70030

Основные методологические принципы эмпирической науки

Доклад

Логика и философия

Часто призывают строить естественные классификации полагая что такая классификация определяется природой изучаемых явлений. Более-менее заменяет представление о естественности требование чтобы классификации были или теоретически или прагматически осмыслены.

Русский

2014-10-14

18.58 KB

0 чел.

7. Основные методологические принципы эмпирической науки.

Любой факт теоретически нагружен. Видим то, что понимаем.

Эмпирические науки – оценка достоверности индуктивного обобщения фактов.

Но сами эти нормы не могут быть извлечены из опыта. Когда основатели английского эмпиризма Ф. Бэкон и Дж. Локк утверждали, что знания мы получаем только из опыта, на основе наблюдений и экспериментов, они не учли, что знание – это всегда обобщение опыта, а любые обобщения, любые иные рассуждения об опыте сами из опыта не выводятся. Д. Юм справедливо заметил, что нельзя, опираясь только на данные опыта, перейти, например, к всеобщим утверждениям.

Основное достижение эмпирических наук – построение различных классификаций и типологий.

Внешняя валидность классификаций. Часто призывают строить "естественные" классификации, полагая, что такая классификация определяется природой изучаемых явлений. Попытки определить, что это значит, успеха не имели. По сути, за естественную принимают ту классификацию, которая выглядит таковой в глазах научного сообщества. Более-менее заменяет представление о естественности требование, чтобы классификации были или теоретически, или прагматически осмыслены. Это придает им внешнее оправдание. Правда, теоретически осмысленные классификации по-настоящему возможны только в естественных науках (об этом – далее), а прагматически осмысленные – в практических. В последнем случае речь идет о том, что разные явления стоит относить к разным классам только в том в случае, если они требуют осуществления разных алгоритмов действия.

Конвенциональные нормы. Многие нормы и правила, регулирующие процесс классификации, имеют явно конвенциональный характер, так как предназначены исключительно для того, чтобы все представители научного сообщества, решающие сходные задачи, выполняли их единообразным или хотя бы более-менее сходным способом. Из ориентации на единообразие вытекает и часто выдвигаемое требование к классификациям – они должны быть удобны в обращении, в частности, признаки отнесения к классу должны быть всеми одинаково понимаемы, в пределе – наглядны. Иначе ими трудно пользоваться. Неопозитивисты, на мой взгляд, сделали ошибку, сформулировав требование наблюдаемости используемых терминов как норму для естественных наук. На самом деле, это требование разумно – и то с существенными оговорками – только для эмпирических наук.

Применение статистических методов, неизбежное в эмпирических исследованиях, тоже опирается на конвенциональные нормы. Уровень достоверности, например.

Но не только же конвенции (иначе ничего бы не менялось).

Диагностическая сила. Конт: классификация животных по строению, но не убиваем. Ещё одна задача, решаемая с помощью классифицирования: установление связей между непосредственно наблюдаемыми и косвенными признаками. Если такие связи установлены, то классификация позволяет диагностировать непосредственно не наблюдаемые явления по наблюдаемым признакам. Чем большей диагностической силой обладает классификация, тем она лучше и надежнее. Для решения задачи диагностики ученые-эмпирики постоянно разрабатывают и активно применяют статистические методы обработки данных. Отметим, что подобные исследования остаются эмпирическими в той мере, в какой найденная связь между явлениями не может быть объяснена с помощью известных теоретических соображений или, в случае отсутствия таковых соображений, если эта связь не постулируется в качестве исходного основания новой теории.

Логические требования. Из нескольких возможных лучшей будет признана та классификация, которая осуществляется по одному и тому же основанию. Пример Борхеса. Один и тот же объект или явление не должны попадать в разные классы; желательно также, чтобы в каждом классе было более-менее одинаковое число членов, и т.д. Реальные классификации, конечно же, далеко не всегда удовлетворяют этим требованиям, что хотя и не заставляет отвергать имеющиеся, но побуждает строить новые. Выше ценятся иерархические классификации (подклассы). Но все же отмечается, что иногда "лучше работают" логически небезупречные классификации. Тем не менее предсказательной силой, как правило, обладают только логически почти безупречные классификации.

Еще один логический критерий – полнота. Желательно, чтобы классификация была полной, т.е. каждый из подлежащих классификации объектов в пределе должен принадлежать какому-либо классу. Оценивается, насколько удачно предложенная классификация позволяет описать все уже известные наблюдаемые явления. Однако более жестким требованием считается оценка классификации по тому, насколько удачно она не вмещает в себя те факты, которые реально не наблюдаются.

Проверяемость. Оценивается, порождает ли классификации верифицируемые предположения, т.е. можно ли на ее основе прогнозировать существование еще не обнаруженных явлений или, в более жесткой формулировке, говорить о невозможности существования каких-то явлений, которые ранее рассматривались как возможные. Последняя оговорка важна, так как в противном случае любое высказывание может быть подтверждено. «(Луна – не велосипед» не доказывает, что луна – молочный продукт).

Классификационная деятельность в своем итоге может поставить под сомнение очевидность любого факта, признаваемого таковым в начале этой деятельности. Более того, когда такое происходит, эмпирическое по своей сути исследование все более приобретает черты естественнонаучного – принятые основания классификации превращаются в дедуктивную логическую схему, прогнозирующую результаты будущих наблюдений. Менделеев: некоторые атомные весы найдены неправильно (хотя исходил вообще из их правильности!)

Принцип независимой проверяемости. Требование воспроизводимости: в тех случаях, когда факт может вызывать сомнение, должны существовать и быть описаны процедуры, позволяющие любому исследователю наблюдать (еще лучше: воспроизвести) тот же самый факт. Требование воспроизводимости в науке и особенно в психологии часто критикуют, так как отнюдь не все факты могут быть воспроизведены. Эта критика верна, если требовать воспроизводимости всех фактов. Однако последнее требование бессмысленно. В мире существует много уникальных явлений, которые невозможно повторить, но из этого не следует, что таковых явлений никогда и не было.

Требование воспроизводимости осмысленно только для тех случаев, когда сами факты вызывают сомнения. Оно особенно важно, когда факт обнаруживается только в результате достаточно сложных преобразований данных, например, при их статистической обработке.

Гетерометодическая проверка: Необходимо повторно провести исследование той же проблемы, но в иных условиях (иными методами, при иных параметрах объекта и т.д.).

Д. Кемпбелл: «Гетерометодическая проверка в психологии – редкость, поскольку она привела бы к столь обескураживающим результатам, что у многих вовсе пропала бы охота проводить исследования».

Регистрировать всё (Баркер) – бред.

В некоторых случаях, однако, первоначальный сбор фактов необходим. Так было в эпоху Великих географических открытий. Сбор фактов нужен, например, тогда, когда задача исследователя состоит в том, чтобы оценить влияние какого-либо события на людей – на изменение их мнений, или их психических состояний, или личностных свойств. Если заранее нет никакого теоретического предположения об ожидаемых результатах, то изучаемое влияние можно обнаружить лишь по изменению каких-либо показателей.

Исследователю повезет, если ему удастся обнаружить явления, не вписывающиеся в известные теоретические построения или классификационные решетки (а еще сильнее повезет, если факты будут противоречить им). Тогда эмпирические данные могут стать строительным материалом для новых естественнонаучных теорий или новых эмпирических классификаций.

Самостоятельную ценность имеют эмпирические исследовании, демонстрирующие новый метод получения данных. В этом случае, наоборот, очень важно показать, что этим методом обнаруживаются не только новые, но и уже ранее хорошо известные явления. Галилей, телескоп, спутники Юпитера - ?

Требование методической простоты. Чем технологически проще организовано исследование, чем проще статистические процедуры обработки данных, тем надежнее и убедительнее итоговая интерпретация. Незачем создавать сложное оборудование, если поставленная задача может решаться более простым методом. Ибо чем сложнее оборудование, тем обычно больше факторов влияет на полученный результат и влияет непредсказуемо.

И все же эмпирические исследования имеют самостоятельную ценность, когда доказывается, что явления, считавшиеся до этого разнородными, подпадают под общие принципы классифицирования, или когда обнаруживаются принципиально новые явления, вписывающиеся тем не менее в уже известные схемы. Но вот проблема: как оценить, какие данные являются новыми? Субъективное чувство неожиданности – хорошо, но объективно? Для защиты от объявления любых результатов новыми научное сообщество вырабатывает требования к публикации результатов: автор обязан указать аналогичные исследования, выполненные другими учеными.

Эмпирические исследования неизбежны, когда нет никакой ясной теории. Высота Эльбруса, расстояние до Сатурна или число симфоний, написанных Ф. Шубертом, могут определяться только эмпирически. Поэтому эпоха великих эмпирических открытий, как правило, является обязательным условием становления подлинно теоретической (т.е. естественной) науки.

Типичный вопрос, который стоит перед естественнонаучным (экспериментальным) исследованием, выглядит так: верна ли гипотеза, предполагаемая автором? Соответственно, ожидаемые ответы – "да" (точнее: "вероятно, что да") или "нет" ("скорее всего, нет"). Перед эмпирическим исследованием вопрос ставится иной: что получится, если измерить самые разнообразные аспекты данного явления? И нет никаких явных ожидаемых ответов.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

40578. Web-страницы доступа к данным базы 10.27 MB
  Access 2000 позволяет создавать новые объекты страницы доступа к данным (Data Access Page), которые представляют собой Web-страницы специального типа, подключенные к источнику данных OLE DB — базе данных Access или Microsoft SQL Server, — предназначенные для работы пользователей Internet или intranet с данными базы в интерактивном режиме через браузер Internet Explorer
40579. Работа Access с данными на SQL Server 3.6 MB
  Access предоставляет возможность использовать данные из различных внешних источников. Внешними источниками данных могут служить таблицы других баз данных Access, Microsoft FoxPro, dBASE, Paradox и Microsoft SQL Server, таблицы и списки HTML и НТХ, находящиеся на сервере в локальной, корпоративной или сети Internet, данные из таких приложений, как Excel, Exchange
40580. Сущность метода Баркера 40.52 KB
  С их помощью определяются важные для предметной области объекты сущности их свойства атрибуты и отношения друг с другом связи. Графическое изображение сущности Каждая сущность должна обладать уникальным идентификатором. Каждый экземпляр сущности должен однозначно идентифицироваться и отличаться от всех других экземпляров данного типа сущности. Одна и та же интерпретация не может применяться к различным именам если только они не являются псевдонимами; сущность обладает одним или несколькими атрибутами которые либо принадлежат...
40581. Сущность метода Баркера 53 KB
  Вендрова Проектирование ПО Ход урока Организационный момент 24 мин: Приветствие оформление документов к занятию Повторение пройденного материала применяемая методика выводы1520 мин Письменные ответы на вопросы: Рассмотреть стандарты: проектирования; оформления проектной документации; пользовательского интерфейса. Сообщение темы урока постановка цели и задачи:13 мин: рассмотреть сущность метода Баркера; Изложение нового материала применяемая методика: 5060 мин. Закрепление изучаемого материала...
40582. Разработка диаграмм по методу Баркера 46 KB
  Организационный момент 23 мин: Приветствие фиксация отсутствующих проверка санитарного состояния аудитории заполнение журнала рапортички проверка подготовленности студентов к занятию. Напоминание правил техники безопасности при работе с ПК; 2. Сообщение темы цели и задач практикума 23 мин: Цели: Приобретение навыков моделирования по методу Баркера для построения моделей информационной системы. Актуализация опорных знаний и умений студентов 1015 мин: устный опрос занятие 18 п.
40583. Общие принципы и подходы к разработке ПО 869.44 KB
  Итерация N Унифицированный процесс разработки программного обеспечения USDP Модель вариантов использования описывает случаи в которых приложение будет использоваться. Аналитическая модель описывает базовые классы для приложения. Модель проектирования описывает связи и отношения между классами и выделенными объектами Модель развертывания описывает распределение программного обеспечения по компьютерам.
40584. Структурный подход 30 KB
  Все наиболее распространенные методологии структурного подхода [9111213] базируются на ряде общих принципов [3]. В качестве двух базовых принципов используются следующие: принцип разделяй и властвуй принцип решения сложных проблем путем их разбиения на множество меньших независимых задач легких для понимания и решения; принцип иерархического упорядочивания принцип организации составных частей проблемы в иерархические древовидные структуры с добавлением новых деталей на каждом уровне. Выделение двух базовых принципов не означает...
40585. Проблема сложности больших систем 21.96 KB
  Единственно эффективный подход к решению этой проблемы заключается в построении сложной системы из небольшого количества крупных частей каждая из которых в свою очередь строится из частей меньшего размера и т. по отношению к проектированию сложной программной системы это означает что ее необходимо разделять декомпозировать на небольшие подсистемы каждую из которых можно разрабатывать независимо от других. Это позволяет при разработке подсистемы любого уровня держать в уме информацию только о ней а не обо всех остальных частях системы....
40586. Методология функционального моделирования SADT. Состав и функции моделей SADT 61.84 KB
  Состав и функции моделей SDT. Взаимодействие блоков друг с другом описываются посредством интерфейсных дуг выражающих ограничения которые в свою очередь определяют когда и каким образом функции выполняются и управляются; строгость и точность. отделение организации от функции т. Методология SDT может использоваться для моделирования широкого круга систем и определения требований и функций а затем для разработки системы которая удовлетворяет этим требованиям и реализует эти функции.