Quy luật khoa học được hình thành từ bằng chứng thế nào?

Một quan hệ không trở thành quy luật chỉ vì xuất hiện nhiều lần. Cơ sở thuyết phục hơn đến từ sự hội tụ của nhiều loại bằng chứng: quan sát và đo lường lặp lại, thí nghiệm khi có thể kiểm soát biến, kiểm tra độc lập, khả năng dự đoán kết quả mới và thử nghiệm các điều kiện có thể làm quan hệ thất bại. Vì vậy, sức mạnh của một quy luật nằm ở chất lượng và độ nhất quán của bằng chứng, không nằm ở một số lần quan sát cố định.

Quy luật khoa học là gì?

Một quy luật mô tả một quan hệ có tính khái quát giữa các hiện tượng hoặc đại lượng trong tự nhiên. Quan hệ đó có thể được diễn đạt bằng lời, nhưng trong nhiều lĩnh vực như vật lý và hóa học, dạng toán học đặc biệt hữu ích vì cho phép xác định chính xác các biến liên quan và đưa ra dự đoán định lượng.

Chẳng hạn, định luật Boyle mô tả quan hệ nghịch giữa áp suất và thể tích của một lượng khí xác định khi nhiệt độ được giữ không đổi. Nội dung quan trọng không chỉ là “áp suất thay đổi cùng thể tích”, mà còn là điều kiện đi kèm: lượng khí và nhiệt độ phải được kiểm soát. Thiếu các điều kiện này, phát biểu không còn mô tả đúng quan hệ mà định luật đề cập.

Quy luật cũng không phải là cấp độ cao hơn của lý thuyết. Hai khái niệm thực hiện những nhiệm vụ khác nhau. Quy luật chủ yếu cô đọng một mẫu hình hoặc quan hệ đã được kiểm chứng; lý thuyết cung cấp một hệ thống giải thích rộng hơn về cơ chế, nguyên nhân hoặc cách các hiện tượng liên hệ với nhau. Một lý thuyết được hỗ trợ ngày càng mạnh không vì thế “biến thành” quy luật.

Tương tự, từ “quy luật” không đồng nghĩa với chân lý bất biến. Một phát biểu có thể rất chính xác trong miền đã được kiểm tra nhưng cần điều chỉnh hoặc được xem như trường hợp gần đúng khi khoa học khảo sát những điều kiện mới.

Từ quan sát đến một quan hệ có tính quy luật

Quá trình hình thành quy luật không phải một công thức tuyến tính bắt buộc mọi ngành phải thực hiện giống hệt nhau. Tuy nhiên, để một quan hệ quan sát được đạt mức độ tin cậy cao, quá trình nghiên cứu thường phải giải quyết một chuỗi vấn đề thực nghiệm.

1.    Nhận diện mẫu hình từ nhiều quan sát hoặc phép đo, thay vì dựa trên một trường hợp riêng lẻ

2.    Xác định rõ các biến và điều kiện để biết chính xác đại lượng nào đang thay đổi, đại lượng nào được giữ cố định và phạm vi dữ liệu đang xét

3.    Biểu diễn quan hệ bằng phát biểu định tính, mô hình hoặc phương trình đủ rõ để có thể kiểm tra

4.    Đưa ra dự đoán về những trường hợp chưa dùng để xây dựng quan hệ ban đầu

5.    Tiến hành kiểm tra mới bằng thí nghiệm, quan sát bổ sung hoặc phương pháp đo khác phù hợp với lĩnh vực

6.    Đối chiếu kết quả độc lập để xem quan hệ có phụ thuộc vào một nhóm nghiên cứu, một thiết bị hay một bộ dữ liệu cụ thể hay không

7.    Xác định phạm vi áp dụng bằng cách chủ động khảo sát những điều kiện mà quan hệ có thể suy giảm hoặc không còn đúng

Các bước này thường lặp lại. Dữ liệu mới có thể làm phương trình chính xác hơn, buộc nhà nghiên cứu bổ sung điều kiện hoặc cho thấy mẫu hình ban đầu chỉ tồn tại trong một khoảng hẹp.

Điểm quyết định là quan hệ phải tiếp tục đứng vững trước các phép thử có khả năng làm nó thất bại. Việc chỉ thu thập thêm những trường hợp phù hợp với kết luận sẵn có tạo ra bằng chứng yếu hơn so với việc đưa quan hệ vào những kiểm tra mới, độc lập và có khả năng phát hiện sai lệch.

Những bằng chứng nào làm cho quan hệ đó đáng tin cậy?

Không có một loại bằng chứng đơn lẻ nào tự động biến một phát hiện thành quy luật. Độ tin cậy tăng khi nhiều nguồn bằng chứng khác nhau cùng hỗ trợ một quan hệ và những nguồn này kiểm tra được các điểm yếu khác nhau.

Quan sát và đo lường lặp lại

Nền tảng đầu tiên là dữ liệu thực nghiệm cho thấy cùng một kiểu quan hệ xuất hiện nhiều lần. Tuy nhiên, “lặp lại” phải được hiểu ở cấp độ phép đo khoa học, không chỉ là nhìn thấy hiện tượng tương tự.

Các đại lượng cần được định nghĩa rõ, thiết bị phải có độ chính xác phù hợp và sai số đo phải được xem xét. Nếu một thiết bị luôn lệch theo cùng một hướng, hàng trăm phép đo bằng chính thiết bị đó vẫn có thể tạo ra một mẫu hình sai. Vì vậy, sự nhất quán của dữ liệu cần được đánh giá cùng với độ chính xác, sai số và cách thu thập dữ liệu.

Khi hiện tượng có biến thiên ngẫu nhiên, bằng chứng thống kê còn giúp phân biệt một quan hệ ổn định với dao động có thể xuất hiện do ngẫu nhiên. Điều quan trọng không phải mọi phép đo đều cho cùng một con số, mà là dữ liệu có phù hợp với quan hệ dự kiến trong mức bất định của phép đo hay không.

Thí nghiệm, tái lập và kiểm tra độc lập

Trong những lĩnh vực cho phép can thiệp trực tiếp, thí nghiệm kiểm soát giúp tách quan hệ cần nghiên cứu khỏi các yếu tố có thể gây nhiễu. Nếu thay đổi một biến trong khi giữ các điều kiện liên quan ổn định và quan hệ dự kiến vẫn xuất hiện, bằng chứng mạnh hơn so với một tương quan được quan sát mà không kiểm soát điều kiện.

Không phải ngành khoa học nào cũng có thể tạo thí nghiệm theo nghĩa phòng thí nghiệm. Thiên văn học, địa chất hoặc một số lĩnh vực khoa học Trái Đất phải dựa nhiều vào quan sát tự nhiên. Khi đó, việc thu thập các tập dữ liệu độc lập, sử dụng phương pháp đo khác nhau và kiểm tra cùng một dự đoán trên nhiều trường hợp đóng vai trò tương tự trong việc loại trừ các giải thích đơn giản do sai số hoặc điều kiện cục bộ.

Kết quả do nhóm nghiên cứu khác tái lập đặc biệt có giá trị vì nó làm giảm khả năng quan hệ quan sát được chỉ là sản phẩm của một thiết bị, quy trình hoặc cách xử lý dữ liệu riêng.

Khả năng dự đoán và kiểm tra điều kiện biên

Một quan hệ thường thuyết phục hơn khi nó dự đoán đúng dữ liệu chưa được dùng để xây dựng chính quan hệ đó. Việc mô tả tốt dữ liệu đã biết có thể chỉ phản ánh khả năng khớp với quá khứ; dự đoán thành công cho thấy quan hệ giữ được giá trị khi đối diện trường hợp mới.

Kiểm tra giới hạn cũng quan trọng không kém. Nhà nghiên cứu cần biết quan hệ tiếp tục đúng đến đâu khi nhiệt độ, áp suất, tốc độ, kích thước, nồng độ hoặc những biến liên quan khác thay đổi. Nếu sai lệch xuất hiện có hệ thống ở một vùng nhất định, dữ liệu đó không nhất thiết làm toàn bộ quy luật vô giá trị. Nó có thể xác định chính xác hơn miền mà quy luật mô tả tốt hiện tượng.

Vì sao một mẫu lặp lại chưa chắc đã là quy luật?

Một mẫu hình có thể xuất hiện rất đều trong dữ liệu nhưng vẫn không đủ cơ sở để xem là quan hệ ổn định của tự nhiên. Có nhiều cách tạo ra sự đều đặn giả.

Sai số hệ thống có thể khiến mọi phép đo lệch giống nhau. Một biến chưa được kiểm soát có thể thay đổi cùng lúc với hai đại lượng đang nghiên cứu và tạo ra tương quan tưởng như bền vững. Một tập dữ liệu chỉ lấy trong phạm vi quá hẹp cũng có thể làm một quan hệ phức tạp trông giống một đường thẳng đơn giản.

Chọn dữ liệu sau khi đã nhìn thấy kết quả tạo thêm một vấn đề khác. Nếu nhà nghiên cứu thử rất nhiều cách phân chia hoặc rất nhiều quan hệ rồi chỉ giữ trường hợp phù hợp nhất, mẫu hình tìm thấy có thể phản ánh chính quá trình lựa chọn đó. Kiểm tra trên dữ liệu mới giúp phân biệt trường hợp này với quan hệ có khả năng khái quát thực sự.

Điều này cũng cho thấy tương quan và quy luật không phải hai khái niệm đồng nhất. Một quy luật có thể mang tính mô tả mà chưa trực tiếp giải thích nguyên nhân, nên chứng minh quan hệ nhân quả không phải điều kiện bắt buộc cho mọi quy luật. Tuy vậy, quan hệ được mô tả vẫn phải đủ ổn định, có phạm vi rõ ràng và chịu được các phép kiểm tra nhằm loại bỏ những mẫu hình tình cờ hoặc phụ thuộc dữ liệu.

Khi xuất hiện một kết quả trái với dự đoán, cách xử lý cũng không phải lập tức tuyên bố quy luật sai. Trước hết cần kiểm tra phép đo, điều kiện thí nghiệm và phạm vi áp dụng. Nếu sai lệch được tái lập và có hệ thống, nó có thể cho thấy quy luật cần thêm điều kiện hoặc chỉ là phép gần đúng của một mô tả rộng hơn.

Điều kiện áp dụng quyết định độ ổn định của quy luật ra sao?

Một phát biểu khoa học chỉ có ý nghĩa chính xác khi biết nó áp dụng trong điều kiện nào. Đây là lý do nhiều quy luật chứa trực tiếp các điều kiện như “ở nhiệt độ không đổi”, “đối với hệ kín” hoặc “khi các yếu tố khác được giữ cố định”.

Định luật Boyle là ví dụ dễ thấy. Với một lượng khí xác định ở nhiệt độ không đổi, áp suất tăng khi thể tích giảm theo một quan hệ nghịch trong miền mà mô hình khí tương ứng mô tả tốt hệ. Ở những điều kiện khiến tương tác giữa các phân tử trở nên quan trọng, khí thực có thể lệch đáng kể khỏi quan hệ lý tưởng. Sai lệch này xác định giới hạn của mô tả chứ không làm mất giá trị của định luật trong miền thích hợp.

Các định luật Newton cũng minh họa cùng nguyên tắc ở quy mô khác. Chúng mô tả chuyển động với độ chính xác rất cao trong rất nhiều tình huống thông thường, nhưng những chế độ như vận tốc rất lớn so với tốc độ ánh sáng hoặc trường hấp dẫn mạnh đòi hỏi mô tả rộng hơn của vật lý tương đối tính. Cơ học Newton vẫn hữu ích vì nó tiếp tục là phép gần đúng rất tốt trong miền áp dụng của mình.

Do đó, “ổn định” trong quy luật khoa học nên được hiểu là ổn định có điều kiện. Việc biết giới hạn áp dụng làm một quy luật chính xác hơn về mặt khoa học, chứ không làm nó yếu đi.

Cách đánh giá một phát biểu được gọi là quy luật

Không tồn tại ngưỡng máy móc kiểu “lặp lại đủ một số lần thì trở thành quy luật”. Cách gọi còn phụ thuộc vào lịch sử và quy ước của từng ngành. Có những quan hệ được hỗ trợ rất mạnh nhưng không mang tên “định luật”, trong khi một số định luật lịch sử ngày nay được hiểu với phạm vi hẹp hơn thời điểm chúng được đặt tên.

Muốn đánh giá cơ sở thực nghiệm của một phát biểu, có thể kiểm tra những câu hỏi trực tiếp hơn:

·         Các đại lượng và điều kiện áp dụng có được xác định rõ hay không

·         Quan hệ có dựa trên nhiều phép đo hoặc quan sát độc lập hay không

·         Sai số và độ bất định của phép đo có được tính đến hay không

·         Kết quả có được tái lập bằng nhóm nghiên cứu, thiết bị hoặc phương pháp khác hay không

·         Quan hệ có dự đoán thành công những trường hợp mới hay chỉ mô tả dữ liệu đã biết

·         Những trường hợp có thể bác bỏ quan hệ đã được kiểm tra đến mức nào

·         Giới hạn, ngoại lệ hoặc vùng sai lệch đã được xác định hay chưa

Một phát biểu đáp ứng tốt các tiêu chí này có cơ sở thực nghiệm mạnh hơn nhiều so với một mẫu hình chỉ xuất hiện trong một bộ dữ liệu. Giá trị khoa học đến từ sự hội tụ của phép đo, kiểm tra độc lập, dự đoán và xác định giới hạn, chứ không phải từ tên gọi hay hình thức một phương trình.

Quy luật khoa học được hình thành khi một quan hệ ổn định liên tục vượt qua các phép kiểm tra thực nghiệm phù hợp trong một phạm vi xác định. Bằng chứng quan trọng nhất không phải số lượng quan sát đơn thuần mà là sự hội tụ của đo lường đáng tin cậy, kiểm tra độc lập, khả năng dự đoán và những thử nghiệm có thể phát hiện giới hạn của quan hệ.

Vì thế, một quy luật có thể rất đáng tin cậy mà vẫn không được xem là chân lý tuyệt đối ngoài mọi điều kiện. Khi bằng chứng mới cho thấy miền áp dụng hẹp hơn hoặc cần một mô tả tổng quát hơn, khoa học điều chỉnh cách hiểu về quy luật thay vì coi khả năng sửa đổi là dấu hiệu của sự thiếu chắc chắn.