1. 복잡성 단순화 :
- 현실 세계는 엄청나게 복잡합니다. 모델을 통해 우리는 무의미한 세부 사항을 무시하고 이해하고 분석하기가 더 쉬워지면서 현상의 특정 측면에 집중할 수 있습니다.
예를 들어, 기후 모델은 화산 활동과 같은 다른 요인을 무시하고 이산화탄소 수준과 지구 온도 사이의 관계에 중점을 둘 수 있습니다.
2. 예측 :
- 모델이 구축되면 미래의 행동이나 결과를 예측하는 데 사용될 수 있습니다.
- 예를 들어, 기상 모델은 미래의 기상 조건을 예측하고 재무 모델은 주식 시장 성과를 예측합니다.
3. 가설 테스트 :
- 모델을 사용하여 시스템 작동 방식에 대한 가설을 테스트 할 수 있습니다.
-모델 내에서 변수를 변경함으로써 과학자들은 시스템이 어떻게 반응하는지 확인하여 원인과 영향 관계를 이해할 수 있습니다.
4. 의사 소통 :
- 모델은 개념의 시각적 및/또는 수학적 표현을 제공하여 과학자들이 자신의 아이디어를 다른 사람에게 쉽게 전달할 수 있도록합니다.
- 다이어그램, 그래프 및 방정식은 복잡한 언어 적 설명보다 훨씬 접근하기 쉽습니다.
5. 지식의 차이 식별 :
- 모델이 실제 관찰을 정확하게 예측하거나 표현하지 못하면 이해가 불완전한 영역을 강조합니다.
- 이로 인해 시스템에 대한 추가 연구와 더 깊은 이해가 이어질 수 있습니다.
6. 탐사 촉진 :
- 모델을 사용하면 신체적으로 실험 할 필요없이 "What If"시나리오를 탐색하고 다양한 조건이나 중재를 테스트 할 수 있습니다.
- 이것은 실제 실험이 위험하거나 비싸거나 불가능한 상황에서 특히 유용합니다.
7. 의사 결정 지원 :
- 모델은 공중 보건, 환경 정책 및 엔지니어링을 포함한 다양한 분야에서 의사 결정을 알 수있는 귀중한 정보를 제공합니다.
과학적 모델이 현실의 완벽한 표현이 아니라는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 그것들은 단순화이며 한계가 있습니다. 그러나 이러한 한계에도 불구하고 과학적 연구, 이해 및 의사 결정을위한 매우 귀중한 도구로 남아 있습니다.
