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Wissenschaftstheorien

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by

Maike Brunklaus

on 15 June 2016

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Transcript of Wissenschaftstheorien

Wissenschaftstheorie/
Deduktive Logik

Wissenschaft erhält allgemein hohen Stellenwert bei der Beschreibung und Erklärung der Welt
--> anscheinend besonders zuverlässig:
kann Sachverhalte gut erklären
häufig gute Vorhersagen treffen
Warum ist Wissenschaft gut darin?
argumentiert (hoffentlich) logisch zwingend
beruft sich auf empirische Beweise für die Theorien
beruft sich selber darauf, dass sie selbst ihre eigenen Erkenntnissen ständig ernsthaften Tests unterzieht
kein zwingender Grund,
Logik besonders hoch zu schätzen
-Salmon
Wissenschaftsgeschichte zeigt, dass an Theorien festgehalten wird, die ernsthaften Tests widersprechen
(Bsp.: Gravitationstheorie-> Saturn Mond
die wissenschaftlichen Generaltugenden von Theorien sind problematisch:
Empirische Adäquatheit? --> Duhem-Quine-These
Einfachheit? --> Wer sagt Welt ist einfach?
Erklärungskraft/ Allgemeinheit? --> Details von Einzelfällen werden ignoriert -> Fehlerhaftigkeit wahrscheinlicher
Konsistenz mit Theorien anderer Bereiche --> sind die anderen Theorie wahr?
Fruchtbarkeit --> zeitabhängiger Faktor
Widerlegbarkeit --> zwingt in nicht-dialektische Identitätsdenke
etliche empirische Beweise belegen mindestens zwei Theorien
-vgl. Duhem-Quine-These
Vermögen, empirische Daten zu interpretieren
--> genaueres Hinsehen berechtigt Zweifel
--> Wissenschaftstheorie soll ihre Verfahren begründen
Wissenschaft
Begriffe:
eine oder mehrere (wissenschaftliche) Aussagen, für deren Wahrheit es einen begründeten Anfangsverdacht, aber bisher keinen überzeugenden wissenschaftlichen Beweis gibt
Problem: Was ist ein überzeugender Beweis?
--> Falsifikationismus (Hypothese= Theorie)
--> Induktivismus/ Verifikationismus
"Hypothese"
"Theorie"
Ein System von (wissenschaftlichen) Aussagen, die wissenschaftlich behründet oder bewiesen worden sind.

Theorien= wissenschaftlich gut begründete Hypothesen
"Gesetz"
Eine relationale wissenschaftliche Aussage
- fast immer als Teil einer Theorie bzw. einer
komplexen Hypothese
Wissenschaftstheorie I:
Sinneseindrücke, Tatsachen und Theorien
Eine alltägliche und weit verbreitete Vorstellung davon, wie Wissenschaft funktioniert:
Sinneseindrücke
Wissenschaftliche Tatsachenaussagen
Wissenschaftliche Theorien
meist: Beobachtungen
Probleme:
Sinneseindrücke sind selten eindeutig
z. B. optische Täuschungen
Sinneseindrücke sind meist zu komplex, um allein aus diesen Eindrücken Tatsachen abzuleiten
--> um aus Sinneseindrücken sinnvolle Tatsachenaussagen zu formulieren, muss ich wissen, worauf ich achten soll, welche Dinge relevant sind, und wie ich Sinneseindrücke zu interpretieren habe
--> Woher bekomme ich diese Anweisungen?
von der Theorie!
Theorie sagt,
welche Sinneseindrücke relevant sind
welche Bedeutungen die Begriffe haben mit der ich meine Tatsachenaussage formuliere
wie die Messinstrumente geschaffen sein müssen
--> sind auf Basis bestimmter theoretischer Annahmen gebaut
Verallgemeinert:
Jegliche Form der Sinneswahrnehmung (sogar nicht-wissenschaftliche) ist theoriegeleitet bzw. theoriebehaftet.
--> Tatsachenaussagen kommen nicht vor der Theorie, sondern durch die Theorie
Bsp.: Untersuchung systematischer Strukturen in der Gesellschaft fußt auf theoretischen Annahmen darüber, wie ein System aussieht, wie man es erkennt, und wie es funktioniert
--> obwohl man ein System nicht per unmittelbaren Sinneseindrücken wahrnehmen kann?
andererseits
nicht vollkommen verkehrt, zu behaupten, Theorien basierten auf Tatsachenaussagen und Sinneseindrücken
--> Zusammenhang komplexer
--> Theorien werden nicht in zeitlichen, aber in einem logischen Sinn aus Tatsachen abgeleitet

--> induktive Ableitung, nicht deduktiv
Wissenschaftstheorie II:
Aussagenlogik & Deduktion
Bsp.:
Alle Schwäne sind weiß. (Gesetz)
Dies ist ein Schwan (Anfangs - oder Randbedingung
Dieser Schwan ist weiß (Schlussfolgerung)
Warum erscheint uns die Schlussfolgerung zwingend?
-->weil das Gesetz sämtliche möglichen Fälle von Schwänen umfasst, und es deshalb völlig egal ist, welcher konkrete Schwan gerade untersucht wir
Achtung:
nur weil die Schlussfolgerung zwingend erscheint,
muss sie nicht wahr sein

--> für "gültig" muss lediglich die deduktiv-logische Form korrekt sein, ABER die Prämissen müssen nicht wahr sein
--> für "wahr" müssen u. a. die Prämissen wahr sein
Fast alle Schwäne sind weiß.
Dies ist ein Schwan.
Dieser Schwan ist weiß.
Gültig sind Argumente, wenn es augrund ihrer logischen Form nicht möglich ist, dass ihre Prämissen wahr, ihre Konklusion aber falsch ist.
--> daher logisch zwingend
Prämisse wahr
Konklusion falsch
<-- wenn das logisch nicht möglich
gültiges Argument
A --> B
A
B
Wenn A, dann B
A ist der Fall
B ist der Fall
Ein Teil empirischer Wissenschaft funktioniert letztlich genau nach diesem deduktiven Schema:

Es wird auf einen speziellen Fall A ein allgemeines Gesetz A --> B angewandt, woraus sich schlussfolgern lässt, dass B auch vorliegt
Eine Frau ist blond.
Gesetz: Alle Frauen, die blond sind, sind blöd (A --> B)
Also lässt sich vorhersagen, dass die untersuchte Frau, da sie blond ist, auch blöd ist.
Bsp.:
Deduktive Schemen müssen in der Pämisse kein "Wenn-Dann haben
--> es geht auch "Je-Desto", "und", "oder"
^ --> und

v --> oder (einschließend: ich nehme auch beides)

¬ --> Nicht
A und B und C sind der Fall
B ist der Fall
formallogische Notation
A^B^C
B
Entweder A oder B ist der Fall (ausschließendes Oder)
B ist der Fall
A ist nicht der Fall
¬(A^B)
B
¬A
ausschließendes Oder kann durch "nicht" + "und" ausgetauscht werden
--> zum Überprüfen komplexer Hypothesen sinnvoll
A oder B oder Cist der Fall (einschließendes Oder)
B ist nicht der Fall
A oder C der Fall
A v B v C
¬B
A v C
/
¬(A^C) / A^ ¬C / ¬A ^C
--> Jede "Oder-"Aussage lässt sich auf eine "Und"-Aussage, also eine reine Aufzählung, reduziweren bzw. in sie umformen
--> manchmal hilfreich, zur Überprüfung einer formallogischen Aussage, die darin enthaltenen Operatoren in andere Operatoren umzuformen
--> komplexs Zusammenhänge von Einzelhypothesen lassen sich dadurch besser überprüfen

--> Woher wissen wir das Umformung korrekt ist?
Rechnen beide Seiten aus --> gleiches Ergebnis?
so ähnlich bei Logik:
--> Wahrheitswerttabellen
In der Prämisse eines gültigen Arguments findet sich letztlich "nur" eine Aufzählung
--> Was genau passiert dann bei dem Übergang zur Konkulsion

--> Wir wählen aus der Aufzählung einige Elemente aus! Mehr nicht.
Kern von Deduktion
Wenn die Reihe in der Prämisse wahr ist,
muss auch die daraus extrahierte Reihe in der Konklusion wahr sein
--> Was lernen wir dann Neues aus deduktiven Schlüssen?
--> Richtig: Nichts
Deshalb wäre Wissenschaft ziemlich nutzlos, wenn sie nur Deduktion betreiben würde
--> neues Wissen könnte nicht generiert werden, sondern nur aus all den Elementen, die man schon weiß, ein paar herauspicken
Spannender:
allgemeine Gesetze zu finden bzw. ihre Gültigkeit zu untersuchen
+ neue wahre Elemente dem hinzufügen
nicht mit der Deduktion
Gültigkeit hat ihre Tücken
--> nur eine Argumentationsform nicht gültig
(wahre Prämisse, falsche Konklusion)
Ausnahmen, die auch gültig sind:
wahre Prämisse
wahre Konklusion
Hartz4-TV
Bsp.:
dumm
Hartz4TV--> Dumm
falsche Prämisse
wahre Konklusion
--> häufig, wenn Alternativhypothesen nicht geprüft werden
Hartz4-TV
dumm
Hartz4TV--> Dumm
--> wurde nicht widerlegt
falsche Prämisse
falsche Konklusion
Hartz4-TV
dumm
Hartz4TV--> Dumm
--> wurde nicht widerlegt
Deshalb reicht es in der Wissenschaft nicht aus, gültige Argumente zu haben
--> sowohl die Prämissen/ Explanas als auch die Konklusion/ Explanadum müssen wahr sein (w --> w), und die Wahrheit der Konklusion muss ssich aus der Wahrheit der Prämisse ableiten lassen
--> "Wahrheitswerttransfer"
Wahrheit Explanas --> Wahrheit Explandum
wahre Prämisse
wahre Konklusion
Gültigkeit ist nicht automatisch gut.
"Kann"-Hypothesen
"Kindersendungen im Privatfersehen können zur Bildung von Kindern beitragen"
lassen sich durch ein gültiges Argument untermauern, wenn es nur einen einzigen Fall gibt, der sie positiv bestätigt
--> Aber inwiefern wurde damit etwas (wissenschaftlich) erklärt?
selten offensichtlich
--> Übung nötig
Wissenschaftstheorie III:
Induktivismus
deduktive Schlüsse absolut sicher, dass die Schlussfolgerungen korrekt sind

ABER: Dabei kein Gewinn von Erkenntnis
Erkenntnis wäre, dass in der Konklusion etwas auftaucht, was in den Prämissen noch nicht enthalten ist
Bsp.:
Schwan A ist weiß
Schwan B ist weiß
Schwan C ist weiß
A ist Element der Mengen {Schwan} und {weiß}
Alle Schwäne sind weiß
formallogisch:
A ϵ {Schwan}^{weiß}
B ϵ {Schwan}^{weiß}
C ϵ {Schwan}^{weiß}
A
N :N ϵ {Schwan} --> N ϵ {weiß}
In der Konklusion stecken Informationen über einige Schwäne,
über die in den Prämissen überhaupt nichts gesagt wird
--> solche Schlüsse nennt man "induktiv"
(aus Einzelfällen etwas Allgemeines ableiten
--> können uns aber bei induktiven Schlüssen solange nicht sicher sein , ob sie wahr, bis wir jeden Einzelfall überprüft haben (und dann sind wir wieder in der Deduktion)
Was unterscheidet gutes vom schlechten induktiven Argument?

Prinzip der Induktion:
Wenn eine große Anzahl von A unter einer großen Vielfalt von Bedingungen beobachtet wird, und wenn alle diese beobachteten A ohne Ausnahme die Eigenschaft B besitzen, dann besitzen alle A die Eigenschaft B.
-Chalmers
Prinzip der Induktion verleitet zu Verifikationismus
d.h. zu der Annahme, dass eine Theorie umso wahrscheinlicher wahr ist, je häufiger sie empirisch getestet worden ist
Probleme:
"große Anzahl" und "Vielfalt der Bedingungen" -> wann ist das jeweils erfüllt?
Exaktheit von (methematischen) Gesetzen simmt selten überein mit Messergebnissen (z. B. Messfehler)
--> Wann Messfehler wann Gegenbeweis?
Wie können Beobachtungen der beobachtbaren Welt zu Gesetzen/ Hypothesen über Nichtbeobachtbares führen?
Bsp.: Elektronen
Gesellschaftliche Strukturen
Freier Wille
"Induktionsproblem":
Im Fall A war das Induktionsprinzip erfolgreich.
Im Fall B war das Induktionsprinzip erfolgreich.
Das Induktionsprinzip ist immer erfolgreich.
Obwohl Induktion eine sinnvolle Möglichkeit empirischer Wissensgenerierung ist, sollten wir nicht übersehen, dass es sich dabei um eine problematische Methode handelt
--> Beispiel zeigt, dass man der empirische Methode in der Wissenschaft nicht blind vertrauen sollte!!
Wissenschaftstheorie IV:
Induktion und Deduktion
Wissenschaftlicher "Normalbetrieb" ist letzlich eine Kombination aus Induktion und Deduktion
Gesetze gewinnen
auf Praxis anwenden
Bsp.: Rieplsches Gesetz
Analyse des Nachrichtenwesens des Altertums induktiv geschlossen, dass etablierte Medien niemals durch andere Medien verdrängt werden
Verwendung dieses Gesetzes bspw von JournalistikforscherInnen, um deduktiv zu begründen, dass die klassische Zeitung auch durch das Internet nicht völlständig verdrängt wird
Finden sich empirische Gegenbeispiele gegen ein Gesetz, stellt sich heraus, dass der Induktionsschluss ungültig war
genau genommen sind induktive Schlüsse immer nur vorläufig als wahr zu bezeichnen
Faulstich argumentiert, dass der Telegraf dem Rieplschen Gesetz widerspricht. Dasselbe ließe sich für die meisten Menschmedien sagen, sowie für bestimmte elektronische Speichermedien
(Tonband, Musikkassette, VHS)
Was nun?
mögliche Lösungen
induktiv gewonnene Gesetze grundsätzlich nicht als "wahr", sondern als "bisher nicht durch empirische Befunde widerlegt"
statt Verifikationismus
--> Falsifikationismus


- Karl Popper

die Wahrscheinlichkeit, dass ein induktiv gewonnenes Gesetz wahr ist, relativ zu den empirischen Befunden betrachten, die das Gesetz belegen bzw. widerlegen
Bayesianismus
- Thomas Bayes
Wissenschaftstheorie V:
Lösungen der Problems der Induktion
Falsifikationismus
Wissenschaftstheorie VI
Bayesianismus
Methodologischer Kern des Kritischen Rationalismus
- Karl Popper
Beobachtung:
Sozialwissenschaften machen auf Basis einiger beobachteter Fälle generalisierte Aussagen
--> Theorien so flexibel
--> kaum Gegenbeispiele möglich
gilt für alle von uns betrachteten soziologischen Theorien
Wie können Theorien etwas erklären, wenn sie andererseits nichts ausschließen können?
Bsp.: RCh
keine praktische Handlung wird ausgeschlossen
--> es wird überlegt, wie sich jeweils für RCh argumentieren lässt
Bsp.: Das Gravitationsgesetz
Ausgeschlossen, dass Gegenstände nach oben fallen
--> sollte das passieren, wäre es widerlegt
Gute wissennschaftliche Theorien
sind falsifizierbar
--> sie schließen bestimmte Vorkommnisse aus
vermeiden
Immunisierungsstrategien und Ad-Hoc-Ergänzungen

vgl. Gravitationstheorie
Strategien bei der Theoriekonzeption, die dafür sorgen, dass die Anzahl möglicher Gegenbefunde möglichst gering ist oder dass nur ganz bestimmte Teil der Theorie (Eizelgesetze) empirisch überprüfbar sind
spezielle Immunisierungsstrategien:
sollen lediglich einzelne Gegenbefunde erklären, die sonsz die Theorie falsifizieren würden
--> Ergänzungen lassen aber keinerleineuartige Prognosen zu
Bsp.: RCh Einschränkungen
Bsp.:
Marketingtheorien, die keine spezifischen Erfolgsfaktoren kennen
machen möglichst kühne Vorhersagen, lassen sich also möglichst ernsthaft testen
--> liegt bspw. bei dialektische Theorien im Allgemeinen nicht vor (Marx, krit. Th.)
möglicht große Bandbreite
wissenschaftlicher Fortschritt
Theorien, Hypothesen & Gesetze falsifizieren können, und damit aus der Wissenschaft entfernen
diese durch solche ersetzen, die möglichst
erklären können, was die jetzt falsifizierteTheorien, Hypothesen oder Gesetze erklären konnten + woran diese gescheitert sind
eine Reihe neuer kühner Vorhersagen machen
ernsthaften Tests ausgesetzt werden können
"Kühnheit von Theorien" ist relativ
--> Je stärker sie mit dem vermeintlich etablierten Wissen einer Gesellschaft konkurrieren, desto kühner.
--> macht ihre Wahrheit aber nicht wahrscheinlicher
--> also niemals verifizierbar
Warum?
--> Jede empirische Theorie macht Vorhersagen für unendlich viele Situationen, kann aber nur in endlich vielen Situationen getestet werden, und deshalb ist die Wahrscheinlichkeit immer gleich Null
--> damit keinen eigentlichen Fortschritt in der Wissenschaft möglich
--> Wahrscheinlichkeit bleibt Null, auch bei erhöhter Zahl entlicher positiver Tests
-->Wahrscheinlichkeit für Aristoteles, Newtons oder Einsteins Gravitationstheorie --> NULL
Falsifikationismus erkennt die Theorieabhängigkeit von Messmethoden an
Messmethoden sind theorienabhängig!
Bsp.: Lineal; standardisierter Fragebogen
Problem
Wenn ein Messergebnis A^¬B einer Theorie A --> B widerspricht, ist damit nicht zwangsläufig die Theorie widerlegt
Kritik
Bsp.:
Die Methode der Befragung ist nur sinnvoll, wenn man davon ausgeht, dass es zwischen Messergebnissen und ihrer Interpretation kaum Unterschiede gibt
--> Möchte man mit dieser Methode nun aber eine Theorie überprüfen, die behauptet, jede Interpretation sei grundsätzlich abhängig von der interpretierenden Instanz, ist nicht entscheidbar, was bei einem "negativen" Messergebnis vorliegt
Theorie widerlegt
Methode der Befragung widerlegt
Messfehler
genau wie die meisten anderen Methoden
Gilst bspw. für Konstruktivismus, damit auch Luhmanns Systemtheorie, ebenso für Cultural Studies
Fehler in der empirischen Untersuchung nicht unwahrscheinlich
--> Wann liegt ein Messfehler vor wann ein Gegenbeleg?
--> nicht ohne Weiteres zu entscheiden
--> daher kein Guter Grund, die Theorie zu verwerfen
In einige Fällen hätte ein strenger Falsifikationismus einen wissenschaftlichen Fortschritt eher verhindert
Bsp.: Newtons Gravitationstheorie
--> falsche Vorhersage über Umlaufbahn eines Mondes
--> trotzdem nicht verworfen
Poppers Antwort:
Es is durchaus, hilfreich, wenn "dogmatische" Wissenschaftler an einer Theorie festhalten, selbst wenn sie falsifiziert wurde, um sie weiter zu entwickeln um ihr wahres Potential zu entfalten
<<-- Widerspricht seiner Kritik an der Unwissenschaftlichkeit nicht-falsifizierbarer Theorien
--> Wenn Falsifiuierung nicht automatisch das Verwerfen einer Theorie nach sich ziehen soll, wieso sollte dann Nich-Falsifizierbarkeit ein Hindernis sein
Wissenschaftstheorie VII
Kritikpunkte zeigen, dass Falsifikationismus zwar einen wichtigen Beitrag zur kritischen Auseinandersetzung mit wissenschaftlichen Theorien leistet, letztlich jedoch sowohl in seiner Anwendung als auch bezüglich seiner Plausibiität problematisch ist
Trotzdem ist Falsifikationismus als praktische wissenschaftliche Herangehensweisen neben dem Induktivismus sehr beliebt
Ausgangspunkt: Poppers (logisch korrekte) Schlussfolgerung, dass jede empirische Hypothese dieselbe Wahrscheinlichkeit (nämlich Null) habe, entspricht nicht der Erfahrung, dass viele wissenschaftliche Theorien recht zuverlässige Vorhersagen machen

trifft nicht auf sozialwissenschaftliche Theorien zu
--> entweder unzuverlässige Vorhersagen, aber falsifizierbar
oder zuverlässig aber nicht falsifizierbar
Scheint aber intuitiv, dass jedes Mal wenn sich eine Vorhersage als wahr bewährt, die Wahrscheinlichkeit einer Hypothese als wahrscheinlicher gelten muss als solche, die sich nicht derart bewährt haben
Zugleich sagt Intuition, dass nicht jeder Test einer Hypothese diese in ähnlicher Weise stärkt
Bayes Theorem der bedingten Wahrscheinlichkeit
beschreibt, wie sich die Wahrscheinlichkeit einer Hypothese im Lichte neuer Erkenntnisse/ empirischer Ergebnisse verändert:
P(h/e) = P (h)
P(e/h)
P (e)
P (h) = Wahrscheinlichkeit, die einer Hypothese h
vor
einer Prüfung zugewiesen wird

P (h/e) = Wahrscheinlichkeit, der Hypothese h unter Berücksichtigung des Ereignisses e (eine Prüfung der Hypothese) zugewiesen wird

P (e/h) = Wahrscheinlichkeit, dass e eintritt solange h wahr ist

P(e) = Wahrscheinlichkeit, von e unabhängig von der Wahrheit von h
Priorwahrscheinlichkeit
Posteriorwahrscheinlichkeit
Bei unseren Allaussagen in der Deduktion ist diese Wahrscheinlichkeit immer maximal (1), weil wir mit Gewissheit das Eintreten von e aus h ableiten können
Bei statistischen Gesetzen richtet sie sich nach der statistitischen Wahrscheinlichkeit
Bsp.-rechnungen: "Unkühne Hypothese"
Wenn eine Hypothese die Wahrscheinlichkeit des Eintreffens eines Ereignisses e ähnlich hoch bewertet, wie das Eintreffen von e allgemein (unabhängig von der Hypothese) erwartet wird
{P (e/h) ≈ P(e), wird der Bruch annähernd 1, d.h. {P (h/e) ≈ P (h). Oder im Klartext: Durch das Eintreffen von e ändert sich die Wahrscheinlickeit der Wahrheit der Hypothese h kaum (entspräche bei Popper einer unkühnen Hypothese)

1
P(e/h)
P (e)
Wsk der Hypoth. nach Test
=
Wsk der Hypoth. vor Test
x
Wsk, dass Vorhersage eintritt
Wsk, dass Ereignis eintritt
hohe Wsk, dass Vorhersage eintritt
hohe Wsk, dass Ereignis eintritt
Wsk der Hypoth. nach Test
=
Wsk der Hypoth. vor Test
x
≈1
Wsk der Hypoth. nach Test
Wsk der Hypoth. vor Test

Kritik
Popper folgen?
sämtliche empirischen Hypothesen/ Theorien haben Wahrscheinlichkeit
Null
--> Priorwahrscheinlichkeit = 0
--> Postertiorwahrscheinlichkeit = 0
==> FalsifikationistInnen können das Baye'sche Theorem verwenden, um zu begründen, dass Messungen eine Theorie nicht verifizieren, "wahrer machen"
--> da Ausgangswahrscheinlichkeit
Null

BayesianerInnen würden aber eine Ausgangswahrscheinlichkeit
größer Null
verwenden
Objektiver Bayesianismus
Subjektiver Bayesianismus
die verwendeten Wahrscheinlichkeiten sind objektiv bestimmbar
--> für empirische Wissenschaften absurd
verwendeten Wahrscheinlichkeiten entsprechen subjektiven Überzeugungsgraden
--> zeigen am Baye'schen Theorem die Veränderung eines subjektiven Überzeugungsgrades durch ein Messergebnis
schon eher plausibel, aber Wahrscheinlichkeit einer Theorie rein subjektiv
Trotzdem durch eine Reihe von Experiementen selbst bei unterschiedlicher Ausgangsschätzung der Priorwsk. ein Näherungswert für Posteriorwsk.
das Theom entspricht der abnehmenden Bedeutung von Replikationsstudien (Grenznutzen)
Annäherung der Wahrscheinlichkeiten zweier WissenschaftlerInnen und Abnahme des Grenznutzens können im Zweifelsfall ewig dauern
Hypothesen werden durch das Theorem nicht falsifiziert
--> nur (subjektive) Glaube in sie wird schwächer
--> besonders Problematisch, wenn Messergebnisse als Befund für mehrere, sich gegenseitig ausschließsende Hypothesen verwendet werden
Sollte ein/e WissenschaftlerIn von ihrer/ seiner Hypothese sehr überzeugt sein,
und gleichzeitig sehr überzeugt davon sein, dass der Messvorgang ungenau ist, dann wir bei einem "schlechtn Messergebnis" das Baye'sche Theorem befinden, dass die Differenz zwischen Prior- und Posteriorwahrscheinlichkeit bei der Theorie geringer ist als bei der Fehlerquellenhypothese

--> Wenn ich von einer Theorie überzeugt bin, wird ein ihr widersprechendes Messergebnis wohl eher falsch sein, aks die Theorie
hohe Priorwahrscheinlichkeit
geringe Priorwsk., dass Messgerät valide
<--->
naiven Falsifikationismus
krasser Gegensatz
Messergebnis nicht als Gegenbefund gegen die Theorie zu interpretieren, sondern als Beleg für die Defizite der Messmethode
Vergleich verschiedener Theorie-Paradigmen nicht möglich, da zugewiesene Priorwsk. von der Überzeugung der WissenschaftlerInnen abhängen, die AnhängerInnen eines der Paradigmen sind
Bsp.: Systemtheorie vs. Marxistische Theorie

Komplexe Theorie erfordern die Kooperation mehrerer hochspezialisierter WissenschaftlerInnen
--> Welcher Überzeugungwert wird dann für die Proirwahrscheinlichkeit genommen?
Zusammenfassung
Was kann Wissenschaft?
gibt uns Methoden, wie wir die Welt verstehen können
Vorteile
weitestgehend intersubjektiv überprüf- und nachvollziehbar
orientieren sich in erster Linie an Fakten
erlauben (in bestimmten Bereichen) relativ zuverlässige Prognosen, und damit die relativ sichere Anwendung von Wissenschaft auf die Praxis
Nachteile
auf die Begriffe "weitesgehend", "in erster Linie" & "relativ" kann nicht verzichtet werden
Wissenschaft hat sich zur Beschreibung der Welt als insgesamt zuverlässiger erwiesen, als konkurrierende Beschreibungssysteme
wird aber unwissenschaftlich, wenn sie meint ihre Zuverlässigkeit ließe sich objektiv beweisen
Wissenschaft als soziologisches Phänomen
-->Glauben/ Werte entscheiden, welche Theorien akzeptiert werden
(Ahnlichkeit zur Religion)
Autopoiesis
Funktionalismus
Aber: Dialektik der Aufklärung

nach Kuhn
auch gültiges Argument
Bsp.: einschließendes Oder:
"Ich schlafe oder sitze in der Vorlesung"
2*5 = 5+5
Jede Wissenschaft sollte diese Tugenden enthalten
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