利用者:ILisbethBerglin/sandbox
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認識論
[編集]科学の進歩は別に帰納と演繹の累積ではなく、むしろパラダイムシフトである。仮説が成立しないことに何すべきかというともちろん相対性理論を発明するときと同じように別の仮説を発明すればいい。「理論A→現実」における「理論A→¬現実」「¬現実→理論A」という反証を見つけたらどういうことなのかというと、もちろんすべての「¬現実」および「現実」を集めて改めて理論Bを発明すればいい。
問題は「¬現実」を観察してしまった場合はもはや手遅れである場合が多いため、空想上に¬現実→理論Aになった場合如何すればいいと空想上に理論Bを用意しておくのも非常にいいし、「現実」上に成立する他の理論を見てみるとは「理論A→現実」の反証にならないが他の理論を見てみるのも将来「¬現実」を観察してしまった場合非常に役立つにされる。ただし、¬理論Aをチェックしても現実につながるとは限らないし、あんまり効率的じゃない方法だろうなぁ。
現実には、こうした「理論A→¬現実」「¬現実→理論A」の反証が自分に無視されるケースがあまりにも多いのだから、どうでもいい仮説の誤りはあえて無視して、自分の神を改革するようなパラダイムシフト的な仮説だけを考えるべきだわ。（In reality, there are too many cases where these "Theory A → ¬Reality" and "¬Reality → Theory A" rebuttals are ignored, so I should ignore the errors of unimportant hypotheses and consider only paradigm-shifting hypotheses that would reform myself.)
反証可能性
[編集]反証可能性のない理論は非科学的という考えがあり、統計学においても仮説を反証できるデータが有意かどうかにより仮設の信憑性について検証してきたが、近年になるとそういった実験のデータの再現性について疑問視され始めた。問題の一因は統計学における有意はつまりサンプルデータが95%以上の確率で全体的なデータを代表するのならならば有意と見なされ、つまり偶然である可能性が高くないという意味であるが、この95%以上という考えが実は特に意味がなく、近年になると95%が低すぎて99.5%以上すら科学的には実験を再現できない可能性があるとされるし、科学界は今確証バイアスを避ける新しい方法論を求めているという。人工知能や自然言語処理や機械学習を使って再現性危機を解決しようとする方法論はあるが、これ結構自己矛盾している方法論である。
心理学や医学の研究が当てにならないせいで感覚が麻痺してしまったけど、物理などは普通に100%の再現率がないと理論として成り立たないため、心理学や医学もそう要求すべきである。