Методологический инструментарий современной науки

Понятие метода и методологии. Системный подход и становление нелинейной методологии познания.
Методы эмпирического исследования.
Методы теоретического исследования.
Общелогические методы исследования. Теория принятия решений.
Методы классификации научного знания (классификация, типологизация).
Определений и их роль в формировании научной терминологии.
Множественность методологических стратегий и методологических новаций. Роль информационных технологий в современном научном познании **.

МЕТОД (ГРЕЧ. METHOD– ПУТЬ ПОЗНАНИЯ ИЛИ
ИССЛЕДОВАНИЯ)
Метод – совокупность правил, приемов
и операций практического или теоретическогоосвоения действительности
Метод - мерило зрелости науки: Павлов И.П.: «При хорошем методе и не очень талантливый человек может сделать много…При плохом – и гениальный будет работать впустую»
Значение научного метода: «компас», позволяющий определить правильное направление
Основания научного метода: философские (логика, т. познания, онтология, антропология…)

Классификация научных методов (по степени общности):
Методы общефилософские, методы логические
Общенаучные
Частнонаучные (конкретнонаучные)
философские методы/принципы – составляют основание методологии (философские регулятивы транслируются в научные исследования через общенаучные, частнонаучные, конкретнонаучные и методические регулятивы)
Методы общенаучного характера – концепции, положения которых справедливы по отношению к целому ряду фундаментальных и частных научных дисциплин (например, положения математики, теоретической кибернетики)
конкретнонаучные методы – принципы и установки, применяемые в той или иной специальной научной дисциплине (опираются на локальную картин мира)

МЕТОД – МЕТОДОЛОГИЯ - МЕТОДИКА
Методология:
Учение о методе
Упорядочивание, систематизация методов, установление пригодности применения методов в различных областях
Методика – совокупность узкоспециальных установок, включающих в себя достаточно жесткие ограничения, инструкции, стандарты, технические условия…
На эмпирическом уровне – обеспечивает сбор и первоначальную обработку данных
На теоретическом уровне – методические предписания относятся к деятельности с объектами, выраженными в знаковой форме

МЕТОДОЛОГИЯ СИСТЕМНОГО ПОДХОДА
Автор – Л.фон Берталанфи (общая теория систем)/дополнен идеями синергетики
Суть – в основе исследование объектов как системных образований. Ориентирует на раскрытие целостности объекта и на выявление многообразных типов связей
Р.Акофф: «Ученые и политики, управляющие и бизнесмены обнаружили, что проблемы, с которыми они имеют дело крайне сложно дезагрегировать на простые составные части, невозможно абстрагироваться от влияния внешнего мира (среды) на управляемый (изучаемый) объект, а взаимодействие решений, найденных для частных проблем гораздо важнее, чем сами такие решения»⇒системный анализ

НЕЛИНЕЙНАЯ МЕТОДОЛОГИЯ ПОЗНАНИЯ (ОСНОВАНА НА СИСТЕМНОМ ПОДХОДЕ)
Связана с разработкой междисциплинарных научных концепций – динамики неравновесных процессов (синергетики)
Новый тип объектов – сложные самоорганизующиеся системы, воспроизводящие в динамике изменений основные характеристики целого как иерархии порядков
Нелинейная методология познания – основа постнеклассической научной рациональности

МЕТОДЫ НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ

ЭМПИРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ/НАБЛЮДЕНИЕ
Наблюдение – преднамеренное и целенаправленное восприятие объекта ( не пассивное!)
Требования к научному наблюдению:
Однозначность замысла
Наличие строго определенных методов и средств (приборов)
Объективность результатов (обеспечивается контролем, повторным наблюдением)
В общественных науках разновидность наблюдения – опрос, анкетирование, интервьюирование: проблема «выборки» и необходимость «пилотажного» (предварительного) исследования

ЭМПИРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ/ИЗМЕРЕНИЕ
Измерение - метод исследования, при котором устанавливается соотношение одной величины к другой, служащей эталоном
(в технических науках: согласно ГОСТУ измерение – нахождение значения физической величины опытным путем с помощью специальных технических средств)
Цель измерения – получение числовых данных, позволяющих судить не столько о качестве, сколько о количестве некоторых состояний
Метрология как наука об измерениях
Неизбежны погрешности измерения (значение получаемой величины должно быть максимально близким к истинному!)
Погрешности: систематические и случайные

ЭМПИРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ /ЭКСПЕРИМЕНТ
Эксперимент – идеализированный опыт, высшая форма эмпирического исследования
Метод, при помощи которого явления действительности изучаются в контролируемых, управляемых, точно учитываемых условиях
Поскольку эксперимент не проводится вне наблюдения и измерения должен отвечать их методологическим требованиям

ЭКСПЕРИМЕНТ
Фазы проведения эксперимента:
Выделение объекта исследования
Создание необходимых условий
Устранение помех
Главное требование к эксперименту – чистота проведения (объект должен быть максимально изолирован от внешних влияний)
Эксперимент может считаться доказательным, если он поддается воспроизведению любым другим человеком/в др. месте пространства/в другое время и дает тот же результат
Воспроизводимость
эксперимента

ЭКСПЕРИМЕНТ
Мысленный эксперимент –в ходе него осуществляется такая комбинация идеальных объектов, которая в реальной действительности не может быть воплощена (совершается в условиях теоретически правомерных, но практически неосуществимых). По мере развития научного знания сфера мысленного эксперимента неуклонно расширяется
Статистическая обработка результатов эксперимента: дисперсионный метод (позволяет анализировать влияние различных факторов на исследуемую зависимую переменную)
Проблема социального эксперимента – объектом здесь является определенная группа людей:
С интересами участников необходимо считаться
Сам исследователь оказывается включенным в изучаемую ситуацию

МЕТОДЫ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ/МОДЕЛИРОВАНИЕ
Метод исследования на моделях (аналогах, образцах, схемах)
Возможность моделирования основывается на:
Модель воспроизводит сущностные признаки объекта
Модель способна заменить оригинал в определенных отношениях
Получаемая с помощью модели информация допускает опытную проверку
Имеются в наличии четкие правила перехода от модельной информации к информации об оригинале
Логические основания метода моделирования – выводы по аналогии

ВИДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Сущность – экспериментирование с математической моделью, варьирование параметров, «проигрывание» с помощью модели разных ситуаций
Семиотические модели: информация обрабатывается не в цифровой, а в символьной форме
Проблема: компьютерному моделированию не подвластны личностные характеристики действительности (избирательность и качественная разнородность предметной среды, постановка новых целей…)
Перспектива: создание экспертных систем, призванных решать задачи, для которых не существует известного алгоритма решения (пример: МИЦИН – система диагностики инфекционных заболеваний)

ИМИТАЦИОННО-ПРОГНОСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Суть – модель строится по принципу «как могло бы быть…»
Пример: ретроальтернативистика
критерии имитационно-прогностического моделирования (И.В.Бестужев – Лада) :
Критерий реальности виртуальных сценариев
Критерий логичности виртуальных сценариев
Критерий сопоставимости между собой виртуальных сценариев (в т. числе и с исторической действительностью)
Критерий оптимальности виртуальных сценариев

МЕТОДЫ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ.
ИДЕАЛИЗАЦИЯ
идеализация – мысленное конструирование ситуации (объекта, явления); благодаря идеализации объекты рассматриваются в «чистом виде», без случайных привнесений извне
Результат – идеализированные объекты (прямая, абсолютно черное тело, идеальное государство…)
Идеализированный объект характеризуется не бесконечным, а определенным числом свойств ⇒ исследователь имеет над ним полный контроль

ФОРМАЛИЗАЦИЯ
В широком смысле: любая совокупность специализированных языковых средств с точно фиксированными правилами образования выражений и приписывания этим языкам определенного смысла (язык науки)
В узком смысле: в логике под формализованным языком понимается множество интерпретированных выражений (формул), включая способы преобразования одних выражений в другие по правилам дедукции

ФОРМАЛИЗАЦИЯ
Формализованный язык включает:
Алфавит языка (исходные символы)
Правильно построенные выражения языка (символы)
Суть метода формализации:
Создание обобщенной знаковой модели (отвлекаемся от качественной специфики реальности)
Все операции, проводимые в рамках модели, задаются правилами математического или логического исчисления (т.е. алгоритма)
Формализованный язык отвечает критериям эффективности → ясности и точности
Значение: позволяет ограничить влияние логики здравого смысла и сложившихся стереотипов научного обоснования

АКСИОМАТИЧЕСКИЙ МЕТОД
Основные компоненты системы – аксиомы (постулаты)/их доказательство в системе не требуется и не обсуждается
Из аксиом по определенным формальным правилам строится система выводов
Выбор аксиом произволен, но! должны удовлетворять критериям:
Непротиворечивости
Полноты
независимости

3. независимость – система аксиом является независимой, если исключение любой из аксиом приводит к уменьшению запаса теорем (каждая аксиома независима и не может быть выведена из других аксиом → проблема избыточности аксиом)

ГИПОТЕТИКО-ДЕДУКТИВНЫЙ МЕТОД
Опирается на выведение следствий из посылок, истинное значение которых неизвестно
Основные этапы работы:
Выдвижение некоторой гипотезы (предположения об исследуемой области, объекте);
Выведение следствий из этой гипотезы (предположения о закономерности в исследуемой предметной области);
Проверка полученных следствий с точки зрения их истинности или ложности. Истинность следствий является необходимым, но не достаточным условием истинности исходной гипотезы.

ГИПОТЕТИКО-ДЕДУКТИВНЫЙ МЕТОД
Обоснование истинности базовой гипотезы (при истинных следствиях)
Вариант1: выведение гипотезы из других посылок, истинность которых уже установлена
Вариант2: опровержение всех альтернативных гипотез
Вариант3: опытная проверка (на эмпирическом уровне)
** Математическая гипотеза: в качестве гипотезы формируется математическое уравнение, представляющее модификацию ранее известных и проверенных соотношений

ЛОГИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОБОСНОВАНИЯ НАУЧНЫХ ЗНАНИЙ
Методы обоснования
Доказательство
Опровержение
Подтверждение
Опровержение
объяснение
интерпретация
Методы открытия (эвристические)
Аналогия
индукция

ЛОГИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОБОСНОВАНИЯ ЗНАНИЯ/ДОКАЗАТЕЛЬСТВО
Доказательство – логическая процедура, при которой выражение с неизвестным пока значением выводится из высказываний, истинность которых уже установлена
Структура доказательства:
Тезис (выражение, истинность которого устанавливается)
Доводы (основания, аргументы), т.е. высказывания с помощью которых устанавливается истинность тезиса
Добавочные допущения (выражения вспомогательного характера, вводимые в процедуру доказательства и устраняемые при переходе к окончательному результату)
Демонстрация (логическая форма, в которую облекается доказательство)

ДОКАЗАТЕЛЬСТВО
Виды доказательств:
Прямое (тезис непосредственно вытекает из доводов)
Косвенное (путь: от ложности антитезиса к истинности тезиса)

ОПРОВЕРЖЕНИЕ
Опровержение устанавливает ложность тезиса:
1-й вар: Доказательство антитезиса
2-й вар: Установление ложности следствий, вытекающих из тезиса/сведение к абсурду
С помощью опровержения получаем не только негативные результаты – неудачи в науке не менее поучительны, чем успехи
А→В, ⎤В ⇒ ⎤А

ПОДТВЕРЖДЕНИЕ
Подтверждение - частичное обоснование результата (характерно для гипотез)
Недостатки:
Демонстрация не носит необходимого (дедуктивного) характера/вероятностный характер
Требуются «оговорки» если подтверждаемое и подтверждающее относятся к разным уровням познания (например, если подтверждаем теоретические положения эмпирическими данными – соц.опрос и статистика)
А→В, В
------------
А

ВОЗРАЖЕНИЕ
возражение обратно подтверждению, направлено на ослабление тезиса
Прямое возражение – недостатки тезиса выявляют непосредственно через его рассмотрение
Самая слабая форма прямого возражения – обращение к мнению или вере
Косвенное возражение – направлено не против самого тезиса, а против приводимых в его обоснование аргументов или логической формы его связи с аргументами (демонстрации)
Установление ложности аргументов не означает ложности тезиса

ОБЪЯСНЕНИЕ
объяснить явление – значит, раскрыть его сущностные характеристики; установить, следствием какой причины оно является или выяснить, какую роль оно играет при данных обстоятельствах
Объяснение и доказательство: если в начале доказательства истинность тезиса не установлена, то в начале объяснения она рассматривается как данное и не ставится под сомнение

ПРОБЛЕМА ОБЪЯСНЕНИЯ
в классической рациональности характерна для гуманитаристики
в неклассической и постнеклассической рациональности – внедряется также в естественные науки (например: квантово-релятивистская физика – объяснение и четкая фиксация особенностей средств наблюдения, которые взаимодействуют с объектом)
Объективизм и субъективизм в объяснении:
(объективизм): излагать только факты, а независимо мыслящий читатель сам разбирается и дает квалифицированную оценку
(субъективизм): мы выбираем и изучаем лишь факты, представляющие интерес с точки зрения определенной цели – это нужно разъяснять (Эшби - пример с маятником и его свойствами)

ИНТЕРПРЕТАЦИЯ
Интерпретация – приписывание некоторого содержательного смысла или значения символам и формулам формальной системы В результате формальная система превращается в язык, описывающий ту или иную предметную область)
Формальная теория не является обоснованной, пока не имеет интерпретации
Интерпретация – истолкование смысла того или иного предложения, исторического источника – в таком случае получаем лишь вероятностные выводы

ОПРАВДАНИЕ
Оправдать действие – значит, привести в качестве довода некоторое ценностное соображение, т.е. утверждение о том, к чему мы должны стремиться
Доводы – моральные и правовые нормы, оценки, соглашения, интересы, мотивы
Оправдательные доводы несут элемент субъективизма: будучи приняты в одной социальной среде, не принимаются в другой

ЛОГИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОТКРЫТИЯ НОВОГО ЗНАНИЯ (ЭВРИСТИЧЕСКИЕ)
Логическая основа – недедуктивные выводы (носят вероятностный характер)
Эвристика – греч. отыскиваю, открываю – совокупность приемов и методов, облегчающих или упрощающих решение познавательных, конструктивных, практических задач

ЭВРИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ/АНАЛОГИЯ
Аналогия – вывод, характеризующийся переносом признака, присущего одному предмету, на другой, подобный первому, предмет
Предмет, признак которого переносится – модель
Предмет, на который переносится признак – прототип или оригинал
Достоверность аналогии:
Если между моделью и прототипом отношения изоморфизма (каждому элементу, свойству модели соответствует единственный элемент, свойство прототипа, и наоборот)
Отношение гомоморфизма (отсутствие обратного отношения модель –прототип): гомоморфизм позволяет переносить свойства только с более простой системы на более сложную, но не наоборот!

ЭВРИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ/ИНДУКЦИЯ
Индукция (наведение) – вывод, при котором на основе множества посылок, констатирующих принадлежность признака некоторым предметам определенного класса, делается обобщающее заключение о принадлежности этого признака всем предметам класса
Виды индукции:
Полная
Неполная →
Научная – опирается только на существенные признаки
Простая (ненаучная) – на основе случайных фактов. Реальная опасность ложного заключения

ИНДУКЦИЯ (НАУЧНАЯ)
Математическая (допущение об однородной определенности фигурирующих в рассуждении предметов). Неприменима в сфере неоднородных, разных по качеству предметов
Статистическая индукция (лежит в основе обработки статистических данных) – представляет собой выборку из исходной совокупности, дающую возможность вывести суждение обо всей исходной совокупности

ПОГРЕШНОСТИ НЕДЕДУКТИВНЫХ ВЫВОДОВ
«Слишком далекая аналогия» – тем больше вероятность ошибки, чем более разнородны предметы, выступающие в качестве модели и прототипа
Опасны исторические аналогии – имеем дело с изменяющимися по своей сущности предметами; то, что существенно в одну эпоху – может не быть таковым в другую
«Просеивание (подтасовка) фактов» - как правило, производится сознательно (разряд софизмов)
Широко применяется при подготовке общественного мнения, в рекламе

ПОГРЕШНОСТИ НЕДЕДУКТИВНЫХ ВЫВОДОВ
«Ошибка поспешного обобщения» - признак, присущий лишь части предметов, переносится на все предметы рассматриваемого класса
Обобщение при сознательном игнорировании противоречащих фактов – «натяжка»

УСЛОВИЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ НЕДЕДУКТИВНЫХ ВЫВОДОВ
Достаточно одного факта, который противоречит заключению – вывод несостоятелен
Увеличение числа подтверждающих фактов – рост правдоподобия заключения
Уверенность в истинности заключения, полученного с помощью недедуктивных выводов, возрастает по мере опровержения конкурирующих предложений
Правдоподобность заключения выше при большом разнообразии повторяющихся данных, зафиксированных в посылках
Правдоподобие выше при использовании научной методологии

ЛОГИКА И ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Логика принятия решений
Проектирование решения (есть общее положение – закон, норма – находим частное): основа - дедукция
Обоснование решения (для некоторого частного случая отыскиваем общее положение): основа - индукция
Виды решений:
решения выигрышные – надежное обоснование,
рискованные (допустимые) – частичное обоснование,
абсурдные – отсутствие обоснования
Анализ рискованных и частично обоснованных решений проводится с использованием понятий последствия, вероятность, ценности

ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Опора на логику
Системный подход
Подбор и изучение предполагаемых последствий возможных вариантов
*ценностный подход
ЭВРИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ СЛОЖНЫХ РЕШЕНИЙ :
«Сведение задачи к уже известной» (действие по аналогии)
«Мозговая атака» – активация коллективной мыслительной деятельности (алгоритм: 2 группы – генераторы и эксперты)
«Синектика» (профессиональная мозговая атака) – проводится синекторами по специальной методике с учетом аналогий:
Прямые аналогии
Субъективные аналогии (отождествление себя с искомым элементом)
Символические или поэтические аналогии
Фантастические аналогии (наделение объектов несуществующими свойствами или использование несуществующих объектов)

ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ/
МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Морфологический анализ – перебор вариантов по заранее предложенной классификации (выбираются основные характеристики анализируемой системы, по каждой из которых перечисляются возможные формы реализации, после чего – анализ всех сочетаний форм по всем характеристикам).
Дает хорошие результаты с применением компьютера
Дельфи-метод (используется при прогнозировании событий)
Работа в группе (40 – 50 экспертов)
Необходима контролируемая обратная связь
Использование статистических методов обработки мнений

МЕТОДЫ СИСТЕМАТИЗАЦИИ НАУЧНЫХ ЗНАНИЙ
Логические операции, которые выполняют вспомогательную функцию при обосновании научных знаний
Деление и классификация
определение

объем имени распределяется по классам, видам в соответствии с существенным признаком (род – вид)
Мысленное вычленение частей (деление по принципу целое –часть)

ДЕЛЕНИЕ
Классификация – многоступенчатое разветвленное таксономическое деление, при котором каждый из членов, полученных в процессе этой операции, становится предметом дальнейшего деления
Классическая классификация – типология
Классификация с применением математических методов – кластерный анализ
Иерархизация/периодизация – основа мереологического деления (часть – целое). Особенности периодизации:
Является указанием на развитие отображаемого предмета во времени
Члены деления (периоды) отличаются своей мерой как единством качественных и количественных характеристик предмета

ДЕЛЕНИЕ/ПРАВИЛА ДЕЛЕНИЯ
Правило адекватности (деление должно быть соразмерным; объем делимого равен сумме объемов делителей). Ошибки:
Деление с лишними членами
Неполное деление
Правило разграниченности (члены деления должны исключать друг друга, т.е. их объемы не должны иметь общих элементов).
Правило единственности основания (деление должно производиться по одному основанию)
Ошибка: смешение оснований

ДЕЛЕНИЕ/ПРАВИЛА ДЕЛЕНИЯ
Дополнительные правила для классификации:
Правило последовательности (от рода переходить к ближайшим видам/ в случае иерархизации – от целого к частям одного и того же уровня, не пропуская их
Ошибка: скачок в классификации (иерархизации)
Правило существенности основания (классификация должна проводиться по существенным признакам)
Критерием существенности того или иного признака является способность обладающего им предмета служить средством решения поставленной задачи

ОПРЕДЕЛЕНИЕ (ДЕФИНИЦИЯ)
Структура определения:
Определения реальные (дают отличительную характеристику некоторого предмета)
Определения номинальные (формируют/уточняют смысл одних языковых выражений с помощью других)
Dfd≡Dfn,
где Dfd – определяемое понятие,
Dfn – выражение определяющее,
≡ - дефинитивная связка

ОПРЕДЕЛЕНИЯ/ВИДЫ
По способу представления определяемого имени:
Явное
Классическое (А есть В)
Генетическое (описывает предметы в соответствии со способом их образования)
Неявное (определение через контекст использования понятия)
С точки зрения выполняемых функций:
Регистрирующее (указывает на значение, которое уже есть в языке)
Постулирующее (устанавливает значение некоторого выражения на будущее)
Уточняющее (заменяет неточные понятия на более точные)

ОПРЕДЕЛЕНИЕ/ЗАДАЧИ
Установление смысла незнакомого языкового выражения с помощью выражений знакомых и уже осмысленных
Уточнение терминов (понятий) и, одновременно, выработка однозначной характеристики рассматриваемого предмета
введение в научный оборот новых терминов и понятий
Но! Аристотель: «Существует предел, за которым точность следует считать мелочностью. У нее появляется что-то такое, из-за чего она как в делах, так и в рассуждениях кажется низменной…»

ПРАВИЛА ОПРЕДЕЛЕНИЙ
Правило соразмерности (Dfd и Dfn должны быть соразмерны). Ошибки:
Слишком широкое определение (Dfd
Слишком узкое определение (Dfd>Dfn)
Одновременно слишком узкое и слишком широкое
Правило запрета порочного круга (частный случай – тавтология. Суть – Dfd определяется через Dfn, который в свою очередь определен через Dfd)
Правило однозначности (каждому Dfn в точности должен соответствовать один единственный Dfd, а не наоборот)