과학적 방법의 특징(1): 논리성, 인과성, 일반성, 간결성

과학적 방법의 특징

 

논리성
1. 과학은 합리적(rational)인 사고 활동이며, 과학적 설명은 이치에 맞아야 함. 

 

2. 종교는 계시, 관습 및 전통에 의존하지만, 과학은 논리적(logical) 사고에 의존함. 

 

3. 과학의 논리성이란

: 원인과 결과가 있을 때 결과가 원인에 대해 시간적으로 앞설 수 없음을 말함. 

 

⋙ 또한 사건과 사건의 연결이 우리가 알고 있는 지식체계 내에서 객관적 사실에 의해
뒷받침돼야 함.

 

⋙ 과학의 논리에는 모순이 없어야 함.

 

⋙ 즉 두 개의 서로 배타적인 상태가 동시에 일어날 수 없어야 한다는 것이다. 

 

EX)

동전을 던질 경우 앞과 뒤가 동시에 나올 가능성이 없어야 하는 것.

 

4. 일반적으로 논리성을 지니기 위해서 연역(deduction)과 귀납(induction)이라는 두 가지 방법에 의해 논리를 전개해 나감

 

5. 연역은 일반적인 사실로부터 개별 현상에 대한 이론을 도출해 나가는 과정을 거침,

 

6. 귀납은 개별 현상으로부터 일반적인 사실을 추론해내는 과정을 거침.

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인과성
1. 과학에서 모든 현상은 '자연 발생적인' 것이 아니라 어떠한 원인에 의해 나타난 결과이며, 이러한 원인과 결과는 논리적으로 설명할 수 있어야 함.

 

EX)

선거에서 어느 유권자가 특정 후보자에게 표를 던진 경우 연구자는 그 투표 행위가 아무런 이유 없이 일어난 행동이 아니라 후보자의 공약, 지연, 학연 등 다양한 원인으로 인해 행동이 일어났다고 결론을 내리는 것.

 

2. 그러나 연구자가 과학적 방법을 사용한다고 해서 모든 현상의 원인을 안다는 것은 불가능하며, 안다고 하지 않음.

그리고 한 가지 현상에 여러 원인이 존재할 수 있다는 것을 인정함.

 

⋙ 즉 유권자가 특정 후보를 선택할 때 공약이나 지연, 학연 가운데 하나만 원인으로 작용한 것이 아니라, 여러 원인이 함께 작용할 수 있다는 것.

 

⋙ 또한 서로 다른 원인에 의해서도 동일한 결과가 나타날 수 있다고 봄.

 

⋙  A라는 유권자는 공약과 지연을 중시하고 B라는 유권자는 학연과 후보의 품성을 중시한다고 하더라도 동일한 후보를 선택할 수 있다는 것.

 

3. 과학적 방법은 확률적(probabilistic) 결정론을 포함함.

즉 원인으로 인해 결과가 나타날 수 있는 가능성을 확률로 표현하는 것을 말한다.

 

EX) 특정 유권자가 C라는 후보자를 선택할 확률이 70%라고 표현하는 것.

 

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일반성
: 경험을 통해 얻은 구체적인 사실을 바탕으로 보편적인 원리를 추구하는 것을 말함. 

 

1. 즉 개별적인 현상 하나하나를 설명하기보다는 여러 현상을 함께 설명할 수 있는 일반적인 원리를 추구하는 것.

 

EX) 

연구자는 A라는 사람이 선거에서 C후보를 선택하는 이유를 설명하기보다는 선거구 내에 있는 유권자가 C후보를 선택하는 이유를 설명하고자 함. 

 

⋙ 여기서 일반적이라는 개념은 앞의 확률적 결정론과 관련됨.

 

⋙ 물론 연구 목적에 따라 아닌 경우도 있지만, 일반적으로 연구자는 A라는 유권자가 C후보를 선택한 이유를 100% 정확하게 설명하기보다는 정확도가 떨어지더라도 그 지역 유권자가 후보를 선택한 이유를 설명하고자 함.

 

⋙ 이는 A라는 유권자의 선택 이유를 100% 정확하게 설명하는 것보다는 그 지역 유권자의 선택 이유를 70% 정도 정확하게 설명하는 것이 사회현상을 이해하는 데 효과적이기 때문.

 

2. 그러므로 과학자는 어떠한 현상을 보다 일반적으로 예측할 수 있다면 개별 상황에 대한 연구보다는 정확도가 떨어지더라도 일반적인 현상에 대한 이해를 보다 더 추구하게 됨.

 

3. 따라서 어느 연구 결과가 다른 연구 결과에 비해 더 많은 현상을 설명하거나 예측할 수 있다면 더 좋은 과학적 연구 결과라고 할 수 있음.

 

4. 이러한 일반성은 모든 상황을 통제할 수 있는 자연과학에 비해, 실험에 완벽한 통제가 불가능한 사회과학에서
추구하기 더욱 어려움.

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간결성
1. 과학자는 현상의 유형별로 공통 요소를 찾아내고 이를 일반적으로 이해하려고 함.

 

2. 동시에, 현상의 유형을 구분하는 데 도움이 되지 않는 요소를 찾아내고 그러한 요소를 일반화된 이론에서 배제하려 함.

 

⋙ 즉 유권자가 후보를 선택하는 데는 후보자의 신발이 중요한 요소가 아니라는 것을 발견해내고 후보자 선택 요소에서 그것을 제거하는 것.

 

3. 과학자는 어떤 현상을 이해할 때 필요한 최소한의 설명 변수만을 사용해 가능한 한 이론이 최대의 설명력을 얻으려고 함 

 

4. 앞에 일반화에서 얘기했던 것처럼 일반화한 다양한 현실 상황에서 많이 적용될수록 설명력이 높다고 할 수 있음. 

 

EX) 

R라는 연구자는 유권자가 후보를 선택할 때 중요한 요인으로 후보자의 정당, 사회계층을 사용했고

Z라는 연구자는 유권자의 나이, 학력, 출신 지역을 사용했다고 가정

 

⋙ 이 경우 어떤 연구자의 연구 결과를 선택해야 하는가? 이럴 경우 두 연구자의

     연구 중

 

⋙ 설명력이 더 높은 연구를 선택해야 함.

 

⋙ 그러나 연구자는 종종 간결성과 설명력 사이에서 선택을 강요받음

 

⋙ 왜냐하면 대부분의 연구에서 간결성을 높이면 설명력이 떨어지고, 설명력을 높이면 간결성이 떨어지기 때문.