научное фехтование
Внезапно пришла в голову мысль по поводу популярности в просвещённых кругах ссылок на научные статьи как способа аргументации той или иной точки зрения. В основном, это касается околомедицинских статей (пресловутый pubmed), но бывают и по другой тематике.
Я так понимаю, этот способ аргументации распространён у айтишников, которые по роду своей деятельности привыкли докапываться до сути проблемы (бага в коде) за несколько часов. И вообще воспринимают мир как набор структурированных задач (с соответствующими иерархиями и однозначными причинно-следственными связями), которые решаемы за конечное число шагов. Такой себе конструктор из кирпичиков-идей и кирпичиков-решений, комбинируя которые в логической последовательности можно получить ответ на любой вопрос. Ничего плохого в таком восприятии мира нет, наоборот - в т.ч. благодаря такому подходу человек полетел на Луну и пользуется айфонами. Такой себе классический редукционизм, основа научного метода.
Проблема в том, что те вопросы, которые являются предметом исследований учёных (в широком смысле, включая медиков и социологов), ещё не "формализованы" до уровня тех самых "кирпичиков", из которых "программисты" что-то строят. Кирпичики появятся лишь на "следующем" этапе, когда учёные их, собственно, создадут, а также покажут, как именно их можно собирать вместе. То, чем орудуют учёные, это бесформенная "глина", и из неё одинаково возможно получить как кирпичики, так и жижу. А сами кирпичики, если и получатся, могут быть как квадратными так и круглыми, из которых непонятно, что можно построить.
Другими словами, если взять какую-то отдельную статью с пабмеда, то с помощью банальной эрудиции можно "доказать" совершенно противоположные утверждения. Примерно как это бывает с противоречивой системой аксиом в математике. Как говорит flying_bear, проверке подвергается не изолированный факт или понятие, а система мира в целом. Это, в свою очередь, означает, что существенной частью произвольной статьи на пабмеде является контекст, в котором эта работа была выполнена. Чем мотивирована, на какие исследования опирается, из каких предположений исходит. Некоторые вещи могут даже не проговариваться явно, т.к. все те, кто "в теме", понимают контекст по ключевым используемым словам и методам. (совсем другой вопрос, что бывают статьи, в которых эти вещи безобразно описаны, и такой контекст сложно понять, - но это уже связано с качеством статьи, а не с содержанием исследования).
Это, с другой стороны, не означает, что учёные занимаются какой-то магией, или что их надо считать какими-то жрецами, которым открыта истина. Просто овладевание необходимым контекстом и инструментами занимает время. Это то, что называется "специализация". На это уходит как минимум пять лет университета и три года аспирантуры, - full time занятости. Это не то, что можно быстренько изучить за несколько часов или дней в интернете. Точно так же, как и в случае с любой другой профессией. Книжки "программирование на джаваскрипт за 7 дней" вызывают усмешку. Ровно такое же ощущение вызывают фехтование научными статьями в жежешечке.
С третьей стороны нужно отметить, что определенные области знания позволяют быстрее чем за пять лет "войти" в смежную тему за счёт "общих курсов", изучавшихся в университете, индивидуальной эрудиции, междисциплинарного опыта. Так, математик, экономист и биолог могут легко понимать статистику, вне зависимости от того, о чём идет речь: выборах или клинических исследованиях. Главное, не увлекаться в такой кросс-платформенности, т.к. в каждой из специализированных областей может существовать исторически обусловленный контекст, не лежащий на поверхности. This entry was originally posted at https://glav.dreamwidth.org/698606.html. Please comment there using OpenID.
Я так понимаю, этот способ аргументации распространён у айтишников, которые по роду своей деятельности привыкли докапываться до сути проблемы (бага в коде) за несколько часов. И вообще воспринимают мир как набор структурированных задач (с соответствующими иерархиями и однозначными причинно-следственными связями), которые решаемы за конечное число шагов. Такой себе конструктор из кирпичиков-идей и кирпичиков-решений, комбинируя которые в логической последовательности можно получить ответ на любой вопрос. Ничего плохого в таком восприятии мира нет, наоборот - в т.ч. благодаря такому подходу человек полетел на Луну и пользуется айфонами. Такой себе классический редукционизм, основа научного метода.
Проблема в том, что те вопросы, которые являются предметом исследований учёных (в широком смысле, включая медиков и социологов), ещё не "формализованы" до уровня тех самых "кирпичиков", из которых "программисты" что-то строят. Кирпичики появятся лишь на "следующем" этапе, когда учёные их, собственно, создадут, а также покажут, как именно их можно собирать вместе. То, чем орудуют учёные, это бесформенная "глина", и из неё одинаково возможно получить как кирпичики, так и жижу. А сами кирпичики, если и получатся, могут быть как квадратными так и круглыми, из которых непонятно, что можно построить.
Другими словами, если взять какую-то отдельную статью с пабмеда, то с помощью банальной эрудиции можно "доказать" совершенно противоположные утверждения. Примерно как это бывает с противоречивой системой аксиом в математике. Как говорит flying_bear, проверке подвергается не изолированный факт или понятие, а система мира в целом. Это, в свою очередь, означает, что существенной частью произвольной статьи на пабмеде является контекст, в котором эта работа была выполнена. Чем мотивирована, на какие исследования опирается, из каких предположений исходит. Некоторые вещи могут даже не проговариваться явно, т.к. все те, кто "в теме", понимают контекст по ключевым используемым словам и методам. (совсем другой вопрос, что бывают статьи, в которых эти вещи безобразно описаны, и такой контекст сложно понять, - но это уже связано с качеством статьи, а не с содержанием исследования).
Это, с другой стороны, не означает, что учёные занимаются какой-то магией, или что их надо считать какими-то жрецами, которым открыта истина. Просто овладевание необходимым контекстом и инструментами занимает время. Это то, что называется "специализация". На это уходит как минимум пять лет университета и три года аспирантуры, - full time занятости. Это не то, что можно быстренько изучить за несколько часов или дней в интернете. Точно так же, как и в случае с любой другой профессией. Книжки "программирование на джаваскрипт за 7 дней" вызывают усмешку. Ровно такое же ощущение вызывают фехтование научными статьями в жежешечке.
С третьей стороны нужно отметить, что определенные области знания позволяют быстрее чем за пять лет "войти" в смежную тему за счёт "общих курсов", изучавшихся в университете, индивидуальной эрудиции, междисциплинарного опыта. Так, математик, экономист и биолог могут легко понимать статистику, вне зависимости от того, о чём идет речь: выборах или клинических исследованиях. Главное, не увлекаться в такой кросс-платформенности, т.к. в каждой из специализированных областей может существовать исторически обусловленный контекст, не лежащий на поверхности. This entry was originally posted at https://glav.dreamwidth.org/698606.html. Please comment there using OpenID.