तथ्य के रूप में विज्ञान की वैधता पर सवाल उठाना

2024 लेखक: Daisy Haig | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-17 03:09

हाल ही में चिकित्सा निर्णय लेने में साक्ष्य-आधारित जानकारी की भूमिका के बारे में जानकारी खोजते समय, मुझे नील डेग्रसे टायसन द्वारा निम्नलिखित उद्धरण मिला:

"विज्ञान के बारे में अच्छी बात यह है कि यह सच है कि आप इसमें विश्वास करते हैं या नहीं।"

बयान की मेरी प्रारंभिक धारणा पूर्ण सहमति में से एक थी। मैं अपने पेशेवर और व्यक्तिगत जीवन दोनों को काफी कठोर तथ्यात्मक मानकों के साथ देखता हूं, लगातार सबूत खोजता हूं और महत्वपूर्ण निर्णय लेने या कठिनाइयों से निपटने के संबंध में संभावना की जांच करता हूं।

आगे विचार के साथ, मुझे आश्चर्य हुआ कि वास्तव में "वास्तविक" दुनिया में दावा कितना अच्छा है। मानव स्वभाव उन चीजों को समझने की सख्त जरूरत प्रदान करता है जिन्हें हम नहीं समझते हैं। यह अद्भुत होगा यदि हमने जो कुछ भी किया वह स्पष्ट रूप से सही या गलत बयानों में अलग किया जा सकता है। लेकिन वास्तविकता यह बताती है कि ऐसा शायद ही कभी होता है।

हम अक्सर किसी ऐसी चीज का सामना करते हैं जिसके बारे में हमारे पास पर्याप्त ज्ञान या जानकारी का अभाव होता है। जब हम ऐसा करते हैं, तो हम अज्ञात को समझने के लिए अपने संघर्ष में शिक्षा और अनुभव के संयोजन का उपयोग करते हैं। यह विशेष रूप से तब स्पष्ट हो जाता है जब हमारे पास किसी विशेष विषय की वैज्ञानिक समझ की कमी होती है और हम अनुभव को अपने ज्ञान में प्रमुख योगदानकर्ता होने देते हैं। जब ऐसा होता है, तो हम "सुधार पूर्वाग्रह" के रूप में जाने जाने वाले भाग में भाग ले रहे हैं।

संरचना पूर्वाग्रह तब होता है जब हम जानकारी की खोज या व्याख्या इस तरह से करते हैं जो किसी की पूर्व धारणाओं की पुष्टि करती है। वाक्यांश जैसे "मुझे विश्वास है," "मुझे लगता है," "यह मेरे लिए समझ में आता है," या "यह तर्कसंगत है कि…" आमतौर पर बयानों से पहले संरचना पूर्वाग्रह के साथ बेड़ा होता है।

एक उदाहरण के रूप में, मैं देखता हूं कि लगभग हर कैनाइन रोगी कॉलर पहनता है। मेरे द्वारा देखे जाने वाले कई कैनाइन रोगियों में लिम्फोमा भी होता है। इसलिए मैं यह निष्कर्ष निकाल सकता हूं कि कॉलर कुत्तों में लिंफोमा का कारण थे। जैसा कि मैं कुत्तों में कैंसर के विकास के लिए एक स्वतंत्र जोखिम कारक के रूप में एक कॉलर की उपस्थिति की जांच करने के लिए डिज़ाइन किए गए किसी भी शोध अध्ययन से अनजान हूं, मेरा दावा वैज्ञानिक आधार के बजाय संरचना पूर्वाग्रह से किया जाएगा।

दुर्भाग्य से, जिनके पास चिकित्सा शब्दावली और शरीर विज्ञान के सिद्धांतों की एक मजबूत कमान की कमी है, वे विशेष रूप से उनके स्वास्थ्य या उनके पालतू जानवरों के स्वास्थ्य से संबंधित मुद्दों के संबंध में चालाक विपणन तकनीकों के लिए लक्ष्य हो सकते हैं।

मैं हर बार इस बारे में सोचता हूं कि मैं "शरीर को डिटॉक्सिफाई" या "सिस्टम को साफ करने" या "प्रतिरक्षा प्रणाली को बढ़ावा देने" का दावा करने वाले नए उत्पाद के बारे में सोचता हूं। मेरा वैज्ञानिक दिमाग जानता है कि वे वाक्यांश बिल्कुल अर्थहीन हैं। मुझे पता है कि मेरे लीवर और किडनी पहले से ही सभी डिटॉक्सिफाइंग और क्लींजिंग कर रहे हैं जिनकी मुझे जरूरत है। मुझे पता है कि अगर मेरी प्रतिरक्षा प्रणाली को बढ़ाया जाता, तो शायद यह मेरी अपनी कोशिकाओं पर उग्र रूप से हमला करना शुरू कर देता।

मैं भी संघर्ष करता हूं क्योंकि मैं जानता हूं कि वैज्ञानिक खोज अप्रमाणित टिप्पणियों और विचारों पर सवाल उठाने से पैदा होती है। जिसे हम वैज्ञानिक रूप से सत्य कहते हैं, वह एक समय अज्ञात था। और यहां तक कि वैज्ञानिक रूप से सिद्ध अवधारणाओं को अतिरिक्त अध्ययन से नकारा जा सकता है।

मैं जिस भी शोध परियोजना का हिस्सा रहा हूं, वह अमूर्त अवधारणाओं और अनुभव और विचार से ली गई है। उन्हें यह सवाल करने के लिए डिज़ाइन किया गया था कि क्या अध्ययन की शुरुआत करने वाले अवलोकन शुद्ध संयोग या साक्ष्य आधारित जानकारी से हुए हैं। बेशक वैज्ञानिक तर्क ने अध्ययन के वास्तविक डिजाइन में सबसे बड़ी भूमिका निभाई, लेकिन प्रारंभिक परिकल्पना के बारे में सोचने के लिए एक जिज्ञासु दिमाग जिम्मेदार था।

एक सिद्धांत की वैधता का आकलन करने के लिए सांख्यिकी हमारे बैरोमीटर हैं। जब आँकड़े महत्व दिखाते हैं, तो हम परिकल्पना को सत्य के रूप में स्वीकार करते हैं। यदि महत्व प्राप्त नहीं होता है, तो इसे अस्वीकार कर दिया जाता है और वैज्ञानिक रूप से गलत माना जाता है।

अनुभव मुझे बताता है कि सांख्यिकीय महत्व या महत्वहीनता को स्वीकार करना हमेशा अनुसरण करने का सबसे सटीक मार्ग नहीं होता है। आंकड़ों में हेरफेर किया जा सकता है और अध्ययन त्रुटिपूर्ण हो सकता है। अत्यंत छोटे नमूने के आकार या उत्सुकता से तैयार किए गए अध्ययनों से उल्लेखनीय निष्कर्ष निकाले जा सकते हैं। मैं अपने अनुभव को भी महत्व देता हूं और यह मेरे रोगियों के बारे में निर्णय लेने में कितना महत्वपूर्ण है- तब भी जब कोई सबूत-आधारित डेटा यह साबित करने के लिए मौजूद नहीं है कि मेरा सिद्धांत सही है।

क्या आप मानते हैं या नहीं विज्ञान सच है? इस वैज्ञानिक के लिए भी यह विचारणीय प्रश्न है।