Whatever happened to real science?
本当の科学に何が起こったのでしょうか？
by Wal Thornhill | May 13, 2008 11:12 am
Just as much of modern science has become self-serving in striving for status and funding, the theory of how science should be done is similarly afflicted.
現代科学の多くが地位や資金を得るために利己的になっているのと同じように、科学がどのように行われるべきかという理論も同様に悩まされています。
An assessment of a theory based on ‘degrees of belief’ might be useful if scientists didn’t routinely ignore, minimize or dismiss falsifying evidence and twiddle the countless knobs on their models to fit new data.
「信念の程度」に基づく理論の評価は、科学者が、日常的に反証された証拠を無視したり、最小化したり、却下したり、新しいデータに適合させるためにモデルの無数のノブをいじったりしなければ、これは役立つかもしれません。
The most glaring modern example of such behavior is the rejection of stark evidence of intrinsic redshift of quasars.
そのような行動の最も顕著な現代の例は、クエーサーの固有の赤方偏移の明らかな証拠の拒否です。
Big bang cosmology is already lifeless by this assessment but ‘belief’ keeps the corpse warm.
この評価では、ビッグバン宇宙論はすでに生命を失っていますが、「信念」が死体を温め続けます。
While we allow the few scientists who judge the data according to their beliefs to control publication, funding and press releases, real science is dead.
自分たちの信念に従ってデータを判断する少数の科学者が出版物、資金提供、プレスリリースをコントロールすることを私たちは認めていますが、本当の科学は死んでいます。
On May 7 New Scientist published “Do we need to change the definition of science?” by Robert Matthews.
5月7日、『ニュー・サイエンティスト』誌は、ロバート・マシューズ著「科学の定義を変える必要があるか?」を出版した。
１
[1]［Karl Popper］
［カール・ポッパー（ポパー）］
“Identified as the defining characteristic of real science by the philosopher Karl Popper more than 70 years ago, falsifiability has long been regarded by many scientists as a trusty weapon for seeing off the menace of pseudoscience.
「反証可能性は、70 年以上前に哲学者のカール・ポパーによって本物の科学の決定的な特徴として特定され、長い間、多くの科学者によって疑似科学の脅威を回避するための信頼できる武器とみなされてきました。
２
[2]
The late Viennese thinker has been lauded as the greatest philosopher of science by the likes of Nobel prizewinning physicist Steven Weinberg, while Popper’s celebrated book The Logic of Scientific Discovery was described by cosmologist Frank Tipler as ‘the most important book of its century’.
ウィーンの故思想家は、ノーベル賞受賞物理学者スティーブン・ワインバーグらから最も偉大な科学哲学者として称賛され、ポパーの著名な著書『科学的発見の論理』は宇宙学者フランク・ティプラーによって「今世紀で最も重要な本」と評された。
Times change, though. Popper’s definition of science is being sorely tested by the emergence of supposedly scientific ideas which seem to fail it.
From attempts to understand the fundamental nature of spacetime to theories purporting to describe events before the big bang, the frontiers of science are sprouting a host of ideas that are seemingly impossible to falsify.”
しかし、時代は変わります。 ポパーの科学の定義は、それを裏切っているように見える科学的と思われるアイデアの出現によって厳しく試されています。
時空の基本的な性質を理解しようとする試みから、ビッグバン前の出来事を説明すると称する理論に至るまで、科学の最前線では、一見反証不可能と思われる多くのアイデアが生まれています。」
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It is not clear how people could conclude that Popper “identified [falsification] as the defining characteristic of real science” if they actually read The Logic of Scientific Discovery.
実際に『科学的発見の論理』を読んだ人が、どのようにしてポパーが「[反証] を本物の科学の決定的な特徴として特定した」と結論付けることができるのかは明らかではありません。
The book is about the logic associated with the discovery of new ideas;
the title is not The Objective Characteristics of a Reified Abstraction.
He clearly presents looking for false entailments as a convention.
(That’s actually a quote from Popper on p. 37— “convention.”:
Falsifiability “will accordingly have to be regarded as a proposal for an agreement or convention.” [Emphasis in original]. That is, an agreement not to “adjust” a theory but to consider any variation as an entirely new theory that must compete with all available alternatives and to admit that the old version was falsified.)
この本は、新しいアイデアの発見に関連するロジックについて書かれています；
タイトルは「具体化された抽象化の客観的特性」ではありません。
彼は、誤った含意を探すことを慣習として明確に提示しています。
(これは実際には、ポパーの p.37「convention」からの引用です。
したがって、反証可能性は「協定または協定の提案とみなされる必要がある」。 [強調は原文のまま]。 つまり、理論を「調整」するのではなく、あらゆるバリエーションを、利用可能なすべての代替案と競合するまったく新しい理論として考慮し、古いバージョンが反証されたことを認めるという合意です。)
The book is not so much about science as about an attitude
—an eagerness to discover and to test new ideas rather than to defend an established dogma against life’s inevitable changes.
この本は科学についてではなく、態度
―人生の避けられない変化に対して確立された定説を守るのではなく、新しいアイデアを発見してテストしたいという熱意について書いています。
On the next page, Popper writes:
次のページでポッパーはこう書いています：
“Thus I freely admit that in arriving at my proposals I have been guided, in the last analysis, by value judgments and predilections.
But I hope that my proposals may be acceptable to those who value not only logical rigour but also freedom from dogmatism;
who seek practical applicability, but are even more attracted by the adventure of science, and by discoveries which again and again confront us with new and unexpected questions, challenging us to try out new and hitherto undreamed-of answers.”
「したがって、私は自分の提案に到達するにあたり、最終的には価値判断と偏向に導かれてきたことを率直に認めます。
しかし、私の提案が、論理的な厳密さだけでなく独断主義からの自由を重視する人たちにも受け入れられることを願っています；
彼らは実用化を求めていますが、科学の冒険や、これまで夢にも思わなかった新しい答えを試すよう何度も私たちに新しい予想外の質問を突きつけてくる発見にさらに惹かれています。」
――――――――
The New Scientist article continues:
『ニュー・サイエンティスト』の記事はこう続けている：
Much of [Popper’s] appeal rests on the clear-cut logic that seems to underpin the concept of falsifiability.
[ポッパーの] 魅力の多くは、反証可能性の概念を支えていると思われる明確な論理に基づいています。
Popper illustrated this through the now-celebrated parable of the black swan.
ポパーは、今では有名になった黒い白鳥の寓話を通してこのことを説明しました。
Suppose a theory proposes that all swans are white.
すべての白鳥は白いという理論があるとします。
The obvious way to prove the theory is to check that every swan really is white
– but there’s a problem.
この理論を証明する明白な方法は、すべての白鳥が本当に白いかどうかを確認することです
–しかし、問題があります。
No matter how many white swans you find, you can never be sure there isn’t a black swan lurking somewhere.
どれだけ多くの白い白鳥を見つけたとしても、どこかに黒い白鳥が潜んでいないと確信することはできません。
So you can never prove the theory is true.
In contrast, finding one solitary black swan guarantees that the theory is false.
したがって、その理論が真実であることを証明することはできません。
対照的に、一羽の黒い白鳥を見つければ、その理論が間違いであることが保証されます。
This is the unique power of falsification:
the ability to disprove a universal statement with just a single example
– an ability, Popper pointed out, that flows directly from the theorems of deductive logic.
これが反証化の独特な力です：
たった 1 つの例で普遍的な命題を反証する能力
― ポッパー氏は、演繹論理の定理から直接得られる能力であると指摘した。
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Comment:
コメント：
Popper’s emphasis is on testing, and he repeats that it’s something scientists decide to do.
ポパー氏はテストに重点を置いており、それは科学者が決めることだと繰り返している。
It doesn’t exist independently in the (passive-voiced) objective world; someone does it (or, more commonly these days, doesn’t do it).
それは（受動態の）客観的な世界に独立して存在するわけではありません。 誰かがそれをやります（あるいは、最近ではやらないことのほうが一般的です）。
Popper’s idea isn’t “sorely tested” by modern theories;
modern scientists simply decided not to discover new ideas:
There are plenty of black swans swimming in the pond of science;
scientists just decided to define them as a different species rather than to look for a new theory that accounts for black swans.
ポパーのアイデアは現代の理論によって「徹底的に検証」されていません：
現代の科学者は単に新しいアイデアを発見しないと決めただけです；
科学の池には黒い白鳥がたくさん泳いでいます；
科学者たちは、ブラックスワンを説明する新しい理論を探すのではなく、それらを別の種として定義することを決定しただけです。
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Philosopher Colin Howson of the London School of Economics in the UK “believes it is time to ditch Popper’s notion of capturing the scientific process using deductive logic.
英国ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスの哲学者コリン・ハウソン氏は、「演繹的論理を使って科学的プロセスを捉えるというポパーの概念を捨てる時期が来たと信じている。
Instead, the focus should be on reflecting what scientists actually do:
gathering the weight of evidence for rival theories and assessing their relative plausibility.
代わりに、科学者が実際に行っていることを反映すること:
競合する理論の重要な証拠を収集し、それらの相対的な妥当性を評価する事、に重点を置く必要があります。
Howson is a leading advocate for an alternative view of science based not on simplistic true/false logic, but on the far more subtle concept of degrees of belief.
ハウソンは、単純化された真/偽論理ではなく、信念の程度というはるかに微妙な概念に基づいた、別の科学観の主要な提唱者です。
At its heart is a fundamental connection between the subjective concept of belief and the cold, hard mathematics of probability…”
その中心には、信念という主観的な概念と、確率という冷酷で難しい数学との間の基本的なつながりがあります…」
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Comment:
コメント：
Here is the point of departure from real science, where the perceived probability of a belief being true determines the course of science.
ここが、信念が真実であると認識される確率が科学の方向性を決定するという現実の科学からの出発点です。
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This should sound familiar;
after all, it is what scientists do for a living.
これには聞き覚えがあるはずです：
結局のところ、科学者はそれを生業としているのです。
And it is a view of scientific reasoning with a solid theoretical basis.
そしてそれは、しっかりとした理論的根拠を持った科学的推論の見方です。
At its core is a mathematical theorem, which states that any rational belief system obeys the laws of probability
– in particular, the laws devised by Thomas Bayes, the 18th-century English mathematician who pioneered the idea of turning probability theory on its head.
その核心は数学の定理であり、合理的な信念体系は確率の法則に従うというものです
– 特に、確率論をひっくり返すアイデアの先駆者である 18 世紀の英国の数学者、トーマス ベイズが考案した法則です。
Unlike Popper’s concept of science, the Bayesian view doesn’t collapse the instant it comes into contact with real life.
ポパーの科学概念とは異なり、ベイズ主義の考え方は、現実の生活に触れた瞬間に崩れることはありません。
It relies on the notion of accumulating positive evidence for a theory.
それは、理論に対する肯定的な証拠を蓄積するという概念に依存しています。
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Comment:
コメント：
It is this kind of thinking that has allowed the big bang theory to persist when it should have collapsed the instant it came into contact with real life
—the observations that highly redshifted objects (quasars) are connected to low redshift galaxies.
この種の考え方により、ビッグバン理論は現実の生活
- 高度に赤方偏移した天体 (クェーサー) が低赤方偏移銀河に接続されているという観測、
と接触した瞬間に崩壊するはずであったにもかかわらず、存続することができました。
In simple terms, redshift is not a measure of an expanding universe.
簡単に言えば、赤方偏移は膨張する宇宙の尺度ではありません。
We cannot ‘rewind’ time to a metaphysical ‘creation’ event
—the big bang.
我々は、形而上学的な「創造」イベント
-ビッグバンへ、
時間を「巻き戻す」ことはできません。
What has happened is not science.
起こったことは科学ではありません。
It has been a process of selectively fitting the evidence to a belief in the big bang.
それは、ビッグバンの信念に証拠を選択的に当てはめるプロセスでした。
Such a belief is not rational and shouldn’t even qualify for the Bayesian test.
そのような信念は合理的ではなく、ベイジアン（ベイズ法）・テストの対象となるべきではありません。
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Astrophysicist Robert Trotta of Oxford University rationalizes the Bayesian method[3]:
オックスフォード大学の天体物理学者ロバート・トロッタはベイズ法を合理化しています[3]:
“At first glance, it might appear surprising that a trivial mathematical result obtained by an obscure minister over 200 hundred years ago ought still to excite so much interest across so many disciplines, from econometrics to biostatistics, from financial risk analysis to cosmology.
「一見すると、20000年以上前に無名な大臣によって得られた些細な数学的結果が、計量経済学から生物統計学、金融リスク分析から宇宙論に至るまで、非常に多くの分野で今もこれほど多くの関心を集めているというのは驚くべきことのように思えるかもしれない。
Published posthumously thanks to Richard Price in 1763, “An essay towards solving a problem in the doctrine of chances” by the rev. Thomas Bayes (1701(?)–1761)
had nothing in it that could herald the growing importance and enormous domain of application that the subject of Bayesian probability theory would acquire more than two centuries afterwards.
リチャード・プライスの死後、1763年に出版された、牧師トーマス・ベイズ (1701(?)–1761)によるの著書
「偶然の教義の問題解決に向けたエッセイ」、
には、その後 2 世紀以上にわたってベイズ確率論の主題が獲得することになる重要性の増大とその応用範囲の巨大さを予感させるような内容は何もありませんでした。
However, upon reflection there is a very good reason why Bayesian methods are undoubtedly on the rise in this particular historical epoch:
the exponential increase in computational power of the last few decades made massive numerical inference feasible for the first time, thus opening the door to the exploitation of the power and flexibility of a rich set of Bayesian tools.
しかし、よく考えてみると、この特定の歴史的時代にベイズ手法が間違いなく台頭しているのには十分な理由があります：
過去数十年間の計算能力の指数関数的な増加により、大規模な数値推論が初めて実現可能となり、豊富なベイジアン（ベイズ法）・ツールの能力と柔軟性を活用する扉が開かれました。
Thanks to fast and cheap computing machines, previously unsolvable inference problems became tractable, and algorithms for numerical simulation flourished almost overnight…
高速で安価なコンピューティング マシンのおかげで、以前は解決できなかった推論問題が扱いやすくなり、数値シミュレーションのアルゴリズムがほぼ一夜にして発展しました…
Cosmology is perhaps among the latest disciplines to have embraced Bayesian methods, a development mainly driven by the data explosion of the last decade.
宇宙論はおそらく、主に過去 10 年間のデータ爆発によって推進された発展であるベイズ手法を取り入れた最新の学問の1つです。
However, motivated by difficult and computationally intensive inference problems, cosmologists are increasingly coming up with new solutions that add to the richness of a growing Bayesian literature.”
しかしながら、宇宙論者は、困難で計算量の多い推論問題に動機付けられて、増大するベイズ文献の豊かさをさらに高める新しい解決策を次々と考案しています。」
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Comment:
コメント：
Trotta’s argument boils down to extolling the virtues of being able to play computer games with the data more effectively in recent times.
トロッタ氏の議論は要約すると、最近ではデータを使ってコンピュータ ゲームをより効率的にプレイできるようになった利点を称賛するということだ。
The aim is to produce computer models that mimic as closely as possible ‘real life.’
この目的は、「現実の生活」を可能な限り忠実に模倣するコンピューター・モデルを作成することです。
However, cosmological models fail unless they introduce imaginary black holes, dark matter and dark energy as ‘fudge factors’ to match appearances.
しかしながら、宇宙論モデルは、見た目を一致させるための「ごまかし要素」として架空のブラックホール、暗黒物質、暗黒エネルギーを導入しない限り失敗します。
Once again, this is not science, it is computer game playing.
繰り返しますが、これは科学ではなく、コンピューター ゲームのプレイです。
Judging by science news reports, cosmologists are increasingly coming up with new science fiction that will certainly add to the richness of the laughter at their ‘literature’ in future.
科学ニュースの報道から判断すると、宇宙論者たちは、将来的に彼らの「文学」の笑いを確実に豊かにする新しいSFを次々と考案しているようだ。
This misuse of Bayesian methodologies[4] is symptomatic of a disconnect from reality in the sciences.
このベイジアン（ベイズ法）方法論の誤用[4]は、科学における現実との乖離の兆候です。
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The New Scientist article continues:
『ニュー・サイエンティスト』の記事はこう続けている：
Scientists begin with a range of rival explanations about some phenomenon, the observations come in, and then the mathematics of Bayesian inference is used to calculate the weight of evidence gained or lost by each rival theory.
科学者は、ある現象についてさまざまな競合する説明から始め、観察結果が得られ、その後、ベイズ推論の数学を使用して、各競合理論によって得られる証拠、または失われる証拠の重みが計算されます。
Put simply, it does this by comparing the probability of getting the observed results on the basis of each of the rival theories.
簡単に言えば、これは、競合する理論のそれぞれに基づいて観察結果が得られる確率を比較することによって行われます。
The theory giving the highest probability is then deemed to have gained most weight of evidence from the data.
最も高い確率を与える理論は、データから最も重要な証拠を得たとみなされます。
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Comment:
コメント：
Bayes’s idea of calculating “the probability of getting observed results on the basis of each of the rival theories” may be of some use in comparing small variations on initial beliefs, but it misconceives the situation when different initial beliefs are involved.
「それぞれのライバル理論に基づいて観察結果が得られる確率」を計算するというベイズのアイデアは、初期信念の小さな変動を比較する場合にはある程度役立つかもしれませんが、異なる初期信念が関係する場合の状況を誤解します。
“Observed results” are interactive with the theories that direct observers about what to observe, how to observe it, what value to put on it, and which way to interpret it.
「観察された結果」は、何を観察するか、どのように観察するか、それにどのような価値を置くか、どのように解釈するかについて観察者に指示する理論とインタラクティブです。
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As a good illustration Matthews quotes cosmologist Lawrence Krauss at Case Western Reserve University in Cleveland, Ohio:
良い例として、マシューズはオハイオ州クリーブランドにあるケースウェスタンリザーブ大学の宇宙学者ローレンス・クラウスの言葉を引用しています：
“You just can’t tell if a theory really is unfalsifiable.”
「理論が本当に反証不可能かどうかはわかりません。」
[Krauss] cites the case of an esoteric consequence of general relativity known as the Einstein ring effect.
[クラウス] は、アインシュタイン リング効果として知られる一般相対性理論の難解な帰結の事例を引用しています。
In a paper published in 1936, Einstein showed that the light from a distant star can be distorted by the gravitational field of an intervening star, producing a bright ring of light around it.
1936 年に発表された論文の中で、アインシュタインは、遠くの恒星からの光が、間にある恒星の重力場によって歪められ、その周囲に明るい光の輪が生じる可能性があることを示しました。
It was a spectacular prediction but also, Einstein said, one that astronomers stood ‘no hope of observing’, as the ring would be too small to observe.
これは素晴らしい予言だったが、リングが小さすぎて観測できないため、天文学者らは「観測の見込みがない」とアインシュタインは述べた。
For all his genius, Einstein had reckoned without the ingenuity of astronomers, which in 1998 led to the discovery of the first example of a perfect Einstein ring
– created not by a star, but by a vast galaxy billions of light years away.
アインシュタインはその天才性にもかかわらず、天文学者の創意工夫がないと考えており、それが 1998 年に完璧なアインシュタイン リング– 恒星によってではなく、数十億光年離れた広大な銀河によって作成された、最初の例の発見につながりました。
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Comment:
コメント：
Clearly the author had no idea that other “results” were possible:
multiple active galactic nuclei ejections[5], plasma torus, etc.
明らかに、著者は他の「結果」:
複数の活動銀河核の放出[5]、プラズマトーラスなど、
が可能であることを知りませんでした。
The interactivity between theories and observations is present in something as simple as observing an electron:
are you looking at a particle with momentum or at a charge comprising an electrical current?
Or at something no one has yet imagined?
理論と観察の間の相互作用は、電子の観察という単純なものにも存在します：
あなたは運動量を持つ粒子を見ているのでしょうか、それとも電流を構成する電荷を見ているのでしょうか？
それともまだ誰も想像していない何かでしょうか？
３
[6]［The Einstein Cross.］
［アインシュタインの十字架］
In the mid-1980’s, astronomers discovered these four quasars, with redshifts about z = 1.7, buried deep in the heart of a galaxy with a low redshift of z = .04.
(The central spot in this image is not the whole galaxy but only the brightest part of the galaxy’s nucleus.)
1980 年代半ば、天文学者は、赤方偏移が約z = 1.7で、赤方偏移が z = 0.04 の銀河の中心深くに埋もれているこれら 4 つのクエーサーを発見しました。
(この画像の中心点は銀河全体ではなく、銀河の核の最も明るい部分だけです。)
When first discovered, the high redshift quasar in the nucleus of a low redshift galaxy caused a panic.
最初に発見されたとき、低赤方偏移銀河の核にある高赤方偏移クエーサーはパニックを引き起こしました。
To save the redshift/distance conviction, gravitational lensing had to be invoked despite Fred Hoyle’s calculation that the probability of such a lensing event was less than two chances in a million!
赤方偏移と距離の確信を救うためには、そのようなレンズ効果が起こる確率は 100 万分の 2 未満であるというフレッド・ホイルの計算にもかかわらず、重力レンズ効果を呼び出す必要がありました！
And there is little sign of the expected reddening of the quasars’ light if it had passed so deeply through the dusty spiral.
そして、クェーサーの光が塵の多い螺旋を非常に深く通過した場合に予想される赤化の兆候はほとんどありません。
A change in brightness of the quasars was observed over a period of three years.
クエーサーの明るさの変化は 3 年間にわたって観察されました。
Arp’s explanation is that the galaxy has ejected four quasars, which are growing brighter with age as they move farther from the nucleus.
アープ氏の説明によると、銀河は4つのクエーサーを放出しており、それらは核から遠ざかるにつれて年齢とともに明るくなっているという。
The lensing explanation is that the bending of the light varies when individual stars pass in front of the quasar.
レンズ効果による説明は、個々の恒星がクエーサーの前を通過するときに光の曲がりが変化するというものです。
If the lensing explanation were correct, the quasars should brighten briefly and then fade as the star moves out of alignment.
レンズ効果の説明が正しければ、クエーサーは一時的に明るくなり、恒星の位置がずれると暗くなるはずです。
A cardinal rule before applying the Bayes methodology is to ask whether the situation calls for a probability test.
ベイズ法を適用する前の鉄則は、状況が確率テストを必要とするかどうかを尋ねることです。
For example, an astronomer obtains an image of a highly redshifted quasar that appears to be in front of a low-redshift galaxy.
たとえば、天文学者は、赤方偏移が低い銀河の前にあるように見える、赤方偏移が高いクエーサーの画像を取得します。
Other astronomers are unconvinced and demand that he should evaluate the a posteriori probability that the quasar is indeed closer to us than the galaxy.
他の天文学者は納得しておらず、クエーサーが実際に、その銀河よりも私たちに近いという事後確率を評価すべきだと要求している。
In this case, examining data is not a matter of ‘probabilities’ (neither a priori nor a posteriori).
この場合、データの検査は「確率」の問題ではありません（事前でも事後でもありません）。
It is simply a question of do you believe the evidence or not.
それは単純に、その証拠を信じるか信じないかの問題です。
If not, then you must be prepared to say why not.
そうでない場合は、なぜそうではないのかを言う準備ができていなければなりません。
Are you accusing the presenter of the evidence of forgery?
捏造した証拠でプレゼンターを告発するんでしょうか？
Are you saying the quasar is an ‘artifact’ and not really there?
クェーサーは「人工物」であり、実際には存在しないということですか？
To raise probabilistic arguments in cases where the evidence is so confronting is an evasion.
It is dishonest.
証拠がこれほど対立している場合に確率論的な議論を提起することは回避行為である。
それは不誠実です。
Probabilities aren’t prices by which you can compare the apples and oranges of different initial beliefs.
確率は、当初の信念が異なるリンゴとオレンジを比較できる価格ではありません。
Probabilities incorporate the very initial beliefs that scientists should be discovering and questioning.
確率には、科学者が発見し疑問を抱くべきであるという非常に初期の信念が組み込まれています。
The theory that is based on familiar assumptions will always calculate out as more probable than the ones with unfamiliar assumptions.
よく知られた仮定に基づいた理論は、なじみのない仮定を使用した理論よりも常に可能性が高いと計算されます。
Bayesian probabilities are little more than digitized familiarities. “Secure knowledge” is the enemy of scientific discovery.
ベイズ確率は、デジタル化された馴染みのあるものにすぎません。 「安全な知識」は科学的発見の敵です。
The author gets nowhere.
著者はどこにも行きません。
“In the end,” he still misses Popper’s point and stays stuck in the conformist peer (reviewed) pressure that has all but stopped progress:
“empirical observations
…decide if a theory gets taken seriously.”
「結局のところ、」彼は依然としてポパーの指摘を見逃しており、進歩をほとんど止めた同調主義者（レビュー済み）の圧力から立ち往生したままである：
「経験的観察を
…理論が真剣に受け止められるかどうかを判断してください。」
As if people had nothing to do with it.
まるで人々がそれとは何の関係もないかのようです。
No, scientists decide
—to take seriously, to take for granted, or to discover new combinations of data, ideas, and initial beliefs.
いいえ、科学者が決定します
— 真剣に受け止めること、当然のことと考えること、またはデータ、アイデア、最初の信念の新しい組み合わせを発見することを。
It seems that modern scientists will not learn from history.
現代の科学者は歴史から学ばないようです。
They seem more opposed to unfamiliar theoretical options than in the past, which will only be apparent to scientists of the future.
彼らは過去よりも未知の理論的選択肢に反対しているようですが、それは将来の科学者にしか分からないことです。
The Bayesian probabilistic evaluation of theories by those who choose which theories to test and the importance of the data merely serves to perpetuate this dysfunctional aspect of science.
テストする理論とデータの重要性を選択する人々による理論のベイズ的確率的評価は、科学のこの機能不全な側面を永続させるのに役立つだけです。
When the suspect is the judge and jury the verdict is not real science.
容疑者が裁判官や陪審員である場合、その評決は本当の科学ではありません。
With appreciation to Mel Acheson for his contribution.
メル・アチソンの貢献に感謝します。
Wal Thornhill
ウォル・ソーンヒル
Endnotes:
1. [Image]: /wp/wp-content/uploads/2012/04/Karl-Popper.jpg
2. [Image]: /wp/wp-content/uploads/2012/04/Popper-Logic-of-Scientific-Discovery.jpg
3. rationalizes the Bayesian method: http://arxiv.org/abs/0803.4089v1
4. misuse of Bayesian methodologies: http://www.electric-cosmos.org/Bayes.pdf
5. multiple active galactic nuclei ejections: http://www.holoscience.com/news.php?article=zc22ejwj
6. [Image]: /wp/wp-content/uploads/2008/05/Einstein-Cross.jpg
Source URL: https://www.holoscience.com/wp/whatever-happened-to-real-science/
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