Modely In Science

2023 Autor: Noah Black | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-08-25 04:39

Toto je dokument v archívoch Stanfordskej encyklopédie filozofie. Informácie o autorovi a citácii Priatelia PDF Náhľad | Vyhľadávanie InPho PhilPapers Bibliography

Modely in Science

Prvýkrát publikované 27. februára 2006; podstatná revízia po 25. jún 2012

Models are of central importance in many scientific contexts. The centrality of models such as the billiard ball model of a gas, the Bohr model of the atom, the MIT bag model of the nucleon, the Gaussian-chain model of a polymer, the Lorenz model of the atmosphere, the Lotka-Volterra model of predator-prey interaction, the double helix model of DNA, agent-based and evolutionary models in the social sciences, and general equilibrium models of markets in their respective domains are cases in point. Scientists spend a great deal of time building, testing, comparing and revising models, and much journal space is dedicated to introducing, applying and interpreting these valuable tools. In short, models are one of the principal instruments of modern science.

Filozofi uznávajú dôležitosť modelov s rastúcou pozornosťou a zisťujú rôzne úlohy, ktoré modely zohrávajú vo vedeckej praxi. Výsledkom je neuveriteľné množenie typov modelov vo filozofickej literatúre. Sondové modely, fenomenologické modely, výpočtové modely, vývojové modely, vysvetľujúce modely, ochudobnené modely, testovacie modely, idealizované modely, teoretické modely, zmenšené modely, heuristické modely, karikatúrne modely, didaktické modely, fantasy modely, modely hračiek, imaginárne modely, matematické modely, náhradné modely, ikonické modely, formálne modely, analógové modely a inštrumentálne modely sú len niektoré z pojmov, ktoré sa používajú na kategorizáciu modelov. Aj keď na prvý pohľad je táto hojnosť obrovská,môže sa rýchlo dostať pod kontrolu tým, že sa uznajú, že tieto pojmy sa týkajú rôznych problémov, ktoré sa vyskytujú v súvislosti s modelmi. Napríklad modely vyvolávajú otázky v sémantike (aká je reprezentatívna funkcia, ktorú modely vykonávajú?), Ontológia (aké veci sú modely?), Epistemológia (ako sa učíme s modelmi?) A, samozrejme, vo všeobecnej filozofii. vedy (ako súvisia modely s teóriou ?; Aké sú dôsledky prístupu založeného na vede k vedám pre diskusie o vedeckom realizme, redukcionizme, vysvetľovaní a prírodných zákonoch?).vo všeobecnej filozofii vedy (ako súvisia modely s teóriou ?; Aké sú dôsledky prístupu založeného na vede k vedám pre diskusie o vedeckom realizme, redukcionizme, vysvetľovaní a prírodných zákonoch?).vo všeobecnej filozofii vedy (ako súvisia modely s teóriou ?; Aké sú dôsledky prístupu založeného na vede k vedám pre diskusie o vedeckom realizme, redukcionizme, vysvetľovaní a prírodných zákonoch?).

• 1. Sémantika: Modely a reprezentácia

  • 1.1 Reprezentatívne modely I: modely javov
  • 1.2 Reprezentatívne modely II: modely údajov
  • 1.3 Teoretické modely

• 2. Ontológia: Aké sú modely?

  • 2.1 Fyzické objekty
  • 2.2 Fiktívne objekty
  • 2.3 Setetorické štruktúry
  • 2.4 Popisy
  • 2.5 Rovnice
  • 2.6 Gerrym riadené ontológie

• 3. Epistemológia: učenie sa s modelmi

  • 3.1 Učíme sa o modeli: experimenty, experimenty s myšlienkami a simulácie
  • 3.2 Konverzia poznatkov o modeli na znalosti o cieli

• 4. Modely a teória

  • 4.1 Dva extrémy: syntaktický a sémantický pohľad na teórie
  • 4.2 Modely ako nezávislé od teórií

• 5. Modely a ďalšie diskusie vo filozofii vedy

  • 5.1 Modely a debata o realite verzus antirealizmus
  • 5.2 Model a redukcionizmus
  • 5.3 Modely a zákony prírody
  • 5.4 Modely a vedecké vysvetlenie
• 6. Záver
• Bibliografia
• Akademické nástroje
• Ďalšie internetové zdroje
• Súvisiace záznamy

1. Sémantika: Modely a reprezentácia

Modely môžu vykonávať dve zásadne odlišné reprezentatívne funkcie. Na jednej strane môže byť model reprezentáciou vybranej časti sveta („cieľový systém“). V závislosti od povahy cieľa sú také modely buď fenoménmi, alebo modelmi údajov. Na druhej strane model môže predstavovať teóriu v tom zmysle, že interpretuje zákony a axiómy tejto teórie. Tieto dva pojmy sa vzájomne nevylučujú, pretože vedecké modely môžu predstavovať reprezentácie v oboch zmysloch súčasne.

1.1 Reprezentatívne modely I: modely javov

Mnoho vedeckých modelov predstavuje fenomén, v ktorom sa „fenomén“používa ako zastrešujúci pojem pokrývajúci všetky relatívne stabilné a všeobecné črty sveta, ktoré sú z vedeckého hľadiska zaujímavé. Empirici, ako je van Fraassen (1980), umožňujú iba kvalifikáciu pozorovateľov, zatiaľ čo realisti ako Bogen a Woodward (1988) takéto obmedzenia neukladajú. Známy je biliardový model plynu, Bohrov model atómu, model dvojitej špirály DNA, zmenšený model mosta, Mundell-Flemingov model otvorenej ekonomiky alebo Lorenzov model atmosféry. príklady modelov tohto druhu.

Prvým krokom k diskusii o otázke vedeckej reprezentácie je uvedomiť si, že nejde o problém vedeckej reprezentácie. Skôr existujú rôzne, ale súvisiace problémy. Zatiaľ nie je jasné, s akou konkrétnou skupinou otázok sa teória reprezentácie musí vyrovnať, ale bez ohľadu na zoznam otázok, ktoré by sa dali zaradiť do programu teórie vedeckej reprezentácie, existujú dva problémy, ktoré sa budú zaoberať strednou etapou diskusia (Frigg 2006). Prvým problémom je vysvetliť, na základe čoho model predstavuje reprezentáciu niečoho iného. Aby sme ocenili zameranie tejto otázky, musíme predvídať pozíciu, pokiaľ ide o ontológiu modelov (o ktorej diskutujeme v nasledujúcej časti). Teraz je bežné koncipovať modely skôr ako nelingvistické entity ako ako opisy. Tento prístup má rozsiahle následky. Ak chápeme modely ako opisy, vyššie uvedená otázka by sa obmedzila na časom uznávaný problém toho, ako sa jazyk týka reality, a nemali by existovať žiadne problémy nad rámec tých, o ktorých sa už hovorilo vo filozofii jazyka. Ak však chápeme modely ako nelingvistické entity, stretávame sa s novou otázkou, čo je vedecky predstavovať fenomén (to nie je slovo ani veta).stojíme pred novou otázkou, čo je vedecky predstavovať fenomén (to nie je slovo ani veta).stojíme pred novou otázkou, čo je vedecky predstavovať fenomén (to nie je slovo ani veta).

Trochu prekvapujúco, až donedávna táto otázka nepriťahovala veľkú pozornosť vo vedeckej filozofii dvadsiateho storočia, napriek tomu, že príslušné problémy vo filozofii mysle a v estetike sa diskutovali už desiatky rokov (existuje značná časť literatúry zaoberajúca sa otázka, čo to znamená, že duševný stav predstavuje určitý stav, a otázka, ako usporiadanie plochých značiek na plátne môže znázorniť niečo, čo je nad týmto plátnom, už dávno zmätilo estetikov). Niektoré nedávne publikácie sa však zaoberajú týmto a ďalšími úzko súvisiacimi problémami (Bailer-Jones 2003, Contessa 2007, Elgin 2010, Frigg 2006, 2010c, Knuuttila 2009, Morrison 2009, Giere 2004, Suárez 2003, 2004, 2009, Suárez a Solé 2006, Thomson-Jones 2010, Toon 2010, 2011, 2012,van Fraassen 2004), zatiaľ čo iní ho odmietajú ako problém (Callender a Cohen 2006, 2008 Teller 2001).

Druhý problém sa týka reprezentačných štýlov. Je bežné, že ten istý predmet môže predstavovať rôznymi spôsobmi. Tento pluralizmus sa nezdá byť výsadou výtvarného umenia, pretože ani reprezentácie použité vo vede nie sú všetky jedného druhu. Weizsäckerov model kvapalnej kvapky predstavuje jadro atómu spôsobom veľmi odlišným od modelu plášťa a zmenšený model krídla vzdušnej roviny predstavuje krídlo spôsobom odlišným od matematického modelu jeho tvaru. Aké reprezentatívne štýly existujú vo vede?

Aj keď táto otázka nie je výslovne uvedená v literatúre o tzv. Sémantickom pohľade na teórie, zdá sa, že niektoré odpovede vychádzajú z jej chápania modelov. Jedna verzia sémantického pohľadu, ktorá vychádza z matematického ponímania modelov (pozri kapitolu 2), predpokladá, že model a jeho cieľ musia byť izomorfné (van Fraassen 1980; Suppes 2002) alebo čiastočne izomorfné (Da Costa a francúzsky jazyk). 2003). Formálne požiadavky slabšie ako tieto boli prediskutované Mundym (1986) a Swoyerom (1991). Ďalšia verzia sémantického pohľadu ruší formálne požiadavky v prospech podobnosti (Giere 1988 a 2004, Teller 2001). Tento prístup má oproti izomorfizmu výhodu, že je menej reštriktívny a môže zodpovedať aj za prípady nepresných a zjednodušujúcich modelov. Ako však zdôrazňuje Giere,tento účet zostáva prázdny, pokiaľ nie sú uvedené žiadne relevantné aspekty a stupne podobnosti. Špecifikácia týchto aspektov a titulov závisí od daného problému a väčšieho vedeckého kontextu a nedá sa urobiť na základe čisto filozofických úvah (Teller 2001).

V literatúre o modeloch boli zavedené ďalšie pojmy, ktoré možno chápať ako riešenie problému reprezentačných štýlov. Medzi nimi zohrávajú dôležitú úlohu modely v mierke, idealizované modely, analogické modely a fenomenologické modely. Tieto kategórie sa vzájomne nevylučujú; napríklad niektoré modely v mierke by sa tiež kvalifikovali ako idealizované modely a nie je jasné, kde presne nakresliť čiaru medzi idealizovanými a analógovými modelmi.

Modely v mierke. Niektoré modely sú v podstate zmenšené alebo zväčšené kópie ich cieľových systémov (Black 1962). Typickými príkladmi sú drevené autá alebo modelové mosty. Hlavnou intuíciou je, že mierkový model je naturalistická replika alebo pravdivý zrkadlový obraz cieľa; z tohto dôvodu sa modely mierok niekedy označujú aj ako „skutočné modely“(Achinstein 1968, kapitola 7). Neexistuje však nič také ako dokonale verný mierkový model; vernosť je vždy obmedzená na určité aspekty. Napríklad drevený model vozidla poskytuje verné zobrazenie tvaru vozidla, ale nie jeho materiálu. Mierka sa javí ako špeciálny prípad širšej kategórie reprezentácií, ktoré Peirce nazval ikonami: reprezentácie, ktoré stoja za niečím iným, pretože sa veľmi podobajú (Peirce 1931 - 1958, zväzok 3, odsek 362). To vyvoláva otázku, aké kritériá musí model spĺňať, aby sa mohol kvalifikovať ako ikona. Aj keď sa zdá, že máme silné intuície o tom, ako na túto otázku odpovedať v konkrétnych prípadoch, zatiaľ nebola vypracovaná žiadna teória ikonicity pre modely.

Ideálne modely. Idealizácia je zámerné zjednodušenie niečoho komplikovaného s cieľom dosiahnuť lepšiu sledovateľnosť. Letúny bez trenia, bodové hmoty, nekonečné rýchlosti, izolované systémy, vševediaci agenti a trhy v dokonalej rovnováhe sú len niektorými dobre známymi príkladmi. Filozofické debaty o idealizácii sa zameriavajú na dva všeobecné druhy idealizácií: takzvané aristotelské a galilejské idealizácie.

Aristotelská idealizácia predstavuje podľa našej predstavivosti „odizolovanie“všetkých vlastností z konkrétneho objektu, o ktorých sa domnievame, že nie sú pre daný problém relevantné. To nám umožňuje sústrediť sa na obmedzený súbor vlastností izolovane. Príkladom je klasický mechanický model planétového systému, ktorý opisuje planéty iba ako objekty majúce tvar a hmotu bez ohľadu na všetky ostatné vlastnosti. Medzi ďalšie označenia tohto druhu idealizácie patria „abstrakcia“(Cartwright 1989, kapitola 5), „predpoklady zanedbateľnosti“(Musgrave 1981) a „metóda izolácie“(Mäki 1994).

Galilejské idealizácie sú také, ktoré si vyžadujú úmyselné deformácie. Fyzici stavajú modely pozostávajúce z bodových hmôt pohybujúcich sa na rovinách bez trenia, ekonómovia predpokladajú, že agenti sú vševediaci, biológovia študujú izolované populácie a tak ďalej. Pre Galileo prístup k vede bolo charakteristické používať tento druh zjednodušenia vždy, keď je situácia príliš zložitá na riešenie. Z tohto dôvodu je bežné označovať tento druh idealizácií za „galilské idealizácie“(McMullin 1985); ďalším spoločným štítkom sú „zdeformované modely“.

Galilejské idealizácie sú hádané hádankami. Čo nám hovorí model skreslenia tohto druhu o realite? Ako môžeme otestovať jeho presnosť? V odpovedi na tieto otázky Laymon (1991) predložil teóriu, ktorá chápe idealizácie ako ideálne limity: predstavte si sériu experimentálnych vylepšení skutočnej situácie, ktoré sa približujú k postulovanému limitu, a potom vyžadujú, aby sa bližšie vlastnosti systému dostali k ideálny limit, čím bližšie je jeho správanie, musí sa dostať k správaniu ideálneho limitu (monotónnosť). Tieto podmienky však nemusia vždy platiť a nie je jasné, ako chápať situácie, v ktorých neexistuje ideálna hranica. Prinajmenšom v zásade dokážeme vytvoriť rad stolových dosiek, ktoré sú čoraz klzkejšie, ale nemôžeme vytvoriť sériu systémov, v ktorých sa Planckova konštanta blíži nule. To vyvoláva otázku, či je možné idealizovaný model vždy realistickejšie odstrániť jeho idealizáciou. K tomuto problému sa vrátime v časti 5.1.

Galilean a aristotelské idealizácie sa vzájomne nevylučujú. Naopak, často sa stretávajú. Zoberme si znova mechanický model planétového systému: model berie do úvahy iba úzky súbor vlastností a skresľuje ich, napríklad opisom planét ako ideálnych sfér s rotačno-symetrickým rozložením hmoty.

Modely, ktoré zahŕňajú značné galilejské a aristotelské idealizácie, sa niekedy označujú ako „karikatúry“(Gibbard a Varian 1978). Karikatúrne modely izolujú malý počet významných charakteristík systému a deformujú ich do krajného prípadu. Klasickým príkladom je Ackerlofov model automobilového trhu (1970), ktorý vysvetľuje rozdiel v cene medzi novými a ojazdenými automobilmi výlučne z hľadiska asymetrických informácií, čím sa nezohľadňujú všetky ostatné faktory, ktoré môžu ovplyvňovať ceny automobilov. Je však sporné, či sa tieto vysoko idealizované modely dajú stále považovať za informatívne reprezentácie ich cieľových systémov (pre diskusiu o karikatúrnych modeloch, najmä v ekonomike, pozri Reiss 2006).

V tejto chvíli by sme chceli spomenúť pojem, ktorý sa zdá byť úzko spojený s idealizáciou, konkrétne aproximáciou. Aj keď sa pojmy niekedy používajú vzájomne zameniteľne, zdá sa, že medzi nimi existuje jasný rozdiel. Aproximácie sú uvedené v matematickom kontexte. Jedna matematická položka je aproximáciou inej položky, ak je jej v určitom význame blízka. Čo je táto položka, sa môže líšiť. Niekedy chceme priblížiť jednu krivku k druhej. Toto sa stane, keď rozšírime funkciu na mocninu a ponecháme si iba prvé dva alebo tri termíny. V iných situáciách priblížime rovnicu inej rovnici tým, že riadiaci parameter necháme sklon k nule (Redhead 1980). Hlavným bodom je, že otázka fyzického výkladu nemusí vzniknúť. Na rozdiel od galilskej idealizáciečo zahŕňa skreslenie skutočného systému, aproximácia je čisto formálna záležitosť. To samozrejme neznamená, že medzi aproximáciami a idealizáciou nemôžu existovať zaujímavé vzťahy. Napríklad, aproximácia môže byť opodstatnená poukázaním na to, že je to „matematický prívesok“k prijateľnej idealizácii (napr. Keď zanedbávame disipatívny člen v rovnici, pretože robíme idealizujúci predpoklad, že systém je bez trenia).keď zanedbáme disipatívny výraz v rovnici, pretože robíme idealizujúci predpoklad, že systém je bez trenia).keď zanedbáme disipatívny výraz v rovnici, pretože robíme idealizujúci predpoklad, že systém je bez trenia).

Analógové modely. Štandardné príklady analogických modelov zahŕňajú hydraulický model ekonomického systému, biliardový model plynu, počítačový model mysle alebo model kvapiek kvapaliny v jadre. Na najzákladnejšej úrovni sú dve veci analogické, ak medzi nimi existujú určité podobné podobnosti. Hesse (1963) rozlišuje rôzne typy analógií podľa druhov vzťahov podobnosti, do ktorých vstupujú dva objekty. Jednoduchý typ analógie je taký, ktorý je založený na zdieľaných vlastnostiach. Medzi Zemou a Mesiacom existuje analógia založená na skutočnosti, že obe sú veľké, pevné, nepriehľadné, sférické telá, prijímajúce teplo a svetlo zo slnka, otáčajúce sa okolo svojich osí a gravitujúce smerom k iným telom. Rovnakosť vlastností však nie je nevyhnutnou podmienkou. Analógia medzi dvoma objektmi môže byť tiež založená na relevantných podobnostiach medzi ich vlastnosťami. V tomto liberálnejšom zmysle môžeme povedať, že medzi zvukom a svetlom existuje analógia, pretože ozveny sú podobné odrazom, hlasitosti k jasu, sklonu k farbe, detekovateľnosti podľa ucha k detekovateľnosti okom atď.

Analógie môžu byť založené skôr na rovnakosti alebo podobnosti vzťahov medzi časťami dvoch systémov, a nie na ich monadických vlastnostiach. V tomto zmysle niektorí politici tvrdia, že vzťah otca k jeho deťom je analogický vzťahu štátu k občanom. Doteraz spomínané analógie boli to, čo Hesse nazýva „materiálové analógie“. Formálnejšiu predstavu o analógii získame, keď odoberieme konkrétnym vlastnostiam, ktoré systémy majú, a zameriavame sa iba na ich formálne usporiadanie. To, čo analógový model potom zdieľa so svojím cieľom, nie je súbor znakov, ale rovnaký vzor abstraktných vzťahov (tj rovnaká štruktúra, kde je štruktúra chápaná vo formálnom zmysle). Tento pojem analógie úzko súvisí s tým, čo Hesse nazýva „formálna analógia“. Dve položky sú spojené formálnou analógiou, ak ide o interpretácie toho istého formálneho počtu. Napríklad existuje formálna analógia medzi výkyvným kyvadlom a kmitajúcim elektrickým obvodom, pretože obidve sú opísané rovnakou matematickou rovnicou.

Ďalšie rozlíšenie kvôli Hesensku je rozlišovanie medzi pozitívnymi, negatívnymi a neutrálnymi analógiami. Pozitívna analógia medzi dvoma položkami spočíva vo vlastnostiach alebo vzťahoch, ktoré zdieľajú (molekuly plynu aj gulečníkové gule majú hmotnosť), negatívna analógia u tých, ktoré nezdieľajú (gulečníkové gule sú farbené, molekuly plynu nie sú). Neutrálna analógia zahŕňa vlastnosti, ktorých zatiaľ nie je známe, či patria k pozitívnej alebo negatívnej analógii. Neutrálne analógie hrajú dôležitú úlohu vo vedeckom výskume, pretože vyvolávajú otázky a naznačujú nové hypotézy. Rôzni autori v tejto súvislosti zdôraznili heuristickú úlohu, ktorú hrajú analógie v konštrukcii teórie a vo tvorivom myslení (Bailer-Jones a Bailer-Jones 2002; Hesensko 1974, Holyoak a Thagard 1995, Kroes 1989, Psillos 1995,a eseje zhromaždené v Hellman 1988).

Fenomenologické modely. Fenomenologické modely boli definované rôznymi, hoci súvisiacimi spôsobmi. Tradičná definícia ich považuje za modely, ktoré predstavujú iba pozorovateľné vlastnosti ich cieľov a zdržia sa predpokladaných skrytých mechanizmov a podobne. Iný prístup, kvôli McMullinovi (1968), definuje fenomenologické modely ako modely, ktoré sú nezávislé od teórií. Zdá sa však, že je to príliš silné. Mnohé fenomenologické modely, hoci ich nemožno odvodiť z teórie, zahŕňajú princípy a zákony spojené s teóriami. Napríklad model kvapalnej kvapky atómového jadra zobrazuje jadro ako kvapku kvapaliny a opisuje, že má niekoľko vlastností (okrem iného povrchové napätie a náboj) pochádzajúcich z rôznych teórií (hydrodynamika a elektrodynamika). Určité aspekty týchto teórií - hoci zvyčajne nie sú úplnou teóriou - sa potom používajú na určenie statických aj dynamických vlastností jadra.

Záverečné poznámky. Každá z týchto myšlienok je stále dosť nejasná, trpí vnútornými problémami a na ich sprísnenie je potrebné urobiť veľa práce. Naliehavejšie ako tieto otázky je však otázka, ako sa rôzne pojmy navzájom týkajú. Líšia sa analógie zásadne od idealizácií alebo zaberajú rôzne oblasti v nepretržitom meradle? Ako sa líšia ikony od idealizácií a analógií? V súčasnosti nevieme, ako na tieto otázky odpovedať. Potrebujeme systematický prehľad rôznych spôsobov, akými môžu modely súvisieť s realitou, a toho, ako sa tieto spôsoby navzájom porovnávajú.

1.2 Reprezentatívne modely II: modely údajov

Ďalším typom reprezentačných modelov sú takzvané „modely údajov“(Suppes 1962). Model údajov je korigovaná, opravená, regimentovaná av mnohých prípadoch ideálna verzia údajov, ktoré získame okamžitým pozorovaním, tzv. Nespracované údaje. Charakteristické je, že najprv sa odstránia chyby (napr. Odstránia sa body zo záznamu, ktoré sú spôsobené chybným pozorovaním) a potom sa údaje uvedú „elegantným“spôsobom, napríklad nakreslením hladkej krivky cez súbor bodov. Tieto dva kroky sa bežne označujú ako „redukcia údajov“a „prispôsobenie krivky“. Keď napríklad skúmame trajektóriu určitej planéty, najskôr z pozorovacích záznamov odstránime body, ktoré sú mylné, a zvyšné z nich prispôsobíme hladkej krivke. Modely údajov zohrávajú rozhodujúcu úlohu pri potvrdzovaní teórií, pretože je to model údajov a nie často chaotické a komplexné nespracované údaje, ktoré porovnávame s teoretickou predikciou.

Konštrukcia dátového modelu môže byť veľmi komplikovaná. Vyžaduje si sofistikované štatistické techniky a vyvoláva vážne metodologické, ako aj filozofické otázky. Ako sa rozhodneme, ktoré body zo záznamu je potrebné odstrániť? A vzhľadom na čistú množinu údajov, aká krivka sa k nej hodí? Prvá otázka sa riešila hlavne v kontexte filozofie experimentu (pozri napríklad Galison 1997 a Staley 2004). Jadrom druhej otázky je tzv. Problém s prispôsobením krivky, čo znamená, že samotné údaje nenaznačujú, akú formu by mala mať použitá krivka. Tradičné diskusie o výbere teórie naznačujú, že tento problém sa rieši teóriou pozadia, úvahami o jednoduchosti, predchádzajúcimi pravdepodobnosťami alebo ich kombináciou. Forster a Sober (1994) poukazujú na to, že táto formulácia problému prispôsobenia krivky je miernym nadhodnotením, pretože v štatistike existuje veta podľa Akaikeovej vety, ktorá ukazuje (vzhľadom na určité predpoklady), že samotné údaje upisujú (hoci neurčujú) záver o tvar krivky, ak predpokladáme, že prispôsobená krivka sa musí zvoliť tak, aby sa dosiahla rovnováha medzi jednoduchosťou a dobrosťou prispôsobenia tak, aby sa maximalizovala prediktívna presnosť. Ďalšie diskusie o dátových modeloch možno nájsť v Chin and Brewer (1994), Harris (2003), Laymon (1982) a Mayo (1996).s tvarom, ak predpokladáme, že použitá krivka sa musí zvoliť tak, aby sa dosiahla rovnováha medzi jednoduchosťou a dobrým tvarom tak, aby sa maximalizovala predikčná presnosť. Ďalšie diskusie o dátových modeloch možno nájsť v Chin and Brewer (1994), Harris (2003), Laymon (1982) a Mayo (1996).s tvarom, ak predpokladáme, že použitá krivka sa musí zvoliť tak, aby sa dosiahla rovnováha medzi jednoduchosťou a dobrým tvarom tak, aby sa maximalizovala predikčná presnosť. Ďalšie diskusie o dátových modeloch možno nájsť v Chin and Brewer (1994), Harris (2003), Laymon (1982) a Mayo (1996).

1.3 Teoretické modely

V modernej logike je model štruktúrou, ktorá robí všetky vety teórie pravdivými, pričom teória sa považuje za (zvyčajne deduktívne uzavretú) množinu viet vo formálnom jazyku (podrobnosti pozri Bell a Machover 1977 alebo Hodges 1997)., Štruktúra je „modelom“v tom zmysle, že to je to, čo predstavuje teória. Ako jednoduchý príklad uvážte euklidovskú geometriu, ktorá pozostáva z axiómov - napr. „Akékoľvek dva body môžu byť spojené priamou čiarou“- a vety, ktoré z nich možno odvodiť. Akákoľvek štruktúra, ktorej všetky tieto výroky sú pravdivé, je modelom euklidovskej geometrie.

Štruktúra S = <U, O, R> je zložená entita pozostávajúca z (i) neprázdnej sady U jednotlivcov nazývanej doména (alebo vesmír) S, (ii) indexovanej množiny O (tj usporiadaného zoznamu)) operácií na U (ktoré môžu byť prázdne) a iii) nepotlačenej indexovanej množiny R vzťahov na U. Je dôležité poznamenať, že pre definíciu štruktúry nie je nič dôležité o tom, čo sú objekty - sú to iba figuríny. Podobne sú operácie a funkcie špecifikované čisto extenzívne; to znamená, že n -place vzťahy sú definované ako triedy n-násobkov a funkcie, ktoré n argumenty n, sú definované ako triedy (n +1) -tuplov. Ak sú všetky vety teórie pravdivé, keď sú jej symboly interpretované ako odkazy na objekty, vzťahy alebo funkcie štruktúry S, potom S je modelom tejto teórie.

Mnohé vedecké modely prenášajú z logiky myšlienku bytia interpretáciou abstraktného počtu. Toto je obzvlášť relevantné vo fyzike, kde všeobecné zákony - ako je Newtonova rovnica pohybu - leží v jadre teórie. Tieto zákony sa uplatňujú na konkrétny systém - napr. Kyvadlo - výberom špeciálnej silovej funkcie, vytváraním predpokladov o hromadnom rozložení kyvadla atď. Výsledným modelom je potom interpretácia (alebo realizácia) všeobecného zákona.

2. Ontológia: Aké sú modely?

Existujú rôzne veci, ktoré sa bežne označujú ako modely: fyzické objekty, fiktívne objekty, množiny teoretických štruktúr, opisy, rovnice alebo kombinácie niektorých z nich. Tieto kategórie sa však navzájom nevylučujú, ani sa nevyčerpávajú. Tam, kde niekto nakreslí hranicu, povedzme, fiktívne objekty a množiny teoretických štruktúr môžu dobre závisieť od metafyzického presvedčenia a niektoré modely môžu spadať do inej triedy vecí. Aké modely sú, samozrejme, samy o sebe zaujímavou otázkou, ale, ako sa stručne uvádza v poslednej časti, má to tiež dôležité dôsledky pre sémantiku a, ako uvidíme nižšie, pre epistemológiu.

2.1 Fyzické objekty

Niektoré modely sú priame fyzické objekty. Tieto sa bežne označujú ako „materiálové modely“. Trieda materiálových modelov obsahuje všetko, čo je fyzickou entitou a slúži ako vedecká reprezentácia niečoho iného. Medzi členmi tejto triedy nájdeme príklady akcií, ako sú drevené modely mostov, lietadiel alebo lodí, kovový model DNA Watsona a Cricka (Schaffner 1969) a hydraulický model ekonomiky Phillips (Morgan a Boumans 2004). Viac špičkovými prípadmi materiálových modelov sú tzv. Modelové organizmy: organizmy používané v biologických vedách ako stand-iny pre iné organizmy (Ankeny 2009, Ankeny a Leonelli 2012 a Leonelli 2010).

Materiálne modely nespôsobujú žiadne ontologické ťažkosti nad rámec známych dohadov v súvislosti s objektmi, s ktorými sa metafyzici zaoberajú (napr. Povaha vlastností, identita predmetov, častí a celkov atď.).

2.2 Fiktívne objekty

Mnoho modelov nie je materiálnych modelov. Bohr model atómu, kyvadla bez trenia alebo izolované populácie sú napríklad v mysli vedca a nie v laboratóriu a nemusia byť fyzicky realizované a experimentované, aby mohli vykonávať svoju reprezentačnú funkciu. Zdá sa byť prirodzené vidieť ich ako fiktívne entity. Túto pozíciu možno vysledovať až po nemeckého neokantiana Vaihingera (1911), ktorý zdôraznil význam fikcií pre vedecké zdôvodnenie. Giere nedávno zastávala názor, že modely sú abstraktné entity (1988, 81). Nie je celkom jasné, čo Giere znamená „abstraktné entity“, ale jeho diskusia o mechanických modeloch naznačuje, že tento výraz používa na označenie fiktívnych entít.

Tento pohľad je v súlade s vedeckou praxou, kde vedci často hovoria o modeloch, akoby išlo o objekty, ako aj s filozofickými názormi, ktoré považujú manipuláciu s modelmi za podstatnú súčasť procesu vedeckého skúmania (Morgan 1999). Je prirodzené predpokladať, že človek môže niečo manipulovať, iba ak existuje. Modely majú navyše často viac vlastností, ako im výslovne pripisujeme, keď ich konštruujeme, a preto sú zaujímavými nástrojmi výskumu. Pohľad, ktorý považuje modely za objekty, to možno ľahko vysvetliť bez ďalších okolkov: keď predstavíme model, použijeme identifikačný popis, ale samotný objekt nie je týmto opisom vyčerpávajúco charakterizovaný. Výskum potom jednoducho znamená zistiť viac o takto identifikovanom objekte.

Nevýhodou tohto návrhu je, že fiktívne entity sú notoricky známe s ontologickými hádankami. To viedlo mnohých filozofov k tvrdeniu, že neexistujú také veci ako fiktívne entity a že sa musia zrieknuť zjavných ontologických záväzkov. Najvplyvnejší z týchto deflačných účtov sa vracia k Quine (1953). V nadväznosti na Russellovu diskusiu o konkrétnych popisoch Quine tvrdí, že je to ilúzia, keď hovoríme o fiktívnych entitách, keď o nich hovoríme. Namiesto toho môžeme tieto údajné objekty zlikvidovať pomocou výrazov, ktoré sa na ne vzťahujú, na predikáty a analyzovať vety ako „Pegasus neexistuje“ako „nič pegasizes“. Odstránením problematického pojmu sa vyhýbame ontologickému záväzku, ktorý podľa všetkého nesú. To malo za následok nezáujem o fiktívne entity,najmä medzi filozofmi vedy. V programovej eseji Fine (1993) upozorňuje na toto zanedbávanie a tvrdí, že chinské skepticizmus napriek fikciám hrá dôležitú úlohu vo vedeckých úvahách. Fine však neponúka systematický prehľad fikcií a spôsobu ich použitia vo vede.

Otázka, ako chápať fikcie vo vede, bola predmetom nedávnej diskusie vo filozofii modelovania. Barberousse a Ludwig (2009), Contessa (2010), Frigg (2010a, 2010b), Godfrey-Smith (2006, 2009), Leng (2010) a Toon (2010) rozvíjajú názory, ktoré vidia modely ako fikcie nejakého druhu. Giere (2009) popiera, že by jeho predchádzajúce dielo malo byť chápané týmto spôsobom, a argumentuje proti pozeraniu na modely ako na fikciu. Magnani (2012), Pincock (2012, Ch.4) a Teller (2009) podporili Giereho anti-fikcionalizmus a tvrdia, že modely by sa nemali považovať za fikcie. Weisberg (2012) sa zasadzuje za strednú pozíciu, v ktorej sa zdá, že modely hrajú heuristickú úlohu, ale popiera, že sú súčasťou vedeckého modelu.

2.3 Setetorické štruktúry

Z vplyvného hľadiska sa modely považujú za teoretické štruktúry. Táto pozícia sa dá vysledovať až po Suppes (1960) a dnes ju s malými variantmi zastáva väčšina zástancov sémantického pohľadu na teórie. Netreba dodávať, že medzi rôznymi verziami sémantického pohľadu existujú rozdiely (van Fraassen napríklad zdôrazňuje, že modely sú stavovými štruktúrami); prehľad rôznych pozícií možno nájsť v Suppe (1989, kapitola 1). Na všetkých týchto účtoch sú však modely toho istého druhu (Da Costa a French 2000). Keďže tieto modely sú často úzko späté s matematickými vedami, niekedy sa tiež označujú ako „matematické modely“. (Diskusiu o takýchto modeloch v biológii pozri Lloyd 1984 a 1994.)

Tento pohľad na modely bol kritizovaný z rôznych dôvodov. Jednou všadeprítomnou kritikou je, že veľa typov modelov, ktoré zohrávajú dôležitú úlohu vo vede, nie sú štruktúrami a nemožno ich prispôsobiť štrukturalizmu pohľadu na modely, ktoré nemôžu zodpovedať za to, ako sú tieto modely konštruované, ani za to, ako fungujú v kontexte vyšetrovania. (Cartwright 1999, Downes 1992, Morrison 1999). Ďalším obvinením proti teoretickému prístupu je to, že nie je možné vysvetliť, ako štruktúry predstavujú cieľový systém, ktorý tvorí súčasť fyzického sveta, bez toho, aby sa robili predpoklady, ktoré idú nad rámec toho, čo si prístup môže dovoliť (Frigg 2006).

2.4 Popisy

Časom ocenené stanovisko hovorí, že to, čo vedci zobrazujú vo vedeckých prácach a učebniciach, keď prezentujú model, je viac-menej štylizované opisy príslušných cieľových systémov (Achinstein 1968, Black 1962).

Tento názor nebol výslovne kritizovaný. Niektoré z kritík, ktoré boli zoskupené proti syntaktickému pohľadu na teórie, však rovnako ohrozujú jazykové chápanie modelov. Po prvé, je bežné, že to isté môžeme opísať rôznymi spôsobmi. Ak však identifikujeme model s jeho opisom, potom každý nový popis poskytne nový model, ktorý sa zdá byť kontraintuitívny. Popis je možné preložiť do iných jazykov (formálnych alebo prirodzených), ale nedá sa povedať, že by sa týmto získal iný model. Po druhé, modely majú odlišné vlastnosti ako popisy. Na jednej strane hovoríme, že model slnečnej sústavy pozostáva z guľôčok obiehajúcich okolo veľkej hmoty alebo že populácia v modeli je izolovaná od svojho prostredia, ale zdá sa, že nemá zmysel hovoriť o popise. Na druhej strane popisy majú vlastnosti, ktoré modely nemajú. Popis môže byť napísaný v angličtine, môže pozostávať z 517 slov, je vytlačený červenou farbou atď. Nič z toho nedáva zmysel, keď sa hovorí o modeli. Deskriptor čelí výzve, aby buď uviedol, že tieto argumenty sú mylné, alebo aby ukázal, ako sa vyhnúť týmto ťažkostiam.

2.5 Rovnice

Ďalšou skupinou vecí, ktoré sa zvyčajne nazývajú „modely“, najmä v ekonómii, sú rovnice (ktoré sa potom nazývajú aj „matematické modely“). Príkladom je Black-Scholesov model akciového trhu alebo Mundell-Flemingov model otvorenej ekonomiky.

Problém tohto návrhu spočíva v tom, že rovnice sú syntaktické položky a ako také čelia námietkam podobným tým, ktoré boli vznesené proti opisom. Najprv je možné opísať tú istú situáciu pomocou rôznych súradníc a výsledkom je získanie rôznych rovníc; Nezdá sa však, že by sme získali iný model. Po druhé, model má vlastnosti odlišné od rovnice. Oscilátor je trojrozmerný, ale rovnica popisujúca jeho pohyb nie je. Rovnica môže byť nehomogénna, ale systém, ktorý popisuje, nie je.

2.6 Gerrym riadené ontológie

Doteraz diskutované návrhy mlčky predpokladajú, že model patrí do jednej konkrétnej triedy objektov. Tento predpoklad však nie je potrebný. Môže sa stať, že modely sú zmesou prvkov patriacich do rôznych ontologických kategórií. V tejto súvislosti Morgan (2001) naznačuje, že modely zahŕňajú štrukturálne aj naratívne prvky („príbehy“, ako ich nazýva).

3. Epistemológia: učenie sa s modelmi

Modely sú vozidlá na učenie o svete. Významné časti vedeckého bádania sa vykonávajú skôr na modeloch než na samotnej realite, pretože štúdiom modelu môžeme zistiť vlastnosti a zistiť skutočnosti o systéme, ktorý model predstavuje; Stručne povedané, modely umožňujú náhradné použitie (Swoyer 1991). Napríklad študujeme podstatu atómu vodíka, dynamiku populácií alebo správanie polymérov študovaním ich príslušných modelov. Táto kognitívna funkcia modelov bola v literatúre široko uznávaná a niektorí dokonca naznačujú, že modely vedú k novému štýlu úvah, tzv. To nám dáva otázku, ako je možné učiť sa s modelom.

Hughes (1997) poskytuje všeobecný rámec pre diskusiu o tejto otázke. Podľa jeho takzvaného účtu DDI sa učenie uskutočňuje v troch etapách: denotácia, demonštrácia a interpretácia. Začneme stanovením reprezentačného vzťahu („denotácia“) medzi modelom a cieľom. Potom skúmame vlastnosti modelu, aby sme demonštrovali určité teoretické tvrdenia o jeho vnútornej konštitúcii alebo mechanizme; tj dozvieme sa o modeli („ukážka“). Nakoniec sa tieto zistenia musia zmeniť na tvrdenia o cieľovom systéme; Hughes označuje tento krok ako „interpretáciu“. Ide o posledné dva pojmy.

3.1 Učíme sa o modeli: experimenty, experimenty s myšlienkami a simulácie

Učenie sa o modeli sa deje na dvoch miestach, v konštrukcii a manipulácii s modelom (Morgan 1999). Neexistujú žiadne pevné pravidlá ani recepty na tvorbu modelu, a tak samotná aktivita zisťovania toho, čo sa hodí spolu a ako poskytuje príležitosť dozvedieť sa o modeli. Po vytvorení modelu sa o jeho vlastnostiach nedozvieme; model musíme používať a manipulovať, aby sme vyvolali jeho tajomstvá.

V závislosti od toho, s ktorým modelom sa zaoberáme, predstavuje zostavenie a manipulácia s modelom rôzne činnosti vyžadujúce inú metodológiu. Materiálne modely sa zdajú byť bezproblémové, pretože sa používajú v bežných experimentálnych kontextoch (napr. Model auta sme vložili do aerodynamického tunela a zmerali jeho odpor vzduchu). Pokiaľ ide o poznanie modelu, materiálne modely nevyvolávajú otázky, ktoré idú nad rámec otázok experimentovania všeobecnejšie.

S fiktívnymi modelmi to tak nie je. Aké sú obmedzenia na zostavenie fiktívnych modelov a ako s nimi budeme manipulovať? Zdá sa, že prirodzenou odpoveďou je, že na tieto otázky odpovieme vykonaním myšlienkového experimentu. Rôzni autori (napr. Brown 1991, Gendler 2000, Norton 1991, Reiss 2003, Sorensen 1992) preskúmali túto argumentačnú líniu, dospeli však k veľmi odlišným a často protichodným záverom, pokiaľ ide o to, ako sa uskutočňujú myšlienkové experimenty a aký je stav ich výsledkov. (podrobnosti pozri v poznámke o experimentoch s myšlienkou).

Dôležitá trieda modelov má matematický charakter. V niektorých prípadoch je možné odvodiť výsledky alebo vyriešiť rovnice analyticky. Ale často tomu tak nie je. V tomto okamihu mal vynález počítača veľký dopad, pretože nám umožňuje riešiť rovnice, ktoré sú inak nevyriešiteľné vykonaním počítačovej simulácie. Mnoho častí súčasného výskumu v prírodných a spoločenských vedách sa spolieha na počítačové simulácie. Tvorba a vývoj hviezd a galaxií, podrobná dynamika vysokoenergetických ťažkých iónových reakcií, aspekty zložitého procesu vývoja života, ako aj vypuknutie vojen, progresia ekonomiky, rozhodovacie postupy v organizácii a Morálne správanie sa skúma pomocou počítačových simulácií, aby sme uviedli iba niekoľko príkladov (Hegselmann et al. 1996, Skyrms 1996).

Čo je to simulácia? Simulácie sa charakteristicky používajú v spojení s dynamickými modelmi, tj modelmi, ktoré zahŕňajú čas. Cieľom simulácie je vyriešiť pohybové rovnice takého modelu, ktorý je navrhnutý tak, aby reprezentoval časový vývoj jeho cieľového systému. Dá sa teda povedať, že simulácia napodobňuje (zvyčajne reálny) proces iným procesom (Hartmann 1996, Humphreys 2004).

Tvrdí sa, že počítačové simulácie predstavujú skutočne novú metodológiu vedy alebo dokonca nový vedecký vzor, ktorý navyše vyvoláva nový rad filozofických problémov (Humphreys 2004, 2009, Rohrlich 1991, Winsberg 2001 a 2003 a rôzne príspevky k Sismondo a Gissis 1999). Z toho vyplýva, že simulácie spochybňujú naše filozofické chápanie mnohých aspektov vedy. Toto nadšenie však nie je všeobecne zdieľané a niektorí tvrdia, že simulácie nie sú zďaleka náročné na novú filozofiu vedy, ale vyvolávajú málo, ak vôbec nejaké nové filozofické problémy (Frigg a Reiss 2009).

Či už niekto vidí počítačové simulácie ako vyvolávajúce zásadne nové filozofické problémy, niet pochýb o ich praktickom význame. Ak zlyhajú štandardné metódy, počítačové simulácie sú často jediným spôsobom, ako sa dozvedieť niečo o dynamickom modeli; Pomáhajú nám „sa rozširovať“(Humphreys 2004) tak, ako boli. Dôležitou otázkou, ktorá v tejto súvislosti vyvstáva, je opodstatnenie výsledkov simulácie: prečo by sme mali dôverovať výstupom počítačovej simulácie? Vplyvná časť pokusov o vysporiadanie sa s touto otázkou využíva podobnosti medzi tradičnými pokusmi a počítačovými simuláciami, čo vyvoláva nepríjemné otázky o vzťahu medzi počítačovými simuláciami a experimentmi (Barberousse, Franceschelli a Imbert 2009, Morgan 2003, Morrison 2009, Parker 2008, 2009, Winsberg 2003).

Táto otázka dôveryhodnosti sa dá rozdeliť na podotázky: a) predstavujú rovnice modelu dostatočne presne cieľový systém na daný účel a b) počítač poskytuje dostatočne presné riešenia týchto rovníc. Odborníci na ne odkazujú ako na problém validácie a overovania. V praxi sa často stretávame s verziou problému Duhem, pretože jeden môže vyhodnotiť iba „čistý výsledok“simulácie a nie je možné riešiť tieto dva problémy jeden po druhom. To viedlo vedcov k vývoju rôznych metód na testovanie, či je výsledok simulácie na cieli; diskusiu o nich nájdete vo Winsbergu (2009, 2010).

Počítačové simulácie sú tiež heuristicky dôležité. Môžu navrhovať nové teórie, modely a hypotézy, napríklad založené na systematickom skúmaní priestoru parametrov modelu (Hartmann 1996). Počítačové simulácie však nesú aj metodologické riziká. Môžu poskytnúť zavádzajúce výsledky, pretože v dôsledku diskrétnej povahy výpočtov vykonaných na digitálnom počítači umožňujú iba skúmanie časti celého priestoru parametrov; a tento podpriestor nemusí odhaliť určité dôležité vlastnosti modelu. Závažnosť tohto problému je nejakým spôsobom zmiernená rastúcou silou moderných počítačov. Dostupnosť výpočtovej sily však môže mať aj nepriaznivé účinky. Môže povzbudiť vedcov, aby urýchlene prišli so stále zložitejšími, ale koncepčne predčasnými modelmi,zahŕňajúc zle pochopené predpoklady alebo mechanizmy a príliš veľa dodatočných nastaviteľných parametrov (na diskusiu o súvisiacom probléme v kontexte jednotlivých hereckých modelov v spoločenských vedách pozri Schnell 1990). Môže to viesť k zvýšeniu empirickej primeranosti - čo môže byť vítané napríklad v prípade predpovede počasia - ale nie nevyhnutne k lepšiemu porozumeniu základných mechanizmov. Výsledkom je, že použitie počítačových simulácií môže zmeniť váhu, ktorú pripisujeme rôznym vedeckým cieľom. Na záver, dostupnosť počítačovej energie môže vedcov zviesť k výpočtom, ktoré nemajú taký stupeň dôveryhodnosti, aký by sa od nich očakával. Stáva sa to napríklad vtedy, keď sa počítače používajú na propagáciu distribúcie pravdepodobnosti dopredu,ktoré sa potom považujú za pravdepodobnosti relevantné pre rozhodnutie, aj keď sa ukáže, že nie sú podrobnejšie preskúmané (pozri Frigg a kol. 2012). Preto je dôležité, aby sme sa nenechali unášať prostriedkami, ktoré nové výkonné počítače ponúkajú, a tým umiestniť mimo dohľadu skutočné ciele výskumu.

3.2 Konverzia poznatkov o modeli na znalosti o cieli

Keď budeme mať znalosti o modeli, tieto znalosti sa musia „preložiť“do znalostí o cieľovom systéme. V tomto okamihu sa opäť stáva dôležitá reprezentačná funkcia modelov. Modely nás môžu poučiť o povahe reality, iba ak predpokladáme, že (aspoň niektoré) aspekty modelu majú náprotivky na svete. Ak je však vzdelávanie spojené s reprezentáciou a ak existujú rôzne druhy reprezentácie (analógie, idealizácie atď.), Potom existujú aj rôzne druhy vzdelávania. Ak máme napríklad model, ktorý považujeme za realistické zobrazenie, prenos poznatkov z modelu do cieľa sa uskutočňuje iným spôsobom, ako keď sa zaoberáme analógom alebo modelom, ktorý zahŕňa idealizáciu predpokladov.

Aké sú tieto rôzne spôsoby učenia? Aj keď bolo vypracovaných veľa prípadových štúdií o tom, ako určité špecifické modely fungujú, nezdá sa, že by existovali všeobecné správy o tom, ako sa dosahuje prenos poznatkov z modelu k jeho cieľu (toto je možné s výnimkou teórií analogického zdôvodnenia, pozri referencie vyššie). Je to ťažká otázka, ale je to otázka, ktorá si zaslúži viac pozornosti, ako sa doteraz venovala.

4. Modely a teória

Jednou z najzložitejších otázok v súvislosti s modelmi je ich vzťah k teóriám. Oddelenie modelov a teórie je veľmi hmlisté a v žargóne mnohých vedcov je často ťažké, ak nie nemožné, nakresliť čiaru. Otázka teda znie: existuje rozdiel medzi modelmi a teóriami a ak áno, ako sa vzťahujú k sebe navzájom?

Všeobecne povedané, pojmy „model“a „teória“sa niekedy používajú na vyjadrenie niekoho prístupu k určitému vednému odboru. Fráza „je to len model“naznačuje, že predmetná hypotéza sa uplatňuje iba predbežne alebo je dokonca známa ako nepravdivá, zatiaľ čo niečo je označované ako „teória“, ak nadobudlo určitý stupeň všeobecného prijatia. Tento spôsob kreslenia čiary medzi modelmi a teóriami však nie je užitočný pre systematické chápanie modelov.

4.1 Dva extrémy: syntaktický a sémantický pohľad na teórie

Syntaktický pohľad na teórie, ktorý je neoddeliteľnou súčasťou logického pozitivistického obrazu vedy, vytvára teóriu ako množinu viet v axiomatizovanom systéme logiky prvého poriadku. V rámci tohto prístupu sa pojem model používa v širšom a užšom zmysle. V širšom zmysle je model iba systémom sémantických pravidiel, ktoré interpretujú abstraktný počet a štúdium modelu znamená skúmanie sémantiky vedeckého jazyka. V užšom zmysle je model alternatívnou interpretáciou určitého počtu (Braithwaite 1953, Campbell 1920, Nagel 1961, Spector 1965). Ak napríklad zoberieme matematiku použitú v kinetickej teórii plynov a interpretujeme podmienky tohto počtu spôsobom, ktorý ich vedie k biliardovým guľkám, sú gulečné gule vzorom kinetickej teórie plynov. Navrhovatelia syntaktického pohľadu sa domnievajú, že takéto modely nie sú pre vedu relevantné. Modely, ktoré zastávajú, sú zbytočnými dodatkami, ktoré majú prinajmenšom pedagogickú, estetickú alebo psychologickú hodnotu (Carnap 1938, Hempel 1965; pozri tiež Bailer-Jones 1999).

Sémantický pohľad na teórie (pozri napr. Van Fraassen 1980, Giere 1988, Suppe 1989 a Suppes 2002) zvracia toto stanovisko a vyhlasuje, že by sme sa mali úplne vyhnúť formálnemu počtu a chápať teóriu ako skupinu modelov. Aj keď rôzne verzie sémantického pohľadu predpokladajú odlišnú predstavu modelu (pozri vyššie), všetci súhlasia s tým, že modely sú ústrednou jednotkou vedeckého teoretizovania.

4.2 Modely ako nezávislé od teórií

Jednou z najvýraznejších kritík sémantického pohľadu je, že nesprávne umiestňuje miesto modelov vo vedeckej budove. Modely sú relatívne nezávislé od teórie, skôr ako ich tvoria; alebo aby používali slogan Morrison (1998), sú „autonómnymi agentmi“. Táto nezávislosť má dva aspekty: konštrukciu a fungovanie (Morgan a Morrison 1999).

Pohľad na to, ako sú modely konštruované v skutočnej vede, ukazuje, že nie sú úplne odvodené od údajov ani z teórie. Teórie nám neposkytujú algoritmy na konštrukciu modelu; nie sú to „predajné automaty“, do ktorých je možné vložiť problém a objavia sa modely (Cartwright 1999, kapitola 8). Modelovanie je umenie a nie mechanický postup. Londýnsky model supravodivosti nám poskytuje dobrý príklad tohto vzťahu. Hlavná rovnica modelu nemá žiadne teoretické opodstatnenie (v tom zmysle, že by mohla byť odvodená od elektromagnetickej alebo inej základnej teórie) a je motivovaná výlučne na základe fenomenologických úvah (Cartwright et al. 1995). Alebo, inak povedané,model bol skonštruovaný „zdola nahor“a nie „zhora nadol“, a preto sa teší veľkej nezávislosti od teórie.

Druhým aspektom nezávislosti modelov je to, že vykonávajú funkcie, ktoré nemohli vykonávať, ak boli súčasťou teórií alebo boli od nich silne závislé.

Modely ako doplnok teórií. Teória môže byť neúplne špecifikovaná v tom zmysle, že ukladá určité všeobecné obmedzenia, ale mlčí o podrobnostiach konkrétnych situácií, ktoré poskytuje model (Redhead 1980). Osobitný prípad tejto situácie je, keď je známa kvalitatívna teória a model zavádza kvantitatívne opatrenia (Apostel 1961). Redheadov príklad pre teóriu, ktorá je týmto spôsobom neurčená, je teória axiomatického kvantového poľa, ktorá ukladá kvantové polia iba určité všeobecné obmedzenia, ale neposkytuje popis konkrétnych polí.

Zatiaľ čo sa zdá, že Redhead a iní považujú prípady tohto druhu za mimoriadne zvláštne, Cartwright (1983) tvrdí, že sú skôr pravidlom ako výnimkou. Podľa jej názoru základné teórie, ako je klasická mechanika a kvantová mechanika, vôbec nereprezentujú, pretože neopisujú situáciu v skutočnom svete. Zákony v týchto teóriách sú schémy, ktoré je potrebné konkretizovať a vyplniť podrobnosťami o konkrétnej situácii, čo je úloha, ktorú vykonáva model.

Modely vstúpia, keď sú teórie príliš zložité na to, aby ich bolo možné zvládnuť. Teória môže byť príliš komplikovaná na to, aby sa s ňou zaobchádzalo. V takom prípade sa môže použiť zjednodušený model, ktorý umožňuje riešenie (Apostel 1961, Redhead 1980). Napríklad kvantová chromodynamika sa nedá ľahko použiť na štúdium hadrónovej štruktúry jadra, hoci je to základná teória tohto problému. Aby sa obišli tento problém, fyzici konštruujú sledovateľné fenomenologické modely (napr. Model MIT bag), ktoré účinne opisujú príslušné stupne voľnosti uvažovaného systému (Hartmann 1999). Výhodou týchto modelov je, že prinášajú výsledky, keď teórie mlčia. Ich nevýhoda spočíva v tom, že často nie je jasné, ako chápať vzťah medzi teóriou a modelom, pretože tieto dva vzťahy sú, striktne povedané, rozporné.

Extrémnejším prípadom je použitie modelu, keď nie sú k dispozícii žiadne teórie. S touto situáciou sa stretávame vo všetkých oblastiach, ale obzvlášť bujne sa vyskytuje v biológii a ekonómii, kde sa často nevyskytujú zastrešujúce teórie. Modely, ktoré vedci potom konštruujú na riešenie situácie, sa niekedy označujú ako „náhradné modely“(Groenewold 1961).

Modely ako predbežné teórie. Pojem modely ako náhrady za teórie úzko súvisí s pojmom vývojový model. Tento termín bol vytvorený Leplinom (1980), ktorý poukázal na to, aké užitočné modely boli vo vývoji ranej kvantovej teórie, a teraz sa používa ako zastrešujúci pojem pokrývajúci prípady, v ktorých sú modely nejakým predbežným cvičením teórie.

Úzko súvisí pojem sondových modelov (tiež „študijných modelov“alebo „hračkových modelov“). Sú to modely, ktoré nevykonávajú reprezentačnú funkciu a neočakáva sa, že by nás poučili o všetkom, čo presahuje samotný model. Účelom týchto modelov je otestovať nové teoretické nástroje, ktoré sa neskôr používajú na vytváranie reprezentatívnych modelov. V teórii poľa, napríklad tzv φ ⁴ -Model bol študovaný značne nie preto, že predstavuje čokoľvek reálne (to je dobre známe, že to tak nie je), ale preto, že slúži niekoľko heuristických funkcií. Jednoduchosť φ ⁴- model umožňuje fyzikovi „získať pocit“, aké sú kvantové teórie poľa, a extrahovať niektoré všeobecné vlastnosti, ktoré tento jednoduchý model zdieľa s komplikovanejšími. Dá sa vyskúšať zložité techniky, ako je renormalizácia v jednoduchom prostredí a je možné sa zoznámiť s mechanizmami - v tomto prípade so zlomením symetrie - ktoré možno použiť neskôr (Hartmann 1995). To platí nielen pre fyziku. Ako zdôrazňuje Wimsatt (1987), falošné modely v genetike môžu vykonávať mnoho užitočných funkcií, medzi nimi aj nasledujúce: falošný model môže pomôcť zodpovedať otázky o realistickejších modeloch, poskytnúť priestor na zodpovedanie otázok o vlastnostiach komplexnejších modelov, “vylúčiť fenomény, ktoré by inak neboli viditeľné,slúžia ako obmedzujúci prípad všeobecnejšieho modelu (alebo dva falošné modely môžu definovať extrém kontinua prípadov, v ktorých má skutočný prípad ležať), alebo to môže viesť k identifikácii relevantných premenných a odhadu ich hodnôt.

5. Modely a ďalšie diskusie vo filozofii vedy

Debata o vedeckých modeloch má dôležité následky pre ďalšie diskusie vo filozofii vedy. Dôvodom je to, že debaty o vedeckom realizme, redukcionizme, výklade a zákonoch prírody boli tradične formulované ako teórie, pretože iba nositeľmi vedeckých poznatkov boli iba teórie. Otázkou teda je, či a ak áno, ako sa zmení diskusia o týchto veciach, keď presunieme zameranie z teórií na modely. Doteraz sa nevyvinuli žiadne komplexné účty založené na modeloch o žiadnej z týchto otázok; modely však v diskusiách o týchto témach zanechali určité stopy.

5.1 Modely a debata o realite verzus antirealizmus

Tvrdí sa, že prax pri budovaní modelu uprednostňuje antirealizmus pred realizmom. Antirealisti zdôrazňujú, že pravda nie je hlavným cieľom vedeckého modelovania. Napríklad Cartwright (1983) uvádza niekoľko prípadových štúdií, ktoré dokazujú, že dobré modely sú často falošné a že údajne pravdivé teórie nemusia moc pomôcť, pokiaľ ide o porozumenie, povedzme, prácu lasera.

Realisti popierajú, že falošnosť modelov znemožňuje realistický prístup k vede tým, že poukazujú na to, že dobrý model, ktorý nie je doslova pravdivý, je spravidla aspoň približne pravdivý. Laymon (1985) tvrdí, že predpovede modelu sa zvyčajne zlepšia, keď uvoľníme idealizácie (tj de-idealizujú model), ktoré berie na podporu realizmu (pozri tiež McMullin 1985, Nowak 1979 a Brzezinski a Nowak 1992).

Okrem obvyklých sťažností týkajúcich sa nepolapiteľnosti pojmu približnej pravdy, antirealisti vzniesli námietku s touto odpoveďou z dvoch (súvisiacich) dôvodov. Po prvé, ako zdôrazňuje Cartwright (1989), nie je dôvod predpokladať, že človek môže vždy vylepšiť model pridaním de idealizačných korekcií. Po druhé, zdá sa, že uvedený postup nie je v súlade s vedeckou praxou. Je neobvyklé, že vedci investujú prácu do opakovaného de idealizácie existujúceho modelu. Skôr, keď sa úpravy príliš zapájajú, prechádzajú na úplne iný modelovací rámec (Hartmann 1998). Príkladom sú rôzne modely atómového jadra. Keď sa zistí, že škrupinové efekty sú dôležité na pochopenie rôznych javov,(hromadný) model kvapiek tekutín bol odložený a na základe týchto zistení bol vyvinutý model (jednozložkových) obalov. Ďalším problémom s de idealizáciou je to, že väčšina idealizácií nie je „kontrolovaná“. Nie je napríklad jasné, akým spôsobom by bolo možné de-idealizovať model MIT-Bag, aby sa nakoniec dospelo k kvantovej chromodynamike, údajne správnej základnej teórii.

Ďalším antirealistickým argumentom, „argumentom o nekompatibilných modeloch“, je východiskovým bodom zistenie, že vedci často úspešne používajú niekoľko nekompatibilných modelov jedného a toho istého cieľového systému na prediktívne účely (Morrison 2000). Tieto modely sa zdajú navzájom protichodné, pretože rovnakému cieľovému systému pripisujú rôzne vlastnosti. Napríklad v jadrovej fyzike model tekutej kvapky skúma analógiu atómového jadra s (nabitou) kvapkou tekutiny, zatiaľ čo shell model opisuje jadrové vlastnosti z hľadiska vlastností protónov a neutrónov, zložiek atómového jadra. Zdá sa, že táto prax spôsobuje problém pre vedecký realizmus. Realisti si zvyčajne myslia, že existuje predpovedný úspech teórie a jej existencia aspoň približne pravdivá. Ak je však niekoľko teórií toho istého systému predpovedateľne úspešných a ak sú tieto teórie vzájomne nekonzistentné, nemôžu byť všetky pravdivé, dokonca ani približne.

Realisti môžu na tento argument reagovať rôznymi spôsobmi. Po prvé, môžu napadnúť tvrdenie, že príslušné modely sú skutočne predvídateľne úspešné. Ak modely nie sú dobrými prediktormi, argument sa zablokuje. Po druhé, môžu brániť verziu perspektívneho realizmu (Giere 1999, Rueger 2005), podľa ktorej každý model odhaľuje jeden aspekt daného fenoménu a keď sa vezmú do úvahy spolu, objaví sa úplný (alebo plnší) aspekt. Po tretie, realisti môžu poprieť, že problém je na prvom mieste, pretože vedecké modely, ktoré sú vždy tak či onak idealizované, a teda prísne povedané nepravdivé, sú iba nesprávnym prostriedkom na vyjadrenie skutočnosti o realizme.

5.2 Model a redukcionizmus

Problém viacerých modelov uvedený v poslednej časti vyvoláva otázku, ako sú rôzne modely prepojené. Je zrejmé, že viaceré modely toho istého cieľového systému vo všeobecnosti nemajú deduktívny vzťah, pretože si často navzájom odporujú. Vzhľadom na to, že väčšina z týchto modelov sa javí ako nevyhnutná pre prax vedy, zdá sa, že jednoduchý obraz organizácie vedy podľa Nagelovho (1961) modelu redukcie alebo Oppenheimovho a Putnamovho (pyramídového) obrazu (1958) nie je pravdepodobný.

Niektorí navrhli (Cartwright 1999, Hacking 1983) obrázok vedy, podľa ktorej neexistujú systematické vzťahy, ktoré by držali medzi rôznymi modelmi. Niektoré modely sú zviazané, pretože predstavujú rovnaký cieľový systém, to však neznamená, že vstupujú do akýchkoľvek ďalších vzťahov (deduktívnych alebo inak). Sme konfrontovaní s mozaikou modelov, z ktorých všetky držia ceteris paribus vo svojich špecifických oblastiach použiteľnosti (pozri tiež články zozbierané vo Falkenburgu a Muschiku 1998).

Niektorí argumentujú, že tento obrázok je prinajmenšom čiastočne nesprávny, pretože existujú rôzne zaujímavé vzťahy medzi rôznymi modelmi alebo teóriami. Tieto vzťahy siahajú od kontrolovaných aproximácií cez singulárne medzné vzťahy (Batterman 2004) po štrukturálne vzťahy (Gähde 1997) a skôr voľné vzťahy nazývané príbehy (Hartmann 1999; pozri tiež Bokulich 2003). Tieto návrhy boli vypracované na základe prípadových štúdií (napríklad tzv. Efektívnych kvantových teórií poľa, pozri Hartmann 2001) a zostáva sa zistiť, či je možné uviesť všeobecnejší prehľad týchto vzťahov a či je možné hlbšie zdôvodniť môže sa im poskytnúť napríklad Bayesovský rámec (prvé kroky k Bayesovskému pochopeniu redukcie sa nachádzajú v Dizadji-Bahmani et al. 2011).

5.3 Modely a zákony prírody

Všeobecne sa usudzuje, že veda sa zameriava na objavovanie prírodných zákonov. Filozofi zase čelili výzve vysvetliť, aké prírodné zákony sú. Podľa dvoch v súčasnosti dominantných účtov, najlepšieho systémového prístupu a univerzálneho prístupu sa prírodné zákony chápu ako univerzálne, čo znamená, že sa vzťahujú na všetko, čo na svete existuje. Nezdá sa, že by toto prijatie zákona bolo na hraniciach s názorom, že modely sú stredobodom vedeckej teórie. Akú úlohu zohrávajú vo vede všeobecné zákony, ak sú to modely, ktoré predstavujú dianie vo svete a ako súvisia modely a zákony?

Jednou z možných reakcií je tvrdiť, že zákony prírody riadia entity a procesy skôr v modeli ako vo svete. Základné zákony o tomto prístupe neuvádzajú fakty o svete, ale platia pre entity a procesy v modeli. Rôzne varianty tohto pohľadu presadzovali Cartwright (1983, 1999), Giere (1999) a van Fraassen (1989). Prekvapivo sa zdá, že realisti o zákonoch na túto výzvu nezareagovali, a preto zostáva otvorenou otázkou, či (a ak áno, ako) je možné zladiť realistické chápanie zákonov a modelový prístup k vede.

5.4 Modely a vedecké vysvetlenie

Prírodné zákony zohrávajú dôležitú úlohu v mnohých vysvetleniach vysvetlenia, najvýznamnejšie v deduktívno-nomologickom modeli a v zjednocujúcom prístupe. Tieto účty nanešťastie zdedia problémy, ktoré súvisia so vzťahom medzi modelmi a zákonmi. Toto nám dáva dve možnosti. Každý môže tvrdiť, že pri výkladoch sa nemusia dodržať zákony, ide o myšlienku, ktorá sa používa v pragmatickej teórii vysvetlenia van Fraassena (1980) a prístupoch k kauzálnemu vysvetleniu, ako je napríklad Woodwardova (2003). Podľa posledného menovaného sú modely nástrojmi na zisťovanie príčinných vzťahov, ktoré existujú medzi určitými skutočnosťami alebo procesmi, a práve tieto vzťahy vykonávajú vysvetľujúcu prácu. Alebo je možné presunúť vysvetľujúcu záťaž na modely. Pozitívnym návrhom v tomto smere je Cartwrightov tzv. „Simulacrum vysvetlenie“,čo naznačuje, že fenomén vysvetlíme vytvorením modelu, ktorý sa hodí do základného rámca veľkej teórie (1983, kapitola 8). Z tohto dôvodu je samotným modelom vysvetlenie, ktoré hľadáme. Toto je štvorce so základnými vedeckými intuíciami, ale necháva nás otázka, aký pojem vysvetlenie funguje (pozri tiež Elgin a Sober 2002). Bokulich (2008, 2009) sleduje podobnú líniu uvažovania a považuje vysvetľujúcu silu modelov za úzko súvisiacu s ich fiktívnou povahou. Toto je štvorce so základnými vedeckými intuíciami, ale necháva nás otázka, aký pojem vysvetlenie funguje (pozri tiež Elgin a Sober 2002). Bokulich (2008, 2009) sleduje podobnú líniu uvažovania a považuje vysvetľujúcu silu modelov za úzko súvisiacu s ich fiktívnou povahou. Toto je štvorce so základnými vedeckými intuíciami, ale necháva nás otázka, aký pojem vysvetlenie funguje (pozri tiež Elgin a Sober 2002). Bokulich (2008, 2009) sleduje podobnú líniu uvažovania a považuje vysvetľujúcu silu modelov za úzko súvisiacu s ich fiktívnou povahou.

6. Záver

Modely hrajú dôležitú úlohu vo vede. Ale aj napriek tomu, že medzi filozofmi vzbudili značný záujem, v našom chápaní toho, aké modely sú a ako fungujú, stále existujú významné medzery.

Bibliografia

• Achinstein, Peter (1968), Concepts of Science. Filozofická analýza. Baltimore: Johns Hopkins Press.
• Ackerlof, George A (1970), „Trh s citrónmi“: Neistota kvality a trhový mechanizmus “, Quarterly Journal of Economics 84: 488–500.
• Ankeny, Rachel (2009), „Modelové organizmy ako fikcie“, na Mauricio Suárez (ed.): Beletrie vo vede, filozofické eseje o modelovaní a idealizácii, Londýn: Routledge, 194–204.
• Apostel, Leo (1961), „Smerom k formálnemu štúdiu modelov v neformálnych vedách“, Freudenthal 1961, 1-37.
• Bailer-Jones, Daniela M. (1999), „Sledovanie vývoja modelov vo filozofii vedy“, v Magnani, Nersessian a Thagard 1999, 23–40.
• ––– (2003) „Keď reprezentujú vedecké modely“, Medzinárodné štúdie vo filozofii vedy 17: 59–74.
• ––– a Bailer-Jones CAL (2002), „Modelové údaje: analógie v neurónových sieťach, simulované žíhanie a genetické algoritmy“, Magnani a Nersessian 2002: 147–165.
• Barbrousse, Anouk a Pascal Ludwig (2009), „Beletrie a modely“, Na Mauricio Suárez (ed.): Beletrie vo vede, Filozofické eseje o modelovaní a idealizácii, Londýn: Routledge, 56–75.
• ––– Sara Franceschelli, Cyrille Imbert (2009), „Počítačové simulácie ako experimenty“, Synthese, 169 (3): 557–574.
• Batterman, Robert (2004), „Medziinštitucionálne vzťahy vo fyzike“, Stanfordská encyklopédia filozofie (vydanie z jar 2004), Edward N. Zalta (ed.), URL = https://plato.stanford.edu/archives/spr2004/ vstupy / fyzikálne vzájomne prepájajú /.
• Bell, John a Moshé Machover (1977), Kurz matematickej logiky, Amsterdam: Severný Holland.
• Čierna, Max (1962), modely a metafory. Štúdium jazykov a filozofie. Ithaca, New York: Cornell University Press.
• Bogen, James a James Woodward (1988), „Saving the Phenomena“, Philosophical Review 97: 303–352.
• Bokulich, Alisa (2003), „Horizontálne modely: od pekárov po mačky“, filozofia vedy 70: 609–627.
• ––– (2008), Preskúmanie kvantovo-klasického vzťahu: Za redukcionizmom a pluralizmom, Cambridge: Cambridge University Press.
• ––– (2009), „Vysvetľujúce beletrie“, In: Mauricio Suárez (ed.): Beletrie vo vede. Filozofické eseje o modelovaní a idealizácii Londýn: Routledge, 91–109.
• Braithwaite, Richard (1953), Scientific Explanation. Cambridge: Cambridge University Press.
• Brewer, WF a CA Chinn (1994), „Reakcie vedcov na neobvyklé údaje: Dôkazy z psychológie, histórie a filozofie vedy“, v: Zborník z bienále stretnutí Asociácie filozofie vied 1994, zväzok 1: Sympóziá a Invited Papers, 304–313.
• Brown, James (1991), Laboratórium mysle: Myšlienkové experimenty v prírodných vedách. Londýn: Routledge.
• Brzezinski, Jerzy a Leszek Nowak (ed.) (1992), Idealization III: Aproximation and Truth. Amsterdam: Rodopi.
• Callender, Craig a Jonathan Cohen (2006), „Neexistuje žiadny osobitný problém o vedeckom zastúpení,“pripravuje sa Theoria.
• Campbell, Norman (1920), Physics: The Elements. Cambridge: Cambridge University Press. Pretlačené ako základy vedy. New York: Dover, 1957.
• Carnap, Rudolf (1938), „Základy logiky a matematiky“, v Otto Neurath, Charles Morris a Rudolf Carnap (ed.), Medzinárodná encyklopédia zjednotenej vedy. Vol. 1. Chicago: University of Chicago Press, 139 - 213.
• Cartwright, Nancy (1983), How Laws of Physics Lie. Oxford: Oxford University Press.
• ––– (1989), Prírodné kapacity a ich meranie. Oxford: Oxford University Press.
• ––– (1999), The Dappled World. Štúdia hraníc vedy. Cambridge: Cambridge University Press.
• ––– Towfic Shomar a Mauricio Suárez (1995), „The Tool-box of Science“, v Herfel 1995, 137 - 150.
• Contessa, Gabrielle (2007) „Vedecké zastúpenie, interpretácia a náhradné zdôvodnenie“, Filozofia vedy 74 (1): 48–68.
• ––– (2010), „Vedecké modely a fiktívne objekty“, Synthese 172 (2), 215–229.
• Da Costa, Newton a Steven French (2000) „Modely, teórie a štruktúry: tridsať rokov ďalej“, Philosophy of Science 67, Supplement, S116–127.
• ––– (2003), veda a čiastočná pravda: jednotný prístup k modelom a vedecké zdôvodnenie. Oxford: Oxford University Press.
• Dizadji-Bahmani, Foad, Roman Frigg a Stephan Hartmann (2011) „Potvrdenie a zníženie: Bayesovský účet“, Synthese 179 (2): 321–38.
• Downes, Stephen (1992), „Význam modelov v teorizácii: deflačný sémantický pohľad“. Zborník Združenia filozofickej vedy, zv. 1, vyd. David Hull a kol., 142–153. East Lansing: Asociácia filozofie vedy.
• Elgin, Catherine (2010), „Rozprávanie inštancií“, In: Roman Frigg a Matthew Hunter (eds.): Beyond Mimesis and Nominalism: Reprezentácia v umení a vede Berlin a Ney York: Springer, 1-17.
• Elgin, Mehmet a Elliott Sober (2002), „Cartwright o vysvetlení a idealizácii“, Erkenntnis 57: 441–50.
• Falkenburg, Brigitte a Wolfgang Muschik (eds.) (1998), Modely, Teórie a disentita vo fyzike, Philosophia Naturali s 35.
• Fine, Arthur (1993), “Fictionalism”, Midwest Studies in Philosophy 18: 1-18.
• Forster, Malcolm a Elliott Sober (1994), „Ako zistiť, kedy jednoduché, jednotnejšie alebo menej ad hoc teórie poskytnú presnejšie predpovede“, British Journal for the Philosophy of Science 45: 1–35.
• Freudenthal, Hans (ed.) (1961), Koncepcia a úloha modelu v matematike a prírodných a spoločenských vedách. Dordrecht: Reidel.
• Frigg, Roman (2006), „Vedecké zastúpenie a sémantický pohľad na teórie“, Theoria 55: 37–53.
• ––– a Julian Reiss (2009), „Filozofia simulácie: horúce nové čísla alebo rovnaký starý guláš?“, Synthese 169 (3): 593–613.
• ––– (2010a), „Beletria vo vede“, In: John Woods (ed.): Beletrie a modely: New Eseje, Mníchov: Philosophia Verlag, 247–287
• ––– (2010b), „Modely a fikcia“, Synthese, 172 (2): 251–268
• ––– (2010c), „Beletrické a vedecké zastúpenie“, In: Roman Frigg a Metthew Hunter (ed.): Beyond Mimesis a Ninalinalism: Reprezentácia v umení a vede, Berlín a Ney York: Springer, 97–138.
• ––– Seamus Bradley, Dôvod L. Machete a Leonard A. Smith (2012), „Pravdepodobné predpovede: Prečo je modelová nedokonalosť tableta s jedom“, prichádza v Hanne Anderson, Dennis Dieks, Gregory Wheeler, Wenceslao Gonzalez a Thomas Uebel (eds): Nové výzvy pre filozofiu vedy, Berlín a New York: Springer.
• Gähde, Ulrich (1997), „Anomálie a revízia teórií-sietí. Poznámky o pokroku ortuťových periheliónov “, v Marisa Dalla Chiara et al. (eds.), Structures and Norms in Science. Dordrecht: Kluwer.
• Galison, Peter (1997) Image and Logic. Materiálná kultúra mikrofyziky. Chicago: Chicago: University of Chicago Press.
• Gendler, Tamar (2000) Myšlienkový experiment: O právomociach a medziach imaginárnych prípadov. New York a Londýn: Garland.
• Gibbard, Allan a Hal Varian (1978), „Economic Models“, Journal of Philosophy 75: 664–677.
• Giere, Ronald (1988), Vysvetlenie vedy: kognitívny prístup. Chicago: University of Chicago Press.
• ––– (1999), Science without Laws. Chicago: University of Chicago Press.
• ––– (2004), „Ako sa používajú modely na znázornenie reality“, Philosophy of Science 71, Supplement, S742–752.
• ––– (2009), „Prečo by sa vedecké modely nemali považovať za umelecké diela“, In: Mauricio Suárez (ed.): Beletrie vo vede. Filozofické eseje o modelovaní a idealizácii Londýn: Routledge, 248–258.
• Godfrey-Smith, P. (2006), „Stratégia modelovej vedy“, Biológia a filozofia, 21: 725–740.
• ––– (2009), „Modely a fikcie vo vede“, filozofické štúdie, 143: 101–116.
• Groenewold, HJ (1961), „Fyzikálny model“, Freudenthal 1961, 98–103.
• Hacking, Ian (1983), zastupovanie a vedľajší účastník. Cambridge: Cambridge University Press.
• Harris, Todd (2003), „Dátové modely a získavanie a manipulácia s údajmi“, Philosophy of Science 70: 1508–1517.
• Hartmann, Stephan (1995), „Modely ako nástroj na konštrukciu teórie: niektoré stratégie predbežnej fyziky“, v Herfel et al. 1995, 49–67.
• ––– (1996) „Svet ako proces. Simulations in the Natural and Social Sciences “, Hegselmann a kol. 1996, 77 - 100.
• ––– (1998), „Idealizácia v kvantovej teórii poľa“, Shanks 1998, 99–122.
• ––– (1999), „Modely a príbehy vo Hadronovej fyzike“, v Morgan a Morrison 1999, 326–346.
• ––– (2001), „Efektívne teórie poľa, redukcia a vedecké vysvetlenie“, Štúdium dejín a filozofie modernej fyziky 32, 267–304.
• Hegselmann, Rainer, Ulrich Müller a Klaus Troitzsch (ed.) (1996), Modelovanie a simulácia v spoločenských vedách z hľadiska filozofie vedy. Knižnica teórie a rozhodovania. Dordrecht: Kluwer.
• Hellman, DH (ed.) (1988), Analogical Reasoning. Kluwer: Dordrecht.
• Hempel, Carl G. (1965), Aspekty vedeckého vysvetlenia a ďalšie eseje vo filozofii vedy. New York: Free Press.
• Herfel, William, Wladiyslaw Krajewski, Ilkka Niiniluoto a Ryszard Wojcicki (ed.) (1995), Teórie a modely vo vedeckom procese. (Poznanské štúdiá z filozofie vedy a humanitných vied 44.) Amsterdam: Rodopi.
• Hesse, Mary (1963), Modely and Analogy in Science. Londýn: Sheed a Ward.
• ––– (1974), Štruktúra vedeckých záverov. Londýn: Macmillan.
• Hodges, Wilfrid (1997), Kratšia teória modelu. Cambridge: Cambridge University Press.
• Holyoak, Keith a Paul Thagard (1995), Mental Leaps. Analógia v kreatívnom myslení. Cambridge, Mass.: Bradford.
• Horowitz, Tamara a Gerald Massey (eds.) (1991), Myšlienkové experimenty vo vede a filozofii. Lanham: Rowman a Littlefield.
• Hughes, RIG (1997), „Modely a reprezentácia“, Philosophy of Science 64: S325–336.
• Humphreys, Paul (2004), Rozširovanie sami: Výpočtová veda, empirizmus a vedecká metóda. Oxford: Oxford University Press.
• ––– (2009), „Filozofické novosti metód počítačovej simulácie“, Synthese 169: 615–626.
• Knuuttila, Taria (2009), „Zastúpenie, idealizácia a fikcia v ekonómii: od vydania predpokladov k epistemológii modelovania“, In: Mauricio Suárez (ed.): Beletrie vo vede. Filozofické eseje o modelovaní a idealizácii, Londýn: Routledge, 205–233.
• Kroes, Peter (1989), „Štrukturálne analógie medzi fyzikálnymi systémami“, British Journal for Philosophy of Science 40: 145–154.
• Laymon, Ronald (1982), „Vedecký realizmus a hierarchická kontrafaktuálna cesta od údajov k teórii“, zborník z dvojročného stretnutia Združenia filozofie vied, zväzok 1, 107–121.
• ––– (1985), „Optimalizácia a testovanie teórií experimentom“, v Peter Achinstein a Owen Hannaway (ed.), Experiment a pozorovanie v moderných fyzikálnych vedách. Cambridge, Mass.: MIT Press, 147 - 173.
• ––– (1991), „Myšlienkové experimenty Stevina, Macha a Gouya: Myšlienkové experimenty ako ideálne hranice a sémantické domény“, Horowitz a Massey 1991, 167–91.
• Leng, Mary (2010), matematika a realita, Oxford.
• Leonelli, Sabina (2010), „Údaje o obaloch na opakované použitie: databázy v modelovej biológii organizmov“, In: Howlett P, Morgan MS (ed.): Ako dobre fakty cestujú? Šírenie spoľahlivých znalostí, Cambridge: Cambridge University Press.
• Leonelli, Sabina a R. Ankeny (2012), „Prehodnotené organizmy: Epistemický vplyv databáz na modelovú biológiu organizmov“, Štúdium v histórii a filozofii biologických a biomedicínskych vied, 43, 29–36.
• Leplin, Jarrett (1980), „Úloha modelov v teórii konštrukcie“, v: T. Nickles (ed.), Scientific Discovery, Logic a Racionalita. Odkaz: Dordrecht: 267–284.
• Lloyd, Elisabeth (1984), „Sémantický prístup ku štruktúre populačnej genetiky“, Filozofia vied 51: 242–264.
• ––– (1994), Štruktúra a potvrdenie evolučnej teórie. Princeton: Princeton University Press.
• Magnani, Lorenzo a Nancy Nersessian (ed.) (2002), Zdôvodnenie založené na modeli: veda, technológia, hodnoty. Dordrecht: Kluwer.
• ––– (2012), vedecké modely nie sú fikciou: veda založená na modeli ako epistemická Warfar, pripravovaná v L. Magnani a P. Li (ed.): Filozofia a kognitívna veda: západné a východné štúdie, Heidelberg / Berlín: Springer,
• ––– a Paul Thagard (ed.) (1999), Zdôvodnenie založené na modeloch vo vedeckom objave. Dordrecht: Kluwer.
• Mäki, Uskali (1994), „Izolácia, idealizácia a pravda v ekonómii“, v Bert Hamminga a Neil B. De Marchi (ed.), Idealizácia VI: idealizácia v ekonómii. Poznaňské štúdium filozofie vied a humanitných vied, roč. 38: 147 - 168. Amsterdam: Rodopi.
• Mayo, Deborah (1996), Chyba a nárast experimentálnych znalostí. Chicago: University of Chicago Press.
• McMullin, Ernan (1968), „Čo nám hovoria fyzikálne modely?“, B. van Rootselaar a JF Staal (ed.), Logic, Methodology and Science III. Amsterdam: North Holland, 385 - 396.
• ––– (1985), „Galilská idealizácia“, Štúdium dejín a filozofie vedy 16: 247–73.
• Morgan, Mary (1999), „Učenie sa z modelov“, v Morgan a Morrison 1999, 347–88.
• ––– a Margaret Morrisonová (1999), Modely ako sprostredkovatelia. Perspektívy prírodných a sociálnych vied. Cambridge: Cambridge University Press.
• ––– a Margaret Morrisonová (1999), „Modely ako sprostredkovateľské nástroje“, In: Morgan and Morrison 1999, 10–37.
• ––– (2001) „Modely, príbehy a ekonomický svet“, Journal of Economic Methodology 8: 3, 361–84. Reprint of Fact and Fiction in Economics, editoval Uskali Mäki, 178 - 201. Cambridge: Cambridge University Press, 2002.
• ––– (2003) „Experimenty bez materiálových zásahov: modelové experimenty, virtuálne experimenty a prakticky experimenty“, In: H. Radder (ed.): Filozofia vedeckých experimentov, Pittsburgh: University of Pittsburgh Press, 217–235
• ––– a Boumans, Marcel J. (2004), „Tajomstvá skryté dvojrozmernosťou: Ekonomika ako hydraulický stroj“, In: S. de Chadarevian a N. Hopwood (ed.): Model: Tretia dimenzia Science, Stanford: Stanford University Press, 369 - 401.
• Morrison, Margaret (1998), „Modelovanie prírody: medzi fyzikou a fyzickým svetom“, Philosophia Naturalis 35: 65–85.
• ––– (1999) „Modely ako autonómni agenti“, Morgan a Morrison 1999, 38–65.
• ––– (2000), zjednocujúce vedecké teórie. Cambridge: Cambridge University Press.
• ––– (2009), Beletrie, reprezentácie a realita, In: Mauricio Suárez (ed.): Beletrie vo vede. Filozofické eseje o modelovaní a idealizácii, Londýn: Routledge, 110–135.
• ––– (2009), „Modely, meranie a počítačová simulácia: meniaca sa tvár experimentovania“, filozofické štúdie, 143 (1): 33–57.
• Mundy, Brent (1986), „O všeobecnej teórii zmysluplného zastúpenia“, Synthese 67: 391–437.
• Musgrave, Alan (1981), „Neskutočné predpoklady“v ekonomickej teórii: F-Twist Untwisted, Kyklos 34: 377–387.
• Nagel, Ernest (1961), Štruktúra vedy. Problémy v logike vedeckého vysvetlenia. New York: Harcourt, Brace a World.
• Norton, John (1991), „Myšlienkové experimenty v Einsteinovej práci“, v Horowitz a Massey 1991, 129–148.
• Nowak, Leszek (1979), Štruktúra idealizácie: smerom k systematickému výkladu marxiánskej myšlienky vedy. Usmernenie: Dordrecht.
• Oppenheim, Paul a Hilary Putnam (1958), „Jednota vedy ako pracovná hypotéza“, v Herbert Feigl, Grover Maxwell a Michael Scriven (ed.), Minnesota Studies in Philosophy of Science. Minneapolis: University of Minnesota Press, 3–36. Reprinted in the Philosophy of Science, editoval Richard Boyd a kol., Ch. 22. Cambridge, Mass.: MIT Press, 1991.
• Parker, WS (2008), „Franklin, Holmes a Epistemológia počítačovej simulácie“, Medzinárodné štúdie vo filozofii vedy 22 (2): 165–183.
• ––– (2009): „Skutočne záležitosť záleží? Počítačové simulácie, experimenty a významnosť “, Synthese 169: 483–496
• Peirce, Charles Sanders (1931-1958), Zbierané papiere Charlesa Sandersa Peirce. Zväzok 3. Editoval Charles Hartshorne, Paul Weiss a Arthur Burks. Harvard University Press, Cambridge, Massachusetts.
• Pincock, Christopher (2012) Matematika a vedecké zastúpenie, Oxford, Ch.12.
• Psillos, Stathis (1995), „Kognitívna súhra medzi teóriami a modelmi: prípad fyziky 19. storočia“, Herfel et al. 1995, 105–133.
• Quine, Willard Van Orman (1953), „O tom, čo existuje“, z logického hľadiska. Cambridge, Massachusetts: Harvard University Press.
• Redhead, Michael (1980), „Modely vo fyzike“, British Journal for the Philosophy of Science 31: 145–163.
• Reiss, Julián (2003), „Kauzálna inferencia v abstraktných alebo siedmich mýtoch o experimentoch myslenia“, v výskumnom projekte Kauzalita: Metafyzika a metódy. Technická správa 03/02. LSE.
• ––– (2006), „Beyond Kapacity“, v Luc Bovens a Stephan Hartmann (eds.), Nancy Cartwright's Philosophy of Science. Londýn: Routledge.
• Rohrlich, Fritz (1991) „Počítačové simulácie vo fyzikálnych vedách“, v zborníku Združenia filozofie vied, roč. 2, editoval Arthur Fine a kol., 507 - 518. East Lansing: Asociácia filozofie vedy.
• Rueger, Alexander (2005), „Perspektívne modely a zjednotenie teórií“, British Journal for Philosophy of Science 56.
• Schnell, Rainer (1990), „Computersimulation und Theoriebildung in den Sozialwissenschaften“, Kölner Zeitschrift für Soziologie und Sozialpsychologie 1, 109–128.
• Schaffner, Kenneth F. (1969, „Watsonov-Crickov model a redukcionizmus“), British Journal for Philosophy of Science, 20 (4): 325–348.
• Shanks, Niall (ed.). (1998), Idealization in Contemporary Physics. Amsterdam: Rodopi.
• Sismondo, Sergio a Snait Gissis (ed.) (1999), Modeling and Simulation. Osobitné vydanie vedy v kontexte 12.
• Skyrms, Brian (1996), Vývoj sociálnej zmluvy. Cambridge: Cambridge University Press.
• Sorensen, Roy (1992), Thought Experiments. New York: Oxford University Press.
• Spector, Marshall (1965), „Modely a teórie“, British Journal for Philosophy of Science 16: 121–142.
• Staley, Kent W. (2004), Dôkazy o top kvarku: objektivita a zaujatosť pri spolupráci experimentov. Cambridge: Cambridge University Press.
• Suárez, Mauricio (2003), „Vedecké zastúpenie: Proti podobnosti a izomorfizmu“. International Studies in Philosophy of Science 17: 225–244.
• ––– (2004), „Inferenčná koncepcia vedeckého zastúpenia“, Filozofia vedy 71, dodatok, S767–779.
• ––– a Albert Solé (2006), „O analógii medzi kognitívnym zastúpením a pravdou“, Theoria 55, 27–36.
• ––– (2009), „Vedecké fikcie ako pravidlá inferencie“In: Mauricio Suárez (ed.): Beletrie vo vede. Filozofické eseje o modelovaní a idealizácii, Routledge: London, 158–178.
• Suppe, Frederick. (1989), Sémantický pohľad na teórie a vedecký realizmus. Urbana a Chicago: University of Illinois Press.
• Večere, Patrick. (1960), „Porovnanie významu a použitia modelov v matematike a empirických vedách“, Synthèse 12: 287–301. Opakovaná tlač v Freudenthal (1961), 163 - 177 a Patrick Suppes: Štúdie metodológie a základov vedy. Vybrané dokumenty od roku 1951 do roku 1969. Dordrecht: Reidel 1969, 10–23.
• ––– (1962), „Modely údajov“, v Ernest Nagel, Patrick Suppes a Alfred Tarski (ed.), Logika, metodika a filozofia vedy: Zborník z medzinárodného kongresu z roku 1960. Stanford: Stanford University Press, 252 - 261. Pretlačené v Patrick Suppes: Štúdie metodológie a základov vedy. Vybrané dokumenty od roku 1951 do roku 1969. Dordrecht: Reidel 1969, 24–35.
• ––– (2002), Reprezentácia a invariantnosť vedeckých štruktúr. Stanford: CSLI Publications.
• Swoyer, Chris (1991), „Štrukturálne znázornenie a náhradné zdôvodnenie“, Synthese 87: 449–508.
• Teller, Paul (2001), „Twilight of the Perfect Model“, Erkenntnis 55, 393–415.
• ––– (2004), „How Dapple the World“, Philosophy of Science 71: 425–447.
• ––– (2009), Beletrie, Beletrie a Pravda vo vede, In: Mauricio Suárez (ed.): Beletrie vo vede. Filozofické eseje o modelovaní a idealizácii, Londýn: Routledge, 235–247.
• Thomson-Jones, Martin (2010), „Chýbajúce systémy a prax v oblasti hodnoty hodnoty“, Synthese 172 (2): 283–299.
• Toon, A. (2010), „Modely ako veriaci“, In: Frigg, R a Hunter, M. (eds.): Beyond Mimesis and Convention: Reprezentácia v umení a vede, Bostonské štúdiá z filozofie vedy: Springer, 71–96.
• ––– (2010), „Ontológia teoretického modelovania: Modely ako veriaci“, Synthese 172: 301–315.
• ––– (2011), „Hranie s molekulami“, Štúdium dejín a filozofie vedy 42: 580–589.
• ––– (2012), Modely snúbencov: Predstavivosť, beletria a vedecké zastúpenie, Palgrave Macmillan.
• Vaihinger, Hans (1911), Filozofia „Ako by“. Nemecký originál. Anglický preklad: London: Kegan Paul 1924.
• van Fraassen, Bas C. (1980), The Scientific Image. Oxford: Oxford University Press.
• ––– (1989), Laws and Symmetry. Oxford: Oxford University Press.
• ––– (2004), „Veda ako reprezentácia: Flouting the Criteria“, Philosophy of Science 71, Supplement, S794–804.
• ––– (2008), vedecké zastúpenie: paradoxy perspektívy, Oxford: Oxford University Press.
• Weisberg, M. (2012), Simulácia a podobnosť: Použitie modelov na porozumenie svetu, vychádzajúce z Oxford University Press, Ch. 4.
• Wimsatt, William. (1987), „Falošné modely ako prostriedky teórie Truer“, v N. Nitecki a A. Hoffman (eds.), Neutral Models in Biology. Oxford: Oxford University Press, 23–55.
• Winsberg, Eric (2001), „Simulácie, modely a teórie: komplexné fyzikálne systémy a ich reprezentácie“, Filozofia vedy 68 (Zborníky): 442–454.
• ––– (2003), „Simulované experimenty: metodológia pre virtuálny svet“, Filozofia vied 70: 105–125.
• ––– (2009), „Funkcia pre beletrie: rozširovanie rozsahu vedy“, In: Mauricio Suárez (ed.): Beletrie vo vede. Filozofické eseje o modelovaní a idealizácii, Londýn: Routledge, 197–191.
• ––– (2010, Science in Age of Computer Simulation, Chicago: Chicago University Press).
• Woodward, James (2003), Make Things Happen: Theory of Causal Vysvetlenie. New York: Oxford University Press.

Akademické nástroje

	Ako citovať tento záznam.
	Ukážku verzie tohto príspevku vo formáte PDF si môžete pozrieť na stránke Friends of the SEP Society.
	Vyhľadajte túto vstupnú tému v projekte Indiana Philosophy Ontology Project (InPhO).
	Vylepšená bibliografia tohto záznamu vo PhilPapers s odkazmi na jeho databázu.

Ďalšie internetové zdroje

[Obráťte sa na autora s návrhmi.]