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05.12.2023

लोकप्रिय एवं वैज्ञानिक प्रेरण. वैज्ञानिक प्रेरण और उसके प्रकार


ऐसे आगमनात्मक निर्माण हैं जो वैज्ञानिक सटीकता की आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर सकते हैं। ये वे निर्माण हैं जिनका उपयोग लोकप्रिय चेतना करती है और इसलिए इन्हें लोकप्रिय प्रेरण कहा जाता है।
लोकप्रिय प्रेरण क्या है?
यदि हमारे पास समान घटनाओं की कई पुनरावृत्तियों को देखने का अवसर है, तो हम यह सोचना शुरू कर देते हैं कि ये घटनाएं हमेशा घटित होंगी, जब तक कि हमें उन घटनाओं को देखने का अवसर न मिले जो उनका खंडन करती हैं। उदाहरण के लिए, यदि हमें कई स्थानों पर कई बार यह देखने का अवसर मिला है कि हंसों के पंख सफेद होते हैं, तो हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि हंसों के हमेशा और हर जगह सफेद पंख होते हैं। बेकन ने इस निष्कर्ष को कहा: इंडक्टियो प्रति एन्युमेरेशनम सिम्प्लिसेम, यूबीआई नॉन रिपेरिटर इंस्टेंटिया कंट्राडिक्टोरिया (एक साधारण गणना के माध्यम से प्रेरण जिसमें कोई विरोधाभासी मामला नहीं होता है), क्योंकि यह एक साधारण गणना के आधार पर निष्कर्ष निकालता है, जो हमारे पास मौजूद समान मामलों का एक संशोधन है। पिछले अनुभव में और जिसके लिए कोई विरोधाभासी मामला नहीं था। ऐसा लगता है कि देखे गए संबंध के जितने अधिक मामले होंगे, अनुमानित निष्कर्ष की विश्वसनीयता उतनी ही अधिक होगी। इस तरह के प्रेरण को विश्वसनीय नहीं माना जा सकता है, क्योंकि तथ्य यह है कि हमने ऐसे मामलों का सामना नहीं किया है जो हमारे द्वारा देखे गए मामलों के विपरीत हैं, यह कोई गारंटी नहीं है कि यह हमेशा वैसा ही होगा जैसा हमने देखा था।
वैज्ञानिक प्रेरण लोकप्रिय प्रेरण से भिन्न है। इस प्रक्रिया में, प्रत्येक व्यक्तिगत देखे गए मामले की जांच की जाती है, उसका विश्लेषण किया जाता है, किसी दिए गए घटना के लिए यादृच्छिक हर चीज को त्याग दिया जाता है, आवश्यक संकेतों की तलाश की जाती है और निष्कर्ष निकाले जाते हैं, इन्हें अन्य सामान्यीकरणों के साथ संबंध और समझौते में लाया जाता है। ऐसे निष्कर्ष केवल कमोबेश विश्वसनीय ही हो सकते हैं। इसे अभी दिए गए उदाहरण का उपयोग करके चित्रित किया जा सकता है। यदि हम हंसों से निष्कर्ष निकालते हैं कि हमने देखा है कि "सभी हंस सफेद हैं," तो ऐसा प्रेरण लोकप्रिय होगा, क्योंकि पक्षियों के पंखों के रंग पर सावधानीपूर्वक शोध से हमें इस निष्कर्ष पर पहुंचना होगा कि रंग कुछ अस्थिर है, नहीं यह आवश्यक रूप से हंस की प्रकृति से संबंधित है, और इसलिए यह आसानी से हो सकता है कि काले पंखों वाले हंस होंगे।
प्रेरण को चीजों के आवश्यक संबंध से निपटना चाहिए, न कि आकस्मिक संबंध से। पंखों के सफ़ेद रंग और हंस के संगठन के बीच संबंध आवश्यक नहीं है; हंस के पंखों का काला रंग ऐसा कुछ नहीं है जो अन्य सामान्यीकरणों का खंडन करता हो। पक्षियों के लिए पंखों का रंग कोई आवश्यक चीज़ नहीं है, अर्थात यह कोई ऐसी चीज़ नहीं है जिस पर पक्षियों का जीवन या अस्तित्व निर्भर हो सके। यह बिल्कुल अलग बात होगी अगर हम हंसों में सांस लेने की प्रक्रिया को देखकर कहें कि "हंस ऑक्सीजन सांस लेते हैं।" यह एक सही वैज्ञानिक प्रेरण होगा, क्योंकि ऑक्सीजन ग्रहण करने की क्षमता एक ऐसा गुण है जिसके बिना पक्षियों की कल्पना नहीं की जा सकती। हम उन सभी मामलों में बिल्कुल उसी तरह से कार्य करते हैं जब हमें आम तौर पर हमारे द्वारा देखी गई घटनाओं के संबंध में आगमनात्मक प्रस्ताव तैयार करना होता है।

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अपूर्ण प्रेरण एक अनुमान है जिसमें, किसी वर्ग के कुछ तत्वों या भागों से संबंधित विशेषता के आधार पर, समग्र रूप से वर्ग से संबंधित होने के बारे में निष्कर्ष निकाला जाता है।

अपूर्ण प्रेरण योजना के निम्नलिखित रूप हैं:

पार्सल:

1) Si का चिन्ह P है S2 का चिन्ह P है

Sn की विशेषता P है " 2) Si, 82, ..., एस.एनकक्षा K से संबंधित हैं

निष्कर्ष:

कक्षा की तरफ को,जाहिर है, विशेषता पी अंतर्निहित है

आगमनात्मक सामान्यीकरण की अपूर्णता इस तथ्य में व्यक्त होती है कि हर चीज़ का अध्ययन नहीं किया जाता है, बल्कि केवल अध्ययन किया जाता है कुछ वर्ग के तत्व या भाग - Si से Sn तक। से अपूर्ण प्रेरण में तार्किक परिवर्तन कुछ किसी वर्ग के सभी तत्वों या भागों के लिए मनमाना नहीं है। यह अनुभवजन्य आधारों द्वारा उचित है - बीच में वस्तुनिष्ठ निर्भरता सार्वभौमिक संकेतों की प्रकृति और उनकी स्थिरता repeatability एक विशेष प्रकार की घटना के अनुभव में। इसलिए व्यवहार में अपूर्ण प्रेरण का व्यापक उपयोग। उदाहरण के लिए, कटाई के दौरान, व्यक्तिगत नमूनों के आधार पर अनाज के एक बड़े बैच के संदूषण, नमी और अन्य विशेषताओं के बारे में निष्कर्ष निकाले जाते हैं। उत्पादन स्थितियों में, यादृच्छिक नमूनों के आधार पर, एक या दूसरे बड़े पैमाने पर उत्पाद की गुणवत्ता के बारे में निष्कर्ष निकाले जाते हैं, उदाहरण के लिए, रासायनिक उद्योग में डिटर्जेंट; पाइप, धातु की चादरें, तार - रोलिंग उत्पादन में; दूध, अनाज, आटा - खाद्य उद्योग में।

से आगमनात्मक संक्रमण कुछ सह सब लोग तार्किक आवश्यकता का दावा नहीं किया जा सकता, क्योंकि किसी विशेषता की पुनरावृत्ति एक साधारण संयोग का परिणाम हो सकती है।

इस प्रकार, अपूर्ण प्रेरण की विशेषता है कमजोर तार्किक परिणाम - सच्चा परिसर विश्वसनीय नहीं, बल्कि केवल की प्राप्ति प्रदान करता है समस्यात्मक निष्कर्ष. इस मामले में, कम से कम एक मामले की खोज जो सामान्यीकरण का खंडन करती है, आगमनात्मक निष्कर्ष को अस्थिर बना देती है।

इस आधार पर अपूर्ण प्रेरण को इस प्रकार वर्गीकृत किया गया है विश्वसनीय (गैर प्रदर्शनात्मक) निष्कर्ष. ऐसे अनुमानों में, निष्कर्ष सच्चे परिसर से निकलता है एक निश्चित सीमा तक


सम्भावनाएँ,जो असंभावित से लेकर अत्यधिक प्रशंसनीय तक हो सकता है।



अपूर्ण प्रेरण के निष्कर्षों में तार्किक परिणाम की प्रकृति पर एक महत्वपूर्ण प्रभाव स्रोत सामग्री के चयन की विधि द्वारा लगाया जाता है, जो आगमनात्मक अनुमान के परिसर के व्यवस्थित या व्यवस्थित गठन में प्रकट होता है। चयन विधि के अनुसार, दो प्रकार के अपूर्ण प्रेरण को प्रतिष्ठित किया जाता है: (1) गणना द्वारा प्रेरण, बुलाया लोकप्रिय प्रेरण,और (2)चयन द्वारा प्रेरण, जिसे कहा जाता है वैज्ञानिक प्रेरण.

लोकप्रिय प्रेरण एक सामान्यीकरण है जिसमें, गणना द्वारा, यह स्थापित किया जाता है कि एक विशेषता किसी वर्ग की कुछ वस्तुओं या भागों से संबंधित है और, इस आधार पर, यह निष्कर्ष निकालना समस्याग्रस्त है कि यह संपूर्ण वर्ग से संबंधित है।

सदियों पुरानी गतिविधि की प्रक्रिया में, लोग कई घटनाओं की लगातार पुनरावृत्ति देखते हैं। इस आधार पर, सामान्यीकरण उत्पन्न होते हैं जिनका उपयोग वर्तमान की व्याख्या करने और भविष्य की घटनाओं और घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। इस प्रकार के सामान्यीकरण मौसम के अवलोकन, फसलों पर जलवायु परिस्थितियों के प्रभाव, बीमारियों के फैलने के कारणों, कुछ स्थितियों में लोगों के व्यवहार, लोगों के बीच संबंधों आदि से जुड़े होते हैं। ऐसे अधिकांश सामान्यीकरणों के लिए तार्किक तंत्र लोकप्रिय प्रेरण है। उसे कभी-कभी बुलाया जाता है सरल गणना के माध्यम से प्रेरण द्वारा।

कई मामलों में संकेतों की पुनरावृत्ति वास्तव में घटना के सार्वभौमिक गुणों को दर्शाती है। इसके आधार पर निर्मित सामान्यीकरण लोगों की व्यावहारिक गतिविधियों में मार्गदर्शक सिद्धांतों का महत्वपूर्ण कार्य करते हैं। ऐसे सरल सामान्यीकरणों के बिना, किसी भी प्रकार की कार्य गतिविधि संभव नहीं है, चाहे वह उपकरणों में सुधार हो, नेविगेशन का विकास हो, सफल खेती हो, या सामाजिक वातावरण में लोगों के बीच संपर्क हो।

अपराधों की जांच की प्रक्रिया में, अपराध में शामिल व्यक्तियों के व्यवहार के संबंध में अनुभवजन्य आगमनात्मक सामान्यीकरण का अक्सर उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए: जिन व्यक्तियों ने अपराध किया है वे मुकदमे और जांच से छिपना चाहते हैं; जान से मारने की धमकियाँ अक्सर दी जाती हैं; चोरी की वस्तुओं की खोज (रंगे हाथ) किसी अपराध में शामिल होने का संकेत देती है। ऐसे प्रयोगात्मक सामान्यीकरण, या तथ्यात्मक अनुमान, जैसा कि उन्हें अक्सर कानूनी साहित्य में कहा जाता है, इस तथ्य के बावजूद कि वे समस्याग्रस्त निर्णय हैं, अक्सर जांच में अमूल्य सहायता प्रदान करते हैं।

लोकप्रिय प्रेरण वैज्ञानिक ज्ञान के विकास में पहला कदम निर्धारित करता है। कोई भी विज्ञान अनुभवजन्य अनुसंधान से शुरू होता है - स्थिर कनेक्शन, रिश्तों और निर्भरताओं का वर्णन, वर्गीकरण, पहचान करने के लिए प्रासंगिक वस्तुओं का अवलोकन। विज्ञान में पहला सामान्यीकरण दोहराई जाने वाली विशेषताओं की एक सरल सूची के माध्यम से सरलतम आगमनात्मक निष्कर्षों के कारण होता है। वे एक महत्वपूर्ण कार्य करते हैं अनुमानी कार्य प्रारंभिक धारणाएँ, अनुमान और काल्पनिक स्पष्टीकरण जिन्हें आगे सत्यापन और स्पष्टीकरण की आवश्यकता है।

एक विशुद्ध रूप से गणनात्मक सामान्यीकरण पहले से ही जानवरों की अनुकूली प्रतिवर्त प्रतिक्रियाओं के स्तर पर उत्पन्न होता है, जब बार-बार उत्तेजना वातानुकूलित प्रतिवर्त को मजबूत करती है। मानव चेतना के स्तर पर, सजातीय घटनाओं में एक दोहराव वाला संकेत न केवल प्रत्याशा या अपेक्षा की मनोवैज्ञानिक भावना को जन्म देता है, बल्कि मुझे सोचने पर मजबूर कर दिया हेयह दोहराव पूरी तरह से यादृच्छिक संयोग का परिणाम नहीं है, बल्कि कुछ अज्ञात निर्भरताओं की अभिव्यक्ति है। लोकप्रिय प्रेरण में निष्कर्षों की वैधता मुख्य रूप से निर्धारित की जाती है मात्रात्मक संकेतक: संपूर्ण वर्ग (जनसंख्या) के लिए अध्ययन की गई वस्तुओं के सबसेट (नमूना या चयन) का अनुपात। अध्ययन किया गया नमूना पूरी कक्षा के जितना करीब होगा, उतना ही अधिक गहन और इसलिए अधिक संभावना होगी कि आगमनात्मक सामान्यीकरण होगा।

ऐसी स्थितियों में जहां केवल वर्ग के कुछ प्रतिनिधियों का अध्ययन किया जाता है, संभावना से इंकार नहीं किया जा सकता है ग़लत सामान्यीकरण.

इसका एक उदाहरण सामान्यीकरण है "सभी हंस सफेद हैं," लोकप्रिय प्रेरण का उपयोग करके प्राप्त किया गया और यूरोप में लंबे समय से विद्यमान है। इसे विरोधाभासी मामलों के अभाव में कई टिप्पणियों के आधार पर बनाया गया था। 17वीं शताब्दी में ऑस्ट्रेलिया में उतरने के बाद। यूरोपीय लोगों ने काले हंसों की खोज की, सामान्यीकरण का खंडन किया गया।

लेखांकन आवश्यकताओं के अनुपालन में विफलता के कारण लोकप्रिय प्रेरण के निष्कर्षों के बारे में गलत निष्कर्ष उत्पन्न हो सकते हैं विरोधाभासी मामलेजो सामान्यीकरण को अस्थिर बनाता है। प्रारंभिक जांच के दौरान ऐसा होता है, जब समस्या का समाधान हो जाता है साक्ष्य की प्रासंगिकता,अर्थात्, विभिन्न तथ्यात्मक परिस्थितियों में से केवल उन्हीं का चयन करना, जो अन्वेषक की राय में, मामले के लिए प्रासंगिक हैं। इस मामले में, वे केवल एक, शायद सबसे प्रशंसनीय या सबसे "दिल के करीब" संस्करण द्वारा निर्देशित होते हैं और केवल उन परिस्थितियों का चयन करते हैं जो इसकी पुष्टि करते हैं। अन्य तथ्य, विशेषकर वे जो मूल संस्करण के विपरीत हैं, नजरअंदाज कर दिए जाते हैं। अक्सर उन्हें देखा ही नहीं जाता और...


एमयू को ध्यान में नहीं रखा गया है। अपर्याप्त संस्कृति, असावधानी अथवा अवलोकन दोषों के कारण विरोधाभासी तथ्य भी दृष्टि से ओझल रह जाते हैं। इस मामले में, अन्वेषक तथ्यों का बंदी बन जाता है: कई घटनाओं में से, वह केवल उन्हीं को रिकॉर्ड करता है जो अनुभव में प्रमुख होते हैं, और उन पर निर्माण करता है। बुनियादी बातें/जल्दबाजी में सामान्यीकरण।इस भ्रम के प्रभाव में, वे आगे की टिप्पणियों में न केवल अपेक्षा नहीं करते हैं, बल्कि विरोधाभासी मामलों की उपस्थिति की संभावना भी नहीं देते हैं।

ग़लत आगमनात्मक निष्कर्ष न केवल भ्रम के परिणामस्वरूप उत्पन्न हो सकते हैं, बल्कि बेईमान, पक्षपातपूर्ण सामान्यीकरण के माध्यम से भी उत्पन्न हो सकते हैं, जब विरोधाभासी मामलों को जानबूझकर अनदेखा या छिपाया जाता है। ऐसे कथित आगमनात्मक सामान्यीकरणों का उपयोग युक्तियों के रूप में किया जाता है।

गलत तरीके से निर्मित आगमनात्मक सामान्यीकरण अक्सर विभिन्न प्रकार के अंधविश्वासों, अज्ञानी विश्वासों और संकेतों जैसे "बुरी नजर", "अच्छे" और "बुरे" सपने, काली बिल्ली का सड़क पार करना आदि को रेखांकित करते हैं।

वैज्ञानिक प्रेरण

वैज्ञानिक प्रेरण एक अनुमान है जिसमें आवश्यक का चयन करके और यादृच्छिक परिस्थितियों को छोड़कर एक सामान्यीकरण बनाया जाता है।

अनुसंधान विधियों के आधार पर, ये हैं: (1) प्रेरण चयन विधि (चयन) और (2) प्रेरण उन्मूलन द्वारा (निकाल देना)।

तर्क: किरिलोव व्याचेस्लाव इवानोविच कानून स्कूलों के लिए एक पाठ्यपुस्तक

§ 2. लोकप्रिय प्रेरण

§ 2. लोकप्रिय प्रेरण

सदियों पुरानी गतिविधि की प्रक्रिया में, लोगों ने कई घटनाओं की स्थिर पुनरावृत्ति देखी, जिन्हें सामान्यीकृत किया गया और वर्तमान घटनाओं को समझाने और भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किया गया।

इस प्रकार के सामान्यीकरण मौसम के अवलोकन, फसलों पर जलवायु परिस्थितियों के प्रभाव, बीमारियों के फैलने के कारणों, कुछ स्थितियों में लोगों के व्यवहार, लोगों के बीच संबंधों आदि से जुड़े होते हैं। इनमें से अधिकांश सामान्यीकरणों का तार्किक तंत्र है लोकप्रिय प्रेरण. उसे भी बुलाया जाता है किसी विरोधाभासी मामले की अनुपस्थिति में सरल गणना के माध्यम से प्रेरण द्वारा.

लोकप्रिय प्रेरण एक सामान्यीकरण है जिसमें, गणना द्वारा, यह स्थापित किया जाता है कि एक विशेषता कुछ वस्तुओं से संबंधित है और, इस आधार पर, यह निष्कर्ष निकालना समस्याग्रस्त है कि यह पूरे वर्ग से संबंधित है।

कई मामलों में संकेतों की पुनरावृत्ति वास्तव में घटना के सार्वभौमिक गुणों को दर्शाती है। इसके आधार पर निर्मित सामान्यीकरण व्यावहारिक गतिविधियों में महत्वपूर्ण कार्य करते हैं।

अपराधों की जांच की प्रक्रिया में, अपराध में शामिल व्यक्तियों के व्यवहार के संबंध में अनुभवजन्य आगमनात्मक सामान्यीकरण का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए: जिन व्यक्तियों ने अपराध किया है वे मुकदमे और जांच से छिपना चाहते हैं; जान से मारने की धमकियाँ अक्सर दी जाती हैं; चोरी की गई वस्तुओं का मिलना किसी अपराध में शामिल होने का संकेत देता है। ऐसे प्रयोगात्मक सामान्यीकरण, या तथ्यात्मक अनुमान, जैसा कि उन्हें अक्सर कानूनी साहित्य में कहा जाता है, जांच में अमूल्य सहायता प्रदान करते हैं, इस तथ्य के बावजूद कि वे समस्याग्रस्त निर्णय हैं।

लोकप्रिय प्रेरण वैज्ञानिक ज्ञान के विकास में पहला कदम है। विज्ञान अनुभवजन्य अनुसंधान, वर्गीकरण, स्थिर कनेक्शन, संबंधों और निर्भरता की पहचान से शुरू होता है। विज्ञान में पहला सामान्यीकरण दोहराई जाने वाली विशेषताओं की एक सरल सूची के माध्यम से सरलतम आगमनात्मक निष्कर्षों के कारण होता है। वे एक महत्वपूर्ण कार्य करते हैं अनुमानी कार्यप्रारंभिक धारणाएँ, अनुमान और काल्पनिक स्पष्टीकरण जिन्हें आगे सत्यापन और स्पष्टीकरण की आवश्यकता है।

लोकप्रिय प्रेरण में निष्कर्षों की वैधता मुख्य रूप से निर्धारित की जाती है मात्रात्मकसंकेतक: संपूर्ण वर्ग (जनसंख्या) के लिए अध्ययन की गई वस्तुओं के सबसेट (नमूना या चयन) का अनुपात। अध्ययन किया गया नमूना पूरी कक्षा के जितना करीब होगा, उतना ही अधिक गहन और इसलिए अधिक संभावना होगी कि आगमनात्मक सामान्यीकरण होगा।

ऐसी स्थितियों में जहां केवल वर्ग के कुछ प्रतिनिधियों का अध्ययन किया जाता है, संभावना से इंकार नहीं किया जा सकता है जल्दबाजी में सामान्यीकरण.

एक उदाहरण सामान्यीकरण है "सभी हंस सफेद हैं," लोकप्रिय प्रेरण का उपयोग करके प्राप्त किया गया और यूरोप में लंबे समय से मौजूद है। इसे विरोधाभासी मामलों के अभाव में कई टिप्पणियों के आधार पर बनाया गया था। 17वीं शताब्दी में ऑस्ट्रेलिया में उतरने के बाद। यूरोपीय लोगों ने काले हंसों की खोज की, सामान्यीकरण का खंडन किया गया।

लेखांकन आवश्यकताओं के अनुपालन न होने के कारण लोकप्रिय प्रेरण के निष्कर्षों में त्रुटिपूर्ण निष्कर्ष उत्पन्न हो सकते हैं परस्पर विरोधी मामले, जो सामान्यीकरण को अस्थिर बनाता है। प्रारंभिक जांच के दौरान ऐसा होता है, जब समस्या का समाधान हो जाता है साक्ष्य की प्रासंगिकता, अर्थात्, विभिन्न तथ्यात्मक परिस्थितियों में से केवल उन्हीं का चयन करना, जो अन्वेषक की राय में, मामले के लिए प्रासंगिक हैं। इस मामले में, वे केवल एक, शायद सबसे प्रशंसनीय या सबसे "दिल के करीब" संस्करण द्वारा निर्देशित होते हैं और केवल उन परिस्थितियों का चयन करते हैं जो इसकी पुष्टि करते हैं।

अन्य तथ्य, विशेषकर वे जो मूल संस्करण के विपरीत हैं, नजरअंदाज कर दिए जाते हैं। अक्सर उन्हें देखा ही नहीं जाता और इसलिए उन पर ध्यान नहीं दिया जाता। अपर्याप्त संस्कृति, असावधानी अथवा अवलोकन दोषों के कारण विरोधाभासी तथ्य भी दृष्टि से ओझल रह जाते हैं। इस मामले में, अन्वेषक तथ्यों का बंदी बन जाता है: कई घटनाओं में से, वह केवल उन्हीं को रिकॉर्ड करता है जो अनुभव में प्रमुख होते हैं, और उनके आधार पर निर्माण करता है। जल्दबाजी में सामान्यीकरण. इस भ्रम के प्रभाव में, वे आगे की टिप्पणियों में न केवल अपेक्षा नहीं करते हैं, बल्कि विरोधाभासी मामलों की उपस्थिति की संभावना भी नहीं देते हैं।

ग़लत आगमनात्मक निष्कर्ष न केवल भ्रम के परिणामस्वरूप उत्पन्न हो सकते हैं, बल्कि बेईमान, पक्षपातपूर्ण सामान्यीकरण के माध्यम से भी उत्पन्न हो सकते हैं, जब विरोधाभासी मामलों को जानबूझकर अनदेखा या छिपाया जाता है। ऐसे कथित आगमनात्मक सामान्यीकरणों का उपयोग युक्तियों के रूप में किया जाता है।

गलत तरीके से निर्मित आगमनात्मक सामान्यीकरण अक्सर विभिन्न प्रकार के अंधविश्वासों, अज्ञानी विश्वासों और संकेतों जैसे "बुरी नजर", "अच्छे" और "बुरे" सपने, काली बिल्ली का सड़क पार करना आदि को रेखांकित करते हैं।

स्व-परीक्षण प्रश्न

1. किस प्रकार के प्रेरण को लोकप्रिय कहा जाता है?

2. लोकप्रिय प्रेरण के अनुमानों में संभाव्यता की डिग्री बढ़ाने की शर्तें क्या हैं?

3. "जल्दबाजी में सामान्यीकरण" की तार्किक भ्रांति का सार क्या है?

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2. पूर्ण प्रेरण पूर्ण प्रेरण तब प्राप्त होता है जब, सबसे पहले, वस्तुओं के वर्ग के सभी तत्वों की जांच की जाती है और दूसरे, यदि यह स्थापित किया जाता है कि उनमें से प्रत्येक एक ही सामान्य संपत्ति (संबंध) से संबंधित है (या नहीं है)। यह सबसे सरल मामला दिखता है

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3. अपूर्ण प्रेरण अपूर्ण प्रेरण इस वर्ग की वस्तुओं के केवल एक भाग के अध्ययन के आधार पर वस्तुओं के संपूर्ण वर्ग के बारे में एक अनुमान है। अपूर्ण प्रेरण का सूत्र: S1 - PS2 - P…..Sn - PS1, S2 ... Sn ... वर्ग S का हिस्सा है। इसलिए, सभी S, R.B हैं

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अध्याय V. प्रेरण 1. एक प्रकार के अनुमान के रूप में प्रेरण निम्नलिखित आगमनात्मक अनुमानों की संरचना को योजनाबद्ध रूप में व्यक्त करें और निष्कर्ष की प्रकृति निर्धारित करें: “उदाहरण के लिए, इंद्रधनुष के रंगों की उत्पत्ति के बारे में रोजर बेकन के अध्ययन को लें। पहले तो ऐसा लगता है

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1. एक प्रकार के अनुमान के रूप में प्रेरण निम्नलिखित आगमनात्मक अनुमानों की संरचना को योजनाबद्ध रूप में व्यक्त करें और निष्कर्ष की प्रकृति निर्धारित करें: “उदाहरण के लिए, इंद्रधनुष के रंगों की उत्पत्ति के बारे में रोजर बेकन के अध्ययन को लें। प्रथमदृष्टया ऐसा लगता है कि उसे बाँधने का विचार आया

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भाग दो लोकप्रिय "अमेरिकन ड्रीम": विलासितापूर्ण खुशी की मृगतृष्णा चूँकि "अमेरिकन ड्रीम" अभिव्यक्ति आज बौद्धिक और लोकप्रिय संस्कृति में व्यापक रूप से उपयोग की जाती है (यहां हमारा मतलब अमेरिकी में "संस्कृति" है, न कि रूसी "उच्च" अर्थ में) ), में

विरोधाभासी मामले की अनुपस्थिति में सरल गणना के माध्यम से प्रेरण, अन्यथा कहा जाता है लोकप्रिय प्रेरण, केवल इस तथ्य पर आधारित एक सामान्य निष्कर्ष है कि सभी पहले, यहां तक ​​कि बेतरतीब ढंग से सामने आए मामलों (तथ्यों) में से, एक भी ऐसा सामने नहीं आया जो सामान्यीकरण का खंडन करता हो। इस प्रकार के प्रेरण का एक उदाहरण एक बदकिस्मत यात्री का मामला है, जो फ्रांस के तट पर उतरते ही, कई फ्रांसीसी लोगों से मिला, जो लाल बालों वाले थे और उन्होंने अपनी डायरी में लिखा: "सभी फ्रांसीसी लाल बालों वाले हैं।" या एक और उदाहरण: एक स्नातक छात्र अपने पर्यवेक्षक को छात्रों से परीक्षा लेने में मदद करने के लिए आया था, और, स्पष्ट रूप से उसकी चापलूसी करना चाहता था, परीक्षार्थियों के पहले सफल उत्तरों के बाद, उसने प्रोफेसर से कहा: "आपके छात्रों ने परीक्षा के लिए बहुत अच्छी तैयारी की है ।”

सरल गणना के माध्यम से प्रेरण द्वारा निष्कर्ष की विश्वसनीयता (संभावना) की डिग्री महत्वपूर्ण रूप से विचार किए गए मामलों की संख्या पर निर्भर करती है: उनकी संख्या जितनी अधिक होगी, निष्कर्ष की विश्वसनीयता उतनी ही अधिक होगी।

तथ्यों के चयन के माध्यम से प्रेरण जो सामान्यीकरण की यादृच्छिकता को बाहर करता है, मामले-तथ्यों के चयन की क्रमबद्धता में लोकप्रिय प्रेरण से भिन्न होता है। वह सामने आने वाले पहले मामलों को नहीं, बल्कि व्यवस्थित रूप से चुने गए, एक निश्चित तरीके से चुने गए नियोजित मामलों पर विचार करती है, जिससे उसके निष्कर्ष की विश्वसनीयता की डिग्री बढ़ जाती है। इसलिए, किसी डेयरी प्लांट, कैनिंग फैक्ट्री या सिगरेट की दुकान के उत्पादों की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए, प्रत्येक बोतल, कैन को खोले बिना, प्रत्येक सिगरेट को पीए बिना, आपको एक निश्चित प्रणाली का उपयोग करना चाहिए, एक निश्चित योजना के अनुसार, दसवें का चयन करें उत्पादन की (सौवीं या अन्य) इकाई और उनकी गुणवत्ता के आधार पर सभी उत्पादों की गुणवत्ता के बारे में एक सामान्य निष्कर्ष निकालना। यहां, लोकप्रिय प्रेरण की तरह, जितने अधिक मामलों पर विचार किया जाएगा, निष्कर्ष की विश्वसनीयता की डिग्री उतनी ही अधिक होगी। कड़ाई से कहें तो, सभी प्रकार के समाजशास्त्रीय अनुसंधान और सांख्यिकीय सामान्यीकरण इस प्रकार के प्रेरण के अनुरूप हैं।

समानता विधि.

एकल समानता की विधि, या बस समानता की विधि, इस घटना से जुड़े कई मामलों की तुलना के आधार पर देखी गई घटना के कारण के बारे में एक अनुमान है। यदि अध्ययन की जा रही (अवलोकित) घटना के दो या दो से अधिक मामलों में घटना से पहले केवल एक (कई में से) सामान्य परिस्थिति है, तो यह अध्ययन की जा रही (अवलोकित) घटना का कारण या कारण का हिस्सा है। उदाहरण के लिए, हम नदी के खोल की आंतरिक सतह के इंद्रधनुषी रंग का कारण निर्धारित करना चाहते हैं। ऐसा करने के लिए, हम कई मामलों की तुलना प्रारंभिक परिस्थितियों के एक निश्चित समूह से करते हैं:

पहले मामले में शेल की ऐसी प्राकृतिक "परिस्थितियाँ" शामिल हैं जैसे वजन, आकार, रासायनिक संरचना और इसकी आंतरिक सतह की संरचना।

दूसरा मामला खोल की भीतरी सतह पर मोम की छाप से जुड़ा है। इसमें थोड़ी भिन्न "परिस्थितियाँ" शामिल हैं, अर्थात्। अलग-अलग वजन, सामग्री की रासायनिक संरचना, थोड़ा अलग आकार, आदि, इस खोल की आंतरिक सतह की संरचना को छोड़कर, जिसे मोम की छाप द्वारा दोहराया गया है। साथ ही, यह पता चलता है कि प्रिंट में अभी भी इंद्रधनुषी रंग है।

तीसरे, चौथे और अन्य मामलों में राल, जिप्सम और अन्य सामग्रियों के साथ खोल की आंतरिक सतह की छाप से जुड़ी "परिस्थितियाँ" शामिल हो सकती हैं, जो पहले और अन्य मामलों से भिन्न भी हैं, और उनके साथ एक सामान्य परिस्थिति भी है - आंतरिक सिंक सतह की संरचना। यदि, अन्य परिस्थितियों में परिवर्तन के बावजूद, इंद्रधनुषी रंग, जैसा कि अनुभव से पता चलता है, खोल के सभी छापों में संरक्षित है, तो यह निश्चित है कि आंतरिक सतह की संरचना इसका कारण है। सभी सूचीबद्ध मामलों की तुलना के आधार पर यह निष्कर्ष पूरी तरह से उचित और विश्वसनीय है।

इस प्रकार का प्रेरण अक्सर कानूनी अभ्यास में उपयोग किया जाता है, उदाहरण के लिए, खोजी कार्य में। यदि, कई अपराधों (घटनाओं) का विश्लेषण करते समय, यह पाया जाता है कि उन सभी को कुछ समान परिस्थितियों की विशेषता है, तो इस आधार पर किसी अपराधी या आपराधिक समूह की "लिखावट" के बारे में बात करना काफी वैध है और कोई भी बना सकता है एक व्यक्ति (या एक आपराधिक समूह) द्वारा इन अपराधों को अंजाम देने के बारे में निष्कर्ष।

समानता पद्धति का उपयोग करके निष्कर्ष की विश्वसनीयता की डिग्री को विचार किए गए मामलों की संख्या, ध्यान में रखी गई प्रारंभिक परिस्थितियों की संख्या, उनके अलगाव की गंभीरता, प्रत्येक परिस्थिति के अध्ययन की गहराई और संपूर्णता में वृद्धि करके बढ़ाया (मजबूत) किया जा सकता है। अलग-अलग, और समान परिस्थिति की पहचान करने की स्पष्टता।

अंतर की विधि.

एकल अंतर की विधि, या केवल अंतर की विधि, किसी देखी गई घटना के कारण के बारे में एक अनुमान है, जो केवल दो मामलों की तुलना पर आधारित है: जब हमारे लिए रुचि की घटना घटित होती है और जब वह नहीं होती है। यदि कोई मामला जिसमें कोई घटना मौजूद है, उस मामले से भिन्न है जिसमें वह घटना मौजूद नहीं है, केवल घटना से पहले की एक परिस्थिति से भिन्न है, तो यही परिस्थिति इस घटना का कारण या कारण का हिस्सा है।

इस पद्धति की ख़ासियत, इसकी प्रकृति के अनुरूप और मनुष्य द्वारा निर्धारित इसके प्रयोगात्मक, मनमाने चरित्र को दर्शाती है, केवल दो मामलों की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, केवल दो मामलों की तुलना करें: एक अलार्म घड़ी जो कांच की घंटी के नीचे बज रही है, और वही अलार्म घड़ी चुपचाप बज रही है (हम देखते हैं कि हथौड़ा अलार्म घंटी पर दस्तक दे रहा है) और एक अलार्म घड़ी जो उसी घंटी के नीचे बज रही है, लेकिन साथ में इसके नीचे से हवा को पंप करके, हम सही ढंग से निष्कर्ष निकालते हैं कि वायु वातावरण दूरी पर ध्वनि कंपन के प्रसार का कारण है। ये दोनों मामले एक को छोड़कर सभी परिस्थितियों में समान हैं, और यही वह परिस्थिति थी जिसके कारण अलार्म घड़ी की आवाज़ गायब हो गई। इसका मतलब है कि यही इस घटना का कारण है.

परिचय

वैज्ञानिक प्रेरण एक अनुमान है जिसमें किसी वर्ग की वस्तुओं के किसी भाग की आवश्यक विशेषताओं या आवश्यक संबंध के ज्ञान के आधार पर वर्ग की सभी वस्तुओं के बारे में एक सामान्य निष्कर्ष निकाला जाता है।

वैज्ञानिक प्रेरण, पूर्ण प्रेरण और गणितीय प्रेरण की तरह, एक वैध निष्कर्ष उत्पन्न करता है। वैज्ञानिक प्रेरण के निष्कर्षों की विश्वसनीयता (और संभाव्यता नहीं), हालांकि यह अध्ययन किए जा रहे वर्ग की सभी वस्तुओं को कवर नहीं करता है, लेकिन उनमें से केवल एक हिस्सा (और उस पर एक छोटा सा), इस तथ्य से समझाया गया है कि आवश्यक कनेक्शनों में सबसे महत्वपूर्ण को ध्यान में रखा जाता है - कारण कनेक्शन।

वैज्ञानिक प्रेरण के उपयोग ने सामान्य निर्णय और वैज्ञानिक कानून (आर्किमिडीज़, केप्लर, ओम, आदि के भौतिक कानून) तैयार करना संभव बना दिया। इस प्रकार, आर्किमिडीज़ का नियम किसी भी तरल पदार्थ के उसमें डूबे हुए पिंड पर ऊपर की ओर दबाव डालने के गुण का वर्णन करता है।

वैज्ञानिक प्रेरण के प्रयोग से सामाजिक विकास के नियम प्राप्त किये गये।

प्रेरण की शास्त्रीय और आधुनिक समझ के बीच महत्वपूर्ण अंतर का स्पष्ट निर्धारण आवश्यक है, जो प्रेरण जैसे कार्यप्रणाली के प्रश्नों और वैज्ञानिक कानूनों की खोज की समस्या, प्रेरण और जीवन में इसकी भूमिका आदि को हल करने के लिए महत्वपूर्ण है।

अपूर्ण प्रेरण. लोकप्रिय प्रेरण

अपूर्ण प्रेरण एक अनुमान है जिसमें, किसी वर्ग के कुछ तत्वों या भागों से संबंधित विशेषता के आधार पर, समग्र रूप से वर्ग से संबंधित होने के बारे में निष्कर्ष निकाला जाता है।

आगमनात्मक सामान्यीकरण की अपूर्णता इस तथ्य में व्यक्त होती है कि सभी का नहीं, बल्कि कक्षा के केवल कुछ तत्वों या भागों का ही अध्ययन किया जाता है। किसी वर्ग के कुछ तत्वों या भागों से अपूर्ण प्रेरण में तार्किक परिवर्तन मनमाना नहीं है। यह अनुभवजन्य आधारों द्वारा उचित है - संकेतों की सार्वभौमिक प्रकृति और एक निश्चित प्रकार की घटना के अनुभव में उनकी स्थिर पुनरावृत्ति के बीच उद्देश्य निर्भरता। इसलिए व्यवहार में अपूर्ण प्रेरण का व्यापक उपयोग। इसलिए, उदाहरण के लिए, एक निश्चित उत्पाद की बिक्री के दौरान, वे पहली चुनिंदा डिलीवरी के आधार पर इस उत्पाद के एक बड़े बैच की मांग, बाजार मूल्य और अन्य विशेषताओं के बारे में निष्कर्ष निकालते हैं। उत्पादन स्थितियों में, चयनात्मक नमूनों के आधार पर, खाद्य उद्योग में एक या दूसरे बड़े पैमाने पर उत्पाद की गुणवत्ता के बारे में निष्कर्ष निकाले जाते हैं, उदाहरण के लिए, तेल, धातु की चादरें, तार, दूध, अनाज, आटा।

कुछ से सभी में आगमनात्मक संक्रमण तार्किक आवश्यकता का दावा नहीं कर सकता, क्योंकि किसी विशेषता की पुनरावृत्ति एक साधारण संयोग का परिणाम हो सकती है।

इस प्रकार, अधूरा प्रेरण एक कमजोर तार्किक परिणाम की विशेषता है - सच्चा परिसर एक विश्वसनीय नहीं, बल्कि केवल एक समस्याग्रस्त निष्कर्ष प्रदान करता है। इस मामले में, कम से कम एक मामले की खोज जो सामान्यीकरण का खंडन करती है, आगमनात्मक निष्कर्ष को अस्थिर बना देती है।

इस आधार पर, अपूर्ण प्रेरण को प्रशंसनीय (गैर-प्रदर्शनकारी) अनुमान के रूप में वर्गीकृत किया गया है। ऐसे अनुमानों में, निष्कर्ष कुछ हद तक संभाव्यता के साथ सच्चे परिसर से निकलता है, जो असंभावित से लेकर अत्यधिक प्रशंसनीय तक हो सकता है।

निष्कर्ष में तार्किक परिणाम की प्रकृति पर महत्वपूर्ण प्रभाव; अपूर्ण प्रेरण स्रोत सामग्री के चयन की विधि से प्रभावित होता है, जो आगमनात्मक अनुमान के परिसर के व्यवस्थित या व्यवस्थित गठन में प्रकट होता है। चयन की विधि के अनुसार, दो प्रकार के अपूर्ण प्रेरण को प्रतिष्ठित किया जाता है: (1) गणना द्वारा प्रेरण, जिसे लोकप्रिय प्रेरण कहा जाता है, और (2) चयन द्वारा प्रेरण, जिसे वैज्ञानिक प्रेरण कहा जाता है।

लोकप्रिय प्रेरण एक सामान्यीकरण है जिसमें, गणना द्वारा, यह स्थापित किया जाता है कि एक विशेषता किसी वर्ग की कुछ वस्तुओं या भागों से संबंधित है और, इस आधार पर, यह निष्कर्ष निकालना समस्याग्रस्त है कि यह संपूर्ण वर्ग से संबंधित है।

सदियों पुरानी गतिविधि की प्रक्रिया में, लोग कई घटनाओं की लगातार पुनरावृत्ति देखते हैं। इस आधार पर, सामान्यीकरण उत्पन्न होते हैं जिनका उपयोग वर्तमान की व्याख्या करने और भविष्य की घटनाओं और घटनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। इस तरह के सामान्यीकरण मौसम के अवलोकन, गुणवत्ता पर कीमत के प्रभाव और आपूर्ति पर मांग के प्रभाव से जुड़े हैं। ऐसे अधिकांश सामान्यीकरणों के लिए तार्किक तंत्र लोकप्रिय प्रेरण है। इसे कभी-कभी सरल गणना के माध्यम से प्रेरण कहा जाता है।

कई मामलों में संकेतों की पुनरावृत्ति वास्तव में घटना के सार्वभौमिक गुणों को दर्शाती है। इसके आधार पर निर्मित सामान्यीकरण लोगों की व्यावहारिक गतिविधियों में मार्गदर्शक सिद्धांतों का महत्वपूर्ण कार्य करते हैं। ऐसे सरल सामान्यीकरणों के बिना, किसी भी प्रकार की कार्य गतिविधि संभव नहीं है, चाहे वह उपकरणों में सुधार हो, नेविगेशन का विकास हो, सफल खेती हो, या सामाजिक वातावरण में लोगों के बीच संपर्क हो।

लोकप्रिय प्रेरण वैज्ञानिक ज्ञान के विकास में पहला कदम निर्धारित करता है। कोई भी विज्ञान अनुभवजन्य अनुसंधान से शुरू होता है - स्थिर कनेक्शन, रिश्तों और निर्भरताओं का वर्णन, वर्गीकरण, पहचान करने के लिए प्रासंगिक वस्तुओं का अवलोकन। विज्ञान में पहला सामान्यीकरण दोहराई जाने वाली विशेषताओं की एक सरल सूची के माध्यम से सरलतम आगमनात्मक निष्कर्षों के कारण होता है। वे प्रारंभिक मान्यताओं, अनुमानों और काल्पनिक स्पष्टीकरणों का एक महत्वपूर्ण अनुमानी कार्य करते हैं जिन्हें आगे सत्यापन और स्पष्टीकरण की आवश्यकता होती है।

एक विशुद्ध रूप से गणनात्मक सामान्यीकरण पहले से ही जानवरों की अनुकूली प्रतिवर्त प्रतिक्रियाओं के स्तर पर उत्पन्न होता है, जब बार-बार उत्तेजना वातानुकूलित प्रतिवर्त को मजबूत करती है। मानव चेतना के स्तर पर, सजातीय घटनाओं में एक दोहराव वाला संकेत केवल एक प्रतिवर्त या अपेक्षा की मनोवैज्ञानिक भावना उत्पन्न नहीं करता है, बल्कि यह बताता है कि दोहराव विशुद्ध रूप से यादृच्छिक संयोग का परिणाम नहीं है, बल्कि कुछ अज्ञात निर्भरताओं की अभिव्यक्ति है। लोकप्रिय प्रेरण में निष्कर्ष की वैधता मुख्य रूप से एक मात्रात्मक संकेतक द्वारा निर्धारित की जाती है: संपूर्ण वर्ग (जनसंख्या) के अध्ययन किए गए वस्तुओं (नमूना या नमूना) के सबसेट का अनुपात। अध्ययन किया गया नमूना पूरी कक्षा के जितना करीब होगा, उतना ही अधिक गहन और इसलिए अधिक संभावना होगी कि आगमनात्मक सामान्यीकरण होगा।

ऐसी स्थितियों में जहां किसी वर्ग के केवल कुछ प्रतिनिधियों का अध्ययन किया जाता है, गलत सामान्यीकरण की संभावना से इंकार नहीं किया जा सकता है। इसका एक उदाहरण सामान्यीकरण है, सभी हंस सफेद हैं, जो लोकप्रिय प्रेरण का उपयोग करके प्राप्त किए गए हैं और यूरोप में लंबे समय से मौजूद हैं। इसे विरोधाभासी मामलों के अभाव में कई टिप्पणियों के आधार पर बनाया गया था। उन लोगों के बाद जो 17वीं शताब्दी में ऑस्ट्रेलिया पहुंचे। यूरोपीय लोगों ने काले हंसों की खोज की, सामान्यीकरण का खंडन किया गया।

लोकप्रिय प्रेरण के निष्कर्षों के बारे में गलत निष्कर्ष उन विरोधाभासी मामलों को ध्यान में रखने में विफलता के कारण उत्पन्न हो सकते हैं जो सामान्यीकरण को अस्थिर बनाते हैं।

ग़लत आगमनात्मक निष्कर्ष न केवल भ्रम के परिणामस्वरूप उत्पन्न हो सकते हैं, बल्कि बेईमान, पक्षपाती सामान्यीकरण से भी उत्पन्न हो सकते हैं, जब विरोधाभासी मामलों को जानबूझकर अनदेखा या छिपाया जाता है।

ग़लत तरीके से बनाए गए आगमनात्मक संदेश अक्सर विभिन्न प्रकार के अंधविश्वासों, अज्ञानी विश्वासों और संकेतों जैसे कि बुरी नज़र, अच्छे और बुरे सपने, काली बिल्ली का सड़क पार करना आदि का आधार होते हैं।
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