Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:История и методология экономической науки. Часть 1. Учебно-методическое пособие
.pdf
31
признаков в объекте, выделение в нѐм информативного содержания,
адекватного цели действия, формирование чувственного образа.
Если ощущения отражают лишь отдельные свойства предметов,
то синтез множества ощущений объекта создаѐт целостную картину,
в которой в качестве единицы взаимодействия представлен весь
предмет, в совокупности его свойств. Эта картина называется
субъективным восприятием объекта.
Восприятие объекта различно для разных субъектов; в то же
время для конкретного субъекта восприятие данного конкретного
объекта является ситуативным. Любое восприятие является
контекстозависимым, — в зависимости от контекста в совокупности
ощущений, составляющих восприятие, выделяется тот или иной
приоритет, влияющий на расстановку акцентов в восприятии.
Поэтому, по приоритетному ощущению, выделяют следующие виды
восприятия: зрительное, слуховое, осязательное, вкусовое,
обонятельное.
Рациональное познание — уровень абстракций, выраженных в
гипотезах, теориях, законах и причинно-следственных связях. На
уровне рационального познания человек способен построить модель
события с тем, чтобы его действие было наиболее эффективным.
Итак, что же такое наука? Это - система проверенных личным
опытом знаний (а не сведений), формализованная в виде публикаций
(сведений), которая пополняется методами, определяемыми научной
методологией. Методология науки - тоже является системой знаний,
но уже специфической, о методах исследования мира. Это самая
базовая система, наиболее выверенная опытом все предшествующих
исследователей.
Наука основывается на методе познания, строго использующем
принципы научной методологии. Эта методология основывается на
аксиоме, что в определенных условиях конкретный процесс будет
строго воспроизводимым, если только свойства этого процесса
(исходные воздействующие факторы) ограничены рамками
выбранных условий. Другими словами, в пробирке, при данной
температуре, радиации и тяготении, два вещества всегда будут
приводить за определенное время к определенному результату, если
только нет чего-то, что сможет повлиять извне (например,
изменяющееся электрическое поле). Важно, что это определение
научной методологии не зависит от решения вопроса субъективности
или объективности мира. Просто весь опыт наблюдений показывает,
32
что эта воспроизводимость всегда строго соблюдается, иначе
невозможно было бы существование жизни на Земле (биохимические
системы - очень тонко сбалансированные системы нескончаемых
цепочек реакций). Поэтому можно говорить о такой вот базовой
аксиоме науки. Воспроизводимость экспериментов оценивает
конкретный экспериментатор.
Рациональность как «целесообразность»: рациональной
является та деятельность, которая в данных условиях приводит к
поставленной цели.
Научная рациональность и цель науки: цель науки - получение
истинного знания о мире; научно рациональна та деятельность,
которая приводит к получению истинного знания о мире.
Относительно истинное знание в некоторый период развития науки
воплощено в совокупности понятий, законов, теорий и т.п.,
принимаемых наукой в этот период. Отсюда - научно рациональной
является та деятельность, которая направлена на получение,
разработку, совершенствование, уточнение и т.п. теорий,
признаваемых истинными в настоящее время.
Модели рациональности в истории и методологии науки:
индуктивистская (Жарнан, Хессе); дедуктивистская (Темпель,
Покпер); эволюционистская; сетчатая (Лаудан); реалистическая
(Ньютон-Смит)
Открытый и закрытый виды рациональности. Тип
рациональности, присущий диалектическому методу познания.
Метафизика как синоним философского познания вообще в западной
философской артикуляции. Анализ современных подходов к
теоретизированию. Тип рациональности, присущий метафизическому
философскому дискурсу. Ценностный (аксиологический)
исследовательский подход, методы интуиции, идеализации.
Стандарты рациональности: плюрализм, полилогизм, фаллибилизм и
т.д. Теория - репрезентация, как концепт произвольности,
абсолютизирующий индивидуальную свободу своего создателя.
Абстрагирование и идеализация. Идеализация на
теоретическом уровне.
Понятие идеализированного объекта. Идеализация - процесс
создания мысленных, не суш,ествуюш,их в действительности
объектов (условий, ситуаций) посредством мысленного отвлечения от
некоторых свойств реальных объектов и отношений между ними.
Отличие идеализации от абстракции.
33
Проблема как знание о незнании. Постановка проблем.
Проблема, гипотеза, теория как формы теоретического уровня
исследования. Развитие гипотезы на пути к достоверности.
Как правило, гипотеза высказывается на основе ряда
подтверждающих еѐ наблюдений (примеров), и поэтому выглядит
правдоподобно. Гипотезу впоследствии или доказывают,
превращая еѐ в установленный факт (теорему), или же
опровергают (предположим, указывая контрпример), переводя в
разряд ложных утверждений.
Теория – систематизация знания, схема, обладающая
предсказательной силой в отношении какого-либо явления. Теории
формулируются, разрабатываются и проверяются в соответствии с
научным методом.
Особенности эмпирического исследования: живое созерцание,
сбор фактов, первичное обобщение, систематизация и классификация.
Специфика теоретического познания и его формы: мышление, его
особенности и два основных уровня (разум и рассудок); процесс
мышления и его основные логические формы.
В процессе формирования научного знания можно
выделить следующие этапы: поиск и систематизация фактов,
обобщение научных фактов и формирование понятий и суждений,
возникновение научных идей и выдвижение основанных на ней
гипотез, доказательство гипотез и построение научных теорий.
Поиск и систематизация фактов осуществляются на
эмпирическом уровне исследований методами наблюдения,
сравнения, измерения и научного эксперимента. Далее, с
использованием методов абстрагирования, обобщения, анализа и
синтеза, индукции и дедукции, найденные факты обобщаются и
формируются основные понятия и суждения данной науки,
вырабатывается еѐ терминология. Всѐ это составляет описательную
сторону науки и выражается в содержательной форме научного
знания. Для выражения же предсказательной функции знания
необходимо выдвижение научных идей, которые на интуитивном
уровне объясняют взаимосвязи между элементами уже имеющегося
знания и позволяют вскрыть ранее не замеченные и непосредственно
не наблюдаемые закономерности.
Научные идеи, на этапе своего возникновения ещѐ не могут
иметь строгой аргументации, и не обязаны объяснять все имеющиеся
факты. Возникновение новых научных идей не поддаѐтся
34
логическому объяснению и происходит на интуитивном уровне как
качественный скачек сознания. Часто непосредственным толчком для
возникновения новой идеи является возникновение парадоксальной
ситуации, когда полученный новый факт или следствие теоретических
построений противоречит устоявшимся воззрениям данной науки,
мнениям еѐ авторитетов или даже непосредственным ощущениям и
наблюдениям (например, идея Коперника о том, что не Солнце
вращается вокруг Земли, а Земля вращается вокруг своей оси и
вокруг Солнца).
Таким образом, научная идея возникает интуитивно, в форме
догадки. Чтобы сделать эту догадку достоянием науки, еѐ необходимо
облечь в форму научной гипотезы.
Гипотеза – недоказанное утверждение, предположение или
догадка. Гипотеза - это научно обоснованное предположение о
непосредственно не наблюдаемых связях или закономерностях,
объясняющая некоторую известную совокупность фактов и явлений.
В отличие от научной идеи, к гипотезе предъявляются
определенные требования:
1. Гипотеза должна быть принципиально проверяемой, т.е.
выведенные из неѐ следствия должны, в принципе, поддаваться
опытной проверке (даже если существующий на данном этапе
инструментарий не позволяет этого сделать в силу, положим
ограниченной чувствительности и точности средств измерений или
невозможности постановки данного эксперимента в земных
условиях; однако, в принципе, такая проверка должна быть
возможна). Принципиально непроверяемая гипотеза не может быть
научной, это уже не гипотеза, а фантазия.
2. Гипотеза должна обладать достаточной общностью и
предсказательной способностью, т.е. объяснять не только те
конкретные явления и факты, из анализа которых она возникла, но и
все связанные с ними явления и факты.
3. Гипотеза должна быть логически непротиворечивой, т.е.
различные выводимые из неѐ следствия не должны противоречить
друг другу.
Недоказанная и неопровергнутая гипотеза называется
открытой проблемой.
Гипотезы носят вероятностный характер. Новая научная
гипотеза может согласовываться с другими научными системами или
противоречить им. Ни то, ни другое не даѐт оснований, чтобы
35
принять гипотезу или отвергнуть еѐ. Более того, гипотеза может
противоречить общепринятой и считающейся достоверной
научной теории. Это тоже не является достаточным
основанием, чтобы «с порога» отвергать эту гипотезу. Вполне
возможно, что это противоречие носит конкретно-исторический
характер, т.е. свидетельствует об ограниченности общепринятой
теории и в рамках этих ограничений она остается достоверной, но вне
этих рамок еѐ применять нельзя. Так было с классической механикой.
В течение двухсот лет она считалась незыблемой и полностью
объясняла движение всех известных в то время материальных
объектов, начиная от атомов и заканчивая астрономическими
объектами. Однако уже в начале 20-века, когда была
экспериментально доказана конечность скорости света, оказалось,
что классическая механика не может применяться в тех случаях,
когда тела движутся со скоростями, близкими к скорости света.
Таким образом, хотя выдвинутая Эйнштейном специальная теория
относительности и противоречила классической механике, но вовсе
не отвергала еѐ, а лишь ограничила рамки еѐ применения. То же
произошло и с квантовой механикой, которая объясняла движение
частиц в микромире, на субатомном уровне, где классическая
механика также неприменима.
Учитывая объективную диалектичность окружающего мира,
возможны случаи, когда две конкурирующие гипотезы отражают
диалектически противоречивые свойства объектов и явлений,
которые они должны объяснить. Такая ситуация, например,
сложилась в физике с объяснением природы света. С одной стороны,
всем развитием оптики было неопровержимо доказано, что свет
имеет волновую природу. Об этом свидетельствовали явления
дифракции, интерференции, преломления и отражения и сомневаться
в волновой природе света не было никаких оснований. Но когда был
открыт фотоэлектрический эффект, экспериментально измерено
световое давление, изучена природа люминесценции и надо было
объяснить природу взаимодействия света с веществом на
субатомном уровне, неизбежно возникла гипотеза
корпускулярной природы света. В течение нескольких десятилетий
физики не могли их примирить. И та, и другая теории имели
неопровержимые экспериментальные доказательства и потому обе
должны были считаться истинными. И лишь появление более общей
корпускулярно-волновой теории света всѐ расставило по своим
36
местам. Более того, было доказано, что дуальной природой (и
корпускулярными, и волновыми свойствами) обладают практически
все известные субатомные частицы, и на основе этого был даже
построен электронный микроскоп, использующий волновые свойства
электронов, что позволило на несколько порядков увеличить
предельно возможное увеличение по сравнению с оптическими
микроскопами. В настоящее время примерно такое же положение
возникло в геологии по вопросу происхождения нефти. Вначале
главенствовала гипотеза органического происхождения нефти, на еѐ
основе планировались и проводились геологоразведочные работы,
поисковое бурение и было открыто множество новых месторождений
нефти, что казалось неопровержимым доказательством истинности
этой гипотезы. Однако со временем накапливалось всѐ больше
фактов, противоречащих этой теории. Нефть находили там, где еѐ по
теории органического происхождения и не должно было быть. И
появилась гипотеза неорганического происхождения, которая сейчас
завоѐвывает всѐ больше сторонников. Были даже поставлены
успешные эксперименты по синтезу нефти из неорганических
веществ, в которых воспроизводились условия, близкие к возможным
условиям в земной коре. И уже сейчас делаются попытки
объединения этих гипотез в единую теорию. Насколько они будут
успешными, покажет время.
Таким образом, выдвижение новых научных идей и построение
на их основе гипотез являются необходимыми звеньями и этапами
при построении научных теорий.
Стандартный метод проверки теорий — прямая
экспериментальная проверка («эксперимент — критерий истины»).
Однако часто теорию нельзя проверить прямым экспериментом
(например, теорию о возникновении жизни на Земле), либо такая
проверка слишком сложна или затратна (макроэкономические и
социальные теории), и поэтому теории часто проверяются не прямым
экспериментом, а по наличию предсказательной силы — т. е. если из
неѐ следуют неизвестные/незамеченные ранее события, и при
пристальном наблюдении эти события обнаруживаются, то
предсказательная сила присутствует.
37
2.3 Методы познания
Непосредственными результатами эксперимента являются
разнообразные данные, полученные в результате измерений
различных физических величин, характеризующих объект
исследования, а также отражающие те или иные его качественные
состояния. Причѐм результаты измерений всегда содержат
погрешности, имеющие разнообразную природу, а результаты
наблюдений, как правило, характеризуются некоторой
неопределѐнностью и субъективностью. Кроме того, объѐмы этих
данных могут быть настолько велики и многомерны, что
непосредственное восприятие их человеком оказывается весьма
затруднительным, не говоря уже об их анализе, получении выводов и
оценки их достоверности. Конечной же целью эксперимента является
получение новых знаний об объекте исследования. Для этого из
полученных экспериментальных данных необходимо извлечь
информацию о структуре и составе объекта, о закономерностях его
функционирования, о взаимодействии его с окружающей средой и
т.д., в зависимости от целей проведения эксперимента. Массивы
полученных в результате эксперимента данных могут быть весьма
велики и труднообозримы, а непосредственное восприятие человеком
закономерностей, скрытых в числовой информации, очень
затруднено.
Первой задачей математической обработки
экспериментальных данных является структурирование первичных
массивов цифровых данных, выявление статистических
закономерностей их распределения, нахождение параметров этих
распределений и отображение найденных закономерностей в
наиболее компактном, наглядном и удобном для восприятия виде.
Для еѐ решения применяют различные статистические модели
распределений случайных величин, методы оценивания их
параметров и компактного отображения распределений.
Следующая задача связана с оценкой погрешностей измерений
и истинных значений измеряемых величин. Дело в том, что первичные
массивы экспериментальных данных неизбежно содержат и
погрешности измерений, и даже явно ошибочные результаты,
которых редко удаѐтся избежать даже при проведении сравнительно
простых экспериментов. Если систематические составляющие
погрешностей можно оценить на основании анализа методических
погрешностей и метрологических характеристик используемой
38
измерительной аппаратуры, то единственный возможный путь для
оценки случайных составляющих погрешностей состоит в проведении
математико-статистической обработки результатов многократных
измерений. Используемые при этом методы статистического
оценивания, позволяют не только выявить и исключить из
дальнейшего рассмотрения результаты измерений, содержащие
грубые ошибки, и определить среднюю величину случайной
составляющей погрешности ряда повторных измерений, но и указать
доверительный интервал, в котором с заранее заданной
вероятностью должно находиться истинное значение измеряемой
величины, а также определить наиболее близкую к истинному
значению оценку самой измеряемой величины.
Далее следуют задачи, связанные с извлечением из
экспериментальных данных полезной информации. Порядок
выполнения этих задач может быть различным в зависимости от
целей эксперимента и свойств объекта исследования и может не
совпадать с тем, в котором они приведены ниже, да и полный их
перечень привести достаточно сложно. Поэтому укажем лишь
основные из них. Это, прежде всего, задача выявления степени
взаимной зависимости различных физических величин,
характеризующих физический объект и измеряемых в процессе
эксперимента. Для еѐ решения могут использоваться методы
дисперсионного, факторного и корреляционного анализа,
разрабатываемые в математической статистике.
Дисперсионный анализ применяют в тех случаях, когда
изучают зависимость какой-то выходной величины,
характеризующей объект исследования, от ряда влияющих факторов.
Он позволяет определить, какую долю от общей дисперсии
(рассеяния) значений данной выходной величины составляет
дисперсия, вызываемая изменениями данного влияющего фактора,
значимо влияние этого фактора или нет.
Корреляционный анализ позволяет количественно определить
тесноту статистической связи между любой парой параметров,
характеризующих объект. При небольшой мерности факторного
пространства и малых диапазонах варьирования всех факторов, когда
можно с полным основанием аппроксимировать исследуемые
зависимости линейными, корреляционный анализ даѐт достаточно
достоверные количественные оценки тесноты взаимосвязи между
исследуемыми параметрами. Кроме этого, он позволяет оценить
39
степень связи любого из этих параметров со всеми остальными
вместе взятыми.
Факторный анализ используется при большой мерности
факторного пространства и наличии взаимосвязей между самими
факторами, т.е. в тех случаях, когда их нельзя считать независимыми.
Суть этого метода состоит в ортогонализации факторного
пространства, т.е. замене исходного факторного пространства
взаимозависимых непосредственно измеряемых признаков
факторным пространством искусственных «математических»
признаков, которые ортогональны друг другу, т.е. статистически
независимы друг от друга. Это позволяет выявить число истинных
причин, вызывающих изменение выходного параметра и не
зависящих друг от друга. Как правило, число таких действительно
независимых факторов оказывается существенно меньше исходного
числа факторов. Во многих случаях факторный анализ облегчает
понимание физического механизма функционирования исследуемого
объекта.
Однако в большинстве реальных задач недостаточно выявить
существенные факторы, влияющие на объект исследования, и
ранжировать их по степени тесноты связей. Как правило, такая задача
ставится лишь в предварительных экспериментах. Конечной задачей,
как правило, является построение математической модели объекта.
А для еѐ решения необходим достаточно сложный математический
анализ полученных в результате эксперимента данных. При активном
эксперименте эта задача решается методами планирования активного
многофакторного эксперимента. При пассивном эксперименте
применяются методы множественного регрессионного анализа.
Научная теория - это законченная система обобщѐнного
знания, объясняющая ту или иную сторону действительности.
Научная теория должна удовлетворять следующим
требованиям:
1) она должна быть адекватна описываемым объектам и
явлениям, что позволяет в определѐнных пределах заменять
экспериментальные исследования теоретическими, как с целью
уточнения и конкретизации уже имеющихся знаний, так и с целью
получения новых знаний в тех областях, где эта теория приложима;
2) она должна достаточно полно (без явных пробелов)
описывать ту область действительности, к которой она приложима;
40
3) теория должна вскрывать причинно-следственные связи и
отношения между описываемыми объектами, явлениями и сторонами
действительности и удовлетворять всем требованиям логики при
переходе от одних утверждений к другим;
4) теория должна быть внутренне непротиворечивой;
5) теория должна объяснять все имеющиеся факты,
относящиеся к данной области действительности.
Необходимо сразу же отметить, что в силу относительности
наших знаний последнее требование выполняется далеко не всегда.
Даже если на момент построения теории еѐ авторам представляется,
что она действительно объясняет все известные в этой области факты,
то, во-первых, самим авторам могут быть известны не все факты из
той области, где эта теория приложима, а, во-вторых, со временем
могут появиться (и, как правило, действительно появляются) новые
факты, объяснить которые эта теория не в состоянии.
Однако, это вполне закономерно. Знание всегда относительно,
а поэтому и научные теории, как высшая форма организации знаний,
также относительны. Выше мы уже на многих примерах убеждались,
что в развитии любой научной теории всегда наступают моменты,
когда выясняется ограниченность данной теории. В этом случае она,
как правило, не отвергается полностью, а лишь определяются рамки
еѐ применимости, некоторые еѐ положения могут изменяться и
дополняться или же она заменяется более общей теорией. Конечно, в
истории науки можно найти случаи, когда старые теории отвергались
полностью. Так было с теорией «флогистона», объяснявшей горение
тем, что из вещества во время горения выходит особая субстанция «флогистон», которая и определяет процесс горения. Аналогичное
положение, но уже гораздо позже, было с теорией «эфира» всепроникающей упругой среды, которая и является проводником
радиоволн, а сами радиоволны представлялись по аналогии с
акустическими волнами в виде колебаний этой среды - эфира. Таким
образом, ложными могут оказаться не только ещѐ не доказанные
гипотезы, но и уже признанные теории. Это говорит о том, что чѐткой
границы между гипотезой и теорией провести нельзя. Скорее тут
действует субъективный фактор.
Два способа построения теорий (аксиоматический и
гипотетико-дедуктивный) и их применение в науке.
Аксиома, или постулат — утверждение, принимаемое без
доказательства.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]