Эмпирические методы исследований

    Экстраполяция как процедура переноса знаний с одной предметной области на другую – не наблюдаемую и неизученную – на основании некоторого выявленного отношения между ними относится к числу операций, обладающих функцией оптимизации процесса познания.

      В научном исследовании используются индуктивные экстраполяции, в которых закономерность, установленная для одного вида объектов, переносится с определенными уточнениями на другие объекты. Так, установив, например, для какого-то газа свойство сжатия и выразив его в виде количественного закона, можно экстраполировать это на другие, неисследованные газы с учетом их коэффициента сжатия. В точном естествознании также применяется экстраполяция, например при распространении уравнения, описывающего некоторый закон, на неизученную область (математическая гипотеза), при этом предполагается возможное изменение формы этого уравнения.

  В целом в опытных науках под экстраполяцией понимается распространение:

- качественных характеристик с одной предметной области на другую, с прошлого и настоящего на будущее;

-  количественных характеристик одной области предметов на другую, одного агрегата на другой на основе специально разрабатываемых для этой цели методов;

- некоторого уравнения на иные предметные области в пределах одной науки или даже на иные области знания, что связано с их некоторой модификацией и (или) с переистолкованием смысла входящих в них компонентов.

   Процедура переноса знаний, будучи лишь относительно самостоятельной, органически входит в такие методы, как индукция, аналогия, моделирование, математическая гипотеза, статистические методы и многие другие.

    В случае моделирования экстраполяция входит в операционную структуру этого вида эксперимента, состоящего из следующих операций и процедур:

-  теоретическое обоснование будущей модели, ее сходства с объектом, т. е. операции, обеспечивающей переход от объекта к модели;

- построение модели на основе критериев подобия и цели исследования;

- экспериментальное исследование модели;

- операция перехода от модели к объекту, т. е. экстраполяция результатов, полученных при исследовании модели, на объект.

Как правило, в научном моделировании  используется выясненная аналогия, конкретными  случаями которой являются, например, физическое подобие и физическая аналогия. Следует отметить, что  условия правомерности аналогии были разработаны не столько в  логике и методологии, сколько в  специальной инженерно-математической теории подобия, лежащей в основе современного научного моделирования.

     Теория подобия формулирует условия, при которых обеспечивается правомерность перехода от высказываний о модели к высказываниям об объекте как в том случае, когда модель и объект принадлежат к одной и той же форме движения (физическое подобие), так и в том случае, когда они принадлежат к различным формам движения материи (физическая аналогия). Такими условиями являются выясненные и соблюдаемые при моделировании критерии подобия. Так, например, при гидравлическом моделировании, в основе которого лежат механические законы подобия, обязательно соблюдаются геометрическое, кинематическое и динамическое подобия. Геометрическое подобие предполагает постоянное соотношение между соответствующими линейными размерами объекта и модели, их площадями и объемами; кинематическое подобие основано на постоянном соотношении скоростей, ускорений и промежутков времени, в течение которых сходные частицы описывают геометрически подобные траектории; наконец, модель и объект будут динамически подобны, если отношения масс и сил будут постоянны. Можно предположить, что соблюдение указанных соотношений обусловливает получение достоверных знаний при экстраполяции данных модели на объект.

       Рассмотренные эмпирические методы познания дают фактуальное знание о мире или факты, в которых фиксируются конкретные, непосредственные проявления действительности. Термин факт неоднозначен. Он может употребляться как в значении некоторого события, фрагмента действительности, так и в значении особого рода эмпирических высказываний – фактофиксирующих предложений, содержанием которых он является. В отличие от фактов действительности, которые существуют независимо от того, что о них думают люди, и поэтому не являются ни истинными, ни ложными, факты в форме предложений допускают истинностную оценку. Они должны быть эмпирически истинными, т. е. их истинность устанавливается опытным, практическим путем.

    Не всякое эмпирическое высказывание получает статус научного факта, а точнее, предложения, фиксирующего научный факт. Если высказывания описывают лишь единичные наблюдения, случайную эмпирическую ситуацию, то они образуют некоторый набор данных, которые не обладают необходимой степенью общности. В естественных науках и в ряде социальных, например: экономике, демографии, социологии, как правило, имеет место статистическая обработка некоторого множества данных, позволяющая снять содержащиеся в них случайные элементы и вместо множества высказываний о данных получить высказывание-резюме об этих данных, которое и приобретает статус научного факта.

5. Научные факты эмпирического  исследования

    Как знание научные факты отличаются высокой степенью (вероятностью) истинности, поскольку в них фиксируется «непосредственно данное», описывается (а не объясняется или интерпретируется) непосредственно сам фрагмент действительности. Факт дискретен, а следовательно, до известной степени локализован во времени и пространстве, что придает ему определенную точность, и тем более потому, что он – очищенное от случайностей статистическое резюме эмпирических данных или знание, отражающее типичное, существенное в объекте. Но научный факт одновременно и относительно истинное знание, он не абсолютен, но релятивен, т. е. способен к дальнейшему уточнению, изменению, поскольку «непосредственно данное» включает элементы субъективного; описание никогда не может быть исчерпывающим; изменяются и сам объект, описываемый в факте-знании, и язык, на котором осуществляется описание. Будучи дискретным, научный факт вместе с тем включен в изменяющуюся систему знания, исторически изменяется и само представление о том, что есть научный факт.

   Поскольку в структуру научного факта входит не только та информация, которая зависит от чувственного познания, но и ее рациональные основания, то встает вопрос о роли и формах этих рациональных компонент. Среди них логические структуры, понятийный аппарат, в том числе математический, а также философско-методологические и теоретические принципы и предпосылки. Особо важную роль играют теоретические предпосылки получения, описания и объяснения (интерпретации) факта. Без таких предпосылок часто нельзя даже обнаружить те или иные факты, а тем более понять их. Наиболее известные из истории науки примеры – это обнаружение астрономом И. Галле планеты Нептун по предварительным расчетам и предсказаниям У. Леверье; открытие химических элементов, предсказанных Д. И. Менделеевым в связи с созданием им периодической системы; обнаружение позитрона, теоретически рассчитанного П. Дираком, нейтрино, предсказанного В. Паули.

     В естествознании факты, как правило, предстают уже в теоретических аспектах, так как исследователи пользуются приборами, в которых опредмечены теоретические схемы; соответственно, эмпирические результаты подвергаются теоретическому истолкованию. Однако при всей важности этих моментов они не должны быть абсолютизированы. Как показывают исследования, на любом этапе развития той или иной естественной науки можно обнаружить обширный слой фундаментальных эмпирических фактов и закономерностей, которые еще не осмыслены в рамках обоснованных теорий.

    Так, один из наиболее фундаментальных астрофизических фактов расширения Метагалактики был установлен в качестве статистического резюме многочисленных наблюдений явления «красного смещения» в спектрах удаленных галактик, проводившихся с 1914 г., а также интерпретации этих наблюдений как обусловленных эффектом Доплера. Определенные теоретические знания из физики для этого, разумеется, были привлечены, но включение этого факта в систему знания о Вселенной произошло независимо от разработки теории, в рамках которой он был понят и объяснен, т. е. теории расширяющейся Вселенной, тем более что она появилась много лет спустя после первых публикаций об открытии красного смещения в спектрах спиральных туманностей. Теория А. А. Фридмана помогла правильно оценить этот факт, который вошел в эмпирические знания о Вселенной до и независимо от нее. Это говорит об относительной самостоятельности и ценности эмпирического базиса научно-познавательной деятельности, «на равных» взаим-действующего с теоретическим уровнем познания.

6. Методы, предполагающие работу с  полученной эмпирической информацией

    До сих пор речь шла об эмпирических методах, которые направлены на вычленение и исследование реальных объектов. Рассмотрим вторую группу методов этого уровня, предполагающих работу с полученной эмпирической информацией – научными фактами, которые необходимо обработать, систематизировать, осуществить первичное обобщение и т. д.

   Эти методы необходимы, когда исследователь работает в слое имеющегося, полученного знания, уже не обращаясь непосредственно к событиям действительности, упорядочивая полученные данные, стремясь обнаружить закономерные отношения – эмпирические законы, высказать предположения об их существовании. По своей природе это во многом «чисто логические» методы, разворачивающиеся по законам, принятым, прежде всего, в логике, но вместе с тем включенные в контекст эмпирического уровня научного исследования с задачей упорядочивая актуального знания. На уровне обыденных упрощенных представлений этот этап первоначального преимущественно индуктивного обобщения знания часто интерпретируется как сам механизм получения теории, в чем просматривается влияние широко распространенной в прошлых веках «всеиндуктивистской» концепции познания.

     Изучение научных фактов начинается с их анализа. Под анализом имеется в виду метод исследования, состоящий в мысленном расчленении (разложении) целого или вообще сложного явления на его составные, более простые элементарные части и выделении отдельных сторон, свойств, связей. Но анализ не является конечной целью научного исследования, которое стремится воспроизвести целое, понять его внутреннюю структуру, характер его функционирования, законы его развития. Эта цель достигается последующим теоретическим и практическим синтезом.

    Синтез – это метод исследования, состоящий в соединении, воспроизведении связей проанализированных частей, элементов, сторон, компонентов сложного явления и постижении целого в его единстве. Анализ и синтез имеют свои объективные основы в строении и закономерностях самого материального мира. В объективной действительности существуют целое и его части, единство и различия, непрерывность и дискретность, постоянно происходящие процессы распада и соединения, разрушения и создания. Во всех науках осуществляется аналитико-синтетическая деятельность, при этом в естествознании она может осуществляться не только мысленно, но и практически.

     Сам переход от анализа фактов к теоретическому синтезу осуществляется с помощью методов, которые, дополняя друг друга и сочетаясь, составляют содержание этого сложного процесса. Одним из таких методов является индукция, которая в узком смысле традиционно понимается как метод перехода от знания отдельных фактов к знанию общего, к эмпирическому обобщению и установлению общего положения, переходящего в закон или другую существенную связь. Слабость индукции – в недостаточной обоснованности такого перехода. Перечисление фактов не может быть никогда практически завершено, и мы не уверены в том, что следующий факт не будет противоречащим. Поэтому знание, полученное с помощью индукции, всегда вероятностное. Кроме того, в посылках индуктивного заключения не содержится знания о том, насколько обобщаемые признаки, свойства являются существенными. С помощью индукции перечисления можно получить знание не достоверное, а только вероятное. Существует также ряд других методов обобщения эмпирического материала, с помощью которых, как и в популярной индукции, получаемое знание носит вероятный характер. К числу таких методов относятся метод аналогий, статистические методы, метод модельной экстраполяции. Они различаются между собой степенью обоснованности перехода от фактов к обобщениям. Все эти методы объединяются часто под общим названием индуктивных, и тогда термин индукция употребляется в широком смысле.

    В общем процессе научного познания индуктивные и дедуктивные методы тесно переплетены. Оба метода основываются на объективной диалектике единичного и общего, явления и сущности, случайного и необходимого. Индуктивные методы имеют большее значение в науках, непосредственно опирающихся на опыт, в то время как дедуктивные методы имеют первостепенное значение в теоретических науках как орудие их логического упорядочения и построения, как методы объяснения и предсказания. Для обработки и обобщения фактов в научном исследовании широко применяются систематизация как приведение в единую систему и классификация как разбиение на классы, группы, типы и т. п.

7. Методологические аспекты

Разрабатывая методологические аспекты  теории классификации, методологи предлагают различать следующие понятия:

- классификация – это разбиение любого множества на подмножества по любым признакам;

-  систематика – упорядоченность объектов, имеющая статус привилегированной системы классификации, выделенной самой природой (естественная классификация);

-  таксономия – учение о любых классификациях с точки зрения структуры таксонов (соподчиненных групп объектов) и признаков.

    Классификационные методы позволяют решать целый ряд познавательных задач: свести многообразие материала к сравнительно небольшому числу образований (классов, типов, форм, видов, групп и т. д.); выявить исходные единицы анализа и разработать систему соответствующих понятий и терминов; обнаружить регулярности, устойчивые признаки и отношения, в конечном счете – эмпирические закономерности; подвести итоги предшествующих исследований и предсказать существование ранее неизвестных объектов или их свойств, вскрыть новые связи и зависимости между уже известными объектами. Составление классификаций должно подчиняться следующим логическим требованиям: в одной и той же классификации необходимо применять одно и то же основание; объем членов классификации должен равняться объему классифицируемого класса (соразмерность деления); члены классификации должны взаимно исключать друг друга и др.

    В естественных науках представлены как описательные классификации, позволяющие просто привести к удобному виду накопленные результаты, так и структурные классификации, позволяющие выявить и зафиксировать соотношения объектов. Так, в физике описательные классификации – это деление фундаментальных частиц по заряду, спину, массе, странности, по участию в разных типах взаимодействий. Какие-то группы частиц удается классифицировать по типам симметрий (кварковые структуры частиц), что отражает более глубокий, сущностный уровень отношений.

    Исследования последних десятилетий выявили методологические проблемы классификаций, знание которых необходимо современному исследователю и систематизатору. Это прежде всего несовпадение формальных условий и правил построения классификаций и реальной научной практики. Требование дискретности признаков порождает в ряде случаев искусственные приемы разбиения целого на дискретные значения признаков; не всегда возможно вынести категорическое суждение о принадлежности объекту признака, при многоструктурности признаков ограничиваются указанием на частоту встречаемости и т. д. Широко распространенная методологическая проблема – трудность сочетания в одной классификации двух разных целей: расположения материала, удобного для учета и разыскания; выявления в материале внутренних системных отношений – функциональных, генетических и других (исследовательская группировка).