきであると述べている」と述べています。[16]しかし、一部の哲学者 (リチャード・ボイド、マリオ・ブンゲ、ジョン・D・ノートン、エリオット・ソバーなど) は、科学におけるシンプルさの役割について懐疑的またはデフレ的な見解を採用し、その重要性が過度に強調されているとさまざまな方法で主張しています。[17]
仮説検定を科学の本質として強調することは、科学者と哲学者の両方の間で普及している。[18]しかし、哲学者は、仮説を新たな証拠と対比させて検定することは、科学者が証拠を使用するすべての方法を説明するものではないと指摘している。[2]たとえば、ガイガーとマースデンがアルファ粒子を薄い金箔を通して散乱させたとき、得られたデータによって、彼らの実験指導者であるアーネスト・ラザフォードは、初めて原子核の質量と大きさを非常に正確に計算することができた。 [19]ラザフォードはそのデータを使用して、既存の仮説を検定するだけでなく、新しい原子モデルを開発しました。このように証拠を使用して新しい仮説を生み出すことは、アブダクションと呼ばれることがあります（C.S.パースに倣って）。[19]社会科学の方法論者ドナルド・T・キャンベルは、生涯を通じて仮説検定を重視してきたが、後に科学の本質は「実験そのものではなく」むしろ「もっともらしいライバル仮説」の反復的な競争であり、そのプロセスはどの段階でも証拠から始まる場合もあれば、仮説から始まる場合もあると強調するようになった。[20]他の科学者や哲学者も、データや仮説の使用における疑問や問題の中心的役割を強調している。[21]
科学的証明の概念
「科学的証明」というフレーズは、一般のメディアでよく使われるが、[22]多くの科学者や哲学者は、絶対確実な証明など存在しないと主張している。例えば、カール・ポッパーはかつて「我々が住む世界に関する情報を唯一提供できる経験科学においては、証明とは、理論の真実性を一度限りで永久に確立する議論を意味するのであれば、証明は行われない」と書いた。[ 23] [24] アルバート・アインシュタインは次のように言った。
科学理論家は羨ましがられるべきではない。なぜなら、自然、より正確には実験は、彼の研究に対する容赦のない、あまり友好的ではない審判者だからである。自然は理論に対して「イエス」とは決して言わない。最も好ましいケースでは「多分」と言い、大多数のケースでは単に「ノー」と言う。実験が理論に合致すれば、それは後者にとって「多分」を意味し、合致しなければ「ノー」を意味する。おそらくすべての理論はいつか「ノー」を経験するだろう。ほとんどの理論は、構想後すぐにそうである。[25]
しかし、絶対確実な証明という理想とは対照的に、実際には理論は与えられた調査で使用された何らかの証明基準に従って証明されていると言える。[26] [27]この限定された意味では、証明とは、科学コミュニティの基準に従った調査と批判的評価のプロセスに従った理論の高い受容度である。[26] [27]
参照
- 逸話的証拠 – 個人の証言に基づく証拠
- エビデンスに基づく医療 – データの収集と分析に基づいた病気の診断、治療、予防
- 科学的証拠（法律） - 裁判官が専門家として意見を認めている人物
- 科学 – 知識を得るための体系的な努力
- 確率的因果関係
- 確率論的議論
- 確率論的論理 – 不確実な状況に対処するために確率と論理を使用する
- 意見 – 決定的ではない判断、見解、または声明
参考文献
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科学者や科学哲学者が定期的に投げかける質問は、「経験的データはいつ科学的仮説の適切なテスト、または信頼できる証拠を提供するのか」というものです。この共通の関心にもかかわらず、科学者がそれに答えるために頼る考慮事項は、証拠と確認の哲学的説明で引き起こされるものとは著しく異なります。
メイヨーの論文は、科学哲学協会の 1998 年 2 年ごとの会議におけるシンポジウム「証拠、データ生成、科学的実践: 実験の信頼性哲学に向けて」の一部でした。シンポジウムへのアチンシュタインの寄稿も参照してください:アチンシュタイン、ピーター(2000)。 「なぜ哲学的証拠理論は科学者によって無視されるのか (そして無視されるべきなのか)」。科学哲学。67 (補足) : S180 – S192。doi : 10.1086 /392818。JSTOR 188667。S2CID 120774584 。 - ^ カルナップ、ルドルフ(1962) [1950].確率の論理的基礎(第2版). シカゴ:シカゴ大学出版局. p. 462. ISBN 978-0226093437. OCLC 372957。
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科学哲学の範囲内だけでなく、それをはるかに超えた範囲で、理論の反証可能性や検証可能性ほど、優れた科学理論の基準として広く認識されているものはありません
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原子の質量が非常に狭い領域に集中していると推測しました。アブダクティブプロトタイプは、新しいデータによって説明特徴に関する仮説の修正が必要になると、劇的に変化することがあります。トムソンとラザフォードの実験によって原子の分割可能性が明らかになったとき、原子の概念にまさにこのようなことが起こりました。
ラザフォードのガイガー・マースデン実験の解釈は、以下の文献でもアブダクションの例として言及されている: Faye, Jan (2014). 「解釈について」。科学的思考の本質: 解釈、説明、理解について。ハウンドミルズ、ベイジングストーク、ハンプシャー; ニューヨーク:パルグレイブ・マクミラン。pp . 60– 84。doi :10.1057 / 9781137389831_3。ISBN 978-1137389824. OCLC 870285649. - ^ キャンベル、ドナルド T. (1984)「序文」。イン、ロバート K. (2018) [1984]。ケーススタディ研究：デザインと方法（第 6 版） 。ロサンゼルス：SAGE 出版。pp. xiii– xiv。ISBN 978-1506336169. OCLC 983826254。
科学的方法の核心は実験そのものではなく、「もっともらしいライバル仮説」というフレーズに内在する戦略であるという結論に私はますます達しています。この戦略は、証拠からパズルを解くことから始めることもあれば、仮説から始めることもあります。この仮説や証拠を、実証主義的な確証（またはポスト実証主義的な確証）という文脈に依存しない方法で提示するのではなく、（決して完全ではないものの）科学的評価に不可欠な、拡張された含意のネットワークで提示します。この戦略には、利用可能な他のデータに対する仮説の他の含意を明示的に示し、それらがどのように適合するかを報告することが含まれます。また、焦点となる証拠のライバルの説明を探し出し、それらの妥当性を調べることも含まれます。これらのライバルの妥当性は通常、分岐消滅によって、つまり、他のデータセットに対するそれらの他の含意を見て、それらがどれほど適合するかを見ることによって低下します。
この考えは、 Bickman, Leonard 編 (2000)「Donald Campbell's legacy」のいくつかの章でさらに詳しく説明されています。Thousand Oaks、CA: SAGE Publications。OCLC 42603382 。 - ^ たとえば、「主題: 問題解決および質問応答技術としての科学的方法: Synthese の第 47 巻、第 1 号」。1981 年 4 月。この号の記事の 1 つは次のとおりです。Nickles , Thomas (1981 年 4 月)。「解決できる問題とは何か?」。Synthese。47 ( 1 ): 85– 118。doi : 10.1007/BF01064267。JSTOR 20115620。S2CID 46982553。データは、問題 ( または主要な問題) を
構成するものではなく、主に問題 (または少なくともより深刻な問題) が存在するという証拠として機能する場合があります。
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従来の認識論は、誤った概念、つまり真の信念に基づいて知識を確立しました。私たちの理論では、科学的証拠は、証明で終わる調査において、エージェントが仮説を合理的に受け入れることを正当化するプロセスに基づく必要があります。セクション V では、この手順をカルネアデスの議論システムを使用してモデル化する方法を示しました。この種の認識論的手順に従った適切な証明基準の調査で証明できない命題は、知識として受け入れられません。
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証拠に基づいているという理由で真実として受け入れられるレベルを超えるレベルの証拠に基づいていることが重要です。特定の種類の証拠によって証明され、それが専門分野、またはより一般的には命題が主張された文脈で十分な場合にのみ、何かが適切に知識であると言うことができます。科学的調査では、真実として受け入れられた命題が後で撤回される可能性を最小限に抑えるのに十分な基準が必要です。