From Epistemic Justification to Methodological Decision: The Epistemicization of Hypotheses and the Status of H₀–H₁ in Scientific Research

科学は、問いから単一の、否定できない真理へと続く一本の直線として想像されがちである。実験室では、研究者がアイデアを提示し、データを収集し、そのアイデアが正しいことを証明したいと願う。1世紀以上にわたり、哲学者たちは、私たちの科学的なアイデアがいかにして真実であると確信できるのかについて、検証（何かが現実に一致しているかを確認すること）や反証（何かを間違いであると証明しようとすること）といった概念に焦点を当てながら議論を重ねてきた。これらの議論は、私たちが知識をどのように捉えるかを形作ってきたが、実際の科学者の日常的な業務に関する点においては、空白を残してきた。哲学者が真理の性質について議論している間、心理学から農業に至るまで、さまざまな分野の研究者たちは、決して完全には明確ではないデータに基づいて意思決定を行うために忙しく働いている。彼らは不確実性や、小さなサンプルサイズ、そしてランダムなノイズに直面しており、絶対的な確実性を待つことなく前進する方法を必要としている。ここで、統計的な意思決定のツール、具体的には、20世紀に開発された、科学者が答えが100％確実でない場合でも行動することを可能にするシステムが登場する。

ヌ・ナチ・ヤズガン大学の研究者であるビュレント・バヤットによる新しい論文は、これら二つの世界、すなわち、真理の探究としての哲学と、意思決定という実務的な必要性の間に生じている深い混乱を調査している。この論文は、科学者や教科書が、統計的ツールをあたかも哲学的な証明であるかのように扱っているという根本的な間違いを犯してきたと主張している。数十年にわたり、研究者は自身のアイデアをテストするために標準的な手法を用いており、しばしば自身の予測を「仮説」とラベル付けし、統計テストに基づいてそれらが「証明された」あるいは「反証された」と宣言してきた。バヤットは、これがカテゴリー錯誤であると示唆している。問題となっている統計システム、すなわちネイマン＝ピアソン決定理論は、宇宙における何が真実であるかを教えるために設計されたものではない。むしろ、それは科学者のグループが、不確実性に直面した際に、次に何をすべきかについて一貫した合理的判断を下せるよう支援するために構築されたものである。

問題の核心は、この統計的なゲームにおける二つの主要なプレイヤーについて、私たちがどのように語るかに存在する。標準的なアプローチでは、研究者は「帰無仮説」を設定する。これは本質的に、面白いことは何も起きていないというデフォルトの仮定であり、「対立仮説」は、何かが起きているという研究者自身のアイデアである。データが得られたとき、研究者は自身のアイデアを採用するために、デフォルトの仮定を棄却するかどうかを決定する。バヤットは、このシステムの本来のデザインにおいて、これら二つの考えは、現実についての競合する主張として意図されたのではないと指摘している。それらは、一方が真であり他方が偽であるような対称的な反対物として意図されたのではない。むしろ、それらは意思決定プロセスのための二つの異なる経路として設計されたのである。目的は真理を見つけることではなく、間違いを犯すリスクを制御することであった。このシステムは、「もし何も起きていないと仮定するならば、これほど極端なデータが見られる可能性は非常に低いため、私たちは何かが起きているものとして行動することを選択する」と言うことを可能にする。これは、行動に関するルールであり、事実に関する記述ではない。

この明確な設計にもかかわらず、この手法の教え方や使い方は、本来の意図から大きく逸脱してきた。教科書や研究論文は、デフォルトの仮定の棄却を、研究者のアイデアが真実であるという「証拠」として頻繁に記述している。彼らは、あたかも仮説が宇宙によって検証されたかのように、仮説を「受け入れる」と表現する。バヤットは、この混乱の起源を、いかにして知識を正当化するかという点に重きを置いた長い哲学論争に求めている。哲学者が検証や反証について熱心に議論してきたため、科学者たちは自分たちの統計テストがそれらの哲学的理論の実践的な応用であると想定し始めたのである。彼らは、統計的な出力を、理論の真実性に対する直接的な判決として扱うようになった。論文は、これが誤解であると論じている。統計テストは、あなたの理論が真実であるかどうかを教えるものではない。それは、収集したデータが、あらかじめ合意された行動変更のルールを起動させるほど異常であるかどうかを教えてくれるだけなのである。

この混乱は、科学の儀式化されたやり方をもたらし、それは誤解を招く可能性がある。研究者はしばしば、H1からH14までの番号付きの仮説の長いリストを作成し、それぞれを証明または反証されるべき個別の主張として扱う。彼らは、「仮説は支持された」あるいは「帰無仮説は反証された」といった言葉を用いるが、それはあたかも統計テストが現実に対して最終的な判断を下したかのような言い回しである。バヤットは、この言葉遣いが危険である理由を説明している。なぜなら、それはテストが実際にはリスクを管理するためのツールに過ぎないという事実を隠してしまうからである。科学者が帰無仮説を「反証した」と言うとき、彼らは対立仮説が真であることを証明したと言っているのではない。彼らは単に、デフォルトの仮定の下ではそのデータが発生する可能性が低いため、特定の経路に従うことを決定したのだと言っているだけであり、自分が間違っている可能性がわずかながら定義された確率で存在することを受け入れているのである。このシステムは、個々の研究が絶対的な真理を見出したことを保証するためではなく、研究者グループ全体としてエラーを少なくするように、多くの、多くの研究を通じてうまく機能するように設計されている。

また、この論文は、この混乱が研究者の役割の理解にどのように影響するかについても考察している。哲学的な観点では、科学者は真理の探求者であり、できる限り正確な世界の姿を描こうとする者である。決定理論の観点では、科学者はリスクの管理者であり、長期的なエラー率を低く抑えるための選択を行おうとする者である。これらは二つの異なる仕事である。これらを混同することで、私たちは統計的ツールに対して、それが作られた本来の目的とは異なる仕事を求めてしまっている。私たちは、決定ルールに対して、何が現実であるかを教えるよう求めているが、それは単に行動すべき時を教えるために設計されたものに過ぎない。これにより、私たちはデータに対して、それが提供できる以上のものを要求し、結果として、統計的なプロセスによって導き出されただけのものなのに、確信を持っているかのように感じられる科学的結論を得ることになる。

バティットの著作は、これらの統計的ツールを使用をやめるべきだと提案しているのではない。むしろ、論文は、これらのツールが不確実性にもかかわらず前進することを可能にするため、現代科学にとって不可欠であると論じている。問題はツール自体にあるのではなく、その結果をどのように解釈するかにある。解決策として提案されているのは、統計的な決定を、哲学的な真理という箱の中に押し込めるのをやめることである。代わりに、これらのツールが異なるカテゴリーに属していることを認識すべきである。すなわち、それらは、答えが分からないときにどのように行動するかを規制するための方法であるということだ。もし私たちが「何が真実か」という問いと「次に何をすべきか」という問いを切り離すことができれば、これらのツールをより効果的に使用できる。統計テストが理論を証明したと見せかけるのをやめ、それが単に困難な条件下で合理的な選択をするのを助けてくれたのだと理解することができる。

論文は、科学の歴史が、知識の意味を懸念する哲学者と、意思決定のメカニズムを懸念する統計学者の間に分断を生み出してきたと結論づけている。長い間、これら二つのグループは互いに噛み合わないまま議論を続けてきたことで、現在の、科学者が統計テストを哲学的な証明だと考えてしまう混乱が生じた。バヤットは、進むべき道は、統計をより哲学的にするために修正することではなく、両者のレベルを明確に区別することであると示唆している。私たちは、H0とH1の構造が、私たちの意思決定を整理するための手法であり、現実の地図ではないことを理解する必要がある。この区別を受け入れることで、科学者は自らのツールを、リスクと不確実性に基づいて意思決定を行っていることを認めつつ、より誠実かつ明晰に用いることができるようになる。この視点の転換は、科学を弱めるものではなく、私たちの手法をその本来の目的に合致させることで、科学を強化するのである。