科学とは何か②分野・科学研究

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今回は科学の英語版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

分野

現代の科学は、一般に自然科学、社会科学、形式科学の3つの主要な部門に分けられる。これらの部門はそれぞれ、専門的でありながら重複する様々な科学分野から成り、しばしば独自の呼称と専門知識を有している。自然科学と社会科学はともに経験科学であり、その知識は経験的な観察に基づいており、同じ条件下で研究する他の研究者によってその妥当性を検証することが可能である。

自然科学

自然科学とは、物理的な世界を研究する学問である。生命科学と物理科学の2つに大別される。この2つの分野は、さらに専門的な分野に分けられることもある。例えば、物理科学は、物理学、化学、天文学、地球科学に細分化される。現代の自然科学は、古代ギリシアに始まった自然哲学を受け継ぐものである。ガリレオ、デカルト、ベーコン、ニュートンは、より数学的で、より実験的なアプローチを方法論として用いることの利点を議論していた。しかし、自然科学には、見過ごされがちな哲学的な視点や推測、前提が必要であることに変わりはない。発見科学を含む体系的なデータ収集は、16世紀に植物や動物、鉱物などを記述・分類して誕生した博物学を継承している。現在、「博物学」というと、一般向けの観察記を思い浮かべる。

社会科学

社会科学とは、人間の行動や社会の機能について研究する学問である。社会科学には、人類学、経済学、歴史学、人文地理学、政治学、心理学、社会学を含むが、これらに限定されない多くの分野がある。社会科学では、多くの理論的視点が競合し、その多くは、社会学における機能主義者、紛争理論家、相互作用主義者のような競合する研究プログラムを通じて拡張されている。大人数の個人や複雑な状況を含む統制された実験を行うことには限界があるため、社会科学者は歴史的手法、事例研究、異文化研究など他の研究手法を採用することもある。さらに、定量的な情報が得られる場合、社会科学者は社会的な関係やプロセスをよりよく理解するために、統計的なアプローチに頼ることがある。

形式科学

形式科学とは、形式体系を用いて知識を生成する学問分野である。形式体系とは、一定の規則に従って公理から定理を推論するために用いられる抽象的な構造である。数学、システム理論、理論計算機科学が含まれる。形式科学は、知識分野の客観的で、注意深い、体系的な研究に依存することで、他の2つの部門と類似している。しかし、抽象的な概念を検証するために経験的な証拠を必要とせず、演繹的な推論にのみ依存する点で、経験科学とは異なる。したがって、形式科学は先験的な学問であり、このため、形式科学が科学であるかどうかについては意見が分かれるところである。しかし、形式科学は経験科学において重要な役割を担っている。例えば、微積分は当初、物理学における運動を理解するために発明された。数学的応用に大きく依存する自然科学や社会科学には、数理物理学、化学、生物学、金融、経済学が含まれる。

応用科学

応用科学とは、実用的な目標を達成するために科学的方法と知識を用いることであり、工学や医学など幅広い分野が含まれる。工学は、機械、構造物、技術を発明、設計、構築するために科学的原理を使用することである。科学は新技術の開発に貢献することがある。医学とは、怪我や病気の予防、診断、治療を通じて健康を維持・回復し、患者をケアすることである。応用科学は、自然界の事象を説明し予測する科学理論や法則を発展させることに重点を置く基礎科学と対比されることが多い。

計算科学は、計算能力を応用して現実の状況をシミュレートすることで、形式的な数学だけでは達成できない科学的問題のより良い理解を可能にする。機械学習や人工知能の利用は、エージェントベースの計算経済学、ランダムフォレスト、トピックモデリング、様々な形の予測など、計算機による科学への貢献の中心となっている。しかし、機械は人間の指導と推論能力を必要とするため、機械だけで知識が向上することはほとんどない。また、特定の社会集団に対する偏見をもたらし、時には人間に対して劣勢になることもある。

学際科学

学際科学とは、生物学とコンピュータサイエンスや認知科学を組み合わせたバイオインフォマティクスのように、2つ以上の学問分野を1つに統合することである。この概念は古代ギリシャ時代から存在し、20世紀になって再び広まった。

科学研究

科学研究は、基礎研究と応用研究のいずれかに分類される。基礎研究とは知識の探求であり、応用研究とはその知識を用いて現実的な問題の解決策を探ることである。基礎研究によって理解されることがほとんどだが、時には特定の実用的な問題を対象とした応用研究が行われることもある。その結果、以前には考えられなかったような技術的な進歩がもたらされる。

科学的方法

科学的研究とは、自然界の事象を再現可能な方法で客観的に説明しようとする科学的方法を用いることである。科学者は通常、科学的方法を正当化するために必要な一連の基本的な仮定を当然のこととしている。すべての合理的な観察者が共有する客観的現実が存在し、この客観的現実は自然法則によって支配されており、これらの法則は体系的な観察と実験の手段によって発見された。数学は、仮説、理論、法則の形成に不可欠であり、定量的なモデル化、観察、測定に広く使用されるからである。統計学は、データの要約と分析に用いられ、科学者は実験結果の信頼性を評価することができる。

科学的方法では、説明のための思考実験や仮説が、「思考節約の原理」（※「オッカムの剃刀」ともいう）を用いた説明として提示され、観察または科学的疑問に関連する他の受け入れられた事実との適合性を求めることが期待される。この暫定的な説明は、実験によって検証される前に、一般的に掲示される、反証可能な予測を行うために使用される。予測の反証は、進歩の証拠である。科学において実験は、相関関係の誤りを避けるために因果関係を確立するために特に重要だが、天文学や地質学などの一部の科学では、予測された観察がより適切である場合がある。

仮説が満足のいくものでないと判断された場合、その仮説は修正されるか破棄される。仮説がテストに耐えた場合、その仮説は科学理論の枠組みに採用されることがある。一般に、理論は、仮説よりもはるかに広範な観測結果の挙動を記述するものであり、一般に、多数の仮説を1つの理論によって論理的に結びつけることができる。つまり、理論とは、他の様々な仮説を説明する仮説なのである。その意味で、理論は、仮説と同じ科学的原則のほとんどに従って定式化される。科学者は、論理的、物理的、数学的な表現で観察を記述または描写する試みであるモデルを生成し、実験によって検証できる新しい仮説を生成することができる。

仮説を検証するために実験を行うとき、科学者はある結果を他の結果よりも優先することがある。このようなバイアスを排除するには、透明性を確保し、慎重に実験設計を行い、実験結果と結論の徹底した査読を行う必要があります。実験結果が発表された後、独立した研究者が、どのように研究が行われたかを再確認し、その結果がどの程度信頼できるかを判断するために、同様の実験を行い、フォローアップするのが通常のやり方である。このように、科学的方法は、主観や確証バイアスの影響を最小限に抑えながら、創造性の高い問題解決を可能にするものである。主観的検証可能性、つまりコンセンサスを得て結果を再現する能力は、すべての科学的知識を創造するための基本である。

科学的文献

科学研究は、さまざまな文献に掲載されている。科学雑誌は、大学やさまざまな研究機関で行われた研究の成果を伝え、記録し、科学のアーカイブとしての役割を担っている。最初の科学雑誌である『ジュルナル・デ・サヴァン』と『哲学紀要』は、1665年に発行を開始した。それ以来、定期刊行物の総数は着実に増加している。1981年には、出版されている科学技術雑誌の数は11500誌と推定されている。

ほとんどの科学雑誌は、一つの科学分野をカバーし、その分野での研究を発表するもので、研究は通常、科学論文の形で表現される。科学は現代社会に浸透しており、科学者の成果やニュース、野望をより多くの人々に伝える必要があると考えられている。

課題

再現性の危機とは、社会科学や生命科学の一部に影響を及ぼす、進行中の方法論的危機である。多くの科学的研究の結果が、その後の調査によって再現不可能であることが証明されている。この危機には長い歴史があり、この言葉は2010年代初頭に問題意識の高まりの一環として作られたものである。再現性の危機は、無駄を省きながらすべての科学研究の質を向上させることを目的とするメタサイエンスにおける重要な研究内容を表している。

科学になりすまし、他の方法では達成できない正当性を主張しようとする研究分野や思索は、疑似科学、周辺科学（※フリンジサイエンス）、ジャンクサイエンスと呼ばれることがある。物理学者のリチャード・ファインマンは、研究者が自分たちは科学をしていると信じ、一見すると科学をしているように見えるが、その結果が厳密に評価されるような誠実さに欠けるケースを「カーゴカルトサイエンス」という言葉で表現した。誇大広告から詐欺まで、さまざまな種類の商業広告がこのカテゴリーに入るかもしれない。科学は、有効な主張と無効な主張を区別するための「最も重要なツール」であると言われている。

また、科学的な議論のあらゆる側面に、政治的またはイデオロギー的なバイアスが存在する可能性がある。時には、「バッドサイエンス」と呼ばれる、意図的であっても不正確であったり、時代遅れであったり、不完全であったり、科学的な考えを過度に単純化したような研究が行われることがある。「科学的不正行為」とは、研究者が発表したデータを意図的に誤魔化したり、発見の手柄を意図的に間違った人物に与えたりするような状況を指す言葉である。

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最後に

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