06.08.2016 Views

Abraham Moles - Belirsizin Bilimleri

Create successful ePaper yourself

Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.

Zayıf Rasyonellik ve Asgari Bilimsellik 2 7<br />

bagajım ızda bulunan bir önermeyi uygulamaya koyar. Diyelim<br />

ki bu kişinin önünde n sayıda durumsal seçenek bulunsun ve<br />

o, bu seçeneklerin ortaya çıkma olasılıkları hakkında hiçbir şey<br />

bilmiyor olsun. Bu durumda, her bir seçeneğe ljrı olasılığı atfedecektir.<br />

Bu durum, bir bilmezlik durumu olarak veya daha<br />

iddialı bir tarzda belirtirsek, gelecek hakkında "sıfır hipotez"<br />

durumu şeklinde nitelendirilebilir.<br />

Fakat, bir akıl yürütme, bir dış bilgi gibi çeşitli etmenler<br />

sonucunda, varsayalım ki bu kişi olguların görünme frekansı<br />

veya dağılımı konusunda fazladan bir bilgiye sahip olsun ve bu<br />

fazladan bilgi kanıtlanmış olsun. Bu durumda, her bir seçeneğe<br />

atfedilen olasılıklar değişecektir ve seçeneklerin olasılıkları eşit<br />

olmayacaktır. Bir yan bilgiye katkıda bulunacak etmenler bütünü,<br />

eğer benzeri pek çok durumdan sonra, öngörmeyi sağlayacak<br />

birtakım sonuçlarla desteklenmişse, bir bilgi halinde örgütlenir<br />

ve bu bilgi ne kadar basit ve hatalı olursa olsun, sıfır (nul)<br />

değildir. Belirsiz bir şekilde bilmek, hiç bilmemekten daha iyidir<br />

ve laboratuvar dışında gerçekleştirilen bilgiler, çoğu kez bu<br />

tiptendir. Kısacası, basit ve eşdeğerli seçeneklerin azaltılmasına<br />

bağlı olasılıklara kıyasla bizim sübjektif olasılıklarımızı saptıran<br />

tüm olgu, teori veya doktrinler, bilim konusu olmak zorundadır;<br />

hatta bu bilgi biçimi, özel zihinsel teknikler gerektirse bile.<br />

Çoğu durumda, bu bilgi eğer çok zayıfsa ihmal edilecektir;<br />

üzerinde uzlaşılmış bilim, bu kadar belirsiz olgularla ilgilenmemektedir<br />

ve profesyonel araştırmacı bu olguları hor<br />

görmektedir. Oysa, özellikle günlük yaşamda, insan, bu tür<br />

durumlarla çok sık karşılaşmaktadır.<br />

İki örnek verelim:<br />

• Üç vagonu olduğunu bildiğim bir trenle gelecek olan birini istasyonda<br />

bekliyorum. Eğer başka bir bilgim yoksa, beklediğim kişinin<br />

üç vagondan birinden çıkma olasılığım düşünür ve bu 1/3 sübjektif<br />

olasılığa dayanarak (Bayes öncülü) trenin geleceği peronda orta<br />

vagonun hizasında dururum. Hangi vagonların hangi sınıf (klas)<br />

olduğu, çıkışın yakınlığı, yolcunun yorgunluk derecesi, trenin kalktığı<br />

istasyonun yapısı gibi konularda küçük de olsa birtakım bilgilerim<br />

olabilir ve bu bilgiler çok muğlak bir niteliktedir (birbiriyle çeli­

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!