하드 앤 소프트 사이언스

Hard and soft science

하드 사이언스와 소프트 사이언스는 인식된 방법론적인 엄격함, 정확성,[1][2][3] 객관성을 바탕으로 과학 분야를 비교하는 데 사용되는 구어체이다.대략적으로 말하면, 정식 과학이나 자연 과학은 「어렵다」라고 하는 반면, 사회 과학은 「소프트」[4]라고 하는 것이 일반적입니다.

정확한 정의지만 기능은 종종 과학의 특성으로, 제어된 실험을 행해, 수량화할 수 있는 데이터와 수학적 모델, 정확성과 객관성의 높은 수준의 공감대 높은 수준의 필드의 빠른 추이, 더 큰 주석 성공에 의존하고 검증 가능한 예측 생산이 포함되어 있다고 언급했다 vary,[5]. 겸과학적 [2][6][7][8][9][10][11][12]방법의 순수한 형태를 적용하는 것, 반복성, 복제 가능성.밀접하게 관련된 생각(19세기 오귀스트 콩테에서 유래)은 과학 분야가 엄격함, "개발" 및 그것들이 기본인지 [5][13]적용되었는지와 같은 요소에 따라 부드럽게 하기 어려운 계층 구조로 배열될 수 있다는 것입니다.

과학의 철학자와 역사가들은 이러한 특징과 인식된 경도 또는 부드러움 사이의 관계에 의문을 제기해 왔다.더 "발전된" 하드 과학이 새로운 [6]결과를 받아들이는 데 있어 반드시 더 큰 수준의 합의나 선택성을 가질 필요는 없습니다.일반적으로 인용되는 방법론적 차이도 신뢰할 수 있는 지표가 아니다.예를 들어, 심리학과 사회학과 같은 사회과학은 수학적 모델을 광범위하게 사용하지만, 일반적으로 소프트 [1][2]과학으로 간주된다.그러나 하드 과학과 소프트 과학 사이에는 몇 가지 측정 가능한 차이가 있습니다.예를 들어, 하드 과학은 그래프를 [5][14]더 폭넓게 사용하고 소프트 과학은 유행어를 [15]빠르게 전환하는 경향이 있다.

이 은유는 소프트 사이언스를 지나치게 낙인찍어 대중의 인식, 자금 지원, 그리고 다른 [2][3][16]분야에 대한 인식에 부당한 불균형을 만든다는 비판을 받아왔다.

용어의 이력

"하드 과학"과 "소프트 과학"이라는 용어의 기원은 불분명하다."하드 사이언스"의 가장 이른 사용은 1858년 '[17][18]예술학회지'에서 발견되지만, 과학의 계급에 대한 개념은 프랑스 철학자 오귀스트 콩트의 작품에서 더 일찍 발견될 수 있다.그는 천문학이 가장 일반적인 [note 1]과학이라고 밝혔고, 그 다음이 물리학, 화학, 생물학, 그리고 사회학이다.이 견해는 매우 영향력이 있었고 지적 발달 정도와 주제의 [6]복잡성에 따라 분야를 분류하기 위한 것이었다.

하드와 소프트 사이언스의 현대적 차이는 종종 존 R. 플랫이 1964년 사이언스에 발표한 글에 기인한다.그는 어떤 과학 분야가 다른 분야보다 더 생산적이라고 생각했지만, 그 [19][20]용어 자체는 사용하지 않았다.1967년, 과학 사회학자 Norman W. Storer는 자연과학은 어려운 것과 부드러운 것의 차이를 명확히 구분했다.그는 한 분야가 수학을 사용하는 정도의 관점에서 경도를 정의했고 시간이 지남에 따라 경도가 증가하는 과학 분야의 추세를 설명했습니다, 지식의 더 나은 통합과 조직, 오류를 탐지하는 향상된 능력, 그리고 s를 배우는 것의 어려움의 증가를 포함하여 증가된 경도의 특징을 확인했습니다.서브젝트[6][21]

경험적 지원

사회학자 Stephen Cole은 과학 분야의 위계질서에 대한 증거를 찾기 위해 많은 경험적 연구를 수행했지만, 지식의 핵심, 성문화의 정도 또는 연구 자료의 측면에서 유의미한 차이를 발견할 수 없었다.그가 찾은 차이점에는 소프트 사이언스 교과서가 더 최근의 작업에 의존하는 경향이 포함되었고 하드 사이언스 교과서의 소재는 시간이 [6]지남에 따라 더 일관되었다.그러나 콜이 개별 측정을 연구했고, 여러 측정이 동일한 방향으로 추이할 수 있는 방법을 고려하지 않았고, 한 분야의 과학적 상태를 나타낼 수 있는 [22]모든 기준이 분석되지 않았기 때문에 데이터에서 일부 관계를 놓쳤을 수 있다는 주장이 제기되었다.

1984년 클리블랜드가 57개 저널을 대상으로 조사한 결과 자연과학 저널은 수학이나 사회과학 저널보다 훨씬 많은 그래프를 사용했으며 사회과학 저널은 그래프가 없을 때 많은 양의 관찰 데이터를 제공하는 경우가 많았다.그래프에 사용된 페이지 영역의 양은 0%에서 31% 사이였으며, 변동의 주된 원인은 [23]크기보다는 포함된 그래프의 수였습니다.2000년 [5]스미스가 7개 주요 과학 분야의 저널에서 추출한 그래프 표본을 바탕으로 분석한 결과 그래프 사용량은 경도와 "거의 완벽하게" 상관관계가 있는 것으로 나타났다(r=0.97).그들은 또한 위계질서가 개별 분야에 적용된다고 제안했고, 심리학 10개의 하위 분야를 사용하여 동일한 결과를 입증했다. (r=0.[5]93)

2010년 기사에서 Fanelli는 연구자의 편견에 대한 제약이 적기 때문에 우리가 "더 쉬운" 과학에서 더 많은 긍정적인 결과를 기대해야 한다고 제안했다.그들은 가설을 실험한 연구 논문들 중에서, 양성 결과의 빈도는 그 분야의 인식된 경도에 의해 예측된다는 것을 발견했다.예를 들어, 사회과학 전체는 생물과학을 사이에 두고 자연과학에 비해 긍정적인 결과가 나올 확률이 2.3배 높았다.이들은 사회과학이 과학적 [7]접근을 따르는 한 사회과학과 자연과학은 정도만 다르다는 생각을 뒷받침한다고 덧붙였다.

2013년 파넬리 박사는 과학 경도에 따라 분야 연구자들의 공감대 형성 및 지식 축적 능력이 높아지는지를 테스트하고 학술적 공감대를 나타내는 측정치를 이용해 12개 분야 2만9000편의 논문을 추출했다.세 가지 가능성(계층 구조, 하드/소프트 구별 또는 순서 없음) 중에서 결과는 계층 구조를 지원했으며, 물리 과학이 가장 잘 수행되었고, 생물 과학이 그 뒤를 이어 사회 과학이 그 뒤를 이었다.결과는 수학과 인문학이 [24]포함된 시기뿐만 아니라 분야 내에서도 이루어졌다.

비판

이 개념을 비판하는 사람들은 소프트 과학이 암묵적으로 덜 합법적인 과학 [2]분야이거나 전혀 [25]과학적이지 않다고 생각한다.Nature지의 한 사설은 사회과학의 발견이 일상적인 경험과 교차할 가능성이 더 높으며 [16]그 결과 "명백하거나 중요하지 않은" 것으로 치부될 수 있다고 말했다.소프트 사이언스로 분류되는 것은 사회에 대한 규율의 인식 가치와 이용 [3]가능한 자금의 양에 영향을 미칠 수 있다.1980년대에 수학자 Serge Lang은 영향력 있는 정치학자 Samuel P를 성공적으로 막았다. 헌팅턴이 미국 국립과학원에 입학한 것은 헌팅턴이 "사회적 좌절"과 같은 요인들 사이의 관계를 수치화하기 위해 수학을 사용한 것을 설명한다(랭은 헌팅턴에게 "사회적 좌절 측정기"[11][26][27]가 있는지 물었다).2000년대 후반의 경기 침체기에 사회과학은 수학과 [28][29]자연과학에 비해 자금 삭감을 목표로 삼았다.미국 국립과학재단에 정치학 등 자금 지원을 [16][30]전면 중단하자는 제안이 나왔다.이 두 사건 모두 하드 과학과 소프트 과학의 [11][16]구분에 대한 중요한 논의를 불러일으켰다.

하드와 소프트 사이언스의 인식은 특정 분야의 여성 비율이 높은 성편향에 영향을 받아 STEM 분야에서도 소프트한 인식으로 이어진다.부드러움에 대한 이러한 인식은 그 분야의 [31]가치의 평가 절하를 동반한다.

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메모들

  1. ^ 콤테는 천문학을 "천체 물리학"이라고 부르며 우주 전체의 물리학을 연구하는 것으로 보았다.그는 (현대적 정의 아래) 나머지 물리학을 "지상 물리학"으로 분류했고, 따라서 덜 일반적이었다.

레퍼런스

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