科学以研究为基础。可以将科学定义为“系统性的知识体系、智力活动和实践,积累并组织关于一切事物的结构与行为的解释,做出预测并对其进行检验”,强调预测的具体性和可证伪性。
研究是用主动的、系统的方式收集信息,来发现、解释或校正事实·事件·行为·理论或对这些事实·法则·理论进行实际应用。研究建立在观察结果、实验数据、数学工具等现已拥有的信息之上,随着时间流逝而对研究课题产生更深刻的理解。
现代科学的研究方法通常包括五个步骤:
一、提出问题
二、给出假设
三、预测结果
四、进行实验
五、进行分析
[1]具体的科学研究不一定包含所有的步骤(例如你可以对他人的大量研究数据进行分析),顺序也不是固定的(例如你可以实验证伪他人的假设或质疑其实验数据,并给出你的假设)。
无论如何,这些步骤建立在自由的、开放获取的信息的基础之上:
“提出问题”可以基于特定的观测数据,例如“为什么天空看起来是蓝色的”,也可以是开放式的,例如“如何找到一种药物来治疗这种疾病”。问题的基础通常是过去进行的实验、个人的科学观察或主张、其他科学家的工作,可以是“为他人的假说寻找证据”来评估其可靠性,或是基于证据而“质疑现有的假说或理论”。
“假设”是基于猜想的、可证伪的命题,内容可以是具体的,例如“DNA指导RNA产生蛋白质”,也可以是模糊的,例如“人们还未调查过的深海里生活着许多现在未知的物种”。统计假设可以作为科学假设,例如“这种药物可以治疗特定人群中的特定疾病”,抑或“这种药物是无效的,治愈报告归功于自愈和安慰剂效应”。科学假设并不非要被证明,“经过研究,假设被证伪了”也是可以发表的。
可证伪,意味着人们可以通过逻辑推理找到该假设错误的时候会发生的可验证的情况,这样在满足实验条件的时候就可以用实验来测试。可证伪性是由经验得来的主张的必要属性,但不是充分属性:一个主张需要更多的属性和证据,才能成为在经验上有意义的主张。
“预测结果”意味着确定假设的逻辑结果,以供从中选择一个或多个来进行实验验证。偶然事件让人们以为“预测为真”的概率越小,满足预测的实验结果就越是有说服力。
“实验”是对“现实世界是否按假设所预测的方式运行”进行调查,尽量减少随机影响,例如医学实验通常要以双盲测试的形式进行。实验失败不一定意味着假设错误,例如实验设备的故障或设计缺陷、试剂中的杂质、实验室周边环境里的各种干扰源都可能妨碍实验,实验设计本身也可能有需要改进之处。
分析意味着确定实验结果显示什么、决定下一步要采取的行动。对于多项假设来说,要确认哪一个更能解释实验数据。如果实验重复多次,可以进行统计分析,例如卡方检验。如果证据强烈地证伪了假设,则需要建立新的假设。如果实验支持该假设但证据强度不足以提供高置信度,则必须检验该假设的其他预测。一旦假设得到了证据的有力支持,就可以提出新的问题来走向对研究课题的进一步理解。
在以上研究过程的任何阶段,通常都会结合其他科学家的证据与经验。根据实验的复杂性,可能需要进行多次迭代才能收集足够的信息来回答问题,或者针对高度特定的问题找到许多答案,以便回答一个更广泛的问题。
科学方法的其它组成部分:
可重复性——如果他人无法在重复进行你的实验时产生和你一样的结果,则表明原始结果可能有误,或者你陈述的实验步骤可能不准确,或者你的数据可能造假。对于重大的或令人惊讶的实验结果,其他科学家也可能尝试自己复制结果,尤其是在这些结果对他们的工作很重要时。
同行评审——领域内的专家对实验结果的评估。他们通常会匿名发表意见。一些科学期刊要求实验者提供可能的同行评审者列表,尤其是在该领域高度专业化的情况下。同行评审不能证明结果正确,只能说是“基于实验者提供的描述,评审员认为实验本身是正确的”。通过了同行评审的科学工作通常可以在科学期刊上发表。
数据记录与共享——科学家通常会谨慎地记录实验数据。有时候,科学家会将实验数据的一部分或全部交给其他科学家,以代替难以获取的实验样品,例如月壤。
以上便是现代科学的基础的大致情况。
大众有时候会误以为科学基于真理或是对真理的信念,其实现代科学并不自诩能够接近真理,可以参照依赖模型的实在论[2]。
我理解里,因为中国发展太快了。
这说起来你们可能觉得离谱,但是事实就是这样。大量引入外资和外来技术开始后经济发展太快,在这种高速发展下做技术导向企业就是不可能的,你做技术带来的增长率远远赶不上加了外资杠杆的竞争对手的增长率。
哪怕企业真的技术强壁垒高能活过竞争,企业里的员工也必然要被大量挖角,因为员工在这种环境下理性选择也是赚快钱。2000年赚了1000万的和2000-2020每年100万收入的在2021比资产时前者几乎无悬念完胜的背景下,没人会有心思在一家公司搞什么技术的,必然都是想着快,抄,上,做出影响力,跳槽,收入翻几倍,下一轮。
等中国也一年增长两三个点,利率接近0,普通搞技术的可以30混到60的时候,这种公司反而会更容易生成。