लोकप्रिय प्रेरण (सरल गणना के माध्यम से प्रेरण) को एक सामान्यीकरण कहा जाता है, जिसमें, गणना के द्वारा, वे कुछ वस्तुओं या वर्ग के कुछ हिस्सों में एक विशेषता का संबंध स्थापित करते हैं और इस आधार पर, समस्यात्मक रूप से निष्कर्ष निकालते हैं कि यह पूरी कक्षा से संबंधित है।
अपराधों की जांच की प्रक्रिया में, अपराध में शामिल व्यक्तियों के व्यवहार के संबंध में अक्सर अनुभवजन्य आगमनात्मक सामान्यीकरण का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए: अपराध करने वाले व्यक्ति अदालत और जांच से छिपना चाहते हैं; अक्सर जान से मारने की धमकी दी जाती है। इस तरह के अनुभवजन्य सामान्यीकरण, या तथ्यात्मक अनुमान, अक्सर जांच के लिए अमूल्य होते हैं, इस तथ्य के बावजूद कि वे समस्याग्रस्त निर्णय हैं।
लोकप्रिय प्रेरण वैज्ञानिक ज्ञान के विकास में पहला कदम निर्धारित करता है। कोई भी विज्ञान अनुभवजन्य अनुसंधान से शुरू होता है - स्थिर कनेक्शन, संबंधों और निर्भरता का वर्णन करने, वर्गीकृत करने, पहचानने के लिए संबंधित वस्तुओं का अवलोकन। विज्ञान में पहला सामान्यीकरण आवर्ती विशेषताओं की सरल गणना द्वारा 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 शोधन की आवश्यकता होती है।
उन स्थितियों में जब केवल वर्ग के कुछ प्रतिनिधियों की जांच की जाती है, गलत सामान्यीकरण की संभावना को बाहर नहीं किया जाता है।
लोकप्रिय प्रेरण के निष्कर्षों के बारे में गलत निष्कर्ष गैर-अनुपालन के कारण प्रकट हो सकते हैं
परस्पर विरोधी मामलों के लिए लेखांकन की आवश्यकताएं जो सामान्यीकरण को अस्थिर बनाती हैं। यह प्रारंभिक जांच की प्रक्रिया में होता है, जब साक्ष्य की प्रासंगिकता की समस्या को हल किया जा रहा है, अर्थात्, कई तथ्यात्मक परिस्थितियों में से चयन, केवल जांचकर्ता 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 इसकी पुष्टि करने वाली परिस्थितियों का चयन करते हैं। अन्य तथ्यों, और सबसे बढ़कर मूल संस्करण का खंडन करने वाले, को नज़रअंदाज कर दिया जाता है। अक्सर उन्हें देखा नहीं जाता है और इसलिए उन्हें ध्यान में नहीं रखा जाता है। संस्कृति की कमी, असावधानी या अवलोकन में दोष के कारण परस्पर विरोधी तथ्य भी दृष्टि से दूर रहते हैं। इस मामले में, अन्वेषक को तथ्यों द्वारा पकड़ लिया जाता है: घटनाओं की भीड़ में, वह केवल उन लोगों को ठीक करता है जो अनुभव में प्रमुख हो जाते हैं, और उनके आधार पर जल्दबाजी में सामान्यीकरण का निर्माण करते हैं। इस भ्रम के प्रभाव में, आगे के अवलोकन न केवल उम्मीद करते हैं, बल्कि परस्पर विरोधी मामलों की संभावना को भी स्वीकार नहीं करते हैं।
गलत आगमनात्मक निष्कर्ष न केवल भ्रम के परिणामस्वरूप प्रकट हो सकते हैं, बल्कि बेईमान, पक्षपाती सामान्यीकरणों के माध्यम से भी प्रकट हो सकते हैं, जब विरोधाभासी मामलों को जानबूझकर अनदेखा या छिपाया जाता है। इस तरह के काल्पनिक आगमनात्मक सामान्यीकरण नौटंकी के रूप में उपयोग किए जाते हैं।
गलत तरीके से निर्मित आगमनात्मक सामान्यीकरण अक्सर विभिन्न प्रकार के अंधविश्वासों, अज्ञानी विश्वासों और "बुरी नजर", "अच्छे" और "बुरे" सपने, सड़क पार करती एक काली बिल्ली आदि जैसे संकेतों के अंतर्गत आते हैं।
अनुमान, जिसमें .-l से संबंधित एक सामान्यीकरण निष्कर्ष (आगमनात्मक सामान्यीकरण)। किसी दिए गए वर्ग यू की सभी वस्तुओं के लिए संत-वा ए इस तथ्य के कारण किया जाता है कि यह स्थापित किया गया है कि संत-वा ए कक्षा यू की वस्तुओं के एक निश्चित हिस्से से संबंधित है, अर्थात्, यू से उन वस्तुओं के लिए, जिन्हें माना जाता था प्रेरण के दौरान; पी. और. - दृश्य अधूरा प्रेरण... पी और की शुद्धता में विश्वास। आम तौर पर इस तथ्य पर आधारित है कि अध्ययन यू से एक वस्तु से नहीं मिला जिसमें सेंट वीए ए नहीं है। इसलिए, एफ बेकन को पी कहा जाता है और। और एक साधारण सूची के माध्यम से ndukts और आंख, जिसमें विपरीत मामला नहीं होता है; एक विरोधाभासी मामला खोजना आगमनात्मक सामान्यीकरण का खंडन करता है। पी और में निष्कर्ष। एक संभाव्य प्रकृति का है, और P. और। में कारावास की संभावना की डिग्री, आम तौर पर बोलती है, कक्षा U.P. में मानी जाने वाली वस्तुओं की संख्या के रूप में बढ़ती है और बढ़ती है। रोजमर्रा की सोच के अभ्यास में व्यापक। विज्ञान में पी। और। अधिक बार अटकलों के स्रोत के रूप में देखा जाता है। निर्णय, जो तब अन्य माध्यमों (उदाहरण के लिए, सांख्यिकीय) द्वारा सत्यापित किए जाते हैं। हालाँकि, एक ऐसा है। (देखें Z. Czerwi? स्की, एन्यूमरेटिव इंडक्शन एंड थ्योरी ऑफ़ गेम्स, "स्टूडिया लॉजिका", 1960, टी। 10), एक कट पी के अनुसार। और। अनुमान का एक काफी अच्छा नियम है, एक कटौती तथाकथित के साथ "प्रतिस्पर्धा" करने में सक्षम है। सांख्यिकीय अनुमान के नियम। यह टी। सपा। अनुमान के इष्टतम नियम को खोजने के लिए सामान्य योजना के विश्लेषण द्वारा उचित है (कई वैकल्पिक नियमों से, जिनमें से प्रत्येक एक परिकल्पना की पसंद को निर्धारित करता है - आगमनात्मक सामान्यीकरण - प्रयोग के परिणाम के अनुसार) की कसौटी के आधार पर खेल का सिद्धांत। डॉ। शब्दों में, खेल का समाधान खोजने की समस्या के लिए अनुमान के इष्टतम नियम को चुनने की समस्या को कम करते समय और उन मामलों में जब पी। और। वैकल्पिक नियमों में से एक के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है, व्यावहारिक रूप से प्राप्य मानदंड के अस्तित्व (कुछ प्रतिबंधों के तहत) को प्रमाणित करना संभव है जो पी की पुष्टि करने वाले उदाहरणों की खोज को सही ठहराता है और। लिट।:एसमस वी.एफ., लॉजिक, एम., 1947, पी. 255-56; Kokoszy? Ska M., O "dobrej" i "z? Ej" indukcji, "Studia Logica", 1957, t. 5; ज़ेरवी? स्की जेड।, ज़ागडनीनी संभाव्यताक्ज़नेगो उज़ादनिनिया इंदुक्जी एन्यूमेरेसीजेनज, ibid। जलाया भी देखें। कला के लिए। अधूरा प्रेरण। बी बिरयुकोव, एम। नोवोसेलोव। मास्को।
लोकप्रिय प्रेरण को सामान्यीकरण कहा जाता है, जिसमें एक सूची के माध्यम से, एक वर्ग की कुछ वस्तुओं में एक विशेषता की पुनरावृत्ति स्थापित की जाती है, जिसके आधार पर यह निष्कर्ष निकालना समस्याग्रस्त है कि यह घटना के पूरे वर्ग से संबंधित है।
लोगों की व्यावहारिक गतिविधि अक्सर कुछ घटनाओं की स्थिर पुनरावृत्ति का संकेत देती है। इस आधार पर, सामान्यीकरण उत्पन्न होते हैं जो वास्तविकता की घटनाओं के उद्भव की व्याख्या या सुझाव देते हैं। इस तरह के सामान्यीकरण अक्सर मौसम, जलवायु, कुछ बीमारियों के कारणों आदि के अवलोकन से जुड़े होते हैं। इन सामान्यीकरणों में से अधिकांश के लिए तार्किक तंत्र लोकप्रिय प्रेरण है। इसे एक विवादास्पद मामले की अनुपस्थिति के लिए एक साधारण सूची के माध्यम से प्रेरण भी कहा जाता है। यदि अध्ययन की गई घटनाओं में से कम से कम एक होता है विवादास्पद मामला, तब आगमनात्मक सामान्यीकरण को असत्य माना जाता है।
लोकप्रिय प्रेरण वैज्ञानिक ज्ञान के विकास में पहला कदम दर्शाता है। कोई भी विज्ञान अनुभवजन्य अनुसंधान से शुरू होता है - स्थिर गुणों, संबंधों और निर्भरता का वर्णन, वर्गीकरण, पहचान करने के उद्देश्य से वस्तुओं का अवलोकन। विज्ञान के प्रारंभिक सामान्यीकरण हमेशा आवर्ती विशेषताओं की एक सरल सूची के माध्यम से आगमनात्मक निष्कर्ष होते हैं। लोकप्रिय प्रेरण प्रशंसनीय अनुमानों को संदर्भित करता है, इसके सामान्यीकरण समस्याग्रस्त हैं, क्योंकि ऐसे मामलों की एक साधारण सूची का तथ्य एक विरोधाभासी मामले की संभावना को बाहर नहीं करता है।
प्रेरण व्युत्पत्ति के एक साधारण गणना खंडन का एक उत्कृष्ट उदाहरण सामान्य कथन की कहानी है, "हंसों के सफेद पंख होते हैं।" यूरोप में केवल सफेद हंसों को देखकर, लोग इस निष्कर्ष पर पहुंचे कि उन सभी के पास सफेद पंख हैं। यह इतना स्पष्ट माना जाता था कि अभिव्यक्ति "हंस के रूप में सफेद" सुंदरता का साहित्यिक पर्याय बन गई। और अब यूरोपीय, ऑस्ट्रेलिया पहुंचकर, काले हंसों से मिले, और निष्कर्ष, जिसे अंतिम माना गया, ने तुरंत अपना महत्व खो दिया।
वैज्ञानिक प्रेरण
वैज्ञानिक प्रेरण को अनुमान कहा जाता है, जिसकी पृष्ठभूमि में, एक विशेषता की पुनरावृत्ति के साथ-साथ वर्ग की कुछ वस्तुओं में वस्तु के कुछ गुणों पर इस विशेषता की निर्भरता के बारे में ज्ञान भी होता है।
यदि एक लोकप्रिय सामान्यीकरण में, निष्कर्ष एक विशेषता की पुनरावृत्ति पर आधारित है, तो वैज्ञानिक प्रेरण एक साधारण कथन तक सीमित नहीं है, बल्कि एक ऐसी वस्तु की व्यवस्थित रूप से जांच करता है जिसे एक माना जाता है जिसमें कई स्वतंत्र भाग होते हैं। वैज्ञानिक प्रेरण के तरीकों का सैद्धांतिक आधार कारण संबंध के मूल गुण हैं, जो वस्तुओं और वास्तविकता की घटनाओं के बीच उद्देश्य निर्भरता का सबसे महत्वपूर्ण रूप है।
कारण, या कारण (लैटिन कारण से - कारण) को दो घटनाओं के बीच ऐसा उद्देश्य संबंध कहा जाता है, जब उनमें से एक - कारण - दूसरे का कारण बनता है - प्रभाव (क्रिया)। निम्नलिखित मूल गुण कारण संबंध की विशेषता हैं: 1) सार्वभौमिकता; 2) समय में अनुक्रम; 3) कनेक्शन की आवश्यक प्रकृति; 4) कारण और प्रभाव के बीच एक स्पष्ट संबंध। आइए इन गुणों पर अधिक विस्तार से विचार करें।
1. कार्य-कारण की सार्वभौमिकता का अर्थ है कि घटनाएँ अन्य घटनाओं की परवाह किए बिना अनायास उत्पन्न नहीं होती हैं। उनमें से प्रत्येक अन्य घटनाओं के साथ जुड़ा हुआ है, उत्पन्न होता है, बदलता है और कई कारकों के प्रभाव में गायब हो जाता है और अन्य वस्तुओं को प्रभावित करता है। इसका मतलब है कि दुनिया में कोई भी अकारण घटना नहीं है। उस कारण की पहचान करने के लिए जो एक निश्चित घटना का कारण बनता है, कई परिस्थितियों में से केवल वे ही हैं जो समय में अनुक्रम की आवश्यकता को पूरा करते हैं।
2. समय के अनुक्रम का अर्थ है कि कारण हमेशा प्रभाव से पहले होता है। कुछ मामलों में, ऐसा क्रम तात्कालिक होता है, अन्य में कारण और प्रभाव को एक निश्चित अवधि से अलग किया जाता है। चूंकि कारण हमेशा प्रभाव से पहले होता है, इसलिए आगमनात्मक शोध के दौरान कई परिस्थितियों से वे केवल उन्हीं का चयन करते हैं जो जांच किए गए प्रभाव से पहले खुद को प्रकट करते हैं, और उन लोगों को बाहर करते हैं जो एक साथ या प्रभाव के प्रकट होने के बाद उत्पन्न होते हैं।
समय संगति - आवश्यक शर्तकारण संबंध, लेकिन अपने आप में सही कारण की पहचान करने के लिए पर्याप्त नहीं है। इस स्थिति की पर्याप्त के रूप में मान्यता अक्सर एक त्रुटि की ओर ले जाती है जिसे "इसके बाद, इसलिए इस वजह से" कहा जाता है।
पिछली और अगली घटनाओं के बीच एक कारण संबंध की पहचान करने के लिए उनके बीच संबंधों की आवश्यक प्रकृति के बारे में अतिरिक्त ज्ञान की आवश्यकता होती है।
3. आवश्यक वर्णकारण और प्रभाव के बीच संबंध का अर्थ है कि प्रभाव तभी होता है जब कोई कारण होता है, जिसके अभाव में प्रभाव अनिवार्य रूप से समाप्त हो जाता है। इसलिए, पिछली परिस्थितियों का विश्लेषण करते समय, उनमें से उन लोगों को बाहर करें जिनकी अनुपस्थिति घटना की घटना को प्रभावित नहीं करती है।
4. कारण संबंध की असंदिग्ध प्रकृति इस तथ्य में निहित है कि प्रत्येक दिया गया कारणहमेशा केवल इसी परिणाम का कारण बनता है। कारण और प्रभाव के बीच संबंध एक सममित प्रकृति है: कारण में संशोधन अनिवार्य रूप से बाद में संशोधन का कारण बनता है, और इसके विपरीत, संशोधन बाद में कारण में संशोधन का संकेत देते हैं।
असंदिग्ध निर्भरता पिछली परिस्थितियों के सेट में से एक को बाहर करना संभव बनाती है जिसमें परिवर्तन परिणाम को प्रभावित करते हैं, और अपरिवर्तित को बाहर करने के लिए जो परिणाम को प्रभावित नहीं करते हैं।
कारण निर्भरता के गुणों को संज्ञानात्मक सिद्धांतों की भूमिका निभाने के लिए कहा जाता है जो अनुभवजन्य अनुसंधान का मार्गदर्शन करते हैं और वैज्ञानिक प्रेरण के विशेष तरीकों का निर्माण करते हैं। इन विधियों का उपयोग घटनाओं के बीच वास्तविक संबंधों के एक निश्चित सरलीकरण से जुड़ा है, जो निम्नलिखित मान्यताओं में व्यक्त किया गया है:
1) प्रारंभिक घटना को जटिल माना जाता है और सरल परिस्थितियों में विघटित हो जाता है - ए, बी, सी, बी, आदि;
2) इन परिस्थितियों में से प्रत्येक को अपेक्षाकृत स्वतंत्र माना जाता है और दूसरे के साथ बातचीत नहीं करता है;
3) चयनित परिस्थितियों को एक पूर्ण (बंद) सूची के रूप में माना जाता है और यह माना जाता है कि शोधकर्ता ने अन्य संभावित परिस्थितियों की दृष्टि नहीं खोई।
ये धारणाएँ, कार्य-कारण के मुख्य गुणों के साथ, वैज्ञानिक प्रेरण के निष्कर्षों का तार्किक आधार बनाती हैं, कारण संबंधों की पहचान के तरीकों को लागू करते समय तार्किक परिणाम की बारीकियों का निर्धारण करती हैं।
ऐसे आगमनात्मक निर्माण हैं जो वैज्ञानिक सटीकता की आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर सकते हैं। ये वे निर्माण हैं जिनका उपयोग करने के लिए लोकप्रिय चेतना इच्छुक है और इसलिए इसे लोकप्रिय प्रेरण कहा जाता है।
लोकप्रिय प्रेरण क्या है?
यदि हमारे पास समान घटनाओं की कई पुनरावृत्तियों को देखने के मामले हैं, 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 बार यह देखने का अवसर मिला है कि हंसों के पास है सफेद रंगपंख, तो हम निष्कर्ष निकालते हैं कि हंसों के हमेशा और हर जगह सफेद पंख होते हैं। बेकन ने इस तरह के निष्कर्ष को बुलाया: इंडक्शन प्रति एन्यूमरेशनम सिंप्लिसेम, यूबीआई नॉन रिपेरिटर इंस्टेंटिया कॉन्ट्रोडोरिया (एक साधारण एन्यूमरेशन के माध्यम से इंडक्शन, जिसमें कोई विरोधाभासी मामला नहीं है), क्योंकि यह एक साधारण एन्यूमरेशन के आधार पर एक निष्कर्ष निकालता है, इसी तरह के मामलों का संशोधन जो हमारे पास पिछले अनुभव में था और जो कोई परस्पर विरोधी घटना नहीं थी। ऐसा लगता है कि देखे गए कनेक्शन के जितने अधिक मामले होंगे, निष्कर्ष उतनी ही अधिक विश्वसनीयता प्राप्त करेगा। इस तरह के एक प्रेरण को विश्वसनीय के रूप में मान्यता नहीं दी जा सकती है, क्योंकि यह तथ्य कि हम ऐसे मामलों से नहीं मिले हैं जो उन मामलों के विपरीत हैं जिन्हें हमने देखा है, किसी भी तरह से इस बात की गारंटी नहीं है कि यह हमेशा वैसा ही रहेगा जैसा हमने देखा।
वैज्ञानिक प्रेरण लोकप्रिय प्रेरण से भिन्न होता है। इस प्रक्रिया में, प्रत्येक व्यक्ति द्वारा देखे गए मामले की जांच की जाती है, इसका विश्लेषण किया जाता है, किसी भी घटना के लिए यादृच्छिक सब कुछ छोड़ दिया जाता है, इसके आवश्यक संकेत मांगे जाते हैं और निष्कर्ष निकाले जाते हैं, बाद वाले को अन्य सामान्यीकरणों के साथ संबंध और समझौते में लाया जाता है। इस तरह के निष्कर्षों में केवल कम या ज्यादा विश्वसनीय चरित्र हो सकता है। इसे अभी दिए गए उदाहरण से समझा जा सकता है। यदि हम हंसों से निष्कर्ष निकालते हैं कि हमने देखा है कि "सभी हंस सफेद होते हैं," तो यह प्रेरण लोकप्रिय होगा, क्योंकि पक्षियों के पंखों के रंग पर सावधानीपूर्वक शोध के आधार पर, हमें यह निष्कर्ष निकालना होगा कि रंग कुछ असंगत है, जरूरी नहीं कि जुड़ा हुआ हो हंस की प्रकृति के साथ, और इसलिए यह आसानी से हो सकता है कि काले पंख वाले हंस होंगे।
इंडक्शन को चीजों के आवश्यक कनेक्शन से निपटना चाहिए, न कि आकस्मिक के साथ। पंखों के सफेद भाग और हंस के संगठन के बीच संबंध अनावश्यक 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 वस्तु नहीं है, अर्थात यह ऐसा कुछ नहीं है जिस पर पक्षियों का जीवन या अस्तित्व निर्भर हो सके। यह पूरी तरह से अलग बात होगी यदि, हंसों में श्वसन प्रक्रिया को देखने के बाद, हमने कहा कि "हंस ऑक्सीजन में सांस लेते हैं।" यह एक सही वैज्ञानिक प्रेरण होगा, क्योंकि ऑक्सीजन को सांस लेने की क्षमता एक ऐसा गुण है, जिसके बिना पक्षियों की कल्पना नहीं की जा सकती। हम उन सभी मामलों में ठीक उसी तरह से कार्य करते हैं जब हमें आम तौर पर हमारे द्वारा देखी जाने वाली घटनाओं के संबंध में आगमनात्मक प्रस्तावों का निर्माण करना होता है।
लोकप्रिय प्रेरण विषय पर अधिक:
- ड्रग्स को हमेशा लोकप्रिय संगीत से क्यों जोड़ा जाता है?
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- एंटोनिन यू.एम., टकाचेंको ए.ए. यौन अपराध: लोकप्रिय विज्ञान अनुसंधान।- एम।: अमलथिया, 1993.- 320 पी।, 1993
अपूर्ण प्रेरण का उपयोग उन मामलों में किया जाता है जहां, सबसे पहले, हम अपनी रुचि की घटनाओं के वर्ग के सभी तत्वों पर विचार नहीं कर सकते हैं; दूसरा, यदि वस्तुओं की संख्या या तो अनंत या परिमित है, लेकिन काफी बड़ी है; तीसरा, विचार वस्तु को नष्ट कर देता है (उदाहरण के लिए, "सभी पेड़ों की जड़ें होती हैं")। फिर हम अध्ययन के तहत घटना के सभी मामलों पर विचार नहीं करते हैं, लेकिन सभी के लिए निष्कर्ष निकालते हैं। उदाहरण के लिए, गर्म होने पर, हम नाइट्रोजन, ऑक्सीजन, हाइड्रोजन के विस्तार का निरीक्षण करते हैं और हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि गर्म होने पर सभी गैसें फैलती हैं। अपूर्ण प्रेरण के प्रकारों में से एक - वैज्ञानिक प्रेरण - बहुत महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह आपको सामान्य निर्णय तैयार करने की अनुमति देता है।
निष्कर्ष को प्रमाणित करने की विधियों के अनुसार अपूर्ण प्रेरण को तीन प्रकारों में बांटा गया है।
एन्यूमरेशन इंडक्शन (लोकप्रिय इंडक्शन)
कई सजातीय वस्तुओं में एक ही विशेषता की पुनरावृत्ति और एक विरोधाभासी मामले की अनुपस्थिति के आधार पर, एक सामान्य निष्कर्ष निकाला जाता है कि इस तरह की सभी वस्तुओं में यह विशेषता होती है। इसलिए, उदाहरण के लिए, लोकप्रिय प्रेरण के आधार पर, पहले यह माना जाता था कि ऑस्ट्रेलिया में काले हंसों से मिलने तक सभी हंस सफेद होते हैं। ऐसा प्रेरण एक निश्चित निष्कर्ष नहीं बल्कि एक संभावित निष्कर्ष देता है। एक सामान्य और सामान्य गलती "जल्दबाजी में सामान्यीकरण" है। उदाहरण के लिए, कई बार गवाही में त्रुटियों का सामना करने के बाद, वे कहते हैं: "सभी गवाह गलत हैं," या छात्र से कहा जाता है: "आप इस मुद्दे के बारे में कुछ नहीं जानते," आदि।
लोकप्रिय प्रेरण के आधार पर, लोगों ने कई उपयोगी संकेत निकाले: निगल कम उड़ते हैं - बारिश होगी; अगर सूरज लाल है, तो कल हवा वाला दिन होगा, आदि।
विश्लेषण और तथ्यों के चयन के माध्यम से प्रेरण
लोकप्रिय प्रेरण में, देखी जाने वाली वस्तुओं को बिना किसी प्रणाली के यादृच्छिक रूप से चुना जाता है। प्रेरण में, विश्लेषण और तथ्यों के चयन के माध्यम से, वे सामान्यीकरण की यादृच्छिकता को बाहर करने का प्रयास करते हैं, क्योंकि व्यवस्थित रूप से चयनित, सबसे विशिष्ट वस्तुओं का अध्ययन किया जाता है - समय में विभिन्न, प्राप्त करने की विधि और अस्तित्व, और अन्य स्थितियां। इस प्रकार वे एक खेत की औसत उपज की गणना करते हैं, बीजों के अंकुरण, माल की बड़ी खेप की गुणवत्ता और पाए गए खनिजों की संरचना का न्याय करते हैं। उदाहरण के लिए, डिब्बाबंद मछली के एक बैच की गुणवत्ता का अध्ययन करते समय, विभिन्न प्रकार की मछलियों से अलग-अलग कारखानों द्वारा अलग-अलग समय पर जारी किए गए अलग-अलग रेफ्रिजरेटर से डिब्बे लिए जाते हैं।
प्राचीन काल में भी, कई वर्षों के अवलोकन के आधार पर, लोगों ने देखा कि चांदी शुद्ध करती है पेय जल... जलने के उपचार के लिए उपयोग किए जाने वाले फॉर्मूलेशन में चांदी के नमक जोड़े गए थे। धीरे-धीरे, लोग इस निष्कर्ष पर पहुंचे कि चांदी में हीलिंग गुण होते हैं, और यह निष्कर्ष चयन के माध्यम से प्रेरण के माध्यम से प्राप्त किया गया था। इसके बाद, वैज्ञानिक अध्ययनों से पता चला है कि चांदी ऑक्सीजन को सक्रिय करती है, जो बैक्टीरिया को नष्ट करती है, इसलिए प्रारंभिक निष्कर्ष सही था।
प्रश्न 48. वैज्ञानिक प्रेरण और इसके प्रकार।
वैज्ञानिक प्रेरण एक ऐसा निष्कर्ष है, जिसमें आवश्यक विशेषताओं के ज्ञान या किसी वर्ग की वस्तुओं के एक भाग के आवश्यक संबंध के आधार पर, इस वर्ग की सभी वस्तुओं के बारे में एक सामान्य निष्कर्ष निकाला जाता है। वैज्ञानिक प्रेरण, साथ ही पूर्ण प्रेरण और गणितीय प्रेरण, एक विश्वसनीय निष्कर्ष प्रदान करते हैं। वैज्ञानिक प्रेरण के निष्कर्षों की विश्वसनीयता (और संभावना नहीं), हालांकि इसमें अध्ययन किए गए वर्ग के सभी विषयों को शामिल नहीं किया गया है, लेकिन उनमें से केवल एक हिस्सा (और, इसके अलावा, एक छोटा सा), इस तथ्य से समझाया गया है कि आवश्यक कनेक्शनों में सबसे महत्वपूर्ण - कारण एक - को ध्यान में रखा जाता है।
वैज्ञानिक प्रेरण के उपयोग ने वैज्ञानिक कानूनों को तैयार करना संभव बना दिया, उदाहरण के लिए, आर्किमिडीज, केपलर, ओम, आदि के भौतिक नियम। इस प्रकार, आर्किमिडीज का नियम नीचे से ऊपर की ओर दबाव डालने के लिए किसी भी तरल की संपत्ति का प्रकटीकरण है। इसमें डूबा हुआ एक शरीर
वैज्ञानिक प्रेरण बड़ी संख्या में जांचे गए तथ्यों पर आधारित नहीं है, बल्कि उनके विश्लेषण की व्यापकता और कारण निर्भरता की स्थापना, आवश्यक सुविधाओं के चयन या वस्तुओं और घटनाओं के आवश्यक कनेक्शन पर आधारित है। इसलिए, वैज्ञानिक प्रेरण एक विश्वसनीय निष्कर्ष देता है।
परिसर में वैज्ञानिक प्रेरण केवल आवश्यक संबंधों और संबंधों पर आधारित है, जिसके कारण इसके निष्कर्षों की विश्वसनीयता आवश्यक प्रकृति की है (हालांकि यह एक अपूर्ण प्रेरण है)। आधुनिक तर्क में, "प्रेरण" शब्द को अक्सर "गैर-प्रदर्शनकारी अनुमान", "संभाव्य तर्क" की अवधारणाओं के पर्याय के रूप में प्रयोग किया जाता है। लेकिन अवधारणाओं की पहचान "प्रेरण", "आगमनात्मक निष्कर्ष" "संभाव्य अनुमान", "गैर-प्रदर्शनकारी तर्क" की अवधारणाओं के साथ, विभिन्न अवधारणाओं की एक पारिभाषिक पहचान की ओर जाता है, क्योंकि प्रेरण की महामारी संबंधी समस्याएं समस्याओं की तुलना में व्यापक हैं संभाव्य निष्कर्ष।
प्रेरण की शास्त्रीय और आधुनिक समझ के बीच आवश्यक अंतर का स्पष्ट निर्धारण आवश्यक है, जो कि कार्यप्रणाली के ऐसे प्रश्नों को हल करने के लिए महत्वपूर्ण है जैसे कि प्रेरण और वैज्ञानिक कानूनों की खोज की समस्या, प्रेरण और जीवन में इसकी भूमिका आदि।
