Алекс Бэттлер - Мирология. Том I. Введение в мирологию

Непрофессионалам довольно трудно отличить научную работу от ненаучной. Удивительно то, что и многие научные работники, даже со степенями кандидатов и докторов, не всегда отличают науку от ненауки, поскольку многие из них не задумываются над тем, что главная цель науки – открытие законов. Видимо, все это – не простые вещи, поскольку в науковедении довольно часто вспыхивают дискуссии на тему границы между наукой и ненаукой. На самом деле разница предельна проста: первая производит знания, вторая – богов, мифы, легенды, чудеса, фантазии и т. д. Но наука не только вырабатывает знания, но и использует эти знания для дальнейшего познания, ненаука опирается на веру. При этом ненаука воплощается не только в религии, мистике, но и в художественных произведениях. Но надо иметь в виду и то, что та же религия или мифы могут анализироваться с научных позиций, объясняющих причины их возникновения и востребованности в обществе. Этим, например, занимаются религиоведение и мифология. Существуют и другие признаки научности.

Если в работе речь идет о законах или закономерностях, то эта работа научная (хотя сформулированный закон может оказаться впоследствии ложным). Читая Ньютоновы «Математические принципы естественной философии» или Канта «Метафизические начала естествознания», сразу видно, что это научные труды. Причем неважно, согласны вы с рассуждениями авторов или нет. Это наука. В них анализируются некие закономерности в природе. Но не все работы так однозначно научны, как упомянутые.

Существует ряд косвенных признаков, по которым можно отличить научную работу от ненаучной. Например, использование терминологического аппарата из устаревшей парадигмы, скажем, если бы нынешнее представление о Солнечной системе описывалось языком птоломеевской теории неба. Или когда современная ситуация на Дальнем Востоке или в зоне Тихого океана описывается через анализ несуществующего Азиатско-Тихоокеанского региона (АТР). Иными словами, исследования, в которых всерьез разбираются проблемы АТР, можно не колеблясь отнести к ненаучным.

Должны вызывать подозрения работы, в которых делаются постоянные ссылки на высказывания руководителей страны. Это «старая парадигма», зародившаяся еще в советские времена, а ныне ставшая анахронизмом. Другое дело, если это – специальная работа, в которой анализируются слова и дела политиков.

Из этой же серии, претендующих на научность работ, – перечисление визитов как показатель активности политики той или иной страны. Но подсчет затрат на такие визиты и прибыль для государства от них может быть полезен для анализа эффективности политики в контексте «доходы-расходы» на внешнюю политику.

Научный труд строится на понятийном аппарате, а не на словах или даже терминах из лексикона здравого смысла. Многие научные работники не видят разницы между понятиями и словами-терминами (о чем речь ниже). Это означает, что они никогда не изучали диалектику Гегеля, без знания которой вообще трудно что-то научно анализировать. Такое непонимание характерно для политологов, международников и страноведов – исследователей обществоведческого профиля. Это касается и западных исследователей. В меньшей степени это относится к экономистам, у которых понятийный аппарат хорошо разработан предшественниками.

В настоящее время любая крупная работа даже в сфере общественных наук должна быть хорошо оснащена статистикой. Без обширной статистики, которая позволяет проследить определенные закономерности, не может быть «фундаментального труда», а может быть только чисто журналистское описание «взаимоотношений». При этом надо иметь в виду одну очень важную вещь, которая часто упускается любителями статистики. Она только тогда приносит научные результаты, когда используется в рамках теорий, которые отражают или описывают объективную реальность. Но та же статистика играет крайне негативную роль, когда используется в ложных теориях или в пропагандистско-политических целях, поскольку как бы «научно» подтверждает то-то и то-то. В политкорректной форме американцы Бэр Браумоллер и Эн Сартори эту идею выразили таким образом: «Статистические проверки теорий обычно имеют малую ценность, пока сами теории, повергаемые проверке, не являются основательными» [99]. В любом случае статистика является мощным инструментом как для подлинной, так и ложной науки.