科学的方法とは何か、それはどのように機能するのですか?

科学的方法とは何か、それはどのように機能するのですか?

科学は解決されていない気候変動に関しては、科学がどのように働くかについての無知の大きな体の症状である。

だから科学的な方法は何ですか、なぜ科学に訓練された人を含む多くの人々がそれを間違っているのですか?

最初に理解するべきことは、科学には方法が1つもなく、物事を行う方法もないということです。 これは、一般的にどのように理由があるかと密接に関連しています。

科学と推論

人類には2つの主な推論モードがあります:控除と誘導。 私たちが演繹的に理由を付けると、私たちは既に利用可能な情報の意味を明らかにします。

たとえば、ウィルがケイトとアビーの年齢の間にあり、アビーがケイトよりも年上であるとすれば、ウィルはケイトより年上でなければならないと推論することができます。

その答えは問題に埋め込まれていただけで、あなたはすでに知っていたものから解く必要がありました。 これは数独パズルの仕組みです。 減算は、私たちが数学で使う理由でもあります。

帰納的推論は、私たちがすでに知っている情報に含まれている情報を超えており、知識を新しい分野に広げることができます。 我々は一般化と類推を用いて誘導する。

一般化には、自然界の規則性を観察し、それらがどこでも均一であると想像することが含まれます。これは、部分的には、いわゆる自然法則をどのように作り出すかです。

一般化はまた、「哺乳類」や「電子」などのクラスのクラスを作成します。 私たちはまた、心理的傾向や経済的傾向を含む人間行動の側面を定義することを一般化する。

アナロジーは2つの事の間の類似点を主張し、これを拡張して新しい知識を作ります。

例えば、私が鋭い歯を持つ絶滅した動物の化石化された頭蓋骨を見つけたら、それが何を食べたのか疑問に思うかもしれません。 私は今日、生きている動物が鋭い歯を持ち、肉食動物であることに気付きます。

類推によって推論すると、動物は肉食動物でもあったと私は結論づける。

証拠に沿った最良の可能な説明に誘導と推論を用いて、科学は私たちが単に推測できる以上に世界についてもっと教えます。

科学と不確実性

私たちのほとんどは 理論 またはモデルは、世界またはその一部との帰納的類推である。

私の特定の理論へのインプットが現実世界のアウトプットに合ったアウトプットを生むならば、私はそれを良い類推、それゆえ良い理論と考える。 それが一致しない場合、私はそれを拒絶しなければならない、またはそれをより類似にするために理論を改良または再設計しなければならない。

同じ種類の多くの結果が時間と空間で得られれば、私は結論に至るかもしれません。 しかし、成功の量は私を正しく証明することはできません。 それぞれの確認されるインスタンスは、自分のアイデアに対する私の信頼を高めるだけです。 アルバート・アインシュタイン 有名に言った:

実験の量は私を正しく証明することはできません。 1回の実験で私が間違っていることがわかります。

アインシュタインの相対性理論の一般的かつ特殊的な理論(モデルであり、したがって彼が宇宙の働きをどのように考えているかの類推)は、多くの条件下で何度も実験的証拠によって支持されてきた。

私たちは現実をよく説明して理論に大きな自信を持っています。 しかし、証拠は控除に属するクリーチャーであるため、正しいと証明することはできません。

hypothetico-deductive法

サイエンスはまた、hypothetico-deductive法によって演繹的に働く。

こんなふうになります。 私は、ある実験条件下でXが起こると予測する仮説またはモデルを持っています。 実験的には、Xはこれらの条件下では起こらない。 したがって、理論には欠陥があると推論することができます(もちろん、Xを生成しない実験条件を信頼すると仮定します)。

このような状況下で、私は自分の仮説やモデルが間違っている(あるいは少なくとも不完全である)ことを証明した。 私はそれに控えめに推論しました。

しかし、もしXが起きれば、それは私が正しいことを意味するものではなく、それは実験が自分の考えを誤ったものにしていないことを意味するだけです。 私は今私が正しいと自信を持っていますが、私は確信が持てません。

ある日、実験的な証拠が間違いなく、アインシュタインの予測に反していたならば、hypothetico-deductive法によって理論が間違っているか不完全であることを演繹的に証明することができた。 しかし、インスタンスの確認の数は彼が正しいことを証明することはできません。

アイデアは実験によってテストすることができ、そのアイデアが間違っていることを示す実験結果(原理的に)がある可能性があり、少なくとも科学者の哲学者 カール·ポパー.

試験可能でない、したがって非科学的な立場の例として、オーストラリアの気候不拡散派と一国家上院議員 マルコム・ロバーツ。 ロバーツはそこに 経験的証拠はない 人間が引き起こす気候変動の

最近のABCのQ&Aテレビ議論のエピソードで権威ある証拠が提示されたとき、彼は 証拠が壊れていると主張した.

ブライアンコックス教授は、気候科学をマルコムロバーツ上院議員に説明しています。

しかし、人為的に引き起こされた気候変動が起こっていないという彼の主張は、彼が間違っていることを示すいかなるデータも受け入れないため、試験に出ることはできない。 したがって、彼は科学的に行動していません。 彼は 擬似科学.

決済は証明されていない

科学の一般的な理解における大きな誤りの1つは、証明されたものと同じにすることです。 アインシュタインの理論は「定住」しているが、証明されていない。 しかし、彼らが働かないように計画することは、まったく愚かなことです。

哲学者John Deweyが彼の本で指摘しているように 論理:照会理論:

科学的調査では、解決すべき、または知識になることの基準は、それが更なる調査のリソースとして利用できるように決着されている。 それ以上の照会で改訂されないように決済されていない。

私たちが行動を起こす前に科学を要求する人は、誘導的に働いているところで演繹的確実性を求めています。 そして、混乱の他の原因があります。

一つは、自然が複雑なため、原因と結果についての簡単な記述はまれであるということです。 例えば、理論はXがYを引き起こすと予測するかもしれないが、YはZの存在によって緩和され、Qが臨界レベルを上回る場合には全く起こらない。 これを単純なステートメントに減らすために、 "X起因Y"は素朴です。

もう一つは、広範なアイデアが解決されるかもしれないが、詳細は活発な議論の源泉であるということです。 例えば、その進化が起こったのは確かに合理的なアカウントによって解決される。 しかし、自然選択がどのように作用するかについての詳細は、依然として詳しく述べられています。

自然選択の詳細を進化の事実と混同することは、惑星が一般的に温暖化していることが非常にはっきりしているときに、モデル化や気候変動の研究から日付と正確な温度を知ることに非常に似ています。

私たちの理論が成果の予測に成功し、それ自体が成功したより高いレベルの理論のウェブを形成するとき、私たちはそれらの中で行動を起こすことができる強力なケースを持っています。

知性の痕跡は、不確実な世界で進歩することであり、気候変動、人類の健康、地球の生態学の科学は、我々が確信をもって行動する必要がある以上に大きな自信を発揮しています。

行動に移る前に演繹的確実性を要求しても私たちは強くならない、それが私たちを麻痺させる。

著者について

Peter Ellerton、Critical Thinkingの講師、 クイーンズランド大学

この記事は、最初に公開された 会話。 読む 原著.

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