Evrim Ağacı
Reklamı Kapat

Bilimsel Nesnellik (Bilimsel Objektiflik) Nedir?

Bilimsel Nesnellik (Bilimsel Objektiflik) Nedir? The Writeway
Editör Seçkisi
Reklamı Kapat

Bu yazı, Stanford Encyclopedia of Philosophy isimli kaynaktan birebir çevrilmiştir. Çevirmen tarafından, metin içerisinde (varsa) açıkça belirtilen kısımlar haricinde, herhangi bir ekleme, çıkarma veya değişiklik yapılmamıştır. Bu içerik, diğer tüm içeriklerimiz gibi, İçerik Kullanım İzinleri'ne tabidir.

Bilimsel nesnellik (bilimsel objektivite, bilimsel tarafsızlık); bilimsel iddiaların, yöntemlerin ve sonuçların özelliklerinden birisidir. Bilimin iddialarının, yöntemlerinin ve sonuçlarının; belirli perspektifler, değer taahhütleri, topluluk önyargısı veya kişisel çıkarlar gibi faktörlerden etkilenmediği veya etkilenemeyeceği fikrini ifade eder. Nesnellik, genellikle bilimsel araştırma için bir ideal, bilimsel bilgiye değer vermek için iyi bir neden ve toplumdaki bilim otoritesinin temeli olarak kabul edilir.

Bilim felsefesindeki birçok merkezi tartışma, öyle veya böyle, nesnellik ile ilgilidir: onaylama ve tümevarım problemi; teori seçimi ve bilimsel değişim; gerçekçilik (realizm); bilimsel açıklama; deney; ölçüm ve niceleme; kanıt ve istatistiklerin temelleri; kanıta dayalı bilim; feminizm ve bilimdeki değerler... Dolayısıyla nesnelliğin bilimdeki rolünü anlamak, bu tartışmaları tam olarak takdir edebilmek için olmazsa olmazdır.

Bu makalenin de göstereceği gibi, bunun tam tersi de geçerlidir: Bilimsel nesnellik kavramını, bu tartışmaların çoğuna değinmeden tam olarak anlamak mümkün değildir.

Nesnellik ideali ve bu idealin değeri ve ulaşılabilirliği, bilim felsefesi çerçevesinde tekrar tekrar sorgulandı ve eleştirildi. Bu makale, bilimsel nesnelliğin nasıl tanımlanması gerektiği, nesnellik idealinin arzulanır bir ideal olup olmadığı ve bilim insanlarının bunu ne ölçüde başarabileceği sorusu üzerine odaklanmaktadır. Bilimin epistemik [Ç.N. bilgiyle veya bilginin güvenilirliğiyle ilgili] otoritesinin temelde bilimsel muhakemenin nesnelliğine dayandığı fikri doğrultusunda, nesnelliğin bilimsel deney, çıkarım ve teori seçimindeki rolüne odaklanacağız. [Ç.N. Epistemolojiyle ilgili bir tartışma için buradaki makalemizi okuyabilirsiniz.]

Giriş: Ürün ve Süreç Nesnelliği

Nesnellik, bir değerdir. Bir şeye "objektif" demek, o şeyin bizim için belirli bir öneme sahip olduğu ve bunu onayladığımız anlamına gelir. Nesnellik, farklı derecelere sahiptir. Talepler, yöntemler ve sonuçlar az çok objektif olabilir ve diğer şeyler eşit olduğunda, daha objektif olan bir şey, daha iyidir. Bir şeyi tanımlamak için “amaç” terimini kullanmak, onunla birlikte özel bir retorik güç taşır.

Genel halk arasında bilime yönelik hayranlık ve halk arasında bilimin sahip olduğu otorite, büyük ölçüde, bilimin nesnel ya da en azından diğer soruşturma biçimlerinden daha nesnel olduğu görüşünden kaynaklanmaktadır. Bilimsel nesnelliği anlamak, bilimin doğasını ve toplumda oynadığı rolü anlamak için çok önemlidir.

Bilim ve günlük yaşamda nesnellik kavramının ne kadar merkezî olduğu göz önüne alındığında, kalıplaşmış karakterizasyonlar geliştirme girişimlerinin başarısızlıkla sonuçlanmak zorunda olması şaşırtıcı değildir. Her şeyden önce, nesnellik terimini anlamanın iki temel yolu var: ürün nesnelliği ve süreç nesnelliği.

İlk anlayışa göre bilim, nesneldir. Bir diğer deyişle bilimin ürünleri (teoriler, yasalar, deneysel sonuçlar ve gözlemler), dış dünyanın doğru bir temsilidir. Bilimin bu ürünleri; insanların arzuları, hedefleri, yetenekleri veya deneyimlerinden etkilenmez (bunlar, bilimin ürünlerini lekeleyemez).

İkinci anlayışa göre bilimin nesnelliği şu şekildedir: Bilimi karakterize eden süreçler ve yöntemler, ne süregelen toplumsal ve etik değerlere, ne de bir bilim insanının bireysel yanlılığına dayanmaz. Özellikle bu ikinci anlayışın kendisi çok yönlüdür; diğerlerinin yanı sıra, ölçüm prosedürleri, bireysel muhakeme süreçleri veya bilimin sosyal ve kurumsal boyutu ile ilgili açıklamaları içerir. Bilimsel nesnelliğin anlamsal zenginliği, bu kavrama yönelik olarak geliştirilen kategorilere ve alt bölümlere de yansır (örneğin, Megill 1994; Douglas 2004). Bilimi bu kadar harika kılan şey eğer ki nesnellik ise, nesnelliğin savunmaya değer olması gerekir.

Sekamui

Ancak, bilim felsefecilerinin son elli yıl içinde yapmış oldukları, bilimsel uygulamalara yönelik yakın incelemeler, nesnellik idealine ilişkin çeşitli kavramların ya en azından sorgulanabilir ya da en kötü ihtimalle erişilmez olduğunu göstermiştir. Bu filozoflara göre, örneğin perspektifsiz ve “mutlak nesnellikteki görüş” sağlayan; veya insani hedefler ve değerlerden mutlak suretle bağımsız ilerleyebilen bir bilime erişme umutları oldukça zayıftır.

Bu makale, tarafsızlık fikrini ve tarafsızlık idealini, bir yandan değerli görülecek kadar güçlü, diğer yandan da pratikte ulaşılabilir ve uygulanabilir olacak kadar zayıf biçimde karakterize edebilmemizi sağlayacak birkaç argümanı ele alacaktır.

Doğal bir nesnellik anlayışıyla başlayacağız: Ürün nesnelliği fikriyle yakından ilgili olan, gerçeklere sadakat. Bu kavramın sezgisel çekiciliğini değerlendireceğiz, bilimsel yöntemle olan ilişkisini tartışacağız ve hem ulaşılabilirliğini hem de arzu edilebilirliğini zorlayan tartışmaları ele alacağız.

Ardından, normatif taahhütlerin ve "değerlerden özgürlüğün" olmaması gibi ikinci bir nesnellik kavramına geçeceğiz ve bir kez daha karşılaştığı zorluklar ile, bu kavrama yönelik pozitif yaklaşımları kıyaslayacağız.

Uzunca tartışacağımız üçüncü nesnellik anlayışı, kişisel yanlılığın bulunmaması fikri ile ilgili olacak. Bilimsel pratikte tarafsızlık ile ilgili ekonomi, sosyal bilimler ve tıptan gelen üç vaka tartışmasından sonra; geleneksel nesnellik kavramlarına radikal bir alternatif olan araçsalcılık (enstrümentalizm) kavramını ele alacağız.

Son olarak, bu süreçte karşılaşacağımız tüm güçlükler ışığında, nesnelliğin hangi yönlerinin savunulabilir ve arzu edilir olduğu konusunda bazı sonuçlara varmaya çalışacağız.

Gerçeklere (Olgulara) Sadakat Açısından Nesnellik

Bu ilk tarafsızlık kavramına ait temel fikir; bilimsel iddiaların, gerçek dünya hakkındaki olgulara sadık kalacak şekilde tanımladıkları sürece nesnel olduklarıyla ilgilidir. Bu tarafsızlık kavramının altında yatan felsefi mantık, dünyada (“orada (bir yerlerde)”) gerçeklerin bulunduğu ve bunların keşfedilmesi, analiz edilmesi ve sistematik hale getirilmesinin bir bilim insanının görevi olduğu görüşüdür. Bu durumda “amaç”, bir başarı sözcüğü haline gelir: Bir iddia objektif ise, gerçek dünyanın bir özelliğini başarıyla yakalamış demektir.

Bu görüşe göre bilim, tekil bir bilim insanının perspektifinden bağımsız olarak, gerçekleri keşfetmeyi ve genelleştirmeyi başarabildiği düzeyde nesneldir. Her ne kadar böyle bir bilimsel nesnellik kavramını az sayıda filozof tam olarak desteklemiş olsa da, bu fikir Carnap, Hempel, Popper ve Reichenbach gibi 20. yüzyılın önde gelen bilim filozoflarının çalışmalarında sürekli olarak karşımıza çıkmaktadır.

Aynı zamanda bu tarz bir nesnellik, açık bir şekilde, bilimsel gerçekçilik (realizm) iddialarıyla da ilişkilidir: Bilimsel realizme göre bilimin görevi, dünya ile ilgili gerçekleri öğrenmektir. Bu görüşe göre, bugüne kadar en iyi şekilde doğrulanmış teorilerimizin gerçeği yansıttığına inanmak için nedenimiz var demektir.

NewsSpeak

"Hiçbir Yerden Bakmak": Mutlak Nesnellik

İnsanlar dünyayı belli bir perspektif ile (bir bakış açısıyla) deneyimlerler. Bireyin deneyimlerinin içeriği, bireyin kişisel durumundan etkilenen perspektifine, algılayıcısının aparatlarının detaylarına, diline ve kültürüne, perspektifin geliştirildiği fiziksel koşullara göre büyük ölçüde değişir.

Ama deneyimler değişse de, sabit kalan bir şey var gibi görünüyor: Bir ağacın görünümü, siz ona yaklaşırken değişecektir; ama (en azından muhtemelen) ağacın kendisi değişmemektedir. Bir oda, bir bireyin alıştığı sıcaklıklara (iklime) bağlı olarak kişiye sıcak veya soğuk gelebilir; ancak (en azından muhtemelen) kişinin deneyimlerinden bağımsız olarak, odanın gerçek bir sıcaklık derecesi vardır. Bir kişinin önündeki nesne, sadece ışıklar söndüğü için (en azından muhtemelen) kaybolmaz.

İki tür nitelik olduğunu varsayan bir nesnellik anlayışı vardır: "Bir kişinin sahip olduğu bakış açısına veya tutuma bağlı olarak değişen nitelikler" ve "bakış açısı değişse bile sabit kalan nitelikler". Bunlardan ikincisi, nesnel özelliklerdir. Thomas Nagel'a göre nesnel özellikler fikrine üç adımda varabiliriz (Nagel 1986: 14).

  1. İlk adım, algılarımızın bizim üzerimize etki eden eylemlerden ve bu eylemlerin bedenlerimiz üzerindeki etkilerinden kaynaklandığını anlamaktır (veya varsaymaktır).
  2. İkinci adım, içimizdeki algılara neden olan şeylerin, başka şeyler üzerinde de aynı etkisi olmasından ve hiçbir algı olmaksızın da var olabilecekleri gerçeğinden ötürü, bunların gerçek doğasının perspektif görünümünden bağımsız olması ve bunlarla benzerlik göstermemesi gerektiğidir (veya varsaymaktır).
  3. Son adım, herhangi bir perspektiften bağımsız olarak bir “gerçek doğa” kavramı oluşturmaktır. Nagel, bu anlayışı “hiçbir yerden bakış”, Bernard Williams'a “mutlak anlayış” olarak adlandırıyor (Williams 1985 [2011]). Bu bakış veya anlayış; dünyayı, insan akılları ve diğer “çarpıtmalar” olmaksızın, tam da olduğu gibi temsil etmek demektir.
Thomas Nagel
Thomas Nagel
Pairo' Pathetic Peripatetics

Birçok bilimsel realist, bilimin veya en azından "doğa bilimlerinin", dünyayı bu "mutlaklık" kavramı üzerinden tanımlamayı hedeflediğini ve gerçekten de bunu yapmak konusunda en azından bir dereceye kadar başarılı olduğunu düşünmektedir. Bu tür bir mutlaklık anlayışının, çekici bir kavram olduğunu hemen fark etmek mümkündür. Önünde renkli bir kumaşa bakan iki kişi, kumaşın yeşil mi yoksa kahverengi mi olduğu konusunda aynı fikirde değilse, "mutlak anlayış" soruyu yanıtlar; örneğin, “Kumaş, 510 nanometre dalga boyunda ışık yayar.” diyebilir. Bu gerçekleri bir spektroskop aracılığıyla erişilebilir kılarak, çelişkili bakış açıları arasında bir tahkim yapabiliriz; örneğin, söz konusu kumaşın, Güneş ışığı altında, normal bir gözlemciye "yeşil" görünmesi gerektiğini belirtebiliriz.

Bu anlayışın çekici olmasının bir diğer nedeni de, dünyanın daha basit ve bütünleşik bir şekilde temsil edilmesini sağlayacağıdır. Eğer yükseklik kavramı, “bir gözlemcinin gördüğüne bağlı” olacak biçimde tahmin ediliyor olsaydı, bir ağacın yüksekliğine yönelik sözde bir "ağaç teorisi" geliştirmek çok zor olurdu. Veya gerçek dünyanın özelliklerini kullanmak yerine, gündelik kullanımın alışkanlıklarını takip ediyor olsaydık, bu tarz teoriler bize karmakarışık gelirdi. Öyleyse, fen bilimlerinin, (en azından bir düzeye kadar) doğal olgular için açıklamalar yapmayı amaçladığı ve bu amacı gerçekleştirmeye yardımcı olacak biçimde, onları "mutlak anlayış" açısından izah etmeyi hedeflediği söylenebilir. Bernard Williams, bu açıklamayla ilgili olarak şöyle diyor:

Bugüne kadar “gerçek dünya”ya yönelik daha önceden önerilmiş olan boş veya artık kaybolan fikirlerin aksine, mutlak anlayışın özü, gerçek dünyanın kendisinin ve bu dünyaya yönelik çeşitli perspektiflere dayalı görüşlerin mümkün olduğunu boş olmayan bir şekilde açıklayabileceği fikrinde yatar. (Williams 1985 [2011]: 139)

Bu nedenle, mutlak anlayış dili ile yazılmış bir bilimsel izah, yalnızca bir ağacın neden bu kadar yüksek olduğunu açıklamakla kalmayıp, aynı zamanda, bir bakış açısıyla bakıldığında neden diğer bir bakış açısıyla bakıldığında olana farklı bir şekilde göründüğünü de açıklayabilir.

Bu görüşün çekici bulunmasının üçüncü bir nedeni, eğer gerçek dünya, onunla karakterize edilen yapılara sahipse ve bu yapılara erişebilirsek, onun hakkındaki bilgimizi temel tahminler yapmak için kullanabiliriz (tabii ki bu, teorilerimizin gerçeği ne kadar yakından takip edebildiğine bağlıdır).

Bununla ilgili olan dördüncü sebep ise, fenomenleri manipüle etme ve kontrol etme girişimlerimizin, bu yapılar hakkındaki bilgilerimizden temel alabilmesi olabilir.

Bu dört amaçtan (anlaşmazlıkları gidermek, dünyayı açıklamak, olguları tahmin etmek ve manipülasyon/kontrol) herhangi birine ulaşmak için, mutlak anlayış, en iyi ihtimalle yeterlidir; ancak gerekli değildir.

Örneğin, "ilk konuşan kişinin her zaman haklı olduğu" veya "daha yüksek bir sosyal rütbeli olanın her zaman haklı olduğu" kurallarda hemfikir olarak veya "mutlak özellikleri ölçmeyen bir ölçüm prosedürü" uygulayarak anlaşmazlıklarımızı çözebiliriz. Dünyayı ve ona yönelik görüşlerimizi, mutlak yapıları ve özellikleri temsil etmeyen teorilerle açıklayabiliriz. Dahası, süreçleri başarılı ve doğru bir şekilde tahmin etmek için bir şeyleri "kesinlikle doğru" olarak açıklayabilmeye gerek yoktur. Bununla birlikte, bazı gerçeklerle ilgili anlaşmazlıkların, gerçeklerin ta kendisiyle çözülebileceği fikrinde; ve açıklamaların ve tahminlerin, çarpık bir anlayıştan ziyade, gerçekten de orada olan şeylere dayandırılması fikrinde bir çekicilik vardır.

Ne kadar arzu edilir olursa olsun, bilimsel iddiaları dünyadaki tüm gerçekleri ve sadece gerçekleri temsil etmek için kullanma kabiliyetimizin, bu iddiaların açık bir şekilde kanıtlar temelinde tespit edilip edilemeyeceğine bağlı olduğu açıktır. Bilimsel iddiaları, sonuçları üzerinden test ediyoruz. Ancak sonuçları doğru olan iddiaların, kendilerinin doğru olmaları gerekmiyor. Bu, temel bir mantık ilkesidir. Gözlemlerin, ölçümlerin, deneylerin, testlerin (yani bilimsel kanıtların parçalarının) eldeki bilimsel iddianın lehine sonuçlar üretmesini sağlamak, bilimsel yöntemin işidir. Ne yazık ki, kanıtlarla bilimsel hipotez arasındaki ilişki açık değildir.

İlerleyen kısımlarda, en iyi bilimsel yöntemlerin bile "hiçbir yerden bakış" sağlamak konusunda karşılaştığı iki temel zorluğa değineceğiz. Sonraki kısımda, "hiçbir yerden bakış" fikrine sahip olmanın iyi bir fikir olduğu düşüncesine meydan okuyacağız.

Teori Yüklülük ve Karşılaştırılamazlık İlkesi

Popüler anlatıya göre bilim, en iyi bilimsel teorilerimize gerçekleri ekleyip ve bu teorilerden yanlış inançları eleyerek gerçeğe doğru ilerler. Bilimsel teoriler, zaman geçtikçe hakikate daha da yakınsar. Yani bilimsel bilgimiz, teorileri gerçek-gibi hale getirmek suretiyle zamanla büyür (örneğin, Popper 1963). Eğer bu anlatım doğruysa, zamanla bilimsel bilgi daha objektif, yani gerçeklere daha sadık hale gelecektir. Bununla birlikte, bilimsel teoriler sıklıkla değişir ve bazen birden fazla teori, gerçek dünyaya ait en iyi bilimsel açıklamayı yapabilmek için birbiriyle rekabet eder.

Bilimsel nesnelliğe yönelik yukarıdaki anlatımın temelinde, gözlemler sayesinde, birbiriyle rekabet halindeki teoriler arasından (en azından prensipte) doğru olana karar verebileceğimiz fikri yatar. Çünkü eğer bunu yapamazsak, sadakate dayalı tarafsızlık anlayışı, anlamsız bir anlayış haline gelirdi; çünkü onu doğrulayabilmemiz mümkün olmazdı. Bu pozisyon; Karl R. Popper, Rudolf Carnap ve (genel olarak) ampirik bilim felsefesinin diğer önde gelen isimleri tarafından benimsenmiştir. Pek çok filozof, gözlem ve teori arasındaki ilişkinin çok daha karmaşık olduğunu ve bunun etkilerinin aslında her iki yönde de yürütülebileceğini savundu (örneğin, Duhem 1906 [1954]; Wittgenstein 1953 [2001]; Hanson 1958). Ancak bu görüşe yönelik en uzun süredir devam eden eleştiri, Thomas S. Kuhn (1962 [1970]) tarafından “Bilimsel Devrimlerin Yapısı” adlı kitabında yayınlandı.

Karl Popper
Karl Popper
New Scientist

Kuhn'un analizi, bilim insanlarının araştırdıkları problemlerin, her zaman; ilgili problemler, aksiyomlar, metodolojik ön varsayımlar, teknikler vb. ile tanımlanan bir paradigmanın merceği aracılığıyla gördüğü varsayımına dayanır. Kuhn, bu iddianın lehine çeşitli tarihi örnekler vermiştir. Bilimsel ilerleme (ve normal, günlük bilim uygulamaları), tekil bilim insanlarının bulmaca çözme çalışmalarına rehberlik eden ve toplum standartlarını belirleyen bir paradigma içinde gerçekleşir.

Gözlemler böyle bir paradigmaya zarar verebilir ve farklı bir paradigmayı destekleyebilir mi? Burada Kuhn, meşhur bir şekilde, gözlemlerin “teori yüklü” olduğunu vurgulamaktadır (ayrıca bkz. Hanson 1958): Gözlemler, o gözlemleri algılamak ve kavramsallaştırmak için kullanılan bir grup teorik varsayıma dayanırlar. Bu hipotezin iki önemli yönü vardır.

İlk olarak, gözlemsel kavramların anlamı, teorik varsayımlardan ve ön varsayımlardan etkilenir. Örneğin, “kütle” ve “mesafe” kavramları Newton ve Görelilik Mekaniği'nde farklı anlamlara gelir; termodinamik ve istatistiksel mekanikte “sıcaklık” kavramı da ayrı anlamlara sahiptir (bkz. Feyerabend, 1962). Başka bir deyişle, Kuhn, teoriden bağımsız bir gözlem dili olduğunu reddeder. Bir gözlem raporunun “gerçeğe sadakati” her zaman teorik bir Überbau tarafından yönlendirilir. Bu durum, gözlem raporlarının, farklı teoriler arasında tarafsız, sadece gerçeğe bağlı bir arabulucu rolünü devre dışı bırakır.

Thomas Kuhn
Thomas Kuhn
YouTube

İkincisi, sadece gözlemsel kavramlar değil, aynı zamanda bir bilim insanının algısı da çalıştığı paradigmaya dayanır.

Farklı dünyaları inceleyen [yani farklı paradigmalarda çalışan] iki bilim insanı grubu, aynı noktadan aynı yöne baktıklarında farklı şeyler görürler. (Kuhn 1962 [1970]: 150)

Yani, kendi duyu verilerimiz teorik bir çerçeve tarafından biçimlendirilmiş ve yapılandırılmıştır ve başka bir teorik çerçevede çalışan bilim insanlarının duyu verilerinden temelden farklı olabilir. Tycho Brahe gibi bir Ptolemaik astronom, Güneş'i ufukta bir cisim olarak görürken; Johannes Kepler gibi bir Kopernikçi gökbilimci, ufuk çizgisini, sabit bir Güneş'e doğru hareket ederken görür. Eğer bu resim doğruysa, hangi teori veya paradigmanın gerçeklere daha sadık olduğunu, yani daha objektif olduğunu değerlendirmek zordur.

Gözlemlerin teori-yüklülüğü tezi de, bağımsız bir şekilde Thomas S. Kuhn (1962 [1970]) ve Paul Feyerabend (1962) tarafından bir problem olarak geliştirilen farklı paradigmaların veya bilimsel teorilerin karşılaştırılamazlığı (uygunsuzluğu) ilkesi ile genişletilebilir. Bu kavram, tam anlamıyla “ortak bir ölçüye sahip olmamak” anlamına gelir ve bilimsel ilerlemenin doğrusal ve bakış açısından bağımsız bir resmine karşı olan argümanlar çerçevesinde belirgin bir şekilde ortaya çıkar.

Örneğin, Özel Görelilik Teorisi Newton Mekaniği'ne kıyasla gerçeklere daha sadık ve dolayısıyla daha objektif görünmektedir; çünkü düşük hızlarda ikincisine indirgenir ve Newton Mekaniği tarafından doğru olarak tahmin edilmeyen bazı gerçekleri açıklar. Bununla birlikte, bu izah, karşılaştırılamazlığın iki temel argümanı tarafından zayıflatılmaktadır: Birincisi, sadece her iki teorideki gözlemsel kavramlar farklılık göstermez, aynı zamanda anlamlarını belirleme ilkeleri birbiriyle tutarsız olabilir (Feyerabend 1975: 269-270). İkincisi, bilimsel araştırma yöntemleri ve değerlendirme standartları, teori ya da paradigmalar ile değişmektedir. Eski paradigmada ele alınabilecek tüm bulmacalar, yeni olan paradigma tarafından çözülmeyecektir. Bu, “Kuhn kaybı” olarak bilinen bir olgudur.

Feyerabend'e göre nesnelliğin anlamlı bir kullanımı, dünyayı belirli bir perspektiften algılamak ve tanımlamaktır (örneğin, bir bilimsel teorinin referans iddialarını doğrulamaya çalıştığımızda bunu yaparız). Sadece, tuhaf bir bilimsel dünya görüşü içerisinde nesnellik kavramı anlamlı bir şekilde uygulanabilir. Yani bilimsel yöntem, kendini, uygulandığı bilimsel teoriden kurtaramaz; bakış açısının bağımsızlığı kapısı kilitlidir. Feyerabend'in dediği gibi:

Bizim epistemik aktivitelerimiz, en katı kozmolojik olgular üzerinde bile belirleyici bir etkiye sahip olabilir: tanrıları yok edip, onların yerine boş alandaki atom yığınlarını yerleştirir. (1978: 70)

Kuhn ve Feyerabend'in gözlemlerin teori-yüklülüğü konusundaki tezleri ve bilimsel araştırmanın nesnelliği üzerindeki etkileri, daha sonradan çok tartışılmıştır. Çoğu zaman, sosyal yapılandırmacı anlamda yanlış anlaşılmıştır. Bu nedenle Kuhn, daha sonra, bilimsel bir topluluğun ortak bilişsel değerleri açısından kendi karakterizasyonunu verdiği bilimsel nesnellik konusuna geri dönmüştür. Kuhn'un bu görüşlerini ilerleyen kısımlarda bir miktar tartışacağız.

YouTube

Deneycinin Gerilemesi

Daha önceden “nesnel” doğrulama ya da yanlışlamayı (tahrif etmeyi) eleştirenlerin çoğu, kanıtlar ve bilimsel teoriler arasındaki ilişkiye odaklanmıştır. Bu ilişkinin problemli olduğu iddiasının o kadar da şaşırtıcı olmadığı bir anlayış vardır. Bilimsel teoriler, duyu deneyiminin dolaysızlığından çok uzak tutulan işlerin durumlarını tanımlayan, oldukça soyut iddialar içermektedir.

Bunun iyi bir sebebi var: Duyu deneyimi mutlaka perspektife dayalı olmak zorundadır; bu nedenle, bilimsel teorilerin mutlak anlayışı takip edebildikleri ölçüde, duyu deneyiminden farklı bir dünyayı tanımlamaları gerekir.

Ama elbette, bir kişi, kanıtların kendisinin objektif olduğunu düşünebilir. Dolayısıyla, soyut teorilerin dünyayı sadık bir şekilde temsil ettiğinden şüphelenmek için nedenlerimiz olsa bile, soyut teorileri sınamakta kullandığımız kanıtlar söz konusu olduğunda, daha sağlam bir zemin aramalıyız.

Ancak teoriler, kaba gözlemlere karşı nadiren test edilir. Bunun da iyi bir sebebi vardır: Eğer öyle olsaydı, mutlak anlayışı takip ettikleri sonucuna varmamız pek mümkün olmazdı. Örneğin, kuğuların rengine yönelik “Tüm kuğular beyazdır.” gibi basit genellemeler, gözlemler yoluyla doğrudan öğrenilir; ancak "hiçbir yerden bakışı" temsil etmezler (çünkü "hiçbir yerden bakış" kavramında örneğin renklere yer yoktur). Gerçek bilimsel teoriler, teknolojik araçlardan yardım almayan duyular ile gözlemlenemeyen deneysel gerçekler veya olgular kullanılarak test edilir. Bunun yerine deneysel gerçekler veya olgular, bilimsel ölçmenin ve deneylerin karmaşık prosedürleri kullanılarak belirlenir.

Bu nedenle, bilimsel ölçüm ve deneylerin sonuçlarının bir perspektiflerden bağımsız ("aperspektif") olup olmadığını sormamız gerekir. 1980'li ve 1990'lı yıllarda yapılan önemli bir tartışmada, bazı yorumcular bu soruyu yanıltıcı bir şekilde “hayır” olarak cevapladılar; ancak bu, sonradan çürütüldü. Tartışma, “deneycinin gerilemesi” olarak bilinen bir konu ile ilgiliydi (Collins 1985). Önde gelen bir bilim sosyoloğu olan Collins, deneysel bir sonucun doğru olup olmadığını bilmek için ilk önce sonucu üreten cihazın güvenilir olup olmadığını bilmek gerektiğini iddia eder. Ancak, kişi, bu cihazların doğru sonuçlar verdiğini söyleyen aparatların doğru sonuçlar verdiğini bilemez. Bu, böyle, sonsuza kadar gider... Collins'in ana örneği, 1970'lerde fizikçiler arasında çok tartışmalı olarak tartışılan kütleçekim dalgalarını tespit etme girişimleriyle ilgilidir.

My Customer

Collins, çemberin nihayetinde “gerçekler” tarafından değil, bilim insanının kariyeri, topluluğunun sosyal ve bilişsel çıkarları ve gelecekteki çalışmalar için beklenen verimli olması ile ilgili faktörler tarafından kırıldığını savunuyor. Collins'e göre, bu faktörlerin illâ bilimsel sonuçları rastgeleleştirmek zorunda olduğunu iddia etmediğini vurgulamakta fayda var. Ancak iddia ettiği şey, deneysel sonuçların gerçek dünyayı mutlak anlayışa göre temsil etmediğidir. Aksine, gerçek dünya, bilimsel aygıtlar ve yukarıda belirtilen psikolojik ve sosyolojik faktörler tarafından, ortaklaşa üretilirler. Bu nedenle bilimin gerçekleri ve fenomenleri mutlaka perspektiflere dayalıdır.

Eskiden fizikçiyken sonradan filozof olan Allan Franklin, alana yaptığı bir dizi katkı ile, deneysel gerçekleri ortaya koymak için algoritmik bir prosedür bulunmadığı halde, anlaşmazlıkların yine de deneysel kontroller ve kalibrasyonlar, muhtemel hata kaynaklarının ortadan kaldırılması, doğru bir şekilde desteklenmiş teoriye dayanan aparatlar, vb. iyi niyetli bir epistemolojik kriter kullanarak, gerekçeli bir yargıya varılabileceğini göstermeye çalıştı (Franklin 1994, 1997). Collins, bu tarz bir “makul olma”nın, fizikten temel almayan bir sosyal kategori olduğunu söylemektedir (Collins 1994).

Bu tartışmada bizim için asıl mesele, deneysel sonuçların gerçek dünya üzerinde aperspektif bir görüş sağladığına inanmak için herhangi bir neden olup olmadığıdır. Collins'e göre, deneysel sonuçlar sosyal ve psikolojik faktörlerin yanı sıra, gerçekler tarafından, bir arada belirlenmektedir. Franklin'e göre, gerçekler dışındaki deneysel sonuçları etkileyen her şey isteğe bağlı değil, gerekçeli kararlara dayanmaktadır. Franklin'in göstermediği, gerekçeli kararın, deneysel sonuçların yalnızca gerçekleri yansıtmasını garanti ettiği ve bu nedenle ilginç herhangi bir anlamda ön plana çıktığını garanti ettiğidir.

Bakış Açısı Teorisi, Bağlamsal Deneycilik ve Bilime Güven

Feminist bakış açısı teorisyenleri ve Donna Haraway (1988), Sandra Harding (1991, 1993) ve Alison Wylie (2003) gibi “yerleşmiş bilginin” savunucuları, "hiçbir yerden bakış" görüşünün iç tutarlılığını inkar eder: Tüm insan bilgisi, temel olarak insanın bilgisinden gelir ve bu nedenle mutlaka perspektife dayalıdır.

Fakat bundan daha fazlasını da iddia ediyorlar: Perspektife dayalı olmak, sadece insanî bir durum değil, aynı zamanda olması gereken, iyi bir şeydir. Bunun nedeni, perspektiflerin, özellikle de imtiyazsız sınıfların perspektiflerinin, bazı epistemik avantajlarla birlikte gelmesidir.

Bakış açısı teorisi, epistemik konumun toplumsal konumla ilgili olduğunu ileri süren bazı Marksist fikirlerin bir uzantısıdır. Bu görüşe göre, yoksul bir sınıfın üyesi olan işçiler, hem sosyal ilişkileri daha iyi anlamak için, hem de kapitalistlerin yönetimi altında yaşadıkları ve dolayısıyla kapitalistlerin yaşamlarına ve dolayısıyla yaşamlarına erişebilecekleri için, hem daha büyük teşviklere sahiptirler, hem de gerçeklere daha rahat erişebilirler. Feminist bakış açısı teorisi bu fikirlere dayanıyor olsa da; daha ziyade cinsiyet, ırk ve diğer sosyal ilişkilere odaklanıyor.

Bu fikirler elbette tartışmalıdır; ancak bilimsel bilginin perspektiflere dayalı olmak zorunda olduğu gerçeğinden ötürü, perspektiflerden kurtulma girişimlerinin sadece başarısızlığa mahkum bir uğraş olmakla kalmadığını, aynı zamanda bu tarz bir uğraşın epistemik olarak maliyetli olduğu, çünkü bilim insanlarının belirli bakış açılarına sahip olmak sayesinde edinecekleri epistemik avantajların önüne ket vuruyor olabileceği olasılığına dikkat çeker.

AXS

Eğer objektif sonuçları ya da sonuçların değerlendirileceği objektif kriterleri garanti eden hiçbir yöntem yoksa, “usule ilişkin (prosedürel) tarafsızlık” neleri kapsıyor oluşabilir?

Karl R. Popper'e (1972, 1934 [2002]) kadar takip edilebilen bir cevap, özellikle Helen Longino tarafından ele alınmış ve değiştirilmiştir. Popper, “bilimsel ifadelerin nesnelliğin, öznellikler-arası bir şekilde test edilebileceği gerçeğine dayandığını” iddia etmiştir (1934 [2002]: 22). Burada “öznellikler-arası test” kavramı, test edilen teoriyi kanıtlayıcı delillerin, doğrulanabilir gerçekler olduğu anlaşılabilir. Bu yüzden Popper, bilimsel bir iddianın nesnelliğinin, olgulara yönelik gerçekliklerle doğrudan ilişkili olarak görmüyor: iddianın test edilebilir olması ve rasyonel eleştiriye tabi olması gerekiyor.

Longino (1990), Popper'ın “öznellikler-arasılık” eleştirisini pekiştiriyor: Onun için, bilimsel bilgi aslında sosyal bir ürün. Bu nedenle, bilimsel nesnellik anlayışımız, doğrudan bilgi üreten sosyal süreçle bağlantılı olmalıdır. Nesnelliği, kuramın gerçeklere olan sadakati olarak tanımlama girişimlerinin başarısızlığına cevaben, sosyal eleştirinin, bilimin epistemik başarısını sağlamada çok önemli işlevleri yerine getirdiği sonucuna varmıştır. Bilimin nesnelliği, teori ile gerçekler arasındaki yazışmalara ya da aynı sonucu gören tüm bilim insanlarına (Douglas 2011 tarafından “uyumlu objektiflik” olarak adlandırılır) değil, bilim insanlarının açık söylemiyle ortaya çıkan “etkileşimli nesnelliğe” dayanır. Özellikle, bir sorgulama yönteminin, "dönüştürücü eleştiriye izin verdiği ölçüde nesnel" olarak niteleyen bağlamsal ampirizm denilen bir epistemoloji geliştirmiştir (Longino 1990: 76). Buna göre, epistemik bir topluluğun dönüştürücü eleştiriye erişebilmesi için şunlar var olmalıdır:

  • eleştiri yolları: bilimsel kurumları (örneğin akran değerlendirmesi sistemi) için eleştiri temel bir parçadır.
  • ortak standartlar: cemiyet, teorileri sınamak için ortak bir bilişsel değere/standartlara sahip olmalıdır.
  • eleştirinin kabulü: eleştiri, uzun vadede bilimsel pratiği dönüştürebilir olmalıdır.
  • entelektüel otoritenin eşitliği: yetkin pratisyenler arasında entelektüel otorite eşit olarak dağıtılmalıdır.

Longino'nun bağlamsal ampirizmi, John Stuart Mill'in inançların (doğru veya yanlış olup olmadıklarından bağımsız olarak) hiçbir zaman bastırılmaması gerektiği görüşünün bir uzantısı olarak anlaşılabilir (Değirmen 1859 [2003]). En mantıksız inançlar bile, en azından bildiğimiz kadarıyla yanılmaz olmadığımız için, doğru olabilir; ve eğer bu inançlar yanlışlarsa, korunmaya değer bir doğruluk kırıntısı içerebilirler veya tamamen yanlışsa, doğru olan inançları daha iyi ifade etmeye ve savunmaya yardımcı olabilirler (Mill 1859 [2003]: 72).

Helen Longino
Helen Longino
Vimeo

Benzer şekilde, Longino gibi sosyal epistemologlar, nesnelliği ne bilim ürünlerinde ("hiçbir yerden bakış" mümkün olmadığı için), ne de yöntemlerinde (belirli soruların bağlamlarından bağımsız olarak geçerli olan standartlar olmadığı için) görürler. Daha ziyade, çok sayıda ve birbirine rakip seslerin duyulması fikrinde ararlar. Bu görüşün temelinde yatan sezgi, görüş ve perspektif çeşitliliğinin epistemik faydaları üzerine yapılan son ampirik araştırmalarla da desteklenmektedir (Page 2007).

Bilimsel sonuçlardan ve yöntemlerden, bilimin sosyal organizasyonuna dönüş, birçok problem içermektedir. Bir yandan, bilimin objektif olması için kaç adet ve hangi seslerin duyulması gerektiğini sorabiliriz. Mesela bilim eğitimi almamış insanların, bilim konusunda, eğitimli bilim insanları kadar otoriteye ve yetkiye sahip olmaları gerektiği açık değildir. Entelektüel eşitlik koşulu, otoriteyi eşit olarak paylaşanların sadece “nitelikli” pratisyenler olduğunu söyler; ama kimin “nitelikli” olduğuna kim karar verecek? Paul Feyerabend'in önerdiği gibi, her bilimsel sonucun demokratik onaya tabi olmasının her zaman iyi bir fikir olup olmadığı da açık değildir (Feyerabend, 1975: 1978). Demokratikleşmiş bilimin gerçek teorilere, hatta güvenilir teorilere yol açtığının garantisi yoktur. Öyleyse neden sosyal epistemologların anladığı anlamda bir nesnelliğe değer verelim?

Bu soruya bir cevap, bilime olan güveni arttırmasından ötürü bu anlamda tarafsızlığa değer vermemiz gerektiğini iddia eden Arthur Fine tarafından verilmiştir (Fine 1998: 17). Sürecin gerçek teorilere yol açtığının garantisi olmasa da, adildir, çünkü en azından güvenilirdir. Fine'ın nesnellik konusundaki görüşlerini birazdan daha ayrıntılı olarak ele alacağız.

Normatif Bağlılıklardan Yoksun Bir Nesnellik ve Değerlerden-Yoksunluk İdeali

Buraya kadar, tarafsızlığı "gerçeklere sadakat" olarak görme ve kişisel olmayan bir “hiçbir yerden bakış” görüşü gibi görüşlere karşı güçlü argümanlara ayırdık. Nesnelliğin, bilimin temel özelliklerinden biri olduğunu ve epistemik otoritesinin iyi temellendirilmiş olduğu görüşünü nasıl koruyabiliriz?

Popüler bir cevap, bilimin değer içermemesi gerektiğini ve bilimsel iddiaların veya uygulamaların ahlaki, politik ve sosyal değerlerden arınmış olduğu ölçüde objektif olduğunu iddia eder.

Epistemik ve Bağlamsal Değerler

“Değersizlik ideali” dediğimiz şeye değinmeden önce, değerlerin bilimi etkileyebileceği dört aşamayı ayırt etmek yardımcı olacaktır. Bunlar:

  1. bilimsel araştırma probleminin seçimi,
  2. sorunla ilgili kanıt toplanması,
  3. bilimsel bir hipotez veya teoriyi, kanıtlara dayanarak soruna yeterli bir cevap olarak kabul etmek,
  4. bilimsel araştırma sonuçlarının yayılması ve uygulanması (Weber 1917 [1988]).

Bilim filozoflarının çoğu, bilimdeki değerlerin rolünün sadece 2 ve 3 numaralı aşamalarda tartışmalı olduğunu kabul eder: delil toplama ve bilimsel teorilerin kabulü. Neredeyse evrensel olarak, bir araştırma problemi seçiminin çoğu zaman bireysel bilim insanlarının, fon veren tarafların ve bir bütün olarak toplumun çıkarlarından etkilendiği kabul edilmektedir. Bu etki, bilimi daha sığ ve uzun vadeli ilerlemesini yavaşlatabilir; ancak bunun da faydaları vardır: Bilim insanları, toplum tarafından acil olarak görülen entelektüel sorunlara çözümler sunmaya odaklanacak ve gerçekten de insanların yaşamlarını daha iyi hale getirebileceklerdir.

Benzer şekilde, bilimsel araştırma sonuçlarının yayılması ve uygulanması, dergi editörlerinin ve son kullanıcıların kişisel değerlerinden açıkça etkilenmektedir ve bu konuda yapılabilecek çok az şey olduğu görülmektedir. Asıl tartışma, bilimsel akıl yürütmenin “özü”nün (kanıt toplama ve değerlendirme ve bilimsel teorileri kabul etme basamaklarının) değer içermez olup olmadığı veya böyle bir gereksinim olup olmadığına yöneliktir.

Değersizlik idealin bariz fakat sonuçta ikna edici olmayan bir eleştirisi, “teorinin delillerle kesin olarak belirlenemediğini” ileri sürer. Yukarıda gördüğümüz gibi, teori ve kanıt arasındaki ilişki oldukça karmaşıktır. Bilim tarihinde olmadığı kadar sık ​​bir şekilde, bir alandaki mevcut kanıtlar o alanın eşsiz ve nihai teorisini belirleyemez. “Önemli deneyler”, belirli bir bilimsel iddiayı reddetmez, ancak yalnızca tüm hipotez ağında bir hata olduğunu gösterir (Duhem 1906 [1954]). Bu nedenle, mevcut kanıtlar genellikle sadece rakip teorik anlatımların tercih edilemeyeceğini gösterir.

Forbes

Değersizlik idealin eleştirmenine göre, delil ve teori arasındaki boşluğun bilimsel değerlerle doldurulması gerekir. Klasik bir eğilim belirleme (İng: "curve-fitting") problemi düşünün. Bir veri setine bir eğri yerleştirirken, araştırmacı genellikle verilere daha doğru bir şekilde uysa da çok daha karmaşık olan daha yüksek dereceli bir polinom kullanmak ile, daha az doğru olsa da eğriyi daha basit kılan daha düşük dereceli bir polinom kullanmak arasında seçim yapar. Sadelik ve doğruluk kavramlarının her ikisi de bilimsel değerlerdir: örneğin ekonometristler, eğri uydurma sorunlarını doğrusal regresyon yoluyla çözmeyi tercih eder, böylece sadeliği doğruluğa tercih ederler (bu uygulamanın bir diğer perspektiften ele alınışı için Forster ve Sober 1994'e bakınız).

Bununla birlikte, bilim filozofları bu anlamda bir değer-yüklülüğü iyi huylu olarak görme eğilimindedir. Tahmini doğruluk, kapsam, birleştirme, açıklayıcı güç, sadelik ve diğer kabul görmüş teoriler ile tutarlılık gibi epistemik (veya bilişsel) değerler, iyi bir bilimsel teoriye işaret eder ve bir teoriyi diğerinden daha fazla tercih etmek için standart argümanlarda yer alır. Kuhn (1977) bile, epistemik değerlerin, bilimin ortak taahhütlerini, yani bilimsel yaklaşımı bir bütün olarak karakterize eden teori değerlendirme standartlarını tanımladığını iddia eder.

Terminoloji hakkında bir parantez açalım: Bazen epistemik değerler, bilişsel değerlerin bir alt kümesi olarak kabul edilir ve doğrudan bilimsel bir teorinin doğruluğuna dayanan ampirik yeterlilik ve iç tutarlılık gibi değerlerle tanımlanır (Laudan, 2004). Kapsam ve açıklayıcı güç gibi değerler daha sonra bilimsel eksikleri ("desideratayı") ifade eden, ancak uygun epistemik çıkarımları olmadan bilişsel değerler olarak sayılır. Bununla birlikte, gerçeğin bilimsel araştırmanın tek amacı olmadığı, nedensel mekanizmalar sağlayarak, doğal yasalar bularak, anlayışı yaratarak vs. destekleyerek daha geniş bir “epistemik” okumasını kabul etmeye karar verdik. Açıklayıcı güç, epistemik hedeflerimize ulaşmamıza katkıda bulunur. Tamamen doğruyu ileten ve tamamen bilişsel olan bilimsel değerler arasındaki zarif bir ayrım yapmak zordur (buna yönelik bir sınıflandırma girişimi için bkz. Douglas 2013).

Her filozof aynı epistemik değerler listesini kabul etmez. Lycan'ın (1985) pragmatik bakış açısına göre, bilimsel pratisyenin bilişsel iş yükünü azalttığı ve bilimsel teorilerin gerçek dünyadaki problemlerle başa çıkmada kullanımını kolaylaştırdığı için sadeliği içerir. Öte yandan McMullin (2009), basitlik içermemektedir, çünkü kavram belirsizdir ve daha basit teorilerin doğru veya ampirik olarak yeterli olma ihtimalinin kesin olduğu argümanları yoktur. Kuhn'un da vurguladığu gibi, sıralamanın ve epistemik değerlerin uygulanmasındaki öznel farklılıklar yok olmuş değildir. Bu, aynı zamanda, “kural” yerine “değer” terimini kullanmanın sebeplerinden biridir: Bilimsel bir kuramın değerlendirilmesi, bir kuralın veya algoritmanın mekanik bir şekilde uygulaması yoluyla en iyi teorinin belirlenmesinden ziyade, farklı kriterlerin dikkatlice tartıştığı bir yargıya karşılık gelir. (McMullin 1982: 17).

St. Lawrence University

Çoğu görüşe göre, bilimin nesnelliği ve otoritesi epistemik tarafından değil, yalnızca bağlamsal (bilişsel olmayan) değerler tarafından tehdit edilmektedir. Bağlamsal değerler; zevk, adalet ve eşitlik, doğal çevrenin korunması ve çeşitlilik gibi ahlaki, kişisel, sosyal, politik ve kültürel değerlerdir. Bu tür değerlerin yanlış kullanımı konusunda en meşhur vakalar, bağlamsal değerlerin ihlal edilmesinin, yıkıcı epistemik ve sosyal sonuçlarla birlikte, hoşgörüsüz ve baskıcı bir bilimsel gündeme yol açtığı bilimsel akıl yürütme hatalarıdır. Üçüncü Reich'de, görelilik teorisi gibi çağdaş fiziğin büyük bir kısmı, mucitleri Yahudi olduğu için kınandı; Sovyetler Birliği'nde biyolog Nikolai Vavilov ölüm cezasına çarptırıldı (ve hapishanede öldü), çünkü genetik miras teorileri Marksist-Leninist ideolojiyle eşleşmedi. Her iki devlet de siyasi mahkumiyetle motive edilmiş bir bilimi teşvik etmeye çalıştı (Lenard'ın Nazi Almanyası'ndaki “Deutsche Physik”i ve Lysenko'nun Sovyetler Birliği'nde kalıtımla ilgili genetik anti-genetik teorisi),. Her ikisi de, epistemik felaketlere ve kurumsal etkilere yol açtı.

Feminist bilim filozofları tarafından analiz edilen, bunlara nazaran daha az muhteşem olan ancak sayısal olarak çok daha anlamlı vakalar, biyolojik teorilerde cinsiyet veya ırk yanlılığını içerir (örneğin, Okruhlik 1994; Lloyd 2005). Dahası, tıpta (ve başka yerlerde) endüstri tarafından desteklenen birçok araştırma, sponsorların, genellikle büyük eczacılık firmalarının çıkarları doğrultusunda açıkça önyargılıdır (örneğin, Resnik 2007; Reiss 2010). Wilholt (2009) tarafından araştırma, topluluğunun geleneksel standartlarının ihlali olarak tanımlanan ve belirli bir sonuca varmak amacıyla tanımlanan bu tercih önyargısının epistemik zararlarını göstermektedir. Özellikle, tıbbi ilaçların kabulü veya antropojenik (insan-kaynaklı) küresel ısınmanın sonuçları gibi hassas, yüksek riskli konular için, araştırma bilim insanlarının bu tür düşüncelerden etkilenmeden teorileri değerlendirmelerinin istendiği görülüyor. İşte bu, değerlerden arınmış ideal fikrinin özüdür.

Değerlerden-Arınmış İdeal (İng: "Value-Free Ideal", VFI), şunu söyler: Bilim insanları, bağlamsal değerlerin, örneğin kanıt toplama ve bilimsel teorileri değerlendirme (kabul etme) gibi bilimsel muhakeme alanları üzerindeki etkilerini en aza indirmek için çaba sarf etmelidirler.

VFI'ye göre, bilimsel nesnellik, bağlamsal değerlerin olmaması ve bilimsel muhakemedeki epistemik değerlere münhasır bağlılık ile karakterizedir. Alternatif formülasyonlar için bkz. Dorato (2004: 53-54), Ruphy (2006: 190) veya Biddle (2013: 125).

The NMG Group

Bir sonraki soru, VFI'nın gerçekten ulaşılabilir olup olmadığıdır.

Değerlere Karşı Nötrlük Tezi (İng: "Value-Neutrality Thesis", VNT) şöyle söyler: Bilim insanları, en azından prensipte, bağlamsal değer yargıları olmaksızın kanıt toplayıp, teorileri değerlendirebilir/kabul edebilirler.

Bu son tez VFI'den daha az savunulsa da, değerlerden arındırılmış idealin erişilebilirliğini tartışmak için yararlıdır. VNT'nin normatif olmadığına dikkat edin: Yalnızca bilim insanlarının verdiği kararların bağlamsal değerlerden arınmış olup olmadıklarını araştırır.

VNT, bağlamsal değerlerin bilimsel araştırma için gerekli olduğunu söyleyen değer-yüklülük tez tarafından reddedilir.

Değer-Yüklülük Tezi (İng: "Value-Laden Thesis", VLT) şöyle söyler: Bilim insanları, bağlamsal değer yargıları yapmadan kanıt toplayamaz ve teorileri değerlendirebilir / değerlendiremez.

Bu son tez, bazen hem epistemik hem de bağlamsal değerlerin bilimsel araştırma için gerekli olduğu iddiasıyla güçlendirilir ve bağlamsal değerler olmadan bir bilimin izlenmesi hem epistemik hem de sosyal olarak zararlı olduğu söylenir (buna döneceğiz). Her iki durumda da, değer-yüklülük tezinin kabul edilmesi, bilimsel nesnelliğin yeniden tanımlanması için bir zorluk teşkil etmektedir: Bir insan, ya (Feyerabend'in yaptığı gibi) nesnellik idealliğinin zararlı olduğu ve reddedilmesi gerektiği olduğu sonucuna varılabilir, veya (Douglas ve Longino'nun yaptığı gibi) farklı ve rafine edilmiş nesnellik anlayışı geliştirebilir.

Bu bölüm, bilimsel hipotezin değerlendirilmesi ve kabulü konusunda VNT'nin uygulamalarını, bilimsel muhakeme ve politika tavsiyesi arasındaki arayüzde VFI'nin rolünü ve Paul Feyerabend'in VNT'ye radikal saldırısını ele alacaktır.

Bilimsel Hipotezlerin Kabulü ve Değer Nötrlüğü

Bilimsel teorilerin değerlendirilmesine ilişkin olarak VNT, bilim felsefesinde nispeten yeni bir konumdur. Yükselişi, Reichenbach'ın keşif bağlamı ve haklılık bağlamı arasındaki ünlü ayrımına yakından bağlıdır. Reichenbach, ilk önce matematiğin epistemolojisi açısından bu ayrımı yapar:

Verilen varlıklardan çözüme olan nesnel ilişki ve onu bulmanın öznel yolu, tümdengelimli karakter problemleri için açıkça ayrılmıştır [...] bizler, gerçeklerden kuramlara kadar tümevarımsal ilişki sorunu için de aynı ayrımı yapmayı öğrenmeliyiz (Reichenbach 1938: 36–37).

Bu ifadenin standart yorumu, bir teorinin keşfine katkı sağlamış olan bağlamsal değerlerin, bir teorinin kabul edilmesinin gerekçelendirilmesinde ve delillerin teoriyi ne kadar desteklediğini değerlendirilmesi konusunda alakasız olduğunu vurgular. Bu ilişki, bilimin nesnelliği açısından hayati öneme sahiptir. Bağlamsal değerler, bir bilimsel teorinin keşfedilmesini, geliştirilmesini ve çoğalmasını etkileyebilecek, ancak epistemik durumu ile değil, bireysel psikoloji meselesiyle sınırlıdır.

Bu ayrım, II. Dünya Savaşı sonrası bilim felsefesinde önemli bir rol oynadı. Bununla birlikte, epistemik değerler ile bağlamsal değerler arasında kesin bir ayrım olduğu varsayılmaktadır. Bu, fizik gibi disiplinler için makul olabilir olsa da, sosyal bilimlerde (örneğin, bir ulusun servetinin kavramsallaştırılması ve ölçülmesinde veya enflasyon oranını ölçmenin farklı şekillerinde) bağlamsal bir değerler bolluğu vardır (bkz. Dupré 2007; Reiss 2008). Daha genel olarak, üç ana eleştiri çizgisi tanımlanabilir.

Birincisi, Helen Longino (1996) tarafından savunulan eleştiridir: Longino; tutarlılık, basitlik, kapsam genişliği ve meyvellik gibi geleneksel “epistemik” değerlerin tamamen epistemik olmadığını ve kullanımlarının siyasal ve sosyal değerleri bilimsel yargı bağlamına ithal ettiğini iddia etmiştir. Ona göre, epistemik değerlerin bilimsel değerlendirmelerde kullanımı her zaman politik olarak tarafsız değildir; hatta normali muhtemelen budur. Bu değerleri yenilik, ontolojik heterojenlik, etkileşimin karşılıklılığı, insan gereksinimlerine uygulanabilirlik ve gücün yayılması gibi feminist değerlerle yan yana koyma önerisinde bulunur ve geleneksel değerler yerine, alternatiflerin kullanılmasının (örneğin ontolojik heterojenlik yerine sadeliğin kullanılmasının) önyargılı ve olumsuz araştırma sonuçlarına yol açabileceğini savunur. Longino'nun buradaki argümanı, daha önceden ele aldığımız farklı epistemik ve bağlamsal değerler arasındaki ayrımı şüphe içinde bırakıyor.

Hilary Putnam
Hilary Putnam
The Irish Times

Dilin, bilimsel hipotez ve sonuçların tanımlarında kullanılması, VNT için ikinci bir zorluk teşkil etmektedir: Hilary Putnam'ın yakın zamanda tartıştığı gibi, bilimsel açıklamalarda “kalın” etik kavramların kullanılması nedeniyle gerçek ve değer sık ​​sık karışıyor (Putnam 2002). Putnam'ın kendi örneği olan “acımasız” kelimesini düşünün. “Susan, zalim bir öğretmendir.” ifadesi, Susan'ın öğrencilerine karşı davranışları hakkında (belki de gereksiz yere düşük notlar verdiği, onları yerinde bıraktığı, onlara eğlenceli düştüğü veya tokatladığı hakkında) bazı açıklamalar içermektedir. Açıklayıcı içeriğe sahiptir. Fakat aynı zamanda Susan'ın davranışını ahlaki olarak onaylamamamız gerektiğini ifade eder. Birine zalim demek, onu suçlamak demektir. Bu nedenle bu terim, aynı zamanda normatif içeriğe de sahiptir. Kalın etik terimler, zalimce olduğu gibi karma bir betimleyici ve normatif içeriğe sahip terimlerdir. Bunlar, tamamen normatif olan “ince” etik terimlerin zıttıdırlar: “iyi” / “kötü”, “çıkması gereken” / “yapmamalı”, “doğru” / “yanlış” vb.

Putnam bir dereceye kadar (a) kalın etik terimlerin normatif içeriğinin kaçınılmaz olduğunu; ve (b) kalın etik kavramlar, tanımlayıcı ve normatif bileşenlere dahil edilemez olduğunu savunur. Bu argümanların hiçbiri, eğer başarılılarsa, VNT'nin savunucusu için pek bir endişe değildir. Gerçeklerin ve değerlerin ayrılmaz bir şekilde dolaştığı terimlerin varlığı, hipotezlerini tanımlamak isteyen ve değerden-arınmış bir şekilde sonuçlandırmak isteyen bilim insanları için bir tehdit oluşturmaz: Sadece kalın etik terimler kullanmaktan kaçınabilirler. Bu yüzden önemli soru, bilimsel hipotezlerin olup olmadığına ve sonuçların tanımlanmasının mutlaka bu terimleri içermesi olup olmadığıdır.

John Dupré, kalın etik terimlerin en azından belirli bölümlerinden bilimden kaçınılmaz olduğunu savundu (Dupré 2007). Dupré'nin amacı, temel olarak bilimsel hipotezlerin ve sonuçların bizi ilgilendirme nedeninin, bunların insani çıkarlarla ilgili olması ve bu nedenle de mutlaka kalın etik terimler kullanan bir dilde ifade edilmeleri gerektiğini göstermektir. Etik olarak kalın tanımları tarafsız olanlara çevirmek çoğu zaman mümkün olsa da, çeviri kayıpsız yapılamaz ve bu kayıpların varlığı, insan çıkarının konuya dahil olduğunun kesin göstergesidir. Bu durumda, Dupré'e göre, değerden arınmış birçok bilimsel ifade vardır, ancak bunların değerden arınmış olma nedeni, gerçeklikleri veya yanlışlıklarının bizim için önemli olmamasıdır:

Elektronların pozitif veya negatif yükü olup olmadığı ve galaksimizin ortasında bir kara delik olup olmadığı bizim için kesinlikle önemli olmayan sorulardır. Dokundukları tek insan çıkarları (ve bunlara gerçekten derinlemesine dokunabilirler) bilişsel olanlardır ve bu yüzden içerdikleri tek değerler bilişsel değerlerdir. (2007: 31).

VNT'ye üçüncü bir zorluk, Richard Rudner tarafından "The Scientist Qua Scientist Makes Value Judgments" başlıklı etkili makalesinde ortaya atılmıştır (Rudner 1953). Rudner, VNT'nin özünü ve keşif / gerekçelendirme ayrımının bağlamına itiraz ediyor: Bilimsel bir teoriyi kabul etmenin prensip olarak değerden-arınmış olabileceği fikrine... Şimdi, Rudner'ın argümanına biraz daha detaylı olarak bakalım.

İlk olarak Rudner, şunu iddia ediyor:

Bilim insanının, bilim insanı olarak hipotezleri kabul ettiği veya reddettiğinde, bunun etkisine dair bazı iddialar içermediği sürece, bilim yöntemini neyin oluşturduğunun analizi tatmin edici olmayacaktır. (1953: 2)

Bu varsayım, endüstriyel kalite kontrol uygulamasından ve diğer uygulama-odaklı araştırmalardan kaynaklanmaktadır. Bu bağlamda, etkili kararlar almak için bir hipotezi (örneğin bir ilacın etkinliğini) kabul etmek veya reddetmek çoğu zaman gereklidir.

İkincisi, hiçbir bilimsel hipotezin hiçbir zaman makul şüphenin ötesinde teyit edilmediğine dikkat çeker; bir miktar hata olasılığı her zaman vardır. Bir hipotezi kabul ettiğimiz veya reddettiğimiz zaman, kararımızın yanlış olma ihtimali her zaman vardır. Dolayısıyla kararımız aynı zamanda “tipik olarak etik anlamda bir hipotezi kabul etmede veya reddetmede hata yapmanın öneminin bir işlevidir” (1953: 2): iki olası hatanın (hipotezin hatalı olarak kabulü veya reddinin) ciddiyetini, birbirlerine karşı dengeliyoruz. Bu, istatistiksel çıkarımda tip I ve tip II hataya karşılık gelir.

Bu nedenle, etik yargılar ve bağlamsal değerler, bilim insanının hipotezleri kabul etme ve reddetme konusundaki temel faaliyetlerine girer ve VNT çürütülmüş olur. Yakından ilgili argümanlar, Churchman (1948) ve Braithwaite'de (1953) bulunabilir. Hempel (1965: 91–92), içeriksel değerler içermeyen onay yargıları ile kabul yargıları arasında ayrım yaparak, Rudner'ın argümanının değiştirilmiş bir versiyonunu sunar. Güçlü bir şekilde doğrulayan kanıtlar bile evrensel bir bilimsel yasayı tam olarak kanıtlayamadığından, bu kanunu çıkarmada kalıcı bir “endüktif risk” ile yaşamak zorundayız. Bağlamsal değerler, kabul edilebilir endüktif risk miktarını belirleyerek, bilimsel yöntemleri etkiler.

Fakat Rudner'ın bulguları ne kadar genel? Görünüşe göre sonuçları, uygulamalı bilim için geçerlidir; ancak bir temel araştırmada geçerli olmayabilir. Örneğin, Richard Jeffrey (1956), teorik bilimdeki (örneğin, Newton mekaniğindeki çekim kuvveti yasası) teorik bilimlerdeki kanun benzeri hipotezlerin genel kapsamlarıyla karakterize olduğunu ve belirli bir uygulama ile sınırlı olmadığını belirtmektedir. Açıkçası, bir bilim insanı, kararlarını çok çeşitli ve farklı bağlamlardaki olası sonuçlarına göre hassas bir şekilde ayarlayamaz. Bu yüzden, sadece bir hipotezi kabul etmek veya reddetmek gibi özünde pragmatik olan kararlardan kaçınmalı; kendisini sadece kanıt toplamaya ve bu kanıtları yorumlamaya odaklamalıdır. Bu itiraz; istatistikçi, metodolog ve genetikçi Ronald A. Fisher tarafından gündeme getirilmiştir:

Saf araştırma alanında, yanlış sonuçların maliyetine ilişkin hiçbir değerlendirme […], bir bahaneden daha fazla bir şey olarak düşünülemez ve her halükarda, böyle bir değerlendirme, bilimsel kanıtların durumunu değerlendirmede kabul edilemez ve alakasız olacaktır. (Fisher 1935: 25-26)

Jeffrey, muhtemelen bir hipotezin olasılığını değerlendirmekle desteklenen ve hipotezleri kabul etme / reddetme işinden vazgeçerek, kendini kanıtları toplamak ve yorumlamak için bilimsel mantığı kısıtlayarak, temel bilimsel araştırmalar ve bilimsel muhakemenin tarafsızlığı çerçevesinde VNT'yi kurtarmaya çalışır.

VNT'yi kurtarmak için ilgili bir diğer girişim Isaac Levi (1960) tarafından yapılmıştır. Levi, bilim insanlarının mesleğe üye olduklarında kendilerini belli çıkarsama standartlarına adadıklarını gözlemler. Bu, örneğin, gözlenen anlamlılık seviyesi %5'ten küçük olduğunda bir hipotezin istatistiksel olarak reddedilmesine yol açabilir. Bu topluluk standartları, bilim insanı adına bağlamsal etik yargıya yer verebilecek herhangi bir ihtimali elimine edebilir: ne zaman bir hipotezi olduğu gibi kabul edebileceğini belirler. Değer yargıları, bilimsel çıkarımın standartlarında gizli olabilir, ancak tekil bir bilim insanının günlük çalışmalarında geçerli olmayabilir. Bu geleneksel standartlar, özellikle bir hipotezi kabul etme veya reddetmenin uygulamaya yönelik yararlarını belirlemenin mantıklı olmadığı teorik araştırmalarda oldukça belirgindir (bkz. Wilholt 2013). VNT'nin kendisi ve değer özgürlüğü açısından bilimsel nesnellik fikri, bireysel bilimsel muhakeme durumunda kurtarılabilir.

VNT'nin her iki savunması da, bilim insanlarının gerçekte teorileri seçtiklerini (Jeffrey) ya da topluluk standartlarına (Levi) atıfta bulunarak teori seçimindeki değerlerin etkisine odaklanır. Ancak Douglas (2000: 563-565), bilimsel teorilerin “kabul edilmesinin”, özellikle belirgin ve açık bir şekilde olsa da, değerlerin bilimsel akıl yürütmeye dahil olduğu birkaç durumdan yalnızca biri olduğuna işaret eder. Bilimsel araştırma sürecindeki birçok karar, örtük değer yargılarını gizleyebilir: bir deneyin tasarımı, yürütme yöntemi, verilerin karakterizasyonu, verilerin işlenmesi ve analizi için istatistiksel bir yöntemin seçimi, yorumlama işlemi bulguları, vb. Ortaya çıkabilecek muhtemel sonuçlar göz önüne alınmadan, bu metodolojik kararların hiçbiri alınamaz.

Douglas, bir vaka çalışması olarak, dioksin maruziyetinin sıçanlar üzerindeki kanserojen etkilerinin araştırıldığı bir dizi deney verir. Riskten kaçınma ve güvenlik gibi bağlamsal değerler yürütülen araştırmayı çeşitli aşamalarda etkilemiştir: Birincisi, patolojik numunelerin iyi huylu veya kanserli olarak sınıflandırılmasında (üzerinde çok fazla uzman arasında anlaşmazlık oluştuğu), ikincisi, yüksek doz deneysel varsayımdan daha gerçekçi düşük doz koşullarına koşullar. Her iki durumda da, muhafazakar bir sınıflandırma veya model seçimi, toplumun riskleri küçümsemekten kaynaklanabilecek olumsuz sonuçlarına karşı tartılmalıdır (bkz. Biddle 2013).

Bu tanılar; bilimsel emeği, delil toplama ve (değerden-arınmış) onay derecesini ve (değer-yüklü) bilimsel teorileri kabul etme arasında bölme girişimlerine kasvetli bir ışık tuttu. Jeffrey'nin öngördüğü gibi; kanıtların kavramsallaştırılması, toplanması ve yorumlanması sürecinin tamamı bağlamsal değerler ile o kadar iç içedir ki, istatistiksel çıkarımın dar bir alanı haricinde düzgün bir kategorizasyon yapılamaz - ve hatta o dar durumda bile şüpheler ortaya çıkabilir (buna az sonra döneceğiz).

Religion News

Philip Kitcher (2011a: 31-40) “önemli gerçekler” fikrine dayanarak alternatif bir tartışma sunar. Kitcher’a göre, köklü bilimsel gerçekçiler bile, bilimin kendi içinde bir amaç olarak gerçeği bulmayı hedeflediğine inanmazlar. Bizi herhangi bir şekilde alakadar etmeyen çok fazla gerçek var: köşeleri rastgele seçilen üç nesne olan üçgenlerin alanı hakkındaki tüm gerçekleri bir düşünün (2011a: 106). Öyleyse bilim, gerçeği basitleştirmeyi değil, daha dar bir şeyi hedef alır: Bilişsel, pratik ve sosyal hedeflerimiz açısından araştırmaya değer gerçekleri... Bu anlamda araştırmaya değer herhangi bir gerçek, “önemli bir gerçek” dediği şeydir. Açıkçası, verilen herhangi bir gerçeğin önemli olup olmadığına karar vermemize yardımcı olan değer yargılarıdır.

Kitcher'ın şu ana kadar tartıştığı şey, değerlerin temel olarak bilimsel araştırmanın ilk aşaması olan problem seçimine dahil olduğunu söyleyen geleneksel görüş ile tutarlıdır. Fakat daha sonra, bilimsel araştırma sürecinin, araştırma sorusunun seçildiği, kanıtların toplandığı ve bu kanıtlara bağlı olarak soruna ilişkin bir kararın verildiği bir aşamaya düzgün bir şekilde bölünemediğini gözlemlemeye devam ediyor.

Aksine, dizi durmaksızın tekrarlanır. Araştırmacı, her aşamada, önceki sonuçların aynı araştırma hattında daha fazla araştırma gerektirip gerektirmediğine veya genel amaç sabit kalsa bile, başka bir araştırma sorusuna geçmenin daha verimli olup olmayacağına karar vermelidir. Bu seçenekler, bağlamsal değerlerle dolu.

Bu fikre biraz hassasiyet katmak için, Kitcher değerin üç şemasını tanımlar: geniş şema, bilişsel şema ve ispatlayıcı (probatif) şema. Değerlerin geniş şeması; kişisel idealler, hedefler ve içinde yaşadıkları toplumlar için sahip oldukları kişiler de dahil olmak üzere, birinin hayatının organize edildiği bir dizi taahhüttür. Değerlerin bilişsel şeması, bir kişinin kendi iyiliği veya pratik sonuçları uğruna değer verdiği bilgi türleri ile ilgilidir. Son olarak, değerlerin probatif şeması, bir araştırmacının araştırmaya değer bulduğu daha spesifik sorularla ilgilidir.

Kitcher, günümüzde bu üç şemanın karşılıklı olarak etkileşime girdiğini savunuyor. Dolayısıyla, bilişsel şema, ispatlayıcı ve geniş şemalardan gelen baskılara cevaben değişebilir. Bir örnek verelim: Bilişsel şema, bilimin öngörü gücünün önemini teşvik ettiğini varsayalım. Bununla birlikte, ispatlayıcı şema, bazı bilim dallarında bu amaca ulaşmak için mevcut veya akla gelebilecek bir strateji bulamamaktadır. Örneğin bir bilimsel alan, doğrusal olmayan güçlü bağımlılıklar ile karakterize ediliyor olabilir. Bu durumda öngörü başarısı, yerini diğer bilimsel bilgi biçimlerine vermesi gerekebilir. Ne de olsa, prensip olarak ulaşılamaz bir hedef izlemeye devam etmek mantıksız bir iştir. Tersine, geniş şemadaki değişiklikler çoğu zaman bilişsel ve ispatlayıcı şemalardaki düzenlemeleri gerektirecektir: Sosyal hedeflerin değiştirilmesi, bilimsel bilginin ve araştırma yöntemlerinin yeniden değerlenmesine yol açar.

Öyleyse bilim, değere sahip olamaz; çünkü hiçbir bilim insanı, yalnızca varsayımsal olarak değerlerden arınmış hipotezleri değerlendirme ve kabul etme alanında çalışmamaktadır. Kanıtlar toplanır ve uygulama ve verimli araştırma yollarına yönelik potansiyeller ışığında hipotezler değerlendirilir ve kabul edilir. Hem epistemik hem de bağlamsal değer yargıları bu seçimlere rehberlik eder ve sonuçlarından etkilenirler. Bundan da öte, bilimi değerden arınmış bir girişim olarak tanımlamak, tehlikeli bir argümandır:

Bilimsel otoritenin mevcut erozyonunun en derin kaynağı, Öz Bilim'in değer özgürlüğü konusunda ısrar etmektir. (Kitcher 2011a: 40)

Bilim, Politika ve Değerlerden-Arınmış İdeal

Önceki tartışma VNT'ye ve VFI'nın pratik olarak erişilebilirliğine odaklanırken, ilk başta değer özgürlüğünün arzu edilip edilemeyeceği konusunda çok az şey söyledik. Bu alt bölüm, bu konuyu kamu politikasını bilimsel bir bakış açısıyla bilgilendirme ve tavsiye etmeye özellikle dikkat ederek tartışmaktadır.

VFI ve bununla ilgili ve aleyhindeki pek çok argüman, bilime bir bütün olarak uygulanabilirken, bilim ve kamu politikasının arayüzü, değerlerin bilime sızmasının özellikle göze çarptığı ve en büyük tartışmalar ile etrafı sarılmış olan sahadır. Son zamanlarda, iklim bilimcilerinin belli bir sosyo-politik ajandalar (“Climategate” meselesi) peşinde olduklarının keşfedilmesi, kamusal alanda bilim otoritesine çok zarar verdi.

Gerçekten de, bilim ve kamu politikaları ara yüzündeki birçok tartışma, olgusal bir temeli belirli hedefler ve değerler ile birleştiren önermeler üzerindeki anlaşmazlıklar ile karakterize edilir. Örneğin, büyüyen transgenik mahsullerin biyogüvenlik açısından çok fazla risk taşıdığı veya küresel ısınmanın CO2 emisyonlarını azaltarak ele alınması gerektiği görüşünü ele alınız. Bu tür tartışmalardaki kritik soru, tartışmanın bir tarafının TT'yi onayladığı, diğer tarafın reddettiği, kanıtların paylaşıldığı ve her iki tarafın da kendi pozisyonları için iyi sebepleri olduğu şekilde, TT tezlerinin olup olmadığıdır.

Clemson

VFI'ye göre, bilim insanları bu tür anlaşmazlıkları çözmek için epistemik, değer içermeyen bir temel ortaya çıkarmalı ve uyuşmazlığı değer yargıları alanına indirgemelidir. VNT'nin savunulamaz olduğu ve kesin bir ayrım yapmanın imkansız olduğu ortaya çıksaydı bile, VFI, bilimsel araştırmalara rehberlik etmek ve değerlerin nesnel bir bilim üzerindeki etkisini en aza indirmek için önemli bir işleve sahip olabilir. Bilim felsefesinde, Hugh Lacey (1999, 2002), Ernan McMullin (1982) ve Sandra Mitchell (2004) gibi bir grup bilim insanı, VFI'yi bireysel ve kurumsal çıkarlara gerekli bir panzehir olarak savunur, Helen Longino (1990, 1996), Philip Kitcher (2011a) veya Heather Douglas (2009) gibi diğerleri ise eleştirel bir tutum benimser. Bu eleştiriler, VFI'nın arzu edilebilirliği, elde edilebilirliği veya kavramsal açıklığı ile ilgili olabilir. VFI'nin savunmasıyla başlıyoruz.

Lacey, VFI'nin üç bileşenini veya yorumunu ayırt eder: tarafsızlık, yansızlık ve özerklik. Tarafsızlık, teorilerin yalnızca gerçeğin, doğruluğun veya açıklayıcı gücün olduğu gibi, epistemik bilim değerlerine katkılarından dolayı kabul edildiğini veya değerlendirildiğini ima eder. Özellikle, teorilerin seçimi bağlamsal değerlerden etkilenmez. Yansızlık, bilimsel teorilerin dünya hakkında hiçbir değer ifade etmediği anlamına gelir: Ne olması gerektiği ile değil, ne olduğu ile ilgilenir. Son olarak, bilimsel özerklik, bilimsel gündemin bilimsel bilgiyi artırma arzusuyla şekillendiği ve bağlamsal değerlerin bilimsel yöntemde yeri olmadığı anlamına gelir.

VFI'nin bu üç yorumu birbiriyle birleştirilebilir veya ayrı ayrı kullanılabilir. Ancak hepsi eleştirilere maruz kalıyor. İlk olarak, tanımlayıcı bir düzeyde, bilim özerkliğinin sık sık, örneğin kurumlar ve sanayi lobileri gibi dış çıkarların varlığı nedeniyle pratikte başarısız olduğu açıktır. Yansızlık, değerlerin sosyal bilimlerdeki, örneğin Rasyonel Seçim Teorisi'ndeki dolaylı rolü ışığında sorgulanabilir (buna geleceğiz). Tarafsızlık, VNT'nin yukarıdaki tartışmasında eleştirilmiştir.

İkincisi, VFI'nin hiç arzu edilmeyeceği iddia edilmiştir. Feminist filozoflar (örneğin, Harding 1991; Okruhlik 1994; Lloyd 2005), bilimin, örneğin cinsiyet, toplumsal cinsiyet ve tecavüz ile ilgili biyolojik teorilerde, ağır bir erkek-merkezci değer taşıdığını savundu. Bu değerlere karşı suçlamalar, epistemik olmaktan ziyade bağlamsal olmaları değil, haksız olmaları yönündedir. Feminist değerlerin açıkça göz önünde bulundurulması, VFI'nin tam tersine, yararlı bir panzehir görevi görebilir. Dahası, eğer bilim insanları VFI'yı katı bir şekilde takip etmişlerse, politika yapıcılar, aldıkları kararları olumsuz yönde etkileyerek onlara daha az dikkat ederler (Cranor 1993). Bu eksiklikler göz önüne alındığında, bilimsel araştırmalara rehberlik etmek ve daha iyi politika kararları almak için yararlı bir rol oynaması gerekiyorsa VFI yeniden düşünülmelidir.

APSA Connect

Douglas (2009: 7-8), bilimin epistemik otoritesinin, bilimdeki değerler için doğrudan ve dolaylı roller arasında ayrım yaparak özerkliğinden kopabileceğini önermektedir. Kanıtların değerlendirilmesi yasal olarak dolaylı olarak bağlamsal değerlerden etkilenebilir: Gürültülü veri setlerini nasıl yorumladığımızı, belirli bir iddia için uygun kanıt standardının ne olduğunu, kararın sonuçlarının ciddiyetinin nasıl değerlendirilmesi gerektiğini belirleyebilirler. Bu, her şeyden önce, gerçek dünyadaki problemler için rutin olarak bilimsel risk analizleri yapan iklim bilimi veya ekonomi gibi politika ile ilgili disiplinlerle ilgilidir (ayrıca bkz. Shrader-Frechette 1991). Bununla birlikte, gerçekleşmemesi gereken şey, bağlamsal değerlerin bilimsel kanıtlara üstün gelmesi veya kanıtları görmezden gelmek için bir bahane olarak kullanmaktır:

bilişsel, etik ve sosyal değerlerin hepsinin bilim yapımında oynayacağı meşru, dolaylı rolleri vardır […]. Bu değerler bilimin göbeğinde doğrudan bir rol oynadığında, kabul edilemez bir akıl yürütme oluştuğunda ve bilime değer vermenin nedeni zayıfladığından sorunlar ortaya çıkar. (Douglas 2009: 108)

Douglas'ın nesnellik anlayışı, bilimsel kanıtları değiştirme ya da reddetme değerlerine yönelik bir yasağı vurgulamaktadır (o, buna ayrık tarafsızlık diyor); ancak çeşitli bakış açılarının yansıtıcı bir dengelenmesi ve bilimin usule ilişkin, sosyal yönleriyle ilgili diğer çeşitli yönleriyle tamamlanmaktadır (buna döneceğiz). Geleneksel VFI’yi takip etmek yerine Douglas, “değerleri uygun rollerinde bırakarak” bilimsel bütünlüğü ve tarafsızlığı kurtarmayı önerir (2009: 175).

Bununla birlikte, Douglas'ın önerisi, pratikte (örneğin, farklı değerlerin dengelenmesi konusunda) sağlam değildir. Ortada uzlaşmak çözüm olamaz (Weber 1917 [1988]). Birincisi, hiçbir bakış açısı, sadece ortada olma gerçeğinden dolayı, daha aşırı konumlar karşısında açıkça desteklenemez. İkincisi, bu orta pozisyonlar aynı zamanda, pratik açıdan bakılacak olursa, politika yapıcılara tavsiyelerde bulunurken en az işlevsel olanlardır.

Dahası, bilimdeki değerlerin doğrudan ve dolaylı rolleri arasındaki ayrım, bilimde değerlerin meşru kullanımını denetlemek için yeterince açık olmayabilir. Douglas (2009: 96), değerleri “kendi içindeki sebepler”, yani kanıtlar veya kanıtları mağlup edici (doğrudan rol, gayri meşru) faktörler olarak kabul etmek ve “bir seçim için yeterli bir neden olarak neyin sayılması gerektiğine karar vermeye yardımcı olmak” olarak ayırt eder (dolaylı rol, meşru). Fakat her zaman düzgün bir sınır çizgisi çizebilir miyiz? Bir bilim insanının, herhangi bir nedenden ötürü, HH varsayımı doğru olmasına rağmen, bu varsayımı hatalı bir şekilde reddettiğini varsayalım. Bu nedenle sonuçlarının HH'ye nazaran ¬H\neg{H}'yi tercih etmesi muhtemel olan istatistiksel bir model kullanıyor. Yoksa bu, önceden belirlenmiş bir sonuca muhakeme ve değerleri kanıt olarak ele almak anlamına gelmiyor mu (bkz. Elliott 2011: 320-321)?

Bilimdeki değerler ve kanıtlarla ilgili en güncel literatür bize geniş bir fikir yelpazesi sunar. Steele (2012), belirsizliğin çeşitli olasılıksal değerlendirmelerinin, örneğin kesin olmayan olasılıkların, bağlamsal değer yargılarını içerdiğini savunarak Douglas'ın yaklaşımını desteklemektedir. Betz (2013), aksine, bilim insanlarının somut yargılarıyla ilgili belirsizliği dikkatle ifade etmeleri halinde, örneğin, tamamen niteliksel kanıtlardan (uzman yargısı gibi) kesin bir olasılıkçı skalaya kadar bir ölçek kullanarak, bağlamsal değer yargıları yapmaktan kaçınabileceklerini savunuyor. Bilimsel sorgulamanın daha önceki aşamalarında değer yargıları konusu bu teklif tarafından ele alınmamıştır; ancak, teorik değerlendirme aşamasında bağlamsal değerleri içeren delil yargıları ve yargıları kaldırmak kendi başına iyi bir şey olabilir.

Öyleyse, bilimsel akıl yürütmedeki değerler hakkında endişelenmeli miyiz, yoksa endişe etmemeli miyiz? Douglas ve diğerleri, değerler ile kanıtlara dayalı değerlendirmelerin etkileşiminin tehlikeli olması gerekmediğine dair ikna edici argümanlar geliştirseler de, tüm bunların bilimin başarısını ya da otoritesini neden arttırdığı belirsizdir. Ne de olsa, risk değerlendirmesi yapan tekil bir bilim insanının değerlerinin toplumunkilerle aynı olması gerekmez. Kanıtlı standartları ve benzerlerini belirlerken, değerlere izin veren bu tutumun kötüye kullanılmamasını nasıl sağlayacağız? Hangi bağlamsal değerlerin faydalı olduğu ve hangilerinin zararlı olduğu hakkında genel bir teorinin yokluğunda, VFI'yı sağlam, şeffaf ve nesnel bir bilime birinci derece bir yaklaşım olarak savunamaz mıyız? Bilim, epistemik otoritesini korumak için bağlamsal değerlerden biraz bağımsızlığa ihtiyaç duyuyor gibi görünmektedir.

Feyerabend: Rasyonel Yöntemin Tiranlığı

Bu bölümde, Paul Feyerabend'in bilimsel yöntemin rasyonalitesine ve tarafsızlığına yönelik radikal saldırılarına bir bakış atacağız. Onun felsefî literatürdeki konumu istisnaidir; çünkü geleneksel olarak nesnelliğe yönelik tehdit epistemik değil, bağlamsaldır. Feyerabend bu görüşü alt üst eder: Rasyonel yöntemin “tiranlığı” ve toplumun hizmetinde bir bilime sahip olmamızı önleyen kavramlar konusunda, bağlamsal değerler yerine epistemik vurgusu yapar. Bu nedenle Feyerabend, Batı biliminin her türlü zararlı değere sahip olduğunu iddia ederek hem VFI'yi hem de VNT'yi şiddetle reddetmektedir.

Feyerabend'in bilimde nesnellik ve değerler üzerine yazıları politik olduğu kadar epistemiktir de. Epistepikle ilgili yazılarıyla ilgili olarak, Feyerabend'ın gençliğinde Carnap, Hempel ve Popper gibi önde gelen bilim filozofları, bilimsel yöntemi rasyonel bilimsel muhakemeye yönelik kurallar açısından tanımladılar. Popper gibi bazı filozoflar, bilimin “sözde-bilim”den ve safsatacılıktan ayrılmasına özel önem vermiş, böylece diğer gelenekleri irrasyonel veya her halükarda aşağılayıcı olarak saptamıştır. Ancak Feyerabend, bilimin bilimsel yönteme sıkı sıkıya bağlılığıyla tanımlanan “rasyonellik kurallarından” korunması gerektiği kanısındadır: Bu tür kuralların tek etkisi, özgür fikir alışverişini bastırmaktır. Bu kurallar, bilimsel yaratıcılığı söndürür ve özgür, tamamen demokratik bir bilimi önler.

Paul Feyerabend
Paul Feyerabend
Wikimedia Commons

Feyerabend, klasik “Against Method” adlı kitabında (1975: 8–13. bölümlerde), bilim tarihinin ünlü bir periyodunu inceleyerek bu eleştirisini detaylandırır: Galileocu mekaniğinin gelişimi ve Jüpiter'in uydularının keşfi... Bu dönemi yüzeysel olarak analiz edenler, müstehcen ve değer odaklı bir Katolik Kilisesi'nin Galilei'yi, değerden-arınmış, objektif bulgular ile desteklenen, bilimsel açıdan üstün bir pozisyondan geri çekilmeye zorladığı vurgulanır.

Fakat aslında Feyerabend, kilisenin 17. yüzyıl biliminin standartlarına göre daha iyi argümanlara sahip olduğunu savunuyor. "Weltanschauung"ları açısından takındıkları muhafazakarlık, bilimsel açıdan destekliydi: Galileo'nun teleskopları gök gözlemleri için güvenilmezdi ve birçok köklü fenomen (sabit yıldız paralaksının olmayışı, hareket yasalarının değişmezliği, vs.) ilk başta heliosentrik sistemde açıklanamıyordu. Bu nedenle, bilimsel yöntem Galileo'nun tarafında değil, eski Ptolemaik dünya görüşünü tercih eden Kilise tarafındaydı.

Geriye dönüp baktığımızda görüyoruz ki Galileo, bilimsel muhakemenin yerleşik kurallarını kasten ihlal ettiği için çığır açan bilimsel ilerlemeyi başarmayı başardı, çünkü alanında teorik ve teknolojik atılımları başarana kadar, inatla, sorunlu bir yaklaşıma saplanıp kaldı. Dolayısıyla Feyerabend'in diktası, “her şey uygundur” der: Bilimin dünya hakkındaki anlayışımızı derinleştirdiği, yaratıcı ve sık sık irrasyonel yöntemlerini benzeri hiçbir metodoloji yok.

Bilim ve bilimsel yönteme dair objektif, değerden-arınmış ve yöntem-odaklı bir bakış açısının sakıncaları sadece epistemik değildir. Böyle bir bakış açısı bakış açımızı daraltır ve düşüncemizi daha az özgür, daha kapalı fikirli, daha az yaratıcı ve nihayetinde daha az insan yapar (Feyerabend 1975: 154). Bu nedenle nesnel, değerden-arınmış bir bilime sahip olmak mümkün değildir ve bu, istenir bir şey de değildir (1978: 78–79).

Sonuç olarak, Feyerabend, dünyamız hakkında geleneksel araştırma biçimlerini (örneğin Çin tıbbını), Batılı rakipleriyle eşit düzeyde görür. Kişilerin kendi dünya görüşleri yönündeki tercihlerini, objektif standartlar olarak gizleme girişimlerini şöyle kınıyordu:

"İlkel" bir kabilenin, tanrıların yasaları olduğuna inandıkları yasaları savunması ile […] “nesnel” standartlara sığınan rasyonalist arasında pek bir fark yoktur; sadece ilki ne yaptığının farkındadır, ikincisi ise değildir. (1978: 82)

Başka bir deyişle, bilimsel yöntemin savunucuları, Batı dünyasının diğer dünya görüşleri karşısında üstünlüğünü kanıtlamak için “tarafsızlık (objektivite)” sözcüğünü kötüye kullanmaktadır. Buna göre Feyerabend, diğer gelenekleri reddederken, tarafsız bir karşılaştırma yapmak yerine kendi dünya görüşümüzü ve kendi değer yargılarımızı yansıttığımızı eklemektedir (1978: 80–83). Batılı bilimsel dünya görüşü lehine diğer bakış açılarını reddetmenin hiçbir rasyonel gerekçesi yoktur.

Feyerabend, amacını açıklamak için, Görelilik Teorisi'ne rağmen, mutlak uzunluk ve zaman kavramlarına sadık kalan bilim insanların ile güçlü, değerden-arınmış nesnellik kavramının savunucularını karşılaştırır. Nesnellik ve değerlerden özgürlüğün sağlam bir savunması, sadece kendi dar görüşlülüğümüzü ortaya çıkarabilir.

Bu, gerçeğin bilimde normatif bir kavram olarak işlevini kaybettiği veya tüm bilimsel iddiaların eşit derecede kabul edilebilir olduğu anlamına gelmez. Aksine, Feyerabend, bilgi edinme bilgisine ulaşmak için farklı yaklaşımları kabul eden gerçek bir epistemik çoğulculuğa doğru ilerlememizi talep eder. Böyle bir epistemik çoğulculukta bilim, dünyayla ilgili araştırmalarımızı yönlendiren değerlerin ve geleneklerin çeşitliliğine saygı duyma anlamında tarafsızlığını tekrar kazanabilir (1978: 106-107).

Bütün bunların da politik bir yönü var. Bilimsel devrim ya da Aydınlanma döneminde, bilim, egemen, soylu ya da din adamları tarafından entelektüel ve politik baskıyla mücadele eden özgürleştirici bir güç olarak hareket etti. Feyerabend'ın görüşüne göre günümüzde değerlerden özgürlük ve nesnellik idealleri çoğu zaman uzman olmayanları bilimden dışlamak, Batı yaşam tarzının üstünlüğünü kanıtlamak ve entelektüel bir elitin gücünü baltalamak için kötüye kullanılıyor.

(Feyerabend'in bu konudaki yazılarının çoğunlukla 1970'lerden kalma olduğunu ve ABD'deki Sivil Haklar Hareketi ve Siyahlar, Asyalılar ve Hispanikler gibi azınlıkların serbest bırakılmasıdan oldukça fazla etkilendiğini akılda tutmak önemlidir.)

Dolayısıyla Feyerabend, demokratik toplumların bilimsel araştırmalar üzerinde daha fazla kontrol sahibi olmaları gerektiğini savunuyor. Genel halkın bilimi denetlemesi gerekiyor. Bu, VFI savunucularının bile araştırma programlarının oluşturulması, fonların dağıtılması ve bilimsel araştırmanın denetlenmesi gibi zorlu alanlarda değerlerden özgünlük talep etmekten kaçındığı alanları içeriyor. Ancak, bir araştırma metodunun seçimi veya bilimsel teorilerin değerlendirilmesi gibi VFI için daha merkezi olan alanlarla örtüşmektedir. Yaygın inançların aksine, uzmanlık eğitimi eksikliği, ilgili alanda bilgi eksikliği anlamına gelmez (1975: xiii). Feyerabend, görüşünü şöyle özetliyor:

Bir topluluk, bilimi ve bilim insanlarını, değerlerini ve amaçlarını kabul edecek şekilde kullanacak ve bilim kurumlarını bu amaçlara daha da yaklaştırmak için düzeltecektir. (1975: 251)

Kişisel Önyargılardan Bağımsızlık Olarak Nesnellik

Bu bölümde, öznellikler-arası bir kişisel önyargılardan kurtulma özgürlüğü olarak, bilimsel tarafsızlığa bakacağız.

Bu görüşe göre bilim, kişisel önyargıların bilimsel muhakemede bulunmadığı ölçüde veya sosyal bir süreçte ortadan kaldırılabileceği ölçüde objektifdir. Belki de bilimin tamamı perspektiflere dayalı olmak zorunda olabilir. Belki de değerler hakkındaki varsayımları içerebilecek bir dizi arka plan varsayımı olmadan bilimsel çıkarımlar yapamıyor olabiliriz. Ancak bilimsel sonuçlar kesinlikle araştırmacıların kişisel tercihlerine veya kendine özgü deneyimlerine bağlı olmamalıdır. Diğer şeylerin yanı sıra, bilimi sanattan ve diğer daha bireysel insan faaliyetlerinden ayıran şeydir - ya da öyle söylenir.

Bu anlamda nesnelliğe ulaşmanın paradigmatik yolları ölçüm ve nicelemedir. Ölçülen ve ölçülenler, bir standarda göre doğrulanmış sayılır. Eyfel Kulesi'nin 324 metre yüksekliğinde olduğu gerçeği, standart bir birime ve belirli enstrümanların nasıl kullanılacağına ilişkin sözleşmelere bağlı olduğu için, ne görünüşte ne de varsayımlardan bağımsızdır, ancak ölçümü yapan kişiden bağımsızdır.

Nesnellik tartışması ile başlayacağız. Bu nedenle ölçülüp “mekanik nesnellik” idealini tartışacak ve kişisel önyargılardan özgürlüğün istatistiksel ve endüktif çıkarımda ne ölçüde uygulanabileceğini - özellikle deneysel olarak çalışan bilimlerde bilimsel muhakemenin özünü tartışacağız.

Ölçüm ve Niceleme

Ölçümün, bilimsel nesnelliği özetlediği düşünülmektedir. Bu durum, Lord Kelvin tarafından şöyle ifade edilmiştir:

sayılarla ifade edemediğiniz zaman, bilginiz tatmin edici olmayan ve yetersiz bir türdendir; bilginin başlangıcı olabilir, ancak her ne ile uğraşıyorsanız uğraşın, düşüncelerinizde henüz bilim aşamasına ulaşmış olmazsınız. (Kelvin 1883)

Ölçüm, elbette ki perspektif bağımsızlığı sağlayabilir. Dün Durham, İngiltere’de hava durumu ortalama olarak Kuzeydoğu İngiltere'den gelen birin “gerçekten sıcak” ve ortalama bir Meksikalı’ya “çok soğuk” gelebilir; ancak her ikisi de havanın 21°C olduğunu kabul eder.

Bununla birlikte, açıktır ki ölçüm yapmak “hiçbir yerden bakış” ile sonuçlanmaz. Dahası, tipik ölçüm sonuçları da ön-varsayımlardan bağımsız değildir. Ölçüm cihazları çevre ile etkileşime girer ve bu nedenle sonuçlar, daima ölçmeyi hedeflediğimiz ortamın özelliklerinin yanı sıra cihazın özelliklerinden de etkilenir. Dolayısıyla araçlar, dünyaya perspektifli bir bakış açısı sağlar (bkz. Giere 2006).

Dahası, ölçüm sonuçlarının anlaşılması yorum gerektirir. Sıcaklık ölçümü yapmayı ele alalım. Termometreler, gözlenemeyen bir miktar olan sıcaklığı, gözlenebilir bir şey olan bir cam tüp içindeki bir sıvının veya gazın genişlemesine (veya uzunluğuna) bağlayarak çalışır. Yani, termometreler bu sıvı veya gaz yüksekliğinin, sıcaklığın bir fonksiyonu olduğunu varsayarak sıcaklığı ölçer: uzunluk = ff(sıcaklık).

Buradaki ff fonksiyonu önceden bilinemez (a priori değildir) ve test edilemez (çünkü prensip olarak yalnızca mutlak güvenilirlikte bir termometre kullanılarak test edilebilir ve termometrenin mutlak güvenilirliği burada zaten söz konusu olandır). ff'nin lineer olduğu konusunda belirli bir varsayımda bulunmak, bu sorunu varsayımsal olarak çözer. Ancak bu “çözüm” bizi pek uzağa götürmez; çünkü farklı termometrik maddeler (örneğin cıva, hava veya su) 0°C ile 100°C arasındaki iki sabit nokta arasındaki ara noktalar için farklı sonuçlar verirler ve bu nedenle hepsi doğrusal olarak genişleyemez.

Hasok Chang’in erken termometri ile ilgili yazdıklarında (Chang 2004), problemin nihayetinde "minimalist bir fazladan kararlaştırma prensibi" (İng: "Principal of Minimalist Overdetermination") ile çözülebileceğini ileri sürer. Bu prensipte amaç, örneğin ff fonksiyonunun formuyla ilgili olarak en az sayıda varsayıma dayanan ölçüm aracını bulmaktır.

Sonunda, eğer bir termometre güvenilir olacaksa, aynı tipteki diğer termometrelerin birbirleriyle aynı fikirde olması gerektiği ve hava termometrelerinin sonuçlarının birbiriyle en uyumlu olduğu iddia edildi. Ancak “minimal”, sıfır anlamına gelmez ve bu prosedür gerçekten de önemli bir varsayım yapar (bu durumda fiziksel bir niceliğin tek değerliği hakkında metafizik bir varsayım). Üstelik, prosedür en iyi ihtimalle "güvenilir bir enstrüman" verir; bu, gerçek sıcaklığın tespit edilmesinde benzersiz bir şekilde en iyi olanı değil (tabii eğer böyle bir şey varsa).

Chang'in erken termometri hakkında tartıştığı şeyler, daha genel olarak ölçüm yapma için doğrudur. Ölçümler her zaman metafiziksel ön varsayımlar, teorik beklentiler ve diğer inanç türlerinin zemininde yapılır. Herhangi bir prosedürün yeterli olarak kabul edilip edilmediği, büyük ölçüde, tekil bilim insanı veya bir grup bilim insanının ölçümleri gerçekleştirdiği amaçlara bağlıdır. Özellikle sosyal bilimlerde, bu genellikle ölçüm prosedürlerinin normatif varsayımlarla, yani değerlerle yüklendiği anlamına gelir.

Julian Reiss (2008, 2013), tüketici fiyat enflasyonu, gayri safi yurtiçi hasıla ve işsizlik oranı gibi ekonomik göstergelerin bu anlamda değer yüklü olduğunu savundu. Örneğin, tüketici fiyat endeksleri, tartışmalı olduğu kadar etik olarak problemli bir şekilde, eğer tüketici bir alternatif yy'ye karşı bir xx'i tercih ederse, xx'in onun için yy'den daha iyi olduğunu varsayar. Ulusal gelir ölçütleri, yine etik olarak problemli ve tartışmalı bir şekilde, piyasalardaki mal ve hizmetlerin daha büyük bir kısmını paylaşan ülkelerin, aynı mal ve hizmetlerin hükümet tarafından sağlandığı ülkelerden daha zengin olduğunu varsaymaktadır.

Varsayımlardan ve değerlerden arınmış olmamakla birlikte, birçok ölçüm prosedürünün amacı kişisel önyargıların ve bireysel hususiyetlerin etkisini azaltmaktır. Meşhur bir örnek olarak Nixon yönetimi, devlet desteği alanların derme çatma parti politikalarına bağımlılığını ortadan kaldırmak için sosyal güvenlik ödemelerini tüketici fiyat endeksine endeksledi: Siyasi görüşmeler yapmak yerine, otomatik artışlar yaptı (Nixon 1969). Lorraine Daston ve Peter Galison bunu mekanik nesnellik olarak adlandırıyor. Şöyle yazıyorlar:

Sonunda, bilimsel temsil açısından ideal olan, tam teşekküllü mekanik nesnellik uygulamasına geliyoruz. Gördüğümüz şey, nesnelliğin standart bir temsilcisi olan görüntü, bireysel irade ve takdir yetkisinin, mekanik yeniden üretimin değişmez rutinleri ile değiştirmek için amansız bir arayıştır. (Daston ve Galison 1992: 98)

Şüphesiz ki sanatçı Salvador Dalí, sürrealist resimlerini Daston ve Galison'ın kastettiği anlamda, mekanik bir nesnellik ürünü olarak nitelendiriyor:

Gerçekte, yargısız ve olabildiğince tam olarak, bilinçaltımın diktesini kaydeden bir otomattan başka bir şey değilim: Hayallerim, uyutucu görüntüler ve vizyonlar ve Freud tarafından keşfedilen karanlık ve sansasyonel dünyanın tüm somut ve irrasyonel tezahürleri... (Dalí 1935)

Mekanik nesnellik, insanın bilimsel sonuçlara katkılarının önemini asgariye indirir ve bu nedenle, bilimin bireyler arasındaki güven bağlarının artık var olmayacağı kadar büyük bir ölçekte ilerlemesini sağlar (Daston 1992). Bu nedenle mekanik prosedürlere olan güven, tekil bilim insanlarına duyulan güvenin yerini alır.

"Sayılara Güven" adlı kitabında Theodore Porter, bu düşünce tarzını ayrıntılı olarak analiz ediyor. Özellikle, on dokuzuncu yüzyılın ortasındaki İngiliz aktüerlerini, yüzyıl boyunca Fransız devlet mühendislerini ve 1920-1960 yılları arasında ABD Ordusu Mühendisler Birliği'ni içeren vaka çalışmalarına dayanarak, iki nedensel iddia ileri sürüyor:

Birincisi, ölçüm araçları ve nicel prosedürler, ticari ve idari ihtiyaçlardan kaynaklanır ve doğa ve sosyal bilimlerin uygulanma biçimlerini etkiler. Kimyasal dengeler, barometreler, kronometreler gibi enstrümanların mantarlanması büyük ölçüde sosyal baskıların ve demokratik toplumların taleplerinin bir sonucudur. Büyük bölgeleri yönetmek veya farklı insanları ve süreçleri kontrol etmek kişisel güvene dayalı olarak her zaman mümkün değildir ve bu nedenle “öznel yargıların” yerini alan (insanlara güveni gerektirmeyen) “objektif prosedürler” olmuştur.

İkincisi, nicelemenin güç teknolojisi değil, güvensizlik ve zayıflık teknolojisi olduğunu savunuyor. Uzmanlarının yargılarını savunanlar; sosyal statüleri, siyasi destekleri ya da mesleki dayanışmaya sahip olmayan, zayıf yöneticilerdir. Bu nedenle kararları halka açık bir incelemeye tabi bırakıyorlar, bu da halka açık bir şekilde yapılmaları gerektiği anlamına geliyor.

Bilim / politika sınırının akışkan olduğu alanlarda çalışan bilim insanlarının kendilerini bulduğu durum budur:

Ulusal Bilimler Akademisi, bilim insanlarının politika önerileri ve hatta hükümete bilgi vermeden önce çıkar çatışmalarını ve mali varlıklarını açıklamaları gerektiği ilkesini kabul etti. Defterlerin polis tarafından incelenmesi istisnai olarak kalsa da, bilim insanlarının ve mühendislerin kişisel ve finansal çıkarları, özellikle yasal ve düzenleyici bağlamlarda, genellikle maddi olarak kabul edilir.

Kişiliksizlik stratejileri, kısmen bu tür şüphelere karşı savunma olarak anlaşılmalıdır […]. Nesnellik, onu yazan belirli kişilere çok fazla bağlı olmayan bilgi demektir. (Porter 1995: 229)

Ölçüm ve niceleme, kişisel önyargıların ve özel durumların etkisini azaltmaya yardımcı olur ve bilim insanına veya devlet görevlisine güvenme ihtiyacını azaltır; ancak çoğu zaman bir bedeli vardır. Bilimsel prosedürlerin standartlaştırılması, konularının homojen olmadığı durumlarda zorlaşır - ki temel fizik haricindeki alanların çoğu böyledir. Kanıta dayalı uygulamalarda bulduğumuz tedavi prosedürleri ve politika kararları için niceleme girişimleri şu anda tıp, hemşirelik, psikoloji, eğitim ve sosyal politika gibi çeşitli bilimlere aktarılmaktadır. Bununla birlikte, konu alanının tuhaflıklarına ve uygulandıkları yerel koşullara her zaman aynı şekilde tepki vermezler (buna döneceğiz).

Ayrıca, bilimsel ilginin özelliklerinin ölçülmesi ve nicelendirilmesi, hikayenin sadece yarısıdır. Ayrıca, miktarlar arasındaki ilişkileri tanımlamak ve istatistiksel analizi kullanarak çıkarımlar yapmak istiyoruz. İşte bu nedenle istatistik, bilimsel çalışmanın diğer yönlerini ölçmeye yardımcı olur. Şimdi istatistiksel analizin kişisel önyargılardan ve kendi kendine özgülüklerden arınmış bir yöntem sunup sunamayacağı sorusuna dönelim.

Tümevarımsal (Endüktif) ve İstatistiki Çıkarımlar

Bilimsel kanıtların değerlendirilmesi, geleneksel olarak bilimsel nesnelliğin idealinin güçlü normatif bir kuvvete sahip olduğu ve aynı zamanda bilimsel uygulamada iyi bir şekilde yerleşik olduğu bir bilimsel akıl yürütme alanı olarak kabul edilir. Galileo'nun Jüpiter ayları hakkındaki gözlemleri, Lavoisier'in kalsinasyon deneyleri ve Eddington'un 1919 Güneş Tutulması hakkındaki gözlemleri gibi konular, bilim felsefesi ders kitaplarının hepsinde bulunur bulunur; çünkü bu örnekler, farklı arka planlara sahip bilim insanlarının ne kadar ikna edici ve tatmin edici olduğunu örneklendirir. Bu yüzden önemli soru şudur: Deneycinin ve yorumcunun kişisel önyargılarından bağımsız, “objektif” bir bilimsel kanıt kavramı tanımlayabilir miyiz?

Çıkarımların, veriden teoriye ulaşmadaki geçerliliğini araştıran bir alan olan çıkarımsal istatistik alanı bu soruyu cevaplamaya çalışır. Modern bilimde son derece etkilidir. Örneğin, Higgs Bozonu'nun yakın zamandaki keşfi, bir araştırmacı için “anlamlı” olanın, bir diğeri için de önemli olması gerektiği fikrine dayanarak, istatistiksel bir argümanla kuruldu. Dolayısıyla bu alt bölümde, nesnellik iddialarına göre ana endüktif/istatistiksel çıkarım ekollerini karşılaştıracağız.

Mantıksal Olasılık ve Bayesçi Çıkarım

Yukarıda, deliller ışığında bir hipotezin doğru olma olasılığını değerlendiren bir bilim insanıyla tanışmıştık: Bu, Rudolf Carnap'ın “Olasılığın Mantıksal Temelleri” (1950 [1962]) çalışmasına dayanan bir anlayış.

Carnap, belirli bir gözlem setine göre bir hipotezin onay(lanma) derecesinin belirlenmesiyle ilgilenmektedir. Carnap, bu konsepti açık ve basit bir ortamda açıklayarak başlıyor: Son derece monadik tahminleri ve sonsuz sayıda bireysel sabitleri olan birinci derece bir L\mathscr{L} dili ile... Carnap daha sonra L\mathscr{L} dahilindeki tüm olası durumların, olası tüm azami spesifik tanımlarını ele alır ve bu tanımlamalara yönelik, m\mathscr{m} denen bir ölçü atar. Daha sonra, mevcut gözlemler olan EE, L\mathscr{L} ifadelerinin bir birleşimi olarak kavramsallaştırılır. Son olarak, bir L\mathscr{L}-önermesi olarak temsil edilen hipotez HH'nin onay derecesi, aşağıdaki formüle göre hesaplanır:

(1)c(H,E)=m(H∧E)m(E)(1)\qquad\LARGE{c(H,E)=\frac{m({H}\land{E})}{m(E)}}

Başka bir deyişle, EE'ye göre HH hipotezinin onaylanma derecesi, verilen HH'nin koşullu olasılığıdır. Ancak bu olasılık objektif bir niceliktir ve kişisel önyargılardan arındırılmış mıdır?

Bu sorunun cevabı, mm-fonksiyonunun seçimine bağlı olarak belirlenir. Her cevap, eşit derecede uygun değildir: Örneğin, bütün tam durum tanımlarına eşit ağırlık verilmesi, deneyimden öğrenmeye izin vermez. Carnap, belirli bir mm için kesin bir argüman yapılmadığını itiraf eder. Bu nedenle daha sonraki çalışmalarında, mantıksal ve ampirik düşüncelerin öngörü üzerindeki etkisini ifade eden λ\lambda parametresi ile bir mm-fonksiyonunun seçimini parametreledi.

Carnap'ın olasılık mantığı genellikle “endüktif otomat” olarak tanımlanmıştır. Ancak bu yorumlar bir noktayı kaçırıyor: Endüktif çıkarımların inşa edildiği öznel seçimleri ihmal ediyorlar. Carnap'ın yaklaşımı, onaylama derecesi mantıksal bir dilin kasıtsız olarak zorlayıcı olduğu ve bu dilin uygun simetri ilkelerinin üzerinde anlaşıldığı kadarıyla nesneldir. Bununla birlikte, rasyonel ajanların bu ilkeler üzerinde anlaşamadığı anlamında özneldir.

İlk önce Frank Ramsey tarafından geliştirilen, onay ve kanıtlara yönelik Bayesçi yaklaşım, Carnap'ın mantıksal olasılık çerçevesiyle yakından ilgilidir. Açıkça özneldir: Olasılık, bir bilim insanının belirli bir hipotezdeki öznel inanç derecelerini ölçmek için kullanılır. Bu inanç dereceleri, gözlemlenen kanıt olan EE'ye bağlı olarak ve Bayes Teoremi'ni kullanarak şartlandırma ile değiştirilir:

(2)pyeni(H):=p(H∣E)=p(H)p(E∣H)p(E)(2)\qquad\LARGE{p_{yeni}(H)\coloneqq{p(H\mid{E})}=p(H)\frac{p(E\mid{H})}{p(E)}}

Bir hipotezin (HH) kanıtı olan EE karşısında güvenilirliği, daha önce (olasılık) p(H)p(H)'nin aksine, HH'nin posterioru (olasılık) olarak adlandırılan koşullu olasılığı p(H∣E)p(H\mid{E}) tarafından değerlendirilir. Bayesçi yaklaşım felsefede, ama aynı zamanda istatistik, ekonomi ve biyoloji gibi bilimsel disiplinlerde de son derece etkilidir. Bayesçi yaklaşım ile Carnap'ın arasındaki fark, felsefi motivasyonda ve onay yargılarının farklı şekillerde anlaşılmasında yatar: Carnap için, öncelikle dünyayı eklemlerinden belirli mantıksal yollar kullanarak oymanın bir sonucudur, Bayesçiler içinse, gerçekten öznel bir belirsizlik yargısını ifade ederler.

Bilimsel kanıtların tarafsızlığını açıkça kişisel tutumlara dayanan bir çerçeveye dayandırabilir miyiz? Bazı yazarlar (Fisher 1935: 6–7), “yalnızca psikolojik eğilimlerin” ölçülmesinin inanç dereceleri gibi bilimsel araştırmalarla ilgili olmadığını iddia etmişlerdir. Bayesçiler, öznel olasılıkların kişisel önyargılarla eşit olmadığını ima eden çeşitli argümanlar sunmuşlardır. Bunlara sırayla bakalım:

  • Howson (2000) ile Howson ve Urbach'ın (1993) tartıştığı gibi, Bayesçinin amacı, kendi aralarında bağlayıcı bir onaylama derecesi belirlemek değil, deneyimden öğrenme için sağlam çıkarım kuralları sağlamaktır. Tümdengelim mantığının, öncüllerin doğruluğunu yargılamadığı ama aynı zamanda kendilerinden ne çıkarmanız gerektiğine yönelik fikir verdiği gibi, Bayes endüktif mantığı da kanıtlarla karşılaştığınız anda kendi davranışlarınızı nasıl değiştireceğinizi açıklar. Diğer tüm güncelleme kuralları, "Hollanda kitapları" denen bir duruma karşı hassastır: Bu kurallara göre, bahis yapmak, para kaybına yol açacaktır. Ek olarak, yakınsama teoremleri, yeni kanıtlar gelmeye devam ettiği sürece, çok farklı başlangıç ​​tutumlarına sahip ajanların inanç derecelerinin sonunda birleşeceğini garanti eder (Gaifman ve Snir 1982). Ancak, asıl sorunun güncelleme sürecinin iç sağlamlığına değil, kendine özgü önyargılı ve açık toplumsal değerlerle tezahür ettirilebilecek uygun bir önceliğin seçimi ile yatmadığı söylenebilir.
  • Modern Bayesçiler, onaylama derecesini, EE'nin koşullandığı HH hipotezine değil, EE'nin HH hipotezine getirdiği inanç derecesindeki artış olarak ölçmeyi tercih eder. Bazı filozoflar, genel olarak kabul görmüş bir takım sınırlamaları sağlayan tek bir mantıklı onaylama ölçüm yöntemi olduğunu, onun da inanç derecesindeki artış olduğunu ileri sürmüşlerdir (örneğin, İyi 1950; Kemeny ve Oppenheim 1952; Crupi, Tentori ve Gonzalez 2007). Bu argümanlardan biri sağlam olsaydı, artan onay derecesi kanıtın önyargısız bir şekilde değerlendirilmesini sağlayacaktır. Bugüne kadar, belirli bir onay ölçüsü için “teklik teoremlerinin” hiçbiri, felsefe cemiyetinde genel geçer olarak kabul görmemiştir. Bununla birlikte, uygulanan problemleri çözmek için, Bayesçi istatistikçiler, önceki oranların bir hipotez lehine oranı olan Bayes faktörünü yaygın bir şekilde kullanırlar. Parametrik iki hipotez durumunda H0:θ∈Θ0H_0:\theta\in\Theta_0 ve H1:θ∈Θ1H_1:\theta\in\Theta_1 olması durumunda, Bayes faktörü şöyle yazılabilir:

(3)B01(x):=p(H0∣x)p(H1∣x)⋅p(H1)p(H0)=∫θ∈Θ0p(x∣θ)p(θ)dθ∫θ∈Θ1p(x∣θ)p(θ)dθ(3)\qquad\LARGE{B_{01}(x)\coloneqq\frac{p(H_0\mid{x})}{p(H_1\mid{x})}\cdot\frac{p(H_1)}{p(H_0)}=\frac{\int_{\theta\in{\Theta_0}}p(x\mid\theta)p(\theta)d\theta}{\int_{\theta\in{\Theta_1}}p(x\mid\theta)p(\theta)d\theta}}

  • Bayesçi yaklaşım, bir ajanın rasyonel inanç derecelerine ek sınırlamalar getirerek, kişisel önyargıları ortadan kaldırabilir. Bunu yapmanın bir yolu, Maksimum Entropi Prensibi'ni (veya kısaca "MaxEnt") benimsemekten geçiyor. Bu yöntemin tarihi Jaynes'e (1968) kadar gidiyor; felsefi temelleri ise Jon Williamson (2010) tarafından geliştirildi. Williamson, inanç derecelerinin olasılık aksiyomlarını yerine getirme gereksinimini korur; ancak 2 numaralı denklemde, koşullandırma yoluyla güncelleme yapmayı reddeder. Bunun yerine, aracının inanç derecelerinin ampirik kısıtlamalarla senkronize olmasını ve bu kısıtlamalara bağlı olarak, bu inanç derecelerinin eşit olmasını, yani olabildiğince "aracı" (İng: "middling") olmalarını ister. Bu son kısıtlama, söz konusu olasılık dağılımının entropisini en üst düzeye çıkarmak anlamına gelir. Eğer ω\omega, ilgili σ\sigma-cebirinin “atomlarına” karşılık gelirse, entropi terimi şöyle ifade edilebilir:

(4)H=−∑ω∈Ωp(ω)log⁡p(ω)(4)\qquad\LARGE{H=-\sum_{\omega\in{\Omega}}p(\omega)\log{p(\omega})}

Bu denklemde sağ tarafın maksimize edilmesi benzersiz bir çözüme yol açtığından, öznel yanlılık ortadan kalkar. MaxEnt'e gitmek yerine; bir ajanın olgusal tutumlarını temsil etmeyen, ancak simetri, matematiksel uygunluk veya verilerin posterior üzerindeki etkisini maksimize etme prensipleri ile belirlenen nesnel öncelikler de doğru varsayılabilir (örneğin Jeffreys 1939 [1980]; Bernardo 2012). Bununla birlikte, genel olarak, nesnel Bayesçi yaklaşımların pratik başarıları, felsefi temellerin zayıflatılması pahasına gelir (örneğin, Sprenger 2012).

Bu nedenl Bayesçilik, bilimsel nesnelliği kişisel özyinelemeden korumaya yönelik kısmi bir cevaptan daha fazlasını sağlamaz. Öte yandan, yukarıdaki önerileri yapılan itirazlar nakavt argümanları değildir ve tartışılan yaklaşımların daha da gelişmesi, istatistiksel kanıtların yorumlanmasında tarafsızlık ile öznel varsayımlar arasındaki şeffaflığı uzlaştırmaya yardımcı olabilir.

Bu, şu ana kadar tartıştığımız teorilerin tümünün hedefi kaçırdığı iddia edebilir. Bayesçiler, özellikle hangi teorilere rasyonel olarak inanmamız gerektiğini sorarlar. Önceki bölümlerde belirtilen karar prosedürleri, "ne yapmamız gerektiği" sorusuna cevap veriyor. Her ikisi de, istatistiksel kanıt kavramını ana odak noktalarının belirleyici noktasından analiz ediyor: inançları ve kararları... Fakat bir hipoteze olan desteği ya da çürütmeyi, öznelciliği veya davranışsal çerçeveyi doğru kabul etmeden, öznellikler-arası bir biçimde tatmin edici bir şekilde ölçemez miyiz? Bu, bilimsel kanıtların sıklıkçı (İng: "frequentist") ve olasılık-temelli açıklamalarının hedefinde olandır.

Sıklıkçı (Frequentist) Çıkarım

Sıklıkçı delil kavramı, bir hipotezin istatistiksel testi fikrine dayanır. İstatistikçi Neyman ve Pearson'ın etkisinde, bu testler genellikle bir testin varsayımsal bir tekrar serisinde yanlış kararların göreceli sıklığını en aza indiren rasyonel karar prosedürleri olarak kabul edildi.

Önceki bölümlerde de gördüğümüz gibi, bu tür testlerde eşiklerin seçimi, bağlamsal değer yargılarını ve kişisel önyargıları yansıtabilir. Ayrıca bu, hipotezin hatalı bir şekilde kabul edilmesi veya reddedilmesi ile ilgili kayıplar, deneycinin bilemeyeceği bir şekilde, uygulamanın bağlamına bağlıdır. Bu, bilim insanlarının kendilerini istatistiksel testlerin kanıtlara dayalı yorumlanması ile sınırlandırdıklarını ve gerçek kararları politika yapıcılara ve düzenleyici kurumlara bıraktıkları bir işbölümüne ihtiyaç olduğunu gösteriyor.

Böyle bir yaklaşım Ronald A. Fisher (1890-1962) tarafından geliştirilmiştir ve istatistiksel çıkarım sorunlarının sırada (ortodoks) çözümü haline gelmiştir. Fisher, eğer gözlemlenen bir sonuç “aşırı” ise, o zaman sonucun hipoteze karşı kanıt sağladığını belirtir. Başka bir deyişle, bir sonuç boş hipotez HH altında mümkün olan diğer sonuçlardan daha düşük olasılıktaysa, HH'nin savunulabilirliğinin altını oyar:

Ya istisnai olarak aşırı nadir bir olasılık gerçek oldu, ya da ileri sürülen teori [= boş hipotez] doğru değil. (Fisher 1956: 39)

Bu durumda, test edilen hipoteze karşı kanıtların gücü, p-değerine eşittir. P-değeri, gerçekte gözlemlenen veriler kadar az olan bir sonuç elde etme olasılığıdır. Şekil 1, bu değerin grafiksel bir gösterimini vermektedir.

Bu olasılık, diğer olası sonuçlarla karşılaştırıldığında EE'nin HH'ye ne derecede karşı olduğunu ölçer ve ne kadar düşük olursa, HH'ye karşı kanıtlar o kadar güçlüdür. Fisher, p-değerini "[boş hipoteze] yönelik inançsızlığımızın ne kadar rasyonel olduğunun bir ölçüsü" olarak yorumladı(Fisher 1956: 43).

Geleneksel olarak, 0,05'ten küçük bir p-değeri, “anlamlı kanıt” olarak sınıflandırılır. 0,01'den küçük bir p-değeri ise “çok önemli kanıt” olarak adlandırılır. Bu temel fikir, aynı zamanda Mayo'nun (1996) hata istatistiği teorisinin temelini oluşturur. Ancak o, bir testin "ciddiyetine" (yani "gözlemlenen gücüne") odaklanır.

Kanıtlara yönelik bu kavram görünüşte nesneldir; ancak çeşitli sorunlara neden olabilir (ayrıntılı tartışma için Sprenger 2014'e bakınız). İlk olarak, istatistiksel anlamlılık için ünlü %5 eşiği açıkça keyfidir ve nesnel değildir. Önemlilik kavramını ölçmek için bunun veya herhangi bir başka özel kanıt standardının kullanılması gerektiğine dair kesin ve ikna edici bir gerekçe yoktur. İstatistikçilerin belirttiği gibi, “Tanrı, 0,06'yı [yani, %6 eşiğini] neredeyse 0,05 kadar seviyor" (Rosnow ve Rosenthal 1989: 1277).

Kurumsal bir bakış açısına göre, p-değerlerinin sıklıkçı algısı da sorunludur. Geleneksel önemlilik seviyelerinin otomatik kullanımı, birçok değerli araştırmanın bastırıldığı anlamına gelir, çünkü “önemsiz” sonuçların yayınlanma şansı yoktur. Dahası, iki miktar arasında nedensel bir ilişki olmasa bile, bir kişi saf şansla önemli (ve dolayısıyla yayınlanabilir) bir sonuç bulabilir. Bunun kaza ile gerçekleşmesi olasılığı, istatistiksel anlamlılık eşiğine (yani% 5) eşittir. Bu, gerçek bir nedensel ilişki tespit etme ihtimalimizden makul derecede yüksektir. Bu nedenle Ioannidis (2005), yayımlanan araştırma bulgularının çoğunun yanlış olduğu sonucuna varmaktadır. Bu etki, kısmen de olsa kanıtların sıklıkçı yaklaşımının bir sonucudur. Gerçekten de, birçok araştırmanın bulguları diğer araştırmacılar tarafından tekrar edilemez ve heyecan sonrasında hayal kırıklığı yaşamak, bilimin öncüleri arasında hiç de nadir değildir.

Son olarak, delillerin sıklıkçı yorumunun tarafsızlığına karşı, ilkeli bir felsefi itiraz vardır: örnek uzay bağımlılığı. Sıklıkçı istatistikte bu, kanıtların gücünün hangi gözlenebilecek olan (ancak gözlenmemiş olan) kanıtlara bağlılık anlamına gelir. Örneğin, ölçüm cihazımızda bir kusur olduğunu öğrendiğimizde, kanıtın deney-sonrası değerlendirmesini değiştirmeliyiz; her ne kadar bu kusur aslında gözlemlenen sonuçlarla ilgili olmasa bile! Bayesçiler açısından bu, sıklıkçı delil ifadelerinin, deneycinin niyetlerine bağlı olduğu anlamına gelir (Edwards, Lindman ve Savage 1963; Sprenger 2009): Sonuçlar farklı olsaydı deneye devam eder miydi? Öngörülemeyen koşullara nasıl tepki verirdi? Eğer bir kişinin çıkarımları bu soruların cevaplarına dayanıyorsa, kişisel önyargılardan bağımsızlığı gerçekleştirmek zor gözüküyor.

Olabilirliğe-Dayalı Çıkarım

Sıklıkçı ve Bayesçi çıkarımlar arasındaki orta yol, Alan Turing ve I.J. Good'un II. Dünya Savaşı sırasında Enigma kodunu kırma konusundaki çalışmalarından gelmektedir. Araştırmaları, kanıtların EE'nin HH hipotezini ne ölçüde desteklediğini sormak yerine, EE'nin alternatif bir H′H''ye nazaran HH'yi ne kadar desteklediğini ölçmeye dayanmaktadır (Good, 1950). Bu yaklaşımda, kanonik ağırlık ölçüsü ww şöyle ifade edilir:

(5)w(E,H,H′)=log⁡p(E∣H)p(E∣H′)(5)\qquad\LARGE{w(E,H,H')=\log{\frac{p(E\mid{H})}{p(E\mid{H'})}}}

Burada, önceden sözünü ettiğimiz Bayes faktörü bir genelleştirmedir. ww'ya veya ww'nun monotonik dönüşümlerine dayanan istatistiksel kanıt kavramı, olabilirliğe dayalı kanıt teorisi olarak adlandırılır. Bunun nedeni, rakip hipotezler altındaki gerçek kanıtlara, yani EE'ye, HH'nin EE üzerindeki olabilirlikleri denmesidir.

HH ve H′H', gözlemlenen kanıtlar için spesifik istatistiksel dağılımları ima ettiğinde, bu ölçü objektif ve özneden-bağımsız bir şekilde hesaplanabilir. Bu nedenle, istatistikçilerin azınlığı (örneğin, Royall 1997) bu önlemi temel bir delil nosyonu olarak kullanır ve Hacking (1965) ve Sober (2008) gibi filozoflar bu kanıt kavramını biçimsel epistemoloji, endüktif mantık ve ve biyoloji felsefesindeki çeşitli konulara uygulamışlardır.

Ancak, ww'nun kapsamı sınırlıdır. Bir dağılımın ortalamasının veya varyansının değerlerinin rutin olarak test edilmesinde, H′H' genellikle bileşenleri Θ\Theta parametresiyle endekslenen, bileşik bir hipotezdir (örneğin, H:θ=θ0H:\theta=\theta_0 hipotezi, H′:θ≠θ0H':\theta\neq\theta_0 hipotezine karşı test edilir). Bir Bayesçi, daha sonra HθH_{\theta} hipotezlerine karşı öznel inanç tutumlarını kullanır, p(E)=∑θp(Hθ)p(E∣Hθ)p(E)=\sum_{\theta}p(H_{\theta})p(E\mid{H_{\theta}})'yı hesaplar ve koşullandırma yoluyla inançlarını günceller. Bununla birlikte bir "olabilirlikçi", bileşik bir hipotezi basit birine dönüştürmek için öznel olasılık kullanamaz. Bu nedenle, bileşik istatistiksel hipotezler için ya w(E,H,H′)w(E, H, H') gibi öznel ağırlıklar getirerek nesnelliğini tehlikeye atmamız gerekir ya da örneğin maksimum olasılıkları karşılaştırmaya geçerek, kavramsal argümanları ww lehine zayıflatmak zorunda kalırız.

Bulgularımızı özetlediğimizde şunu görüyoruz: İstatistiksel önyargının ve kişisel yanlılık kaynaklarının tamamını ortadan kaldırmayı başaran hiçbir istatistiksel kanıt teorisi yoktur. Bayesçiler bu konuda dürüsttür: Öznel varsayımları, bilimsel akıl yürütmekten çıkarılamaz olarak görür. Bu, istatistiksel kanıtların kısıtlayıcı yönlerinin, örneğin Bayes faktörleri kullanılarak objektif bir şekilde ölçülebileceğini ekarte etmez. Bu noktada Bayesçiler, belki de “en saf” nesnel istatistiksel kanıt modeline sahip olan ve aynı zamanda en sınırlı kapsamı olan olabilirciler ile hemfikirdirler. p-değerlerine dayanan sıklıkçılık kavramı hala istatistiksel uygulamaya egemendir, ancak bazı kavramsal dezavantajları vardır ve özellikle de yanıltıcı bir nesnellik izlenimine sahiptir. Bu durum, (en değerli kanıt kaynağı olan) randomize kontrollü çalışmaların sıkça görüldüğü "kanıta dayalı tıp" gibi alanlar için büyük etkilere sahiptir. Bize kalırsa sıklıkçı çıkarımın savunusu, istatistiki kanıtları yorumlamak için koyulan göreceli olarak katı kuralların, bilim cemiyetinde araştırma sonuçlarının iletişimini ve değerlendirmesini kolaylaştırdığına dayanmalıdır. Bu, bir Bayesçi için elde edilmesi zor bir şeydir.

Özel Bilimlerdeki Sorunlar

Şimdiye kadar tartıştığımız her şey, bilimlerin çoğunda veya hepsinde geçerliydi. Bu bölümde, sosyal bilimlerde, ekonomide ve kanıta dayalı tıpta ortaya çıkan bazı spesifik konulara bakacağız.

Max Weber ve Sosyal Bilimlerde Objektiflik

Sosyal bilimler felsefesinde, doğa ile sosyal bilimler arasındaki yöntemlerin yanı sıra hem hedefler hem de yöntemler açısından bir uçurum bulunduğunu savunan uzun bir gelenek vardır. Neo-Kantçılar arasında bulunan Heinrich Rickert ve Wilhelm Windelband gibi düşünürler, hermenetikçi Wilhelm Dilthey, sosyolog-ekonomist Max Weber ve yirminci yüzyıl hermenetikçileri Hans-Georg Gadamer ve Michael Oakeshott gibi düşünürlerle ilişkili olan bu gelenek, amacı doğal yasalar oluşturmak ve deneysel/nedensel analizlerle yoluna devam etmek olan doğa bilimlerinin aksine, sosyal bilimlerin amacının, toplumsal olayların anlaşılmasını (“Verstehen”), bireylerin eylemlerine atfettiği anlamların yorumlayıcı incelenmesidir (Rickert 1929/1986; Windelband 1915; Dilthey 2002; Weber 1904b [1949]; Gadamer 1989; Oakeshott 1933).

Bu şekilde anlaşıldığında, sosyal bilimler birden fazla anlamda tarafsızlıktan yoksundur. Sosyal bilimlerde tarafsızlık ile ilgili daha önemli tartışmalardan biri de değer yargılarının oynadığı rol ve en önemlisi, değer-yüklü araştırmanın, eylemlerin arzu edilebilirliği ile ilgili iddiaları içerip içermediğiyle ile ilgilidir. Max Weber, sosyal bilimlerin mutlaka değer-yüklü olduğunu belirtmiştir. Bununla birlikte, sosyal araştırmacının, ajanların hedeflerinin övgüye değer olup olmadığına ilişkin görüşlerini dikkate alarak bir dereceye kadar nesnelliğe ulaşabilirler. Benzer bir şekilde, çağdaş ekonominin değer-yüklü olduğu söylenebilir, çünkü ajanların tercihlerine dayanarak sosyal olayları öngörür ve açıklar. Bununla birlikte, ekonomistler, ekonomistlerin insanlara neye değer vermeleri gerektiğini söyleme işinde olmadıklarını çok sert bir şekilde söylemektedirler. Bu sayede modern ekonominin Weberist “araştırmacı değerlerinden yoksunluk” anlamında objektif olduğu söyleniyor. Bunu daha önceden detaylıca ele almıştık.

"Sosyal Bilimler ve Sosyal Politikada Nesnellik" başlıklı makalesinde (Weber 1904a [1949]) Weber, perspektifsiz bir sosyal bilim fikrinin anlamsız olduğunu savunur:

"Sosyal olguların" mutlak olarak objektif ve bilimsel bir analizi olamaz. Bu tarz analizler özel, "tek-taraflı" görüşlerden bağımsız olamaz. Bu önyargılar açıkça veya gizli bir şekilde, bilinçli olarak veya olmayarak seçilirler, analiz edilirler ve izah edici amaçlar şeklinde organize edilirler (sf. 72).

Görülebileceği gibi, tüm kültürel gerçeklik bilgisi, her zaman belirli bir bakış açısından gelmektedir. (sf. 81)

Bunun nedeni, iki yönlüdür. Birincisi, sosyal gerçeklik, tam bir açıklama ve açıklama yapabilmek için çok karmaşıktır. Bu yüzden seçmek zorundayız. Ancak, belki de doğa bilimlerine aykırı olarak, olguların evrensel doğal yasalara uygun olan yönlerini seçip de, geri kalan her şeye “bütünleşmemiş artıklar” olarak bakmayız (s. 73). Bunun nedeni de ikincisi nedendir: Sosyal bilimlerde, sosyal olguları bireysel olarak, yani bizim için önem taşıyan benzersiz yapılandırmalarıyla bütünleşik olarak anlamak istiyoruz.

Değerler, seçim problemini çözer. Bize hangi sosyal soruları ele almamız gerektiğini söylerler; çünkü bunlar bize sosyal olayların kültürel önemi hakkında bilgi verir:

Mevcut somut gerçekliğin sadece küçük bir kısmı, değere-koşullu ilgimize bağlı olarak renklenmiştir ve çok az gerçeklik tek başına bizim için önemlidir. Bu nokta önemlidir, çünkü bizim değerlerimizle olan bağlantılarından ötürü kullanımı önemli olan ilişkileri ortaya çıkarır. (sf. 76)

Weber'in, Dilthey ve diğerlerinin aksine, sosyal ve doğal bilimlerin farklı şeyler olduğunu düşünmediğini vurgulamak önemlidir. Sosyal bilimler de, ilgilendikleri fenomenlerin nedenlerini inceler ve doğal bilimler de doğal fenomenleri kendi yöntemleriyle açıklamaya çalışır. Bununla birlikte, nedensel kanunların rolü iki alanda farklıdır. Doğa bilimlerinde nedensel bir yasa oluşturmak genellikle kendi içinde bir son olsa da, sosyal bilimler yasalarında, kültürel olayları özgünlüklerinde açıklamanın bir aracı olarak zayıflatılmış ve "eşlik edici" bir rol oynamaktadır.

Bununla birlikte Weber için sosyal bilimler en azından iki şekilde objektiftir: İlk olarak, ilgi alanlarıyla ilgili araştırma soruları tespit edildikten sonra, kültürel olarak önemli olayların nedenleri hakkındaki cevaplar, bir araştırmacının bireysel özdeşleştirmelerine bağlı değildir:

Ancak, açıkça görülüyor ki, kültürel bilimlerdeki araştırmalar, yalnızca bir kişi için geçerli olan, diğerleri için geçerli olmayan düzeyde “öznel” sonuçlara sahip değildir. […] Çünkü bilimsel gerçek, gerçeği arayan herkes için geçerli olan şeydir. (Weber 1904a [1949]: 84)

Sosyal bilimlerin iddiaları bu nedenle üçüncü anlamda nesnel olabilir (önceki bölümleri hatırlayın). Üstelik, belirli bir olgunun “kültürel açıdan anlamlı” olduğunu belirleyerek araştırmacı, bir uygulamanın “anlamlı” olup olmadığını veya “önemli” olup olmadığını ve övgüye değer olup olmadığını düşünür: “Fuhuş, din veya para ile aynı şekilde kültürel bir fenomendir.”(s. 81). Bu görüşün önemli bir sonucu, 1900'lerin başındaki “Werturteilsstreit” (değer yargılarıyla ilgili tartışma) denilen alanda ön plana çıktı. Bu tartışmada Weber, Gustav Schmoller çevresindeki “kürsü sosyalistlerine” karşı, sosyal bilimcilerin bir bilim insanının doğrudan tartışmalara katılmaması gerektiği fikrini ileri sürdür; çünkü bilimin amacı, amaçların uygunluğunu incelemek değildi. Politika bir hedef göz önüne alındığında, bir sosyal bilimci hedefe ulaşmak için etkili stratejiler hakkında önerilerde bulunabilir; ancak sosyal bilimler, hedeflerin kendilerinin arzu edilebilirliğine ilişkin bir duruş sergilememek anlamında değerlerden-arınmış olmalıdır. Bu, bizi değerlerden özgürlük olarak tarafsızlık kavramımıza götürür.

Çağdaş Rasyonel Tercih Teorisi

Günümüzün ana akım iktisatçıları, Max Weber'in tarafsızlık hakkındaki görüşlerini yansıtan bir görüşe sahipler (bunu az önce tartışmıştık). Bir yandan, değer yargılarının ekonomik kuramlamanın merkezinde olduğu açıktır. “Tercihler”, çağdaş ana akım ekonomideki ana teori olan rasyonel seçim teorisinin kilit bir konseptidir. Tercihler, değerlendirmelerdir. Bir birey A'yı B'ye tercih ederse, A'ya B'den daha fazla değer verir (Hausman 2012). Bu nedenle, ekonomistlerin piyasa davranışını rasyonel seçim teorisi olarak öngörüp açıklamaları durumunda, piyasa davranışını kendi değer yargılarıyla yüklü bir şekilde öngörüp ve açıklamış olurlar.

Bununla birlikte, ekonomistlerin, bireylerin değerlerinin aynı zamanda “nesnel olarak” ne düzeyde iyi olup olmadığına dair bir duruş almaları gerekmiyor:

[…] Bir ajanın [rasyonel seçim teorisi] bakış açısına göre rasyonel olması, seçeceği eylem tarzının nesnel olarak optimal olduğu anlamına gelmez. Arzuların herhangi bir “iyilik” ölçüsüyle aynı hizada olması gerekmez: Timsahın istila ettiği bir gölde yüzmeyi riske alabilirim; bana zarar verdiğini bilmeme rağmen sigara içmek veya alkol almak isteyebilirim. Optimallik, ajanın arzuları tarafından belirlenir; tersi geçerli değildir. (Paternotte 2011: 307–8)

Gul ve Pesendorfer de benzer şeyler yazıyorlar:

Bununla birlikte, standart iktisatın terapötik bir tutkusu yoktur, yani bireyin hedeflerini değerlendirmeye veya iyileştirmeye çalışmaz. Ekonomi, mutluluğu maksimize eden seçimler, görev duygusunu yansıtan seçimler veya bazı dürtülerin tepkisi olan seçimler arasında ayrım yapamaz. Ayrıca, standart iktisat, ajanların bu amaçlarından hangisinin yerine getirmesi gerektiği konusunda da bir pozisyon almamaktadır. (Gül ve Pesendorfer 2008: 8)

Standart görüşe göre, rasyonel seçim teorisinin talep ettiği tek şey, insanların tercihlerinin (dahili olarak, kendi içlerinde) tutarlı olmasıdır; insanlara neyi tercih etmeleri gerektiğini, tercihlerinin dış normlar veya değerler ile tutarlı olup olmadığını söyleme konusunda hiçbir işi yoktur. Dolayısıyla, ekonomi değer yüklüdür; ancak davranışı tahmin etmek ve açıklamak isteyenlerin değerleriyle değil, davranışı tahmin edilen ve açıklanan ajanların kendi değerleriyle yüklüdür.

Sosyal bilimlerin ve özellikle ekonominin bu konuda tarafsız olup olmadığı, yani Weber'in ve çağdaş ekonomistlerin algısı tartışmalıdır. Bir yandan, (sadece iktisatta değil aynı zamanda siyaset biliminde ve diğer sosyal bilimlerde de iş başında olan) rasyonel seçim teorisinin dış normlara veya değerlere atıfta bulunmadan, ampirik fenomenlere uygulanamayacağına inanmak için bazı nedenler var (Sen, 1993 Reiss 2013).

Öte yandan, ekonomistlerin ve diğer sosyal bilimcilerin, sosyal amaçlar hakkındaki tartışmalara katılmaması gerektiği açık değildir. Birincisi, standart Weberci yaklaşımında refah analizi yapmaya çalışmak, normatif taahhütleri ortadan kaldırmak yerine, onları gizleme eğilimindedir (Putnam ve Walsh 2007). Belirsiz değer yargıları sosyal bilimciye bir politika danışmanı olarak zarar verebilir, çünkü sosyal bilime olan güveni teşvik etmek yerine, ona engel olacaktır. Dahası ekonomistler, çeşitli nedenlerden dolayı etik tartışmalara katkıda bulunabilecek konumdadır ve bu nedenle bu sorumluluklarını ciddiye almaları gerekmektedir (Atkinson 2001).

Kanıt-Temelli Tıp ve Sosyal Politika

Doğa bilimlerinde “mekanik tarafsızlık” ve 19. yüzyılda ve 20. yüzyılın ortalarında sosyal bilimlerde ve politika bilimlerinde nicelendirilmeye yönelik talepler aynı zamanda, daha yakın bir zamanda günümüze sosyal bilimler ve politika alanını kasıp kavuran biyomedikal araştırmalardaki yeni bir akımdan sorumludur. “Kanıta dayalı tıp” olarak adlandırılan bir tıbbın erken dönem savunucuları, tıp alanındaki “insan unsurunun” küçümsenmesini hedeflediler:

Kanıta dayalı tıp, sezgiyi, sistematik olmayan klinik deneyimi ve patofizyolojik gerekçeyi klinik karar verme için yeterli zemin olarak vurgulamaktadır ve klinik araştırmalardan elde edilen kanıtların incelenmesini vurgulamaktadır. (Guyatt ve diğerleri 1992: 2420)

Sezginin, klinik deneyimin ve patofizyolojik gerekçenin kesinlikle delil teşkil edebileceğini kesin bir dille iddia etmek üzerinden giderek bu yeni akımı “kanıta dayalı” olarak adlandırmak, en iyi ihtimalle yanıltıcı bir isimlendirmedir. Ancak kanıta dayalı uygulamaların savunucularının akıllarında daha dar bir "kanıt" kavramı vardır: randomize kontrollü çalışmaların (RKÇ) sonuçlarının analizi. Bu akım şu anda biyomedikal araştırmalarda, kalkınma ekonomisinde ve özellikle İngilizce konuşan dünyada, psikoloji, eğitim ve sosyal politika alanlarında, özellikle de sosyal bilimlerde çok güçlü.

Amaç, öznel (önyargılı, hataya yatkın, kendine özgü) olan kararları, mekanik olarak objektif yöntemlerle değiştirmektir. Ancak, diğer alanlarda olduğu gibi, sorgulamayı mekanikleştirmeye çalışmak, sonuçların hassasiyetinde ve faydasında azalmalara yol açabilir.

Sosyal ve biyomedikal bilimlerde nedensel ilişkiler, faktörlerin ve koşulların son derece karmaşık düzenlemelerini barındırır. Örneğin, bir maddenin toksik olup olmadığı, onu tüketen nüfusun metabolik sisteminin ayrıntılarına; eğitim politikası ise öğrencilerin öğrenme sürecini etkileyen faktörlere bağlıdır. Eğer bir RKÇ başarıyla gerçekleştirilirse, teste tabi tutulan tedavinin etkinliği (veya bir maddenin toksisitesi) hakkındaki sonuç, deney faktörlerinin ve koşullarının belirli bir kombinasyonu için kesindir (Cartwright 2007). Ancak birçok açısı (göreceli olarak) mekanik olarak uygulanabilen RKÇnin aksine, sonucu yeni şartlara uyarlamak (örneğin bir hastaya tedavi önermek), her zaman kanıt temelli uygulamaların savunucularının kaçınmak istediği türden öznel yargıları içerir. Bu öznel yargılar, testin hedef nüfus ile benzerliği konusundaki hükümler gibi şeylerdir.

Öte yandan, RKÇ'ler “önyargıdan arındırma prosedürü” olarak kabul edilebilir, çünkü hastaların, araştırmacıların kişisel ilgi alanlarına göre tedavi edilmelerini önler, böylece en sağlıklı (veya en zeki veya diğer "en" olan) deneklerin araştırmacının en sevdiği terapiyi almasını önler. Elbette dengesiz tahsisler tamamen tesadüfen gerçekleşebilir; ancak randomizasyon, tahsisatın birilerinin çıkarlarını desteklemek amacıyla, bilerek yapılmayacağına dair bir çeşit garanti vermektedir. Bu nedenle, a priori bir açıdan bakacak, deneysel prosedür söz konusu çıkarlara göre daha tarafsızdır. Bu nedenle de, en iyi sonuçların garantörü olmasa da, ABD Gıda ve İlaç İdaresi (FDA) tarafından 1960'larda ve 1970'lerde, talidomid ve diğer skandallar nedeniyle kaybettiği halkın güvenini yeniden kazandırmak için, tedaviler hakkındaki kararlarına tıptaki RKÇ'leri farklı derecelerde dahil etti (Reiss ve Teira 2013; Teira 2010). Bununla birlikte, rastlantısallaşmanın, en iyi ihtimalle "seçim önyargısı" denen özel bir tür önyargı için etkili olduğuna dikkat etmek önemlidir. Diğer önemli epistemik kaygılar bu prosedürde ele alınmaz, ancak ihmal edilmemelidir (Worrall 2002).

Enstrümentalizm (Araçsalcılık) Çare Olabilir mi?

Daha önceki bölümlerde, bilimsel nesnellik ile bilime olan güvenin yakından bağlantılı olduğunu gördük. Bilimsel nesnellik istiyoruz; çünkü bilim insanlarına, sonuçlarına ve tavsiyelerine güvenmek istiyoruz. Ayrıca bilimsel nesnelliği, bilim insanlarına, sonuçlarına ve tavsiyelerine güvenmek istediğimiz ölçüde istiyoruz.

Önerilen bilimsel nesnellik kavramlarının oldukça düşük başarıya sahip olmalarından çıkarılması gereken muhtemel bir ders, bu kavramların, fikirlerin mantıksal düzenini yanlış anlıyor olmasıdır. Bilimin bazı ayrıcalıklı özelliklerine bakarlar, bu özelliği “nesnellik yapımı” olarak tanımlarlar ve daha sonra bu özelliğin güvenilirliği üretip üretmediği meselesini kadere bırakırlar. Açık olan alternatif, bu sırayı tersine çevirmek, nihayetinde istediklerimizle başlamak ve daha sonra bunu teşvik edebilecek özellikleri aramaktır.

Sonuçta istediğimiz bilime güven ise, o zaman bilimin güveni destekleyen herhangi bir özelliğini “amaç” olarak tanımlayabiliriz (bkz. Fine 1998: 18). Yani, her şey uygundur ("her şey gider"): Uygulama, bilime olan güveni sağladığı sürece... Ele aldığımız üç geleneksel alternatife aykırı olarak, bu kavramı, bilimsel tarafsızlık açısından araçsalcılık olarak adlandırabiliriz.

Araçsalcı bir bakış açısıyla, bilimsel araştırmanın nesnel özelliklerini tanımlamak ampirik ve bağlamsal bir mesele haline gelir. Halkın güveniyle doğru nedensel ilişki içinde olan her şeyin bilimin nesnel bir özelliği olarak sayılacağı ampirik olarak varılabilir bir sonuçtur. Bu özelliklerin ne olabileceğini önceden söylemenin bir yolu yok. En azından bu özelliklerin zamana, yere, disipline ve diğer bağlamsal unsurlara göre değişme olasılığı bulunduğu bağlamsal bir gerçektir. Örneğin, üç geleneksel anlayıştan bir veya daha fazlasının, şu anda böyle olmasa bile bir zamanlar bilime olan güveni arttırdığı söylenebilir. Aynı zamanda bir bilime olan güvenini teşvik eden, ancak diğerlerine olan güveni teşvik etmeyen özellikler de tespit edilebilir. Ve güven oluşturma özelliklerinin sosyal ve politik koşullara göre değişmesi söz konusu olabilir; farklı gelişim aşamalarında veya savaş ile barış zamanları arasında farklı özellikler göze çarpıyor olabilir.

Nesnellik hakkındaki bu düşünce biçiminin güçlü yanı, bu makalenin ana gövdesinde tartışılan tehditlerden hiçbirinin (“hiçbir yerden bakış”, değer içermeyen idealler ve bilimde bulunan önyargılar ve kişisel özdeşleştirmeler gibi şeyler dolayısıyla ortaya çıkan zorlukların hiçbirinin) bilimsel nesnelliği risk altına sokan tehditler olmadığıdır. Toplumun; dünyayı, epistemik olmayan değerlerin bilimsel karar vermede önemli rol oynadığı ve kişisel unsurların sonuçları etkilediği bir bakış açısıyla temsil eden bilime güvenemeyeceğini düşünmek için hiçbir neden yoktur. Bu nedenle, araçsalcı anlayıştaki bilimsel nesnellik, takip etmeye değer bir şey verdiği için değerlidir ve aynı zamanda ulaşılabilirdir de!

Aynı zamanda belki de nesnelliğe yönelik araçsalcılık, kavramın açıklanmasından ziyade bir araştırma programı olarak görülebilir. Belirli bir yerde ve zamanda, halkın güvenini destekleme konusunda çok başarılı bir bilim alanımız olduğunu varsayalım. Bu başarıda, bu bilimsel uygulamanın hangi özelliklerinin asıl sorumlu olduğunu nasıl söyleyeceğiz? Deney yapmak kesinlikle mümkün değildir. Tarihsel bölümleri gözlemlemek ve karşılaştırmak, sonuçları etkileyemez; çünkü tarihi olaylar ve yerlere bağlı olarak iki bilim arasında her zaman çok sayıda fark olacaktır.

Ayrıca, nesnellik, bilime olan güveni artıran özelliklerle tanımlanırsa, akıllıca pazarlamanın bilimsel objektifliğin çok önemli bir özelliği olmasını nasıl önleriz? Ya da bir bilimin kamu güvenini kaybettiğini varsayalım (makro ve finansal ekonominin 2007'den sonraki mali krizden sonra yaptığı gibi). Güveni yeniden kazanmak için etkili stratejiler neler olabilir? Belki de araçsalcılık, cevapladığından daha fazla soru ortaya çıkarmaktadır.

Ancak araçsalcılık, alternatif görüşlerin bariz zorluklarından hiçbiriyle yüzleşmek zorunda değildir; bu yüzden değerli bir araştırma projesi olabilir. Geleneksel nesnellik görüşlerinin savunucularına yönelik en büyük güçlük, en sevdikleri objektiflik kavramının belirli özelliklerinin (örneğin, değer özgürlüğünün), bağlamsal kısıtlamalardan bağımsız olarak bilimin epistemik otoritesini nasıl güvence altına aldığını ve bu özelliklerin bilimsel iddiaların güvenilirliğini desteklemek için her durumda nasıl kullanıldığını göstermektir. Araçsalcı ve geleneksel araştırma programları bu nedenle birbirlerini verimli bir şekilde tamamlayabilir.

Sonuçlar

Öyleyse, bilimsel nesnellik arzu edilir mi? Ulaşılabilir mi?

Görüldüğü gibi bu, terimin nasıl anlaşıldığına fazlasıyla bağlıdır. Bilimsel tarafsızlık kavramının üç farklı konseptine ayrıntılı olarak baktık: gerçeklere bağlılık, değer özgürlüğü ve kişisel önyargılardan özgürlük. Her durumda, ya bilimin bu anlamda tam nesnelliği sağlayamadığına ya da bunu yapmaya çalışmanın iyi bir şey olmayacağına ya da her ikisine birden inanmak için bazı sebepler vardır. Bu, bilimdeki nesnellik fikrinden vazgeçmemiz gerektiği anlamına mı geliyor?

Bilimsel tarafsızlığı, hiçbir yerden, değerlerden ve kişisel önyargılardan bakış açısından tanımlamanın zor olduğunu gösterdik. Bu konuda olumlu bir şey söylemek çok daha zor. Belki de bunun nedeni, Popper'in düşündüğü gibi, iddia ve bulgularla ilgili kapsamlı bir eleştirel tutumu ile ilgilidir. Belki de bunun nedeni, Longino'nun savunduğu gibi, birçok sesin aynı şekilde saygı duyulması ve kabul edilen standartlara maruz kaldığı gerçeğidir. Belki de tamamen başka bir şeydir. Belki de (bazıları bu makalede tartışılanlar da dahil olmak üzere) çeşitli faktörlerin bir kombinasyonudur.

Ancak, (şimdilik) dereyi görmeden paçayı sıvamamak lazım. Bilimsel objektifliğin belirli bir açıklamasını savunanlar gibi, bilimsel objektifliğin eleştirmenleri de bilimi nesnel, güvenilir ve özel kılan şeyleri açıklamakta zorlanıyorlar. Örneğin, değer içermeyen ideal (VFI) hakkındaki tartışmamız, VFI'nin alternatiflerin de en az VFI'nin kendisi kadar sorunlu olduğunu ve VFI'nin tüm yetersizlikleri ile hala bilimsel bütünlüğü ve nesnelliği teşvik etmek için yararlı bir sezgisel olabileceğini ortaya koydu. Benzer şekilde, “tarafsız” bir bilim imkansızsa bile, bilim insanlarının gerekçelerini istenmeyen önyargı biçimlerine karşı (örneğin uygun bir istatistiksel çıkarım yöntemi seçme konusunda), korumak için benimseyebilecekleri birçok mekanizma vardır.

Her ne ise, bilim objektif kılan şeyin pozitif bir karakterizasyonunu yapmanın zor olduğunu keşfetmek şaşırtıcı olmamalıdır. Bunun cevabını bilseydik, tümevarım problemini de çözmüş olurduk (çünkü hangi prosedürlerin veya formların bilimin başarısından sorumlu olduğunu biliyor olurduk).

Bu problem üzerinde çalışmalar devam ediyor. Bilimsel tarafsızlığı anlama arayışı da öyle...

Bu İçerik Size Ne Hissettirdi?
  • Tebrikler! 2
  • Muhteşem! 1
  • İnanılmaz 1
  • Bilim Budur! 0
  • Mmm... Çok sapyoseksüel! 0
  • Güldürdü 0
  • Umut Verici! 0
  • Merak Uyandırıcı! 0
  • Üzücü! 0
  • Grrr... *@$# 0
  • İğrenç! 0
  • Korkutucu! 0
Kaynaklar ve İleri Okuma
  1. Çeviri Kaynağı: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
  • A. Atkinson. (2001). The Strange Disappearance Of Welfare Economics. Kyklos, sf: 193–206. | Arşiv Bağlantısı
  • J. M. Bernardo. (2012). Integrated Objective Bayesian Estimation And Hypothesis Testing. Bayesian Statistics 9: Proceedings of the Ninth Valencia Meeting, sf: 1–68. | Arşiv Bağlantısı
  • G. Betz. (2013). In Defence Of The Value-Free Ideal. European Journal for the Philosophy of Science, sf: 207–220. | Arşiv Bağlantısı
  • J. Biddle. (2013). State Of The Field: Transient Underdetermination And Values In Science. Studies in History and Philosophy of Science, sf: 124–133. | Arşiv Bağlantısı
  • J. Biddle, et al. (2010). Value Judgements And The Estimation Of Uncertainty In Climate Modeling. New Waves in Philosophy of Science, sf: 172-197. | Arşiv Bağlantısı
  • R. Braithwaite. (1953). Scientific Explanation. Yayınevi: Cambridge University Press.
  • R. Carnap. (1950). Logical Foundations Of Probability. Yayınevi: University of Chicago Press.
  • R. Carnap. (1952). The Continuum Of Inductive Methods. Yayınevi: University of Chicago Press.
  • N. Cartwright. (2007). Are Rcts The Gold Standard?. BioSocieties, sf: 11-20. | Arşiv Bağlantısı
  • H. Chang. (2004). Inventing Temperature. Yayınevi: Oxford University Press.
  • C.. W. Churchman. (1948). Theory Of Experimental Inference,. Yayınevi: Macmillan.
  • H. Collins. (1985). Changing Order: Replication And Induction In Scientific Practice. Yayınevi: University of Chicago Press.
  • H. Collins. (1994). A Strong Confirmation Of The Experimenters' Regress. Studies in History and Philosophy of Modern Physics, sf: 493–503. | Arşiv Bağlantısı
  • C. Cranor. (1993). Regulating Toxic Substances: A Philosophy Of Science And The Law. Yayınevi: Oxford University Press.
  • V. Crupi, et al. (2007). On Bayesian Measures Of Evidential Support: Theoretical And Empirical Issues. Philosophy of Science, sf: 229-252. | Arşiv Bağlantısı
  • S. Dali. (Ders, 1935). Pinturas surrealistas e imágenes paranoicas. Not: New York Modern Sanat Müzesi.
  • L. Daston. (1992). Objectivity And The Escape From Perspective. Social Studies of Science, sf: 567-618. | Arşiv Bağlantısı
  • L. Daston. (1992). The Image Of Objectivity. Representations, sf: 81-128. | Arşiv Bağlantısı
  • L. Daston. (2007). Objectivity. Yayınevi: MIT Press.
  • W. Dilthey. (2002). Selected Works, Vol. 3: The Formation Of The Historical World In The Human Sciences. Yayınevi: Princeton University Press.
  • M. Dorato. (2004). Epistemic And Nonepistemic Values In Science. Yayınevi: Machamer and Wolters.
  • H. Douglas. (2000). Inductive Risk And Values In Science. Philosophy of Science, sf: 559-579. | Arşiv Bağlantısı
  • H. Douglas. (2004). The Irreducible Complexity Of Objectivity. Synthese, sf: 453-473. | Arşiv Bağlantısı
  • H. Douglas. (2009). Science, Policy, And The Value-Free Ideal. Yayınevi: University of Pittsburgh Press.
  • H. Douglas. (2011). Facts, Values, And Objectivity. The SAGE Handbook of Philosophy of Social Science, sf: 513-529. | Arşiv Bağlantısı
  • H. Douglas. (2013). The Value Of Cognitive Values. Philosophy of Science, sf: 796-806. | Arşiv Bağlantısı
  • P. Duhem. (1954). La Théorie Physique. Son Objet Et Sa Structure. Yayınevi: Princeton University Press.
  • J. Dupré. (2007). Fact And Value. Yayınevi: Kincaid, Dupré, and Wylie.
  • K. Elliott. (2011). Direct And Indirect Roles For Values In Science. Philosophy of Science, sf: 303-324. | Arşiv Bağlantısı
  • P. Feyerabend. (1962). Explanation, Reduction And Empiricism. Scientific Explanation, Space, and Time, sf: 28-97. | Arşiv Bağlantısı
  • P. Feyerabend. (1975). Against Method. Yayınevi: Verso.
  • P. Feyerabend. (1978). Science In A Free Society. Yayınevi: New Left Books.
  • A. Fine. (1998). The Viewpoint Of No-One In Particular. Proceedings and Adresses of the APA, sf: 9-20. | Arşiv Bağlantısı
  • R. A. Fisher. (1935). The Design Of Experiments. Yayınevi: Oliver and Boyd.
  • R. A. Fisher. (1956). Statistical Methods And Scientific Inference. Yayınevi: Hafner.
  • A. Franklin. (1994). How To Avoid The Experimenters' Regress. Studies in the History and Philosophy of Science, sf: 97-121. | Arşiv Bağlantısı
  • A. Franklin. (1997). Calibration. Perspectives on Science, sf: 31-80. | Arşiv Bağlantısı
  • H. Gadamer. (1989). Truth And Method. Yayınevi: Crossroad.
  • H. Gaifman. (1982). Probabilities Over Rich Languages, Testing And Randomness. Journal of Symbolic Logic, sf: 495-548. | Arşiv Bağlantısı
  • R. Giere. (2006). Scientific Perspectivism. Yayınevi: University of Chicago Press.
  • I. J. Good. (1950). Probability And The Weighing Of Evidence. Yayınevi: Charles Griffin.
  • F. Gul, et al. (2008). The Case For Mindless Economics. The Foundations of Positive and Normative Economics: a Handbook, sf: 3-39. | Arşiv Bağlantısı
  • G. Guyatt, et al. (1992). Evidence-Based Medicine. A New Approach To Teaching The Practice Of Medicine. The Journal of the American Medical Association, sf: 2420-2425. | Arşiv Bağlantısı
  • S. Haack. (2003). Defending Science—Within Reason: Between Scientism And Cynicism. Yayınevi: Prometheus Books.
  • I. Hacking. (1965). Logic Of Statistical Inference. Yayınevi: Cambridge University Press.
  • N. R. Hanson. (1958). Patterns Of Discovery: An Inquiry Into The Conceptual Foundations Of Science. Yayınevi: Cambridge University Press.
  • D. Haraway. (1988). Situated Knowledges: The Science Question In Feminism And The Privilege Of Partial Perspective. Feminist Studies, sf: 575-599. | Arşiv Bağlantısı
  • S. Harding. (1991). Whose Science? Whose Knowledge? Thinking From Women's Lives. Yayınevi: Cornell University Press.
  • D. Hausman. (2012). Preference, Value, Choice, And Welfare. Yayınevi: Cambridge University Press.
  • D. Hausman. (1993). Rethinking Standpoint Epistemology: What Is Strong Objectivity?. Yayınevi: Routledge.
  • C. G. Hempel. (1965). Aspects Of Scientific Explanation. Yayınevi: The Free Press.
  • C. Howson. (2000). Hume's Problem: Induction And The Justification Of Belief. Yayınevi: Oxford University Press.
  • C. Howson, et al. (1993). Scientific Reasoning: The Bayesian Approach. Yayınevi: Open Court.
  • J. P. A. Ioannidis. (2005). Why Most Published Research Findings Are False. PLOS Medicine. | Arşiv Bağlantısı
  • E. T. Jaynes. (1968). Prior Probabilities. IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics, sf: 227-241. | Arşiv Bağlantısı
  • R. Jeffrey. (1956). Valuation And Acceptance Of Scientific Hypotheses. Philosophy of Science, sf: 237-246. | Arşiv Bağlantısı
  • H. Jeffreys. (1939). Theory Of Probability. Yayınevi: Oxford University Press.
  • L. Kelvin. (Ders, 1883). Electrical Units of Measurement.
  • J. G. Kemeny, et al. (1952). Degree Of Factual Support. Philosophy of Science, sf: 307-324. | Arşiv Bağlantısı
  • H. Kincaid, et al. (2007). Value-Free Science?: Ideals And Illusions. Yayınevi: Oxford University Press.
  • P. Kitcher. (2011). Science In A Democratic Society. Yayınevi: Prometheus Books.
  • P. Kitcher. (2011). The Ethical Project. Yayınevi: Harvard University Press.
  • T. S. Kuhn. (1977). The Essential Tension: Tradition And Innovation In Scientific Research. Yayınevi: University of Chicago Press.
  • T. S. Kuhn. (1962). The Structure Of Scientific Revolutions. Yayınevi: University of Chicago Press.
  • T. S. Kuhn. (1977). Objectivity, Value Judgment, And Theory Choice. The Essential Tension. Selected Studies in Scientific Tradition and Change, sf: 320-339. | Arşiv Bağlantısı
  • J. Lacey. (1999). Is Science Value-Free?. Yayınevi: Routledge.
  • J. Lacey. (2002). The Ways In Which The Sciences Are And Are Not Value Free. Proceedings of the 11th international congress of logic, methodology and philosophy of science, sf: 513–526. | Arşiv Bağlantısı
  • J. Lacey. (2005). Values And Objectivity In Science, And Current Controversy About Transgenic Crops. Yayınevi: Lexington Books.
  • I. Lakatos. (1978). The Methodology Of Scientific Research Programmes. Yayınevi: Cambridge University Press.
  • L. Laudan. (1984). Values In Science. Yayınevi: University of California Press.
  • L. Laudan. (2004). The Epistemic, The Cognitive, And The Social. Yayınevi: Machamer and Wolters.
  • I. Levi. (1960). Must The Scientist Make Value Judgments?. Journal of Philosophy, sf: 345-357. | Arşiv Bağlantısı
  • E. Lloyd. (2005). The Case Of The Female Orgasm: Bias In The Science Of Evolution. Yayınevi: Harvard University Press.
  • H. Longino. (1990). Science As Social Knowledge: Values And Objectivity In Scientific Inquiry. Yayınevi: Princeton University Press.
  • H. Longino. (1996). Cognitive And Non-Cognitive Values In Science: Rethinking The Dichotomy. Feminism, Science and the Philosophy of Science, sf: 39-58. | Arşiv Bağlantısı
  • W. G. Lycan. (2019). Epistemic Value. Synthese, sf: 137-164. | Arşiv Bağlantısı
  • P. Machamer, et al. (2004). Science, Values And Objectivity. Yayınevi: Pittsburgh University Press.
  • D. G. Mayo. (1996). Error And The Growth Of Experimental Knowledge. Yayınevi: University of Chicago Press.
  • E. McMullin. (1982). Values In Science. PSA: Proceedings of the Biennial Meeting of the Philosophy of Science Association, sf: 3-28. | Arşiv Bağlantısı
  • E. McMullin. (2009). The Virtues Of A Good Theory. Yayınevi: Routledge.
  • A. Megill. (1994). Introduction: Four Senses Of Objectivity. Rethinking Objectivity, sf: 1-20. | Arşiv Bağlantısı
  • J. S. Mill. (1859). On Liberty. Yayınevi: Yale University Press.
  • S. Mitchell. (2004). The Prescribed And Proscribed Values In Science Policy. Yayınevi: Machamer and Wolters.
  • T. Nagel. (1986). The View From Nowhere. Yayınevi: Oxford University Press.
  • R. Nixon. (Başkanlık Mesajı, 1969). Special Message to the Congress on Social Security.
  • M. Oakes. (1986). Statistical Inference: A Commentary For The Social And Behavioral Sciences. Yayınevi: Wiley.
  • M. Oakeshott. (1933). Experience And Its Modes. Yayınevi: Cambridge University Press.
  • K. Okruhlik. (1994). Gender Bias In The Biological And Social Sciences. Canadian Journal of Philosophy, sf: 21-42. | Arşiv Bağlantısı
  • S. Page. (2007). The Difference: How The Power Of Diversity Creates Better Groups, Firms, Schools, And Societies. Yayınevi: Princeton University Press.
  • C. Paternotte. (2011). Rational Choice Theory. Yayınevi: SAGE Publications.
  • K. R. Popper. (1934). Logik Der Forschung. Yayınevi: Routledge.
  • K. R. Popper. (1963). Conjectures And Refutations: The Growth Of Scientific Knowledge. Yayınevi: Harper.
  • K. R. Popper. (1972). Objective Knowledge: An Evolutionary Approach. Yayınevi: Oxford University Press.
  • T. Porter. (1995). Trust In Numbers: The Pursuit Of Objectivity In Science And Public Life. Yayınevi: Princeton University Press.
  • H. Putnam. (2002). The Collapse Of The Fact/Value Dichotomy And Other Essays. Yayınevi: Harvard University Press.
  • H. Putnam, et al. (2007). A Response To Dasgupta. Economics and Philosophy, sf: 359-364. | Arşiv Bağlantısı
  • H. Reichenbach. (1938). On Probability And Induction. Philosophy of Science, sf: 21-45. | Arşiv Bağlantısı
  • J. Reiss. (2008). Error In Economics: The Methodology Of Evidence-Based Economics. Yayınevi: Routledge.
  • J. Reiss. (2010). In Favour Of A Millian Proposal To Reform Biomedical Research. Synthese, sf: 427-447. | Arşiv Bağlantısı
  • J. Reiss. (2013). Philosophy Of Economics: A Contemporary Introduction. Yayınevi: Routledge.
  • J. Reiss, et al. (2013). Causality, Impartiality And Evidence-Based Policy. Yayınevi: Springer.
  • D. B. Resnik. (2007). The Price Of Truth: How Money Affects The Norms Of Science. Yayınevi: Oxford University Press.
  • H. Rickert. (1929). The Limits Of Concept Formation In Natural Science. Yayınevi: Cambridge University Press.
  • R. L. Rosnow, et al. (1989). Statistical Procedures And The Justification Of Knowledge In Psychological Science. American Psychologist, sf: 1276–1284. | Arşiv Bağlantısı
  • R. Royall. (1997). Scientific Evidence: A Likelihood Paradigm. Yayınevi: Chapman & Hall.
  • R. Rudner. (1953). The Scientist Qua Scientist Makes Value Judgments. Philosophy of Science, sf: 1-6. | Arşiv Bağlantısı
  • S. Ruphy. (2006). Empiricism All The Way Down: A Defense Of The Value Neutrality Of Science In Response To Helen Longino's Contextual Empiricism. Perspectives on Science, sf: 189-213. | Arşiv Bağlantısı
  • A. Sen. (1993). Internal Consistency Of Choice. Econometrica, sf: 495–52. | Arşiv Bağlantısı
  • K. Shrader-Frechette. (1991). Risk And Rationality. Yayınevi: University of California Press.
  • E. Sober. (2008). Evidence And Evolution. Yayınevi: Cambridge University Press.
  • J. M. Sprenger. (2009). Evidence And Experimental Design In Sequential Trials. Philosophy of Science, sf: 637–649. | Arşiv Bağlantısı
  • J. M. Sprenger. (2012). The Renegade Subjectivist: Jose Bernardo's Reference Bayesianism. Rationality, Markets and Morality, sf: 1-13. | Arşiv Bağlantısı
  • J. M. Sprenger. (2014). Bayesianism Vs. Frequentism In Statistical Inference. Yayınevi: Oxford University Press.
  • K. Steele. The Scientist Qua Policy Advisor Makes Value Judgments. Philosophy of Science, sf: 893-904. | Arşiv Bağlantısı
  • D. Teira. (2010). Frequentist Versus Bayesian Clinical Trials. Philosophy of Medicine, sf: 255-297. | Arşiv Bağlantısı
  • M. Weber. (1904). Objectivity’ In Social Science And Social Policy. Yayınevi: Free Press.
  • M. Weber. (1949). The Methodology Of The Social Sciences. Yayınevi: Free Press.
  • M. Weber. (1917). Der Sinn Der ‘Wertfreiheit’ Der Soziologischen Und Ökonomischen Wissenschaften. Yayınevi: UTB.
  • T. Wilholt. (2009). Bias And Values In Scientific Research. Studies in History and Philosophy of Science, sf: 92-101. | Arşiv Bağlantısı
  • T. Wilholt. (2013). Epistemic Trust In Science. British Journal for the Philosophy of Science, sf: 233-253. | Arşiv Bağlantısı
  • B. Williams. (2011). Ethics And The Limits Of Philosophy. Yayınevi: Routledge.
  • J. Williamson. (2010). In Defense Of Objective Bayesianism. Yayınevi: Oxford University Press.
  • W. Windelband. (1915). Präludien. Aufsätze Und Reden Zur Philosophie Und Ihrer Geschichte. Yayınevi: Mohr Siebeck.
  • L. Wittgenstein. (1953). Philosophical Investigations. Yayınevi: Blackwell.
  • J. Worrall. (2002). What Evidence In Evidence-Based Medicine?. Philosophy of Science, sf: 316-330. | Arşiv Bağlantısı
  • A. Wylie. (2003). Why Standpoint Matters. Yayınevi: Routledge.
  • S. T. Ziliak, et al. (2008). The Cult Of Statistical Significance: How The Standard Error Costs Us Jobs, Justice And Lives. Yayınevi: University of Michigan Press.

Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?

Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:

kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci

Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 30/09/2020 11:34:19 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/8099

İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.

Reklamı Kapat
Kategoriler ve Etiketler
Tümünü Göster
Güncel
Karma
Agora
Dna
Etimoloji
Coronavirus
Sıcaklık
Süpernova
Element
Hastalık Dağılımı
Vaka
Dünya Dışı Yaşam
Bilgi
Canlı Cansız
Mistik
Lipit
Yumurtalık
Editör Seçkisi
Genel Halk
Normal Doğum
Kadın Doğum
Abd
Charles Darwin
Besin Değeri
İnsan Türü
Hamilelik
Deri
Hareket
Daha Fazla İçerik Göster
Daha Fazla İçerik Göster
Reklamı Kapat
Reklamsız Deneyim

Evrim Ağacı'nın çalışmalarına Kreosus, Patreon veya YouTube üzerinden maddi destekte bulunarak hem Türkiye'de bilim anlatıcılığının gelişmesine katkı sağlayabilirsiniz, hem de site ve uygulamamızı reklamsız olarak deneyimleyebilirsiniz. Reklamsız deneyim, Evrim Ağacı'nda çeşitli kısımlarda gösterilen Google reklamlarını ve destek çağrılarını görmediğiniz, daha temiz bir site deneyimi sunmaktadır.

Kreosus

Kreosus'ta her 10₺'lik destek, 1 aylık reklamsız deneyime karşılık geliyor. Bu sayede, tek seferlik destekçilerimiz de, aylık destekçilerimiz de toplam destekleriyle doğru orantılı bir süre boyunca reklamsız deneyim elde edebiliyorlar.

Kreosus destekçilerimizin reklamsız deneyimi, destek olmaya başladıkları anda devreye girmektedir ve ek bir işleme gerek yoktur.

Patreon

Patreon destekçilerimiz, destek miktarından bağımsız olarak, Evrim Ağacı'na destek oldukları süre boyunca reklamsız deneyime erişmeyi sürdürebiliyorlar.

Patreon destekçilerimizin Patreon ile ilişkili e-posta hesapları, Evrim Ağacı'ndaki üyelik e-postaları ile birebir aynı olmalıdır. Patreon destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi 24 saat alabilmektedir.

YouTube

YouTube destekçilerimizin hepsi otomatik olarak reklamsız deneyime şimdilik erişemiyorlar ve şu anda, YouTube üzerinden her destek seviyesine reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. YouTube Destek Sistemi üzerinde sunulan farklı seviyelerin açıklamalarını okuyarak, hangi ayrıcalıklara erişebileceğinizi öğrenebilirsiniz.

Eğer seçtiğiniz seviye reklamsız deneyim ayrıcalığı sunuyorsa, destek olduktan sonra YouTube tarafından gösterilecek olan bağlantıdaki formu doldurarak reklamsız deneyime erişebilirsiniz. YouTube destekçilerimizin reklamsız deneyiminin devreye girmesi, formu doldurduktan sonra 24-72 saat alabilmektedir.

Diğer Platformlar

Bu 3 platform haricinde destek olan destekçilerimize ne yazık ki reklamsız deneyim ayrıcalığını sunamamaktayız. Destekleriniz sayesinde sistemlerimizi geliştirmeyi sürdürüyoruz ve umuyoruz bu ayrıcalıkları zamanla genişletebileceğiz.

Giriş yapmayı unutmayın!

Reklamsız deneyim için, maddi desteğiniz ile ilişkilendirilmiş olan Evrim Ağacı hesabınıza üye girişi yapmanız gerekmektedir. Giriş yapmadığınız takdirde reklamları görmeye devam edeceksinizdir.

Destek Ol
Türkiye'deki bilimseverlerin buluşma noktasına hoşgeldiniz!

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close
“Özgürlük yalnızca insanların hükümetlerin çekidüzen verdikleri yerlerde bulunur.”
Woodrow Wilson
Geri Bildirim Gönder