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과학적 증거

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1. 개요

과학적 증거는 관찰과 가설 간의 관계에 대한 개인의 믿음에 따라 다르게 해석될 수 있으며, 이는 베이즈 추론과 연역 추론을 통해 설명된다. 칼 포퍼는 과학적 증거가 과학적 방법에서 중요한 역할을 한다고 주장했으며, 21세기 의학에서는 근거중심의학이 중요해졌다. 20세기 철학자들은 증거와 가설의 관계를 연구했으며, 단순성은 과학 이론의 중요한 기준 중 하나로 여겨진다. 대중매체에서 '과학적 증명'이라는 표현을 사용하지만, 과학자들은 절대적인 증명은 없다고 본다.

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과학적 증거
과학적 증거
정의일반적으로 가설을 반박하거나 확증하는 경향이 있는 모든 것
주요 목적과학 이론을 뒷받침하거나 반박하는 데 사용되는 경험적 증거를 제공하는 것
특징
방법론적 기초과학적 방법을 통해 얻어짐
반증 가능성이론이 틀렸음을 입증할 수 있는 가능성이 존재
경험적 증거경험적 증거에 기반함
객관성주관적 편견을 최소화하려는 노력 필요
과학적 증거의 유형
관찰자연 현상에 대한 직접적인 관찰
실험가설을 검증하기 위해 통제된 조건에서 수행하는 과정
데이터 분석통계적 방법을 사용하여 수집된 데이터를 분석
법적 측면
법정에서특정 사실이나 주장을 뒷받침하는 데 사용
증거 능력증거로서 허용되기 위한 기준 충족 필요
전문가 증인과학적 증거의 해석에 도움을 줄 수 있음
참고 자료
참고문헌국립 과학 교사 협회: 과학의 본질에 대한 연결
스탠포드 철학 백과사전: 과학의 이론과 관찰
과학적 증거의 본질: 통계적, 철학적, 경험적 고려

2. 추론의 원리

관찰과 가설 사이의 관계에 대한 개인의 가정이나 믿음은 그 관찰을 증거로 받아들일지 여부에 영향을 미친다.[3] 이러한 가정이나 믿음은 또한 개인이 관찰을 증거로 어떻게 활용하는지에도 영향을 미친다. 예를 들어, 지구의 겉보기 운동 부재는 천동설에 대한 증거로 받아들여질 수 있다. 그러나 태양중심설에 대한 충분한 증거가 제시되고 겉보기 운동 부재가 설명된 후에는 초기 관찰은 증거로서 크게 무시된다.

관찰을 증거로 확립하려는 사람에 의해 인과 관계가 제공된다는 점이 중요하다.[3] 즉, 관찰과 가설 사이의 인과 관계 자체가 관찰을 증거로 만드는 것이 아니다.

2. 1. 베이즈 추론

합리적인 관찰자들이 서로 다른 배경 지식을 가지고 있을 때, 동일한 과학적 증거로부터 서로 다른 결론을 도출할 수 있다. 예를 들어, 플로지스톤설을 연구했던 프리스틀리는 산화수은의 분해에 대한 그의 관찰을 플로지스톤을 사용하여 설명했다. 반면, 원소 이론을 개발했던 라부아지에는 동일한 관찰을 산소를 참조하여 설명했다.[4]

배경 지식의 영향을 특징짓는 보다 공식적인 방법은 베이즈 추론이다.[5] 베이즈 추론에서 믿음은 그에 대한 확신을 나타내는 백분율로 표현된다. 초기 확률(사전 확률)에서 시작하여 증거를 관찰한 후 베이즈 정리를 사용하여 그 확률을 업데이트한다.[6] 결과적으로, 동일한 사건에 대한 두 독립적인 관찰자는 사전 확률(결론과 관련된 이전 관찰)이 다르면 합리적으로 서로 다른 결론에 도달한다.

2. 2. 연역 추론

어떤 관찰이 증거가 되는지 결정하는 데 있어 배경 지식의 중요성은 삼단 논법과 같은 연역 추론을 통해 설명할 수 있다.[7] 삼단 논법에서 전제 중 하나라도 참으로 받아들여지지 않으면 결론도 받아들여지지 않는다.[32]

3. 과학적 증거의 유용성

칼 포퍼(칼 R. 포퍼)는 과학적 증거가 중추적인 역할을 하는 과학적 방법에 대한 영향력 있는 이론을 제시했다.[8] 포퍼에 따르면, 과학자는 증거를 통해 반증될 수 있는 이론을 창의적으로 개발하고, 이 이론을 알려진 사실과 비교하여 검증한다. 증거는 이론과 일치하지 않는 사실을 확립함으로써 이론이 틀렸음을 증명할 수 있지만, 아직 발견되지 않은 다른 증거가 이론과 모순될 수 있기 때문에 이론이 옳다는 것을 증명할 수는 없다.[9]

21세기에 들어 의학에서 지배적인 근거중심의학 사고방식에서는, 의학이나 건강 과학의 문제를 생각할 때, 과학적 방법에 따른 empirical evidence|경험적 증거영어가 중요시되게 되었다.

3. 1. 반증 가능성

칼 포퍼(칼 R. 포퍼)는 과학적 증거가 중추적인 역할을 하는 과학적 방법에 대한 영향력 있는 이론들을 제시했다.[8] 포퍼는 과학자가 증거 또는 알려진 사실과 이론을 비교하여 검증함으로써 반증될 수 있는 이론을 창의적으로 개발한다고 주장한다. 포퍼의 이론은 증거가 이론과 일치하지 않는 사실을 확립함으로써 이론이 틀렸음을 증명할 수 있다는 점에서 비대칭성을 보여준다. 반대로, 증거는 이론이 옳다는 것을 증명할 수 없는데, 아직 발견되지 않은 다른 증거가 이론과 일치하지 않을 수 있기 때문이다.[9]

4. 철학적 관점 vs 과학적 관점

20세기 철학자들은 증거와 가설 간의 논리적 관계를 주로 연구한 반면, 과학자들은 통계적 추론에 사용되는 데이터 생성 방식에 더 관심을 가졌다.[10] 그러나 20세기 말, 철학자들은 기존의 증거 이론들이 과학적 실천의 핵심을 놓치거나 잘못 설명하고 있음을 인식하게 되었다.[10]

철학계는 과학적 증거의 논리적 요구사항을 연구하기 위해 증거와 가설의 관계를 조사했지만, 과학적 접근 방식은 연구 대상의 사실과 맥락에 주목했다.[35] 예를 들어, 윌리엄 베크텔은 관찰이 과학적 증거로 간주되는지 여부를 결정하는 데 유용한 요소로 데이터의 명확성, 타인에 의한 재현성, 다른 방법으로 얻은 결과와의 일치성 및 타당한 이론과의 일관성을 제시했다.[36]

어떤 관찰이 증거로 간주되는지에 대한 철학적 접근은 다양하며, 대부분 증거와 가설의 관계를 중시한다. 루돌프 카르납은 접근 방식을 분류(증거가 가설을 뒷받침하는지 여부), 비교(증거가 다른 가설보다 첫 번째 가설을 더 지지하는지 여부), 정량(증거가 가설을 지지하는 정도)의 세 가지 범주로 분류했다.[37] 피터 아킨스타인은 칼 헴펠(헴펠의 까마귀), 넬슨 굿맨(그루의 역설), R. B. 브레이스웨이트, 노우우드 러셀 한슨, 웨슬리 C. 솔먼, Clark Glymour, 루돌프 카르납 등을 증거에 대해 논의한 저명한 철학자로 언급했다.[38]

교회-튜링 명제의 철학적 전제를 바탕으로 증거 평가에 대한 수학적 기준이 추론되었는데, 이는 "증거의 가장 단순하고 포괄적인 설명이 가장 정확할 가능성이 높다"는 오컴의 면도날과 유사하다.[39]

공개된 버클리 캘리포니아 대학교의 "과학 이해 101" 커리큘럼에 따르면, "가설과 이론의 검증은 과학적 과정의 핵심이다". 과학의 본질로서 "가설 검증"에 대한 철학적 신념은 과학자와 철학자들 사이에 널리 퍼져 있다. 그러나 모든 과학자의 활동이나 과학적 목표가 가설 검증만을 고려하고 있지는 않다. 예를 들어, 가이거-마스든 실험에서 어니스트 러더퍼드는 실험 결과에서 원자핵의 질량과 크기를 상당히 정확하게 계산했으며, 가설은 필요하지 않았다.[40]

4. 1. 증거에 대한 다양한 철학적 접근

20세기에는 많은 철학자들이 증거 진술과 가설 간의 논리적 관계를 연구했지만, 과학자들은 통계적 추론에 사용되는 데이터가 생성되는 방식에 중점을 두는 경향이 있었다.[10] 그러나 20세기 말, 철학자들은 과학적 실천의 핵심적인 특징들이 증거에 대한 모든 논리적 설명에 의해 간과되거나 잘못 설명되고 있다는 것을 알게 되었다.[10]

관찰을 증거로 간주할 수 있는지 여부를 결정하기 위한 다양한 철학적 접근 방식이 있었는데, 대부분 증거와 가설 간의 관계에 초점을 맞추었다. 1950년대에 루돌프 카르납은 이러한 접근 방식을 세 가지 범주로 구분했다.

  • 분류적: 증거가 가설을 확인하는지 여부
  • 비교적: 증거가 첫 번째 가설을 대안 가설보다 더 잘 뒷받침하는지 여부
  • 정량적: 증거가 가설을 뒷받침하는 정도[11]


1983년 피터 아킨스타인이 편집한 선집은 칼 헴펠, R. B. 브레이스웨이트, 노우우드 러셀 한슨, 넬슨 구드먼(그루로 유명), 루돌프 카르납, 웨슬리 C. 살몬, 클라크 글리무어 등 저명한 철학자들의 과학적 증거에 대한 간결한 발표를 제공했다.[12] 1990년 윌리엄 베크텔은 생물학자들이 절차와 증거의 신뢰성에 대한 논쟁을 해결하는 데 사용한 네 가지 요소를 제시했다.[13]

베크텔이 제시한 4가지 요소



2001년에 아킨스타인은 이 주제에 관한 자신의 책을 출판했는데, 그 책에서 그는 증거의 네 가지 개념을 구분했다.[14]

아킨스타인이 제시한 증거의 4가지 개념



아킨스타인은 다른 모든 종류의 증거는 적어도 잠재적 증거여야 하기 때문에 그의 모든 증거 개념을 잠재적 증거의 관점에서 정의했으며, 과학자들은 주로 진실된 증거를 찾지만 다른 증거 개념도 사용한다고 주장했다.

강한 처치-튜링 명제의 철학적 가정을 바탕으로, 증거 평가를 위한 수학적 기준이 추측되었으며, 이 기준은 증거에 대한 가장 단순한 포괄적인 설명이 가장 정확할 가능성이 높다는 오컴의 면도날의 아이디어와 유사하다.[16] 그러나 리처드 보이드, 마리오 붕게, 존 D. 노턴, 엘리엇 소버를 포함한 일부 철학자들은 과학에서 단순성의 역할에 대해 회의적이거나 축소적인 견해를 채택하여, 그 중요성이 과장되었다고 주장했다.[17]

가설 검정을 과학의 본질로 강조하는 것은 과학자와 철학자 모두에게 널리 퍼져 있다.[18] 그러나 철학자들은 새로운 증거와 가설을 대조함으로써 가설을 검정하는 것이 과학자들이 증거를 사용하는 모든 방법을 설명하지는 않는다는 점에 주목했다.[2] 예를 들어, 가이거-마스든 실험에서 가이거와 마스든의 실험 자문 교수인 어니스트 러더퍼드는 데이터를 사용하여 새로운 원자 모형을 개발했다. 증거를 사용하여 새로운 가설을 생성하는 이러한 사용은 때때로 귀납이라고 한다.[19]

사람이 가진 관찰과 가설의 관계에 대한 선입견이나 신념은 그 사람이 관찰한 것을 증거로 간주하는지 여부에 영향을 미친다.[28] 예를 들어, 지구가 마치 움직이지 않는 것처럼 보이는 것은 지구 중심 우주론(천동설)의 증거로 받아들여질 수 있다. 하지만 태양 중심 우주론(지동설)의 충분한 증거가 제시되고 지구가 마치 움직이지 않는 것처럼 보이는 이유가 설명되면, 초기 관찰은 증거로서 크게 감소된다.

합리적인 관찰자들이 각기 다른 배경의 신념을 가질 경우, 같은 과학적 증거에서 서로 다른 결론을 도출할 가능성이 있다. 예를 들어, 플로지스톤설을 믿었던 조셉 프리스틀리는 산화수은(II)의 분해에 대한 그의 관찰을 플로지스톤을 사용하여 설명했다. 반대로, 원소의 이론을 구축하고 있던 앙투안 라부아지에는 같은 관찰을 산소를 언급하여 설명했다.[29]

보다 공식적인 배경에 있는 신념의 효과를 특징짓는 방법은 베이즈 추정이다.[30] 베이즈 추정에서는 신념이 사람의 확신을 나타내는 확률(퍼센트)로 표현된다. 초기 확률(사전 확률)부터 시작하여, 그 후 증거를 관찰한 후 베이즈 정리를 사용하여 그 확률을 업데이트한다.[31]

4. 2. 단순성과 과학 이론

단순성은 과학 이론에 대한 일반적인 철학적 기준이다.[15] 강한 처치-튜링 명제의 철학적 가정을 바탕으로, 증거 평가를 위한 수학적 기준이 추측되었는데, 이는 증거에 대한 가장 단순하고 포괄적인 설명이 가장 정확할 가능성이 높다는 오컴의 면도날의 아이디어와 유사하다.[16] 이 기준은 공식적으로 "이상적인 원칙은 가설과 관련된 사전 확률이 알고리즘적 보편 확률에 의해 주어져야 하며, 모델의 로그 보편 확률과 모델이 주어진 데이터의 확률의 로그의 합이 최소화되어야 한다"는 것이다.[16] 그러나 리처드 보이드, 마리오 붕게, 존 D. 노턴, 엘리엇 소버를 포함한 일부 철학자들은 과학에서 단순성의 역할에 대해 회의적이거나 축소적인 견해를 채택하여, 그 중요성이 과장되었다고 주장했다.[17]

4. 3. 가설 검정과 귀납적 추론

20세기 철학자들은 증거와 가설 간의 논리적 관계를 연구했지만, 과학자들은 통계적 추론에 사용되는 데이터 생성 방식에 더 주목했다.[10] 철학자 데보라 메이오는 20세기 말까지 철학자들이 기존의 증거 이론들이 과학적 실천의 핵심적인 특징들을 놓치거나 잘못 설명하고 있다는 것을 깨달았다고 지적했다.[10]

관찰을 증거로 간주할 수 있는지 결정하기 위한 다양한 철학적 접근 방식이 있었으며, 대부분 증거와 가설 간의 관계에 초점을 맞추었다. 1950년대에 루돌프 카르납은 이러한 접근 방식을 분류적(증거가 가설을 확인하는지 여부), 비교적(증거가 첫 번째 가설을 대안 가설보다 더 잘 뒷받침하는지 여부), 정량적(증거가 가설을 뒷받침하는 정도)의 세 가지 범주로 구분했다.[11] 1983년 피터 아킨스타인이 편집한 선집에는 칼 헴펠, R. B. 브레이스웨이트, 노우우드 러셀 한슨, 넬슨 구드먼, 루돌프 카르납, 웨슬리 C. 살몬, 클라크 글리무어 등 저명한 철학자들의 과학적 증거에 대한 발표가 포함되었다.[12]

가설 검정을 과학의 본질로 강조하는 것은 과학자와 철학자 모두에게 널리 퍼져 있다.[18] 그러나 철학자들은 새로운 증거와 가설을 대조하여 가설을 검정하는 것이 과학자들이 증거를 사용하는 모든 방법을 설명하지는 않는다고 지적했다.[2] 예를 들어, 가이거-마스든 실험에서 가이거와 마스든의 실험 결과 데이터를 통해 어니스트 러더퍼드는 원자핵의 질량과 크기를 매우 정확하게 계산할 수 있었다.[19] 러더퍼드는 기존 가설을 검정하는 것뿐만 아니라 새로운 원자 모형을 개발하기 위해 데이터를 사용했다. 이러한 증거 사용 방식은 피어스에 따라 귀납이라고도 불린다.[19]

5. 의학에서의 과학적 증거

의학에서는 크게 세 가지 근거(에비던스)가 사용된다. 20세기 후반, 유럽에서는 이 중 수량화가 우선시된다는 합의가 이루어졌다.[1] 그러나 2010년대 일본에서는 여전히 세 가지 근거가 각기 다른 중요성을 가지며, 특히 메커니즘을 중시하는 경향이 강하다.[1][3] 이러한 경향은 국제적인 의학 연구 흐름과 차이를 보인다. 세계적으로는 인간 대상 연구가 증가하는 반면, 일본은 실험실 내 기초 연구에 머무르는 경우가 많다.[4]

국제 의학 학술지에는 메커니즘 기반 가설이 실제 임상 시험에서 효과가 없는 것으로 밝혀지는 사례가 많이 보고된다. 이는 메커니즘을 과도하게 강조하면 잘못된 추론으로 이어질 수 있음을 보여준다.[2] 예를 들어, 콜레라는 병원균이라는 메커니즘이 밝혀지기 전 음용수가 원인으로 밝혀졌으며, 발병 메커니즘도 명확하지 않은 경우가 많다.[5]

5. 1. 의학적 증거의 분류

의학적 증거(에비던스)는 다음 세 가지로 분류된다.[1]

  • 직관파: 전통적인 전문가
  • 메커니즘파: 클로드 베르나르를 대표로 하는 실험 의학 연구자들의 생각으로, 특정 원인이 질병을 발생시키고 결정론적으로 질병이 진행된다는 관점.
  • 수량화파: 인간 환자를 집단으로 취급하여 통계적으로 분석하는 것으로, 역학을 발전시켰다.


과학이 출현한 유럽에서도 수량화의 중요성은 쉽게 이해되지 않았다. 모두 중요하지만, 20세기 후반에는 수량화가 우선된다는 합의가 형성되었다.[1] 근거중심의학에서는 영감, 생각, 또는 자신의 경험을 자기식으로 사용하는 비체계적인 임상 경험 및 메커니즘(발생 기전)이나 동물 실험으로부터의 병태생리학적 합리화는 중요시되지 않는다.[2] 반면, 2010년대 일본에서는 세 가지 근거가 제각각인 상태이며,[1] 메커니즘이 중요하다고 믿는 의학 연구자나 의사가 많다.[3] 세계 의학 연구가 인간 대상 연구로 이행하는 경우가 많아지는 반면, 일본에서는 실험실에서의 기초 연구에 머무는 경우가 많다는 차이를 만들어내고 있다.[4]

의학 국제 학술지에는 메커니즘에 기반한 가설에서 효과가 있을 것 같아 보이지만 실제 임상 시험에서 효과가 없었던 많은 사례를 비교하는 논문이 게재되는 경우가 있으며, 이처럼 메커니즘을 도약시키는 생각은 많은 잘못된 추정을 만들어 왔다.[2] 예를 들어, 병원균이 원인이라는 메커니즘이 밝혀지지 않았더라도 콜레라는 처음에 음용수가 원인이라고 밝혀졌고, 의 발암 메커니즘도 명확하지 않은 경우가 많다.[5] 메커니즘파처럼 원인과 결과를 일일이 자세히 설명할 수 있는 것이 과학적이라고 믿는 환원론자 또는 결정론자도 많지만, 실제로는 질병에는 많은 원인이 있으며 모든 것을 분자 수준까지 환원하여 해명하는 것은 어렵다.[5]

5. 2. 근거중심의학

옛날에는 칼 포퍼 등의 철학자들이 과학적 증거가 중심적인 역할을 하는 과학적 방법에 대한 영향력 있는 이론을 제시했다.[33] 포퍼는 과학자들이 창의적으로 이론을 만들지만, 그 이론은 증거나 잘 알려진 사실과 모순될 때 반증된다고 주장했다. 포퍼의 이론은 이론과 모순되는 사실을 입증함으로써, 증거는 이론이 잘못되었다는 것을 보여줄 수 있다는 비대칭성을 제시했다. 반대로, 이론과 모순되는 아직 발견되지 않은 다른 증거가 있을 수 있으므로, 증거는 이론이 옳다는 것을 증명할 수 없다.[34]

21세기에 들어 의학에서 지배적으로 된 근거중심의학의 사고방식에서는, 의학이나 건강 과학의 문제를 생각할 때, 과학적 방법에 따른 empirical evidence|경험적 증거영어가 중요시되게 되었다.

의학의 근거(에비던스)는 다음 세 가지로 분류된다.

# 직관파: 전통적인 전문가

# 메커니즘파: 특정 원인이 질병을 발생시키고 결정론적으로 질병이 진행된다는, 클로드 베르나르를 대표로 하는 실험 의학 연구자들의 생각.

# 수량화파: 인간 환자를 집단으로 취급하여 통계적으로 분석하는 것으로, 역학을 발전시켰다.

과학이 출현한 유럽에서도 수량화의 중요성은 쉽게 이해되지 않았고, 모두 중요하지만 20세기 후반에는 수량화가 우선된다는 합의가 형성되었다. 근거중심의학에서는 영감이나 생각, 또는 자신의 경험을 자기식으로 사용하는 비체계적인 임상 경험, 그리고 메커니즘(발생 기전)이나 동물 실험으로부터의 병태생리학적 합리화는 중요시되지 않는다. 반대로, 2010년대 일본에서는 세 가지 근거가 제각각인 상태이며 메커니즘이 중요하다고 믿는 의학 연구자나 의사가 많다. 세계 의학 연구가 인간 대상 연구로 이행하는 경우가 많아지는 반면, 일본에서는 실험실에서의 기초 연구에 머무는 경우가 많다는 차이를 만들어내고 있다.

의학 국제 학술지에는 메커니즘에 기반한 가설에서도 효과가 있을 것 같아 보이지만 실제 임상 시험에서 효과가 없었던 많은 사례를 비교하는 논문이 게재되는 경우가 있으며, 이처럼 메커니즘을 도약시키는 생각은 많은 잘못된 추정을 만들어 왔다. 예를 들어, 병원균이 원인이라는 메커니즘이 밝혀지지 않았더라도 콜레라는 처음에 음용수가 원인이라고 밝혀졌고, 의 발암 메커니즘도 명확하지 않은 경우가 많다. 메커니즘파처럼 원인과 결과를 일일이 자세히 설명할 수 있는 것이 과학적이라고 믿는 환원론자 또는 결정론자도 많지만, 실제로는 질병에는 많은 원인이 있으며 모든 것을 분자 수준까지 환원하여 해명하는 것은 어렵다.

6. 과학적 증명의 개념

대중 매체에서는 '과학적 증명'이라는 표현을 자주 사용하지만,[22] 과학자와 철학자들은 실제로는 절대적인 증명은 없다고 주장한다.

그러나 절대적인 증명이라는 이상과 달리, 실제로는 주어진 조사에서 사용되는 증명 기준에 따라 이론이 증명되었다고 말할 수 있다.[26][27] 이러한 제한된 의미에서 증명은 과학 공동체의 기준에 따라 조사 및 비판적 평가를 거친 후 이론에 대한 높은 수준의 수용을 의미한다.[26][27]

6. 1. 칼 포퍼와 알베르트 아인슈타인의 견해

칼 포퍼는 "우리가 살고 있는 세상에 대한 정보를 제공할 수 있는 유일한 경험적 과학에서, 만약 '증명'을 어떤 이론의 진실을 영원히 확립하는 논증이라고 한다면, 증명은 일어나지 않습니다."라고 썼다.[23][24] 알베르트 아인슈타인은 다음과 같이 말했다.

"과학 이론가는 부러워할 대상이 아닙니다. 자연, 또는 더 정확히 말하면 실험은 그의 연구에 대해서는 가차 없고 그리 친절하지 않은 심판관입니다. 그것은 어떤 이론에도 "예"라고 말하지 않습니다. 가장 유리한 경우에도 "어쩌면"이라고 말하고, 대부분의 경우에는 단순히 "아니오"라고 말합니다. 만약 실험이 어떤 이론과 일치한다면 그것은 그 이론에 대해 "어쩌면"을 의미하고, 일치하지 않는다면 "아니오"를 의미합니다. 아마도 모든 이론은 언젠가는 "아니오"를 경험할 것입니다—대부분의 이론은 개념이 생긴 직후에 그렇게 될 것입니다."[25]

6. 2. 증명 기준

대중 매체에서는 "과학적 증명"이라는 표현을 자주 사용하지만,[22] 많은 과학자와 철학자들은 실제로는 절대적인 증명은 없다고 주장합니다. 예를 들어, 칼 포퍼는 "경험 과학은 우리가 사는 세상에 대한 정보를 제공할 수 있지만, '증명'을 어떤 이론의 진실을 영원히 확립하는 논증이라고 한다면, 증명은 일어나지 않습니다."라고 썼습니다.[23][24] 알베르트 아인슈타인은 다음과 같이 말했습니다.

: 과학 이론가는 부러워할 대상이 아닙니다. 자연, 더 정확히 말하면 실험은 그의 연구에 대해 가차 없고 그리 친절하지 않은 심판관입니다. 어떤 이론에도 "예"라고 말하지 않습니다. 가장 유리한 경우에도 "어쩌면"이라고 말하고, 대부분의 경우에는 단순히 "아니오"라고 말합니다. 실험이 이론과 일치하면 "어쩌면"을 의미하고, 일치하지 않으면 "아니오"를 의미합니다. 아마도 모든 이론은 언젠가 "아니오"를 경험할 것입니다. 대부분의 이론은 개념이 생긴 직후에 그렇게 될 것입니다.[25]

그러나 절대적인 증명이라는 이상과 달리, 실제로는 주어진 조사에서 사용되는 증명 기준에 따라 이론이 증명되었다고 말할 수 있습니다.[26][27] 이러한 제한된 의미에서 증명은 과학 공동체의 기준에 따라 조사 및 비판적 평가를 거친 후 이론에 대한 높은 수준의 수용을 의미합니다.[26][27]

참조

[1] 서적 The nature of scientific evidence: statistical, philosophical, and empirical considerations University of Chicago Press 2004
[2] SEP Theory and observation in science 2021-06-14
[3] 서적 Philosophy of Science, Vol. 46 1979-03
[4] 서적 The Structure of Scientific Revolution 1970
[5] 웹사이트 Bayesian Epistemology http://plato.stanfor[...] 2007-05-13
[6] 웹사이트 Evidence http://plato.stanfor[...] 2007-05-13
[7] 서적 Evidence in Science 1966
[8] 서적 The Logic of Scientific Discovery 1959
[9] 웹사이트 Reference Manual on Scientific Evidence https://www.fjc.gov/[...] 2020-02-21
[10] 논문 Experimental practice and an error statistical account of evidence 2000-09
[11] 서적 Logical foundations of probability https://archive.org/[...] University of Chicago Press 1962
[12] 서적 The concept of evidence https://archive.org/[...] Oxford University Press 1983
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