Explanatory Connections and Severe Tests
1. 설명적 연결 2. 엄격한 시험 3. 증거-가설 생성의 메커니즘 4. “증도가자” 사례와 증거-가설 생성의 메커니즘 5. 증거-가설 생성의 메커니즘과 설명적 연결 6. 높은 사후 확률의 문제 7. 사후 확률과 증거-가설 생성의 메커니즘 결 어 참고문헌
어떤 가설에 대해 무엇이 그에 대한 적합한 증거가 될 수 있는가는 모든 과학에서 매우 중요한 문제다. 이에 대해 유력한 두 이론인, 애친슈타인의 설명적 연결 이론과 메이요의 엄격한 시험 이론은 공히 표준적 베이즈주의 접근 방식에 반대하면서도 서로 대립되는 것으로 여겨지고 있다. 하지만 주의 깊게 분석해 보면, 그 양자 사이에는 중요한 공통점이 있어 서로 배울 만한 점이 충분하다는 사실이 드러난다. 그 공통점이란 증거와 가설 사이의 일정한 설명적 연계 관계를 말한다. 그렇다면 그 이론 모두 받아들일 만한 것인가? 불행히도 애친슈타인의 이론은 결정적인 한 가지 점에서 극복하기 어려운 약점을 갖는 것으로 보인다. 바로 엄격한 테스트를 통과한, 특정 사례에 관한 가설의 문제다. 이는 그러한 약점을 지니지 않은 메이요의 이론에 자연히 매우 유리한 결과일 수밖에 없다. 이로써 애친슈타인과의 비교를 통해 적합한 증거에 관한 표준적 베이즈주의 이론을 벗어나 메이요의 이론을 좀더 강화하고자 하는 것이 본 논문의 목표다. 이 과정에서 나의 증거-가설 생성의 메커니즘 개념이 중요한 역할을 하게 될 것이다.
In science, it is most important to determine what evidence is adequate for hypotheses at hand. For that, two of the promising theories are Achinstein's theory of explanatory connections and Mayo's theory of severe tests. While both of them are opposed to standard Bayesianism on the question, they are usually regarded to be conflicting each other. Nevertheless, with more careful analyses, it is revealed that they have one thing important in common, and so that they can learn more from each other through it. The common thing is just their concerns over certain explanatory linkages between evidence and hypotheses. Then, is it possible for us to accept both of the theories? Unfortunately, Achinstein's theory leads to a predicament thought not to be overcome. That is the question about hypotheses of a particular instance which have passed severe tests. Mayo's theory with no such weakness is naturally preferable to Achinstein's. As above, it is the aim of this paper to strengthen Mayo's theory further beyond standard Bayesian theories, comparing it with Achinstein's. On the way, it is worth noting that the notion of what I call a "mechanism generating evidence-hypotheses" plays a crucial role.
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