操作上の定義は、その概念の哲学的な起源、特に論理的実証主義との密接な関連性について議論の余地があるにもかかわらず、議論の余地のない実用的なアプリケーションです。 特に社会科学や医学分野では、仮説や理論の実証性を明確にするために、重要な用語の運用定義が用いられます。
PhilosophyEdit
Richard Boydが執筆したStanford Encyclopedia of Philosophyの科学的実在論の項目によると、現代の概念は、科学的概念の表現が抽象的で不明瞭なことが多いと感じていたPercy Williams Bridgmanがその起源の一部であることが示されています。 ブリッジマンは、エルンスト・マッハに触発され、1914年に、観測不可能な存在を、それを測定するための物理的・精神的操作によって具体的に再定義することを試みた。 観察できないものの定義は、それを定義するために使用された道具によって一意に特定される。 この方法には、当初から融通が利かないという理由で反対意見があった。 ボイドは次のように述べています。「実際の科学の現場では、理論的な用語に関連した機器の変更は日常的に行われており、科学の進歩にとって重要であると考えられています。 純粋な」操作論的概念によれば、このような種類の変更は方法論的に受け入れられないでしょう。なぜなら、それぞれの定義は固有の「対象」（または対象のクラス）を特定するために考えなければならないからです」。
ScienceEdit
特殊相対性理論は、事象の同時性と距離の操作的定義を導入した、つまり、これらの用語を定義するために必要な操作を提供したと見ることができます。
量子力学では、操作的定義の概念は、観測値の概念と密接に関係しています、つまり、測定可能なものに基づく定義です。
操作上の定義は、心理学や精神医学の分野で最も困難なものであり、知能などの直感的な概念が、IQテストなどのプロセスを通じて科学的な調査が可能になる前に、操作上の定義が必要となります。 その後の調査で、技術者が平板な鋼板の供給量を指定したことが原因であることが判明しました。
エドワーズ・デミングは、経営学や統計学の著書の中で、ビジネスにおけるすべての契約に運用上の定義を用いることの価値を重要視しています。
W. Edwards Demingは、経営や統計に関する著書の中で、ビジネスにおけるすべての合意において運用定義を使用することの価値を非常に重視していました。 – W. Edwards Deming “測定や観察の観点から定義される特性、状態、または条件には、真の価値はない。 測定（運用定義の変更）や観察の手順を変えると、新しい数値が生まれる。” – W. Edwards Deming
General processEdit
運用とは、プロセスの文脈では、特定の時点で特定の領域に特定の関心事である原因と結果の関係（または刺激と反応、行動など）に主に焦点を当てた作業方法や哲学を示すこともあります。
コンピューティングにおいて 編集
科学はコンピューティングを利用します。 コンピューティングは科学を利用します。 コンピュータ サイエンスの発展を見てきました。 この3つの橋渡しができる人はあまりいません。 1つの影響として、コンピュータを使って結果を得た場合、コードの文書化が不十分であったり、エラーがあったり、部分的に省略されていたりすると、結果を再現できないことがあります。
多くの場合、変数や関数などの永続性や使用法の明確さが問題になります。 また、システムへの依存も問題になります。 要するに、(規格としての)長さは、その定義根拠として物質を持っているということです。
したがって、操作上の定義は、人間と高度な計算システムの相互作用の領域で使用することができます。 この意味で、科学分野における計算機的思考と、それがどのように科学に影響を与えるかを扱う言説の分野があります。 アメリカの科学者の言葉を引用します。
- コンピュータ革命は、科学、実験、研究についての考え方に大きな影響を与えました。
参照したあるプロジェクトでは、計算流体力学に関連する数値モデリングの専門家を含む流体の専門家を、コンピュータ科学者とのチームに集めました。 基本的に、コンピュータの専門家は、彼らが望んでいたほどには十分な知識を持っていないことが判明しました。
知識ベースのエンジニアリング プロジェクトの中には、領域の専門家にプログラミングを教えようとするのと、プログラマーに領域の複雑さを理解させるのとでは、トレードオフの関係にあることを経験した人もいるでしょう。 もちろん、それはドメインによりますが。
International Society for Technology in Education（国際教育技術協会）は、Computational Thinking（計算論的思考）の「運用上の定義」を詳しく説明したパンフレットを発行しています。
スキルとして認識されているのは、曖昧さへの耐性と、オープンエンドの問題に対処できることです。
例えば、知識ベースのエンジニアリングシステムは、専門家がより多く関与することで運用面での安定性を高めることができますが、それは人間であることに関連した限界の問題を意味します。 例えば、計算結果を鵜呑みにしてしまうと、専門家でも克服できないような要因が出てくることがあります（そのため、ダックテストが必要になります）。
知識ベースエンジニアリングのような必要な計算支援を伴う高度なモデリングでは、実世界のオブジェクト、ドメインとその専門家によって定義された抽象化された対応物、およびコンピュータ モデルの間でマッピングを維持する必要があります。 ドメインモデルとその計算機モデルの間のミスマッチは、このトピックに関する問題を引き起こす可能性があります。 多くの困難な問題に必要とされる柔軟なモデリングを可能にする技術は、同一性や型などの問題を解決しなければならず、その結果、ダックタイピングなどの手法につながる。 数値計算を中心とした多くの分野では、様々な種類の極限理論を用いてダックテストの必要性を克服していますが、その成功の度合いは様々です。
Peter Wegner氏は、オブジェクトベースの方法論を主張する中で、「物理学における操作主義や心理学における行動主義などの実証主義科学哲学」が20世紀初頭に強力に適用されていたことを示唆しました。 しかし、計算機はその状況を一変させました。 彼は、「不可逆的な物理的・計算的抽象化」の4つのレベル（Platonic abstraction、Computational approximation、Functional abstraction、Value computation）を区別する必要があると指摘しています。 そして、行動に焦点を当てたインタラクティブな手法に頼らなければなりません（アヒルのテスト参照）。