Твердая и мягкая наука - Hard and soft science

Точная наука и мягкая наука - это разговорные термины, используемые для сравнения научных областей на основе воспринимаемой методологической строгости , точности и объективности. Грубо говоря, естественные науки (например, физика , биология , астрономия ) считаются «жесткими», тогда как социальные науки (например, психология , социология , политология ) обычно описываются как «мягкие».

Точные определения различаются, но особенности, которые часто называют характерными для точной науки, включают создание проверяемых прогнозов , выполнение контролируемых экспериментов , опору на количественные данные и математические модели , высокую степень точности и объективности , более высокий уровень консенсуса, более быстрое развитие области, большее объяснительный успех, кумулятивность, воспроизводимость и вообще применение более чистой формы научного метода . Тесно связанная идея (зародившаяся в девятнадцатом веке с Огюстом Контом ) состоит в том, что научные дисциплины могут быть организованы в иерархию от жесткого к мягкому на основе таких факторов, как строгость , «развитие», а также от того, являются ли они базовыми или прикладными .

Философы и историки науки поставили под сомнение связь между этими характеристиками и воспринимаемой твердостью или мягкостью. Более «развитые» точные науки не обязательно обладают большей степенью консенсуса или избирательности в принятии новых результатов. Часто упоминаемые методологические различия также не являются надежным показателем. Например, социальные науки, такие как психология и социология, широко используют математические модели, но обычно считаются мягкими науками. Однако есть некоторые измеримые различия между естественными и мягкими науками. Например, точные науки более широко используют графики , а мягкие науки более склонны к быстрой смене модных словечек .

Метафора подверглась критике за чрезмерную стигматизацию мягких наук, создавая неоправданный дисбаланс в общественном восприятии, финансировании и признании различных областей.

История терминов

Происхождение терминов «точная наука» и «мягкая наука» неясно. Самое раннее засвидетельствованное использование «точной науки» обнаружено в выпуске журнала Общества искусств за 1858 год , но идею иерархии наук можно найти и раньше, в работе французского философа Огюста Конта (1798–1998 гг.) 1857 г.). Он определил астрономию как самую общую науку, за ней следуют физика, химия, биология, а затем социология. Эта точка зрения была очень влиятельной и предназначалась для классификации областей на основе степени их интеллектуального развития и сложности их предмета.

Современное различие между твердой и мягкой наукой часто связывает с 1964 годом статьи , опубликованной в Science от Джона Р. Платт . Он исследовал, почему он считает одни научные области более продуктивными, чем другие, хотя на самом деле он не использовал сами термины. В 1967 году социолог Норман У. Сторер особо выделил естественные науки как сложные и социальные науки как мягкие. Он определил твердость в терминах степени, в которой область использует математику, и описал тенденцию увеличения твердости научных областей с течением времени, определив особенности повышенной твердости, включая лучшую интеграцию и организацию знаний, улучшенную способность обнаруживать ошибки и увеличение сложности изучения предмета.

Эмпирическая поддержка

Социолог Стивен Коул провел ряд эмпирических исследований, пытаясь найти доказательства иерархии научных дисциплин, и не смог найти существенных различий с точки зрения ядра знаний, степени кодификации или исследовательского материала. Различия, свидетельства которых он нашел, включали тенденцию для учебников по мягким наукам полагаться на более свежие работы, в то время как материалы в учебниках по естественным наукам были более последовательными с течением времени. Однако было высказано предположение, что Коул мог упустить некоторые взаимосвязи в данных, потому что он изучал отдельные измерения, не принимая во внимание то, как несколько измерений могут иметь тенденцию в одном и том же направлении, и потому что не все критерии, которые могли указывать на научный статус дисциплины, были соблюдены. проанализированы.

В 1984 году Кливленд провел обзор 57 журналов и обнаружил, что журналы по естественным наукам использовали гораздо больше графиков, чем журналы по математике или общественным наукам, и что журналы по социальным наукам часто представляли большие объемы данных наблюдений в отсутствие графиков. Размер области страницы, используемой для графиков, варьировался от 0% до 31%, и разница в основном объяснялась количеством включенных графиков, а не их размерами. Дальнейший анализ, проведенный Смитом в 2000 г. на основе выборок графиков из журналов по семи основным научным дисциплинам, показал, что количество использованных графиков «почти идеально» коррелирует с твердостью (r = 0,97). Они также предположили, что иерархия применима к отдельным областям, и продемонстрировали тот же результат, используя десять подполей психологии (r = 0,93).

В статье 2010 года Фанелли предположил, что мы ожидаем более положительных результатов в «более мягких» науках, потому что существует меньше ограничений на предвзятость исследователя. Они обнаружили, что среди исследовательских работ, в которых проверялась гипотеза, частота положительных результатов определялась воспринимаемой жесткостью поля. Например, социальные науки в целом имели в 2,3 раза больше шансов на получение положительных результатов по сравнению с физическими науками с промежуточными биологическими науками. Они добавили, что это подтверждает идею о том, что социальные науки и естественные науки различаются только по степени, если социальные науки следуют научному подходу.

В 2013 году Фанелли проверил, увеличивается ли способность исследователей «достигать консенсуса и накапливать знания» с твердостью науки, и отобрал 29 000 статей из 12 дисциплин, используя измерения, которые указывают на степень научного консенсуса. Из трех возможных вариантов (иерархия, жесткое / мягкое различие или отсутствие упорядочения) результаты поддерживали иерархию, в которой физические науки показали наилучшие результаты, за ними следовали биологические науки, а затем социальные науки. Результаты также сохраняются в рамках дисциплин, а также при включении математики и гуманитарных наук.

Критика

Критики этой концепции утверждают, что мягкие науки неявно считаются менее «легитимными» научными областями или просто ненаучными вообще. В редакционной статье Nature говорится, что результаты социальных наук с большей вероятностью пересекаются с повседневным опытом и в результате могут быть отклонены как «очевидные или незначительные». Признание «мягкой науки» может повлиять на воспринимаемую ценность дисциплины для общества и размер доступного для нее финансирования. В 1980-х годах математик Серж Лэнг успешно заблокировал прием влиятельного политолога Сэмюэля П. Хантингтона в Национальную академию наук США , описав использование Хантингтоном математики для количественной оценки взаимосвязи между такими факторами, как «социальное разочарование» (Лэнг спросил Хантингтона, если он обладал «измерителем социальной неудовлетворенности») как « лженаука ». Во время рецессии конца 2000-х социальные науки подвергались несоразмерному сокращению финансирования по сравнению с математикой и естественными науками. Предложения были сделаны для Соединенных Штатов Национального научного фонда , чтобы не финансировало такие дисциплины, как политология в целом. Оба эти инцидента вызвали критическое обсуждение различия между точными и мягкими науками.

Смотрите также

Примечания

использованная литература