Методы теоретических и эмпирических исследований

Научное познание в первом приближении можно разделить на два уровня: теоретический и эмпирический. Первый основывается на умозаключениях, второй - на опытах и взаимодействии с исследуемым объектом. Несмотря на различную природу, эти методы обладают одинаково большим значением для развития науки.

Метод - это способ достижения цели. Он объединяет субъективные и объективные моменты познания. Действительно, с одной стороны, метод объективен, так как в разрабатываемой теории позволяет отражать действительность и ее взаимосвязи, обеспечивает последующее практическое применение теории. Одновременно метод и субъективен, так как отражает индивидуальные особенности исследователя, в том числе его мировоззрение и образ мышления.

Научное познание можно разделить на два уровня: теоретический и эмпирический [69, 89]. Первый основывается на умозаключениях, второй - на опытах и взаимодействии с исследуемым объектом. Несмотря на различную природу, эти методы обладают одинаково большим значением для развития науки. Эмпирические исследования связанны с организацией наблюдений и экспериментов, но помимо них есть еще и понятийные средства и категории. Эмпирическое и теоретическое познание ориентированы на исследование явлений и возникающих между ними зависимостей. Проводя эксперименты, человек может выявить объективный закон, чему способствует изучение явлений и их корреляции.

В науке теоретическое и эмпирическое знание может иметь разные фундаментальные опоры. В первом случае это отстраненное использование рациональных методов и логических процедур, а во втором - прямое взаимодействие с объектом. Теоретическое познание использует интеллектуальные абстракции. Одним из важнейших его методов является формализация - отображение знания в символическом и знаковом виде. На первом этапе выражения мышления используется привычный человеческий язык. Он отличается сложностью и постоянной изменчивостью, из-за чего не может быть универсальным научным инструментом.

Эмпирическое и теоретическое изучение одинаково нуждается в формализации, но именно на теоретическом уровне она принимает исключительно важное и фундаментальное значение. Искусственный язык, созданный в узких научных рамках, становится универсальным средством обмена мыслей и коммуникации специалистов. В этом заключается принципиальная задача методологии и логики. Эти науки необходимы для передачи информации в понятном, систематизированном виде, избавленном от недостатков естественного языка.

Формализация - отображение объекта или явления с помощью символов какого-либо искусственного языка (например, математики, физики) и исследование реального объекта и его характеристик посредством формального преобразования соответствующих символов.

Таким образом, следующая ступень формализации связана с созданием формализованных (искусственных) языков. У них есть конкретное предназначение - строгое и точное выражение знания, которого нельзя достичь с помощью естественной речи. Такая система символов может принимать формат формул. Он очень популярен в математике и других точных науках, где нельзя обойтись без цифр. С помощью символики человек исключает неоднозначное понимание записи, делает ее короче и яснее для дальнейшего использования. Без ясности в применении своих инструментов не может обойтись ни одно исследование, а значит, и все научное познание. Например, планы, карты, технологические схемы и обозначения могут быть весьма специфичны в каждой отрасли технической науки.

С философской точки зрения методы можно разделить на всеобщие, действующие во всех областях науки и на всех этапах исследования; общенаучные (т.е. справедливые для большинства наук); частные (для отдельных наук); специальные или специфические (только для одной науки). Такое разделение методов условно, так как по мере развития познания какой- либо научный метод может переходить из одной категории в другую.

К общенаучным методам относятся: наблюдение, сравнение, счет, измерение, эксперимент, обобщение, аналогия, моделирование, анализ и синтез, абстрагирование, формализация, индукция и дедукция, идеализация, ранжирование, а также аксиоматический, гипотетический, исторический и системные методы.

Наблюдение - способ познания объективного мира непосредственным восприятием предметов и явлений при помощи органов чувств без вмешательства в изучаемый процесс со стороны исследователя.

Сравнение - выявление различий или совпадений между объектами материального мира, осуществляемое как при помощи органов чувств, так и при помощи специальных устройств.

Счет - нахождение количественного отношения однотипных объектов или их параметров, характеризующих изучаемые свойства.

Измерение - это физический процесс определения численного значения некоторой величины путем сравнения ее с эталоном.

Эксперимент - одна из специфических областей человеческой практики, где проверяется истинность выдвигаемых гипотез или выявляются закономерности объективного мира. В процессе эксперимента исследователь вмешивается в изучаемый процесс, варьируя условия опыта. По сравнению с наблюдением эксперимент имеет более широкие возможности, так как позволяет изучать явления в “чистом виде” при помощи устранения побочных факторов, усиления или ослабления отдельных параметров объекта, использования внешнего воздействия той или иной силы. Однако имеется опасность неадекватной, субъективной организации процесса. При необходимости испытания можно повторить.

Обобщение - определение общего понятия, отражающего главное, основное в характеристиках объектов данного класса. Это метод, позволяющий формулировать новые научные понятия, законы и теории.

Метод аналогии позволяет получить знание о предметах и явлениях, имеющих сходство с другими. Степень достоверности и адекватности выводов по аналогии зависит от количества и качества совпадающих признаков у сравниваемых объектов, от наличия более или менее известной связи устанавливаемого признака с каким-либо другим. Аналогия тесно связана с моделированием или модельным экспериментом. Если обычный эксперимент непосредственно взаимодействует с объектом исследования, то в моделировании такого взаимодействия нет, так как эксперимент производится не с самим объектом, а с его заменителем.

Анализ - метод познания при помощи деления или расчленения объекта исследования на составные части; при этом изучают менее сложные подсистемы. Синтез - соединение отдельных качеств предмета в единое целое, выявление взаимодействия подсистем, их совместное функционирование. Анализ и синтез взаимосвязаны, представляя собой единство противоположностей. Их используют для выделения отдельных частей объекта, исследования его параметров, простейших измерений и т.п. (эмпирический метод); для установления причинно-следственных связей различных явлений (возвратный или элементарно-теоретический метод); для выявления в сложном явлении звена, которое определяет основные характеристики и поведение объекта в целом (структурно-генетический метод).

Абстрагирование - это мысленное отвлечение от несущественных свойств, связей предметов и выделение нескольких основных направлений для исследования. Абстрагирование выполняют, как правило, в две стадии: сначала определяют несущественные свойства, связи и т. д., а затем изучают упрощенную модель, сохраняющую главные черты исследуемого объекта. Существуют следующие виды абстрагирования: конструктивизация (отвлечение от неопределенности границ реальных объектов); отождествление (образование понятий путем объединения предметов в особый класс по их характеристикам); изолирование (выделение свойств, неразрывно связанных с предметами); и потенциализация (возможность потенциального существования явления или объекта). Ярким примером широко используемой абстракции является модель "идеального газа", в которой пренебрегают взаимодействием молекул или атомов газа между собой - это значительно упрощает математическое описание системы, сохраняя основные закономерности поведения реального газа.

Аксиоматический метод - создание научной теории, в которой некоторые базовые положения (аксиомы) принимаются без доказательств, а затем используются для получения последующих выводов и закономерностей по определенным логическим правилам.

Гипотетический метод познания представляет собой изучение и анализ расчетной модели, алгоритма, научной гипотезы, созданной на основе исследования физических, химических или иных характеристик исследуемого объекта, с последующей разработкой теоретических положений и проверкой их на практике.

При гипотетическом методе познания исследователь нередко прибегает к идеализации - мысленному конструированию объектов, которые практически неосуществимы (например, идеальный газ, абсолютно твердое тело). В результате идеализации реальные объекты лишаются некоторых присущих им свойств и наделяются гипотетическими свойствами, которые легче изучать в условиях эксперимента. Однако такой подход требует доказательств правомерности идеализации.

Индукция позволяет выдвинуть научную гипотезу на основании некоторых известных фактов, а дедукция, наоборот, - сделать вывод о некотором компоненте системы на основании общих известных свойств системы (например, можно предполагать характеристики не открытых еще химических элементов на основании их месторасположения в периодической таблице Д. И. Менделеева). Дедукция и индукция - взаимообратные способы познания, широко использующие методы формальной логики.

В большей степени в социально-экономических и гуманитарных науках, в меньшей степени в естественных и технических используют исторический метод познания, который заключается в отслеживании возникновения и развития объектов (явлений) в хронологической последовательности, что дает дополнительные знания об изучаемых объектах, условиях и закономерностях их формирования и развития.

При исследованиях сложных систем с многообразными связями, характеризуемыми как непрерывностью и детерминированностью, так и дискретностью и случайностью, используются системные методы (теория массового обслуживания, теория управления, теория множеств и др.). В настоящее время такие методы получили широкое распространение благодаря бурному развитию электронно-вычислительной техники.

При анализе явлений и процессов в сложных системах возникает потребность рассмотрения большого количества параметров (признаков), среди которых целесообразно выделить главные и исключить второстепенные, существенно не влияющие на исследуемое явление. Это позволяет осуществить метод ранжирования, который допускает размещение факторов по их значимости в ряд убывающей или возрастающей последовательности в соответствии с определенными правилами, т.е. происходит усиление основных и ослабление второстепенных факторов.

В итоге, все рассмотренные методы научного познания условно подразделяют на ряд уровней: эмпирический, экспериментально-теоретический, теоретический и метатеоретический.

Эмпирические методы: наблюдение, сравнение, счет, измерение, анкетирование, тестирование, метод проб и ошибок и т. д. Методы этого уровня непосредственно связаны с изучаемыми явлениями и используются на начальном этапе исследования с целью формирования научной гипотезы.

Методы экспериментально-теоретического уровня: эксперимент, анализ и синтез, индукция и дедукция, моделирование, гипотетический, исторический и логические методы. Они позволяют накопить факты, оценить их достоверность, установить направление и основные параметры, условия протекания исследуемых процессов. Первоначальную систематизацию и анализ полученных данных проводят уже в процессе наблюдений, бесед, экспериментов, поскольку экспериментально-теоретические методы включают в себя не только чувственное восприятие предметов и явлений, но и их осмысливание, классификацию, отбор, сохранение вновь появляющихся фактов.

Теоретические методы: абстрагирование, идеализация, формализация, анализ и синтез, индукция и дедукция, обобщение, гипотетический и аксиоматический методы и т.д. На теоретическом уровне познания осуществляют дальнейший более глубокий анализ собранного материала, вырабатывают понятия, суждения, делают умозаключения, сравнивают предлагаемые научные представления с известными. На этом этапе научное мышление освобождается от эмпирической описательности, создает новые теоретические обобщения, которые возвышаются над эмпирическими знаниями, создавая новые объекты и методики для экспериментального исследования. На теоретическом уровне познания широко используются методы формальной логики, разрабатываются новые системы знаний, теоретические положения согласуются с новым накопленным экспериментальным материалом.

Метатеоретический уровень познания составляют диалектический метод и метод системного анализа. С помощью этих методов исследуются сами теории и способы их разработки, анализируются понятийный аппарат данной теории и совокупность научных положений, способы введения новых понятий, устанавливаются границы применения той или иной теории, обосновываются пути синтеза нескольких теорий. Главной задачей этого уровня исследования являются принципы формализации научных теорий и разработка формализованных языков (метаязыков).

На метатеоретическом уровне при изучении сложных, взаимосвязанных друг с другом проблем используется системный анализ, получивший широкое применение в различных областях научной деятельности, и в частности, в логике, математике, общей теории систем, при экономическом анализе работы промышленного предприятия, объединения, комплексного строительного потока. На базе системного анализа сформировались металогика (исследует совокупность положений и понятий формальной логики, разделы теории доказательств, определимости понятий и истины в формализованных языках) и метаматематика (изучает свойства формальных систем и исчислений).

Понятие “система” включает в себя множество объектов (компонентов), обладающих заранее определенными свойствами с фиксированными между ними отношениями. Исходя из этого понятия, исследуются связи между компонентами системы, используются количественные сравнения всех возможных вариантов, чтобы обосновать выбор наилучшего решения, которое оценивают каким-либо критерием, например: трудозатратами, надежностью, износостойкостью и т.п.

Системный анализ включает в себя четыре основных стадии: первая заключается в постановке задачи - определяют объект, цели и задачи исследования, критерии оценки, изучения и управления объектом. Ошибочная или неполная постановка целей и задач может свести на нет результаты всего последующего анализа.

В ходе второй стадии определяют границы рассматриваемой системы и выявляют ее структуру: объекты и процессы, имеющие отношение к поставленной цели, - выделяют собственно изучаемую систему и внешнюю среду. При этом различают замкнутые и открытые системы (в случае замкнутой системы пренебрегают влиянием внешней среды на ее поведение). Затем выделяют отдельные составные части системы - её компоненты, устанавливают взаимодействие между ними и внешней средой.

На третьей, важнейшей, стадии системного анализа разрабатывают математическую модель исследуемой системы. Сначала выполняют параметризацию системы, описывают выделенные компоненты системы и их взаимодействие. В зависимости от особенностей процессов используют тот или иной математический аппарат для анализа системы в целом. При этом следует отметить, что аналитические методы используют для описания лишь небольших систем, поскольку в случае громоздких систем возникают трудности в составлении и решении сложной системы уравнений. Для их описания (не только качественной, но и количественной характеристики) используют дискретные параметры (баллы), принимающие только целые значения. Операции с дискретными параметрами излагаются в теории множеств (математической логике), составляющей основу математического обеспечения современных ЭВМ.

Поскольку в сложных системах преобладают стохастические процессы, при их исследовании наряду с аппаратом алгебры множеств и алгебры высказываний широко используют вероятностные методы. Поэтому наиболее часто исследуют развитие процессов с некоторой вероятностью или же определяют вероятность протекания изучаемых процессов.

На четвертой стадии анализируют полученную математическую модель и определяют экстремальные условия с целью ее оптимизации, после чего формулируют выводы.

Оптимизация заключается в определении оптимума рассматриваемой функции (математической модели исследуемой системы) и, соответственно, нахождения оптимальных условий существования данной системы. Оценку наиболее эффективного функционирования системы производят по критериям, принимающим в таких случаях экстремальные значения, например: максимальная производительность оборудования, минимальный расход топлива, минимальные затраты на ремонт и т. д. На практике выбор объективного критерия оценки достаточно сложен, так как в задачах оптимизации обычно проявляется необходимость учета многих показателей, которые иногда оказываются взаимно противоречащими. Поэтому наиболее часто выбирают какой-либо один основной критерий, а для других устанавливают пороговые предельно допустимые значения. После выбора составляют зависимость критерия оптимизации от параметров модели исследуемого объекта (процесса) и решают систему уравнений. Такой результат исследования чрезвычайно важен для практических целей, так как дает определенную опьггао-конструкгорскую проработку задачи, сокращая последующую экспериментальную проверку полученных результатов или испытаний опытного образца.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >