科学的方法とは何か④コミュニケーションとコミュニティなど

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今回は科学的方法の英語版Wikipediaの翻訳をします。

翻訳のプロではありませんので、誤訳などがあるかもしれません。正確さよりも一般の日本語ネイティブがあまり知られていない海外情報などの全体の流れを掴めるようになること、これを第一の優先課題としていますのでこの点ご理解いただけますと幸いです。翻訳はDeepLやGoogle翻訳などを活用しています。

翻訳において、思想や宗教について扱っている場合がありますが、私自身の思想信条とは全く関係がないということは予め述べておきます。あくまで資料としての価値を優先して翻訳しているだけです。

科学的方法

コミュニケーションとコミュニティ

科学的方法は、一人の人間だけでなく、複数の人間が直接的・間接的に協力し合って用いることが多い。このような協力関係は、科学コミュニティの重要な要素であると考えることができる。このような環境では、様々な科学的方法の基準が用いられる。

査読評価

科学雑誌には査読というプロセスがあり、科学者の原稿は科学雑誌の編集者によって、その分野に詳しい同僚の科学者（通常1～3人、通常は匿名）に提出され、評価を受ける。ある種のジャーナルでは、ジャーナル自身が審査員を選ぶが、他のジャーナル（特に極めて専門性の高いジャーナル）では、原稿の著者が審査員を推薦することもある。審査員は、出版を勧める場合もあれば、そうでない場合もあり、修正を加えて出版を勧める場合もあり、時には別のジャーナルでの出版を勧める場合もある。この基準は、さまざまなジャーナルでさまざまな程度に実施されており、特にこの基準を最も厳密に使用しているジャーナルでは、文献に明らかな誤りがなく、一般的に資料の質を向上させる効果がある。従来の科学的パラダイムから外れた研究を検討する場合、査読プロセスには限界がある。「集団思考」の問題が、いくつかの新しい研究に対するオープンで公正な審議を妨げることがある。

文書化と複製

実験者が実験中に組織的な誤りを犯したり、さまざまな理由で標準的な方法や慣行から逸脱したり（病的科学）、まれに意図的に誤った結果を報告することがある。時にはこの時のために、他の科学者がその結果を複製するために実験を繰り返そうとするかもしれない。

アーカイブ

研究者は、政府資金援助機関や科学雑誌の方針に従うなどして、科学データのアーカイブを行うことがある。このような場合、実験手順、生データ、統計解析、ソースコードの詳細な記録を保存することで、その手順の方法論と実践を証明し、将来的に結果を再現しようとする可能性がある場合に役立つ。また、これらの手順記録は、仮説を検証するための新しい実験の構想に役立ち、発見の実用化の可能性を検討する技術者にとっても有益なものとなる可能性がある。

データの共有

ある研究を再現する前に追加情報が必要な場合、その研究の著者に提供するよう求めることができる。また、著者がデータの共有を拒否した場合は、研究を発表した雑誌の編集者や研究資金を提供した機関に訴えることができる。

制限事項

科学者は実験で起こったことをすべて記録することはできないので、関連性が高いと思われる事実を選んで報告することになる。しかし、その結果、後日、無関係と思われた事実が疑われた場合、やむを得ず問題になることがある。例えば、ハインリッヒ・ヘルツは、マックスウェル方程式の実験に使われた部屋の大きさを報告しなかったが、このことが後に結果のわずかなずれを説明することが判明した。問題は、実験条件を選択し報告するために、理論自体の一部を仮定する必要があることである。それゆえ、観測結果は「理論が盛り込まれている」と表現されることもある。

複雑系の科学

複雑なシステムに適用される科学は、学際性、システム理論、制御理論、科学的モデリングなどの要素を含むことができる。サンタフェ研究所はこのようなシステムを研究しており、マレー・ゲルマンはこれらのトピックをメッセージパッシング（※一人もしくは多数の受信者に対して送信者がデータを配送できる通信方式）で相互接続した。

また、固有受容性感覚に関わるような生物学的なシステムも、工学的な手法によって実りあるモデル化がなされている。

一般に、科学的方法は、多様で相互接続されたシステムや大規模なデータセットに厳格に適用することが困難である場合がある。特に、予測分析のようなビッグデータで使用される手法は、科学的方法と相反するものであると考えられる。フレック（1979年）は、「科学的発見は、それを条件づける社会的実践を考慮することなく不完全なままである」と指摘している。

科学の哲学と社会学

分析哲学

科学哲学は、科学的方法の基礎となる論理、科学と非科学を分けるもの、および科学に暗黙のうちに存在する倫理を考察する。少なくとも一人の著名な科学者が哲学から導き出した、科学的方法の基礎となる仮定がある。すなわち、現実は客観的で一貫性があり、人間には現実を正確に認識する能力があり、現実世界の要素には合理的な説明が存在するということである。このような方法論的自然主義の前提は、科学が根拠とすることができる基盤を形成している。論理実証主義、経験主義、反証主義などの理論は、これらの前提を批判し、科学の論理の代替説明を与えているが、それぞれそれ自体も批判されている。

トーマス・クーンは『科学革命の構造』で科学の歴史を検証し、科学者が実際に使っている方法が、当時主張されていた方法とは大きく異なることを発見した。彼の科学実践に関する観察は本質的に社会学的なものであり、他の時代や他の文化において科学がどのように実践されているか、あるいはできるかを語るものではない。

ノーウッド・ラッセル・ハンソン、ラカトシュ・イムレ、トーマス・クーンは、観察の「理論に依存する」性格について広範な研究を行ってきた。ハンソン（1958）は、すべての観察が観察者の概念的枠組みに依存しているという考えを表す言葉を最初に作り、ゲシュタルトの概念を用いて、先入観が観察と記述の両方にどのように影響しうるかを示した。彼は、第1章の冒頭で、ゴルジ体についての議論と、染色技術のアーチファクトとしての最初の拒絶、そして、夜明けを観察したブラーエとケプラーが、同じ生理現象にもかかわらず「異なる」日の出を見たという議論をしている。クーンとファイヤアーベントは、ハンソンの研究の先駆的な意義を認めている。

【一部省略】（※削除を提案されているため）

ポストモダニズムと科学戦争

ポール・ファイヤアーベントも同様に、科学の歴史を検証し、科学が純粋に方法論的なプロセスであることを否定するようになった。彼は『方法への挑戦』という本の中で、科学の進歩は特定の方法を適用した結果ではないと論じている。要するに、科学のどんな特定の方法や規範に対しても、それに違反することが科学の進歩に寄与したという歴史的エピソードを見つけることができる、と言うのである。したがって、科学的方法の信奉者が普遍的に有効な一つのルールを表現しようとするならば、それは「何でもあり」であるべきだと、ファイヤアーベントは冗談めかして提案する。しかし、これは不経済である。ファイヤアーベントのような批判は、科学社会学への急進的なアプローチであるストロングプログラムにつながった。

ポストモダニズムによる科学批判は、それ自体が激しい論争の対象であった。科学戦争として知られるこの継続的な論争は、ポストモダニズム陣営とリアリスト陣営の間の価値観や前提が対立した結果である。ポストモダニズム派が、科学的知識は単なる言説の一つであり（この用語はこの文脈では特別な意味を持つ）、いかなる形の根本的真理も代表するものではないと主張するのに対し、科学界の現実主義者は、科学的知識は現実に関する真の根本的真理を明らかにすると主張する。科学者たちは、この問題を取り上げ、ポストモダニストたちの主張に異議を唱えながら、科学が真実を導き出す正当な方法であることを擁護する多くの本を執筆している。

人類学と社会学

人類学と社会学では、ラトゥールとウールガーによる学術的な科学研究室でのフィールド調査に続いて、カリン・クノール・セティナが2つの科学分野（すなわち高エネルギー物理学と分子生物学）の比較研究を行い、いわゆる「科学的方法」がユニークで統一概念であるという考えと矛盾して、両科学コミュニティにおける認識的実践と理由付けは、「認識文化」という概念を導入できるほど異なっていると結論付けた。「認識文化」をフレック（1935年）『思想集団：科学的事実の出現と発展：思考様式と思考集団の教義の紹介』と比較する。フレック（1979年）は、事実には寿命があり、孵化期間の後にのみ開花することを認めている。彼が調査のために選んだ問題（1934年）は、「では、この経験的事実はどのようにして生まれたのか、そしてそれはどのようなもので構成されているのか」であった。しかし、フレック（1979）によれば、各分野の思想集団が進歩するためには、共通の専門用語を定め、その成果を発表し、さらに共通の用語を用いて同僚と相互通信を行う必要がある。

数学との関係

科学とは、提案されたモデルを収集し、比較し、観察可能なものに対して評価するプロセスである。モデルとは、シミュレーション、数式、化学式、あるいは提案された一連の手順である。科学は数学と似ており、両分野の研究者は発見の各段階で既知のものと未知のものを区別しようとする。科学と数学の両方で、モデルは内部的に一貫している必要があり、また、反証可能である必要がある。数学では、ある声明はまだ証明される必要はなく、その段階では、その声明は予測と呼ばれる。しかし、ある声明が数学的に証明されたとき、その声明は、数学者にとって非常に貴重な不滅性を獲得し、そのために人生を捧げる数学者もいる。

数学的な仕事と科学的な仕事は、互いに刺激し合うことができる。例えば、時間という技術的な概念は科学で生まれ、時間を超越することは数学的なテーマの特徴でした。しかし今日、ポアンカレ予想は、物体が流れることができる数学的概念としての時間を使って証明されている。

それにもかかわらず、数学と現実（つまり、現実を記述する範囲での科学）の関連は曖昧なままである。ユージン・ウィグナーの論文『自然科学における数学の不合理な有効性』は、ノーベル賞を受賞した物理学者によるこの問題の説明として非常に有名である。実際、一部の観察者（グレゴリー・チャイティンなど有名な数学者や、レイコフやヌーニェスなど）は、数学は実践者の偏見と人間の限界（文化的なものを含む）の結果であるとし、どこかポストモダニズムの科学観のようだと指摘している。

ジョージ・ポリアの問題解決、数学的証明の構築、ヒューリスティックに関する研究は、数学的方法と科学的方法は細部において異なるが、反復的または再帰的なステップを用いる点では互いに似ていることを示している。

①数学的方法：理解
①科学的方法：経験や観察から得た特性評価
②数学的方法：分析
②科学的方法：仮説：提案された説明
③数学的方法：総合
③科学的方法：演繹：仮説から予測する
④数学的方法：再検討・拡張
④科学的方法：テストと実験

ポリアの考えでは、理解とは、よくわからない定義を自分の言葉で言い直したり、幾何学的な図形に頼ったり、すでに知っていることと知らないことを問うことであり、分析とは、アレクサンドリアのパップス（※アレクサンドリア生まれのエジプトの数学者）からポリアが引き継いだ、もっともらしい議論を自由かつ発見的に構築し、ゴールから逆算し、証明を構築する計画を練り上げること、総合とは、証明の詳細をステップごとに厳密にユークリッド的に解説し、再検討とは、結果やそこに至る経路を考え直し再吟味することを指す。

ラカトシュ・イムレは、ポリアの研究を基に、数学者が実際に矛盾、批判、修正を自分の仕事を向上させるための原則とすることを主張した。『証明と反駁』では、真理を追求する科学と同様に、ラカトシュが確立しようとしたのは、非公式な数学の定理には最終的なものや完全なものはないということであった。つまり、ある定理が最終的に真であると考えるのではなく、反例がまだ見つかっていないだけだと考えるべきだということである。反例、つまり定理と矛盾する、あるいは定理では説明できない存在が見つかったら、私たちは定理を調整し、場合によってはその有効領域を拡大する。このように、証明と反例の論理とプロセスを通じて、私たちの知識は継続的に蓄積されていく。(ただし、数学の一分野に公理が与えられている場合、これは論理系を作る。ヴィトゲンシュタイン『論理哲学論考』5.13（1921）。 ラカトシュは、ポアンカレが、トートロジー的に正しい形（オイラー特性など）をホモロジー、より抽象的にはホモロジー代数の形に変換する技術を示したように、形を書き換えることによって、このようなシステムからの証明はトートロジー、すなわち内部論理的に正しいものだと主張した。)

ラカトシュは、ポリヤのヒューリスティックという考え方に基づき、数学的知識の説明を提案した。『証明と反駁』において、ラカトシュは、証明や予想の反例を見つけるためのいくつかの基本的なルールを与えた。彼は、数学的な「思考実験」は、数学的な推測や証明を発見するための有効な方法であると考えたのである。

ガウスは、自分の定理をどのように導き出したかという質問に、「体系的で容易にわかる実験を通して」（※構成主義）と答えたことがある。

統計との関係

科学的方法がその武器として統計を用いる場合、科学的方法の出力の信頼性に有害な影響を及ぼす可能性のある数学的および実用的な問題が存在する。このことは、メタサイエンス分野の基礎となる2005年のジョン・ヨアニディスによる人気科学論文『なぜ発表された研究成果のほとんどは偽であるのか』で述べられている。メタサイエンスの多くの研究は、統計の不適切な使い方を特定し、その使い方を改善することを目的としている。

特に指摘されているのは、統計学的なこと（「科学分野で行われた研究が小規模であればあるほど、研究結果が真実である可能性は低くなる」「科学分野でデザイン、定義、結果、分析モードの柔軟性が高ければ高いほど、研究結果が真実である可能性は低くなる」）、経済的なこと（「科学分野で金銭的、その他の利益や偏見が大きければ大きいほど研究結果が真実である可能性は低くなる」「（多くの科学チームが関わる）熱い科学分野ほど、研究結果が真実である可能性は低くなる」）。したがって「ほとんどの研究デザイン、ほとんどの分野では、ほとんどの研究結果は偽である」、「示されるように、現代の生物医学研究の大部分は、真の発見に対する研究前後の確率が非常に低い領域で行われている」。しかし、「それでも、ほとんどの新しい発見は、研究前の確率が低いか非常に低い仮説生成型の研究から生まれ続けるだろう。」つまり、新しい発見は、その研究が始まったとき、成功する確率が低いか非常に低い（低いか非常に低い確率）研究から出てくる。したがって、科学的方法を用いて知識のフロンティアを広げるのであれば、主流から外れた分野への研究が最新の発見をもたらすことになる。

発見における偶然の役割

科学的発見の33%から50%は、探し求めたものではなく、偶然に発見されたものであると推定されている。このことは、科学者がしばしば「自分は運が良かった」と表現する理由を説明しているのかもしれません。ルイ・パスツールは「運は準備された心を好む」という有名な言葉を残しているが、心理学者の中には、科学の文脈で「運を準備する」とはどういうことかを研究し始めた人もいる。研究によると、科学者は偶然や予期せぬことを利用する傾向のあるさまざまなヒューリスティックを教えられていることが分かってきた。これは、ナシム・ニコラス・タレブが「反脆弱性」と呼ぶもので、調査システムの中には、ヒューマンエラーや人間の偏見、ランダム性に直面して脆いものもあるが、科学的方法は、抵抗力や強靭さ以上に、実際に多くの点でそうしたランダム性から利益を得ている（それが反脆弱性である）。タレブは、システムがより反脆弱的なものであればあるほど、現実の世界でより繁栄すると考えている。

心理学者のケビン・ダンバーは、発見のプロセスは、研究者が実験にバグを見つけることから始まることが多いと言う。このような予期せぬ結果を受けて、研究者は自分の方法のエラーと思われるものを修正しようとするのである。やがて研究者は、そのエラーが偶然の一致というにはあまりにも持続的で体系的であると判断する。科学的方法は、高度に管理され、慎重で、好奇心旺盛であるため、このような持続的な体系的エラーを特定するのに適している。この時点で、研究者はその誤りに対する理論的な説明を考え始め、多くの場合、異なる専門領域の同僚に助けを求めることになる。

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最後に

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