Methoden: begrippenDeze verzameling van begrippen-met-korte-uitleg is gemaakt naar analogie van de verzamelingen van factoren die horen bij Menswetenschappen, regels![]()
Abstracties
De regels van opvolging kunnen dus variëren, maar die variatie vergt weer bediening. Het is nu duidelijk waarom het begrip zo bekend is: automatons worden overal gebruikt, ook in de natuur en in het leven. Het is nauwelijks een overdrijving om een levend mechanisme als een mier te zien al een ingewikkeld automaton. Het is een sluitende waarheid om het proces van cel én dus molecuul-replicatie te zien als een automaton. Volgens de denkmethode van "naburigheid" ![]() Waarmee de vorige stelling geïllustreerd is door de taalpraktijk: in de taal zit ingebouwd dat automatismen overal voorkomen - ook in menselijk gedrag. De "automaton" is een opmerkelijk iets, als hij niet-menselijk is. Een paar stappen om van een simpel automaton naar een meer "menselijke" variant te komen zijn: een automaat die de automaat bedient, een automaat met een willekeurige eindstand, een automaat die zichzelf herstart, een automaat die zijn eigen boek verandert, enzovoort. Dat laatste: "een automaat die zijn eigen boek verandert", zit heel dicht bij de definitie van "computer". Enzovoort. Data-mining Volgt. Enquêtes Als sociologen of statistici of andere soortgelijke professionals over enquêtes discussiëren, gaat het bijna altijd over zaken als de gewenste grootte van steekproeven, significantie, standaarddeviatie, enzovoort. Terwijl het eerste en grootste probleem van enquêtes ergens totaal anders zit, en wel in de geest van de geënquêteerden. Psychologen kennen dat verschijnsel wel, bijvoorbeeld in de vorm van de uitspraak "Mensen doen niet altijd wat ze zeggen" - en andersom. In het geval van enquêtes heet dit verschijnsel "sociaal gewenst antwoorden". Door het verschijnsel van "sociaal gewenst antwoorden", wijken de uitslagen van enquêtes niet af van de werkelijkheid met enkele procenten, maar met tientallen procenten. Een illustratief voorbeeld hiervan is de uitslag van de enquête onder Fransen naar de mate van huwelijkse trouw: 80 procent van de Franse mannen antwoordden vreemd te gaan, en 20 procent van de vrouwen (indien serieus genomen leidende tot de conclusie dat die 20 procent vrouwen het dan wel erg druk moet hebben ...). De werkelijkheid is natuurlijk dat mannen het stoer vinden om meer vreemdgaan te melden, en dat bij vrouwen precies omgekeerd ligt. Dit geldt dus voor alle zaken waar de geënquêteerde persoonlijke emoties bij heeft. Vragen over seks (al gezien) religie, en allerlei andere psychologische en sociale zaken leiden automatisch tot afwijkingen in de tien tot tientallen procenten. Een ijzeren regel van enquêtes zou moeten zijn: vraag mensen nooit naar hun eigen zaken. Dus vraag niet aan een moslim of hij gematigd is, een veelvoorkomend geval ![]() Het niet-beseffen van dit proces leidt soms tot absurde situaties (de Volkskrant, 06-03-2014, door Marjon Bolwijn).
Volkomen in tegen alle andere trends, die laten zien dat de positie van vrouwen slechter is naarmate je van Noordwest-Europa oostelijker of zuidelijker trekt ![]() ![]() De Volkskrant gaat in haar onbenul de vraag naar de oorzaak uitvoerig behandelen, terwijl de verklaring in één zin afgedaan kan worden: vanuit Noordwest-Europa oostelijker of zuidelijker gaand, is agressiviteit jegens vrouwen steeds gewoner en durven vrouwen er steeds minder over te vertellen - uit angst voor die agressiviteit. De werkelijkheid is precies het omgekeerde van de cijfers, omdat die cijfers niet de agressiviteit weergeven, maar de bereidheid om erover te praten. En volgens het adagium van dr. Phil "You must acknowledge it, before you can address it", betekent dit dat het probleem van de agressiviteit van mannen tegen vrouwen het grootst is daar waar men het minst bereid is om erover te praten. Evenwicht Evenwicht is een kandidaat voor de titel van "het belangrijkste wetenschappelijke concept". En net als alle wetenschappelijke concepten heeft evenwicht ook een tegenpool, waarvan het belang blijkt uit de natuurwetenschappelijke naam ervan: "niet-evenwichtsverschijnselen" - oftewel: het heeft geen eigen naam. De reden is heel simpel: niet-evenwichtssituatie veranderen voortdurend, net zo lang tot er een evenwichtssituatie ontstaat. En omdat een evenwichtssituatie er één is die niet verandert, kan die dus veel langer duren. Het standaardvoorbeeld van de middelbare-schoolopleiding is het gewichtje dat aan een veertje of een elastiekje hangt. De twee krachten die elkaar dan in evenwicht houden zijn de zwaartekracht en de sterkte van het veertje. Vrijwel alle toestanden in de natuur zijn te ontleden in een evenwicht van twee of meerdere krachten - met een sterke voorkeur voor twee, omdat meerdere krachten in evenwicht houden in de praktijk bijzonder lastig blijkt, en al snel leidt tot definitieve verstoringen: de niet-evenwichtsverschijnselen. De "waarde" van die verstoringen kan men afleiden uit de sociologische variant ervan: "revolutie" - wiskundigen gebruiken ook wel de term "catastrofe". Minder ernstige verstoringen leiden tot wat heet "oscillaties" of heen-en-weer slingeringen. Ook dat is bekend uit de sociologie. Maar het bekendst zijn de oscillaties als je een sterk elastiek, bijvoorbeeld eentje van staal, strak spant, en er dan met een hamertje opslaat - dat mechaniek zit namelijk in een piano (88 keer) , en de trilling of oscillatie die je dan krijgt heet ook wel "toon". Voor voorbeelden van toepassingen van het begrip evenwicht zie hier ![]() ![]() ![]() Exponentiële groei Volgt. Faseovergang Faseovergang is een begrip komende uit de natuurkunde en extreem belangrijk overal elders in de wetenschap en het denken. Het standaardvoorbeeld is dat van het bevriezen van water of het omgekeerde: het smelten van ijs. Voor natuurkundigen is het essentiële verschil dat in water de watermoleculen vrij door elkaar kunnen bewegen, en in ijs niet - in ijs zijn ze netjes aan hun plaats gebonden. Voor het gewone dagelijkse gebruik is het meest zichtbare essentiële verschil dat je op ijs kunt lopen, en op water niet - de verbinding met de natuurkundige versie zijnde dat als je met je gewicht op water gaat staan, de moleculen opzij kunnen bewegen, en de moleculen in ijs niet. In de natuurkunde zijn er talloze voorbeelden en vele variaties van faseovergangen. Een andere bekende is die van het ontstaan van (permanent) magnetisme in stoffen als ijzer. Andersoortige faseovergangen kunnen een variabele mate van geleidelijkheid hebben - de geleidelijk faseovergang van boter of margarine komt omdat het een mengsel is van verschillende stoffen. Een essentieel aspect dat ook van belang is voor andere wetenschappen, is dat van de verandering van wat natuurkundigen "vrijheidsgraden" noemen, te vertalen als: "meetbare en geleidelijk verlopende aspecten" - links-rechts, voor-achter en onder-boven zijn de drie "ruimtelijke vrijheidsgraden", temperatuur is een ander. Bij het bevriezen verliezen de watermoleculen hun ruimtelijke vrijheidsgraden. Aan de andere kant: op ijs kan je lopen, en dat erop kunnen lopen gaat samen met andere nieuwe eigenschappen, zoals bijvoorbeeld de rekbaarheid of indrukbaarheid van ijs - iets dat ijs gemeen heeft met alle vaste stoffen: ijzer is redelijk rekbaar, goud en zilver veel meer. Enzovoort. Het begrip is toepasbaar op talloze terreinen. In de filosofie maakt het een einde aan discussie over "De bepaaldheid der dingen" (staande tegenover "Vrije wil"), meestal geformuleerd in termen van fundamentele natuurkunde (fundamenteel in zijn tijd, dat is). En een bijna op water gelijkend voorbeeld uit de organisatieleer: organisaties groter dan rond de 150 tot 200 man worden star. Meer details en voorbeelden hier ![]() Formules Formules zijn het gereedschap waar wis- en natuurkundigen mee werken als ze eenmaal regels hebben gevonden die algemeen geldig zijn. Formules zijn ook hetgeen dat niet-wis-en-natuurkundigen het meest afschrikt. In de boekenwereld gaat een gezegde dat in een populair-weteschappelijk boek het voorkomen van iedere formule de verkoop halveert. Bij beroeps-niet-wis-en-natuurkundigen die hier omschreven worden als alfa's (dus inclusief gamma's) werkt dit nog harder, omdat ze als de dood zijn dat die formules ook nog eens werken en dus de vrijheid van meningen zal verminderen. Voor degenen die weinig of geen last hebben van deze emoties, staat een inleiding met nul vereiste voorkennis vanaf hier ![]() Fourier-analyse De Fourier-analyse, genoemd naar de Franse wiskundige Joseph Fourier ![]() ![]() ![]() . In "Fourier-anlayse" wordt de term "analyse" in zijn letterlijke betekenis gebruikt: die van "ontleding". Hetgeen waarin de signalen ontleed worden, zijn "basissignalen", en basissignalen zijn signalen met een vaste en constante frequentie - in muziektermen: een enkele noot maar dan van de meest zuivere vorm zoals komende uit een stemvork (afbeelding van hier ![]()
Overigens bestaat er naast de Fourier-analyse ook het omgekeerde: de Fourier-synthese. Dat is het samenstellen van een willekeurig signaal uit een aantal basissignalen. Dat is letterlijk wat er gebeurt in oudere elektronische maar met name moderne digitale "synthesizers" - die apparaten bestaande uit voornamelijk een toetsenbord waar vooral jazz- een aanverwante muzikanten gebruik van maken ![]() De Fourier-analyse bestaat simpelweg uit het mengen van het onbekende signaal met een basissignaal, en dan kijken wat er gemiddeld uitkomt. Normaliter komt er namelijk, voor de bijmenging, uit het totale signaal, als het wat langer duurt, namelijk gemiddeld nul - wat opzichtig duidelijk is zodra je er een plaatje van tekent:
Het signaal ziet er uit als golven, met stukken boven en onder het gemiddelde. Dat gemiddelde komt automatisch, bijvoorbeeld in alle natuurlijke gevallen, uit op nul, omdat het voor bijvoorbeeld een oor niet interessant is het gemiddelde te "meten" - dat is namelijk gewoon de luchtdruk, en daarvan merk je alleen dat het bestaat bij de start van een vliegtuig, omdat die dan vrij snel afneemt en je oren gaan "ploppen". Alles wat het oor waarneemt zijn snellere verandering van de luchtdruk erboven en er beneden zoals in de illustratie. En omdat daarin altijd dus evenveel boven als onder het gemiddelde ligt, is het gemiddelde van "het signaal" nul. Tot je het signaal dus gaat mengen met een ander signaal. Dan ontstaan er bijzondere effecten, al merkbaar als je in de buurt komt van het onbekende signaal: er ontstaat een soort "meezingen" (of "resonantie") - dat meezingen is weer een apart hoger of lager signaal, maar nog steeds een signaal dus uitkomend op nul. Het "wonder" gebeurt pas als een deel van het onbekende signaal precies in de pas loopt met het ingemengde basissignaal. Dan kan er een gemiddelde ontstaan ongelijk aan nul, door gebruik te maken van een extra truc (een deel van het signaal wordt omgekeerd). Dat kan je dan meten - in de praktijk met een stuk elektronica als een voltmeter. Fourier-analyse bestaat uit het ontleden van het signaal door het bij te mengen met alle mogelijke basissignalen, en telkens de uitkomst te meten. Dat is omslachtig, want er zijn oneindig veel basissignalen, te beginnen met alle mogelijke frequenties (en ook nog alle mogelijke fasen, dat is: op welk punt begin je: dal of berg, enzovoort). In de praktijk is dat "oneindig" meestal niet nodig - zo is voor normaal geluid het voldoende om de basissignalen te gebruiken van ongeveer 30 tot 3000 Hertz (ook: Hz, het aantal trillingen (op en neer) per seconde). Maar zelfs dan kan de uitvoering nog te veel tijd kosten, vooral als het instantaan (Amerikaans: "real time") moet gebeuren, bijvoorbeeld voor de patronen die het oog waarnemen. De oplossing is voor het basissignaal de precieze vorm maar te laten zitten, en alleen de frequentie te volgen. Daarvoor bestaan verschillende methoden, genaamd Fast Fourier transformatie of FFT - voor een demonstratie van de werking daarvan, zie hier ![]() ![]() Door gebruik te maken van FFT in het netvlies achter het oog, kan het zenuwstelsel het stippenpatroon van het originele volledige beeld vertalen in contouren, en de verplaatsing van die contouren direct volgen - dat wat het bewustzijn "beweging" noemt. Het belang daarvan hoeft niet uitgelegd te worden. Getal Getal is een in de mens ingeboren methode om om te gaan met zijn omgeving. En recente onderzoekingen hebben vrijwel zeker vastgesteld dat ook hogere diersoorten en bijvoorbeeld ook vogels kunnen tellen, dat wil zeggen: aantallen vaststellen en bepalen wat groter is en daar begripsmatig mee omgaan ![]() ![]() ![]() De op deze manier geïntroduceerde verbale getallen zijn de "natuurlijke getallen", waar je al ontzettend veel mee kan doen - wat historisch heet "algebra". Wat allemaal nog handiger werd, met de introductie van een niet-bestaand "getal": nul. Het getal "nul" sindsdien natuurlijk wel, als menselijk verzinsel, maar waar het voor staat bestaat niet - "nul" is officieel geen "natuurlijk getal". De volgende stap waren de "negatieve getallen" - aanduidende niet de aanwezigheid maar juist de afwezigheid van iets - "schuld" in de vorm van geld is uitgedrukt in getallen een negatief getal: "Je hebt 10 gulden schuld" is hetzelfde als "Je hebt min (minus) tien gulden". De methodiek van het omgaan met getallen is de wiskunde ![]() ![]() Logica Er zijn twee betekenissen van "logica", overeenkomend met die andere gemaakte tweedeling: die in intellect en gezond verstand. De intellectuele versie is degene zoals bedreven aan de universiteit als een tak van de hogere wiskunde of mathematica. De tweede is voornamelijk die van de soort "een koe is een levend dier - dieren hebben voer nodig - dus: een koe heeft voer nodig", bij de logici bekend als predicaten-logica, veelal van de soort "Als dit, dan dat", oftewel "implicatie". Een ander verschil is dat logica toegepast wordt op wiskundige begrippen, dat wil zeggen volkomen abstracte begrippen zoals getallen, voor de logica in eerste instantie beperkt tot 0 en 1. Redeneren wordt toegepast op de generalities ![]() Maar er zijn wel een aantal overeenkomsten tussen redeneren en logica, waar de kunst van het redeneren gebruik van kan maken. Eén van die regels uit de logica is dat een foute redenatie net als fout-rekenen te herleiden is tot een contradictie. Fout-rekenen of foute logica is altijd te herleiden tot de uitspraak "0 = 1" (neem bijvoorbeeld "1 + 1 = 3", en trek van beide kanten 2 af). De tegenhanger hiervan bij redenaties, dat wil zeggen, de semantische of verbale vorm heeft als archetypisch voorbeeld: "Oorlog is Vrede" ![]() ![]() ![]() ![]() Meer over de toepasbaarheid van logica voor redeneren in de gewone wereld hier ![]() Statistiek Statistiek is de wiskundige methode om om te gaan met getallen in het geval de uitkomsten niet absoluut zeker oftewel zwart-wit zijn. Statistiek heeft als wetenschap een (zeer) slechte naam, wat natuurlijk niets te maken heeft met de statistiek, maar met degenen die statistiek bedrijven - natuurkundigen en ander natuurwetenschappers gebruiken ook altijd statistiek omdat hun uitkomsten ook nooit absoluut zeker zijn, en natuurkundigen boeken uitstekende resultaten met hun onderzoeken, dus aan de statistiek zelf ligt het dus inderdaad echt niet. De reden dat statistiek een slechte naam heeft, is omdat ze ook gebruikt wordt door sociologen ![]() De werkelijkheid is dat de essentie van de statistiek een redelijk simpel iets is, dat ook in een bestek als deze met gemak uitgelegd kan worden: van uitkomsten die niet absoluut vaststaan en dus in mindere of meerdere mate kunnen variëren, kan je altijd wel een gemiddelde bepalen: tel alles bij elkaar op, en deel door het aantal dat je hebt genomen: 20 leerlingen in de klas en cijfers als: 4, 8, 7, 7, 5, 6, ... enzovoort geeft dan een keurig en nauwkeurig getal: 6,7 is het gemiddelde cijfer van klas 2B. mede een maat voor het presteren van de leraar. Nu wil de onderwijsinspectie ook weten of de samenstelling van de klas van invloed is op die prestaties - dat wil zeggen: als je vmbo en vwo in één klas stopt, gaan de prestaties dan vooruit of achteruit? Dan moet je ook een maat hebben voor de variatie in prestaties van de leerlingen. Dat doe je door bij alle leerlingen van hun behaalde cijfer het gemiddelde af te halen - neem voor het gemak voor dat gemiddelde een 6, en de cijferreeks van 4, 8, 7, 6, 5, 6, enzovoort, dan krijg je een reeks van -1, 2, 1, 0, -1, 0, enzovoort. Van die individuele afwijking moet je dus ook het gemiddelde weten. Nu heeft gewoon het nemen van het gemiddelde hiervan geen zin, want dan kom je uit op 0 - want dit zijn de afwijkingen van het gemiddelde. Bij het rekenen komt dat door die minnen bij degenen die onder het gemiddelde zitten - maar iemand die een 5 of -1 scoort zit eigenlijk net zo ver van het gemiddelde als iemand die een 7 of +1 scoort. Dus die minnen moeten eraf. Er is afgesproken dat je dat doet door eerst het kwadraat te nemen, en daarna weer de wortel te trekken: door het kwadraat wordt bijvoorbeeld -2 tot +4, en dan de wortel nemen geeft weer +2 - de min is weg. En daarmee zijn we er: de reeks -1, 2, 1, 0, -1 wordt 1, 2, 1, 0, 1 en het gemiddelde daarvan is 5 (de som) gedeeld door 5 (het aantal) is 1. Oftewel: gemiddeld hebben de leerlingen 6, en gemiddeld wijkt een individuele leerling daar 1 punt van af. Oftewel de meest leerlingen zitten in het bereik van 5, 6, 7. Wat iedere leraar je ook vooraf kon vertellen, want dat is hoe het onderwijs is ingericht. Dat wil zeggen: zonder vmbo'ers in de vwo klas, want dan zou de gemiddelde afwijking in de buurt van de 2 liggen, met in dezelfde klas zowel 8'en als 2'en. Dit is dus eigenlijk nog nauwelijks echte wiskunde. Met wel een beetje wiskunde is precies vast te stellen hoeveel leerlingen binnen het bereik ban de gemiddelde afwijking liggen. Dat is rond de 60 procent, en kan voor het gemak afgekort worden tot: tweederde van de leerlingen ligt in het bereik van 5 tot 7. Dit is de middengroep. Daarnaast heb je de goeden en de slechten. En tenslotte de echte uitschieters. Voor dat laatste is ook een goede maat: dat is als de score gaat voorbij twee maal de gemiddelde afwijking. In de voorbeeldklas: degenen die hoger halen dan een 8 of lager dan een 4. Het relatieve aantal daarvan is ook vastgesteld: dat is ongeveer 5 procent. Dat is de grens waar voorbij bijvoorbeeld kledingfabrikanten geen producten meer leveren: dat is te duur voor massaproductie, wegens te weinig afzet - mensen boven de ongeveer 2 meter of onder de 1,5 meter zijn zeldzaam. Overigens: die maat voor de afwijking van het gemiddelde heeft de officiële naam van "standaarddeviatie", maar dat is dus slechts een ingewikkelde naam. Het gemiddelde is in veel gevallen de belangrijkste maat van een verdeling. Dat gemiddelde kan natuurlijk ook afwijkingen bevatten, als je bijvoorbeeld maar weinig hebt waarover je middelt: in een klas van drie kinderen leidt één uitschieter tot afwijkingen ten opzichte van grotere klassen. Daarvoor geldt een belangrijke regel: de nauwkeurigheid van het gemiddelde neemt toe met de wortel van het aantal: vier keer zo vele items, twee keer zo nauwkeurig het gemiddelde. Bij de toepassing van dit alles geldt echter een belangrijke voorwaarde: hetgeen waarvan je het gemiddelde en de gemiddelde afwijking bepaalt moet zich wel redelijk natuurlijk gedragen. Je kan het bijvoorbeeld ook doen voor rijstkorrels of aardappelen, maar als je korrels of knollen eerst door een zeef haalt, dan ontstaan er natuurlijk afwijkingen. En dat geldt met name bij "scheve verdelingen". Als je een groep van 10 mensen 10 appels geeft, is het gemiddelde aantal appels per groepslid een ronde 1, maar op één na heeft niemand een appel. In dergelijke gevallen is het gemiddelde dus absoluut geen maat voor de toestand. In zo'n geval is er een andere maat voor de verdeling, en dat is de "mediaan": de score waarboven er evenveel andere scores zijn als eronder. De mediaan van de appels-groep is 0, want er zijn 10 leden, en de mediaan ligt dus tussen lid vijf en lid zes, en die hebben alle twee 0 appels. De mediaan is dus bij een scheve verdeling een betere maat dan het gemiddelde. Wat een hoogst belangrijke toepassing heeft, omdat in de werkelijke maatschappij, indien beheerst door het neoliberalisme ![]() ![]() Een hoogst belangrijke toepassing van dit alles is "the wisdom of the crowd", voor het eerste aangetoond door de statisticus Francis Galton ![]() Terugkoppeling ![]() ![]() Terugkoppeling "is overal" - in het menselijke (en dierlijke) lichaam zit het al in de besturing van de beweging van de ledematen, waar er signalen gaan naar de spieren om kracht uit te oefenen, en signalen terug komen van de spieren, de proprioceptische informatie ![]() Meer details hier ![]() Wetenschap Wetenschap is een methode, die gebruik maakt van andere in deze verzameling genoemde methodes. De basismethode is die van de "abstractie" ![]() ![]() Zoals bekend, is wetenschap de beste methode om om te gaan met abstracties. Wetenschap leidt tot orde in het denken. En omdat wetenschap een natuurkracht is, heeft ook zij haar tegenstrever. Dat is het irrationele, mythische en alfa-intellectuele denken, dat van orde chaos probeert te maken en die chaos met willekeurige leefregels te lijf gaat. Wetenschap is één van de belangrijkste sociologische factoren ![]() ![]() Meer over het ontstaan van de wetenschap hier ![]() Wiskunde Wiskunde is de systematiek van het omgaan met getallen, en de meeste methodes om wiskunde te onderwijzen beginnen dan ook met rekenen met getallen, en alles wat daar direct op volgt. Maar omdat getallen een soort van in de natuur ingebakken abstracties zijn, kan je wiskunde ook zien als de de leer van het omgaan met abstracties. Voorbij het gewone rekenen kan wiskunde als snel ingewikkeld worden voor veel mensen,met name alfa-geneigden. Gelukkig heeft de meeste wiskunde voorbij het gewone rekenen nauwelijks directe invloed op de gebeurens in de dagelijkse wereld. Het bekende voorbeeld dat voor de dagelijkse noodzakelijke kennis van het rijden van een auto geen kennis van de mechanica van de motor nodig is. Maar deze website is een poging gewaagd om te beginnen met een meer wetenschappelijke beschrijving van de sociologie en haar omliggende wetenschappen - waarvoor begrip van diverse onderdelen van de wiskunde noodzakelijk is. Om die reden is hier ook een poging gedaan die relevante onderdelen van de wiskunde uit te leggen voor de alfa-geneigde, veronderstellende alleen een algemeen niveau ergens rond vwo-middelbare school - en met gebruik van veel woorden. En grotendeels opgedeeld in behapbare stukken - beginnende hier ![]() ![]() ![]() ![]() Apart behandeld zijn twee andere onderwerpen: statistiek ![]() ![]() Natuurlijk is wiskunde wel hoogst belangrijk voor de manieren waarop de wereld te verteren valt, maar dat loopt dan meestal via het pad der natuurwetenschappen,m en dat voornamelijk voor de natuurkunde. Maar dat is, sociologisch gezien, slechts een relatief mager betaalde hobby van enkelingen. Wat dus ook geldt voor wiskundigen. Zwarte doos "Zwarte doos" is een letterlijke vertaling van het voor het begrip gebruikelijke "black box", wat staat voor: stop datgene wat je bestudeert in een doos waarin je niet kan kijken (vandaan de naam), en kijk alleen naar wat er ingaat, en wat er uitkomt. Deze aanpak bestaat er in vele varianten. De vermoedelijk eerst genoteerde is het "goud"-probleem gegeven aan Archimedes: bepaal of het goudgehalte van een voorwerp het opgegevene is. Bekend is de soortelijk massa van goud, van oudsher bekend als "zwaar". Vraag is: wat zijn het gewicht en volume van het voorwerp? Gewicht is geen probleem. Maar hoe bepaal je het volume? Waarop Archimedes het precieze meten oversloeg, en kwam met de zwarte doos-oplossing: doop het voorwerp in een vol vat met water, en kijk hoeveel water er overstroomt. Uit een vakgebied heel ver weg hiervan, de psychologie, komt een letterlijk geformuleerde variant: de "behavioral psychology" of gedragspsychologie: kijk niet naar de innerlijke werkingen van de geest, maar welk gedrag eruit komt na gegeven prikkelingen. En een kleinschaliger voorbeeld: "Heeft Lucia de Berk zeven baby's vermoord?". De analyse van een deskundige statisticus, gebruik makende van de al dan niet aanwezigheid van de vermoedde dader bij gevallen van babysterfte, kwam op een kans in de buurt van 1 op de miljoen dat dat niet zo was. Een wiskundige wees op het zwarte doos-gegeven dat de gemiddelde babysterfte gedurende de carrière van de vermoedde dader niet afweek van de periodes van voor en na haar (en gaf tevens de fouten in de statistische analyse aan). Naar Evolutie ![]() ![]()
|