Я слежу за онлайн-классом колледжа / выпускника по методологии исследования и письму. В классе есть вещи, которых я раньше не знал. (Если у вас есть какие-либо рекомендации по литературе по методологии исследования и написанию, не стесняйтесь, дайте мне знать. Я слышал о некоторых в прошлом, но на самом деле ничего не читал. Всегда приятно знать или напоминать о том, какие источники хороши. .)
Класс охватывает следующие темы:
Выбрать и уточнить тему исследования.
Найдите и проанализируйте соответствующую литературу.
Сформулируйте конкретные исследовательские вопросы, касающиеся практических или концептуальных проблем, в свете соответствующей теоретической и эмпирической литературы.
Сформулируйте набор гипотез для решения ваших исследовательских вопросов.
Составьте план исследования, указав подходящий дизайн, методы и анализ для проверки ваших гипотез.
...
На этапе формулирования гипотезы различают
Теоретический план, где мы думаем в терминах Предложений, сравнивающих Конструкты. Конструкт — это то, как мы выражаем наши концепции, а предложение — это предварительное и предположительное отношение между конструктами, сформулированное в декларативной форме.
Эмпирический план, где мы думаем с точки зрения гипотез, сравнивающих переменные.
Абстрактные конструкции не могут быть проверены напрямую. Можно обнаружить переменные, которые можно использовать для косвенной проверки этих конструкций и их взаимосвязей с другими конструкциями.
Конструкции нельзя измерить напрямую, и они должны быть введены в действие, прежде чем вы сможете выйти на Эмпирический План и фактически начать выполнять какую-либо работу. Для измерения конструктов разработайте метрики или измеримые показатели. Комбинация показателей является переменной. Сравнение показателей может оценить точность.
Я не занимаюсь исследованиями на границе, а самостоятельно изучаю новую тему. Поэтому я пытаюсь написать обзор о сравнении моделей параллелизма в информатике . В частности, сравните акторную модель и обмен последовательными процессами (CSP). Из некоторой литературы я видел, что модели сравниваются по синтаксису и семантике формальных языков, которые их описывают, и по тому, как они используются для решения некоторых общих проблем параллелизма (взаимное исключение, обедающий философ), и делаются некоторые выводы:
CSP более гибок , чем акторная модель: в акторной модели средство коммуникации тесно связано с исполнительной единицей: у каждого актора есть ровно один почтовый ящик; В CSP каналы являются первоклассными и могут независимо создаваться, записываться, считываться и передаваться между задачами.
Ничто не мешает CSP поддерживать распределение и отказоустойчивость , но исторически у CSP не было такого уровня внимания и поддержки этих двух факторов, как у модели акторов.
И модель акторов, и CSP напрямую не поддерживают параллелизм . Параллелизм должен быть создан на основе строительных блоков параллелизма.
Вышеупомянутые аспекты, насколько мне известно, касаются того, обладает ли модель свойством или каким-либо качеством. Они кажутся «конструкциями» и заставляют меня выглядеть так, будто я нахожусь в «теоретическом плане». Для того, чтобы «выйти на Эмпирический план и действительно начать делать какую-либо работу», я пытаюсь найти и придумать какие-то метрики или вещи, которые можно измерить напрямую, но мне трудно измерить модели в аспектах, если они «измеримы». означает возможность количественной оценки.
Интересно, распространено ли во всех или в большинстве областей научных исследований, что «Для измерения конструктов разработайте метрики или измеримые показатели. Комбинация показателей является переменной. Сравнение показателей может оценить точность»?
Применяется ли это (поиск метрик или измеримых показателей/переменных) к некоторым теориям информатики, изучающим формальные модели? (Аналогично математике, которая тоже является формальной наукой?)
Я также должен упомянуть, что опыт большинства участников курса связан с аналитикой или статистикой, где у меня есть некоторый опыт. Но класс открыт не только для людей из этой области. Даже в аналитике или статистике все или большинство исследований имеют метрики или измеримые индикаторы/переменные? (Я считаю, что мы можем изучать некоторые формальные математические модели в статистике, но я не уверен в вопросе)
Спасибо.
Большая часть исследований связана с беспорядочным реальным миром и часто зависит от статистики для получения приблизительных ответов или ответов, которые верны для населения, но не для отдельных людей (не обязательно людей).
Так что ответ на ваш главный вопрос, скорее всего, да. «Большинство» областей исследований ищут метрики. Но не все.
Но чистая математика и некоторые другие вещи не таковы. Теоретическая физика, например, может быть совсем не такой. Математические теоремы не являются «эмпирическими».
Некоторые вещи в прикладной математике близки к данному описанию. И сама статистика, как математическая конструкция, не эмпирична, а ее приложения. Социальные науки почти полностью эмпиричны (могут быть исключения, о которых я не знаю).
Но, поскольку вы привязываете сюда математику, позвольте мне заметить, что «формулировка гипотезы» имеет место, но по-своему. Чтобы эффективно заниматься (чистой) математикой, вам нужно понимание области, а не просто знание того, что известно. Это понимание заставляет вас задавать вопросы о том, что может быть правдой , но еще неизвестно. Это приводит вас к формулированию потенциальной теоремы (гипотезы), а затем к поиску математических доказательств (доказательства или противоречия), чтобы решить вопрос.
Когда-то кто-то спросил, как производная связана с интегралом. Результатом исследования стала основная теорема исчисления.
Информатика может быть очень похожа на математику. Особенно теоретическая информатика. Но некоторые вещи являются эмпирическими. Вопрос о том, превосходит ли один алгоритм другой, может быть либо теоретическим, либо эмпирическим вопросом. Насколько лучше одна схема оптимизации компилятора, чем другая, часто относится ко второй категории.
Дэниел Хаттон