Aspects of scientific modeling: A philosophical analysis of idealization, abstraction and representation
Bilimsel modellemenin aspektleri: İdealizasyon, soyutlama ve temsil üzerine felsefi bir analiz
Yazar: MUSTAFA EFE ATEŞ
Danışman: PROF. DR. NEBİL REYHANİ
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Felsefe Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Felsefe = Philosophy
Dizin: Bilim felsefesi = Science philosophy ; Bilimsel modeller = Scientific models ; Soyutlama = Abstraction ; Temsil = Representation ; İdealizasyon = Idealization

Özet:
Modelleme günümüzde bilim felsefesinin önemli meselelerinden biri olsa da, konuya ilişkin ilgi ancak 1960'ların sonlarına doğru zirveye ulaşmıştır. O zamana kadar pek çok bilim felsefecisi, daha ziyade bilimsel teorilerin yapısıyla ilgilenmektedir. Özellikle Viyana Çevresi pozitivistleri ve onların sadık takipçileri entelektüel enerjilerini fazlasıyla bilim teorilerin aksiyomatik bir şekilde yeniden inşasına harcamışlardır. Teorilere yönelik alınan bu olumlu tavır modelleri kaçınılmaz olarak bilim felsefesinin bir yan konusu haline getirmiştir.
Öyle görünüyor ki, bu türden teori-merkezli tutum, bilimi karakterize etmek için artık geçerli bir yaklaşım değil. Mantıksal pozitivizmin baskın statüsü uzunca süredir eleştirilmektedir ve neredeyse bütün çağdaş bilim felsefecileri, modern bilim pratiğinin modellemeye dayandığı görüşüne katılmaktadırlar. Modellerin çeşitli türleri olmasına rağmen, matematiksel olanlar diğerlerinin arasında öne çıkmaktadır. Bu araştırmayı farklı aspektlere yönlendiren sebep matematiksel modellerin bilimdeki yaygınlığıdır. Bu tez, matematiksel bir modelin, daha spesifik söylemek gerekirse buzul çağlarının Milankovitch Modelinin, inşa ve uygulama süreçlerine ve ayrıca ilgilendiği fenomenleri açıklamadaki ve öndeyide bulunmadaki başarısına odaklanmaktadır. Bu vaka çalışması aynı zamanda matematiksel bir modelin bilimsel bir bulmacanın çözümünde nasıl çalıştığını da göstermektedir.
Vaka çalışmasının amacının, yalnızca matematiksel bir modelin hedeflediği fenomeni nasıl başarılı bir şekilde açıklayıp öndeyide bulunduğunu göstermek olmadığını vurgulamak bu noktada önemli sayılabilir. Bununla beraber, bu tezde,  Milankovitch'in modeline dayanarak, ortaya konulacak herhangi bir bilimsel temsil görüşünün idealizasyonu ve soyutlamayı hesaba katması gerektiğini savunuyorum. Ayrıca de-idealizasyonun, eğer mümkün ise, epistemik olarak verimli bir strateji olduğunu düşünmek için nedenler sunmaktayım. Bu nedenler ise idealizasyon ve soyutlama arasında yaptığım ayrımın temelini oluşturmaktadır. Bu bağlamda, idealizasyon ve soyutlamanın tersine çevrilme süreçlerinin bir stratejiyi diğerinden ayırt etmek için yeterli nedenler temin edeceğini savunmaktayım.

Abstract:
Modeling is currently a lively topic in philosophy of science, though interest in it peaked during the late nineteen sixties. Until then many philosophers of science had busied themselves for decades with the structure of scientific theories. Especially, the Vienna Circle positivists and their loyal followers devoted their intellectual energies primarily to the reconstruction of physical theories in an axiomatic way. With such a positive attitude towards theories, models were inevitably thought of as a side issue for the philosophy of science.
It appears that such a theory-centric attitude is no longer a valid approach to characterizing science. The dominant status of logical positivism is long since challenged, and nearly all philosophers of science are inclined to agree with the view that the modern practice of science is based on modeling. Although there are various types of models, the mathematical ones stand out among the others. It is the pervasiveness of mathematical models that led this research into different aspects. This dissertation studies a mathematical model, specifically the Milankovitch Model of ice ages, by thoroughly focusing on its construction and application processes, and also its success in explaining and predicting the relevant phenomena. This case study also illustrates how a mathematical model works in solving a scientific puzzle.
It seems perhaps important to emphasize that the purpose of the case study is not merely to demonstrate how a mathematical model can successfully explain and predict its target phenomenon. By relying on Milankovitch's model, I argue that any account of scientific representation should take idealization and abstraction into account. I also provide reasons for thinking that de-idealization is epistemically a fruitful strategy. These reasons subsequently became the basis of my distinction between idealization and abstraction. In this context, I argue that the reverse processes of idealization and abstraction give adequate reasons to distinguish one strategy from the other.