Знакомым примером концептуальной модели является модель строения атома по аналогии со строением Солнечной системы. Широко распространена также практика моделирования одних процессов с помощью других, например, механических колебаний посредством электромагнитных.
В традиционной логике различают аналогию свойств и отношений. В первом случае предметы сравниваются по их свойствам. Если обнаруживают, что предмет а обладает свойствами А, В и С, а сходный с ним предмет а1 – свойствами А и В, тогда с определенной степенью вероятности можно предполагать, что предмет а1 также обладает свойством С, в особенности, когда это свойство связано со свойствами А и В. Поэтому мы и говорим, что в данном случае происходит перенос свойства С, обнаруженного у первого предмета, на второй. Правдоподобность заключения, основанного на аналогии, как и индукция, будет зависеть, во-первых, от количества обнаруженных у сходных предметов общих свойств; во-вторых, от числа других различных свойств; в-третьих, от характера выбираемых свойств: берутся ли они предвзято; или непредвзято; в-четвертых – и это, пожалуй, самое главное – насколько существенны выбираемые свойства, что определяется конкретным характером исследования.
В аналогии отношений, хотя предметы могут быть и несходными, но отношения, которыми связаны элементы, являются подобными (или аналогичными). В рассмотренном выше примере модели строения атома, предложенного Э. Резерфордом, вокруг ядра вращаются электроны, а в Солнечной системе – планеты. Отношения, описывающие взаимодействие между электронами и ядром, с одной стороны, и планетами и Солнцем, с другой, – в чем-то подобны. И хотя планетарная модель оказалась весьма грубой и приближенной, она помогла понять и объяснить целый ряд экспериментальных результатов. Степень правдоподобия умозаключений по аналогии, в которых речь идет об отношениях, можно повысить, если эти отношения точно формулируются на математическом языке, а при переносе их с модели на прототип соблюдаются требования теории подобия. В связи с этим иногда говорят о строгой и нестрогой аналогии, считая, что первая дает достоверное, а вторая – лишь вероятностное знание. Однако здесь следовало бы говорить скорее о сильной и слабой аналогии, поскольку выводы по аналогии в принципе имеют только вероятностный, а не достоверный характер. Хотя степень вероятности умозаключений при наличии определенных условий и соблюдении соответствующих требований можно увеличить, например, с помощью той же теории подобия или обнаружения связи между аналогичными свойствами и отношениями, тем не менее, возможность ошибки даже в этих случаях не исключается.
Как и при индукции, целесообразно отличать научную аналогию от популярной (ненаучной), по степени вероятности их заключений. В то время как в научной аналогии производится тщательный отбор переносимых свойств и отношений по степени их существенности, а также внутренней связи переносимого признака (свойства или отношения) с другими признаками, в популярной аналогии чаще всего берутся первые попавшиеся свойства и отношения, и поэтому во многих случаях такая аналогия оказывается ошибочной.
Ложные аналогии, например, уподобление общества живому организму, конфликтов и противоречий – борьбе за существование и т.п., хотя и кажутся на первый взгляд понятными и убедительными, но не раскрывают сущности общественных процессов, их отличия от явлений, происходящих в органическом мире, а тем самым не приближают нас к истине, а уводят от нее. Даже в истории естествознания на основе ошибочных аналогий было построено немало ложных гипотез и концепций. Стоит вспомнить хотя бы гипотезу о флогистоне, теплороде и эфире, первая из которых была предложена для объяснения явлений горения, вторая – тепловых процессов, а третья – оптических явлений. С другой стороны, аналогия о световых волнах, возникшая по аналогии с волнами, появляющимися на воде, оказалась весьма плодотворной и способствовала возникновению волновой теории света. Даже представление о звуковых волнах зародилось из наблюдения за волнами на поверхности жидкости.
В ораторской и художественной речи аналогии в сочетании с метафорами и наглядными, яркими образами очень часто используются для того, чтобы придать речи особую убедительность, наглядность и доступность для восприятия слушателями или читателями. Возникающие при этом ассоциации и эмоции усиливают воздействие рациональных аргументов и тем самым оказывают свое влияние на их сознание и поступки. Но эти достоинства аналогии легко превращаются в недостатки, если не соблюдаются границы ее применения, а тем более когда аналогия оказывается ложной. Так, например, первоначальная аналогия между деятельностью мозга и работой вычислительной машины оказалась очень полезной, так как привела к получению важных результатов. Однако распространение этой аналогии за пределы ее реальных границ может привести к ошибочным выводам и стать тормозом для дальнейших исследований.
В процессе аргументации основанные на аналогии доводы оцениваются как вероятностные по тем же критериям, как и индуктивные. Поэтому уточнение выводов аналогии, оправданность переноса одних свойств и отношений на другие предметы и системы зависит прежде и больше всего от существования внутренней, закономерной связи между свойствами и отношениями сходных или подобных систем. В конечном счете аналогия и моделирование опираются на подобие структур исследуемых предметов и систем. Тождественность или совпадение структур может быть выражено с помощью математического понятия изоморфизма, а сходство и подобие – понятия гомеоморфизма. В первом случае свойства и отношения одной системы могут быть однозначно соотнесены с другой, во-втором – только частично. Так, отношения, исследуемые на модели какого-либо объекта, отображают лишь небольшую часть отношений и свойств самого объекта.
6. Статистические умозаключения
С расширением применения статистических методов в естественных, технических, а в последние десятилетия и социальных науках ученые и практики все чаще стали прибегать в своей аргументации к статистическим обобщениям и выводам.
Действительно, в статистических рассуждениях особое значение приобретают такие понятия, как генеральная совокупность (или популяция), с одной стороны, и выборка (или образец), с другой. При этом рассуждение может идти как от выборки к генеральной совокупности, так и от последней – к выборке. Ничего подобного не встречается в индукции. Более того, заключение от генеральной совокупности к выборке, как рассуждение от общего к частному, можно считать специфическим видом дедукции, если придерживаться традиционного взгляда на нее. Кроме того, статистическая информация отображает результаты исследования массовых случайных или повторяющихся событий, ибо она истолковывается в терминах частотной интерпретации вероятности.
Несмотря на такое различие, между индуктивными и статистическими рассуждениями имеется много общего. Для нас особенно важным является тот метод статистических обобщений, который совершается от выборки к генеральной совокупности. Он стоит ближе к индукции, чем аналогия. В практическом отношении статистический метод обобщения играет наибольшую роль как в научных исследованиях, так и при принятии решений в других областях деятельности. Хорошо известно, что многочисленные прогнозы и оценки о результатах выборов, популярности тех или иных решений, рейтинге политических деятелей, предпочтениях избирателей и опроса населения делаются именно на основе анализа мнений и ответов сравнительно небольшой части людей, составляющих выборку, из некоторой генеральной совокупности. Для того чтобы прогнозы стали более надежными, необходимо стремиться к тому, чтобы структура выборки отражала структуру генеральной совокупности, из которой она получена.
Общая схема статистического обобщения весьма проста:
к % элементов образца обладают свойством Р.
Вероятно, к % элементов генеральной совокупности присуще свойство Р.
Вероятность такого вывода определяется, прежде всего, двумя условиями:
1) размерами выборки, ибо, чем больше ее размеры, тем больше элементов всей совокупности доступно для проверки, и тем выше будет вероятность заключения, относящаяся к характеристике генеральной совокупности;
2) репрезентативности выборки, т.е. выборка, полученная из всей совокупности, должна адекватно отражать распределение свойств и отношений в генеральной совокупности. Очевидно, что свойство (или отношение), встречающееся только в выборке, нельзя без корректировки переносить на всю совокупность.
Существует тщательно разработанная методика и техника проведения выборки, главная цель которой состоит в обеспечении репрезентативности выборки. Так, для проведения опросов населения особое внимание должно быть уделено его стратификации (группировке) по возрастным, национальным, имущественным, образовательным и другим признакам, чтобы результаты исследования выборки можно было перенести на всю генеральную совокупность, а полученный вывод оказался более правдоподобным.
Многочисленные примеры явно неудачных прогнозов свидетельствуют о нарушении этого требования. Наиболее впечатляющим примером такого рода был прогноз о вероятности выбора президентом США Ф.Д. Рузвельта. По всем данным опросов победить на выборах должен был его противник из республиканской партии, шансы которого оценивались как 2:1. Последующий анализ показал, что выборка была связана с явным игнорированием стратификации избирателей, в особенности по доходам. Опрашивались преимущественно состоятельные люди, которые меньше всего пострадали от Великой депрессии 1929-1933 гг. К тому же опрос проводился по телефону, а в 1936 г. они имелись далеко не у всех избирателей. Значительная часть населения, пострадавшая от депрессии, не учитывалась в выборках опросов. Но именно она с энтузиазмом восприняла предвыборную программу Рузвельта и вопреки официальным прогнозам обеспечила ему внушительную победу на президентских выборах 1936 г.