दावा है कि "यह विज्ञान का निपटारा नहीं है"जलवायु परिवर्तन के संबंध में, विज्ञान कैसे काम करता है, इस बारे में अज्ञान के एक बड़े शरीर के प्रतीक हैं।

तो वैज्ञानिक विधि क्या है, और क्यों इतने सारे लोग, कभी-कभी विज्ञान में प्रशिक्षित लोगों को भी शामिल करते हैं, इतने गलत हो जाते हैं?

समझने वाली पहली बात यह है कि विज्ञान में कोई भी विधि नहीं है, चीज़ें करने का कोई भी तरीका नहीं है यह आम तौर पर हम कैसे सामान्य रूप से तर्क करते हैं।

विज्ञान और तर्क

मनुष्य के तर्क के दो प्राथमिक तरीके हैं: कटौती और प्रेरण जब हम deductively कारण, हम पहले से ही हमारे लिए उपलब्ध जानकारी के निहितार्थ को तंग करते हैं

उदाहरण के लिए, अगर मैं आपको बताता हूं कि विल केट और एबी की उम्र के बीच है, और एबी कैट से पुरानी है, तो आप यह जान सकते हैं कि कैट कैट से पुराना होना चाहिए।

यह जवाब समस्या में एम्बेडेड हो गया था, आपको इसे पहले से ही जो कुछ पता था उससे इसे अनसुना करना पड़ा था। यह कैसे सुडोकू पहेली काम है कटौती भी तर्क है कि हम गणित में उपयोग करते हैं।

आगमनात्मक तर्क हमारे ज्ञान को नए क्षेत्रों में बढ़ा सकते हैं, जो कि हम पहले से ही जानते हैं, में शामिल जानकारी से परे हैं। हम सामान्यीकरण और एनालोगियों का इस्तेमाल करते हैं।

सामान्यीकरणों में प्रकृति में नियमितताएं देखने और कल्पना करना कि वे हर जगह वर्दी हैं - यह, भाग में, हम प्रकृति के तथाकथित कानूनों को कैसे बनाते हैं।

सामान्यीकरण चीजों की कक्षाएं भी बनाते हैं, जैसे "स्तनधारी" या "इलेक्ट्रॉन" हम मनोवैज्ञानिक प्रवृत्तियों और आर्थिक प्रवृत्तियों सहित मानव व्यवहार के पहलुओं को परिभाषित करने के लिए भी सामान्यीकरण करते हैं।

एनालॉगिस दो चीजों के बीच समानता का दावा करते हैं, और नए ज्ञान को बनाने के लिए इसका विस्तार करते हैं।

उदाहरण के लिए, यदि मुझे एक विलुप्त जानवर की जीवाश्म की खोपड़ी मिलती है जो तेज दांत है, तो मुझे आश्चर्य होगा कि यह क्या खा रहा है। मैं आज जीवित प्राणियों के लिए देखता हूं कि तेज दांत हैं और नोटिस वे मांसाहारी हैं।

सादृश्य द्वारा तर्क, मैं निष्कर्ष निकाला है कि पशु भी एक मांसाहारी था।

प्रेरण का उपयोग करना और सबूत के साथ मिलते हुए सर्वोत्तम संभव व्याख्या को परिभाषित करना, विज्ञान हमें दुनिया के बारे में अधिक सिखाता है, जितना कि हम इसका वर्णन कर सकते हैं।

विज्ञान और अनिश्चितता

में से ज्यादातर हमारे सिद्धांतों या मॉडल दुनिया, या इसके कुछ हिस्सों के साथ आगमनात्मक analogies हैं

अगर मेरे विशेष सिद्धांत को इनपुट वास्तविक दुनिया के उन लोगों के साथ मेल खाने वाले आउटपुट का उत्पादन करते हैं, तो मैं इसे एक अच्छा सादृश्य मानता हूं, और इसलिए एक अच्छा सिद्धांत। यदि यह मेल नहीं खाता है, तो मुझे इसे अस्वीकार करना चाहिए, या सिद्धांत को अधिक समरूप बनाने के लिए परिष्कृत करना या फिर से नया करना चाहिए।

यदि मुझे समय और स्थान पर समान प्रकार के कई परिणाम मिलते हैं, तो मैं एक निष्कर्ष पर सामान्य हो सकता हूं। लेकिन सफलता का कोई भी कारण मुझे सही साबित नहीं कर सकता प्रत्येक पुष्टि के उदाहरण केवल मेरे विचार में मेरा विश्वास बढ़ाते हैं अल्बर्ट आइंस्टीन के रूप में मशहूर ने कहा:

कोई भी प्रयोग कभी भी मुझे सही साबित नहीं कर सकता; एक भी प्रयोग मुझे गलत साबित कर सकता है

आइंस्टीन के सापेक्षतावाद के सामान्य और विशेष सिद्धांत (जो कि मॉडल हैं और इसलिए उन्होंने ब्रह्मांड के बारे में सोचा कि कैसे सोचा है) कई स्थितियों में कई बार प्रयोगात्मक साक्ष्य द्वारा समर्थित हैं।

वास्तविकता के अच्छे वर्णन के रूप में हमें सिद्धांतों पर बहुत आत्मविश्वास है। लेकिन वे सही साबित नहीं हो सकते, क्योंकि सबूत एक प्राणी है जो कटौती से संबंधित है।

हाइपोटेथिको-आनुवांशिक विधि

विज्ञान हाइपोटैटेको-आनुवांशिक विधि के माध्यम से कणिक रूप से कार्य करता है।

यह इस प्रकार चलता है। मेरे पास एक अनुमान या मॉडल है जो भविष्यवाणी करता है कि एक्स कुछ प्रायोगिक परिस्थितियों में घटित होगा। प्रयोगात्मक रूप से, एक्स उन शर्तों के तहत नहीं होते हैं इसलिए, मैं तर्क निकाल सकता हूं, कि सिद्धांत दोषपूर्ण है (मान लें, निश्चित रूप से, हम प्रायोगिक स्थितियों पर भरोसा करते हैं जो न-एक्स का उत्पादन करते हैं)।

इन शर्तों के तहत, मैंने यह साबित किया है कि मेरी परिकल्पना या मॉडल गलत है (या कम से कम अधूरा)। मैंने ऐसा करने के लिए deductively तर्क दिया।

लेकिन अगर एक्स उत्पन्न होता है, इसका अर्थ यह नहीं है कि मैं सही हूं, इसका मतलब यह है कि प्रयोग ने मेरा विचार झूठा होने का नहीं दिखाया। अब मुझे आत्मविश्वास में वृद्धि हुई है कि मैं सही हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं हो सकता।

यदि एक दिन का प्रयोगात्मक सबूत जो संदेह से परे था, तो आइंस्टीन की भविष्यवाणियों के खिलाफ जाना था, हम हाइपोटिटेक्को-निगमन विधि के माध्यम से, deductively साबित हो सकते हैं, कि उनके सिद्धांत गलत या अपूर्ण हैं लेकिन पुष्टि करने वाली घटनाओं की कोई संख्या साबित नहीं कर सकती कि वह सही है।

कि एक विचार प्रयोग द्वारा परीक्षण किया जा सकता है, कि प्रयोगात्मक परिणाम (सिद्धांत रूप में) हो सकता है कि यह विचार गलत है, यह वैज्ञानिक बनाता है, कम से कम विज्ञान के दार्शनिक के अनुसार कार्ल पॉपर.

एक अप्रशिक्षित, और इसलिए अवैज्ञानिक स्थिति का एक उदाहरण के रूप में, जो ऑस्ट्रेलियाई जलवायु से वंचित है और एक राष्ट्र सेनेटर मैल्कम रॉबर्ट्स। रॉबर्ट्स का कहना है कि वहां मौजूद है कोई अनुभवजन्य सबूत नहीं मानव-प्रेरित जलवायु परिवर्तन का

हाल ही में एबीसी के क्यू एंड ए टेलीविजन डिबेटिंग शो के एक एपिसोड के दौरान आधिकारिक साक्ष्य के साथ प्रस्तुत किए जाने पर, उन्होंने दावा किया कि सबूत भ्रष्ट था.

प्रोफेसर ब्रायन कॉक्स सीनेटर मैल्कम रॉबर्ट्स को जलवायु विज्ञान बताते हैं

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इसके बावजूद उनका दावा है कि मानव-प्रेरित जलवायु परिवर्तन होने नहीं हो रहा है परीक्षण पर नहीं रखा जा सकता क्योंकि वह उसे गलत बताए हुए किसी भी डेटा को स्वीकार नहीं करेंगे। इसलिए वह वैज्ञानिक रूप से अभिनय नहीं कर रहा है वह इसमें शामिल है छद्म.

तय करने का मतलब यह साबित नहीं है

विज्ञान की सार्वजनिक समझ में महान त्रुटियों में से एक यह है कि साबित किए गए साबित किए गए समीकरण हालांकि आइंस्टाइन के सिद्धांत "बसे हुए" हैं, वे सिद्ध नहीं हैं लेकिन उनके लिए काम करने के लिए योजना पूरी तरह मूर्खतापूर्ण होगी।

जैसा कि दार्शनिक जॉन डेवी ने अपनी पुस्तक में बताया था तर्क: जांच का सिद्धांत:

वैज्ञानिक जांच में, जो तय किया जाता है, या ज्ञान प्राप्त करने का मानदंड है [विज्ञान का] इतना तय है कि यह आगे की जांच में संसाधन के रूप में उपलब्ध है; ऐसे तरीके से तय नहीं किया जा रहा है क्योंकि आगे की जांच में संशोधन के अधीन नहीं होना चाहिए।

जो लोग विज्ञान की मांग करते हैं, हम "कार्रवाई" करने से पहले "निपटारे" की मांग करते हैं, जहां हम परम्परागत रूप से कार्य कर रहे हैं। और भ्रम के अन्य स्रोत हैं।

एक यह है कि कारण और प्रभाव के बारे में सरल बयान दुर्लभ हैं क्योंकि प्रकृति जटिल है। उदाहरण के लिए, एक सिद्धांत भविष्यवाणी कर सकता है कि एक्स के कारण वाई होगा, लेकिन Y को Z की उपस्थिति से कम किया जाएगा और यदि क्यू महत्वपूर्ण स्तर से ऊपर है तो यह बिल्कुल नहीं होगा इस सरल बयान को कम करने के लिए "एक्स कारण वाई" सरल है।

दूसरा यह है कि भले ही कुछ व्यापक विचारों का निपटारा हो, भले ही जीवंत बहस का स्रोत बने रहे। उदाहरण के लिए, यह विकास हुआ है निश्चित रूप से किसी भी तर्कसंगत खाते से निपटारा है लेकिन प्राकृतिक चयन के संचालन के बारे में कुछ जानकारी अभी भी बाहर निकलती है।

विकास के तथ्य के साथ प्राकृतिक चयन के विवरणों को भ्रमित करने के लिए, जलवायु परिवर्तन पर मॉडलिंग और शोध से तारीखों और सटीक तापमान के बारे में क्विबल्स के अनुरूप है, जब यह बहुत स्पष्ट है कि ग्रह सामान्य रूप से गर्म होता है।

जब हमारे सिद्धांत परिणामों की भविष्यवाणी करने में सफल होते हैं, और उच्च स्तर के सिद्धांतों का एक वेब बनाते हैं जो स्वयं सफल होते हैं, तो हमारे कार्यों को उनके आधार पर आधार देने के लिए हमारे पास एक मजबूत मामला है।

खुफिया का निशान एक अनिश्चित विश्व में प्रगति करना है और जलवायु परिवर्तन के विज्ञान, मानव स्वास्थ्य और हमारे ग्रह के पारिस्थितिकी के कारण हमें आत्मनिर्भरता के साथ कार्य करने की आवश्यकता के मुकाबले अधिक आत्मविश्वास का आदेश दिया है।

कार्रवाई करने से पहले उत्प्रेरक निश्चितता की मांग हमें मजबूत नहीं करता है, यह हमें पंगु बना देता है

के बारे में लेखक

पीटर एलेरटन, व्याख्यात्मक लेखक क्रिटिकल थिंकिंग, क्वींसलैंड विश्वविद्यालय

यह आलेख मूलतः पर प्रकाशित हुआ था वार्तालाप। को पढ़िए मूल लेख.

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