Nonostante le controverse origini filosofiche del concetto, in particolare la sua stretta associazione con il positivismo logico, le definizioni operative hanno indiscusse applicazioni pratiche. Questo è particolarmente vero nelle scienze sociali e mediche, dove le definizioni operative dei termini chiave sono usate per preservare l’inequivocabile testabilità empirica di ipotesi e teorie. Le definizioni operative sono importanti anche nelle scienze fisiche.
PhilosophyEdit
La voce della Stanford Encyclopedia of Philosophy sul realismo scientifico, scritta da Richard Boyd, indica che il concetto moderno deve la sua origine in parte a Percy Williams Bridgman, che sentiva che l’espressione dei concetti scientifici era spesso astratta e poco chiara. Ispirato da Ernst Mach, nel 1914 Bridgman tentò di ridefinire concretamente le entità non osservabili in termini di operazioni fisiche e mentali utilizzate per misurarle. Di conseguenza, la definizione di ogni entità non osservabile era identificata in modo univoco con la strumentazione usata per definirla. Fin dall’inizio sono state sollevate obiezioni a questo approccio, in gran parte intorno all’inflessibilità. Come nota Boyd, “Nella pratica scientifica attuale, e apparentemente affidabile, i cambiamenti nella strumentazione associata ai termini teorici sono di routine, e apparentemente cruciali per il progresso della scienza. Secondo una concezione operazionalista ‘pura’, questo tipo di modifiche non sarebbe metodologicamente accettabile, dato che ogni definizione deve essere considerata per identificare un unico ‘oggetto’ (o classe di oggetti)”. Tuttavia, questo rifiuto dell’operazionalismo come progetto generale destinato in ultima analisi a definire in modo univoco tutti i fenomeni esperienziali non significava che le definizioni operative cessassero di avere qualsiasi uso pratico o che non potessero essere applicate in casi particolari.
ScienceEdit
La teoria speciale della relatività può essere vista come l’introduzione di definizioni operative per la simultaneità degli eventi e della distanza, cioè come la fornitura delle operazioni necessarie per definire questi termini.
Nella meccanica quantistica la nozione di definizioni operative è strettamente legata all’idea di osservabili, cioè definizioni basate su ciò che può essere misurato.
Le definizioni operative sono spesso più impegnative nei campi della psicologia e della psichiatria, dove concetti intuitivi, come l’intelligenza, devono essere definiti operativamente prima di diventare suscettibili di indagine scientifica, per esempio, attraverso processi come i test del QI.
BusinessEdit
Il 15 ottobre 1970, il West Gate Bridge di Melbourne, Australia, crollò, uccidendo 35 lavoratori edili. La successiva inchiesta scoprì che il fallimento era dovuto al fatto che gli ingegneri avevano specificato la fornitura di una quantità di lamiera piatta. La parola piatto in questo contesto mancava di una definizione operativa, quindi non c’era un test per accettare o rifiutare una particolare spedizione o per controllare la qualità.
Nei suoi scritti manageriali e statistici, W. Edwards Deming ha dato grande importanza al valore di usare definizioni operative in tutti gli accordi negli affari. Come disse:
“Una definizione operativa è una procedura concordata per la traduzione di un concetto in una misura di qualche tipo”. – W. Edwards Deming “Non esiste un vero valore di qualsiasi caratteristica, stato o condizione che sia definito in termini di misurazione o osservazione. Il cambiamento della procedura di misurazione (cambiamento della definizione operativa) o di osservazione produce un nuovo numero.” – W. Edwards Deming
Processo generaleModifica
Operativo, in un contesto di processo, può anche indicare un metodo di lavoro o una filosofia che si concentra principalmente sulle relazioni di causa ed effetto (o stimolo/risposta, comportamento, ecc.) di interesse specifico per un particolare dominio in un particolare momento. Come metodo di lavoro, non considera questioni relative a un dominio che sono più generali, come l’ontologico, ecc.
In computingEdit
La scienza usa l’informatica. L’informatica usa la scienza. Abbiamo visto lo sviluppo dell’informatica. Non ci sono molti che possono fare da ponte tra tutti e tre. Un effetto è che, quando si ottengono risultati utilizzando un computer, i risultati possono essere impossibili da replicare se il codice è mal documentato, contiene errori, o se alcune parti sono omesse del tutto.
Molte volte, i problemi sono legati alla persistenza e alla chiarezza d’uso di variabili, funzioni e così via. Inoltre, la dipendenza dai sistemi è un problema. In breve, la lunghezza (come standard) ha la materia come base definitoria. Di grazia, cosa si può usare quando gli standard devono essere inquadrati computazionalmente?
Quindi, la definizione operativa può essere usata nell’ambito delle interazioni degli esseri umani con sistemi computazionali avanzati. In questo senso, un’area di discorso riguarda il pensiero computazionale nelle scienze, e come potrebbe influenzarle. Per citare l’American Scientist:
- La rivoluzione informatica ha profondamente influenzato il modo in cui pensiamo alla scienza, alla sperimentazione e alla ricerca.
Un progetto a cui si fa riferimento ha riunito esperti di fluidi, compresi alcuni che erano esperti nella modellazione numerica relativa alla fluidodinamica computazionale, in un team con scienziati informatici. Essenzialmente, si è scoperto che i ragazzi del computer non sapevano abbastanza per pesare quanto avrebbero voluto. Così, il loro ruolo, con loro dispiacere, molte volte era quello di “mero” programmatore.
Alcuni progetti di ingegneria basati sulla conoscenza hanno sperimentato in modo simile che c’è un compromesso tra cercare di insegnare la programmazione ad un esperto del dominio rispetto a far capire ad un programmatore le complessità di un dominio. Questo, naturalmente, dipende dal dominio. In breve, ogni membro del team deve decidere quale lato della medaglia spendere il proprio tempo.
L’International Society for Technology in Education ha una brochure che dettaglia una “definizione operativa” di pensiero computazionale. Allo stesso tempo, l’ISTE ha fatto un tentativo di definire le competenze correlate.
Una competenza riconosciuta è la tolleranza all’ambiguità e la capacità di gestire problemi aperti. Per esempio, un sistema di ingegneria basato sulla conoscenza può migliorare il suo aspetto operativo e quindi la sua stabilità attraverso un maggiore coinvolgimento dell’esperto in materia, aprendo così questioni di limiti che sono legati all’essere umano. Infatti, molte volte, i risultati computazionali devono essere presi al valore nominale a causa di diversi fattori (da qui nasce la necessità della prova dell’anatra) che nemmeno un esperto può superare. La prova finale può essere costituita dai risultati finali (facsimile ragionevole tramite simulazione o artefatto, progetto funzionante, ecc.) che non sono garantiti per essere ripetibili, possono essere stati costosi da ottenere (tempo e denaro), e così via.
Nella modellazione avanzata, con il necessario supporto computazionale come l’ingegneria basata sulla conoscenza, devono essere mantenute le mappature tra un oggetto del mondo reale, le sue controparti astratte come definite dal dominio e dai suoi esperti, e i modelli informatici. Le discrepanze tra i modelli di dominio e i loro specchi computazionali possono sollevare problemi a proposito di questo argomento. Le tecniche che permettono la modellazione flessibile richiesta per molti problemi difficili devono risolvere questioni di identità, tipo, ecc. che poi portano a metodi, come la tipizzazione delle anatre. Molti domini, con un focus numerico, usano la teoria dei limiti, di vari tipi, per superare la necessità del test dell’anatra con vari gradi di successo. Tuttavia, con questo, i problemi rimangono ancora in quanto le strutture di rappresentazione incidono pesantemente su ciò che possiamo conoscere.
Nel sostenere una metodologia basata sugli oggetti, Peter Wegner ha suggerito che “le filosofie scientifiche positiviste, come l’operazionalismo in fisica e il comportamentismo in psicologia” sono state applicate con forza nella prima parte del XX secolo. Tuttavia, il calcolo ha cambiato il paesaggio. Egli nota che dobbiamo distinguere quattro livelli di “astrazione fisica e computazionale irreversibile” (astrazione platonica, approssimazione computazionale, astrazione funzionale e calcolo del valore). Poi, dobbiamo affidarci a metodi interattivi, che hanno come obiettivo il comportamento (vedi test dell’anatra).