1. 단순화 :
* 추상화 : 모델은 다른 사람들을 무시하면서 주요 측면에 중점을두고 현실의 단순화입니다. 이것은 그들이 중요한 요소와 복잡성을 놓칠 수 있음을 의미합니다.
* 이상화 : 모델은 종종 완벽한구나 마찰이없는 표면과 같이 현실 세계에서 완전히 사실이 아닌 가정을 만듭니다.
* 제한된 범위 : 모델은 일반적으로 특정 질문이나 현상을 해결하도록 설계되어 다른 응용 프로그램에 적합하지 않습니다.
2. 불확실성과 오류 :
* 측정 오류 : 모델을 구축하고 검증하는 데 사용되는 데이터에는 고유 오류가 포함되어 있으며 모델을 통해 전파됩니다.
* 무작위성 및 변동성 : 많은 자연 시스템은 무작위 변동과 변동성을 나타내므로 정확한 예측이 어렵습니다.
* 예기치 않은 요인 : 모델은 연구중인 시스템에 영향을 줄 수없는 모든 미지의 요소를 설명 할 수 없습니다.
3. 데이터 제한 :
* 제한된 데이터 가용성 : 모델은 구성 및 검증을 위해 충분하고 신뢰할 수있는 데이터가 필요합니다. 데이터 제한은 편견과 부정확성으로 이어질 수 있습니다.
* 데이터 바이어스 : 특정 현실의 하위 집합 만 반영하여 데이터를 편향시킬 수 있습니다. 이것은 더 넓은 현상을 대표하지 않는 모델로 이어질 수 있습니다.
* 데이터 해석 : 데이터의 의미와 해석은 주관적이어서 다른 결론과 모델 설계로 이어질 수 있습니다.
4. 동적 시스템 :
* 변화와 진화 : 많은 시스템은 역동적이고 끊임없이 진화하여 시간이 지남에 따라 정확한 모델을 개발하기가 어려워집니다.
* 피드백 루프 및 출현 동작 : 복잡한 시스템은 모델링하고 예측하기 어려운 피드백 루프 및 출현 동작을 나타냅니다.
5. 인적 요소 :
* 주관성 : 모델 구조, 가정 및 매개 변수의 선택은 연구원의 편견 및 선호도에 의해 영향을받을 수 있습니다.
* 오해 : 모델의 결과는 잘못 해석되거나 과다 해석 될 수있어 결론이 부정확합니다.
* 윤리적 고려 사항 : 모델은 비 윤리적 목적으로 사용될 수 있으며 책임있는 과학적 실천의 중요성을 강조합니다.
이러한 한계에도 불구하고 과학적 모델은 귀중한 도구입니다.
* 복잡한 시스템을 이해하기위한 프레임 워크를 제공합니다.
* 그들은 우리가 예측하고 가설을 테스트하는 데 도움이됩니다.
* 그들은 우리가 "만약"시나리오를 탐구하고 잠재적 결과를 평가할 수있게합니다.
과학적 모델이 현실의 완벽한 표현이 아니라 우리 주변의 세계를 이해하고 조작하는 데 유용한 도구가 아니라는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 그것들은 비판적인 눈으로 사용되어야하며, 그들의 한계를 인정하고 우리의 지식과 데이터가 향상됨에 따라 진화 할 수있는 잠재력을 인식해야합니다.
