경성 과학과 연성 과학

경성 과학(hard science)과 연성 과학(soft science)은 인지된 방법론적 엄밀성, 정확성, 객관성을 기반으로 과학 분야를 비교하는 데 사용되는 구어적 용어이다. 일반적으로 형식과학과 자연과학은 해당 분야 종사자들에 의해 경성 과학으로 간주되는 반면, 사회과학 및 기타 과학은 그들에 의해 연성 과학으로 묘사된다.

정확한 정의는 다양하지만, 경성 과학의 특징으로 자주 언급되는 요소에는 테스트 가능한 예측 생성, 제어된 실험 수행, 정량화 가능한 데이터 및 수학적 모델에 의존, 높은 정확도 및 객관성, 높은 수준의 합의, 빠른 분야 발전, 뛰어난 설명 성공, 누적성, 재현성, 그리고 일반적으로 더 순수한 형태의 과학적 방법 적용이 포함된다. (19세기 오귀스트 콩트에게서 유래한) 밀접하게 관련된 아이디어는 과학 분야가 엄밀성, "발달", 그리고 기초과학인지 응용과학인지와 같은 요소들을 기반으로 경성에서 연성으로 계층화될 수 있다는 것이다.

과학철학자들과 과학사학자들은 이러한 특성과 인지된 경성 또는 연성 간의 관계에 의문을 제기했다. 더 "발달된" 경성 과학이 반드시 더 높은 정도의 과학적 합의나 새로운 결과 수용에 있어서 더 높은 선택성을 갖는 것은 아니다. 일반적으로 인용되는 방법론적 차이도 신뢰할 수 있는 지표가 아니다. 예를 들어, 심리학이나 사회학 같은 사회 과학은 수학적 모델을 광범위하게 사용하지만, 일반적으로 연성 과학으로 간주된다. 과학적 제어가 경성 과학과 연성 과학 간의 방법론적 차이로 인용되지만, 천문학 및 지질학과 같은 특정 자연 과학에서는 대부분의 가설을 테스트하기 위해 제어된 실험을 수행하는 것이 불가능하며, 대신 관측과 자연 실험이 주로 사용된다. 연구자들 사이의 재현성 위기에 대한 설문 조사 데이터는 발표된 연구 결과를 재현하지 못하는 것이 심리학 및 사회 과학과 함께 자연 과학 및 응용 과학에도 영향을 미쳤음을 강력하게 시사한다. 그러나 경성 과학과 연성 과학 사이에는 몇 가지 관찰 가능한 차이가 있다. 예를 들어, 경성 과학은 그래프를 더 광범위하게 사용하며, 연성 과학은 유행어의 빠른 변화에 더 취약하다.

이 은유는 연성 과학을 부당하게 낙인찍기하고, 다른 분야에 대한 대중의 인식, 자금 지원 및 인정에 불필요한 불균형을 초래한다는 비판을 받았다.

 용어의 역사 
"경성 과학"과 "연성 과학"이라는 용어의 기원은 불분명하다. "경성 과학"의 가장 이른 사용은 1858년 Journal of the Society of Arts에 실린 한 호에서 발견되지만, 과학의 위계에 대한 아이디어는 그 이전 프랑스 철학자 오귀스트 콩트(1798~1857)의 저작에서 찾아볼 수 있다. 그는 천문학을 가장 일반적인 과학으로 보았고, 이어서 물리학, 화학, 생물학, 그리고 사회학을 언급했다. 이러한 관점은 지적 발전의 정도와 주제의 복잡성을 기반으로 분야를 분류하려는 의도로 매우 영향력이 있었다.

경성 과학과 연성 과학의 현대적 구분은 종종 존 R. 플랫이 1964년 사이언스에 발표한 기사에서 비롯된 것으로 여겨진다. 그는 자신이 일부 과학 분야가 다른 분야보다 더 생산적이라고 생각하는 이유를 탐구했지만, 실제로는 용어 자체를 사용하지는 않았다. 1967년, 과학 사회학자 노먼 W. 스토러는 자연 과학을 경성으로, 사회 과학을 연성으로 명확히 구분했다. 그는 분야가 수학을 사용하는 정도에 따라 경성을 정의하고, 시간이 지남에 따라 과학 분야의 경성이 증가하는 경향을 설명하면서, 지식의 더 나은 통합 및 조직화, 오류 감지 능력 향상, 주제 학습 난이도 증가를 경성 증가의 특징으로 식별했다.

 경험적 증거 
1970년대에 사회학자 스티븐 콜은 과학 분야의 위계에 대한 증거를 찾기 위해 여러 경험적 연구를 수행했지만, 지식의 핵심, 성문화 정도 또는 연구 자료 측면에서 유의미한 차이를 발견할 수 없었다. 그가 발견한 차이점으로는 연성 과학 교과서가 최근 연구에 더 많이 의존하는 경향이 있었던 반면, 경성 과학 교과서의 자료는 시간이 지나도 더 일관적이었다는 점이 포함된다. 그가 1983년에 발표한 후, 콜이 개별 측정을 연구하면서 여러 측정값이 같은 방향으로 추세할 수 있는 방식을 설명하지 못했기 때문에 데이터에서 일부 관계를 놓쳤을 수 있으며, 학문 분야의 과학적 지위를 나타낼 수 있는 모든 기준이 분석되지 않았기 때문이라는 주장이 제기되었다.

1984년, 클리블랜드는 57개 저널을 조사한 결과, 자연 과학 저널이 수학 또는 사회 과학 저널보다 훨씬 더 많은 그래프를 사용했으며, 사회 과학 저널은 그래프 없이 많은 양의 관찰 데이터를 제시하는 경우가 많다는 것을 발견했다. 그래프에 사용된 페이지 면적은 0%에서 31%까지 다양했으며, 이러한 변동은 주로 그래프의 크기보다는 포함된 그래프의 수 때문이었다. 2000년 스미스의 추가 분석은 7개 주요 과학 분야 저널의 그래프 샘플을 기반으로 하여, 그래프 사용량이 경성과 "거의 완벽하게" 상관관계(r=0.97)가 있음을 발견했다. 그들은 또한 위계가 개별 분야에 적용되며, 심리학의 10개 하위 분야를 사용하여 동일한 결과(r=0.93)를 입증했다.

2010년 논문에서 파넬리는 연구자 편향에 대한 제약이 적기 때문에 "연성" 과학에서 더 긍정적인 결과가 나올 것으로 예상해야 한다고 제안했다. 그는 가설을 테스트한 연구 논문 중에서 긍정적인 결과의 빈도가 해당 분야의 인지된 경성에 의해 예측된다는 것을 발견했다. 예를 들어, 사회 과학 전체는 물리 과학에 비해 긍정적인 결과가 나올 확률이 2.3배 높았고, 생물 과학은 그 중간에 있었다. 그는 이것이 사회 과학이 과학적 접근 방식을 따르는 한, 사회 과학과 자연 과학이 정도에서만 다르다는 생각을 지지한다고 덧붙였다.

2013년, 파넬리는 한 분야의 연구자들이 "합의를 이루고 지식을 축적하는" 능력이 과학의 경성과 함께 증가하는지 여부를 테스트했으며, 학술적 합의 정도를 나타내는 측정값을 사용하여 12개 분야의 29,000개 논문을 샘플링했다. 세 가지 가능성(위계, 경성/연성 구분 또는 순서 없음) 중에서 결과는 위계를 지지했으며, 물리 과학이 가장 좋은 성과를 보였고, 그 다음이 생물 과학, 그리고 사회 과학이었다. 결과는 학문 내에서도 유효했으며, 수학 및 인문학을 포함했을 때도 마찬가지였다.

경성 과학과 연성 과학에 대한 인식은 성 편향의 영향을 받으며, 특정 분야에 여성 비율이 높으면 STEM 분야 내에서도 "연성"이라는 인식이 생기게 된다. 이러한 연성 인식은 해당 분야의 가치 저평가로 이어진다.

 비판 
이 개념의 비판자들은 연성 과학이 암묵적으로 덜 "정당한" 과학 분야로 간주되거나, 아예 과학이 아니라고 주장한다. 네이처의 한 사설은 사회 과학 연구 결과가 일상 경험과 교차할 가능성이 더 높으며, 결과적으로 "뻔하거나 중요하지 않다"고 일축될 수 있다고 언급했다. 연성 과학으로 분류되는 것은 사회에 대한 학문 분야의 인지된 가치와 그에 할당되는 자금의 양에 영향을 미칠 수 있다. 1980년대에 수학자 서지 랭은 영향력 있는 정치학자 새뮤얼 P. 헌팅턴의 미국국립과학원 입회를 성공적으로 저지했는데, 랭은 헌팅턴이 "사회적 좌절"과 같은 요인들 간의 관계를 수량화하기 위해 수학을 사용한 것을 (랭은 헌팅턴에게 "사회적 좌절 측정기"를 가지고 있느냐고 물었다) "유사과학"이라고 묘사했다. 2000년대 후반의 경기 침체 동안 사회 과학은 수학 및 자연 과학에 비해 자금 삭감의 불균형한 대상이 되었다. 미국 국립과학재단이 정치학과 같은 학문 분야에 대한 자금 지원을 완전히 중단해야 한다는 제안도 있었다. 이 두 사건 모두 경성 과학과 연성 과학 간의 구분에 대한 비판적인 논의를 촉발했다.

 같이 보기 
 학문 분야
 구획문제
 정확 과학
 하드 SF 및 소프트 SF
 과학사
 방법론적 이원론
 비과학
 사회과학철학
 실증주의 논쟁
 STEM 분야

 내용주 

 각주 

분류:과학철학