科学的方法

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科学的方法歴史et概要概要

科学的な方法がある経験的な取得方法の知識の発展特徴づけた科学を少なくとも17世紀以来の。認知的仮定が観察の解釈方法を歪める可能性があることを考えると、それは注意深い観察を含み、観察されるものについて厳密な懐疑論を適用します。それは、そのような観察に基づいて、誘導を介して仮説を立てることを含みます。控除の実験的および測定ベースのテスト仮説から引き出された; 実験結果に基づく仮説の改良（または排除）。これらは、すべての科学企業に適用できる決定的な一連のステップとは異なり、科学的方法の原則です。[1] [2] [3]

科学的方法は、進行中のプロセスとして表されることがよくあります

手順は調査の分野ごとに異なりますが、基礎となるプロセスは分野ごとに同じであることがよくあります。科学的方法のプロセスには、推測（仮説）を作成し、それらから論理的帰結として予測を導き出し、それらの予測に基づいて実験または経験的観察を実行することが含まれます。[4] [5]仮説は、質問への回答を求め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である場合もあれば、広範である場合もあります。その後、科学者は実験や研究を行って仮説を検証します。科学的仮説は反証可能でなければならず、仮説から推定された予測と矛盾する実験または観察の可能な結果を​​特定することが可能であることを意味します。そうしないと、仮説を有意義にテストできません。[6]

実験の目的は、観測値が仮説から導き出された予測と一致するか矛盾するかを判断することです。[7]実験は、ガレージからCERNの大型ハドロン衝突型加速器までどこでも行うことができます。ただし、方法の公式ステートメントには困難があります。科学的方法は、固定された一連のステップとして提示されることがよくありますが、それはむしろ一般的な原則のセットを表しています。[8]すべてのステップがすべての科学的調査で（または同じ程度に）行われるわけではなく、それらは常に同じ順序であるとは限りません。[9] [10]

アリストテレス（紀元前384〜322年）。「彼の方法に関して、アリストテレスは、指示談話に含まれる論理的含意の洗練された分析のために科学的方法の発明者として認識されています。それは自然の論理をはるかに超えており、彼の前に哲学をした人には何も負っていません。」–リッカルド・ポッツォ [11]
イブン・アル・ハイサム（965-1039）。実験データとその結果の再現性に重点を置いているため 、現代の科学的方法論の父であると一部の人が考えている博学者 。 [12] [13]
ヨハネスケプラー（1571–1630）。「ケプラーは、彼が最終的に真の軌道に到達するまでのプロセス全体を詳細に説明することにおいて、彼の鋭い論理的感覚を示しています。これは、これまでに実行されたレトロダクティブ推論の最大の部分です。」– C. S.パース、c。1896年、説明的仮説によるケプラーの推論について [14]
ガリレオガリレイ（1564–1642）。アルバート・アインシュタインによれば 、「現実のすべての知識は経験から始まり、それで終わります。純粋に論理的な手段で到達した命題は、現実に関しては空です。ガリレオはこれを見て、特に科学の世界にそれを打ち込んだので、彼は現代物理学の父–確かに、現代科学全体の父。」 [15]

科学の歴史における重要な議論は、特にルネ・デカルトによって提唱されているように、合理主義に関係しています。フランシス・ベーコンが主張するように、誘導主義および/または経験論、そしてアイザック・ニュートンと彼の信奉者たちとの間で特に目立つようになった。そして、19世紀初頭に前面に出た仮説演繹法。

「科学的方法」という用語は、科学の重要な制度的発展が起こっていた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。[16]バコニアニズムが普及した1830年代から1850年代を通して、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・ミルなどの自然主義者は、「帰納」と「事実」について議論し、知識を生み出す方法に焦点を当てていた。[16] 19世紀後半と20世紀初頭には、以上の議論リアリズム対反実在論は、観察の域を超えて延長強力な科学理論として実施しました。[17]

「科学的方法」という用語は、その意味についての科学的コンセンサスはほとんどありませんでしたが、20世紀に一般的に使用され、辞書や科学の教科書に登場しました。[16] 20世紀半ばまで成長があったが、1960年代と1970年代までに、トーマス・クーンやポール・ファイヤ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、そうすることで概念に大きく取って代わった。科学の均質で普遍的な方法としての科学のそれは異質で局所的な実践である。[16]特に、ポール・ファイヤベントは、1975年の彼の著書 『アゲインスト・メソッド』の初版で、科学の普遍的な規則があることに反対している。[17]後の例は、物理学者含まリー・スモーリンの2013エッセイ『科学的な方法がある』[18]と科学の歴史家ダニエル・木の章2015本の中でニュートンのリンゴと科学に関するその他の神話科学的方法であると結論し、神話、またはせいぜい理想化。[19]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「科学的方法論」の中で、科学的方法論についての議論が続いていると述べ、ファイヤベントは「方法論に反対する」というタイトルにもかかわらず、特定の方法論の規則を受け入れ、それらの規則を正当化しようとしたと主張した。メタ方法論で。[20]

科学的方法は、科学が実行されるプロセスです。[21]他の調査分野と同様に、科学は（科学的方法を通じて）以前の知識に基づいて構築し、時間の経過とともにその研究トピックのより洗練された理解を深めることができます。[22] [23] [24] [25] [26] [27]このモデルは、科学革命の根底にあると見ることができます。[28]

科学的方法の遍在する要素は経験論です。これは、厳格な形式の合理主義に反対しています。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ことを具体化しています。科学的方法の強力な定式化は、経験的データが経験または他の抽象化された形式の知識の形で提示される経験論の形式と常に一致しているわけではありません。ただし、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ます。科学的方法は必然的に、例えば啓示、政治的または宗教的教義、伝統への訴え、一般的に保持されている信念、常識、または重要なことに現在保持されている理論が真実を実証する唯一の可能な手段であるという主張に対する反対の表現でもあります。

経験主義と科学的方法の異なる初期の表現は、古代と、たとえば、歴史の中で見つけることができますストア派、エピクロス、[29] イブン・ハイサム、[30] ロジャー・ベーコン、とオッカムのウィリアム。以降16世紀から、実験を提唱したフランシス・ベーコン、によって行わジャンバティスタデッラポルタ、[31] ヨハネスケプラー、[32]及びガリレオガリレイ。[33]フランシスコ・サンチェス、[34] ジョン・ロック、ジョージ・バークリー、およびデイヴィッド・ヒュームによる理論的研究によって支援された特定の開発がありました。

仮説演繹法[35]最初の（参照、より正式な議論のために提案されているので、それが受け有意なリビジョンを有するが、20世紀中に製剤化は、理想的な科学的方法の§要素を）。Staddon（2017）は、科学的調査の例を注意深く研究することで最もよく学ばれる規則[36]に従うのは間違いであると主張しています。

処理する

全体的なプロセスには、推測（仮説）を作成し、それらから論理的帰結として予測を導き出し、それらの予測に基づいて実験を実行して、元の推測が正しいかどうかを判断することが含まれます。[4]しかしながら、方法の公式の声明には困難があります。科学的方法は固定された一連のステップとして提示されることがよくありますが、これらのアクションは一般原則としてより適切に考慮されます。[9]すべてのステップがすべての科学的調査で（または同じ程度に）行われるわけではなく、それらは常に同じ順序で行われるとは限りません。科学者で哲学者のウィリアム・ヒューウェル（1794–1866）が指摘しているように、「発明、賢明さ、そして天才」[10]はあらゆる段階で必要です。

質問の作成

質問は、「なぜ空が青いのか」のように、特定の観測の説明を参照することができます。しかし、「この特定の病気を治すための薬をどのように設計できますか？」のように、制限を設けることもできます。この段階では、以前の実験、個人的な科学的観察または主張、および他の科学者の研究からの証拠を見つけて評価することがよくあります。答えがすでにわかっている場合は、証拠に基づいた別の質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、良い質問を決定することは非常に困難であり、調査の結果に影響を与えます。[37]

仮説

仮説はある推測任意の動作を説明するかもしれない質問を、策定しながら、得られた知見をもとに、。仮説は非常に具体的かもしれません。たとえば、アインシュタインの等価原理やフランシス・クリックの「DNAはRNAをタンパク質にする」[38]、またはそれは広範である可能性があります。たとえば、未知の生物種が未踏の海の深さに生息しています。統計的仮説はある推測与えられた程度母集団。たとえば、人口は特定の病気の人である可能性があります。推測は、新薬がそれらの人々の何人かの病気を治すであろうということかもしれません。統計的仮説に一般的に関連する用語は、帰無仮説と対立仮説です。帰無仮説は、統計的仮説が偽であるという推測です。たとえば、新薬は何もしないことや、治癒は偶然によって引き起こされることなどです。研究者は通常、帰無仮説が誤りであることを示したいと考えています。対立仮説は、薬が偶然よりもうまくいくという望ましい結果です。最後のポイント：科学的仮説は反証可能でなければなりません。つまり、仮説から推定された予測と矛盾する実験の可能な結果を​​特定できるということです。そうしないと、意味のあるテストができません。

予測

このステップには、仮説の論理的帰結を決定することが含まれます。次に、さらにテストするために1つ以上の予測が選択されます。偶然によって予測が正しくなる可能性が低いほど、予測が実行された場合の説得力が高まります。予測に対する答えがすでに原因の影響で、知られていない場合は証拠も強く、後知恵バイアス（も参照postdiction）。理想的には、予測は仮説を可能性のある代替案から区別する必要もあります。2つの仮説が同じ予測を行う場合、予測が正しいことを観察することは、どちらか一方の証拠ではありません。（証拠の相対的な強さに関するこれらのステートメントは、ベイズの定理を使用して数学的に導き出すことができます）。[39]

テスト

これは、現実の世界が仮説によって予測されたとおりに動作するかどうかの調査です。科学者（および他の人々 ）を行うことにより、テスト仮説実験を。実験の目的は、現実世界の観測が仮説から導き出された予測と一致するか矛盾するかを判断することです。彼らが同意すれば、仮説への信頼が高まります。それ以外の場合は減少します。合意は、仮説が真実であることを保証するものではありません。将来の実験で問題が明らかになる可能性があります。カール・ポパーは、仮説を偽造すること、つまり、最も疑わしいと思われる実験を検索してテストすることを試みるように科学者に助言しました。成功した確認の多くは、リスクを回避する実験から生じたものである場合、説得力がありません。[7]実験は、特に適切な科学的対照を使用することにより、起こりうるエラーを最小限に抑えるように設計する必要があります。たとえば、医療のテストは一般的に二重盲検テストとして実行されます。どのサンプルが望ましい試験薬であり、どのサンプルがプラセボであるかを無意識のうちに被験者に明らかにする可能性のある試験担当者は、どれがどれであるかを知らないままにされます。このようなヒントは、被験者の反応にバイアスをかける可能性があります。さらに、実験の失敗は必ずしも仮説が間違っていることを意味するわけではありません。実験は常にいくつかの仮説に依存します。たとえば、テスト機器が適切に機能していることなどです。失敗は、補助的な仮説の1つが失敗した可能性があります。（デュエム-クインの論文を参照してください。）実験は、大学の研究室、台所のテーブル、CERNの大型ハドロン衝突型加速器、海底、火星（作業中のローバーの1つを使用）などで行うことができます。 。天文学者は実験を行い、遠くの星の周りの惑星を探します。最後に、ほとんどの個々の実験は、実用性の理由から非常に具体的なトピックに取り組んでいます。その結果、より広いトピックに関する証拠は通常徐々に蓄積されます。

分析

これには、実験の結果が何を示しているかを判断し、次に実行するアクションを決定することが含まれます。仮説の予測を帰無仮説の予測と比較して、どちらがデータをより適切に説明できるかを判断します。実験を何度も繰り返す場合は、カイ二乗検定などの統計分析が必要になる場合があります。証拠が仮説を改ざんした場合は、新しい仮説が必要です。実験が仮説を支持しているが、証拠が高い信頼性を得るのに十分なほど強力でない場合は、仮説からの他の予測をテストする必要があります。仮説が証拠によって強く支持されると、同じトピックに関するさらなる洞察を提供するために新しい質問をすることができます。他の科学者からの証拠と経験は、プロセスのどの段階でも頻繁に組み込まれます。実験の複雑さに応じて、自信を持って質問に答えるのに十分な証拠を収集したり、単一のより広い質問に答えるために非常に具体的な質問に対する多くの答えを構築したりするために、多くの反復が必要になる場合があります。

DNAの例

科学的方法の基本的な要素は、DNAの構造の発見からの次の例によって示されています。

  • 質問：DNAの以前の調査では、その化学組成（4つのヌクレオチド）、個々のヌクレオチドの構造、およびその他の特性が決定されていました。フローレンス・ベル博士の博士号によるDNAのX線回折パターン。論文（1939年）は「写真51」と似ていましたが（それほど良くはありませんが）、この研究は第二次世界大戦の出来事によって中断されました。DNAは1944年のAvery–MacLeod–McCarty実験によって遺伝子情報のキャリアとして特定されていましたが[40]、遺伝子情報がDNAにどのように保存されるかについてのメカニズムは不明でした。
  • 仮説：ライナス・ポーリング、フランシス・クリック、ジェームズ・D・ワトソンは、DNAがらせん構造を持っていると仮定しました。[41]
  • 予測：DNAがらせん構造の場合、そのX線回折パターンはX字型になります。[42] [43]この予測は、Cochran、Crick、およびVand [44]によって（そして独立してStokesによって）導出されたヘリックス変換の数学を使用して決定されました。この予測は数学的構成であり、目前の生物学的問題から完全に独立しています。
  • 実験：ロザリンドフランクリンは純粋なDNAを使用してX線回折を実行し、写真51を作成しました。結果はX字型を示した。
  • 分析：ワトソンは詳細な回折パターンを見たとき、すぐにそれをらせんとして認識しました。[45] [46]次に、彼とクリックは、DNAの組成、特にシャルガフの塩基対の法則に関する既知の情報とともにこの情報を使用して、モデルを作成しました。[47]

発見は、そのような分野として、遺伝物質を、関係する多くのさらなる研究のための起点となった分子遺伝学、そしてそれが授与されたノーベル賞の例の各ステップは、記事の後半でより詳細に検討される1962年。

その他のコンポーネント

科学的方法には、上記の手順のすべての反復が完了した場合でも必要な他のコンポーネントも含まれます。[48]

レプリケーション

同じ結果を生成するために実験を繰り返すことができない場合、これは元の結果が誤っていた可能性があることを意味します。その結果、特に制御されていない変数やその他の実験誤差の兆候がある場合、1つの実験が複数回実行されるのが一般的です。重要なまたは驚くべき結果のために、特にそれらの結果が彼ら自身の仕事にとって重要であるならば、他の科学者も彼ら自身のために結果を複製しようと試みるかもしれません。[49]複製は、個人のグループに治療が施される社会および生物医学において論争の的になっている問題になっている。通常、実験群は薬物などの治療を受け、対照群はプラセボを受けます。2005年のジョン・イオアニディスは、使用されている方法が再現できない多くの発見につながったと指摘しました。[50]

外部レビュー

ピアレビューのプロセスには、専門家による実験の評価が含まれます。専門家は通常、匿名で意見を述べます。一部のジャーナルは、特にその分野が高度に専門化されている場合、実験者が査読者候補のリストを提供することを要求しています。ピアレビューは結果の正確さを証明するものではなく、レビューアの意見では、実験自体が健全であったことだけを証明します（実験者によって提供された説明に基づく）。作品が査読に合格した場合、査読者からの新しい実験が必要になる場合がありますが、査読付きの科学雑誌に掲載されます。結果を公開する特定のジャーナルは、作品の知覚された品質を示します。[51]

データの記録と共有

科学者は通常、データの記録に注意を払っています。これは、Ludwik Fleck（1896–1961）などによって推進された要件です。[52]通常は必要ではないが、元の結果（または元の結果の一部）を複製したい他の科学者にこのデータを提供するように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。[53]

科学的調査は一般に、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テスト可能な説明の形で知識を取得することを目的としています。これにより、科学者は研究中のトピックをよりよく理解し、後でその理解を利用してその原因となるメカニズムに介入することができます（病気の治療など）。予測を行う上での説明が優れているほど、それが頻繁に役立つ可能性が高くなり、代替案よりも一連の証拠をより適切に説明し続ける可能性が高くなります。最も成功した説明-幅広い状況で説明し、正確な予測を行うもの-は、しばしば科学理論と呼ばれます。

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しません。理論的な科学的理解の改善は、通常、時間の経過とともに、時には科学のさまざまな領域にわたる開発の段階的なプロセスから生じます。[54]科学モデルは、実験的にテストされた範囲と期間、および科学界での受け入れが異なります。一般に、説明は、証拠が特定のトピックに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、証拠を説明する際の代替案よりも強力であることが証明されます。多くの場合、その後の研究者は、時間の経過とともに説明を再定式化するか、説明を組み合わせて新しい説明を作成します。

Towは、科学技術に適用される進化的アルゴリズムの観点から科学的方法を見ています。[55]

科学的探究の性質

科学的知識は経験的発見と密接に関連しており、新しい実験的観察が発見されたものと両立しない場合、改ざんの対象となる可能性があります。つまり、新しい問題のある証拠が発見される可能性があるため、理論を最終的なものと見なすことはできません。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）以前の理論への修正が新しい証拠を説明するのに十分であることがわかります。理論の強さは[誰によって？]そのコア原則に大きな変更を加えることなく、それがどれだけ長く持続したかに関するもの。

理論は他の理論にも含まれるようになる可能性があります。たとえば、ニュートンの法則は、惑星の何千年もの科学的観測をほぼ完全に説明しました。しかし、これらの法則は、ニュートンの法則に対する（以前は説明されていなかった）例外の両方を説明し、重力による光の偏向などの他の観測を予測および説明した、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ました。したがって、特定のケースでは、独立した、接続されていない、科学的観察は、説明力を高めるという原則によって接続され、統一される可能性があります。[56] [57]

新しい理論は以前の理論よりも包括的であり、以前の理論よりも多くを説明できる可能性があるため、後継の理論は、前の理論よりも多くの観察結果を説明することで、より高い基準を満たすことができる可能性があります。[56]たとえば、進化論は、地球上の生命の多様性、種がその環境にどのように適応するか、そして自然界で観察される他の多くのパターンを説明しています。[58] [59]その最新の主要な変更は、現代の進化的総合を形成するための遺伝学との統合でした。その後の修正では、生化学や分子生物学など、他の多くの分野の側面も含まれています。

信念と偏見

1878年の動く馬のマイブリッジの写真は 、疾走する馬の4フィートすべてが同時に地面から離れているかどうかという質問に答えるために使用されました。これは、科学の実験ツールとしての写真の使用を示しています。

科学的方法論は、可能な限り、制御された条件で仮説をテストするように指示することがよくあります。これは、生物科学などの特定の分野で頻繁に可能であり、天文学などの他の分野ではより困難です。

実験的制御と再現性の実践は、状況の潜在的に有害な影響を軽減する効果があり、ある程度、個人的な偏見をもたらす可能性があります。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、別の観察者が同意しない場合でも、物事を自分の信念を強化するものと見なすように導くヒューリスティックです（言い換えると、人々は自分が観察することを期待するものを観察する傾向があります）。

歴史的な例は、脚部という信念で疾走する馬は馬の足のどれもその支持によって絵画に含まれるこの画像の点に、地面に触れない点に広がっています。しかし、Eadweard Muybridgeによる馬のギャロップの最初のストップアクション写真は、これが誤りであり、代わりに脚が一緒に集められていることを示しました。[60]

ある役割を果たすもう1つの重要な人間の偏見は、新しい驚くべき発言を好むことです（新しさへの訴えを参照）。これにより、新しいことが真実であるという証拠が検索される可能性があります。[61]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、行動することができます。[62]

GoldhaberとNietoは、2010年に、「多くの密接に隣接する主題を持つ理論構造が理論概念を接続することによって記述される場合、理論構造は堅牢性を獲得し、それがますます困難になる（確かに不可能ではないが）」という観察結果を発表しました。[57]物語が構築されるとき、その要素は信じやすくなります。[63]の詳細については物語誤謬も参照フレック1979、pは。27：「言葉とアイデアは、もともとそれらと一致する経験の音声的および精神的同等物です。...そのようなプロトアイデアは、最初は常に広すぎて専門性が不十分です。...かつては構造的に完全で閉じた意見体系で構成されていました。多くの詳細と関係が形成されており、それはそれと矛盾するものに対して永続的な抵抗を提供します。」場合によっては、これらの要素が事前に想定されているか、最終的にそれらを生成した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ます。ドナルドM.マッケイは、測定精度の限界という観点からこれらの要素を分析し、測定のカテゴリの機器要素に関連付けました。[64]

科学的調査に使用される基本的な方法を概説するさまざまな方法があります。科学界と科学の哲学者は、一般的方法コンポーネントの以下の分類に同意するものとします。これらの方法論的要素と手順の構成は、社会科学よりも自然科学の特徴である傾向があります。それでも、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。

科学的方法は、情報が継続的に改訂される反復的で周期的なプロセスです。[65] [66]さまざまな組み合わせまたは貢献において、以下の要素を通じて知識の進歩を発展させることが一般的に認識されている：[67] [68]

  • 特性評価（調査対象の観察、定義、および測定）
  • 仮説（被験者の観察と測定の理論的、仮説的説明）
  • 予測（仮説または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、起こりうる間違い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、科学者が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。[69]

科学的方法は単一のレシピではありません。それは知性、想像力、そして創造性を必要とします。[70]この意味で、従うのは無意識の一連の標準と手順ではなく、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相対性理論の特別理論と一般理論を開発したとき、彼はニュートンの原理を決して反駁したり軽視したりしませんでした。それどころか、天文学的に巨大で、羽のように軽い、そして非常に速いものがアインシュタインの理論から取り除かれるならば-ニュートンが観察できなかったすべての現象-ニュートンの方程式は残っているものです。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仕事への信頼を高めます。

上記の4つのポイントの線形化された実用的なスキームは、続行するためのガイドラインとして提供されることがあります。[71]

  1. 質問を定義する
  2. 情報とリソースを収集する（観察する）
  3. 説明的な仮説を立てる
  4. 実験を実行し、再現可能な方法でデータを収集することにより、仮説をテストします
  5. データを分析する
  6. 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します
  7. 結果を公開する
  8. 再テスト（他の科学者によって頻繁に行われます）

この段階的な方法に固有の反復サイクルは、ポイント3から6に戻り、再び3に戻ります。

このスキーマは典型的な仮説/検定方法の概要を示していますが[72]、ポールファイヤベントを含む多くの哲学者、歴史家、科学社会学者は、科学的方法のそのような記述は科学が実際に実践される方法とはほとんど関係がないと主張しています。

特性評価

科学的方法は、調査対象のますます洗練された特性に依存しています。（主題は未解決の問題または未知のものと呼ばれることもあります。）たとえば、ベンジャミンフランクリンは、セントエルモの火は本質的に電気的であると正しく推測しましたが、これを確立するには長い一連の実験と理論的変更が必要でした。被験者の適切な特性を探求している間、注意深い思考はまた、いくつかの定義と観察を伴うかもしれません。観察には、注意深い測定やカウントが必要になることがよくあります。

関連する量の測定値またはカウントの体系的で注意深い収集は、錬金術などの疑似科学と、化学や生物学などの科学との間の決定的な違いであることがよくあります。科学的測定は通常、表、グラフ、またはマッピングされ、相関や回帰などの統計的操作が実行されます。測定は、実験室などの制御された設定で行われる場合もあれば、星や人口など、多かれ少なかれアクセスできない、または操作できないオブジェクトで行われる場合もあります。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、それらの発明と改善に密接に関係しています。

たった1、2回の観察で確実に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）[73]

不確実性

科学的研究における測定には、通常、それらの不確実性の推定も伴います。不確かさは、多くの場合、必要な量を繰り返し測定することによって推定されます。不確かさは、使用される個々の基礎となる数量の不確かさを考慮して計算することもできます。特定の時間における国の人数などの数も、データ収集の制限のために不確実性がある場合があります。または、カウントは、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不確実性を伴う、望ましい量のサンプルを表す場合があります。

定義

測定では、関連する数量の操作上の定義を使用する必要があります。つまり、科学的な量は、より曖昧、不正確、または「理想的な」定義とは対照的に、測定方法によって記述または定義されます。例えば、アンペアで測定される電流は、ある程度詳細に説明されている電気化学デバイスの電極上に特定の時間に堆積された銀の質量に関して操作上定義され得る。モノの操作上の定義は、多くの場合、標準との比較に依存します。「質量」の操作上の定義は、最終的に、フランスの研究所に保管されている特定のキログラムのプラチナイリジウムなどのアーティファクトの使用に依存します。

用語の科学的定義は、自然言語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、一般的な談話では意味が重複していますが、力学では明確な意味があります。科学的な量は、多くの場合、作業を伝達するときに従来の物理単位の観点から後で説明できる測定単位によって特徴付けられます。

特定の用語が以前に十分に明確に定義されていなかったことに気付いた後、新しい理論が開発されることがあります。たとえば、相対性理論に関するアルバートアインシュタインの最初の論文は、同時性と長さを決定するための手段を定義することから始まります。これらのアイデアは、「時間、空間、場所、動きをすべての人によく知られているものとして定義していません」とアイザックニュートンによってスキップされました。アインシュタインの論文は、それら（つまり、運動に依存しない絶対時間と長さ）が近似値であることを示しています。フランシス・クリックは、しかし、主題を特徴づけるとき、それがよく理解されていないままであるときに何かを定義するのは時期尚早である可能性があると私たちに警告します。[74]クリックの意識の研究では、彼は実際に、例えば自由意志を研究するよりも、視覚系で意識を研究する方が簡単であることに気づきました。彼の注意深い例は遺伝子でした。ワトソンとクリックがDNAの構造を先駆的に発見する前は、遺伝子の理解ははるかに不十分でした。それらの前に、遺伝子の定義に多くの時間を費やすことは逆効果だったでしょう。

DNAの特性評価

DNAの構造の発見の歴史は、科学的方法の要素の典型的な例です。1950年に、遺伝的遺伝にはグレゴールメンデルの研究から始まる数学的記述があり、DNAには遺伝情報が含まれていることが知られていました（オズワルド・エイブリーの変換原理）。[40]しかし、遺伝子情報（すなわち遺伝子）をDNAに保存するメカニズムは不明でした。研究者ブラッグさんの研究室ケンブリッジ大学が作られたX線 回折の各種の絵分子を始めて、結晶の塩、およびより複雑な物質に進みます。化学組成から始めて、何十年にもわたって丹念に組み立てられた手がかりを使用して、DNAの物理的構造を特徴づけることが可能であるはずであり、X線画像が媒体になると判断されました。[75] .. 2.DNA仮説

別の例：水星の歳差運動

歳差運動の 近日点 -水銀の場合に誇張、しかしの場合に観察された S2の 近点移動の周りに 座A * [76]

特性評価要素は、何世紀にもわたって、拡張された広範な研究を必要とする場合があります。それから、測定の数千年を取ったカルデア人、インド、ペルシャ語、ギリシャ語、アラビア語、およびヨーロッパ完全に惑星の動きを記録するために、天文学者、地球を。ニュートンは、それらの測定値を彼の運動の法則の結果に含めることができました。しかし、近日点惑星のは水星の軌道はLeverrierは、水星のために観察された差1859年に指摘したように、（右の図を参照）、完全にニュートン力学では説明できない歳差運動を呈する歳差ニュートン理論と観測の間でした彼の一般的な相対性の理論の可能な初期のテストとしてアルバートアインシュタインに起こったことの1つ。彼の相対論的計算は、ニュートン理論よりもはるかに厳密に観測と一致していました。違いは1世紀あたり約43秒角です。

仮説の展開

仮説は、現象の提案説明、又は交互間又は現象のセットの中の可能な相関を示唆する妥当な提案です。

通常、仮説は数学的モデルの形式を持っています。常にではありませんが、時には、それらは実存的ステートメントとして定式化することもでき、研究されている現象の特定のインスタンスには、一般的な形式の普遍的なステートメントを持ついくつかの特徴的および因果的説明があり、現象のすべてのインスタンスには、特定の特性。

科学者は、自分の創造性、他の分野からのアイデア、帰納的推論、ベイズ推定など、自分が持っているあらゆるリソースを自由に使用して、研究中の現象の考えられる説明を想像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論理的な架け橋はない」と述べました。[77] チャールズ・サンダース・パースは、アリストテレスからページを借りて（分析論前書、2.25）、「疑いの苛立ち」によって引き起こされた、もっともらしい推測を企てた探究の初期段階を、誘拐的推論として説明した。科学の歴史は、「ひらめき」または予感を主張する科学者の物語で満たされ、それが彼らのアイデアを支持または反駁する証拠を探すように動機づけました。Michael Polanyiは、そのような創造性を方法論の議論の中心に据えました。

ウィリアムグレンはそれを観察します[78]

仮説の成功、またはその科学への奉仕は、単にその知覚された「真実」、または前任者のアイデアを置き換え、包含し、または減らす力にあるのではなく、おそらくそれを明らかにする研究を刺激する能力にあります...禿げた仮定と曖昧な領域。

一般に、科学者は「エレガント」または「美しい」理論を探す傾向があります。科学者はしばしばこれらの用語を使用して、既知の事実に従っているが、それでも比較的単純で扱いやすい理論を指します。オッカムの剃刀は、同じように説明的な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機能します。

単一の仮説を楽しませることに起因する確証バイアスを最小限に抑えるために、強力な推論は、複数の対立仮説を楽しませる必要性を強調しています。[79]

DNA仮説

ライナス・ポーリングは、DNAが三重らせんである可能性があることを提案しました。[80]この仮説は、フランシス・クリックとジェームズ・D・ワトソンによっても検討されたが、破棄された。ワトソンとクリックがポーリングの仮説を知ったとき、彼らは既存のデータから、ポーリングが間違っていたこと[81]、そしてポーリングがすぐにその構造に関する彼の困難を認めることを理解しました。それで、レースは正しい構造を理解するために進んでいました（ポーリングがレースに参加していたときに気づかなかったことを除いて）.. 3。DNA予測

仮説からの予測

任意の有用な仮説が有効になります予測することにより、推論などの演繹法を。それは、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。予測は統計的であり、確率のみを扱うこともできます。

そのような予測をテストした結果が現在不明であることが不可欠です。この場合にのみ、成功した結果は仮説が真である確率を高めます。結果がすでにわかっている場合、それは結果と呼ばれ、仮説を立てる際にすでに考慮されているはずです。

観察または経験によって予測にアクセスできない場合、仮説はまだテスト可能ではないため、厳密な意味でその程度まで非科学的なままになります。新しい技術や理論は、必要な実験を実行可能にするかもしれません。たとえば、他の知的な種の存在に関する仮説は科学に基づいた推測で説得力があるかもしれませんが、既知の実験ではこの仮説をテストすることはできません。したがって、科学自体はその可能性についてほとんど何も言うことができません。将来的には、新しい技術が実験的テストを可能にするかもしれず、その推測は受け入れられた科学の一部になるでしょう。

DNA予測

ジェームズ・D・ワトソン、フランシス・クリック、その他は、DNAがらせん構造を持っていると仮定しました。これは、DNAのX線回折パターンが「x字型」になることを意味しました。[43] [82]この予測は、Cochran、Crick、およびVand [44]の研究（および独立してStokesによる）に基づいています。Cochran-Crick-Vand-Stokesの定理は、らせん構造からの回折がx字型のパターンを生成するという経験的観察の数学的説明を提供しました。

ワトソンとクリックは最初の論文で、提案した二重らせん構造がDNA複製の単純なメカニズムを提供していることにも言及し、次のように書いています。材料"。[83] .. 4。DNA実験

別の例：一般相対性理論

アインシュタインの予言（1907）：重力場で光が曲がる

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、曲がる量がその重力場の強さに正確に依存するなど、時空の観測可能な構造についていくつかの特定の予測を行います。1919年の日食の間に行われたアーサーエディントンの観測は、ニュートンの重力ではなく一般相対性理論を支持しました。[84]

実験

予測が行われると、実験によってそれらを探すことができます。テスト結果が予測と矛盾する場合、それらを伴う仮説は疑問視され、支持されなくなります。重要な実験と比較した場合、実験が正しく行われなかったり、うまく設計されていないことがあります。実験結果が予測を確認する場合、仮説は正しい可能性が高いと見なされますが、それでも間違っている可能性があり、さらにテストの対象となります。実験的な制御は、観測誤差に対処するための技術です。この手法では、さまざまな条件下での複数のサンプル（または観測値）間のコントラストを使用して、何が変化するか、または何が同じままであるかを確認します。測定ごとに条件を変えて、何が変わったかを特定できるようにします。ミルの規範は、重要な要素が何であるかを理解するのに役立ちます。[85] 因子分析は、効果の重要な因子を発見するための1つの手法です。

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。それは、実験室での古典的な実験、二重盲検研究、または考古学的発掘である可能性があります。ニューヨークからパリまで飛行機を利用することでさえ、飛行機を構築するために使用される空力仮説をテストする実験です。

科学者は、実験者の側に開放性と説明責任の態度をとっています。詳細な記録管理は、実験結果の記録と報告を支援するために不可欠であり、手順の有効性と完全性をサポートします。彼らはまた、おそらく他の人による実験結果の再現を支援します。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ときのヒッパルコス（紀元前190〜120年）の研究で見ることができますが、制御された実験は、アルバッターニーの研究で見ることができます[86] [より良い情報源が必要です]（853–929）およびAlhazen（965–1039）。[87]：色に関する彼の実験についてはp.444

DNA実験

ワトソンとクリックは、キングスカレッジのチーム（ロザリンドフランクリン、モーリスウィルキンス、レイモンドゴスリング）にDNAの構造に関する最初の（そして誤った）提案を示しました。フランクリンはすぐに水分含有量に関係する欠陥を発見しました。その後、ワトソンはフランクリンの詳細なX線回折画像を見てX字型を示し[88]、構造がらせん状であることを確認することができました。[45] [46]これにより、ワトソンとクリックのモデルビルディングが再燃し、正しい構造になりました。..1。DNAの特性評価

評価と改善

科学的方法は反復的です。どの段階でも、その精度と精度を改善することが可能であるため、いくつかの考慮事項により、科学者はプロセスの初期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かった場合、科学者は検討中の主題を再定義する可能性があります。仮説が興味深くテスト可能な予測を生成できない場合、仮説または主題の定義の再検討につながる可能性があります。実験が興味深い結果を生み出さなかった場合、科学者は実験方法、仮説、または主題の定義を再考する可能性があります。

他の科学者は、独自の研究を開始し、任意の段階でプロセスに入ることができます。彼らは、特徴付けを採用して独自の仮説を立てるか、仮説を採用して独自の予測を推測するかもしれません。多くの場合、実験は予測を行った人によって行われるのではなく、特性評価は他の人によって行われた実験に基づいています。公開された実験結果は、自身の再現性を予測する仮説としても役立ちます。

DNAの反復

かなりの実りのない実験の後、上司が続けることを思いとどまらせ、多くの誤ったスタートを切った[89] [90] [91]ワトソンとクリックは、ヌクレオチドの物理的形状の具体的なモデリングによってDNAの本質的な構造を推測することができた。それを構成します。[47] [92]それらは、ライナス・ポーリングとロザリンド・フランクリンのX線回折画像によって推定された結合長によって導かれた。..DNAの例

確認

科学は社会的企業であり、科学的研究はそれが確認されたときに科学界に受け入れられる傾向があります。重要なことに、実験的および理論的結果は、科学界内の他の人々によって再現されなければなりません。研究者たちはこのビジョンのために命を捧げてきました。ゲオルクヴィルヘルムリッチマンは、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たときに、球電（1753）によって殺されました。[93]

悪い科学や不正なデータから保護するために、国立科学財団などの政府の研究助成機関、およびNature and Scienceを含む科学ジャーナルは、他の研究者がデータをテストできるように、研究者がデータと方法をアーカイブする必要があるというポリシーを持っています。方法と以前に行った研究に基づいて構築します。科学データのアーカイブは、米国のいくつかの国立アーカイブまたは世界データセンターで行うことができます。

古典モデル

科学的探究の古典的モデルは、近似的および正確な推論の形式を区別し、アブダクション、演繹、および帰納的推論の3つのスキームを設定し、類推による推論などの複合形式も扱ったアリストテレス[94]に由来します。

仮説演繹モデル

仮説演繹法または方法は、科学的方法の提案について説明します。ここでは、仮説からの予測が中心です。仮説が真であると仮定した場合、どのような結果が続きますか？

その後の経験的調査で、これらの結果または予測が観察可能な世界に対応していることが示されない場合、仮説は誤りであると結論付けることができます。

実用的なモデル

1877年、[22] チャールズ・サンダース・パース（1839–1914）は、一般に、探究を真実そのものの追求としてではなく、驚きや意見の不一致などから生まれた刺激的で抑制的な疑いから抜け出し、到達するための闘争として特徴づけました。安全な信念。その信念は、行動する準備ができている信念です。彼は科学的探究をより広い範囲の一部として組み立て、一般的な探究のように、彼が無益であると考えていた単なる口頭または双曲線の疑いではなく、実際の疑いによって拍車をかけた。[95]彼は意見を解決するための4つの方法を概説し、成功の少ないものから高いものの順に並べた。

  1. 粘り強さの方法（最初の信念に固執する方針）–快適さと決断力をもたらしますが、真実が公的ではなく本質的に私的なものであるかのように、反対の情報や他の人の見解を無視しようとします。それは社会的衝動に反し、他人の意見が自分の最初の意見と同じくらい良いときに気付くかもしれないので、簡単に動揺します。その成功は輝かしいものですが、一時的なものになる傾向があります。[96]
  2. 権威の方法–意見の不一致を克服しますが、時には残酷に。その成功は壮大で長続きする可能性がありますが、特に人々が他の社会の現在と過去を知るとき、それは疑いを無期限に抑制するのに十分に完全に機能することはできません。
  3. 先験的な方法–適合性をそれほど残酷に促進することはありませんが、「理性に同意するもの」という観点からの会話や視点の比較から生じる、好みのようなものとして意見を育みます。それにより、それはパラダイムのファッションに依存し、時間とともに循環します。それはより知的で立派ですが、最初の2つの方法のように、偶然で気まぐれな信念を維持し、それを疑う心を運命づけます。
  4. 科学的方法–探究がそれ自体を誤りであると見なし、意図的にそれ自体をテストし、それ自体を批判し、修正し、改善する方法。

パースはその遅い、つまずき開催された推理が実用的な事項の本能と伝統的な感情に危険なほど劣ることができ、かつ科学的な方法が最善の理論研究に適していること、[97]今度は他の方法で実用的な端部によってtrammeledすべきではありません。理由の「最初のルール」は、学ぶためには、学びたいと願う必要があり、当然の結果として、探究の方法を妨げてはならないということです。[98]科学的方法は、最も成功した実践の基礎となる最も安全な信念に到達するように意図的に設計されていることにより、他の方法よりも優れています。人々は真実そのものではなく、刺激的で抑制的な疑いを鎮圧するという考えから始めて、パースは、闘争を通して、信念の誠実さのために真実に服従し、可能性のガイダンスを真実として求めることができる方法を示しました与えられた目標を正しく実践し、科学的方法に身を投じます。[22] [25]

パースにとって、合理的な調査は真実と現実についての前提を意味します。推論することは、推論者の自主規制の原則として、現実は発見可能であり、私たちの意見の気まぐれから独立していると仮定することです（そして少なくとも希望することです）。その意味で、彼は真理をその目的への記号（特に命題）の対応として定義し、実際的には、ある明確で有限のコミュニティの実際のコンセンサスとしてではありません（調査することは専門家に投票することになるでしょう） 、しかしその代わりに、すべての調査員が遅かれ早かれ到達するであろう最終的な意見として、しかし彼らが異なる地点から始めたとしても、調査を十分に推し進めるならば、それでも必然的に。[99]同時に、彼は本物を真の兆候の対象（その対象が可能性または品質、または現実または野蛮な事実、または必要性または規範または法律である）として定義しました。これは、有限のコミュニティの意見とは無関係です。そして、実際的には、十分な調査で運命づけられた最終的な意見にのみ依存します。それは、あなたや私、あるいは与えられた有限のコミュニティにとっての真実そのものと同じくらい遠く、または近くの目的地です。したがって、彼の探究理論は、「科学を行う」に要約されます。これらの真実と現実の概念には、明確な制限がなく（したがって、必要に応じて潜在的に自己修正する）、知識を明確に増やすことができるコミュニティの概念が含まれます。[100]推論として、「論理は社会原理に根ざしている」。なぜなら、それはある意味で無制限であるという観点に依存しているからである。[101]

説明の生成に特別な注意を払い、パースは、疑問を解決することを目的とした意図的なサイクルにおける3種類の推論の調整として、科学的方法を次のように概説しました（「無視された議論」[4]の§III–IVで、そうでない場合を除く）。了解しました）：

  1. 誘拐（または逆行）。試してみる価値のあるものを選択するための説明的仮説への推測、推論。パースは、誘拐から、仮説の真実の割合をテストに基づいて推測するものとして誘導を区別します。アイデア、野蛮な事実、規範や法律など、あらゆる調査は、それらの領域の1つ以上での驚くべき観察から生じます（たとえば、すでに進行中の調査の任意の段階で）。理論のすべての説明的な内容は誘拐から来ています。誘拐は、驚くべきまたは複雑な現象を簡単で経済的な方法で説明するために、新しいまたは外部のアイデアを推測します。多くの場合、よく準備された心でさえ間違って推測します。しかし、私たちの推測の成功のわずかさは、純粋な運のそれをはるかに超えており、特に最良の推測がその意味で最適にもっともらしく単純である限り、開発されたまたは固有の本能による自然への調和から生まれているようです、とパースは言いました。 「、ガリレオの自然な理性の光によるものであり、「論理的単純さ」とは異なるものです。誘拐は最も肥沃ですが、最も安全性の低い推論モードです。その一般的な理論的根拠は帰納的です：それは十分に頻繁に成功し、それなしでは、新しい真実への探究（しばしば多世代）を十分に促進する望みはありません。[102]協調的方法は、もっともらしい仮説を誘拐することから、その検証可能性[103]について、そしてその試行が調査自体をどのように節約するかについて判断することにつながります。[104]パースは彼の実用主義を「誘拐の論理」と呼んでいる。[105]彼の実用的な格言は、「あなたがあなたの概念の対象を持っていると考える実際的な関係を持っていると考えられる効果を考えなさい。そして、それらの効果のあなたの概念はあなたの対象の概念の全体である」。[99]彼のプラグマティズムは、概念の意味を、そのオブジェクトの想像された効果の考えられる実際的な意味と同一視することによって、概念の混乱を実りあるものに減らす方法です。それは効率を優先します。仮説は不安定であるため、少なくとも精神テストにつながる実際的な意味合いを持ち、科学では科学テストに役立つ必要があります。偽りをテストするのに費用がかからない場合、単純ですがありそうもない推測が、テストの最初の列に属する可能性があります。推測は、本能的な妥当性または推論された客観的確率があるかどうかを本質的にテストする価値がありますが、主観的な可能性は、推論されても、誤解を招くような誘惑的である可能性があります。推測は、その注意（パースが例として二十の質問のゲームを挙げた）、幅、および複雑さのために、戦略的に裁判のために選択することができます。[106]とにかく、学習者の十分な経験を通して、どの時間が明らかになるかだけを発見することを望むことができるので、ポイントはそれを促進することです。研究の経済は、いわば誘拐の飛躍を要求し、その芸術を支配するものです。[104]
  2. 控除。2つの段階：
    1. 説明。その部分を可能な限り明確にするための、仮説の明確に前提とされていないが演繹的な分析。
    2. デモンストレーション：演繹的議論、手順中のユークリッド。発見される証拠について、テストへの誘導のための予測としての仮説の結果の明示的な推論。系または必要に応じて理論的。
  3. 誘導。帰納の規則の長期的な妥当性は、現実は適切な調査が導く最終的な意見の対象にすぎないという原則（一般に推論の前提となる[99]）から推論できます。[107]そのようなプロセスがこれまでに導くことのないものは、現実的ではありません。進行中のテストまたは観察を含む誘導は、十分に持続し、事前に指定された程度よりもエラーを減らす方法に従います。3つの段階：
    1. 分類。明確に前提とされていないが、一般的なアイデアの下での経験のオブジェクトの帰納的な分類。
    2. 保護観察：直接帰納的議論。粗い（インスタンスの列挙）または段階的（各テスト後の仮説における真理の割合の新しい推定値）。段階的な誘導は定性的または定量的です。定性的である場合は、品質または文字の重み付けに依存します。[108]定量的である場合、測定値、統計、またはカウントに依存します。
    3. センテンシャルインダクション。「...帰納的推論により、異なる保護観察を単独で評価し、次にそれらの組み合わせを評価し、次にこれらの評価自体を自己評価し、結果全体について最終的な判断を下します。」

不変の説明

モデル DNAと デイヴィッド・ドイッチュ、の提唱者 不変の科学的説明（2009）

2009年のTEDの講演で、ドイツは不変量を定式化することである科学的説明の基準を説明しました。新しい情報、または予期しない状態]」。[109]

「悪い説明は簡単に変えることができます。」 [109]：分11:22
「変化しにくい説明の探求がすべての進歩の起源である」 [109]：分15:05
「 真実が現実についての変化しにくい主張で構成されているということは、物理的な世界についての最も重要な事実です。」 [109]：分16:15

科学的現実の説明の基本的な側面としての不変性は、長い間科学哲学の一部でした。たとえば、フリーデル・ヴァイネルトの著書「哲学者としての科学者」（2004）は、20世紀の変わり目以降の多くの著作にテーマの存在を指摘しました。 、アンリ・ポアンカレ（1902）、エルンスト・カシラー（1920）、マックス・ボーン（1949および1953）、ポール・ディラック（1958）、オリヴィエ・コスタ・デ・ボーリガード（1966）、ユージン・ウィグナー（1967）、ローレンス・スクラール（1974）の作品など、Michael Friedman（1983）、John D. Norton（1992）、Nicholas Maxwell（1993）、Alan Cook（1994）、Alistair Cameron Crombie（1994）、Margaret Morrison（1995）、Richard Feynman（1997）、Robert Nozick（2001） ）、およびTim Maudlin（2002）。[110]

複雑なシステムに適用される科学には、学際的研究、システム理論、科学的モデリングなどの要素が含まれる場合があります。サンタフェ研究所は、このようなシステムを研究します。[111] Murray Gell-Mannは、これらのトピックをメッセージパッシングと相互接続します。[112]

一般に、科学的方法を多様な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は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内で使用される手法は、科学的方法と矛盾していると見なされる場合があります。[113]

多くの場合、科学的方法は、1人の人だけでなく、直接的または間接的に協力する複数の人によっても採用されています。このような協力は、科学界の重要な要素と見なすことができます。このような環境では、科学的方法論のさまざまな基準が使用されます。

ピアレビュー評価

科学雑誌はピアレビューのプロセスを使用します。このプロセスでは、科学者の原稿が科学雑誌の編集者によって、評価のためにその分野に精通している仲間の科学者（通常は1〜3人、通常は匿名）に提出されます。特定のジャーナルでは、ジャーナル自体がレフリーを選択します。他の（特に非常に専門的なジャーナル）では、原稿の著者がレフリーを推薦するかもしれません。レフリーは、出版を推奨する場合としない場合があります。あるいは、提案された修正を加えた出版を推奨する場合もあれば、別のジャーナルでの出版を推奨する場合もあります。この標準は、さまざまなジャーナルによってさまざまな程度で実践されており、特に標準を最も厳密に使用するジャーナルでは、文献に明らかな誤りがないようにし、一般に資料の品質を向上させる効果があります。従来の科学的パラダイム以外の研究を検討する場合、ピアレビュープロセスには制限がある可能性があります。「グループ思考」の問題は、いくつかの新しい研究のオープンで公正な審議を妨げる可能性があります。[114]

ドキュメントとレプリケーション

実験者は、実験中に体系的なエラーを犯したり、さまざまな理由で標準的な方法や実践（病的科学）から逸脱したり、まれに誤った結果を故意に報告したりすることがあります。このため、他の科学者が実験を繰り返して結果を複製しようとする場合があります。

アーカイブ

研究者は、政府の資金提供機関や科学雑誌の方針に準拠するなど、科学データのアーカイブを実践することがあります。これらの場合、実験手順、生データ、統計分析、およびソースコードの詳細な記録を保存して、手順の方法論と実践の証拠を提供し、結果を再現するための潜在的な将来の試みを支援することができます。これらの手順の記録は、仮説をテストするための新しい実験の構想にも役立つ可能性があり、発見の潜在的な実用的なアプリケーションを検討する可能性のあるエンジニアにとって有用であることが証明される可能性があります。

データ共有

研究を再現する前に追加情報が必要な場合、研究の著者はそれを提供するように求められることがあります。彼らはそれを提供するかもしれません、あるいは著者がデータを共有することを拒否するならば、研究を発表したジャーナル編集者または研究に資金を提供した機関に訴えることができます。

制限事項

科学者は実験で行われたすべてを記録することはできないので、それらの明らかな関連性のために選択された事実が報告されます。これは、おそらく無関係な機能が疑問視された場合、やむを得ず、後で問題につながる可能性があります。たとえば、ハインリヒヘルツは、マクスウェルの方程式をテストするために使用された部屋のサイズを報告しませんでした。これは、後で結果のわずかな偏差を説明することが判明しました。問題は、実験条件を選択して報告するために、理論自体の一部を想定する必要があることです。したがって、観察結果は「理論に基づいた」ものとして説明されることがあります。

分析哲学

科学哲学は、科学的方法の根底にある論理、科学と非科学を区別するもの、そして科学に内在する倫理に注目しています。科学的方法の基礎を形成する、少なくとも1人の著名な科学者による哲学から導き出された基本的な仮定があります。つまり、現実は客観的で一貫性があり、人間には現実を正確に知覚する能力があり、要素には合理的な説明が存在します。現実世界の。[115]方法論的自然主義からのこれらの仮定は、科学が根拠となるかもしれない基礎を形成します。論理実証主義者、経験論者、改ざん主義者、および他の理論は、これらの仮定を批判し、科学の論理の代替の説明を与えましたが、それぞれも批判されています。

トーマス・クーンは彼の「科学革命の構造」で科学の歴史を調べ、科学者が実際に使用した方法が当時支持されていた方法とは劇的に異なることを発見しました。彼の科学実践の観察は本質的に社会学的であり、科学が他の時代や他の文化でどのように実践されているか、または実践できるかについては語っていません。

ノーウッド・ラッセル・ハンソン、イムレ・ラカトス、トーマス・クーンは、観察の「理論に満ちた」性格について広範な研究を行ってきました。ハンソン（1958）は、ゲシュタルトの概念を使用して、先入観が観察と説明の両方にどのように影響するかを示すために、すべての観察が観察者の概念フレームワークに依存するという考えの用語を最初に作り出しました。[116]彼は、ゴルジ体と染色技術のアーティファクトとしての最初の拒絶についての議論、および同じ生理学的現象にもかかわらず夜明けを観察し、「異なる」日の出を見ているブラーエとケプラーの議論で第1章を開きます。クーン[117]とファイヤベント[118]は、彼の作品の先駆的な重要性を認めています。

Kuhn（1961）は、科学者は一般に、経験的観察を行うための実験を設計および実施する前に理論を念頭に置いており、「理論から測定へのルートはほとんど逆行できない」と述べました。これは、理論がどのようにテストされるかは、理論自体の性質によって決定されることを意味します。これにより、Kuhn（1961、p。166）は、「専門家によって採用されると、...によってテスト可能であると認識される理論はありません。まだ合格していない定量的テスト」。[119]

ポストモダニズムとサイエンスウォーズ

ポール・ファイヤベントも同様に科学の歴史を調べ、科学が真に方法論的なプロセスであることを否定するように導かれました。彼の著書「AgainstMethod」の中で、彼は科学の進歩は特定の方法を適用した結果ではないと主張しています。本質的に、彼は、科学の特定の方法や規範について、それを違反することが科学の進歩に貢献した歴史的なエピソードを見つけることができると言います。したがって、科学的方法の信者が単一の普遍的に有効な規則を表現したいのであれば、ファイヤベントは冗談めかして示唆している、それは「何でもいい」であるべきだ。[120]彼のような批判は、科学社会学への根本的なアプローチである強力なプログラムにつながった。

ポストモダンの科学の批判自体は激しい論争の対象となっています。サイエンスウォーズとして知られるこの進行中の議論は、ポストモダニストと現実主義の陣営の間で対立する価値観と仮定の結果です。ポストモダニストは、科学的知識は単なる別の言説であり（この用語はこの文脈では特別な意味を持っていることに注意してください）、いかなる形の基本的真実も代表していないと主張しますが、科学界の現実主義者は、科学的知識は現実に関する現実の基本的真実を明らかにすると主張します。多くの本は、この問題に取り組み、真実を導き出す正当な方法として科学を擁護しながら、ポストモダニストの主張に異議を唱える科学者によって書かれています。[121]

人類学と社会学

で人類学及び社会学以下、実地調査により学術科学研究室でラトゥールとWoolgar、カレン・ノールツェティナは2つの科学分野（つまりの比較研究を行った高エネルギー物理学及び分子生物学の両方の内認識論的慣行と推論と結論付けます）科学界は、いわゆる「科学的方法」が独特で統一された概念であるという考えとは対照的に、「認識論的文化」の概念を導入するのに十分なほど異なっています。[122]

発見における偶然の役割

すべての科学的発見の33％から50％の間のどこかで、探し出されるのではなく、つまずいたと推定されています。これは、科学者が彼らが幸運であると頻繁に表現する理由を説明するかもしれません。[123] ルイ・パスツールは「幸運は準備された心を好む」という有名なことわざで有名ですが、一部の心理学者は科学的文脈で「幸運の準備」とはどういう意味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事態を利用する傾向のあるさまざまなヒューリスティックを教えられています。[123] [124]これは、ナシムニコラスタレブが「抗脆弱性」と呼んでいるものです。一部の調査システムは、人為的ミス、人的偏見、およびランダム性に直面して脆弱ですが、科学的方法は、抵抗力またはタフ以上のものです。実際には、そのようなランダム性から多くの点で恩恵を受けます（脆弱性がありません）。タレブは、システムが壊れにくいほど、現実の世界で繁栄すると信じています。[26]

心理学者のケビン・ダンバー氏は、発見のプロセスは、研究者が実験でバグを見つけることから始まることが多いと述べています。これらの予想外の結果により、研究者は自分たちの方法の誤りであると彼らが考えるものを修正しようと試みます。最終的に、研究者は、エラーが永続的で体系的すぎて偶然ではないと判断しました。したがって、科学的方法の高度に制御された、慎重で、好奇心の強い側面は、そのような永続的な体系的なエラーを識別するのに非常に適している理由です。この時点で、研究者はエラーの理論的説明について考え始め、多くの場合、さまざまな専門分野にわたる同僚の助けを求めます。[123] [124]

科学は、提案されたモデルを収集し、比較し、観測量に対して評価するプロセスです。モデルは、シミュレーション、数式、化学式、または提案された一連のステップにすることができます。科学は、両方の分野の研究者が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するという点で数学に似ています。科学と数学の両方で、モデルは内部的に一貫している必要があり、また反証可能である必要があります（反証可能である可能性があります）。数学では、ステートメントはまだ証明され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。しかし、ステートメントが数学的な証明に達したとき、そのステートメントは、数学者によって高く評価され、一部の数学者が彼らの人生を捧げる一種の不死を獲得します。[125]

数学的研究と科学的研究は互いに刺激し合うことができます。[126]たとえば、時間の技術的概念は科学で生まれ、時代を超越することは数学的なトピックの特徴でした。しかし今日、ポアンカレ予想は、物体が流れることができる数学的概念として時間を使用して証明されています（リッチフローを参照）。

それにもかかわらず、数学と現実（そしてそれが現実を説明する範囲での科学）との関係はあいまいなままです。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の非常によく知られた説明です。実際、一部のオブザーバー（Gregory Chaitinなどの有名な数学者やLakoffやNúñezなどの他の数学者を含む）は、数学はポストモダニストのように、実践者の偏見と人間の制限（文化的なものを含む）の結果であると示唆しています科学の見方。

ジョージポリアでの作業問題解決、[127]数学の構築証明、及びヒューリスティック[128] [129]それにもかかわらず、反復又は再帰的手順を使用してお互いに似ている間の数学的方法と科学的方法は、具体的に異なることを示し。

数学的方法 科学的方法
1 理解 経験と観察からの特性評価
2 分析 仮説：提案された説明
3 合成 演繹：仮説からの予測
4 レビュー/拡張 テストと実験

ポリアの見解では、理解には、なじみのない定義を自分の言葉で言い換え、幾何学的な数字に頼り、私たちが知っていることと知らないことを疑問視することが含まれます。解析ポリAから受け取り、パップス、[130]は、もっともらしい引数の自由と発見的構築を含む目標から後方作業、および証明を構築するための計画を立案します。合成は、証明の段階的な詳細[131]の厳密なユークリッドの説明です。レビューには、結果とそれに至るまでの道のりを再検討および再検討することが含まれます。

ガウスは、彼がどのようにして彼の定理を思いついたのかと尋ねられたとき、かつて「durchplanmässigesTattonieren」と答えました（体系的な明白な実験を通して）。[132]

Imre Lakatosは、数学者は実際に矛盾、批判、改訂を自分たちの仕事を改善するための原則として使用していると主張しました。[133]真理が求められているが確実性が見出されない科学と同様に、証明と反論（1976）で、ラカトシュが確立しようとしたのは、非公式の数学の定理は最終的または完全ではないということでした。これは、定理が最終的に真であると考えるべきではなく、反例がまだ見つかっていないことを意味します。反例、つまり定理と矛盾する/説明されていないエンティティが見つかったら、定理を調整し、その有効性の領域を拡張する可能性があります。これは、証明と反論の論理とプロセスを通じて、私たちの知識が蓄積される継続的な方法です。（しかし、数学の分野に公理が与えられた場合、ラカトシュは、ポアンカレが行ったように、それらを書き直すことによって、それらの公理からの証明はトートロジー的、すなわち論理的に真実であると主張した（Proofs and Refutations、1976）。）

ラカトスは、ポリアのヒューリスティックのアイデアに基づいた数学的知識の説明を提案しました。では証明と反論、ラカトシュは推測に証明し、反例を見つけるためのいくつかの基本的なルールを与えました。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ました。[134]

統計との関係

科学的方法がその武器の一部として統計を採用する場合、科学的方法の出力の信頼性に悪影響を与える可能性のある数学的および実際的な問題があります。これをすることによって、「ほとんど公開された調査結果がFalseである理由を」人気の2005年の科学論文に記載されたジョン・P・A・ヨアニディスの分野への基礎とみなされ、metascience。[135]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、その使用を改善しようとしています。

提起された特定のポイントは統計的です（「科学分野で実施された研究が小さければ小さいほど、研究結果が真実である可能性は低くなります」および「科学分野の設計、定義、結果、および分析モードの柔軟性が高くなります。研究結果が真実である可能性が低くなります。」）および経済的（「科学分野における経済的およびその他の利益と偏見が大きいほど、研究結果が真実である可能性が低くなります」および「科学分野が熱くなる（より多くの科学チームが関与している場合）、研究結果が真実である可能性は低くなります。」）したがって、「ほとんどの研究結果は、ほとんどの研究デザインおよびほとんどの分野で誤りです」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運用されています真の発見のための研究前後の可能性が非常に低い地域で。」ただし、「それでも、ほとんどの新しい発見は、研究前のオッズが低いまたは非常に低い仮説生成研究から生じ続けます」。つまり、*新しい*発見は、その研究が開始されたときに、低いまたは非常に低い研究からもたらされます。成功する確率が低い（低いまたは非常に低い可能性）。したがって、科学的方法を使用して知識のフロンティアを拡大する場合、主流の外にある領域の研究は最新の発見をもたらします。

  • アームチェアの理論化
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  • 科学知識の社会学

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    ... [合理的]あらゆる種類の調査は、完全に実行され、自己修正と成長の生命力を持っています。これは、その本質を深く飽和させている性質であり、真実を学ぶために必要なことは1つだけであると本当に言えます。それは、真実を学びたいという心からの積極的な願望です。
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    • 彼は、Sambursky 1974、p。に引用されているように、光線の隣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通過する」という彼の推測を示しました。光が直線的に進むことを証明するために136。
    • デイヴィッド・ホックニー、（2001、2006）秘密の知識：古いマスターの失われた技術を再発見するISBN  0-14-200512-6（拡張版）は、ホックニーがチャールズM.ファルコからの光学的提案の助けを借りて再発見した、カメラオブスクラを使用した肖像画技法の可能性のある情報源としてAlhazenを数回引用しています。Alhazenの光学の書であるKitabal -Manazirは、当時Opticae Thesaurus、Alhazen Arabisと呼ばれ、1270年にはヨーロッパで使用するためにアラビア語からラテン語に翻訳されました。HockneyはFriedrichRisnerの1572Basle版のOpticaeThesaurusを引用しています。ホックニーは、ホックニーのカメラオブスクラの最初の明確な説明としてアルハーゼンを引用しています。240。
    「真実はそれ自身のために求められます。そして、それ自身のために何かを求めている人々は他のことに興味がありません。真実を見つけることは難しく、それへの道は険しいです。」– Alhazen（Ibn Al-Haytham 965 –c。1040）Critique of Ptolemy、S。Pines訳、ActesXCongrèsinternationaled'histoiredes sciences、Vol I Ithaca 1962、Sambursky 1974、p。139.（この引用は、A。マークスミスによって英語に翻訳されたプトレマイオスの本アルマゲスト、惑星仮説、および光学に対するアルハーゼンの批評からのものです。）
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  • 科学博覧会プロジェクトを設計するための科学的方法の使用
  • Scientific Methodsは、Richard D.Jarrardによるオンラインブックです。
  • コーネル大学の講義から、科学の鍵（1分3秒）についてのリチャード・ファインマン。
  • 科学的手法に関する講義ニックジョシュKarean、によってケビン・パディアン、マイケル・シャーマーとリチャード・ドーキンス
  • 「何が真実かをどうやって知るのか？」（アニメーションビデオ; 2:52）