과학적 방법은 진부한 것인가?

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  Jan 19, 2016   Enago Academy   : 0

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과학적 방법은 가설 설정에서 과학적 결론 도출까지의 방법론을 말합니다. 즉, 현상 연구, 새로운 지식 구축, 기존 지식을 통합할 때 사용되는 기법으로, 경험과 측정에 근거한 증거를 사용하여 현상의 원리를 밝히는 과정입니다. 옥스퍼드 영어사전은 17세기 이후 자연과학에 의해 정형화된 계획적인 관찰, 측정, 실험, 일반화, 시험 및 가설의 변경 등의 과정으로 이루어진 방법이라 정의하고 있습니다.

 

– 과학적 방법의 과정

오늘날의 과학적 방법은 17세기에 널리 통용되던 과학적 방법과 크게 다르지 않습니다. 일반적으로 과학적 방법은 다음과 같은 과정을 거치게 됩니다.

  • 문제 정의
  • 정보, 자료 수집(관찰)
  • 관찰한 사실을 설명할 수 있는 가설 설정
  • 실험을 통한 데이터 수집 및 가설 확인
  • 데이터 분석
  • 분석된 데이터를 기준으로 가설의 평가 및 새로운 가설 설정
  • 결과 발표
  • 재실험(타 연구자들의 기 발표된 가설 검증 포함)
  • 반복된 실험으로 검증된 가설을 이론으로 인정

 

– 과학적 방법의 특징

과학적 방법은 귀납적, 경험적 진리를 추구합니다. 이로 얻어진 지식은 철학, 종교 등 다른 영역에서 다루는 진리와 확연히 구별됩니다. 과학적 방법의 탐구 대상은 형이하학적인 세계입니다. 반면 우리가 경험하거나 증명할 수 없는 형이상학적인 세계는 종교 등 믿음의 영역에 있습니다.

중세시대에 데카르트와 베이컨의 논쟁이 있었습니다. 데카르트는 연역적 방법론을, 베이컨은 귀납적 방법론을 각각 주장했습니다. 데카르트는 우리가 무엇을 알고 있는가(인식론)로부터 탐구를 시작해야 한다고 주장한 반면, 베이컨은 관찰 및 수학적 계산 등을 사용하여 타당한 결론에 도달해야 한다고 주장했습니다. 과학적 방법은 후자의 방법론을 택해서, 현재까지 진화해왔으며, 수많은 실험적 검증을 통과한 일부 이론(Theory)은 과학적 법칙(Law)으로 사람들에게 받아들여지고 있습니다.

 

– “통계도 때로는 거짓말을 한다”

과학적 방법을 위해 경험주의적 접근을 취하는 연구자들에게 통계와 수학은 이론의 객관성을 높여주는 효과적 도구가 되어왔습니다. 그러나, 통계가 언제나 진실만을 이야기하는 것은 아닙니다.

예를 들어, 통계의 도움으로 얻은 실험 결과가 일반화할 만큼 신뢰 가능한지 아니면 단순한 우연인지에 관한 논란이 있습니다. 통계적 유의성(Statistical significance)이 항상 재현(Replication) 가능성을 의미하는 것은 아닙니다. 예를 들어, 신약을 테스트하는 경우 유의미한 통계적 성과들이 나올 수 있으나, 실제로 해당 신약으로 완치되는 환자의 비율은 환자 1000명 당 1~2명 수준이라고 합니다.

 

– 한계의 인식

우리가 지금까지 사용해 온 과학적 방법은 때로 진부한 면도 있습니다. 오늘날의 과학 방법은 연구대상, 집단에 기초한 복잡하고 복합적인 방법을 사용하고 있습니다. 기존의 경험적 방법론에 근거하여 과학 연구가 진행되고 있으나, 연구 과정에서 훨씬 정교하고 다양한 증명 방법을 사용하고 있으며, 통계적 방법은 이러한 증명 방법 중 하나일 뿐입니다.

기술 및 대규모 데이터는 과학적 방법의 전통적인 기본원칙입니다. 방대한 양의 데이터베이스를 이용하는 통계적 방법에만 의존한다면, 낮은 재현성, 연구 결과의 비현실성을 야기할 수 있습니다. 과학적 방법론은 더 과학적이고 객관적인 연구 결과를 얻기 위한 도구일 뿐이며, 과학적 방법론의 기본적인 틀은 유지하되 이에 적용되는 과학적 도구를 계속 찾아야 할 것입니다.

 

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