주장 "the 과학은 해결되지 않았다."기후 변화와 관련하여 과학이 어떻게 작동하는지에 대한 많은 무지의 증세가있다.

그렇다면 과학적 방법은 무엇입니까? 과학에서 훈련받은 사람들을 포함하여 많은 사람들이 왜 그렇게 잘못 생각합니까?

이해해야 할 첫 번째 사실은 과학에 아무런 방법도없고, 일을하는 방법이 없다는 것입니다. 이것은 우리가 일반적으로 어떻게 추론하는지와 밀접하게 관련되어 있습니다.

과학과 추론

인간은 두 가지 기본 추론 방식을 가지고 있습니다 : 공제와 유도. 우리가 연역적으로 추론 할 때, 우리는 이미 우리에게 유용한 정보의 의미를 설명합니다.

예를 들어, 윌이 케이트와 애비의 나이 사이에 윌이 있고, 애비가 케이트보다 나이가 많다고 말하면 윌이 케이트보다 오래되어야한다는 것을 추론 할 수 있습니다.

그 대답은 문제에 내포되어 있었고, 당신은 이미 알고 있던 것과는 다르다. 이것은 스도쿠 퍼즐이 작동하는 방식입니다. 공제는 우리가 수학에서 사용하는 추론이기도합니다.

귀납적 추론은 우리가 이미 알고있는 정보에 포함되지 않으며 지식을 새로운 분야로 확장 할 수 있습니다. 우리는 일반화와 유추를 사용하여 유도합니다.

일반화는 본질적으로 규칙 성을 관찰하고 그들이 어디에서나 제복을 입고 있다고 상상하는 것을 포함합니다. 이것은 부분적으로 소위 자연 법칙을 만드는 방법입니다.

일반화는 또한 "포유류"또는 "전자"와 같은 것들의 클래스를 생성합니다. 우리는 또한 심리적 경향과 경제 동향을 포함한 인간 행동의 측면을 정의하는 것을 일반화합니다.

유추는 두 가지 사이의 유사점을 주장하고, 새로운 지식을 만들기 위해 이것을 확장합니다.

예를 들어, 날카로운 이빨을 가진 멸종 된 동물의 화석화 된 두개골을 발견하면, 그것이 먹은 것이 무엇인지 궁금해 할 것입니다. 날카로운 이빨을 가지고 있고 육식 동물임을 알게 된 오늘 살아있는 동물을 찾습니다.

비유로 추론하면 동물도 육식 동물이라고 결론 내릴 수 있습니다.

유도와 추론을 사용하여 증거와 일치하는 최선의 설명으로 과학은 우리가 단순히 추론 할 수있는 것보다 더 많은 것을 세상에 대해 가르쳐줍니다.

과학과 불확실성

우리의 대부분은 이론 또는 모델은 세계와의 유추 또는 그 일부입니다.

내 특정 이론에 대한 투입물이 실제 세계의 결과와 일치하는 결과를 산출한다면, 나는 그것을 좋은 유추로 간주하고 따라서 좋은 이론이라고 생각한다. 그것이 일치하지 않으면, 나는 그 이론을 거부하거나 더 유사하게 만들기 위해 이론을 수정하거나 재 설계해야합니다.

시간과 공간에 따라 같은 종류의 결과를 많이 얻는다면 나는 결론을 일반화 할 수 있습니다. 그러나 성공의 양은 나를 옳게 증명할 수 없습니다. 각 확인 사례는 내 아이디어에 대한 자신감을 높이기 만합니다. 앨버트 아인슈타인 (Albert Einstein) 유명한 말로:

실험의 어떤 금액도 나를 올바르게 증명할 수는 없습니다. 하나의 실험만으로도 저를 틀리게 증명할 수 있습니다.

아인슈타인의 상대성 이론은 우주 이론이 어떻게 작용한다고 생각하는지에 대한 모델이며 따라서 유추이기 때문에 많은 조건에서 여러 번 실험적 증거에 의해 뒷받침되어왔다.

우리는 현실에 대한 훌륭한 묘사로서 이론에 큰 확신을 가지고 있습니다. 그러나 증명은 공제에 속하는 생물이기 때문에 올바른 것으로 입증 될 수 없습니다.

hypothetico-deductive 방법

과학은 또한 hypothetico-deductive 방법을 통해 연역적으로 작동합니다.

그것은 이렇게 간다. 나는 특정 실험 조건 하에서 X가 발생할 것이라는 가설이나 모델을 가지고있다. 실험적으로 X는 이러한 조건에서 발생하지 않습니다. 그러므로 이론에 결함이 있음을 추론 할 수 있습니다 (물론, X가 아닌 실험 조건을 신뢰한다고 가정 할 때).

이 조건 하에서, 나는 나의 가설이나 모델이 부정확하다는 (또는 적어도 불완전한) 것으로 증명했다. 나는 그렇게하도록 연역적으로 추론했다.

그러나 X가 발생한다면, 그것이 내가 옳다는 것을 의미하지는 않습니다. 단지 실험이 제 아이디어가 틀렸다는 것을 보여주지 않았 음을 의미합니다. 나는 이제 내가 옳았다는 확신을 갖게되었지만 나는 확신 할 수 없다.

언젠가 의심스러운 실험적 증거가 아인슈타인의 예측에 반하는 것이라면, 우리는 hypothetico-deductive 방법을 통해 그의 이론이 부정확하거나 불완전하다는 것을 공제 할 수 있습니다. 그러나 확증 된 인스턴스가 없다는 것이 그가 옳았다는 것을 증명할 수는 없습니다.

그 아이디어는 실험에 의해 시험 될 수 있으며, 아이디어가 틀렸다는 것을 보여주는 실험적 결과 (원칙적으로)가 과학의 철학자 칼 포퍼.

검증 할 수없는, 따라서 비과학적인 입장의 한 예로서, 호주 기후 denialist와 One Nation Senator 말콤 로버츠. 로버츠는 경험적 증거 없음 인간이 유발 한 기후 변화의

최근 ABC의 Q & A 텔레비전 토론 쇼 에피소드에서 권위있는 증거를 제시했을 때 그는 증거가 손상되었다고 주장했다..

브라이언 콕스 (Brian Cox) 교수는 Malcolm Roberts 상원 의원에게 기후 과학을 설명합니다.

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그러나 인간이 유발 한 기후 변화가 일어나지 않았다는 그의 주장은 그가 잘못된 것을 보여주는 어떠한 데이터도 받아들이지 않을 것이므로 시험에 넘어갈 수 없다. 그러므로 그는 과학적으로 행동하지 않습니다. 그는 탐닉하고있다. 의사 과학.

정산 된 것이 증명 된 것은 아닙니다.

과학에 대한 대중의 이해에있어 커다란 오류 중 하나는 입증 된 것과 동일시하는 것입니다. 아인슈타인의 이론은 "정착"되어 있지만 입증되지는 않았습니다. 그러나 그들이 일하지 않도록 계획하는 것은 완전히 어리석은 일입니다.

철학자 존 듀이 (John Dewey)가 그의 저서에서 지적했듯이 논리 : 탐구 이론:

과학적 탐구에서, 정착되거나 지식이되기 위해 취해진 것의 기준은 그것이 더 많은 탐구에서 자원으로서 이용 가능하도록 그렇게 결정된다. 추가 조사에서 개정을받지 않는 방식으로 해결되지 않는다.

우리가 행동을 취하기 전에 과학이 "정착"될 것을 요구하는 사람들은 우리가 유도 적으로 작업 할 때 연역적 확실성을 추구합니다. 그리고 다른 혼란의 원천이 있습니다.

하나는 자연이 복잡하기 때문에 원인과 결과에 관한 간단한 진술이 거의 없다는 것입니다. 예를 들어, 이론은 X가 Y를 유발할 것이라고 예측할 수 있지만, Y는 Z의 존재에 의해 완화되고 Q가 임계 수준 이상이면 전혀 발생하지 않을 것입니다. 이것을 "X 원인 Y"라는 단순한 문장으로 줄이려면 순진합니다.

또 다른 하나는 광범위한 아이디어가 해결 될지라도 세부 사항은 여전히 ​​활발한 논쟁의 원천입니다. 예를 들어, 진화가 일어난 것은 어떤 합리적인 설명에 의해 확실하게 결정됩니다. 그러나 자연 선택이 어떻게 작동하는지에 대한 세부 사항은 여전히 ​​강조되고있다.

자연 선택의 세부 사항을 진화의 사실과 혼동하는 것은 행성이 일반적으로 온난화되고 있다는 것이 분명 할 때 기후 변화를 모델링하고 연구함으로써 정확한 날짜와 온도에 대한 설명과 매우 유사합니다.

우리의 이론이 결과를 예측하고 성공하는 고차원 이론의 웹을 형성하는 데 성공적 일 때, 우리는 그 이론에 우리의 행동을 부여 할 수있는 강력한 사례를 가지고 있습니다.

지능의 표식은 불확실한 세계에서 진행되는 것이며, 기후 변화, 인간 건강 및 지구 생태계의 과학은 우리가 확신을 가지고 행동 할 필요가있는 것보다 더 큰 확신을주었습니다.

행동에 옮기기 전에 연역적 확실성을 요구한다고해서 우리가 강해지지는 않을지라도, 그것은 우리를 마비시킵니다.

저자에 관하여

Peter Ellerton, 비판적 사고의 강사, 퀸즐랜드 대학교

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