השיטה המדעית היא תהליך המשמש אנשים, במיוחד מדענים, לניתוח היבט כלשהו של העולם. אנו מציעים שלושה מודלים של השיטה המדעית המתחילים מפשוט למורכב. הסיבה להצגת שלושה מודלים היא להדגים כיצד נוכל להתחיל עם מושג ליבה ולהרחיב אותו.
איור\(\PageIndex{1}\): ויזואליזציה של מודל פשוט של שיטה מדעית
מודל 1: תצפית-תיאוריה-נתונים: המודל הראשון שלנו מתמקד במרכיבי הליבה של השיטה המדעית: תצפית, תיאוריה ונתונים. השיטה המדעית מתחילה תחילה בתצפיות על העולם הסובב אותנו, תגובה לגירויים. גירויים הם חפצים שמושכים את תשומת ליבנו. לדוגמה, כשאנחנו הולכים לכיוון החוף מהחניון, אנו עשויים לראות הרבה צופי חוף בוהים בשקיקה באוקיינוס. התנהגות הקהל היא גירוי מכיוון שהיא מושכת את תשומת ליבנו. התגובה שלנו לגירוי זה היא לשקול מדוע צופי החוף פועלים כך. לפיכך, התצפיות שלנו עשויות להוביל לשאלות. האם יש גולשים במים? האם מישהו זיהה בית ספר של דולפינים או כריש? האם מישהו זקוק לעזרה או שמשמר החופים מבצע מבצע חילוץ? על מנת להבין את הגירוי או את תגובתנו, עלינו ליצור קשרים בין שני משתנים.
הקשרים שאנו יוצרים מהווים את הבסיס לתיאוריה, או את התשובה לשאלותינו. במילים אחרות, תיאוריה היא הסבר לקשר שצפינו בין שני משתנים. לדוגמה, אנו עשויים לצפות בציוץ על מדיניות החוץ של נשיא ארצות הברית. זמן קצר לאחר מכן, אנו עשויים לראות עלייה במחירי המניות של חברות תעופה וחלל. אז אנו יוצרים תיאוריה על הצהרות נשיאותיות וכלכלה, ומחברים בין שני המשתנים הללו זה לזה. עם התיאוריה שלנו בחשבון, אנו יכולים להמשיך לחקור אותה על ידי איסוף נתונים. בהמשך לדוגמא שלנו, אנו עשויים לאסוף נתונים של ציוצים נשיאותיים ומחירי שוק המניות בשנתיים הראשונות של הנשיאות כדי לראות מה הקשר בין שני המשתנים הללו.
איור\(\PageIndex{2}\): ויזואליזציה של מודל ביניים של שיטה מדעית
מודל 2: תצפית-תיאוריה-השערה-נתונים: המודל השני שלנו מתבסס על המודל הקודם על ידי הוספת השערה. השערה היא הצהרה הקובעת את כיוון הקשר בין שני משתנים. ההשערה עוקבת אחר התיאוריה מכיוון שתיאוריה מציעה שיש קשר בין שני משתנים, ואילו השערה קובעת מה הקשר. לדוגמה, אנו עשויים להבחין כי הבוחרים נראים תומכים במתמודד עם הנשיא המכהן. אז מדוע הבוחרים תומכים בשקיקה בנשיא לעתיד במקום בנשיא בפועל? יכול להיות שהבוחרים מרגישים שהמדינה לא הולכת בכיוון הנכון, ולכן הם מאמינים ששינוי בהנהגת הנשיאות יביא את המדינה לכיוון הנכון. לפיכך, יש לנו תיאוריה של מנהיגות נשיאותית והתנהגות בוחרים. השערה הנובעת מהתיאוריה יכולה להיות: אם ההנהגה הנשיאותית המכהנת אינה יציבה, סביר יותר שהבוחרים יצביעו למתמודד בבחירות הקרובות לנשיאות. כדי לבחון השערה זו, נאסוף נתונים על אי-יציבות הנשיא המכהן ונתונים על ההצבעות בבחירות.
איור\(\PageIndex{3}\): ויזואליזציה של מודל מורכב של שיטה מדעית
מודל 3: תצפית-תיאוריה-השערה-ניתוח-נתונים-עדכון: המודל השלישי שלנו ממשיך לבנות על המודלים הקודמים על ידי הוספת ניתוח ועדכון. ניתוח הוא בחינה של הנתונים שנאספו. אנו יכולים לנתח נתונים בשיטות המתאימות לנתונים שנאספו. שתי שיטות עיקריות לניתוח נתונים הן איכותיות וכמותיות. ניתוח נתונים איכותי נחקר בפרק 7 וניתוח נתונים כמותי נבחן בפרק 8.
התהליך מורכב משישה שלבים: התבוננות, ניסוח תיאוריה, הצעת השערות, איסוף נתונים, ניתוח נתונים ביחס להשערות ושינוי תיאוריה על סמך ממצאים.
התבוננות היא השלב הראשון של השיטה המדעית. על ידי התבוננות ביחידים, ארגונים ומוסדות המקיימים אינטראקציה בעולם האמיתי, אנו מתחילים ללמוד על אופי האינטרסים שלהם ומידת האינטראקציה שלהם. לדוגמה, נניח שזו עונת החגים, ואני רואה כיצד הזיהוי המפלגתי שלי שונה מהורי. יכולתי לדון בהתבוננות זו עם הוריי אך להימנע מהשיחה מכיוון שהיא עלולה לפרוע כמה נוצות ליד שולחן ארוחת החג. אז במקום זאת, אני שואל את עצמי "למה?"
בכך שאני שואל את עצמי "למה?" , זה מוביל לשלב השני של השיטה המדעית: לנסח תיאוריה. נזכיר שתיאוריה היא הסבר כיצד משתנה אחד מקיים קשר עם משתנה אחר. באמצעות התצפית שלי מלמעלה, יש לי משתנה אחד: זיהוי מפלגתי. עכשיו, מהו המשתנה האחר שיכול לעזור לנו לנסח תיאוריה? כאן יכולות להיות מספר רב של סיבות, אבל אני יכול לשער שזיהוי מפלגתי הוא פונקציה של שימוש בטכנולוגיה. אז ניסחתי תיאוריה שלשימוש בטכנולוגיה יש קשר עם זיהוי מפלגתי.
לאחר ניסוח התיאוריה, השלב הבא בתהליך זה הוא פיתוח השערה. שוב, תיאורתי את הקשר בין שימוש בטכנולוגיה לזיהוי מפלגתי. השערה פוטנציאלית הנגזרת מתיאוריה זו היא ששימוש מוגבר בטכנולוגיה עשוי להשפיע על מה שאנשים מפלגתיים פוליטיים מזדהים איתו.
השלב הבא בתהליך זה יהיה למצוא לזהות ולאסוף את הנתונים המתאימים שאצטרך כדי לעזור לי לבדוק את ההשערה שלי. אחת הדרכים לעשות זאת עשויה להיות לראיין אנשים על השימוש שלהם בטכנולוגיה, באיזו תדירות הם משתמשים בה. לגבי המשתנה השני, הייתי שואל שאלה עם איזו מפלגה הם מזדהים. דרך נוספת לאסוף את הנתונים הדרושים לי היא למצוא מערכי נתונים קיימים שכבר אספו מידע זה. לאחר איסוף מידע זה, אוכל לנתח את הנתונים כדי לראות אם קיים קשר אמפירי בין שימוש בטכנולוגיה לזיהוי מפלגתי.
לאחר ניתוח הנתונים, תוצאות מרובות יכולות להיות אפשריות. אני עשוי לגלות שזיהוי מפלגתי קשור לשימוש בטכנולוגיה, ואוכל להסיק שהראיות אכן תומכות בתיאוריה שלי. מצד שני, יתכן גם שאני לא מוצא קשר בין שני המשתנים והראיות אינן תומכות בתיאוריה שלי. השלב הבא יחייב אותי לעדכן את התיאוריה שלי או את ההשערה שלי, מה שיוביל אותי להפעיל מחדש את המחזור.
ישנם מספר שלבים למודל המדעי. אנשים יוצרים שאלות ותשובות לשאלות אלה על ידי התבוננות ראשונה בעולם הסובב אותם. הנגזרת מהתשובה היא ההשערה, שתאפשר לאחר מכן לאנשים לבדוק את התיאוריה שלהם. מתן עדות לתיאוריה עשוי לדרוש איסוף נתונים וניתוח הנתונים. אמנם ישנם שלבים מרובים, אך יתכן שלא כל החוקרים ישתלבו בכל שלב; לפיכך, הצגת מודלים מרובים של השיטה המדעית מהפשוטה למורכבת יותר.
