Теоретические методы научного исследования

2. Моделирование.

Модель (лат. modulus – мера, образец) – в логике и  методологии науки – аналог фрагмента  реальности, порождения человеческой культуры, концептуально-теоретических  образов и прочем, т. е. оригинала  модели.

Этот аналог – «представитель», «заместитель»  оригинала в познании и практике. Он служит для хранения и расширения знания (информации) об оригинале, конструирования  оригинала, преобразования или управления им. Между моделью и оригиналом должно существовать известное сходство (отношение подобия): физических характеристик, функций; поведения изучаемого объекта  и его математического описания; структуры и др. Именно это сходство и позволяет переносить информацию, полученную в результате исследования модели, на оригинал. 

Метод  моделирования   получил особое распространение  в современных условиях. Этот метод  основан на принципе подобия. Его  сущность состоит в том, что непосредственно  исследуется не сам объект, а его  аналог, его заместитель, его модель, а затем полученные при изучении модели результаты по особым правилам переносятся на сам объект. Моделирование  используется в тех случаях, когда  сам объект либо труднодоступен, либо его прямое изучение экономически невыгодно  и др. Различают ряд видов моделирования: 1) Предметное моделирование, при котором  модель воспроизводит геометрические, физические, динамические или функциональные характеристики объекта. Например, модель моста, плотины, модель крыла самолета и т.д. 2) Аналоговое моделирование, при  котором модель и оригинал описываются  единым математическим соотношением. Примером могут служить электрические  модели, используемые для изучения механических, гидродинамических и  акустических явлений. 3) Знаковое моделирование, при котором в роли моделей  выступают схемы, чертежи, формулы. Роль знаковых моделей особенно возросла с расширением масштабов применения ЭВМ при построении знаковых моделей. 4) Со знаковым тесно связано мысленное  моделирование, при котором модели приобретают мысленно наглядный  характер. Примером может в данном случае служить модель атома, предложенная в свое время Бором. 5) Наконец, особым видом моделирования является включение  в эксперимент модели, а не самого объекта, в силу чего последний приобретает  характер модельного эксперимента. Этот вид моделирования свидетельствует  о том, что нет жесткой грани  между методами эмпирического и  теоретического познания.

  С моделированием органически связана идеализация - мысленное конструирование понятий, теорий об объектах, не существующих и не осуществимых в действительности, но таких, для которых существует близкий прообраз или аналог в реальном мире. Примерами построенных этим методом идеальных объектов являются геометрические понятия точки, линии, плоскости и т.д. С подобного рода идеальными объектами оперируют все науки идеальный газ, абсолютно черное тело, общественно-экономическая формация, государство и т.д.

     3.  Индукция.

Индукция (лат. inductio – наведение) – логический прием исследования, связанный с обобщением результатов наблюдений и экспериментов и движением мысли от единичного к общему.

    В  индукции данные опыта «наводят»  на общее, индуцируют его. Поскольку  опыт всегда бесконечен и неполон,  то индуктивные выводы всегда  имеют проблематичный (вероятностный)  характер. Индуктивные обобщения  обычно рассматривают как опытные  истины или эмпирические законы.

    Выделяют  следующие виды индуктивных обобщений:

    а) Индукция популярная, когда регулярно повторяющиеся свойства, наблюдаемые у некоторых представителей изучаемого множества (класса) и фиксируемые в посылках индуктивного умозаключения, переносятся на всех представителей изучаемого множества (класса), включая и неисследованные его части.

    б) Индукция неполная, в которой делается вывод о том, что всем представителям изучаемого множества принадлежит свойство Р на том основании, что Р принадлежит некоторым представителям этого множества. Например, «некоторые металлы имеют свойство электропроводности», значит, «все металлы электропроводны».

    в) Индукция полная, в которой делается заключение о том, что всем представителям изучаемого множества принадлежит свойство Р на основании полученной при опытном исследовании информации о том, что каждому представителю изучаемого множества принадлежит свойство Р.

    Рассматривая  полную индукцию, необходимо иметь  в виду следующее:

    - индукция не дает нового знания и не выходит за пределы того, что содержится в ее посылках. Тем не менее, общее заключение, полученное на основе исследования частных случаев, суммирует содержащуюся в них информацию и позволяет обобщить, систематизировать ее; 

    - несмотря  на то, что заключение полной индукции часто имеет достоверный характер, и здесь иногда допускаются ошибки. Последние связаны главным образом с пропуском какого-либо частного случая (иногда сознательно, преднамеренно, чтобы «доказать» свою правоту), вследствие чего заключение не исчерпывает все случаи и тем самым является необоснованным; 

    4. Дедукция.

Дедукция (лат. dedactio – выведение), это:

    а)  переход в процессе познания  от общего к единичному (частному); выведение единичного из общего;

    б)  процесс логического вывода, т.  е. перехода по тем или иным  правилам логики от некоторых  данных предложений – посылок  к их следствиям (заключениям). 

    Дедукция, как один из приемов научного  познания, тесно связан с индукцией,  это диалектически взаимосвязанные  способы движения мысли. Аналогия  не дает достоверного знания: если посылки рассуждения по  аналогии истинны, это еще не  значит, что и его заключение  будет истинным. Для повышения  вероятности выводов по аналогии  необходимо стремиться:

    а)  чтобы были взяты внутренние, а не внешние свойства сопоставляемых  объектов;

    б)  эти объекты были подобны в  важнейших и существенных признаках,  а не в случайных и второстепенных;

     в)  круг совпадающих признаков был  как можно шире;

    г)  учитывались не только сходство, но и различия – во избежание  возможности переноса последних  на другой объект. 

Прочие  общелогические методы и приемы познания

(анализ, синтез, вероятностные методы).

    1. Анализ.

Анализ (греч. analisis – разложение) – разделение объекта на составные части с целью их самостоятельного изучения. Применяется как в реальной (практика), так и в мыслительной деятельности.

    Различают  следующие виды анализа: механическое  расчленение; определение динамического  состава; выявление форм взаимодействия  элементов целого; нахождение причин  явлений; выявление уровней знания  и его структуры и др. Анализ  не должен упускать качество  предметов. В каждой области  знания есть свой предел членения  объекта, за которым – переход  в иной мир свойств и закономерностей  (атом, молекула и т. п.). Разновидностью  анализа является также разделение  классов (множеств) предметов на  подклассы – классификация и  периодизация. 

    2. Синтез.

Синтез (греч. synthesis – соединение) – объединение, реальное или мысленное, различных сторон, частей предмета в единое целое. Это органическое целое (а не агрегат, механическое целое), т. е. единство многообразного.

    Синтез  – это не произвольное, эклектическое  соединение изъятых  частей, кусков  целого, а диалектическое целое  с выделением сущности. Для современной  науки характерен не только  внутри-, но и междисциплинарный  синтез, а также синтез науки  и других форм общественного  сознания. Результатом синтеза является  совершенно новое образование,  свойства которого не есть  только внешнее соединение свойств  компонентов, это также и результат  их внутренней взаимосвязи и  взаимозависимости. 

    Анализ  и синтез диалектически взаимосвязаны,  однако некоторые виды деятельности  являются по преимуществу аналитическими (например, аналитическая химия)  или синтетическими (например, синергетика) 

   3. Вероятностные (статистические) методы.

Основаны на учете действия множества случайных факторов, которые характеризуются устойчивой частотой. Это и позволяет вскрыть необходимость, которая «пробивается» через совокупное действие множества случайностей.    Вероятностные методы опираются на теорию вероятностей, которую зачастую называют наукой о случайном, а в представлении многих ученых вероятность и случайность практически нерасторжимы.

    Статистическая  закономерность возникает как  результат взаимодействия большого  числа элементов, составляющих  коллектив, и поэтому характеризует  не столько поведение отдельного  элемента, сколько коллектива в  целом. Необходимость, проявляющаяся  в статистических законах, возникает  вследствие взаимной компенсации  и уравновешивания множества  случайных факторов. Статистические  законы, хотя и не дают однозначных  и достоверных предсказаний, тем  не менее, они являются единственно  возможными при исследовании  массовых явлений случайного  характера. За совокупным действием  различных факторов случайного  характера, которые практически  невозможно охватить, статистические  законы вскрывают нечто устойчивое, необходимое, повторяющееся. Они  служат подтверждением диалектики  превращения случайного в необходимое.

    Вероятность  – понятие, характеризующее количественную  меру (степень) возможности появления  некоторого случайного события  при определенных условиях, которые  могут повторяться. Одна из  основных задач теории вероятностей  состоит в выяснении закономерностей,  возникающих при взаимодействии  большого числа случайных факторов.

    Вероятностно-статистические  методы широко применяются при  изучении массовых явлений –  особенно в таких научных дисциплинах,  как математическая статистика, статистическая физика, квантовая  механика, кибернетика, синергетика  и т. д. 

Отдельно  необходимо отметить  основополагающий  принцип любого научного исследования - системный подход. 

Системный подход – совокупность общенаучных методологических принципов (требований), в основе которых  лежит рассмотрение объектов как  систем.

 Система (греч. systema – целое) – общенаучное  понятие, выражающее совокупность  элементов, находящихся в отношениях  и связях друг с другом и  со средой, образующих определенную  целостность, единство. 

    Типы  систем весьма многообразны: материальные  и духовные, неорганические и  живые, механические и органические, биологические и социальные, статичные  и динамичные, открытые и замкнутые  и т. д. Любая система представляет  собой множество разнообразных  элементов, обладающих структурой  и организацией. 

    Специфика  системного подхода определяется  тем, что он ориентирует на  раскрытие целостности объекта  и обеспечивающих ее механизмов, на выявление многообразных типов  связей сложного объекта и  сведение их в единую теоретическую  картину. Важным понятием системного  подхода является понятие «самоорганизация».  Данное понятие характеризует  процесс создания, воспроизведения  или совершенствования организации  сложной, открытой, динамичной, саморазвивающейся  системы, связи между элементами  которой имеют не жесткий, а  вероятностный характер. 

    В  современной науке самоорганизующиеся  системы являются специальным  предметом исследования синергетики  – общенаучной теории самоорганизации,  ориентированной на поиск законов  эволюции открытых неравновесных  систем любой природы – природных,  социальных, когнитивных (познавательных). Системный подход имеет дело  главным образом с развивающимися  системами, т. е. включающими  в качестве своей наиболее  важной характеристики время. 
 
 

Заключение. 

           Существует много других методов научно-теоретического познания. Они применяются избирательно, должны соответствовать объекту и цели исследования, ими должен владеть субъект познания. Всякие методы научного исследования  соотносятся с возможностью проверки знаний, которые добываются с использованием тех или иных методов, а также с основными формами научного познания. 

Вышесказанное свидетельствует о том, что методология  не может быть сведена к какому-то одному, даже «очень важному методу», и тем более «единственно научному». В связи с этим необходимо иметь  в виду, что каждый метод, как правило, применяется не изолированно, сам  по себе, а в сочетании, взаимодействии с другими. А это значит, что  конечный результат научной деятельности во многом определяется тем, насколько  умело и эффективно используется «в деле» эвристический потенциал  каждой из сторон того или иного  метода и всех их во взаимосвязи. Каждый элемент данного метода существует не сам по себе, а как сторона  целого, и применяется как целое.