Bilimsel Yöntem Nedir? Nasıl Çalışır ve Ne İşe Yarar?
Bilim, inanılmaz yüksek başarıya sahip bir insan girişimidir. Bilimsel yöntem üzerine araştırma yapmak ise, işte bu başarıya ulaşmış faaliyetlerin farkına varma yolunda bir teşebbüstür. Sistematik gözlem ve deney, tümevarım ve tümdengelimle muhakeme, hipotez ve teorilerin oluşumu, test edilmesi, çoğu zaman bilimin karakteristik özelliği olarak tanımlanan faaliyetlerdendir. Bunların ayrıntılı olarak nasıl yürütüldüğü ise büyük ölçüde değişebilir. Ama bunun gibi karakteristik özellikler, sadece bazı meşru bilimsel yöntem veya yöntemler kullanan faaliyetlerin bilim olarak kabul edilmesi gerektiği durumlarda, bilimsel aktiviteyi bilimsel olmayandan ayırarak sınırlamanın (buna bilimde "demarkasyon problemi" denir) bir yolu olarak görülmüştür.[1] Diğerleri ise, bilimde, sadece bilime özgü olan sabit ve yöntemsel bir alet takımı gibi bir şey olup olmadığını sorgulamıştır. Bazıları, natüralizm gibi bilimin doğası hakkında daha geniş tetkikleri kabul etmemenin bir parçası dahilinde tek bir yöntemin görüşüne ayrıcalık tanımayı, bazılarıysa prensipte herhangi bir kısıtlamayı reddeder (bkz. Plüralizm).[2]
Bilimsel yöntem, bilgi, tahmin ya da kontrol gibi bilimin amaçlarından ve ürünlerinden ayırt edilmelidir. Yöntemler, bu hedeflere ulaşmanın araçlarıdır. Bilimsel yöntem, aynı zamanda, bilimsel metodun (yani bir yöntembilimin) belirli bir nitelendirmenin -nesnellik, tekrarlanabilirlik, basitlik veya geçmiş başarılar gibi kıymetli kılan şeylerin- arkasındaki değerleri ve gerekçeleri de içeren meta-yöntembilimden de ayırt edilmelidir. Metodik kurallar, yöntemi kontrol etmek için önerilmiştir. Bu kurallara uyan yöntemlerin verilen değerleri karşılayıp karşılamaması ise meta-yöntembilimsel bir sorudur. Son olarak yöntem, bir dereceye kadar, metotların uygulandığı ayrıntılı ve bağlamsal pratiklerden ayrıdır. Bu sonuncusu belli bir aralığa yayılabilir: örneğin özel laboratuvar teknikleri, tanımlamalarda ve akıl yürütmede kullanılan matematiksel formlar veya diğer özel diller, teknolojik veya diğer materyal araçlar, gerek diğer bilim insanlarıyla yahut gerek genel olarak halkla iletişim kurma ve sonuçları paylaşma yolları, ya da bilimin nasıl ve ne şekilde yürütüldüğüne ilişkin gelenekler, alışkanlıklar, dayatılan gelenekler ve kurumsal kontroller vb.
Bu ayrımları tanımak önemli olsa da, bunların sınırları belirsizdir. Bu nedenle, yöntemin açıklaması, yöntembilimsel ve meta-yöntembilimsel motivasyonlarından veya gerekçelerinden tamamen ayrılamaz. Ayrıca her bir taraf, yöntemlerin belirlenmesinde kritik bir rol oynar. Bu yüzden, yöntem hakkındaki anlaşmazlıklar ayrıntılar, kural ve meta-kural seviyelerinde saklıdır. Bilimsel bilginin yanılması veya kesinliği hakkındaki inançların değişimi, örneğin tümevarım ve tümdengelimle akıl yürütmeye verilen göreceli önem (bu, yöntemlerin bize sunmasını umabileceğimiz meta-metodolojik bir değerlendirmesidir) üzerinde farklı vurguların olduğu anlamına gelir (belli yöntemler üzerindeki farklılıklar vb.). Bilimin toplumdaki rolüne ilişkin inançlar, bilimsel yöntemde değerlere verilen yeri etkileyecektir.
Son yarım yüzyılda bilimsel yöntem tartışmalarını en çok şekillendiren sorun, yöntem konusunda ne kadar çoğulcu (İng: "pluralist") olmamız gerektiğidir. Birleştirimciler (İng: "unificationists"), bilim için esas olan bir yönteme tutunmaya devam eder; nihilistler ise radikal çoğulculuktan şekillenmişlerdir ki, bağlama duyarlılık yüzünden herhangi bir yöntemsel reçetenin etkinliğinin tek başına açıklayıcı olmayacağını düşünürler. O yüzden bilimsel uygulamada somutlaşan yöntemlere ilişkin biraz daha orta dereceli çoğulculuk uygun görülür.
Ama bilimsel uygulamanın detayları yere ve zamana, kurumdan kuruma, bilim insanları ve onların araştırma nesneleri üzerinden çeşitlilik gösterir. Bilimi ve onun başarısını anlamak için çeşitlilik ne kadar önemlidir? Yöntem, pratikten ne kadar soyutlanabilir? Bu makale, bazı bilimsel yöntem veya yöntemleri tanımladığı gibi, gerçek bilimsel uygulamalara ilişkin yöntemlere yönelik, bağlama daha duyarlı bir yaklaşım girişiminin argümanlarını da içermektedir.
Genel Bakış ve Temaların Organizasyonu
Bu makalenin başlığı, "Bilimsel Yöntemler" olarak da atılabilir ve ciltler doldurabilirdi, veya tek bir "Bilimsel Yöntem" diye bir şeyin varlığı fikrini özetle reddederek, son derece kısa olabilirdi. Her iki umutsuzca beklenti de, bilimsel faaliyetin disiplinler, zamanlar, yerler ve bilim insanları arasında çok fazla çeşitlilik göstermesi gerçeğinden kaynaklanmaktadır. Çünkü, her şeyi birleştirmeyi başarabilen herhangi bir açıklama, ya ezici şekilde tanımlanan ayrıntılardan ya da can sıkıcı genellemelerden ibaret olurdu.
Mevcut makale için seçilen kapsam daha iyimserdir; çünkü bilim felsefesindeki yeni hareket, pratiğe daha fazla dikkat çekilmesine dair bir ipucu vermiştir: Yani bilim insanlarının aslında ne yaptığına... Bu "pratiğe dönmek" söylemi, bilimsel etkinliği anlama girişimini temsil ettiği sürece, ne evrensel ve birleşik, ne de tekil ve dar bir biçimde tanımlayıcı olmayan açıklamalar, bilimdeki yöntemlerin en yeni çalışma şekli olarak görülebilir. Pratikte detaylar farklı olsa da, farklı zamanlarda ve yerlerdeki farklı bilim insanlarının bir yere kadar aynı yöntemi kullandıkları söylenebilir.
Yöntemlerin üzerinden yürütüldüğü bağlamla ilgili olup olmadığı, veya bununla ne ölçüde ilgili olduğu, esas olarak kişi için bilimin amaçlarının ve kendi amaçlarının ne olduğuna tabi olacaktır. Bilimsel metodoloji tarihinin büyük çoğunluğunda, bilimin en önemli ürünün bilgi olduğu varsayılmıştır ve bu nedenle yöntemselliğin amacı, bilimsel bilginin üretildiği yöntemleri keşfetmek olmalıdır.
Bilimin, sistematik olarak toplanan deliller temelinde (ama ne delil olarak sayılır, ve duyuların delilleri mi öncelikli olmalı, yoksa akılcı anlayış mı?), en kesin bilgi iddialarına yönelik (ama ne kadar kesin?), en başarılı akıl yürütme biçimini (ama hangi biçim?) somutlaştırmış olduğu görüldü. Bu makalede 2. bölüm, iki ana temaya işaret ederek tarihi kısmi şekilde inceleyecek. Temalardan biri, gözlem ve akıl yürütme (ve bunların kullanamına eşlik eden muhakeme biçimleri) arasındaki doğru dengeyi aramadır; diğeri ise kesin bilimsel bilginin nasıl olduğu veya olabileceğidir.
3. bölüm 20. yüzyıldaki bilimsel yöntem tartışmalarına yönelik olacaktır. Bilimin epistemik ayrıcalığı 20. yüzyılın ikinci yarısında çeşitli zorluklarla karşılaştı ve birçok bilim filozofu, bilimsel yöntemin mantığının yeniden inşası (rekonstrüksiyonu) düşüncesini terk etti. Bilimin hangi işlevlerinin ve bu işlevlerin neden ele alınması gerektiğine ilişkin görüşler önemli ölçüde değişti. Bazıları için bilimin başarısı, sosyal veya kültürel özelliklerle daha iyi tanımlanmıştı. Bilim felsefesinde tarihsel ve sosyolojik dönüşümler, bilimin sosyolojik, kurumsal, maddi ve siyasi faktörler gibi epistemik olmayan yönlerine daha fazla dikkat çekilmesine dair ısrarlar üzerine yapıldı. Bu hareketlerin dışında bile, bilim içerisinde belirli alanlara giderek daha fazla odaklanan bilim felsefesinde artış gösteren bir uzmanlaşma olmuştu. Ortak görüş, artık tek ve büyük bir bilimsel yöntemi hakkında tartışan filozofların azaldığıydı. 3. ve 4. bölümler, 20. yüzyıl bilim felsefesindeki bilimsel yönteme ilişkin ana konumları inceleyerek, doğrulama veya yanlışlamadan ("falsifikasyon") veya özel bir bilimsel yöntem fikrinden tamamen feragat etme tercihlerindeki farklılıklara odaklanmaktadır.
Son yıllarda, deneysel tasarım ve genel laboratuvar uygulaması, istatistiğin kullanımı, model ve diyagramların inşası ve kullanımı, disiplinler arası işbirliği ve bilim iletişimi gibi geleneksel olarak yöntem başlığı altına giren bilimsel faaliyetlere özellikle dikkat çekilmiştir. 4. ila 6. bölümler, bilimdeki yöntemlerin incelenme alanlarının bir haritasını oluşturmaya çalışır.
Aslında maddi destek istememizin nedeni çok basit: Çünkü Evrim Ağacı, bizim tek mesleğimiz, tek gelir kaynağımız. Birçoklarının aksine bizler, sosyal medyada gördüğünüz makale ve videolarımızı hobi olarak, mesleğimizden arta kalan zamanlarda yapmıyoruz. Dolayısıyla bu işi sürdürebilmek için gelir elde etmemiz gerekiyor.
Bunda elbette ki hiçbir sakınca yok; kimin, ne şartlar altında yayın yapmayı seçtiği büyük oranda bir tercih meselesi. Ne var ki biz, eğer ana mesleklerimizi icra edecek olursak (yani kendi mesleğimiz doğrultusunda bir iş sahibi olursak) Evrim Ağacı'na zaman ayıramayacağımızı, ayakta tutamayacağımızı biliyoruz. Çünkü az sonra detaylarını vereceğimiz üzere, Evrim Ağacı sosyal medyada denk geldiğiniz makale ve videolardan çok daha büyük, kapsamlı ve aşırı zaman alan bir bilim platformu projesi. Bu nedenle bizler, meslek olarak Evrim Ağacı'nı seçtik.
Eğer hem Evrim Ağacı'ndan hayatımızı idame ettirecek, mesleklerimizi bırakmayı en azından kısmen meşrulaştıracak ve mantıklı kılacak kadar bir gelir kaynağı elde edemezsek, mecburen Evrim Ağacı'nı bırakıp, kendi mesleklerimize döneceğiz. Ama bunu istemiyoruz ve bu nedenle didiniyoruz.
Bu bölümlerin gösterdiği gibi, yöntem sorunu bilim hakkındaki söylemin merkezinde yer almaktadır. Bilimsel yöntem, eğitim, bilim politikası ve bilim insanları için bir mesele olmaya devam etmektedir. Yöntem, bilimin sınırlarının ("demarkasyon") veya statüsünün söz konusu olduğu kamusal alanda ortaya çıkar. Bu nedenle bazı filozoflar, son zamanlarda bilimi eşsiz bir kültürel ürün yapan şeyin ne olduğu sorusuna geri döndüler. Bu makale, bilimsel bilginin elde edildiği etkinlikleri ayırt etme ve özetleme konusundaki bu son girişimlerin bazılarından söz ederek bitecektir.
Aristoteles'ten Mill'e Bilimsel Metodun Tarihsel İncelemesi
Bilimsel yöntemin tarihini anlatmak, bu konunun geniş bir kapsamını terkip edecektir. Bu kısım, modern yöntemsel tartışmaların arka planını da kısaca gözden geçirecektir. Klasik görüş olarak adlandırılabilecek olan şey, antik çağa kadar uzanır, ve daha sonraki görüş ayrılıkları için de bir dönüm noktasını temsil eder.
Laudan'ın bilimsel yöntemi tarihsel şekilde incelediği eserinde belirttiği bir noktayla başlayalım:[3]
Bilimsel yöntem teorilerinin, tarihin saygın bir çalışma alanı olarak ortaya çıkmamasının önündeki belki de en ciddi şey, onun genel epistemoloji tarihi ile birleştirilmesi eğilimi olmuştur, böylece, ikincisine [epistemoloji tarihine] uygulanan kategoriler ve sınıflandırıcı dallara ayrılmasının birincisine [bilimsel yönteme] de bir temel teşkil ettiği varsayılır.
Doğal dünya hakkındaki bilgiyi daha genel bir bilgi kapsamında görmek, anlaşılabilir bir birleştirmedir. Yöntem teorileri tarihi, doğal olarak aynı anlatı kategorilerini ve sınıflandırıcı dallara ayırmayı kullanırdı. Örneğin epistemoloji tarihinde önemli bir tema, bilimde yöntemin birleştirilmesi sorununa da yansımış olan "bilgiyi birleştirme" temasıdır. Bilgi türlerinde farklılıklar tespit edenler, genellikle bu tür bilgilere ulaşmak için farklı yöntemler de belirlemişlerdir.[4]
Neyin bilindiği, nasıl bilindiği ve neyin bilinebilir olduğu hakkındaki farklı görüşler birbiriyle bağlantılıdırlar. Plato, bunların alanlarını görünür ve anlaşılır şeyler olarak ayırdı.[5] Sadece en sondaki şey, formlar, bilginin nesnesi olabilirdi. Anlaşılabilir gerçekler, geometrinin kesinliği ve tümdengelimli akıl yürütme ile bilinebilirdi. Bununla birlikte, maddi dünyada gözlemlenebilen şey, tanımı gereği kusurlu ve aldatıcıydı, ideal değildi. Platon’un bilgi yolu, bu nedenle, gözlemin önemini indirgeyerek, bir yöntem olarak akıl yürütmeyi vurguladı. Aristoteles, ise aynı fikirde değildi. O, doğal dünyadaki formları, doğaya ilişkin araştırma yoluyla keşfedilecek temel ilkeler olarak konumlandırdı.[6]
Aristoteles, Batı geleneğindeki bilimsel araştırmanın doğası hakkında, doğal dünya hakkında gözlem ve akıl yürütmeyi benimseyen en eski sistematik incelemeyi veren kişi olarak kabul edilir. Birinci ve İkinci Çözümlemeler’de Aristoteles, önce doğayı sorgulamanın amaçları ve ardından yöntemleri üzerine düşünür. Burada hala bilim için temel kabul edilen pek çok özellik çoğu kişi tarafından bulunabilir. Aristoteles için empirizm, yani dikkatli gözlem (ama kontrollü deney değil, pasif gözlem) başlangıç noktasıdır. Elbette amaç burada sadece gerçekleri kayıt altına almak değildir. Aristoteles için bilim (epistêmê), uygun şekilde düzenlenmiş bir bilgi veya öğrenmenin vücut bulmuş halidir - empirik gerçekler, aynı zamanda bunların düzenlenmesi ve gösterilmesi de çok önemlidir. Gerçeklerin ortaya çıkarılması, düzenlenmesi ve gösterilmesinin amaçları, başarılı bilimsel araştırma için gerekli yöntemleri kısmen de olsa belirler. Burada aranan bilginin doğası ve bu türden bilgiye uygun açıklayıcı nedenler de belirleyicidir.[7]
O halde, dikkatli gözleme ek olarak, bilimsel yöntem, bir muhakeme sistemi olarak mantığı uygun şekilde düzenlemek için gerektirir, aynı zamanda gözlemle bilinenin ötesinde çıkarımlar da lazımdır. Akıl yürütme yöntemleri, tümevarım, tahmin veya analoji ve diğerlerini içerebilir. Aristoteles'in sistemi, (yanlış akıl yürütme ile birlikte listelediği) Organon başlığı altında toplanmıştır. Bu başlık, daha sonra Francis Bacon'un Novum Organon'u ve William Whewell'in Novum Organon Restorum'u gibi bilimsel akıl yürütme üzerine yapılan çalışmalara yansıyacaktır.
Aristoteles'in Organon'unda muhakeme, esasen modern zamanlarda da devam eden kabaca bir ayrım şeklinde ikiye ayrılır. Bugün tümdengelim ve tümevarım yöntemi olarak bilinen en yaygın ayrım, diğer çağlarda ve yöntembilimde analiz/sentez, ampliyatif olan/ampliyatif olmayan (Bacon’da, zaten bilinen bir şeyi ekleyerek anlamı genişleten şey) ve hatta doğrulama/gerçekleme şeklinde olarak ortaya çıkar. Ana fikir ise, araştırma yöntemlerimizde ilerlememiz gereken iki "yön" vardır: Biri gözlemlenenden uzağa, daha temel, genel ve kapsayıcı ilkelere, diğeri ise temel ve genelden ilkelerden örneklere veya içeriklere doğru olmalıdır.
Burada tanımlanan temel araştırma amacı ve yöntemi, sonraki iki bin yıl boyunca devam eden bir tema olarak bilgiyi aramadaki doğru yol şeklinde anlaşılabilir: Doğayı dikkatlice gözlemle, ve sonra onun işleyişini açıklayan veya öngören kuralları ya da ilkeleri ara! Aristotelesçi külliyat, bilimin kendisinden bağımsız bir bilimsel yöntem üzerine (Kozmos'a karşı fizik) yorum yapma geleneği için bir çerçeve oldu. Ortaçağ döneminde Albertus Magnus (1206–1280), Thomas Aquinas (1225–1274), Robert Grosseteste (1175–1253), Roger Bacon (1214/1220–1292), Ockhamlı William (1287–1347) Andreas Vesalius (1514-1546), Giacomo Zabarella (1533-1589) gibi figürlerin tamamı gözlem ve tümevarım yoluyla elde edilebilen bilgi türünü, tümevarımın gerekçesinin kaynağını ve bunların uygulanması için en uygun kuralları netleştirmek için çalıştı. Bu isimlerin katkılarının çoğu için, bunların şimdiki bilime de lazım olduğu hakkında hemfikiriz denebilir.[2] Aristoteles ve Platon ya "biçimlere doğru" ya da "biçimlerden uzaklaşan" bir akıl yürütme çerçevesini kullanmış olduklarından, ortaçağ düşünürleri fenomenlerden uzağa gidiş veya fenomene geri dönüş şeklinde bir yönlendirme kullandılar. Analizde, bir fenomenin açıklayıcı ana ilkelerinin keşfi incelendi; sentezde ise fenomen hakkındaki açıklamalar ilk ilkelerden inşa edildi.
Bilim Devrimi sırasında bu çeşitli argüman, deney ve muhakeme ayrımları baskın bir epistemik otorite haline getirildi. 16. ila 18. yüzyıllar, yalnızca doğal dünyanın işleyişi hakkında bilgide etkileyici bir ilerlemenin -mekanik, tıbbi, biyolojik, siyasi, ekonomik açıklamalardaki ilerlemeler- değil, aynı zamanda çığır açan değişikliklerin meydana gelmesinden ötürü bir özfarkındalığın ve bu ilerlemeleri sağlayan yöntemin kaynağı ve meşruiyeti üzerine yoğun düşüncelerin de olduğu bir dönemdi. Yeni otoriteyi kurma mücadelesi yöntembilimsel hamleler içeriyordu. Galileo Galilei (1564–1642) veya Francis Bacon'un (1561–1626) kullandığı metafora göre Doğa’nın Kitabı matematik, geometri ve sayılardan mürekkep bir dilde yazılmıştı. Bu, bilimsel yöntemin önemli yönleri olarak matematiksel ve mekanik açıklama üzerine yapılan vurguyu harekete geçirdi. Henry More ve Ralph Cudworth gibi isimler aracılığıyla, görünüşlerin ardındaki doğa üzerine metafizik düşüncenin, özellikle ruhsal olanın tamamen mekanik olana tamamlayıcılığının önemine ehemmiyet veren yeni Platoncu bir vurgu, Bilimsel Devrim için önemli bir yöntembilimsel bağ olarak kaldı.[8], [9], [10], [11]
Novum Organum'da (1620) Bacon, tikellerden tümellere çok hızlı sıçrayan Aristotelesçi yöntemi eleştiriyordu. Akıl yürütmenin kıyas biçimi, bu iki tür önermede kolayca karıştırıldı. Bacon, yeni sanatların, ilkelerin ve yönlerin icadını amaçladı. Onun yöntemi, duyularımızın düzeltilmesi (ve özellikle, naif gözlemcilerin meyyal olduğu, onun deyimiyle idollerden, sistematik hatalardan kaçınmaya yönelik talimatları) ile birlikte gözlemlerin metodik bir şekilde toplanmasına dayanacaktı. Bilim insanları topluluğu daha sonra güvenilir genel iddialara dikkatli, kademeli ve kesintisiz bir yükselişle tırmanabilirdi.
Bacon'ın yöntemi, aktif bir bilim insanı için yeterince pratik ve fazla esnek olmadığı için eleştirildi. Whewell daha sonra, Mantık Sistemi'nde Bacon'ı bilim insanlarının ve bilimsel bilginin sosyal boyutunun felsefi analizine ve bilimin demokratik toplumdaki rolüne dair uygulamalara yeterince dikkat etmemekle eleştirdi. Bacon'ın yönteminin bilim tarihinde pratiğe döküldüğüne dair inandırıcı örnekler bulmak zordur, ancak Bacon kadar katı olmasalar bile 16. yüzyılda bilimsel, tümevarımsal yöntemin gerçek örnekleri olarak gösterilen birkaç kişi vardır; örneğin Robert Boyle (1627–1691) ve William Harvey (1578–1657).[12]
Ama yöntembilimciler ve tarih bilimciler taradından en çok dikkat çekilen kişi Isaac Newton (1642–1727)’dır. Matematiksel İlkeler’in ve Optik’inin olağanüstü başarısına bakıldığında bu, anlaşılır bir hadisedir. Newton'un yönteminin incelenmesinde iki ana yön vardır: Optik'te sunulan deneylerin ve akıl yürütmenin örtük yöntemi ve Principia'nın III. kitabında Felsefe Kuralları (Regulae) olarak verilen açık metodolojik kurallar. Newton'un yeni kozmolojisinin temel taşı, yerçekimi yasası, görünüşte önce uzaktan bir eylemden bahsettiği ve daha genel olarak "gerçek" fiziksel nedenleri sağlamadığı için, doğa felsefesinin açıklayıcı geleneklerinden koptu. Dünya Sistemi’nde (Principia, Kitap III) O’nun argümanları, akla dayalı ilk ilkelere değil, fenomenlere dayanıyordu. Bu uygun bir doğa felsefesi için (genellikle kıta felsefesi açısından) yetersiz görüldü. Regulae’de bu itiraza karşı çıkıyor, doğa felsefecilerinin izlemesi gereken yöntemi yeniden tanımlayarak doğa felsefesinin amaçlarını yeniden tanımlıyordu.[13]
Yöntembilimsel reçeteler listesine Newton'un ünlü ifadesi eklenmelidir: "hypotheses non fingo" (genelde "Bir hipotez yaratmıyorum." diye çevrilir). Bilim insanı, Bacon'un da savunduğu gibi, sistemler icat etmemeliydi, gözlemlerden açıklamalar çıkarması lazımdı. Bu, tümevarımcılık olarak bilinecekti. Newton'dan sonraki yüzyılda, O’nun yöntemine ilişkin dikkate değer aydınlatmalar yapıldı. Örneğin Colin Maclaurin (1698-1746), yöntemin temel yapısını, biri genellemedeki fenomenlerden uzaklaşan, diğeri ise yeni fenomenlere dair açıklamalar türetmek için genel önermelerden ilerleyerek, tamamlayıcı analiz ve sentez aşamaları kazandıran bir şekilde yeniden yapılandırdı. Denis Diderot (1713-1784) ve Encyclopédie'nin editörleri, Newtonculuğu pekiştirmek ve popülerleştirmek için, tıpkı Francesco Algarotti'nin (1721-1764) yaptığı gibi çok şey yaptı. Vurgu genellikle bilim insanlarının karakterine yönelik olduğu kadar, süreçleri için de aynıydı; bu, hâlâ yaygın olarak kabul edilen bir özelliktir. Bilim insanı doğa karşısında alçakgönüllüdür, dogmaya bağlı değildir, sadece gözlerine itaat eder ve gerçeğin peşinden gider. Bilim insanının ve eserlerinin bu ikinci vizyonunu yaymada kesinlikle en etkili olan isimlerden Voltaire (1694-1778) ve du Chatelet (1706-1749) Newton’u kahraman olarak görüyorlardı. Bilimsel yöntem, Aydınlanma'nın devrim yapan gücü haline geldi.[14], [15], [16], [17], [18], [19]
18. yüzyılın bilimsel yöntemle ilgili tüm düşünceleri o kadar da etkileyici bir olay değildi. George Berkeley (1685-1753), bu yeni bilimin matematiğine ve Newtoncuların gözlem üzerindeki aşırı vurguya yönelik saldırıları, David Hume (1711-1776) ise tümevarımsal gerekçelendirme yoluyla bilimsel iddialar için sunulan yetkiyi baltalaması ile meşhurdur.[18], [20], [21] Hume'un tümevarım sorunu, Immanuel Kant'ı (1724-1804) empirik yöntem için yeni temeller arama noktasında motive etti. Ama bu bilim insanları için herhangi bir pratik kılavuz değil, epistemik bir yeniden yapılandırma olmuştu. Tıpkı Mill ve Whewell’in tartışması gibi, hem Hume hem de Kant, bilimdeki tümevarımsal çıkarımların kesinliği üzerine, gelecek yüzyılın metodolojik yansımalarını etkiledi.
John Stuart Mill (1806-1873) ve William Whewell (1794-1866) arasındaki tartışma, 19. yüzyılın en tanınmış metodolojik tartışması haline gelmişti. Genellikle tümevarımcılık ve varsayımsal-tümdengelimcilik arasındaki bir tartışma olarak nitelendirilmesine rağmen, bu iki yöntemin her iki taraftaki rolü de aslında daha karmaşıktır. Varsayımsal-[hipotetik] tümdengelim açıklamasında, bilim insanları, gerçek gözlemsel sonuçların çıkarılabileceği hipotezleri, dolayısıyla varsayımsal-tümdengelimleri bulmaya çalışırlar. Whewell, yöntem açıklamasında hem hipotezleri hem de tümdengelimi vurguladığı için, Mill'in tümevarımcılığına göre daha uygun bir mukabil olarak görülebilir. Bununla birlikte, Whewell'in bilimsel yöntemi tasviri, eşit derecede önemli değilse de, onun "temel antitez" dediği şeydir. Bilgi, nesnel (çevremizdeki dünyada gördüklerimizin) ve öznel (onun Temel Fikirler olarak adlandırdığı ve zihnimizin, deneyimlediklerimizi algılamamıza ve anlamamıza dair yaptığı katkıların) bir ürünüdür. Whewell'e göre her iki unsur da esastır; ve bu nedenle Kant'ı, öznel olana, John Locke’u (1632-1704) ve Mill'i ise duyulara çok fazla odaklandığı için eleştirmiştir. Whewell'in temel fikirleri diğer disiplinlere de uygulanabilir. Bir fikir, yalnızca belirli bir bilimsel disiplin içindeki bilgi için bile gerekli olsa, temel oluşturabilir (örneğin, kimya için kimyasal afinite). Onun bu temel fikirleri, O’nu Kant'tan sezgi biçimleri ve kategorileri açısından ayırır.[22]
Bu nedenle, temel fikirlerin açıklığa kavuşturulması, bilimsel yöntemin ve bilimsel ilerlemenin önemli bir parçası olacaktır. Whewell bu süreci "kaşifin tümevarımı" diye nitelendirir. Bu aslında Newton’un ve Bacon’un bahsettiği tümevarımdı, ama Whewell, tümevarımcı hipotezlerin açık ve dikkatli formülasyonunda fikirlerin rolünü vurgulayarak Bacon'ın açıklamasını daha fazla canlandırmaya çalıştı. Whewell'in tümevarımı yalnızca nesnel gerçeklerin toplamı değildir. Öznel olan, yani Whewell'in "Gerçeklerin Birleşmesi" olarak adlandırdığı şey, bilim insanının yaratıcı bir eylemi, bir teorinin icadı aracılığıyla rol oynar. Daha sonra, bir teori, altına daha fazla gerçeğin yerleştiği bir yerde test edilerek, bahsedilen "Birleşmeli Tümevarımlar" şekilde onaylanır. Whewell, temel kavramların açıklığa kavuşturulması, açıklamaların akıllıca icadı ve dikkatli testler ile doğanın gerçek yasalarını keşfedilebileceği yöntemin bu olduğunu hissetti. Mill’in eleştirisi, ve Whewell'i varsayımsal-tümdengelimci görüşün öncüsü olarak gören diğerleri, Whewell'in yöntem anlayışında bu keşif aşamasının önemini hafife almış görünüyorlar.[23], [24], [25] Keşif aşamasını küçümsemekse, 20. yüzyılın başlarındaki metodolojiyi karakterize eder.
Mill, Mantık Sistemi'nde, bilimsel yöntemin özü olarak daha dar bir tümevarım görüşünü öne sürdü. Mill için tümevarım, olaylar arasındaki düzenlilik arayışındaki ilk adımıdır. Bu düzenlilikler arasında bazıları, daha fazla gözlem için devamlılık gösterecek, ve sonunda yasa statüsünü kazanacaktır. Bir alanda keşfedilen yasalar arasında da düzenlilikler, yani bir yasalar yasası aranabilir. Hangi "yasa yasası"nın tutacağı, zamana ve disipline bağlıdır ve revizyona açıktır. Bir örnek, Evrensel Nedensellik Yasası'dır ve Mill, nedenleri belirlemek için belirli yöntemler ortaya koymuştur - bunlar şimdi yaygın olarak Mill'in Yöntemleri olarak bilinir. Bu beş yöntem, ilgilenilen fenomenler arasında ortak olan, fenomenler olmadığında olmayan, veya her ikisinin birlikte değiştiği durumları arar. Mill'in yöntemleri, hala deneysel yöntemler hakkında açıklayıcı faktörleri bulmak için temel sezgileri yakalamış gözüküyor.[26], [27] Herşeyin sonunda, Whewell ve Mill tarafından savunulan yöntemler benzer görünüyor. Her ikisi de kapsayan tümevarımsal genellemeyi içeriyor. Ancak bunlar ulaşılan bilginin gerekliliği açısından, yani meta-yöntembilimsel düzeyde çarpıcı biçimde farklılık gösterirler.
Bilimsel Yöntemin Mantığı ve Eleştirel Cevaplar
20. yüzyılın başlarında fizikteki kuantum ve görelilikle gelen devrimlerin yöntem üzerinde derin bir etkisi oldu. Her iki teoride de atılan kavramsal temeller, uzay, zaman ve cisimlerle ilgili en sağlam görünen sezgilerin bile çürütülebilirliğini göstermek içindi. Doğal dünya hakkında kesin bilgiye erişmek bu nedenle ulaşılamaz kabul edildi. Bunun yerine bilimde yanılabilen, ancak yine de rasyonel olarak haklılık taşıyan yenilenmiş bir ampirizm arandı.
Bilim insanlarının muhakemesel analizleri sonucunda teorileri test etme ve onları doğrulama araçları, bilimsel yöntemde temel öneme sahip yönler olarak ortaya çıktı. Yöntemin keşif ve gerekçelendirme bağlamları arasında bir ayrım yapılmıştır. Bu ayrılık, teorilere veya hipotezlere nerede ve nasıl ulaşıldığına ilişkin sonuçlarda, diğer bir yandan da bilim insanlarının teorileri değerlendirirken ve onların yeterliliğini mevcut kanıtlara dayanarak incelerken (farkında olsunlar ya da olmasınlar) kullandıkları temel akıl yürütmede bir ayraç görevi yapabilir.
Genel olarak, 20. yüzyılın çoğunluğunda bilim felsefesi buradaki ikinci bağlama odaklandı, ancak filozoflar doğrulama veya çürütme üzerine yapılan bu odaklanmanın yanı sıra doğrulama veya çürütmenin nasıl gerçekleştirilip gerçekleştirilemeyeceğine dair birçok ayrıntıya da dikkat kesildiler. 20. yüzyılın ortalarına gelindiğinde ise, gerekçelendirme yönteminin ve bağlam ayrımının kendilerini tanımlamaya yönelik bu girişimleri baskılandı. Aynı dönemde, bilim felsefesi de hızla gelişti ve bu nedenle, 4. bölümden itibaren bu madde, bilimsel yöntemin tarihseli önceleyen şekilde ele alınmasından tematik öncelikli bir biçime doğru evrilecektir.
Mantıksal İnşaacılık ve İşlemselcilik
Mantık ve olasılık hesaplarındaki ilerlemeler, bilimsel teorilerin ve ampirik yöntemin ayrıntılı bir şekilde yeniden inşasına olanak verdi, buna en iyi örnek Rudolf Carnap'ın Dünyanın Mantıksal Yapısı eseridir.[28], [29] Carnap, bilimsel bir teorinin biçimsel bir aksiyomatik sistem, yani bir mantık olarak yeniden yapılandırılabileceğini göstermeye çalıştı. Bu sistem dünyaya dair bir atıfta bulunabilir, çünkü bazı temel cümleleri, onları test etmek için gerçekleştirilebilecek gözlemler veya işlemler olarak yorumlanabilir. Teorik sistemin geri kalanı, ki teorik veya gözlemlenemeyen terimlerin (elektron veya kuvvet gibi) kullanıldığı cümleler de buna dahildir, ancak o zaman anlamlı olacaklardır, çünkü bunlar gözlemlere indirgenebilir veya tamamen mantıksal anlamlara (matematiksel özdeşlikler gibi analitik denir) sahiptirler. Buna, anlamın gerçeklenebilirliği kriteri denir. Bu ölçüte göre, analitik veya gerçeklenemeyen herhangi bir ifade kesinlikle anlamsızdı. Bu görüş, 1928'de Carnap tarafından ortaya atılmış olmasına rağmen, daha sonra kendisi de bunu çok kısıtlayıcı olarak görecekti.[29]
Bu fikrin bir benzer versiyonu, Percy William Bridgman'ın işlevselcilik (İng: "operationalisation") kavramıdır. Modern Fiziğin Mantığı'nda Bridgman, her fiziksel kavramın, bu kavramın uygulanmasını gerçeklemek için gerçekleştirilecek işlemler üzerinden tanımlanabileceğini iddia etti.[30], [31] Bununla birlikte, uzunluk kadar basit bir kavramın işlevselleştirilmesinde bile başarılı olmak, kolayca son derece karmaşık (örneğin çok küçük uzunlukları ölçmek için) veya pratik olmayan (ışık yılı gibi büyük mesafeleri ölçmek) bir hale gelebilir.
Carl Hempel'in anlamın gerçeklenebilirliği kriterine yönelik eleştirileri muazzam bir etki yaptı.[32], [33] Çoğu bilimsel yasa gibi, evrensel genellemelerin de ölçüt üzerinde kesin olarak anlamlı olmadığına dikkat çekti. Gerçeklenebilirlik ve işlemsellik, standart bilimsel amaçları ve pratiği yakalamak için çok kısıtlayıcı görünüyordu. Bu yeniden yapılandırmalar ile gerçek bilimsel uygulama arasındaki zayıf bağlantı bir başka şekilde de eleştirildi. Her iki yaklaşımda da bilimsel yöntemler, yöntembilimsel rollerde yeniden biçimlendirilir. Örneğin ölçümler, terimlere anlam vermenin yolları olarak görülüyordu. Bilim felsefecisinin amacı, yöntemleri kendi başına anlamak değil, onları teorileriyle, anlamlarıyla ve dünyayla ilişkileriyle yeniden inşa ederek kullanmaktı. Ancak bilim insanları bu işlemleri yaptıklarında, bunları biçimsel bir aksiyomatik sistemde terimlere anlam vermek için kullandıklarını söylemeyeceklerdir. Yöntembilim ile gerçek bilimsel uygulamanın ayrıntıları arasındaki bu kopukluk, mantıksal pozitivistlerin ve Bridgman'ın taahhüt ettikleri ampirizmi ihlal ediyor gibi görünüyor. Yöntembilimin pratiğe (bir dereceye kadar) tekabül etmesi gerektiği görüşüne tarihselcilik veya sezgicilik adı verilmiştir. Bu eleştiri ve cevaplara 3. ve 4. bölümlerde döneceğiz.
Pozitivizm, bu Bacon-Newton-Mill'in çizgisi boyunca tamamen tümevarımcı bir yaklaşımın savunulamaz olduğu kabulüyle de mücadele etmek zorunda kaldı. Mesela, her şeyden önce, saf gözlem diye bir şey yoktur. Tüm gözlemler teori yüklüydü. Herhangi bir gözlem yapmak için teori gereklidir, bu nedenle tüm teoriler yalnızca gözlemden türetilemez.[34] Hume, gözlemsel bir temel sağlasa bile, tümevarım yönteminin başarısını varsayarak, soruyu sormadan tümevarımsal sonuçların tümdengelimsel olarak haklı çıkamayacağına zaten işaret etmişti. Aynı şekilde, pozitivist girişimlere göre bir genellemenin, onun örneklerine ilişkin gözlemlerle nasıl doğrulanabileceği hakkındaki analizi de bir takım eleştirilere maruz kaldı. Goodman ve Hempel de, standart doğrulama açıklamalarının doğasında var olan paradokslara işaret eder.[35], [36] Gözlemlerin bilimsel bir teoriyi doğrulamaya nasıl hizmet edebileceğini açıklamaya yönelik son girişimler, aşağıdaki 4. bölümde tartışılmaktadır.
Bir Doğrulama Mantığı Olarak Varsayımsal Tümdengelim (V-T)
Doğrulama mantığının tümdengelimsel olmayan analizi için standart bir başlangıç noktası da (hipotetik) Varsayımsal-Tümdengelim (V-T) yöntemi olarak bilinir. En basit haliyle, bir hipotezi ifade eden bir teorinin tümcesi, onun gerçekteki sonuçlarıyla doğrulanır. 2. bölümde belirtildiği gibi, bu yöntem 19. yüzyılda Whewell, 20. yüzyılda Nicod ve diğerleri tarafından geliştirilmiştir.[37] Çoğu zaman, Hempel'in V-T yöntemine ilişkin açıklaması, Semmelweiss'in lohusalık hummasının nedenini belirlemeye yönelik çıkarımsal prosedürleri örneğinde gösterildiği gibi, V-T’nin doğrulanabilirliğinin eleştirisi olması açısından onun bir açıklaması ve aynı zamanda bir tür mukabili olarak sunulmuştur.[38], [39], [40]
Hempel, Semmelsweiss'in prosedürünü, lohusalık hummasının nedenini açıklayan çeşitli hipotezleri incelemek olarak tanımladı. Bazı hipotezler gözlemlenebilir gerçeklerle çelişiyordu ve hemen yanlış olduğu için reddedilebilirdi. Diğerleri ise, hipotezin doğru olması durumunda (Hempel'in hipotezin test çıkarımları dediği) hangi gözlemlenebilir olayların takip etmesi gerektiğinin çıkarımı, ardından da bir deney yürütüp test sonuçlarının gerçekleşip gerçekleşmediğini gözlemleyerek deneysel olarak test edilişi gerekiyordu. Deney, test sonucunun yanlış olduğunu gösterdiyse, hipotez reddedilebilir. Ancak deney, test sonuçlarının doğru olduğunu gösterdiyse, bu, hipotezin doğru olduğunu kanıtlamaz. Bir test sonucunun teyidi, bir hipotezi gerçeklemez, ancak Hempel "ona hiç değilse biraz destek, biraz onaylama veya doğrulama sağlar" diyerek bu kadarına izin verir.[37] Bu desteğin derecesi, destekleyici kanıtların miktarına, çeşitliliğine ve kesinliğine bağlıdır.
Popper ve Yanlışlamacılık
Tümevarımsal çıkarımla ilgili zorluklardan yola çıkarak geliştirilen bir başka yaklaşım, Karl Popper'ın eleştirel rasyonalizmi veya yanlışlamacılığıydı. [41], [42] Yanlışlama, tümdengelim üzerinden yapılır, ve bilim insanlarının test edilen hipotezden gözlemsel sonuçlar çıkarması bakımından V-T'ye benzer. Ancak Popper için önemli olan nokta, başarılı tahminin bir hipoteze sunduğu doğrulamanın derecesi değildi. Önemli olan, tümevarımsal çıkarsamaya dayalı doğrulama ile tümdengelimli çıkarsamaya dayalı olabilecek yanlışlama arasındaki mantıksal asimetriydi. (Bu basit karşıtlık daha sonradan Lakatos ve diğerleri tarafından sorgulandı.[43]
Popper, doğrulayan kanıtın miktarı ne olursa olsun, sonucu olumlama yanılgısına düşmeden bir hipotezin doğru olup olmadığından asla emin olamayacağımızı vurguladı. Bunun yerine Popper, bir teorinin veya hipotezin doğru olma olasılığının bir ölçüsünün olup olmadığını ima etmeksizin, onların önceki testlerden ne kadar iyi geçtiğinin bir karşılaştırması olarak doğrulama kavramını ortaya attı.
Ayrıca Popper’ın motivasyonları arasında, Marksist tarih teorisi veya psikanaliz gibi teorilerin bilimsel statüsü hakkındaki şüpheleri ve bu yüzden bilim ile sözdebilim arasında bir sınırlama yapmak istemesi de vardı. Popper bunu, bilimi metafizikten ayırmaktan önemli ölçüde farklı şekilde, bir sınırlandırma olarak gördü. Bu sınırlama, mantıksal deney yapan birçoklarının birincil kaygısıydı. Popper, sözdebilim ile gerçek bilim arasına bir çizgi çekmek için bu yanlışlama fikrini kullandı. Bilim bilimdi, çünkü onun yöntemi, teorileri, yüksek başarısızlık olasılığı sunan titiz testlere tabi tutmayı ve böylece teoriyi çürütmeyi içermekteydi.
Başarısız olma riskine bağlı kalmak önemliydi. Yanlışlamayı önlemek çok kolay bir şekilde yapılabilir. Bir teorinin sonucu gözlemlerle tutarsız olursa, açıkça teoriyi kurtarmak için tasarlanmış yardımcı hipotezler geliştirilebilir ve geçici değişiklikler (İng: "ad hoc modifications") denen bir istisna eklenebilir. Bu Popper’ın, geçici teorilerin kendi uygulama alanlarındaki herhangi bir şeyi açıkladığını ve bu şekilde sahtebilim yapılmasına izin verdiğini görmesinden kaynaklanıyordu. Halbuki bilim, riskli bir işti. Gözlemler, bir teoriden gelen tahminlerin yanlış olduğunu gösterseydi, teori çürütülürdü. Bu yüzden bilimsel hipotezler yanlışlanabilir olmalıydı. Gözlemlendiği vakit, hipotezi veya teoriyi yanlışlayabilecek bazı olası gözlem ifadelerinin (Popper, bunlara "hipotezin potansiyel yanlışlayıcıları" adını verdi) var olması gerekli olduğu gibi, bu tür çarpıtmalara düzenli olarak, samimi bir şekilde el atmak da Poppercı bilimsel yöntem için çok önemlidir.
Bir hipotezin olası yanlışlayıcıları ne kadar fazlaysa, o kadar yanlışlanabilirdir, ve böylece hipotez o kadar çok iddiaya muhatap olur. Bunun tersine, yanlışlayıcı içermeyen hipotezlerin çok az bir iddası vardır, yahut hiç bir iddiada bulunmazlar. Başlangıçta Popper yalnızca bir teoriyi kurtarmak için geçici hipotezlerin konulmasının iyi bir bilimsel yöntem olarak kabul edilmemesi anlamına geldiğini düşünüyordu. Çünkü bunlar bir teorinin yanlışlanabilirliğini baltalarlar. Bununla birlikte, Popper daha sonra ("bağışıklama" olarak adlandırdığı) değişikliklerin sunulmasının bilimsel gelişmede genellikle önemli bir kısım olduğunu fark etti. Şaşırtıcı veya görünüşte tahrif edici gözlemlere yanıt vermek, çoğu zaman önemli yeni bilimsel anlayışları üretmiştir. Popper'ın bu konudaki kendi örneği, başlangıçta Uranüs'ün gözlemlenen hareketinin Newtoncu tahminlerle uyuşmamasıydı. Bir dış gezegenin olasılığına dair geçici hipotez, bu anlaşılmazlığı açıkladı ve sonuçta daha fazla yanlışlanabilir tahminlere yol açtı. Popper, yanlışlanabilir ve yanlışlanamaz arasındaki ayrımı bulanıklaştırarak, ve bunların yerine test edilebilirlik dereceleri hakkında konuşarak bu görüşleri uzlaştırmaya çalıştı.[44]
Meta-yöntembilim ve Yöntemin Sonu
1960'lardan itibaren, felsefi odağı sürekli bilimsel yöntemden uzaklaştıran bir meta-yöntembilimsel eleştiri ortaya çıktı. Bu maddenin sonunda daha fazla okuma yapılabilmesi için öneriler verilmekle birlikte aşağıda bu eleştirilere yönelik kısa bir bakış açısı sunulacaktır.
Thomas Kuhn'un Bilimsel Devrimlerin Yapısı eseri, bilim felsefecileri için iyi bilinen bir hedef alış ile başlar: [45]
Tarih, anekdot veya kronolojiden daha fazlasını içeren bir şey olarak görülürse, şu anda sahip olduğumuz bilimin imajinda belirleyici bir dönüşüm üretebilir.
Kuhn'un dönüştürülmesi gerektiğini düşündüğü imaj, çoğu Mantıksal Pozitivist tarafından aranan, tarih dışı, rasyonel bir yeniden yapılanmaydı, ki aslında Carnap ve diğer pozitivistler Kuhn'un görüşlerine oldukça sempati duyuyorlardı.[46] Feyerabend ve Lakatos benzeri diğer çağdaşları gibi, Kuhn da bilim felsefesine yönelik daha empirik bir yaklaşıma bağlıdır. Yani bilim tarihi, bilim felsefesi için, ki bunun içinde herhangi bir bilimsel yöntem teorisi de olabilir, önemli verileri ve gerekli kontrolleri sağlar.
Kuhn'a göre bilim tarihi, bilimsel gelişimin birbirini izleyen dönemlerde gerçekleştirdiği şeyleri ortaya koyar. Normal bilim sırasında, bilim topluluğunun üyeleri paradigmaya bağlı kalırlar. Paradigmaya bağlı kalmak, çözülmesi gereken sorunlara ve onları çözmenin kabul edilebilir yollarına sadık kalmak anlamına gelir. Paradigmaya olan güven, paylaşılan sorunların çözümünde istikrarlı bir ilerleme sağlandığı sürece devam eder. Bu normal aşamadaki yöntem, problem çözmenin standartlarını içeren ve yöntemin uygulandığı problemlerin çeşitliliğini tanımlayan bir disiplin matrisini (Kuhn'un daha sonra oluşturduğu paradigma kavramı) içinde çalışır. Disiplin matrisinin önemli bir kısmı, bilimsel yöntem için normları ve amaçları sağlayan değerler kümesidir. Kuhn'un belirlediği temel değerlerse öngörü, problem çözme, basitlik, tutarlılık ve inandırıcılıktır.
Normal bilimin önemli bir tali ürünü de, mevcut paradigmanın kaynaklarıyla çözülemeyen sorunların birikmesidir. Bu anormalliklerin birikimi bir kez kritik bir noktaya ulaşırsa, toplumsal bir şekilde yeni bir paradigmaya, ve normal bilimin yeni bir aşamasına geçişi tetikleyebilir. Daha da önemlisi, bu süreçte bilimsel yöntemin normlarını ve amaçlarını sağlayan değerlerin de dönüşmüş olmasıdır. Bu nedenle yöntem disipline, zamana veya yere göre değişebilir.
Feyerabend ise, ilerlemeyi bilimin amaçları arasında tanımlamıştır, ancak herhangi bir yöntembilimsel reçetenin bu ilerlemeyi boğacağını savunuyordu.[47] Onun argümanları, bilim tarihi hakkında kabul edilen “mitleri” yeniden incelemeye dayanıyordu. Galileo gibi bilim kahramanlarının, akla ve ispata olduğu kadar retorik ve ikna sanatına da bağlı oldukları bilinir. Aristoteles gibi diğerlerinin de, kendilerine isnat edilenlerden çok daha makul ve geniş kapsamlı bakış açılarına sahip oldukları gösterilmiştir. Bunun sonucunda, onun için yeterli özgürlüğü sunacak tek kural, amaçsız bir "nasıl işine gelirse" ifadesiydi. Daha genel bir şekilde söylenecek olursa, bilimde bilgiyi takip etmenin ve bilgiyi artırmanın en iyi yolu yöntemsel bir daraltma olsa bile, bu çok kısıtlayıcı bir şeydir. Feyerabend bununla birlikte bilimin özgür bir toplum için bir tehdit olabileceğini, çünkü bilimin ve bilim mitinin çok baskın hale gelebileceğini öne sürmüştür.[48]
Daha da temel bir tür eleştiri 1970'lerden itibaren, bilimin rasyonel gelişimi için felsefi açıklamalar sunma yöntemini ve irrasyonel hataların sosyolojik açıklamalarını reddeden bir takım bilim sosyologları tarafından sunuldu. Bunun yerine, bilimsel bilginin nasıl kurulduğuna dair herhangi bir nedensel açıklamanın, aynı nedensel faktörlerle doğru ve yanlışı, rasyonelliği ve irrasyonelliği, başarı ve hataları açıklamada simetrik olması gerektiğine dair bir simetri tezini savundular.[49], [50] Bilim Sosyolojisi'ndeki "Güçlü Program" benzeri veya bilginin toplumsal boyutları ve nedenlerini daha genel olarak kapsayan hareketler, çağdaş bilim ve onun tarihindeki ayrıntılı vaka çalışmalarının daha yakından ve kapsamlı bir şekilde incelenmesine yol açtı.[51] Latour ve Woolgar, Knorr-Cetina, Pickering, Shapin ve Schaffer arafından yapılmış ve iyi bilinen incelemeler, bunun sosyal ideolojilerde (makro ölçekte), veya hangi inançların bilimsel bilgi statüsü kazandığını belirlemede birincil nedensel faktörler olan bireysel etkileşimler ve koşullar (mikro ölçekte) olduğunu ortaya koyuyor gibi görünüyor.[52], [53], [54], [55] Bu nedenle, onların da gördüğü gibi, bilimsel yöntemi açıklayıcı söylemler empirik olarak temellendirilmedi.
Bilimsel yönteme yönelik geç ve oldukça beklenmedik bir eleştiri, bilimin kendisinden geldi. 2000'li yılların başlarından itibaren, yayınlanmış deneylerin sonuçlarını kopyalamaya çalışan bir takım bilim insanları bunu yapamadılar. Belki de tekrarlanabilirlik ve yöntem arasında yakın bir kavramsal bağ vardı. Örneğin, tekrarlanabilirlik, aynı bilimsel yöntemlerin aynı sonucu vermesi ve tüm bilimsel sonuçların yeniden üretilebilir olması anlamına geliyorsa, o zaman bilimsel bir sonucu yeniden üretmek için ne gerekiyorsa onun bilimsel yöntem olarak adlandırılması gerekir. Uzayın da bizi gözlemsel olarak sınırladığı gibi, tekrarlanabilirlik uygun bilimsel yöntemin arzu edilen bir sonucu olduğu sürece, kesinlikle bilimsel yöntemin bir parçası değildir.[56]
20. yüzyılın sonlarına doğru, bilimsel yöntem arayışı da azalmaya başladı. Nola ve Sankey, yöntem üzerine yazdıkları ciltlerin girişinde "Bazıları için, bir bilimsel yöntem teorisi fikri tamamiyle geçen yılın tartışmasıdır…" diyorlardı.[57]
Hipotezin Test Edilmesinde İstatiksel Yöntemler
Filozofların açık bir doğrulama (veya çürütme) metodolojisini sağlamaya çalıştıklarında karşılaştıkları birçok zorluğa rağmen, gözlemin belirli bir teori için nasıl kanıt sağlayabileceğini anlama konusunda önemli ilerleme kaydedilmiştir. İstatistik çalışmak, teorilerin ampirik olarak nasıl test edilebileceğini anlamak için çok önemliydi; ve son yıllarda, Bayesyen terimlerle doğrulamayı yeniden düzenlemeye çalışan devasa bir literatür gelişti. Burada bu gelişmeler sadece kısaca ele alınacaktır.
İstatistik, 19. yüzyıldan itibaren deneysel bilimlerin yönteminde giderek daha önemli bir rol oynamaya başlamıştır. O zamanlar, istatistik ve olasılık teorisi, tümevarımsal çıkarımın analizi olarak yöntemsel bir rol üstlendi ve tümevarımın rasyonelliğini olasılık teorisinin aksiyomlarında temellendirme girişimleri 20. yüzyıl boyunca ve günümüze dek devam etti. Bu arada, 19. yüzyılın başlarında Legendre ve Gauss tarafından geliştirilen En Küçük Kareler Yöntemi, 19. yüzyılın ortalarında Peirce tarafından önerilen aykırı değerlerin reddedilmesi için kriterler, 1920'lerde ve 1930'larda Gosset (diğer ismiyle "student's"), Fisher, Neyman & Pearson ve diğerleri tarafından geliştirilen testleri gibi istatistik teorisindeki gelişmeler ve gözlemlerin belirsizliğini ölçmek için yöntemler, deneysel yöntem üzerinde doğrudan ve büyük bir etkiye sahipti.[58], [59]
İstatistikteki bu gelişmeler daha sonra hem istatistikçiler hem de bilim felsefecileri arasında hipotezi test etme sürecinin nasıl algılanacağını yansıtan bir tartışmaya yol açtı: test edilen hipotezdeki güven aralığının (İng: "degree of confidence") sayısal bir ifadesini sağlayabilecek titiz bir istatistiksel çıkarım mı, yoksa bir değer bileşenini de içeren farklı eylemler arasındaki bir karar olarak mı görülmeliydi?
Bu, bir tarafta Fisher, diğer tarafta Neyman ve Pearson olmak üzere büyük bir tartışmaya yol açtı.[60], [61], [62], [63], [64], [65] Fisher'in görüşüne göre, hipotez testi, istatistiksel bir hipotezin ne zaman kabul edileceği veya reddedileceği konusunda bir yöntemdi; yani hipotezin doğru olduğu göz önüne alındığında, bu kanıt, diğer mümkün sonuçlara göre olası değilse, bu hipotezin kanıtlar tarafından reddedilmesi gerekir. Buna karşılık, Neyman ve Pearson'ın görüşüne göre, hipotezlerde karar esnasında hata sonucunun da bir rol oynaması gerekiyordu.
Doğru bir hipotezi reddetme hatası (I. tip hata) ile yanlış bir hipotezi kabul etme (II. tip hata) arasındaki farkı ortaya koyarak, doğru bir hipotezi reddetmenin mi yoksa yanlış olanı kabul etmekten kaçınmanın daha önemli olup olmadığına karar vermenin hatanın getireceği sonuçlara bağlı olduğunu savundular. Bu nedenle Fisher, bir hipotezde güvenin sayısal bir ifadesini mümkün kılan tümdengelimci bir çıkarım teorisi amaçladı. Ona göre önemli olan fayda değil, doğruyu arayışıydı. Halbuki Neyman-Pearson yaklaşımı, farklı eylem biçimleri arasında karar vermek için bir tümevarımsal davranış stratejisi ortaya çıkardı. Burada önemli olan bir hipotezin doğru olup olmadığı değil, ona doğruymuş gibi yaklaşılıp yaklaşılmamasıydı.
Buna benzer tartışmalar felsefi literatürde de vardır. Bir tarafta, Churchman ve Rudner, bilimsel hipotezler hiçbir zaman tam olarak gerçeklenemeyeceğinden ötürü, bilim insanları için bilimsel çıkarım yöntemlerinin eksiksiz bir analizinin, kanıtın yeterince güçlü olup olmadığına dair karar vermelerini gerektirecek etik yargılar içereceğini, yahut yine hipotezin kabulü veya reddinin, hipotezin kabulünü garanti edecek kadar yüksek bir olasılığın çıkmasıyla birlikte, hatanın önemine de bağlı olduğunu savundular.[66], [67] Jeffrey ve Levi gibi diğerleri ise aynı fikirde değillerdi, bunun yerine bilim insanları çıkarımların doğruluğunu değerlendirirken tutumlarını, tercihlerini, mizaçlarını ve değerlerini parantez içine almaları gerektiğini, ve değerden bağımsız bir bilim görüşünü savundular.[68], [69] Bilim felsefesindeki bu değerlerden bağımsızlık ideali ve onun tarihsel gelişimi hakkında daha da fazla ayrıntı bulmak mümkündür.[70], [71], [72]
Son yıllarda, istatistiksel çıkarım yoluyla olasılık hipotezlerinin değerlendirilmesine ilişkin felsefi tartışmalar, olasılığı, büyük ölçüde tekrarlanabilir bir olayın uzun vadeli tekerrürü olarak düşünen sıklık anlayışı yerine, eldeki bilgiler göz önüne alındığında bir kişinin bir olayın olacağına dair güven derecesinin bir ölçüsü olarak anlayan Bayesciliğe odaklanmıştır. Bu nedenle, Bayesçiler için olasılıklar bir bilgi durumuna atıfta bulunurken, sıklıkçı anlayışa sahip olanlar (İng: "frequentist") için olasılıklar olayların sıklıklarına atıfta bulunur.[73]
Bayesçilik, güven revizyonunda önceden itimat edilenlerin (yani arka plan bilgisinin) ve gelen kanıtların bir işlevi olduğu için, güven revizyonunun ölçülebilir, algoritmik bir temsilini sağlamayı amaçlar. Bayesçilik, koşullu olasılıkları ilişkilendiren olasılık hesabının bir teoremi olan Bayes’e dayalı bir kural kullanır. Belirli bir hipotezin doğru olma olasılığı, bilim insanının bir güven veya itimat derecesi olarak yorumlanır. Aynı zamanda, bir kanıtın (örneğin bir gözlemin) doğru olması koşuluna bağlı olarak, bir hipotezin doğru olacağına dair bir olasılık ve güven derecesi de olacaktır. Bayesçilik, bir kanıtın gerçekten gözlemlendiği ortaya çıkarsa, bilim insanının hipoteze olan güvenini bu koşullu olasılığa güncellemesini rasyonel açıdan men eder.[74] Neyman ve Person'ın çalışmalarından kaynaklanan sıklıkçı anlayış, uzun vadeli hata oranlarını azaltmak için araçlar sağlamayı amaçlar, tıpkı Mayo tarafından geliştirilen ve deneycilerin hem I. tip hem de II. tip hatalardan ancak ve ancak mevcutlarsa onları tespit edebilecek bir prosedürler repertuarı oluşturarak kaçınılabileceğine odaklanan hata-istatistiksel yaklaşımı gibi.[75]
Hem Bayesçilik hem de sıklıkçı anlayış zaman içinde gelişmiştir, çeşitli savunucuları tarafından farklı şekillerde yorumlanmıştır, ve önceki eleştirilerle birlikte, bilimsel yöntemi tanımlama girişimleri, hem savunucuları hem de eleştirmenleri tarafından farklı görülmektedir. Bu alandaki literatür, anketler, incelemeler ve eleştiriler çok geniştir.[40], [76]
Uygulamada Yöntem
Daha önce de gördüğümüz gibi, bilimsel pratiğe gösterilen ilgi yeni değildir. Ancak, geç bilim felsefesinde pratiğe dönüş, 20. yüzyılın son zamanlarındaki bilim felsefesi için yönteme ilişkin karamsarlıkta bir düzelme ve bilimsel bilginin sosyolojik ve rasyonalist açıklamaları arasında bir uzlaşma girişimi olarak görülebilir. Bu çalışmanın çoğu, yöntemi ayrıntılı ve bağlama özgü problem çözme prosedürleri olarak görür; ve metodolojik analizler aynı zamanda tanımlayıcı, eleştirel ve tavsiye niteliğindedir.[77] Aşağıdaki bölüm, bazı uygulama odaklarının bir özetini içermektedir. Bu bölümde kronolojiden çok konulara yöneleceğiz.
Yaratıcı ve Keşifsel Uygulamalar
20. yüzyılın ilk yarısında bilim felsefesinde (2. bölüm) çok belirgin bir şekilde yer alan keşif ve gerekçelendirme bağlamları arasındaki ayrımla ilgili bir sorun, bilimsel etkinlikte böyle bir ayrımın açıkça görülememesidir.[78] Bu nedenle, son yıllarda, kavramsal yenilik ve değişim çalışmalarının sadece psikoloji ve bilim sosyolojisi ile sınırlandırılmaması gerektiği, aynı zamanda bilim felsefesinin de ele alınması gereken bilimsel uygulamalarda oldukça önemli taraflara sahip olduğu kabul edilmiştir.[79] Kavramsal yeniliği yönlendiren uygulamaları aramak, filozofları hem bilim insanlarının akıl yürütmeleri, hem de dar bir şekilde hipotezlerin test edilmeleri, yani onların keşifsel deneylere yönelik olmayan geniş deneysel pratikler alanını incelemeye yöneltmiştir.
Tarihsel ve çağdaş bilim insanlarının yürütme pratiklerini inceleyen Nersessian, yeni bilimsel kavramların sistematik akıl yürütme yoluyla belirli sorunlara çözüm olarak inşa edildiğini, analoji, görsel temsil ve düşünce-deneylerinin kullanılan önemli muhakeme uygulamaları arasında olduğunu savunmuştur. Bu her yerde hazır ve nazır muhakeme biçimleri, kavramsal gelişim ve değişim için güvenilebilecek -ama aynı zamanda da yanıltabilecek- yöntemlerdir. Ona göre, modele dayalı akıl yürütme, çözülecek hedef problemin ara yorumları olarak hizmet eden modellerin inşası, simülasyonu, değerlendirilmesi ve uyarlanması döngülerinden oluşur. Çoğu zaman, bu süreç değişikliklere veya genişletmelere ve ardından yepyeni bir simülasyon ve değerlendirme döngüsüne yol açacaktır. Ancak Nersessian, yaratıcı model temelli akıl yürütmenin basit bir reçete olarak uygulanamayacağını, bunun her zaman çözüm üretmediğini ve en örnek kullanımlarının bile yanlış çözümlere yol açabileceğini vurgular. Böylece, bir yandan bir keşif mantığının olmadığı konusunda önceki birçok filozofla hemfikirdir, ama keşifler, bilimsel uygulamanın büyük ve ayrılmaz bir parçası olacak şekilde "kavrama, yapılandırma, ve fiziksel fenomenler hakkında iletişim kurma" gibi mantıklı süreçlerden türetilebilir. [80]
Benzer şekilde, Darden ve Bechtel & Richardson gibi bilim insanları tarafından yapılan keşif ve teori inşasındaki buluşsal yöntemler üzerinde çalışmalar, bilimi bir problem çözme olarak sunar, ve bilimsel problem çözmeyi genel olarak problem çözmenin özel bir durumu olarak araştırır.[81], [82] Büyük ölçüde biyolojik bilimlerden gelen vaka örneklerinden yararlandıkları için, odaklarının çoğunu, karmaşık sistemlerin mekanik açıklamalarının üretilmesi, değerlendirilmesi ve revizyonu için tasarlanan akıl yürütme stratejileri kaplar.
Bağlam ayrımının başka bir tarafına, yani deneylerin birincil rolünün V-T modeline göre teorik hipotezleri test etmek olduğuna dair geleneksel görüşe değinen diğer bilim felsefecileri, bu deneylerin oynayabileceği ek roller için de tartışmışlardır. Keşif deneyi kavramı, deneysel düzenlilikler elde etme ve bu düzenliliklerin tanımlanabileceği kavram ve sınıflandırmaları geliştirme arzusuyla yürütülen deneyleri tanımlamak için kullanıldı.[83], [84], [85], [86] Bununla birlikte, teoriye dayalı deney ile keşif deneyi arasındaki fark, keskin bir ayrım olarak görülmemelidir. Teoriye dayalı deneyler her zaman hipotezi test etmeye yönelik değildir, ancak sayısal parametrelerin belirlenmesi gibi çeşitli gerçeklikleri derleme türleri için de olabilir. Yahut bunun tam tersi bir durumda, keşif deneyleri genellikle teori tarafından çeşitli şekillerde ilintilenir ve bu nedenle teoriden bağımsız değillerdir. Bunun yerine, keşif deneylerinde ele alınacak fenomenler, ilk önce bu fenomenlerle ilgili mevcut teori temelinde, deneyin olası sonuçlarını da sınırlandırmaksızın, araştırılır.
Moleküler biyolojide ve ona yakın alanlarda yüksek verimli enstrümantasyonun geliştirilmesi, çok büyük miktarda veri toplayan ve analiz eden özel türdeki keşif deneylerine yol açmıştır ve bu yeni "omik" disiplinlerin genellikle hipoteze dayalı bilim idealinden bir kopuşu temsil ettiği söylenir; ve bunun yerine veriye dayalı araştırma veya pek çok deneyin olağanüstü derecede uygun şartlarda yapılmalarından ötürü bunlar bir tür "uygunluk deneyi" olarak tanımlanırlar.[85], [86], [87], [88], [89], [90], [91]
Bilgisayar Yöntemleri ve Bilim Yapmanın "Yeni Yolları"
Az önce açıklanan omik alanı, bilgisayarların makul bir süre içinde, gereken büyük miktardaki veriyi işleme yeteneği sebebiyle mümkündür. Bilgisayarlar daha ayrıntılı deneylere (daha yüksek hıza, daha iyi filtrelemeye, daha fazla değişkene, karmaşık koordinasyonlara ve kontrole) izin verir, ancak aynı zamanda modelleme ve simülasyonlar yoluyla bunların kendileri de bir deney biçimi oluşturabilir. Burada da yönteme karşı uygulama konseptine ilişkin genel sorunun başka bir versiyonunu sorabiliriz: bilgisayar kullanma pratiği bilimsel yöntemi temelden değiştirir mi, yoksa yalnızca standart yöntemleri uygulamak için daha verimli bir araç mı sağlamaktadır?
Çünkü bilgisayarlar, pratik nedenlerle, ölçümleri, nicelemeleri, hesaplamaları ve istatistiksel analizleri otomatikleştirmek için kullanılabilir; bu işlemler de zaten başka türlü gerçekleştirilemez; ama bir yandan da bir deney temelinde bir sonuca varmanın içerdiği adımların çoğu artık bir insanın doğrudan katılımı veya farkındalığı olmaksızın bir “kara kutu” içinde yapılmaktadır. Bunun, neyi bilebileceğimize ve onu nasıl bilebileceğimize dair epistemolojik çıkarımları bile vardır. Bu nedenle bilgisayar yöntemleri sonuçlarına güvenebilmemiz için, bunlar için gerçekleme ve teyit etme testlerine tabi tutulur.
Gerçekleme ve teyit etme arasındaki ayrım, bilgisayar simülasyonları durumunda karakterize edilmesi en kolay olan şeklindedir. Tipik bir bilgisayar simülasyon senaryosunda, analitik çözümü olmayan diferansiyel denklemlerin sayısal olarak entegrasyonu için bilgisayarlar kullanılır. Denklemler, bilim insanının araştırılan bir fenomeni veya sistemi temsil etmek için kullandıkları modelin bir parçasıdır. Bir bilgisayar simülasyonunun gerçeklemesi, model denklemlerinin doğru bir şekilde gerçeğe yaklaştırılmasının kontrol edildiği anlamına gelir. Bir simülasyonu teyit etmek, modelin denklemlerinin o model temelinde yapmak istediği çıkarımlar için yeterli olup olmadığını kontrol etmek anlamına gelir.
Ama bilgisayar simülasyonları ile ilgili bir dizi konu da gündeme getirilmiştir. Test yöntemlerinin teyidi ve gerçeklenmesinin belirlenmesi eleştirilegelmiştir. Oreskes ve ark., tümdengelimli çıkarım önerdiği için “teyit etme” simülasyonu sonuçlarının aşırı güvene yol açabileceği endişelerini dile getirdi.[65]Simülasyonların test edilmesindeki gerçek uygulamalar, simülasyon ve gerçeklik arasında gidip geldikleri için, bu ayrımın kendisi muhtemelen oldukça temizdir.[92], [93], [94] Bilgisayar simülasyonları, işledikleri ilkelerin programcılar tarafından oluşturulduğu ve simülasyonun herhangi bir sonucunun, bu yerleşik ilkelerden, prensipte, bu sonuçların program kodundan ve girdilerinden çıkarılabileceği şekilde takip edildiği göz önüne alındığında tümevarımcı olmayan bir karaktere sahipmiş gibi görünüyor. Simülasyonların deney olarak durumu bu nedenle incelenmiştir.[95], [96], [97], [98] Bu literatür, bu deneylerin epistemolojisini dikkate alır: simülasyon yoluyla ne öğrenebileceğimizi ve ayrıca bu bilgiyi "gerçek" dünyaya uygularken verilebilecek gerekçeleri de içermektedir.[75], [94] Belirtildiği gibi, bilgisayar simülasyonunun bir avantajı, deneyci/simülatör tarafından doğrudan gözlem gerektirmeden çok sayıda hesaplamanın gerçekleştirilebilmesidir. Aynı zamanda, bu hesaplamaların çoğu, ideal bir durumda ilk elden yapılacak hesaplamalara yaklaşık değerlerdir. O yüzden bu iki faktör de simülasyonda gözlemlenenlerden elde edilen çıkarımlarda bir tür belirsizlik sunar.
Yukarıda açıklanan çoğu nedenden dolayı, bilgisayar simülasyonları açıkça ne deneysel ne de teorik alana ait görünüyor. Aksine, her ikisinin de önemli yönlerini içeriyor gibi. Bu durum Fox Keller gibi bazı yazarların bilgisayar simülasyonunu "bilim yapmanın niteliksel farklı bir yolu" olarak görmemiz gerektiğini tartışmalarına yol açmıştır.[99] Genel olarak literatür, bilgisayar simülasyonuna, bilimsel metodoloji için “üçüncü bir yol” olarak değinen takip etme eğilimindedir (teorik akıl yürütme ve deneysel uygulama ilk iki yoldur).[95] Ayrıca, bu konular etrafındaki tartışmaların, modellerin dinamik denklemlere dayandığı fizik bilimlerinde tipik olan bilgisayar simülasyonu biçimine odaklanma eğiliminde oldukları da belirtilmelidir. Diğer simülasyon biçimleri aynı sorunlara sahip olmayabilir veya onların da kendince sorunları olabilir.[100]
Son yıllarda, makine öğrenimi tekniklerinin hızlı gelişimi, bazı bilim insanları tarafından bilimsel yöntemin “eskimiş” olduğunu söylemlerine neden oldu.[101], [102] Bu, veriye ve hipoteze dayalı araştırmaların göreceli değerleri hakkında yoğun bir tartışmaya sebebiyet verdi.[103], [104], [105]
Bilimsel Yöntem Üzerine Söylem
Felsefi noktadaki anlaşmazlıklara rağmen, bilimsel yöntem fikri, hem bilimde hem de genel olarak toplumda, birçok farklı konudaki çağdaş söylemde hala belirgin bir şekilde yer almaktadır. Çoğu zaman, bilimsel yönteme atıf, ya bilimin tüm karakteristiğinin tek bir evrensel yönteme atama efsanesini yüceltmek veya belirli bir yönteme veya yöntemler dizisine, genellikle de iddiaları haklı çıkarmak için belirli filozoflara atıfta bulunarak özel bir “altın standart”a ayrıcalık tanınmasında kullanılır. Bilimsel yöntem üzerine söylem, tipik olarak, bilim ile diğer faaliyetler arasında ayrım yapmak veya bilime bahşedilen özel durumu haklı çıkarmanın bir ihtiyaç dönüşmesi durumunda ortaya çıkar. Bu alanlarda, bilimsel çabalar için karakteristik bir dizi yöntem belirlemeye yönelik felsefi girişimler, bilim felsefesinin klasik sınır çizme sorunuyla ve bilimsel bilginin sosyal boyutunun felsefi analiziyle birlikte, bilimin demokratik toplumdaki rolüyle de yakından ilişkilidir.[1]
Bilim Eğitiminde ve Bilim İnsanlarının Gözünde "Bilimsel Yöntem"
Tek bir evrensel bilimsel yöntem efsanesinin özellikle güçlü olduğu ortamlardan biri de fen eğitimidir.[106], [107], [108] Genellikle, "bilimsel yöntem", ders kitaplarında ve eğitime yönelik web sayfalarında gözlemlerden ve bir fenomenin tanımından başlar ve fenomeni açıklayan, hipotezleri test etmek için deneyler tasarlayan ve yürüten, sonuçların analiz edilmesiyle nihayete varan bir formülasyon üzerinden ilerleyen dört veya beş adımlı sabit bir prosedür olarak sunulur. Evrensel bir bilimsel yönteme yapılan bu tür referanslar, fen eğitiminin tüm seviyelerindeki eğitim materyallerinde bulunabilir ve çok sayıda çalışma, genel ve evrensel bir bilimsel yöntem fikrinin genellikle hem öğrencilerin hem de öğretmenlerin anlayışının bir parçasını oluşturduğunu göstermiştir.[109], [110], [111] Buna cevaben, fen eğitiminde bilimin doğası hakkında öğrenmeye daha fazla odaklanılması gerektiği tartışıldı; ancak bunun var olan en iyi öğrenci liderliğindeki araştırmalar, çağdaş veya tarihsel vakalar yoluyla mı yapıldığı konusunda görüş farklılıkları vardı.[112]
Ara sıra V-T yöntemine atıfta bulunularak ifade edilse de, tek bir evrensel bilimsel yöntemin bilim eğitimindeki efsanesinin önemli tarihsel kökleri, Amerikalı filozof ve psikolog Dewey'in "Nasıl Düşünüyoruz"daki sorgulama ile ilgili olan, ve İngiliz matematikçi Karl Pearson'ın Bilimin Grameri'ndeki bilim maddesindeki açıklamalarına dayanır.[113], [114] Dewey'in hesabına göre, sorgulama beş adımdan oluşur:[114]
- (i) hissedilen bir zorluk,
- (ii) bu zorluğun konumu ve tanımı,
- (iii) buna olası bir çözüm önerisi,
- (iv) önerilerin dayandığı akıl yürütme yoluyla çözüm geliştirme,
- (v) bunun kabulüne veya reddedilmesine neden olacak daha fazla gözlemin ve deneyin yapılması.
Benzer şekilde, Pearson'ın açıklamasına göre, bilimsel araştırmalar, verilerin ölçülmesi, düzeltilmesi ve yaratıcı hayal gücünün de yardımıyla, sıraları gözetilerek bilimsel yasaların keşfedimesi ile başlar. Bu yasalar eleştiriye tabi olmalıdır çünkü nihai kabulleri "normal olarak şekillenmiş tüm zihinler" için eşit bir teyide sahip olacaktır. Hem Dewey'in hem de Pearson'ın açıklamaları, araştırmanın genelleştirilmiş soyutlamaları olarak görülmeli ve -her ne kadar hem Dewey hem de Pearson kendi açıklamalarına "bilimsel yöntem" olarak atıfta bulunmuş olsalar da- bunlar bilim alanıyla sınırlanmamalıdır.
Feynman'ın, örneğin 1964 Cornell Messenger Dersleri'nin sonuncusunda sunduğu, bir varsayım ve çürütme yönteminin basitleştirilmiş versiyonunda örneklediği gibi, bazen bilim adamları basit ve farklı bir bilimsel yöntem hakkında kapsamlı açıklamalar yaparlar. Bununla birlikte, bilim insanları, çoğu zaman, benzersiz, kolay tarif edilen bir bilimsel yöntemin olmadığı konusunda günümüz bilim felsefesiyle aynı sonuca varmışlardır. Örneğin, fizikçi ve Nobel ödüllü Weinberg, "The Methods of Science … And Those By Which We Live" makalesinde şöyle betimler:[115]
Bilimsel başarı standartlarının zamanla değişmesi sadece bilim felsefesini zorlaştırmakla kalmaz; aynı zamanda halkın bilimi anlaması için de sorunlar oluşturur. Bunu toplanıp savunmak için sabit bir bilimsel yöntemimiz yok.
Bilim insanlarıyla yöntem kavramları üzerine yapılan röportajlar, bilim insanlarının genellikle mevcut kanıtların hipotezlerini doğrulayıp doğrulamadığını anlamakta zorlandıklarını ve yöntem hakkındaki genel fikirler ile araştırmanın nasıl yürütüleceğine rehberlik edecek özel stratejiler arasında doğrudan bir dönüşüm olmadığını göstermektedir.
Ayrıcalıklı Yöntemler ve "Altın Standartlar"
Bilimsel yönteme atıfta bulunulması, belirli bir faaliyetin bilimsel niteliğini veya özel statüsünü tartışmak için de sıklıkla kullanılmıştır. Popperci yanlışlama gibi bir sınırlama kriteri olarak basit ve benzersiz bir bilimsel yöntemi savunan felsefi konumlar, genellikle kendi uygulama alanlarını savunma ihtiyacı hisseden uygulayıcıları cezbetmiştir. Örneğin, bilimsel yöntem olarak varsayımlara ve çürütmelere yapılan atıflar, tamamlayıcı ve alternatif tıp (TAT) hakkındaki literatürün çoğunda bol miktarda bulunur; bununla birlikte, şu anki biyotıbba alternatif olan TAT, onunla konum açısından rekabet etse de, bilimin sahip olduğu yöntemden farklı bir şekilde kendi metodolojisini geliştirmesi gerekir.
Ayrıca ana akım bilim içinde, disiplinlerin ve alanların iç hiyerarşisine ilişkin tartışmalarda da bilimsel yönteme atıfta bulunulur. Sıklıkla görülen bir argüman, V-T yöntemine dayalı araştırmanın gözlemlerden tümevarıma dayalı araştırmalardan daha üstün olduğudur, çünkü tümdengelimli çıkarımlarda sonuç zorunlu olarak öncülleri takip eder. Benzer şekilde, Ulusal Sağlık Enstitüsü (NIH), Ulusal Bilim Vakfı (NSF) ve ve Birleşik Krallık'taki Biyomedikal Bilimler Araştırma Uygulamaları (BBSRC) gibi büyük finansör kurumlarının uygulamalarını inceleyen O'Malley ve ark., bu finansör kuruluşların, bilimin birincil etkinliğinin hipotezleri test etmek olduğu görüşüne bağlı kalma eğiliminde oldukları, tanımlayıcı ve keşfedici araştırmayı ise hazırlık faaliyetleri olarak görürken, yalnızca hipoteze dayalı araştırmayı besledikleri sürece bunları değerli bulduklarını söylemiştir.[88]
Bilimin bazı alanlarındaki bilimsel yayınlar, bir soruyu belirtmekten, onu cevaplamak için yöntemler tasarlamaktan, verileri toplamaktan, verilerin analizinden bir sonuç çıkarmaya kadar düzgün ve doğrusal bir sorgulama süreci varmış izlenimini verebilecek şekilde yapılandırılmıştır. Örneğin, GYSAT (Giriş, Yöntem, Sonuçlar, Analiz, Tartışma) olarak kodlandığı bilinen çoğu biyomedikal dergideki yayınların formatı, dergi editörleri tarafından açıkça “keyfi bir yayın formatı değil, bilimsel keşif sürecinin doğrudan bir yansıması” tanımlanmıştır (bkz. "Vancouver Tavsiyeleri").[116] Ancak, bilimsel yayınlar genel olarak rapor edilen bilimsel sonuçların üretildiği süreci yansıtmaz. Örneğin, "Bilimsel makale bir sahtekarlık mı?" kışkırtıcı başlığı altında Medawar, bilimsel makale sonuçlarının nasıl üretildiğinin genellikle yanlış yansıtıldığını savundu.[117] Benzer görüşler, bilim insanlarının deneysel uygulamalarının dağınık olduğunu ve onların çoğu zaman tanımlanabilir bir model izlemediği, filozoflar, tarihçiler ve bilim sosyologları tarafından da ileri sürülmüştür.[53], [118], [119], [120], [121] Araştırma sonuçları hakkındaki yayınların, genellikle bu faaliyetlerin zamansal düzenini veya mantığını korumayan, bunun yerine genellikle olası eleştirileri perdelemek için inşa edilen bu faaliyetlerin geriye dönük yeniden yapılandırılmaları olduğunu öne sürerler.[120]
Mahkeme Salonunda Bilimsel Yöntem
Bilimsel yönteme ilişkin felsefi konumlar, özellikle bilimsel uzman tanıklığıyla yargıçların ne zaman özel statü tanıyacaklarına karar verirken bilim felsefesinden yararlandıkları ABD'de, mahkeme salonuna da girmiştir. Burada, Daubert'e karşı Merrell Dow Pharmaceuticals önemli bir davadır.[122] Bu davada Yüksek Mahkeme, 1993 tarihli kararında, yargılamayı yürüten hakimlerin bilirkişi tanıklığının güvenilir olmasını sağlamaları gerektiğini ve bunu yaparken mahkemenin sunulan kanıtın gerçekten bilimsel bilgi olup olmadığını belirlemek için bilirkişinin metodolojisine de bakması gerektiğini savundu. Ayrıca, mahkeme Popper ve Hempel'in eserlerine atıfta bulunarak, şöyle belirtti:[123]
bir teorinin veya tekniğin bilimsel bilgi olup olmadığının belirlenmesinde cevaplanması gereken temel sorunun … bir şeyin test edilip edilemeyeceğidir (ve test edilip edilmediğidir).
Ancak Haack ve Huber tarafından ileri sürüldüğü gibi, mahkeme, bir tanıklığın güvenilir olup olmadığı sorusunu, özel bir metodolojinin belirtilmesinin bilimsel olup olmadığı sorusuyla eşitleyerek, Popper'ın ve Hempel'in felsefelerinin tutarsız bir karışımını üretti ve bu durum daha sonra Daubert davasını emsal alan dava kararlarında da önemli ölçüde kafa karışıklığına yol açtı.[124], [125], [126], [127]
Çarpık Uygulamalar
Bilim yöntemlerini belirleme konusundaki zorluklar, aynı zamanda, bilim yönteminin veya yöntemlerinin uygunsuz şekilde uygulanması biçimindeki bilimsel suistimalleri tanımlamanın zorluklarına da yansır. Bilimde suistimali tanımlamaya yönelik ilk ve en etkili girişimlerden biri, 1989 tarihli Federal Düzenlemeler Kanunu, 50. bölüm, A. alt bölümüdür. Bu bölüm, ABD'de suistimali şöyle tanımlamaktadır:
fabrikasyon, sahtecilik, intihal veya bilim camiasında yaygın olarak kabul edilenlerden ciddi şekilde sapan diğer uygulamalar
Bununla birlikte, "ciddi olarak çarpık diğer uygulamalar" maddesi, yaratıcı veya yeni bir bilimi bastırmak için kullanılabileceği için ağır bir şekilde eleştirildi. Örneğin, Ulusal Bilim Akademisi, Responsible Science adlı raporunda, bilim insanlarına karşı, yalnızca yeni veya alışılmışın dışında araştırma yöntemleri kullanmaları yüzünden bir suistimal şikayetinde bulunulması olasılığından caydırmak istediğini belirtmiştir.[128] Bu nedenle bu madde daha sonra tanımdan çıkarılmıştır.[129]
Sonuç
Bilimin başarısının kaynağı sorusu, modern bilimin başlangıcından beri felsefenin merkezinde yer almıştır. Daha genel şekilde bir epistemoloji meselesi olarak bakıldığında, bilimsel yöntem tüm felsefe tarihinin bir parçasıdır. Bu süre zarfında bilim ve onu uygulayanların kullandığı yöntemler önemli ölçüde değişti. Bugün birçok filozof, bilimsel yöntemin aslında dantel gibi işlenmiş ve bağlamsal olarak sınırlı incelemelerine karşılık çoğulculuk veya pratiklik sembolünü benimsemiştir. Diğerleri, bilim dediğimiz aktiviteyi karakterize eden şeyin yenilenmiş genel bir açıklamasının yapılması için var olan bakış açılarını değiştirmeyi umuyor.
Yakın bir zamanda bu tür bir bakış açısını işleyen Hoyningen-Huene’nin bahsettiği üç uzun aşamadan oluşmuş ve yöntemiyle karakterize edilmiş bilim tarihi felsefesi, şimdi pozitif bilimsel yöntemin varlığına olan inancın aşındığı ve onu nitelememiz için geriye yalnızca yanılabilirlik özelliğinin kaldığı bir merhalede.[130], [131] [Bahsedilen üç dönemden] birincisi, Platon ve Aristoteles'ten 17. yüzyıla kadar sürmüş olan ve bilimsel bilginin özgünlüğünün, açık aksiyomlardan elde edilen kanıtlarla mutlak kesinliğine ulaştığı dönemdi. İkincisi ise bilimsel bilginin kesinliğini tesis etme araçlarının tümevarımsal prosedürleri de içerecek şekilde genelleştirildiği 19. yüzyılın ortalarına kadar olan aşamaydı. 20. yüzyılın son on yıllarına kadar süren üçüncü aşamada, ampirik bilginin yanılabilir olduğu kabul edildi, ancak kendine özgü üretim tarzı nedeniyle bilime yine de özel bir statü verildi.
Ancak şimdi dördüncü aşamada, Hoyningen-Huene'ye göre, tarihsel ve felsefi çalışmalar, "ikinci ve üçüncü aşamalarda ortaya konmuş özelliklere sahip bilimsel yöntemlerin aslında nasıl var olmadığını" göstermiştir; dolayısıyla bilimin doğası hakkında filozoflar ve bilim tarihçileri arasında artık bir fikir birliği yoktur. Hoyningen-Huene için bu çok olumsuz bir duruştur ve bu nedenle bilimin doğası hakkındaki soruyu yeniden gündeme getirir. Bu soruya kendi cevabı, "bilimsel bilginin diğer bilgi türlerinden, özellikle günlük bilgiden, öncelikle daha sistematik olmasıyla ayrıldığı" şeklindedir.[131] Sistematikliğin birkaç farklı boyutu olabilir: Bunlar arasında daha düzenli tanımlamalar, açıklamalar, tahminler, bilgi iddialarının savunulması, epistemik bağlantılılık, tamlık ideali, bilgi üretimi, bilginin temsili ve eleştirel söylem sayılabilir. Bu nedenle, bilimi karakterize eden şey, olası alternatif açıklamaları dışlamada daha fazla özen, tahminlerin dayandığı verilere ilişkin daha fazla ayrıntı, hata kaynaklarını tespit, bu hataları ortadan kaldırmada daha fazla itina, diğer bilgi parçalarıyla daha açık bağlantılar, vesaire oluyor. Bu konumda bilimi karakterize eden şey, kullanılan yöntemlerin bilime özgü olması değil, yöntemlerin daha dikkatli kullanılmasıdır.
Bilim felsefesi tarihinden yola çıkarak, bilimi yöntemiyle karakterize etmenin üç uzun aşamasından sonra, bu tür bir bakış açısı yakın zamanda Hoyningen-Huene tarafından sunulmuştur, pozitif bir bilimsel yöntemin varlığına olan inancın aşındığı ve bilimi karakterize etmek için geriye yalnızca onun yanılabilirliği kaldığı bir aşamadayız.[131] Eski İtaatçi görüş, bilimin ampirik kanıtlarla, tümevarımsal şekilde doğrulanan gerçek teorilerini biriktiren, veya varsayımları temel ifadelere karşı test eden tümdengelimsel bir ilerlemedir; Yeni Kiniklerin görüşü ise bilimin hiçbir epistemik otoriteye ve benzersiz bir rasyonel yönteme sahip olmadığı ve yalnızca politikadan oluştuğu yönündedir. Haack, Yeni Kiniklerin görüşlerinin aksine, nesnel epistemik standartların olduğu ve Eski İtaatçilerin, bunu yanlış bir şekilde resmetmelerine rağmen, epistemolojik açıdan bilim hakkında ortaya özel bir şey koyduğu konusunda ısrar eder. O, bunların yerine, iyi, güçlü, destekleyici kanıtların ve iyi yürütülmüş, dürüst, kapsamlı ve yaratıcı araştırma standartlarının bilimlere özel olmadığı, ancak tüm araştırmacıları yargıladığımız standartların var olduğu bir ‘Eleştirel Ortak Duyarlılık’ açıklaması sunar.[132]
Bu anlamda bilim, diğer araştırma çeşitlerinden tür olarak farklı değildir, ancak geniş ve ayrıntılı arka plan bilgisi ve yalnızca uzmanlarının sahip olabileceği teknik bir kelime dağarcığına aşinalık gerektirme derecesi bakımından farklılık gösterebilir.
İçeriklerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!
Bu içeriğimizle ilgili bir sorunuz mu var? Buraya tıklayarak sorabilirsiniz.
İçerikle İlgili Sorular
Soru & Cevap Platformuna Git- 5
- 2
- 2
- 1
- 1
- 1
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- 0
- Çeviri Kaynağı: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ a b S. O. Hansson. Science And Pseudo-Science. (3 Eylül 2008). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ a b J. Dupré. (2012). The Miracle Of Monism. Oxford University Press, sf: 21-39. doi: 10.1093/acprof:oso/9780199691982.003.0002. | Arşiv Bağlantısı
- ^ L. Laudan. (2015). Theories Of Scientific Method From Plato To Mach: A Bibliographical Review. History of Science, sf: 1-63. doi: 10.1177/007327536800700101. | Arşiv Bağlantısı
- ^ J. Cat. The Unity Of Science. (9 Ağustos 2007). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ J. Cooper. (1997). Plato: Complete Works. Yayınevi: Hackett Publishing Company, Inc..
- ^ J. Barnes. (1984). The Complete Works Of Aristotle. Yayınevi: Princeton University Press. sf: vol I - II.
- ^ A. Falcon. Aristotle On Causality. (11 Ocak 2006). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ S. Hutton. The Cambridge Platonists. (3 Ekim 2001). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ J. J. MacIntosh, et al. Robert Boyle. (15 Ocak 2002). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ J. Henry. Henry More. (24 Ağustos 2007). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ P. Machamer, et al. Galileo Galilei. (4 Mart 2005). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ J. Klein, et al. Francis Bacon. (29 Aralık 2003). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ A. Janiak. Newton’s Philosophy. (13 Ekim 2006). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ J. B. Shank. (2008). The Newton Wars And Beginning Of The French Enlightment. Yayınevi: University of Chicago Press.
- ^ G. Smith. Isaac Newton. (19 Aralık 2007). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ B. C. Look. Gottfried Wilhelm Leibniz. (22 Aralık 2007). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ G. Hatfield. René Descartes. (3 Aralık 2008). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ a b W. E. Morris, et al. David Hume. (26 Şubat 2001). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ W. Bristow. Enlightenment. (20 Ağustos 2010). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ L. Downing. George Berkeley. (10 Eylül 2004). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ E. Schliesser, et al. Hume’s Newtonianism And Anti-Newtonianism. (5 Ocak 2007). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ L. J. Snyder. William Whewell. (23 Aralık 2000). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ L. J. Snyder. (2015). Discoverers' Induction. Philosophy of Science, sf: 580-604. doi: 10.1086/392573. | Arşiv Bağlantısı
- ^ L. J. Snyder. The Mill-Whewell Debate: Much Ado About Induction. (1 Ocak 1997). Alındığı Tarih: 29 Ekim 2021. Alındığı Yer: Gale | Arşiv Bağlantısı
- ^ L. J. Snyder. (1999). Renovating The Novum Organum : Bacon, Whewell And Induction. Studies in History and Philosophy of Science Part A, sf: 531-557. doi: 10.1016/S0039-3681(99)00027-8. | Arşiv Bağlantısı
- ^ J. S. Mill. (1963). Collected Works Of John Stuart Mill. Yayınevi: University of Toronto Press.
- ^ C. Macleod. John Stuart Mill. (25 Ağustos 2016). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ R. Carnap. (1928). Der Logische Aufbau Der Welt, Berlin: Bernary. Yayınevi: University of California Press.
- ^ a b R. Carnap. (1960). The Methodological Character Of Theoretical Concepts. Minnesota Studies In The Philosophy Of Science. The Journal of Symbolic Logic, sf: 71-74. doi: 10.2307/2964350. | Arşiv Bağlantısı
- ^ P. W. Bridgman. (1927). The Logic Of Modern Physics. Yayınevi: Macmillan.
- ^ R. Carnap. (1928). Der Logische Aufbau Der Welt. Yayınevi: Carnegie Mellon University.
- ^ C. G. Hempel. (1950). Problems And Changes In The Empiricist Criterion Of Meaning. www.jstor.org, sf: 41-63. | Arşiv Bağlantısı
- ^ C. G. Hempel. (2010). The Concept Of Cognitive Significance: A Reconsideration. JSTOR, sf: 61. doi: 10.2307/20023635. | Arşiv Bağlantısı
- ^ N. M. Boyd, et al. Theory And Observation In Science. (6 Ocak 2009). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ N. Goodman. (1965). Fact, Fiction, And Forecast. Yayınevi: Bobbs Merill.
- ^ C. G. Hempel. (1965). Aspects Of Scientific Explanation And Other Essays In The Philosophy Of Science. Yayınevi: Free Press.
- ^ a b J. Nicod. (1924). Le Problème Logique De L’induction. Yayınevi: Routledge.
- ^ C. G. Hempel. (1966). Philosophy Of Natural Science. Yayınevi: Prentice Hall.
- ^ P. Lipton. (2004). Inference To The Best Explanation. Yayınevi: Routledge.
- ^ a b V. Crupi. Confirmation. (30 Mayıs 2013). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ K. Popper. (1959). The Logic Of Scientific Discovery. Yayınevi: Routledge.
- ^ K. Popper. (1963). Conjectures And Refutations. Yayınevi: Routledge.
- ^ T. Nickles. Historicist Theories Of Scientific Rationality. (14 Haziran 2017). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ K. Popper. (1985). Unended Quest: An Intellectual Autobiography. Yayınevi: Open Court Publishing Company.
- ^ T. S. Kuhn. (1962). The Structure Of Scientific Revolutions. Yayınevi: University of Chicago Press.
- ^ T. Uebel. Vienna Circle. (28 Haziran 2006). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ P. K. Feyerabend. (1988). Against Method. Yayınevi: Verso.
- ^ P. K. Feyerabend. (1978). Science In A Free Society. Yayınevi: New Left Books.
- ^ B. Barnes & D. Bloor. (1982). Relativism, Rationalism, And The Sociology Of Knowledge. Yayınevi: MIT press.
- ^ D. Bloor. (1991). Knowledge And Social Imagery. Yayınevi: University of Chicago Press.
- ^ H. Longino. The Social Dimensions Of Scientific Knowledge. (12 Nisan 2002). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ B. Latour & S. Woolgar. (1986). Laboratory Life: The Construction Of Scientific Facts. Yayınevi: Princeton University Press.
- ^ a b K. Knorr-Cetina. (1981). The Manufacture Of Knowledge. Yayınevi: Pergamon.
- ^ A. Pickering. (1984). Constructing Quarks: A Sociological History Of Particle Physics. Yayınevi: Edinburgh.
- ^ S. Shapin & S. Schaffer. (1985). Leviathan And The Air-Pump. Yayınevi: Princeton University Press.
- ^ F. Fidler, et al. Reproducibility Of Scientific Results. (3 Aralık 2018). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ R. Nola & H. Sankey. (2000). After Popper, Kuhn And Feyerabend. Recent Issues In Theories Of Scientific Method. Yayınevi: Springer.
- ^ Z. G. Swijtink. (1987). The Objectification Of Observation: Measurement And Statistical Methods In The Nineteenth Century. Ideas in History, sf: 261–285. | Arşiv Bağlantısı
- ^ R. Burch. Charles Sanders Peirce. (22 Haziran 2001). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ R. Fisher. (1955). Statistical Methods And Scientific Induction. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), sf: 69-78. doi: 10.1111/j.2517-6161.1955.tb00180.x. | Arşiv Bağlantısı
- ^ J. Neyman. (1956). Note On An Article By Sir Ronald Fisher. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), sf: 288-294. doi: 10.1111/j.2517-6161.1956.tb00236.x. | Arşiv Bağlantısı
- ^ E. S. Pearson. (1955). Statistical Concepts In Their Relation To Reality. www.jstor.org. | Arşiv Bağlantısı
- ^ D. Howie. (2002). Interpreting Probability: Controversies And Developments In The Early Twentieth Century. Yayınevi: Cambridge University Press.
- ^ H. M. Marks. (2000). The Progress Of Experiment: Science And Therapeutic Reform In The United States, 1900–1990. Yayınevi: Cambridge University Press.
- ^ a b J. Lenhard. (2020). Models And Statistical Inference: The Controversy Between Fisher And Neyman–Pearson. The British Journal for the Philosophy of Science, sf: 69-91. doi: 10.1093/bjps/axi152. | Arşiv Bağlantısı
- ^ C. W. Churchman. (1948). Science, Pragmatics, Induction. Philosophy of Science. | Arşiv Bağlantısı
- ^ R. Rudner. (1953). The Scientist Qua Scientist Making Value Judgments. Philosophy of Science. | Arşiv Bağlantısı
- ^ R. C. Jeffrey. (1956). Valuation And Acceptance Of Scientific Hypotheses. Philosophy of Science. | Arşiv Bağlantısı
- ^ I. Levi. (2006). Must The Scientist Make Value Judgments?. Philosophy Documentation Center, sf: 345. doi: 10.2307/2023504. | Arşiv Bağlantısı
- ^ H. Douglas. (2009). Science, Policy, And The Value-Free Ideal. Yayınevi: Pittsburgh University Press.
- ^ D. A. Howard. Two Left Turns Make A Right: On The Curious Political Career Of North American Philosophy Of Science At Midcentury. (29 Ekim 2003). Alındığı Tarih: 29 Ekim 2021. Alındığı Yer: PhilPapers | Arşiv Bağlantısı
- ^ K. C. Elliott & T. Richard. (2017). Exploring Inductive Risk: Case Studies Of Values In Science. Yayınevi: Oxford University Press.
- ^ E. Sober. (2008). Evidence And Evolution. The Logic Behind The Science. Yayınevi: Cambridge University Press.
- ^ J. Sprenger, and S. Hartmann. (2019). Bayesian Philosophy Of Science. Yayınevi: Oxford University Press, USA.
- ^ a b D. G. Mayo. (1996). Error And The Growth Of Experimental Knowledge. Yayınevi: University of Chicago Press.
- ^ W. Talbott. Bayesian Epistemology. (12 Temmuz 2001). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: plato.stanford | Arşiv Bağlantısı
- ^ T. Nickles. (1987). Methodology, Heuristics, And Rationality. ISBN: 978-94-009-3779-6. Yayınevi: Springer.
- ^ T. Arabatzis. (2006). On The Inextricability Of The Context Of Discovery And The Context Of Justification. Yayınevi: Springer.
- ^ J. Schickore. Scientific Discovery. (6 Mart 2014). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ N. J. Nersessian. (1987). A Cognitive-Historical Approach To Meaning In Scientific Theories. Yayınevi: Springer.
- ^ L. Darden. (1991). Theory Change In Science: Strategies From Mendelian Genetics. Yayınevi: Oxford University Press, USA.
- ^ W. Bechtel & R.C. Richardson. (1993). Discovering Complexity. Yayınevi: Princeton University Press.
- ^ F. Steinle. (2015). Entering New Fields: Exploratory Uses Of Experimentation. Philosophy of Science, sf: S65-S74. doi: 10.1086/392587. | Arşiv Bağlantısı
- ^ F. Steinle. (2002). Experiments In History And Philosophy Of Science. Perspectives on Science, sf: 408-432. doi: 10.1162/106361402322288048. | Arşiv Bağlantısı
- ^ a b R. M. Burian. (1997). Exploratory Experimentation And The Role Of Histochemical Techniques In The Work Of Jean Brachet, 1938-1952. History and Philosophy of the Life Sciences. | Arşiv Bağlantısı
- ^ a b C. K. Waters. (2021). The Nature And Context Of Exploratory Experimentation: An Introduction To Three Case Studies Of Exploratory Research. History and Philosophy of the Life Sciences. | Arşiv Bağlantısı
- ^ C. K. Elliott. (2021). Varieties Of Exploratory Experimentation In Nanotoxicology. JSTOR. | Arşiv Bağlantısı
- ^ a b M. A. O'Malley. (2007). Exploratory Experimentation And Scientific Practice: Metagenomics And The Proteorhodopsin Case. JSTOR. | Arşiv Bağlantısı
- ^ S. Leonelli. (2012). Introduction: Making Sense Of Data-Driven Research In The Biological And Biomedical Sciences. Studies in History and Philosophy of Science Part C: Studies in History and Philosophy of Biological and Biomedical Sciences, sf: 1-3. doi: 10.1016/j.shpsc.2011.10.001. | Arşiv Bağlantısı
- ^ B. J. Strasser. (2012). Data-Driven Sciences: From Wonder Cabinets To Electronic Databases. Studies in History and Philosophy of Science Part C: Studies in History and Philosophy of Biological and Biomedical Sciences, sf: 85-87. doi: 10.1016/j.shpsc.2011.10.009. | Arşiv Bağlantısı
- ^ U. Krohs. (2012). Convenience Experimentation. Studies in History and Philosophy of Science Part C: Studies in History and Philosophy of Biological and Biomedical Sciences, sf: 52-57. doi: 10.1016/j.shpsc.2011.10.005. | Arşiv Bağlantısı
- ^ T. Weissert. (1997). The Genesis Of Simulation In Dynamics: Pursuing The Fermi-Pasta-Ulam Problem. Yayınevi: Springer.
- ^ W. S. . Parker. (2008). Franklin, Holmes, And The Epistemology Of Computer Simulation. International Studies in the Philosophy of Science, sf: 165-183. doi: 10.1080/02698590802496722. | Arşiv Bağlantısı
- ^ a b W. S. Parker. (2008). Computer Simulation Through An Error-Statistical Lens. Synthese, sf: 371-384. doi: 10.1007/s11229-007-9296-0. | Arşiv Bağlantısı
- ^ a b W. J. Kaufmann & L. L. Smarr. (1993). Supercomputing And The Transformation Of Science. Yayınevi: Scientific American / Farrar, Straus and Giroux.
- ^ P. Humphreys. (1995). Computational Science And Scientific Method. Minds and Machines, sf: 499-512. doi: 10.1007/BF00974980. | Arşiv Bağlantısı
- ^ R. Hughes. (1999). The Ising Model, Computer Simulation, And Universal Physics. Yayınevi: Cambridge University Press.
- ^ Norton, S., and F. Suppe. (2001). Why Atmospheric Modeling Is Good Science”, In Changing The Atmosphere: Expert Knowledge And Environmental Governance. Yayınevi: Cambridge University Press.
- ^ E. F. Keller. Models, Simulation, And “Computer Experiments”. (7 Eylül 2017). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: JSTOR doi: 10.2307/j.ctt5hjsnf.14. | Arşiv Bağlantısı
- ^ E. Winsberg. Computer Simulations In Science. (6 Mayıs 2013). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ C. Nast. The End Of Theory: The Data Deluge Makes The Scientific Method Obsolete. (23 Haziran 2008). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Wired | Arşiv Bağlantısı
- ^ S. Carrol & D. Goodstein. (2009). Defining The Scientific Method. Nature Methods, sf: 237-237. doi: 10.1038/nmeth0409-237. | Arşiv Bağlantısı
- ^ F. Mazzocchi. (2015). Could Big Data Be The End Of Theory In Science?. EMBO reports, sf: 1250-1255. doi: 10.15252/embr.201541001. | Arşiv Bağlantısı
- ^ S. Succi, et al. (2019). Big Data: The End Of The Scientific Method. Philosophical Transactions of the Royal Society A, sf: 20180145. doi: 10.1098/rsta.2018.0145. | Arşiv Bağlantısı
- ^ S. Leonelli. Scientific Research And Big Data. (29 Mayıs 2020). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Stanford Encyclopedia of Philosophy | Arşiv Bağlantısı
- ^ W. F. McComas. (1996). Ten Myths Of Science: Reexamining What We Think We Know About The Nature Of Science. School Science and Mathematics, sf: 10-16. doi: 10.1111/j.1949-8594.1996.tb10205.x. | Arşiv Bağlantısı
- ^ H. H. Bauer. (1992). Scientific Literacy And The Myth Of The Scientific Method. Yayınevi: University of Illinois Press.
- ^ D. Wivagg. (2002). The Dogma Of The Scientific Method. The American Biology Teacher, sf: 645-646. doi: 10.2307/4451400. | Arşiv Bağlantısı
- ^ J. Blachowicz. (2020). How Science Textbooks Treat Scientific Method: A Philosopher's Perspective. The British Journal for the Philosophy of Science, sf: 303-344. doi: 10.1093/bjps/axp011. | Arşiv Bağlantısı
- ^ G. S. Aikenhead. (1987). High-School Graduates' Beliefs About Science-Technology-Society. Iii. Characteristics And Limitations Of Scientific Knowledge. Science Education, sf: 459-487. doi: 10.1002/sce.3730710402. | Arşiv Bağlantısı
- ^ J. . Osborne, et al. (2010). Attitudes Towards Science: A Review Of The Literature And Its Implications. International Journal of Science Education, sf: 1049-1079. doi: 10.1080/0950069032000032199. | Arşiv Bağlantısı
- ^ D. ALLCHIN, et al. (2014). Complementary Approaches To Teaching Nature Of Science: Integrating Student Inquiry, Historical Cases, And Contemporary Cases In Classroom Practice. Science Education, sf: 461-486. doi: 10.1002/sce.21111. | Arşiv Bağlantısı
- ^ W. Dewey. (1910). How We Think. Yayınevi: Dover Publications.
- ^ a b K. Pearson. (1898). The Grammar Of Science. Yayınevi: Dents and Sons.
- ^ S. Weinberg. (2012). 8. The Methods Of Science . . . And Those By Which We Live. Harvard University Press, sf: 83-92. | Arşiv Bağlantısı
- ^ F. Fees. (2019). Recommendations For The Conduct, Reporting, Editing, And Publication Of Scholarly Work In Medical Journals. sharikhealth.com. | Arşiv Bağlantısı
- ^ P. B. Medawar. (1964). Is The Scientific Paper A Fraud?. www.weizmann.ac.il. | Arşiv Bağlantısı
- ^ G. N. Gilbert. (2016). The Transformation Of Research Findings Into Scientific Knowledge:. Social Studies of Science, sf: 281-306. doi: 10.1177/030631277600600302. | Arşiv Bağlantısı
- ^ F. L. Holmes. (2015). Scientific Writing And Scientific Discovery. Isis, sf: 220-235. doi: 10.1086/354391. | Arşiv Bağlantısı
- ^ a b J. Schickore. (2015). Doing Science, Writing Science*. Philosophy of Science, sf: 323-343. doi: 10.1086/592951. | Arşiv Bağlantısı
- ^ F. Suppe. (2015). The Structure Of A Scientific Paper. Philosophy of Science, sf: 381-405. doi: 10.1086/392651. | Arşiv Bağlantısı
- ^ law.cornell. Daubert V. Merrell Dow Pharmaceuticals, 509 U.s. 579 (1993).. Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: law.cornell | Arşiv Bağlantısı
- ^ Justia Law. Daubert V. Merrell Dow Pharmaceuticals, Inc., 509 U.s. 579 (1993). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: Justia Law | Arşiv Bağlantısı
- ^ S. Haack, et al. (2015). Disentangling Daubert. Philosophy Documentation Center, sf: 25-36. doi: 10.5840/JPSL2005513. | Arşiv Bağlantısı
- ^ S. Haack. (2005). Trial And Error: The Supreme Court's Philosophy Of Science. American journal of public health, sf: S66-S73. doi: 10.2105/AJPH.2004.044529. | Arşiv Bağlantısı
- ^ S. Haack. Federal Philosophy Of Science: A Deconstruction - And A Reconstruction. (13 Ekim 2010). Alındığı Tarih: 30 Ekim 2021. Alındığı Yer: papers.ssrn | Arşiv Bağlantısı
- ^ G. J. Annas. (1999). Judging Science: Scientific Knowledge And The Federal Courts. Nature Medicine, sf: 979-980. doi: 10.1038/12408. | Arşiv Bağlantısı
- ^ NUS. (1992). Responsible Science: Ensuring The Integrity Of The Research Process. NAP.EDU. doi: 10.17226/1864. | Arşiv Bağlantısı
- ^ A. E. Shamoo & D.B. Resnik. (2009). Responsible Conduct Of Research. Yayınevi: Oxford University Press, USA.
- ^ P. Hoyningen-Huene. (2008). Systematicity: The Nature Of Science. Philosophia, sf: 167-180. doi: 10.1007/s11406-007-9100-x. | Arşiv Bağlantısı
- ^ a b c P. Hoyningen-Huene. (2013). Systematicity The Nature Of Science. Yayınevi: Oxford University Press, USA.
- ^ S. Haack. (2003). Defending Science—Within Reason. Yayınevi: Prometheus Books.
- N. Oreskes, et al. (1994). Verification, Validation, And Confirmation Of Numerical Models In The Earth Sciences. Science, sf: 641-646. doi: 10.1126/science.263.5147.641. | Arşiv Bağlantısı
- R. Nola, et al. (2000). A Selective Survey Of Theories Of Scientific Method. Springer, Dordrecht, sf: 1-65. doi: 10.1007/978-94-011-3935-9_1. | Arşiv Bağlantısı
- R. Nola & H. Sankey. (2007). Theories Of Scientific Method. Yayınevi: Acumen.
- S. Gimbel. (2011). Exploring The Scientific Method. Yayınevi: University of Chicago Press.
- G. E. Smith. (2002). The Methodology Of The Principia. Cambridge University Press, sf: 138-173. doi: 10.1017/CCOL0521651778.005. | Arşiv Bağlantısı
- W. L. Harper. (2012). Isaac Newton's Scientific Method: Turning Data Into Evidence About Gravity And Cosmology. Oxford University Press. doi: 10.1093/acprof:oso/9780199570409.001.0001. | Arşiv Bağlantısı
- J. L. Rudolph. (2005). Epistemology For The Masses: The Origin Of ‘The Scientific Method. History of Education Quarterly. | Arşiv Bağlantısı
- G. Berkeley. (1734). The Analyst In De Motu And The Analyst: A Modern Edition With Introductions And Commentary. Yayınevi: Kluwer.
- R. Boyle. (1682). New Experiments Physico-Mechanical, Touching The Air. Yayınevi: Oxford.
- R. M. Burian, et al. (2007). On Microrna And The Need For Exploratory Experimentation In Post-Genomic Molecular Biology. History and philosophy of the life sciences. | Arşiv Bağlantısı
- A. Falcon. (2005). Aristotle And The Science Of Nature: Unity Without Uniformity. Yayınevi: Cambridge University Press.
- S. Haack. (1995). Science Is Neither Sacred Nor A Confidence Trick. Foundations of Science, sf: 323-335. doi: 10.1007/BF00145401. | Arşiv Bağlantısı
- N. Hangel, et al. (2017). Scientists’ Conceptions Of Good Research Practice. Perspectives on Science, sf: 766-791. doi: 10.1162/POSC_a_00265. | Arşiv Bağlantısı
- W. L. Harper. (2011). Isaac Newton’s Scientific Method: Turning Data Into Evidence About Gravity And Cosmology. Yayınevi: Oxford University Press, USA.
- D. Hume. (1739). A Treatise Of Human Nature. Yayınevi: Oxford University Press, USA.
- N. J. Nersessian. (2008). Creating Scientific Concepts. Yayınevi: Cambridge University Press.
- I. Newton. (1726). Philosophiae Naturalis Principia Mathematica. Yayınevi: University of California Press.
- I. Newton. (1704). Opticks Or A Treatise Of The Reflections, Refractions, Inflections & Colors Of Light. Yayınevi: Dover Publications.
- M. A. O'Malley, et al. (2009). Philosophies Of Funding. Cell, sf: 611-615. doi: 10.1016/j.cell.2009.08.008. | Arşiv Bağlantısı
- M. Parascandola. (1998). Epidemiology: Second-Rate Science?. Public Health Reports, sf: 312. | Arşiv Bağlantısı
- J. Schickore, et al. (2019). “It Might Be This, It Should Be That…” Uncertainty And Doubt In Day-To-Day Research Practice. European Journal for Philosophy of Science, sf: 1-21. doi: 10.1007/s13194-019-0253-9. | Arşiv Bağlantısı
- H. William. (1628). Exercitatio Anatomica De Motu Cordis Et Sanguinis In Animalibus, In On The Motion Of The Heart And Blood In Animals, R. Willis. Yayınevi: Prometheus Books.
- E. Winsberg. (2010). Science In The Age Of Computer Simulation. Yayınevi: University of Chicago 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 17/11/2024 10:29:58 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/11110
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.
This work is an exact translation of the article originally published in Stanford Encyclopedia of Philosophy. Evrim Ağacı is a popular science organization which seeks to increase scientific awareness and knowledge in Turkey, and this translation is a part of those efforts. If you are the author/owner of this article and if you choose it to be taken down, please contact us and we will immediately remove your content. Thank you for your cooperation and understanding.