ماذا يعني ان تكون الحجة علمية ؟ هل هنالك معيار على العلم الطبيعي او السوسيولوجي ان يتبعه حتى نسميه علم؟
الكثير اجابوا بالنفي، لانهما علمان مختلفان، الهدف من العلم الطبيعي هو تفسير الظاهرة الطبيعية، و اما هدف العلوم الإجتماعية، هو فهم طبيعة الإنسان.
و لكن مع ذلك، يوجد صفات مشتركة.
اذن ما هي هذه الصفات التي تشترك فيها كل العلوم؟
من الخطأ ان نقول ان العلن يكتشف اشياء جديدة و يزيد من معرفتنا. الرد على هذا ان العديد من معارفنا، سيتم التخلي عنها. هذا يعني، اذا ادعينا أن معيار البحث العلمي هو انه يزيد من معرفتنا، فسوف نضطر الى القول ان بعض ما نسميه الآن بحث، ليس ببحث علمي، لان فيه جزء خاكئ، اي غير معرفي، عاما اننا لا نعلم اي جزء منه.
فلهذت نحن بحاجة معيار للعلم و البحث يمكننا ان نعتمد عليه بدون ان نعلم بالضرورة اي جزء كان صحيحا او خاطئا. فلهذا اغلب المتخصصين يقولون ان المعيار يجب ان يكون في شأن طريقة البحث لا النتيجة.
هذا يعني ان بعض الأبحاث نعتبرها علما حتى لو تبين في المستقبل انها خاطئة. و يعني ايضا ان نتيجة بحث ما حتى لو كانت صحيحة، هذا لا يعني انها بالضرورة علمية.
نظرًا لأن النتائج قد تكون خاطئة ، فلا ينبغي لنا أن نبني علومنا على ما نراه الآن صحيحًا بناءً على النتائج الحالية. يجب أن نبنيها على الطريقة التي اخترناها. ولكن كيف يخرجك هذا من المشكلة؟ لا يزال لديك نفس المشكلة ، نتائج خاطئة ، مما قد يعني أن الطريقة خاطئة.
فلهذا يسأل العلماء، هل يوجد طريقة مشتركة نستخدمها في كل العلوم ممكن ان تصبح معيارا للعلم؟ يمكن وضع ٣ احتمالات:
١- لا، مما يعني ان العلم عشوائي لانه لا يوجد طريقة محددة تقول لك اذا استخدمتها، ما فعلته نسميه علما، بل هنالك عدة طرق و لا نعرف ايها الأفضل.
٢- العلم هو ما يدرس في الجامعات و لا داعي للمعيار.
هناك فرق واحد حاسم بين العلوم الطبيعية والثقافية ، وهو أن العلوم الطبيعية والثقافية تستخدم طرقًا مختلفة بشكل أساسي. النشاط المركزي للعلوم الثقافية هو التفسير: تفسير النصوص والأحداث والإجراءات والتأكيدات والمؤسسات والمصنوعات اليدوية ، إلخ. هذا التفسير يحتوي دائمًا على عنصر شخصي ، حيث يجب أن يعتمد أي تفسير على فهم المترجم المسبق والخلفية الثقافية. وهذا بدوره يعني أن التفسير هو ، من حيث المبدأ ، ليس موضوعيًا تمامًا: أي ليس مستقلاً عن المنظور والثقافة الفردية. في المقابل ، في العلوم الطبيعية ، من الممكن أن تكون موضوعيًا تمامًا في وصف الظواهر التي يدرسها المرء من حيث أن باحثين يمكن أن يتفقا على ملاحظة ، بغض النظر عن الخلفية الثقافية أو النظرية التي قد يكون لديهم. العلوم الطبيعية والثقافية ، وفقًا لهذا الرأي ، مختلفة بشكل أساسي ، وحقيقة أننا نسمي كلا النوعين من "العلم" للمؤسسات لا يعني أنها تشترك في طريقة مشتركة. على هذا الرأي ، تعتبر تلك المؤسسات التي لا تقع في إحدى هذه المجموعات ، التي يتميز كل منها بطرقها ، علوم زائفة ، وبالتالي ليست علومًا على الإطلاق.
٣- الطريقة المشتركة هي hypothetico deductivism
(HD)
ما هي هذه الطريقة ؟
١- ضع فرضية
٢- استنتح من النظرية و المسلمات الخلفية auxiliary assumptions دعاءات امبريقية يمكن التأكد منها تجريبيا
٣- تأكد من موثوقية الإدعاء الإمبريقي من خلال التجربة و المشاهدة
٤- حسب صحة او خطأ ادعائك الإمبريقي الذي استنتجته من الفرضية، تعلم اذا الفرضية تم تدعيمها او تخطئتها.
اختبار الفرضيات عن طريق الإحصائيات.
١- Bayesianism، تستخدم كطريقة لحساب ما مدى صحة الفرضية من خلال التجربة. يعني ما هي احتماليت صحة النظرية نظرا للتجبرة أ مثلا.
نريد أن نعرف الاحتمال الشرطي لوجود فرضية صحيحة ، بالنظر إلى نتيجة معينة من التجربة أو القياس. طبعا هذه تعتمد على افتراضات سابقة، لا بد ان تكون حتى اتمكن من حساب الإحتمال الجديد.
مثلا، اذا المرء يفسر الإحتمال كقياس لدرجة اليقين الذاتي subjective، فهذا يعني اذا عندي فرضية جديدة (اي لا يوجد احتمالية سابقة قد نبدأ منها في المعادلة)، اذن يجب ان نفترض ان الإحتمال الأولي initial probability ان أ صحيح هو ٥٠% او انها خاطئة ٥٠%. و من ثم نقوم لاىتحربة و نزيد على الإحتمال الأولي الإحتمالات الجديدة، وبالتالي توليد توزيع احتمال جديد حيث يتم تعزيز الفرضية أو إضعافها بسبب احتمالها إما صعودًا أو للأسفل.
و لكن اذا انا لا افسر الإحتمال على انه ذاتي، بل موضوعي objective، فلن ابدأ بنفس الإحتمالات، و بامكان هذه الإحتمالية ان تكون اي رقم.
السؤال المهم، هل يمكن تبرير كزن الإحتمال ذاتي؟
٢- طريقة Neyman Pearson في الإستنتاج الإحتمالي statistical inference.
هذه تقول انك اولا تفترض فرضية العدم null hypothesis ( لا توجد علاقة بين مجموعتين من البيانات أو المتغيرات التي يتم تحليلها. الفرضية العدمية هي أن أي فرق ملحوظ تجريبيًا يرجع إلى الفرصة وحدها ، ولا توجد علاقة سببية أساسية) و من ثم تحسب الإحتمالات الشرطية للنتائج التي ظهرت لك.
فمثلا يوضح الاختبار الإحصائي أنه إذا كانت الفرضية العدمية صحيحة ، فإن احتمال النتيجة سيكون أقل من 1 %. هل هذا كافٍ للتخلي عن الفرضية العدمية ، واستخلاص الاستنتاج بأن العلاج فعال؟ من المحتمل أن يجيب معظمهم على "نعم" ، لكن أين يرسم المرء الخط؟ ما مدى انخفاض احتمال النتيجة التجريبية ، مشروطة بالفرضية العدمية ، قبل أن يعتبر المرء أن الفرضية العدمية تم دحضها؟
يتم الإختيار بناء على قياس نوعان من المخاطر.
خطر قبول اختبار خاطئ falsr test hypothesis عن طريق عدم قبول فرضية عدمية صحيحة.
و خطر عدم قبول اختبار صحيح عن طريق قبول فرضية عدمية خاطئة.
الفكرة هي اذا لا نستطيع ان نقول ان فرضية معينة لها احتمال أولي، فباستخدام الإحصاء، لا نستطيع ان نقول انه تم تحصين فرضية او ضحدها، بل سيكون الأمر عشوائي، لاننا بماذا نقارنها اذا ليس عندنا احتمال اولي؟