Объективность это в психологии: Объективность — Психологос

Субъективная объективность — Психология PRO

Структура реальности/Структура сознания

Опубликовано 06.10.2014 Автор: Игорь Саторин / 57 комментариев

В прошлой статье я уже говорил о том, что для нас нет никакой объективной реальности. Все, что мы чувствуем – лишь набор субъективных восприятий. Даже касаясь шероховатой поверхности шерстяного пледа на диване, я чувствую не сам плед, а то, как на него реагирует моя ладонь. Мы воспринимаем не объективную реальность, а субъективные психические деформации под давлением неизвестного, которые и принимаем за внешний мир.

Планировал приземленную, несложную тему о субъективных капризах и претензиях. И снова унесло в какие-то философские дебри. Видимо мне это вообще свойственно. Земные «капризы» оставляем до следующего раза. Сегодня снова «тонкие» материи. Местами – очень образно.

Сильно всерьез принимать не стоит.

Попробуйте представить непроницаемый кокон, в скорлупе которого заперт живой субъект, наглухо отрезанный от прямого контакта с внешним миром. Все, что субъект видит и чувствует, принимая за объективную реальность, – всего лишь искривления и вибрация стенок кокона. Что находится по «ту» сторону, субъект не знает. Для него «реальный» объективный мир – это такой запредельный и неописуемый кастанедовский нагваль.

По хорошему, чтобы прожить объективную реальность, есть только один способ – необходимо ей стать. Возможно, именно этот трюк и проделывают мастера духовных практик, когда их освобожденное от мыслей сознание сливается с объектом созерцания.

Мы же объективную реальность констатируем не напрямую, а по заочным, опосредованным переживаниям. Прикосновение к шерстяному пледу создает на поверхности кожи «микро деформацию» нервных окончаний, которая пройдя через «фабрику» бессознательного, преподносится уму в «отваренном» виде, как нечто мягкое, теплое, знакомое, приятное.

Символически, на входе – неизвестный химический состав, на выходе – любимые сладкие конфеты в красивой обертке.

И тем не менее, все это нисколько не доказывает, что объективной реальности нет вообще. Мы, например, не видим собственное бессознательное, а лишь констатируем неявные вторичные свидетельства его существования. С объективной реальностью история похожая, просто таких «улик» в ее случае несоизмеримо больше – мы в них буквально утопаем. Их-то мы и называем той самой внешней реальностью – которая «вообще».

Представьте себе одушевленный квадрат, расположенный внутри большого круга. Квадрат ничего за пределами себя не видит, но теоретически знает, что там снаружи есть некий «объективный» круг, который надо бы уметь понимать и как-то представлять. Чтобы создать иллюзию этого понимания, квадрат делит себя на два треугольника и назначает первый из них собой, а второй принимает за тот большой круг, что «снаружи».

Еще одна аналогия – маленькая матрешка внутри большой. Она не знает, где находится, зато может создать внутри себя реалистичный образ внешней вселенной – матрешку поменьше. Все, что выходит за условные пределы нашей субъективности – даже самые невозможные химеры – становится для нас объективной реальностью, с которой приходится считаться.

Ум, бессознательная психика, тело – все это посредники между нашим «я» и реальностью. А «таких» матрешек может быть сколько угодно. Даже физический мир не обязательно является какой-то предельной действительностью. При этом далеко не всегда ясно, в каком порядке «матрешки» расположены. Сознание в реальности или реальность в сознании? Конечно, можно сказать, что все едино, но тогда и говорить будет не о чем.

Для всех нас черта между внешней и внутренней реальностями – такая же условность, как и топографический водораздел, отделяющий океан от впадающей в него реки. Теоретически субъект – частица объективного мира. Практически сам факт восприятия субъективен, потому и «водораздел» между внешним и внутренним осуществляется изначально на внутренней территории субъекта.

Мы сами – это нечто большее, чем привыкли о себе думать. Но больше наших представлений и тот мир, где мы живем. Он фактически настолько больше, что в представления не вписывается вообще. Этой теме на progressman.ru посвящена статья о социальных ценностях.

Теоретически, объективный мир – это 100% реальности. Он включает в себя все. Живой субъект со своей субъективной реальностью – лишь крупица объективного. Субъект не знает объективной реальности, все его восприятия и понимания так и остаются субъективными. Поэтому все то, что субъект знает про внешнее, объективное – это лишь неотделимый аспект его собственной сути, отгороженный условной чертой.

Нечто внутри нас проводит черту между объективным и субъективным. Сама эта черта и все, что находится по обе стороны от нее, остается в рамках личного восприятия. Как в объективном мире все объективно, включая индивидуальные иллюзии, так и в субъективном все субъективно, включая «реальные» «объективные» факты.

Иными словами, субъект сам при помощи своих субъективных качеств создает внутри себя персональную (следим за кавычками) «объективную» реальность. Этот «объективный» мир внутри субъективного – и есть крохотная матрешка (внутри маленькой), которую мы принимаем за единственную, окончательную действительность.

А реальной действительности мы не знаем. Каждый живет в собственной, субъективной. Даже самое адекватное и реалистичное понимание действительности другого человека – всего лишь рационализация ума по поводу возникающих на стенках персонального «кокона» флуктуаций. Мы не знаем жизни. Мы знаем лишь себя, и то поверхностно.

© Игорь Саторин

Другие статьи по этой теме:

• Имидж реальности
• Бесконечность и человек
• Эго и высшее сознание
• Отождествление и самоидентификация

запредельная реальность, проекции, психика и восприятие, субъективность

Чтобы прояснить свою уникальную ситуацию основательней, вы можете пройти со мной консультацию по скайпу. Условия и подробности по этой ссылке.

Благодарю тех, кто не ограничился формальными «спасибо», а внес реальный вклад в развитие progressman. ru!

Рассказать друзьям:

Progressman.ru на Youtube:

Объективность и субъективность: наука ли психология?

February 16th, 2016, 07:14 pm

Объективность и субъективность: наука ли психология?

Рождение психологии как науки принято связывать с именем Вильгельма Вундта, но это лишь формальность. В реальности психология в ее современном виде появилась благодаря Фрейду, хотя до сих пор в академических кругах идет дискуссия можно ли считать психоанализ наукой, а его основателя ученым. И это при том, что все ветви психологии так или иначе используют что-то из психоанализа.

Есть и еще одна причина, почему именно Фрейда стоило бы записать в основатели психологии. Он сам того не сознавая сразу же выявил базовое ограничение этой науки. Заявив, что в основе психических нарушений лежит вытесненное либидо, или другими словами, выявив цензурирование того, что связано с сексом, он сразу же стал объектом не только обывательской, но и научной критики.

Это наглядно показало, что сами ученые не свободны от морали, не в смысле поведения, но в смысле свободы мысли. И значит, психология наука субъективная. И ее предметом является субъект, и исследование ведет субъект. Даже если для ученого исследуемый — объект. Но он и субъект одновременно.

Но может ли наука быть субъективной, если объективность записана в ее принципах? Что за наука, если у каждого ученого своя точка зрения, которая ко всему прочему еще и трудно проверяема? Нарушается один из основополагающих постулатов науки: проверяемость и воспроизводимость. В этом Фрейда и обвиняли, поэтому и психоанализ до сих пор считается методом, но не научным направлением.

Однако, возникает вопрос: что важнее, то, что Фрейд излечивал своим методом пациентов, и этот результат был проверяемым и значит объективным, или то, что метод не укладывался в прокрустово ложе принципов науки, заточенных к тому же под изучение неживой природы?

Да, нельзя было один в один воспроизвести то как работал Фрейд.

Ведь он работал своим умом, хоть и описал это в виде метода. Более того, не всякий освоивший теорию психоанализа способен ее применять на практике — ума, способности, таланта может не хватить. Но и Моцарт или Пушкин не воспроизводим. И в искусстве никаких проблем в связи с этим не возникает.

Почему же не воспроизводимость в науке сразу вызывает такие проблемы. Несколько лет математики не могли проверить доказательство гипотезы Пуанкаре, которое сделал Перельман. Была ли это проблема Перельмана? Или у других математиков способностей не хватало? Да, можно обижаться, но при чем тут объективность?

Может ли мышление, в том числе и мышление ученого, быть объективным, если это субъективный процесс? И благодаря своей субъективности ученые и делают открытия. Эйнштейн, Ньютон, Ломоносов, тот же Фрейд. Они были уникальны, необычны, субъективны, и благодаря этому и находили решения, которые до них никто не мог найти. Куда здесь засунуть объективность?

Догмат о научной объективности изначально противоречив, мысль не может быть объективной, она по определению субъективна, даже если ее разделяет множество людей. Можно говорить о проверяемости результатов и предсказаний теории, но и это не исключает ситуацию, когда тот или иной результат может получить лишь один ученый, один гений. А другие — не могут. Потому что не Моцарты. И никакой мистики.

Противопоставление объективности и субъективности это изначально некий обман. Это две части одного целого, которые разделены лишь логически. Объект не может быть без субъекта, так же как и субъект без объекта. Не бывает отражения в зеркале, если нет того, что отражается.

Возвращаясь к психологии можно сказать, что те ученые, которые обвиняли в ереси Фрейда, критиковали не столько его теорию, сколько пытались защитить себя, свои представления, а также не желали признавать собственные проблемы с либидо. Впрочем и сам Фрейд не был свободен от бессознательного, хотя и пытался себя анализировать. Но на то оно и бессознательное, чтобы ускользать от сознания.

И в этом смысле психология трижды субъективная наука. Поэтому в ней и сосуществуют почти десяток школ и направлений, без шансов на объединения в ближайшем будущем. И это не значит, что есть десять субъективных научных истин. Это лишь разные модели и представления, разные способы описания реальности. Но сама реальность едина.

Прочитать слово может и компьютер. Для этого не нужен субъект. Субъект нужен, чтобы понять смысл слова. Два человека из одного слова могут извлечь разный смысл. При этом нельзя заранее утверждать, что один прав, а другой ошибается. Оба могут ошибаться, также как и оба могут быть правыми.

Объективность будущего требует перспективного и передового комбинаторного метаанализа

Введение

Объективность является ключевым критерием для достижения надежных научных результатов. Он отражает центральную специфику современной науки. Это понятие имеет разные, хотя и родственные, определения. Согласно Gaukroger (2012), объективность — это способность отстраняться от нашего восприятия, убеждений и мнений и менять точку зрения. С антропологической точки зрения Томаселло (2020) видит необходимость социальной интеграции уже у детей, что требует объективности как предпосылки развития для принятия различных точек зрения и социальной интеграции. Американская психологическая ассоциация (АПА) ¹ определяет объективность как (1) «тенденцию основывать суждения и интерпретации на внешних данных, а не на субъективных факторах, таких как личные чувства, убеждения и опыт; (2) качество научного исследования, при котором его гипотезы, выбор изучаемых переменных, измерения, методы контроля и наблюдения максимально свободны от предвзятости»; и как противоположность субъективности. В тестовой статистике объективность является одним из трех основных критериев качества психологических тестов, наряду с надежностью и валидностью, и относится к процедуре теста, результату, анализу и интерпретации, которые не зависят от лица, проводящего тест.

Современная идея объективности возникла во времена Просвещения, когда научное мышление взяло верх над догматическим мышлением христианской церкви в Европе. Согласно Дастону и Галисону (2010), которые представили всестороннюю историю концепции, объективность в том виде, в каком мы ее используем в науке сегодня, возникла в середине девятнадцатого века и связана со способностью отображать «мир таким, какой он есть, ” помогло изобретение фотографии. С традиционной научной точки зрения Поппер (1972) рассматривал объективность как правильное применение научных методов и процедур для получения точных прогнозов. Этот взгляд на объективность очень близок к тому, что современные методологии понимают под объективностью: результаты являются научными, если они воспроизводимы и интерсубъективно проверяемы. Научное мышление имеет дело с объективными фактами; если знание научно, оно объективно и объективно. В идеале объективность обеспечивает необходимую дистанцию ​​к интересующему предмету, удерживает ученого от субъективизма и (эмоциональной) вовлеченности.

Научные сообщества согласны с тем, что объективность необходима для того, чтобы научный факт действительно был научным фактом. Тем не менее ряд авторов из разных областей подвергают сомнению существующую концепцию научной объективности как достаточного критерия для установления научного факта. В Стэнфордской энциклопедии философии Рейсс и Шпренгер (2020) ставят под сомнение достижимость объективности и рассматривают ее окончательное понимание как непрерывный проект. Еще в 1933 г. Розенталь и Росноу (2009 г.; переиздание) указывают в своих исследованиях на влияние человеческих предубеждений — кратко говоря, субъективности — на результаты исследований. Недавние современные публикации показывают, что человеческие предубеждения значительно влияют на научные результаты, даже когда мы стремимся к объективности при проверке одних и тех же гипотез и используем общепринятые научные методы для их проверки (например, Silberzahn et al., 2018; Bastiaansen et al. ., 2020; Швайнсберг и др., 2021). Эти исследования показывают, что нынешнее состояние методологии не отвечает объективности, так как исследователи должны принимать индивидуальные решения и уточнения о том, как проводить исследование. Следовательно, одна из причин, по которой мы боремся с объективностью, заключается в историческом и социальном развитии так называемой эпохи постмодерна. И мир, и наука осознаются как все более сложные, взаимосвязанные и системные.

Несомненно, поскольку психологические явления традиционно считались ненаблюдаемыми, есть основания полагать, что объективность может быть недостижима. Далее, в психологии механическая объективность работает для несложных вещей, таких как закон Вебера-Фехнера, но более сложные психологические теории явно лишены объективности. Это может быть одной из причин, почему психология как дисциплина больше всего страдает от кризиса репликации, как отмечают Фриз и Петерсон (2018). Процесс устранения неполадок интенсивный, но и срочный. В методологическую логику психологической науки вошли более латентные конструкты, статистическая изощренность и расчеты неявной вероятности, а более теоретическая (Fiedler et al., 2021), метрологическая (Uher, 2018, 2020, 2021), контекстуальная (Borgstede and Scholz, 2021) и эпистемологические (Meehl, 2009).; Hanfstingl, 2019) соображения игнорировались, тем больше становилась проблема (например, Open Science Collaboration, 2015).

Рассмотрение «перспективы»

Термин «перспектива» имеет традицию в психологических науках, но не на эпистемологическом уровне, а с точки зрения психологии познания и развития. APA (см. сноску 1 к тексту) определяет перспективу как «(1) способность рассматривать объекты, события и идеи в реалистичных пропорциях и отношениях; (2) способность интерпретировать относительное положение, размер и расстояние объектов на плоской поверхности, как если бы они были трехмерными; (3) способность человека принимать во внимание и потенциально понимать восприятие, отношение или поведение себя и других людей; и (4) особый способ смотреть на события или ситуации: позиция или философская позиция».

В недавних вкладах в философию и социологию науки, касающихся проблемы объективности, идея перспективы обсуждается эпистемологически. Например, Susen (2015) описывает оппозицию «перспектива против истины» как неотъемлемый критерий так называемого «постмодернистского поворота» в социальных науках. Он утверждает, что перспектива может заменить бинарное понятие объективно истинного и объективно ложного в науке. Кроме того, с точки зрения постмодернистской, феминистской и традиционной точки зрения, Хардинг (1995, 2015) предлагает использовать термин «сильная объективность», что означает учет традиционной научной объективности и точки зрения ученого, достигающего научного результата. Точно так же Дастон (1992) говорит о перспективной объективности. Tannoch-Bland (1997) претендует на моральную объективность, поскольку авторитеты часто претендуют на мораль, в зависимости от исторического контекста. Эти соображения согласуются с идеями Дастона и Галисона (2010 г.), Гаукрогера (2012 г.) и Томаселло (2020 г.). Эпистемологически существует соглашение о том, что мы не должны отказываться от идеи объективности, но мы должны обогатить исходную идею перспективой. Однако нам требуется формализованное решение, которое может быть реализовано на методологическом, эмпирическом и статистическом уровне.

Коллективная объективность в статистическом понимании

Для Freese and Peterson (2018) коллективный уровень объективности — единственный способ избежать индивидуальных точек зрения и субъективности, и они предлагают использовать метаанализ для решения этой проблемы. Авторы называют этот подход коллективной или статистической объективностью, считая метаанализ вершиной объективности (Freese and Peterson, 2018). На первый взгляд, метаанализы соответствуют критериям объединения разных отдельных исследований, а значит, и разных точек зрения. Не случайно они раскручены в современной научной среде (например, Iliescu et al., 2022). Фриз и Петерсон (2018) утверждают, что на результаты отдельных исследований часто влияет «научная личность» ученых, на которую, в свою очередь, влияют различные интересы, такие как эмоциональные или экономические. С когнитивной точки зрения Hanfstingl (2019 г.) упоминает предвзятость научного «я» в работе с латентными конструктами, подчеркивая, что эти проблемы в определенной степени основаны на наших когнитивных автоматизмах. Мета-анализ, в отличие от отдельных исследований, может выявить статистические эффекты, которые в противном случае остались бы незамеченными.

Однако исследователи согласны с тем, что мета-анализы обеспечивают объективные знания только в том случае, если они основаны на современных критериях качества, таких как стандартизированные руководства по отчетности и свободный доступ ко всем синтаксисам данных и анализа, что часто не относится к мета-анализам (Lakens и др. , 2016; Поланин и др., 2020). Glass (2015) признает, что начальная фаза метаанализа характеризовалась произвольными решениями и отсутствием критериев качества. Тем не менее предоставленной информации недостаточно для поддержания воспроизводимости и, следовательно, более высокой объективности (Maassen et al., 2020). Некоторые авторы предлагают четкие критерии воспроизводимости для будущей науки (например, Гуревич и др., 2018), не рассматривая различные точки зрения для достижения объективности. Мунафо и др. (2017) указывают на перспективный взгляд, упоминая командную науку и преимущества сотрудничества, но не систематически и всесторонне. Однако есть несколько предложенных решений, которые уже были опубликованы.

Voracek et al. (2019) указывают на подходы, способные систематически иллюстрировать степени свободы исследователей. Для этого они объединяют решения, разработанные Olkin et al. (2012), Steegen et al. (2016) и Simonson et al. (2020). Симонсон и др. (2020) разработали свой подход для отдельных исследований и назвали его Анализом кривой спецификации, который направлен на определение всех разумных и спорных решений и спецификаций для ответа на вопрос исследования. Авторы также включают проблему точек зрения разных ученых (рис. 1) и стремятся систематически отображать их на «кривой спецификации». Эти спецификации должны (1) разумно проверять исследовательский вопрос, (2) быть статистически достоверными и (3) не дублировать другие спецификации в наборе (Simonsohn et al., 2020). Кривая спецификаций (рис. 2) описывает предполагаемые размеры эффекта по всем спецификациям, организованным вокруг диаграммы панели, показывающей операционализации, лежащие в основе каждого результата. Таким образом, оценка факторов, влияющих на результаты (решения о теоретических и методологических подходах, интерпретационные привычки, т. е. научная самость), может быть проиллюстрирована структурированным и понятным образом на основе множества отдельных исследований. Стеген и др. (2016) предлагают идею анализа мультивселенной как аналогичный подход с использованием дополнительных сюжетных альтернатив.

Рис. 1. Наборы возможных спецификаций в восприятии исследователей. (A) Набор спецификаций, сообщаемых в статье, представляет собой небольшое подмножество тех, о которых исследователь может сообщить. (B) Разные исследователи могут иметь схожие взгляды на множество допустимых спецификаций, но сообщать о совершенно разных их подмножествах. (C) Различные исследователи могут также расходиться во мнениях относительно набора спецификаций, которые они считают действительными (Simonsohn et al., 2020, p. 2, Figure 1; перепечатано с разрешения первого автора).

Рис. 2. Описательная кривая спецификации. Каждая точка на верхней панели (зеленая область) изображает предельный эффект, оцененный по средним значениям выборки, урагана с женским, а не мужским именем; точки, выровненные по вертикали ниже (белая область), указывают на аналитические решения, лежащие в основе этих оценок. Всего было оценено 1728 спецификаций; для облегчения визуального контроля на рисунке показаны 50 оценок с самой высокой и самой низкой точкой и случайное подмножество из 200 дополнительных оценок, но выводная статистика для анализа кривой спецификации включает все 1728 спецификаций. NS, незначительно (Simonsohn et al., 2020, p. 3, Figure 2; перепечатано с разрешения первого автора).

Поскольку подходы Steegen et al. (2016) и Simonsohn et al. (2020) сосредоточены только на уровне отдельных исследований, Voracek et al. (2019) объединяют кривые спецификации с подходом комбинаторного метаанализа всех подмножеств Olkin et al. (2012). Другими словами, кривые спецификации в сочетании с комбинаторным мета-анализом приводят к систематическому обзору возможных результатов, возникающих в результате различных решений, принятых учеными на мета-мета-уровне. Однако Voracek и соавт. (2019) упоминают две основные проблемы в своем подходе. Во-первых, анализ быстро становится невыполнимым из-за множества возможных комбинаций, которые можно встретить с помощью конкретной стратегии начальной загрузки, которую они предлагают в своей рукописи. Во-вторых, подход по-прежнему не свободен от субъективных соображений, поскольку «факторы необходимо каждый раз подбирать заново, основываясь на конкретных дискуссиях в первичной литературе или предшествующих связанных метаанализах» (Voracek et al. , 2019)., п. 78). Хотя исследователи получают совершенно новый метауровень знаний с этим семейством подходов, кажется, что последний уровень принятия решений остается ориентированным на человека и зависящим от точки зрения. Тем не менее, эта стратегия анализа позволяет сделать многие человеческие предубеждения явно видимыми на уровне отдельных исследований и метаанализов беспрецедентным систематическим способом. Это показали два недавних применения этих подходов, оба на мета-мета-уровне: исследование связи между интеллектом и религиозностью, проведенное Дюрлингером и Питшнигом (2022), и анализ стабильности, проведенный Вильсмейером и др. (2021). эффектов порядка рождения.

Заключение

Ни один научный метод не гарантирует объективность автоматически, а механическую объективность трудно обеспечить для многих научных результатов. Существует высокая степень согласия с тем, что объективность должна быть формально переопределена. Большинство авторов, занимающихся проблемой объективности, предлагают включить в понятие объективности перспективы. Например, Хардинг (2015) говорит, что объективность слаба, пока мы не рассматриваем перспективы; Tannoch-Bland (1997) фокусируется на моральной объективности при рассмотрении точек зрения властей как в феминистском контексте; Susen (2015) противопоставляет перспективу истине в рамках постмодернистского поворота, а авторы, предлагающие статистические и вычислительные решения, включают степени свободы исследователей, то есть их точки зрения (Olkin et al., 2012; Steegen et al., 2016; Freese и Петерсон, 2018 г., Ворачек и др., 2019 г.; Симонсон и др., 2020). Существует также соглашение о том, что, в конечном счете, влияние человеческих предубеждений остается также на мета-метауровне.

Но можно ли избежать часто упоминаемого постмодернистского произвола? Я бы сказал, да, более того. Если мы систематически рассматриваем объективность, включая различные точки зрения, ценность науки возрастает, а не уменьшается. Чем больше известно о спецификациях и перспективах, ориентированных на результат, тем больше интересующий феномен можно отделить от них. Это предположение подтверждается последними достижениями в (психологической) науке, главной целью которой является проведение исследований в духе, например, политики открытой науки, которая может применяться как на уровне отдельных исследований, так и на уровне мета-исследований. Движение за открытую науку объединило многие правила, такие как обеспечение прозрачности и воспроизводимости процессов исследований, предварительная регистрация исследований или открытый доступ к необработанным данным, стратегиям анализа, синтаксисам и рукописям. Несколько более старых идей согласуются с систематическим учетом различных контекстуальных влияний, когда, например, тесты рандомизации используются в небольших наборах данных. Дугард и др. (2012) интегрируют эту идею на этапе планирования дизайна исследования, что уже подразумевает перспективный подход к проверке и ориентацию на предварительную регистрацию соответственно. Существует соглашение, что едва ли возможно избежать степеней свободы при принятии решения о том, как структурировать исследование или мета-исследование. Однако, как отметил один из рецензентов этой рукописи, глубокие познания исследователя в предметной области помогают использовать эти степени свободы в интересах научного прогресса, что согласуется с аргументацией Hanfstingl (2019).).

Открытый доступ к исследованиям на всех его этапах открывает возможность организации исследовательских программ таким образом, чтобы мета-анализы и мета-мета-анализы можно было проводить не только назад, но вперед и проспективно как регулярные и, следовательно, хорошо подготовленные часть процессов объективации и валидации. Хотя открытый доступ не обязательно является необходимым условием для такого рассмотрения, он объединяет идеи для повышения объективности и достоверности научных результатов. Инициативы, такие как программы больших команд, способствуют развитию таких исследовательских стратегий и развиваются в различных областях, будь то общая медицина (Steer et al., 2017), психология (Forscher et al., 2020) или более конкретная область. как наука о зависимости (например, Pennington et al. , 2022). Как упоминалось выше, процесс устранения неполадок является срочным, но также и интенсивным.

Вклад авторов

BH был единственным автором рукописи и включил концепцию и организацию идей в рукопись, поиск ссылок, пересмотр и утверждение представленной версии.

Финансирование

Публикация рукописи финансируется Клагенфуртским университетом и Институтом обучения и развития школ.

Конфликт интересов

Автор заявляет, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Примечание издателя

Все претензии, изложенные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно представляют претензии их дочерних организаций или издателя, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или претензии, которые могут быть сделаны его производителем, не гарантируются и не поддерживаются издателем.

Благодарности

Автор выражает благодарность редактору и рецензентам за их понимание и конструктивные отзывы. Предоставленный ими опыт улучшил качество рукописи. 9 https://dictionary.apa.org/

Ссылки

Bastiaansen, J.A., Kunkels, Y.K., Blaauw, F.J., Boker, S.M., Ceulemans, E., and Chen, M. (2020). Время переходить на личности? Влияние выбора исследователей на выбор целей лечения с использованием методологии выборки опыта. Дж. Психосом. Рез. 137:110211. doi: 10.1016/j.jpsychores.2020.110211

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Боргстеде М. и Шольц М. (2021). Количественные и качественные подходы к обобщению и репликации — репрезентационистский взгляд. Фронт. Психол. 12:605191. doi: 10.3389/fpsyg.2021.605191

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Дастон, Л. (1992). Объективность и бегство от перспективы. Соц. Стад. науч. 22, 597–618. doi: 10.1177/030631292022004002

CrossRef Full Text | Google Scholar

Дастон Л. и Галисон П. (2010). Объективность (первое издание в мягкой обложке, четвертое издание в мягкой обложке). Зональные книги. Кембридж: MIT Press.

Google Scholar

Дугард П., Файл П. и Тодман Дж. (2012). Однокорпусные и малогабаритные экспериментальные конструкции. Oxfordshire: Routledge, doi: 10.4324/9780203180938

CrossRef Full Text | Google Scholar

Дюрлингер Ф. и Питшниг Дж. (2022). Метаанализ ассоциаций интеллекта и религиозности: свидетельство из мультивселенной. PLoS One 17:e0262699. doi: 10.1371/journal.pone.0262699

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Фидлер, К., МакКоги, Л., и Прагер, Дж. (2021). Quo Vadis, методология? Ключевая роль манипулятивных проверок для контроля достоверности и качества науки. Перспектива. Психол. науч. 16, 816–826. doi: 10.1177/1745691620970602

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Форшер П. С., Вагенмакерс Э., Коулз Н.А., Силан М.А., Дутра Н.Б., Баснайт-Браун Д. и др. (2020). Преимущества, препятствия и риски науки большой команды. ПсиАрХив [препринт] doi: 10.31234/osf.io/2mdxh

CrossRef Full Text | Google Scholar

Фриз, Дж., и Петерсон, Д. (2018). Возникновение статистической объективности: изменение представлений об эпистемическом пороке и добродетели в науке. Соц. Теория 36, 289–313. doi: 10.1177/0735275118794987

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Gaukroger, S. (2012). Объективность: очень краткое введение. Очень короткие введения. Оксфорд: Издательство Оксфордского университета.

Google Scholar

Glass, GV (2015). Метаанализ среднего возраста: личная история. Рез. Синтез. Методы 6, 221–231. doi: 10.1002/jrsm.1133

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Гуревич Дж., Коричева Дж., Накагава С. и Стюарт Г. (2018). Метаанализ и наука о синтезе исследований. Природа 555, 175–182. doi: 10.1038/nature25753

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Ханфстингль, Б. (2019). Должны ли мы попрощаться с латентными конструкциями, чтобы преодолеть кризис репликации, или мы должны принять во внимание эпистемологические соображения? Перед. Психол. 10:1949. doi: 10.3389/fpsyg.2019.01949

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Хардинг С. (1995). Сильная объективность? Ответ на новый вопрос об объективности. Синтез 104, 331–349. doi: 10.1007/BF01064504

CrossRef Полный текст | Академия Google

Хардинг, С. Г. (2015). Объективность и разнообразие: еще одна логика научных исследований. Чикаго: Издательство Чикагского университета.

Google Scholar

Илиеску Д., Русу А., Грейфф С., Фоккема М. и Шерер Р. (2022). Зачем нам нужны систематические обзоры и метаанализы в литературе по тестированию и оценке. евро. Дж. Психол. Оценивать. 38, 73–77. doi: 10.1027/1015-5759/a000705

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лакенс, Д., Хилгард, Дж., и Стаакс, Дж. (2016). О воспроизводимости метаанализов: шесть практических рекомендаций. BMC Психолог. 4:24. doi: 10.1186/s40359-016-0126-3

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Маассен Э., ван Ассен М.А.Л.М., Нюйтен М.Б., Олссон-Коллентайн А. и Вихертс Дж.М. (2020). Воспроизводимость индивидуальных размеров эффекта в мета-анализах в психологии. PLoS One 15:e0233107. doi: 10.1371/journal.pone.0233107

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Мил, ЧП (2009). «Проблема в эпистемологии, а не в статистике: заменить тесты значимости доверительными интервалами и дать количественную оценку точности рискованных числовых прогнозов», в Серия книг «Многовариантные приложения». Что, если бы не было тестов значимости? , редакторы Л. Л. Харлоу, С. А. Мулейк и Дж. Х. Стайгер (Хов: Psychology Press), 393–452.

Google Scholar

Мунафо М. Р., Носек Б. А., Бишоп Д. В. М., Баттон К. С., Чемберс С. Д. и Дю Серт Н. П. (2017). Манифест воспроизводимой науки. Нац. Гум. Поведение 1:0021. doi: 10.1038/s41562-016-0021

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Олкин, И., Дахабрех, И.Дж., и Трикалинос, Т.А. (2012). Гоша — графическое отображение неоднородности исследования. Рез. Синтез. Методы 3, 214–223. doi: 10.1002/jrsm.1053

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Open Science Collaboration (2015 г.). Психология. Оценка воспроизводимости психологической науки. Наука 349, aac4716. doi: 10.1126/science.aac4716

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Академия Google

Пеннингтон, Ч.Р., Джонс, А.Дж., Цавелла, Л., Чемберс, К.Д., и Баттон, К.С. (2022). Помимо краудсорсинга онлайн-участников: преимущества и возможности науки о наркозависимости в больших командах. Экспл. клин. Психофармак. Доп. doi: 10.1037/pha0000541 [Epub перед печатью].

Реферат PubMed | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Поланин Дж. Р., Хеннесси Э. А. и Цудзи С. (2020). Прозрачность и воспроизводимость метаанализов в психологии: метаобзор. Перспектива. Психол. науч. 15, 1026–1041. doi: 10.1177/1745691620906416

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Поппер, К. Р. (1972). Объективное знание: эволюционный подход. Оксфорд: Clarendon Press.

Google Scholar

Рейсс, Дж., и Шпренгер, Дж. (2020). Научная объективность. Стэнфордская философская энциклопедия. https://plato.stanford.edu/archives/win2020/entries/scientific-objectivity/ (по состоянию на 7 марта 2022 г.).

Google Scholar

Розенталь Р. и Розноу Р. Л. (2009). Артефакты в поведенческих исследованиях: Роберт Розенталь и Ральф л. Классические книги Росноу. Oxford: Oxford University Press, doi: 10. 1093/acprof:oso/9780195385540.001.0001

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Швайнсберг М., Фельдман М., Штауб Н., ван ден Аккер О. Р., ван Аэрт Р. К. и ван Ассен М. А. (2021). Одни и те же данные, разные выводы: радикальный разброс эмпирических результатов, когда независимые аналитики оперируют и проверяют одну и ту же гипотезу. Орган. Поведение Гум. Реш. Процесс. 165, 228–249. doi: 10.1016/j.obhdp.2021.02.003

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Зильберцан Р., Ульманн Э. Л., Мартин Д. П., Ансельми П., Ост Ф. и Отри Э. (2018). Много аналитиков, один набор данных: сделать прозрачным то, как изменения в аналитических решениях влияют на результаты. Доп. Мет. Практика. Психол. науч. 1, 337–356. doi: 10.1177/2515245917747646

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Саймонсон, У., Симмонс, Дж. П., и Нельсон, Л. Д. (2020). Анализ кривой спецификации. Нац. Гум. Поведение 4, 1208–1214. doi: 10.1038/s41562-020-0912-z

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Стиген С., Тюрлинкс Ф., Гельман А. и Ванпэмел В. (2016). Повышение прозрачности с помощью анализа мультивселенной. Перспектива Psychol Sci. 11, 702–712. doi: 10.1177/1745691616658637

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Стир, С. Дж., Джексон, П. Р., Хорнбик, Х., Маккей, С. К., Шрирамарао, П., и Мерто, М. П. (2017). Командная наука и врач-ученый в эпоху больших проблем со здоровьем. Энн. Н. Я. акад. науч. 1404, 3–16. doi: 10.1111/nyas.13498

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Susen, S. (2015). Постмодернистский поворот в социальных науках. Лондон: Пэлгрейв Макмиллан.

Google Scholar

Tannoch-Bland, J. (1997). От аперспективной объективности к сильной объективности: поиски моральной объективности. Гипатия 12, 155–178. doi: 10. 1111/j.1527-2001.1997.tb00176.x

Полный текст CrossRef | Академия Google

Томаселло, М. (2020). Роль ролей в своеобразно человеческом познании и социальности. J. Theory Soc. Поведение 50, 2–19. doi: 10.1111/jtsb.12223

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Ухер, Дж. (2018). Количественные данные рейтинговых шкал: эпистемологическое и методологическое исследование. Перед. Психол. 9:585. doi: 10.3389/fpsyg.2018.02599

PubMed Abstract | Полный текст перекрестной ссылки | Google Scholar

Ухер, Дж. (2020). Измерения в метрологии, психологии и социальных науках: прослеживаемость генерации данных и числовая прослеживаемость как основные методологические принципы, применимые в разных науках. Квал. Квант. 54, 975–1004. doi: 10.1007/s11135-020-00970-2

CrossRef Full Text | Google Scholar

Ухер, Дж. (2021). Психометрия — это не измерение: разгадка фундаментального заблуждения в количественной психологии и сложной сети лежащих в ее основе заблуждений. Дж. Теор. Филос. Психол. 41, 58–84. doi: 10.1037/teo0000176

Полный текст CrossRef | Google Scholar

Вилсмайер Дж. К., Космайер М., Ворачек М. и Тран, США (2021). Эффект братского порядка рождения как статистический артефакт: конвергентные данные из исчисления вероятностей, смоделированных данных и метаанализа мультивселенной. PsyArXiv [препринт] doi: 10.31234/osf.io/e4j6a

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ворачек М., Космайер М. и Тран, США (2019). Какие данные метаанализировать и как? Z. Für Psychol. 227, 64–82. doi: 10.1027/2151-2604/a000357

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Объективность и эмпирический метод; воспроизводимость и фальсифицируемость; Построение теории и проверка гипотез; Парадигмы и сдвиги парадигм

Особенности науки (только уровень A)

5 важных уроков психологии для ма…

Пожалуйста, включите JavaScript

5 важных уроков психологии для менеджеров

Наука — это скорее «знание», чем просто «вера».

Наука – это способ узнать о нашем мире, т.е. получить знания. Однако, что наиболее важно, он направлен на раскрытие фактов, на которые можно положиться. Однако не всякое знание является научным, например, я знаю, что Джейн Остин написала «Гордость и предубеждение», но это знание.

Объективность и эмпирические методы:

Научный подход подчеркивает важность эмпирических данных. Это означает, что доказательства получают путем объективного наблюдения, экспериментирования и измерения поведения. Объективность является ключевым элементом. Это означает, что события не искажаются эмоциями и предубеждениями, а записываются так, как они происходят на самом деле.

Ключевые определения Объективность и субъективность

Если доказательства ЦЕЛЬ , это означает, что она была получена без обращения к наблюдателю. Другими словами, объективность имеет место, когда исследователь был полностью беспристрастен в проведении своего исследования, так что собранные данные не зависят от исследователя и никоим образом не затрагиваются его собственными точками зрения или мнениями. Чтобы повысить объективность своих исследований, психологи должны убедиться, что в их исследованиях, насколько это возможно, нет ничего, что могло бы быть интерпретировано или предвзято. Например, они используют стандартизированные инструкции, полностью операциональные переменные и физические показатели, такие как время реакции, на которые не может повлиять собственная точка зрения исследователя. Эти типы мер гарантируют, что исследователь не повлияет на результат исследования.

Доказательство является  СУБЪЕКТИВНЫМ  когда оно было получено с какой-либо ссылкой на наблюдателя. Другими словами, субъективность возникает, когда исследователь был предвзят в проведении своего исследования, так что собранные данные не независимы от исследователя. Например, на исследователя, проводящего интервью, могут повлиять эмоции участника, с которым он беседует. Если это влияет (искажает) их последующий выбор вопросов или их интерпретацию ответов участников, то они субъективны. Точно так же, если исследователь собирает свои данные, а затем сосредотачивается только на результатах, которые поддерживают его теорию, и игнорирует другие результаты, которые могут не соответствовать его теории, это также является формой субъективности и предвзятости.

Воспроизводимость (только уровень A)

Еще один фундаментальный аспект любого научного исследования заключается в том, что исследователи, работающие в определенной области, могут проверять результаты друг друга. Уверенность в результатах исследования повышается, когда исследования воспроизводятся (повторяются) точно таким же образом, а результаты непротиворечивы (т. е. похожи). Если исследование дает одни и те же результаты при повторении снова и снова одним и тем же способом, вполне вероятно, что оно надежно, а это важно в науке. Это связано с тем, что повторение помогает защититься от научного мошенничества и позволяет психологам проверить, были ли результаты одноразовыми (например, исключительно для этого конкретного использованного образца) или нет. Какой из следующих методов исследования легче всего воспроизвести? Взгляните на таблицу ниже для краткого изложения методов исследования с точки зрения их воспроизводимости.

Фальсификация

Фальсификация Частью проверки (процесса проверки) является идея фальсифицируемости, при которой научная теория или гипотеза должны быть эмпирически проверены, чтобы убедиться, что они ложны. Репликация является общепринятым способом определения этого. Некоторых психологов (например, Фрейда и ИД, ЭГО и Суперэго) можно критиковать за разработку теорий, которые невозможно проверить эмпирически. Поппер, 1935) предположил, что независимо от того, сколько положительных подтверждений научной теории, она не доказывает, что она бесспорно верна. Однако достаточно одного примера фальсификации, чтобы сделать теорию ложной. Поппер рассматривает фальсифицируемость как определяющую грань между тем, что является научным, а что нет.

Научный процесс: построение теории (только уровень A)

Хорошая теория — это та, которую можно проверить эмпирически. Если вы не можете проверить теорию, у вас нет способа узнать, хороша она или плоха, или нуждается ли она в модификации. Следовательно, хорошая теория должна давать ряд проверяемых гипотез, допускающих фальсификацию. Поппер предложил два научных процесса, которые позволяют психологам проверять теории и проверять их на опровержимость.

Метод индукции (для построения теории)

Традиционно ученые собирали данные с помощью эмпирических методов, а затем использовали 2 взаимодополняющих процесса индукции или дедукции для разработки теорий. Научный процесс начинается с наблюдения за явлениями в мире.

”¢ Индуктивная модель заставляет ученых сначала разрабатывать гипотезы (до построения теории). Затем гипотезы проверяются, что может привести к новым вопросам и новым гипотезам. В конце концов, такие данные можно использовать для построения теории.

Блок-схема Метод индукции

Метод дедукции: построение теории  (только уровень A)

Дедуктивная модель помещает построение теории в начало после проведения наблюдений.