Tudományfilozófusok és -szociológusok figyeltek fel arra a jelenségre, hogy egyes tudományágakat folyamatosan átneveznek, ez a rebranding. Egy mai példa
When physicists do mathematics, they don’t say they’re doing “number science”. They’re doing math.
If you’re analyzing data, you’re doing statistics. You can call it data science or informatics or analytics or whatever, but it’s still statistics.
If you say that one kind of data analysis is statistics and another kind is not, you’re not allowing innovation. We need to define the field broadly.
Hasonló dolgok játszódnak le más területeken is. A "computational linguistics" terminust egyre inkább felváltja a "natural language processing", a kognitív pszichológia és a kognitív tudomány egyes területei ma már "decision science" és "behavioral economics" néven futnak. A mesterséges intelligencia és a kognitív tudomány először "intelligent systems" névre váltott, ma már "machine learning" címszó alatt fut.
Hogy ez jó-e vagy rossz, nehéz eldönteni. Aki ismeri ezen tudományok történetét, az tudja, hogy az ötvenes és hatvanas években nagyon nagy reményekkel indultak, melyeket nem sikerült beváltaniuk. A nyolcvanas években ismét felfutottak, amit megint egy kiábrándulás követett. A kilencvenes években teret nyert a statisztikai/bayesiánus fordult, ami a kétezres évek óta töretlenül tart. Most fordult elő először, hogy alkalmazott szeszögből is bevethetővé váltak ezek a laikusok számára nagyon ezoterikusnak tűnő elméletek. A rebranding célja szerintem egyértelműen az, hogy bevezesse ezen tudományokat a köztudatba, s így nincs ezzel semmi baj. Sokkal nagyobb probléma, hogy a legtöbb embernek fogalma sincs arról, hogy az alkalmazott területek mögött milyen elméleti tudományok állnak.
Nincsenek megjegyzések:
Megjegyzés küldése