![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
К вопросу о
"Такую концентрацию на объекте, такое безразличие к обсуждаемому человеку, какие характерны для "информационной" установки, часто называют объективностью. Но на самом деле – это только обезличивание... Информация – всегда информация о чем-то, а не знание этого. Наука не может сделать так, чтобы Вы знали свою собаку, она может только рассказать о собаках вообще. Вы можете узнать ее, нянчась с ней во время чумки, уча ее, как положено вести себя в доме, играя с ней в мячик. Конечно, Вы можете использовать научную информацию о собаках вообще, чтобы лучше узнать свою собаку, но это другой разговор. Науке есть дело до общего, до более или менее универсальных характеристик предметов вообще, а не до отдельного случая. Но все реальное – всегда отдельный случай. Странно, но наше знание о вещи зависит от нашего личного к ней интереса". (Д.Макмюррей. "Рассудок и чувство".)
Понимаете, чем мне не нравится "технарская" позиция в вопросах гуманитарного знания? Это как раз та сфера знания, где ткпое накопление "информации" в каждом конкретном случае не объясняет и не дает ни черта.
Понимаете, чем мне не нравится "технарская" позиция в вопросах гуманитарного знания? Это как раз та сфера знания, где ткпое накопление "информации" в каждом конкретном случае не объясняет и не дает ни черта.
no subject
"- Моя научная интуиция, - сухо проговорил Бьернссон, - подсказывает мне, что свойства Ира - неподходящий объект для научного исследования. - Вы хотите сказать, - уточнил Нан, - что он сверхъестественного происхождения?
- С чего вы взяли? Я хочу сказать, что наука - это не отмычка, которой можно взломать любую дверь, как то представляется широкой публике, а ключ, который подходит не ко всем дверям мироздания. Научное исследование - это игра по правилам, и объект исследования должен этим правилам подчиняться. Наука - это знаковая система, а все, что описывается в рамках любой знаковой системы, соответствует прежде всего не реальности мира, а грамматике системы и правилам порождения знаков. Одно из правил науки гласит, что не нужно умножать сущностей сверх необходимости. Объяснение должно быть простейшим, в противном случае это уже не наука, а что-то другое. Другое правило гласит, что в одинаковых условиях объект исследования должен вести себя одинаково. Третье требует, чтобы выведенные формулы имели количественное наполнение. И, наконец, с точки зрения науки причины предшествуют следствию. Ир этим аксиомам просто не удовлетворяет."
В этой цитате под по-моему подразумевается как раз "технарский подход к науке". Но по сути это всего лишь вопрос терминологии: стоит или не стоит называть "научными" иные подходы, "нетехнарские". На мой взгляд, если не слишком беспокоиться о "брендятине", это не так уж существенно. Разные подходы, разные сферы применения.
Это как раз та сфера знания, где тупое накопление "информации" в каждом конкретном случае не объясняет и не дает ни черта.
Здесь я не соглашусь вот с чем. Сутью "технарского подхода" является не "накопление знаний", а "построение модели". В принципе удачная модель может быть построена и на основе минимально накопленного знания. Накопление знаний является не целью, а средством проверки и корректировки модели. Удачная и проверенная модель или формула фактически "обесценивает" массивы данных, на основе которых она строилась, и которые до того эффективно использовались "эмпирически".
Другое дело, что "технарский подход" предъявляет определенные условия, требования и ограничения к моделям, методам их проверки, условиям применения и т.п.
Я не уверен, что любое гуманитарное знание заведомо этими условиями/требованиям/ограничениям не удовлетворяет.
no subject
А я абсолютно уверен, что бывает гуманитарные знания, которые таким условиям удовлетворяют.
Другое дело, что основной метод при построении модели - умение отсортировать факторы, влияющие на ситуацию, на значимые и незначимые, и незначимыми пренебречь, для того чтобы втиснуть модель в имеющиеся вычислительные мощности. Потому что цель модели - получить предсказание.
В сложных системах (к которым относятся не только те системы, с которыми работает гуманитарное знание) разделить факторы на значимые и незначимые сложно. Велика вероятность ошибки, которая приведет, естественно, к неверным предсказаниям.
Поэтому обжегшись на нескольких неверных предсказаниях (ну, например, на всех проектах реформ экономической и социальной политики CCCР и госдуарств бывшего СССР с 85-го года) люди очень часто начинают думать, что к данному классу систем этот подход вообще неприменим.
no subject
По длинной цепи ассоциаций всплыл старый анекдот:
Попросили математика, биолога и физика предсказать результат скачек. Дали финансирование на год. Через год приходит математик, приносит модель на основе статистических методов. Биолог предлагает модель на основе физических характеристик лошадей и пр. Физик говорит: "Дайте мне еще год, а пока у меня есть модель сферически симметричного коня в вакууме."
Ольга, это я к тому, что мы сами все про себя знаем... :)