如何開始複雜性科學的研究？ - systemsinnovation

1. 首先，它必須隨著時間的推移反覆不斷地與相關的經驗資料相關聯。
2. 其次，它必須在一個基於一致邏輯的正式框架內工作，該邏輯可以抽象化現象的特定細節來描述未知或未來的事件。

“科學就是事實；正如房屋是用石頭建造的，科學也是由事實構成的；但是一堆石頭不是一所房子，事實的集合不一定是科學。” –朱爾斯·亨利·龐加萊（Jules HenriPoincaré）
 

還原論正規化
解決這種複雜性的最古老的方法可能稱為還原論，也稱為分而治之，一種透過遞迴將問題分解或分解成小部分直到解決起來很簡單，然後重新組合以獲取理解的解決問題的方法整個系統。
還原論透過建立一個層次結構來提供對世界的詳細描述，在該層次結構中，一個實體可以由其下一個層次完整地描述其組成部分，該層次結構一直持續下去，直到達到不可還原的元素（在本義上是原子）。

“將每個難題劃分為可行的和儘可能多的部分，以解決該問題”-Rene Descartes
 

複雜性科學
儘管還原論這種方法似乎令人信服，但它的失敗似乎存在，最根本的是還原論強調僅由系統的組成部分定義的系統的結構或順序，而這種結構或順序無法捕捉到如何出現新穎的順序模式。
例如在生物系統或社會內部，只能在自己的上下文中正確理解。因此，似乎一個系統越先進或複雜，就越不適合它表現出自我的分析還原論者的研究方法。
非線性系統是傳統科學遇到困難的另一個領域，還原論試圖藉助於線性來近似地處理它們，儘管在系統變得越來越複雜，相互聯絡，相互依存且越來越不復雜的許多情況下，這可能會很好地起作用。線性的，這些模型很可能無法捕獲重要資訊。
 

彌合鴻溝
可以說，複雜性科學在處理非線性系統（尤其是所謂的複雜自適應系統）時證明了自己的生產力和相關性，其中非線性主要是系統中各個元素所具有的“ if / then”邏輯的乘積，而系統的整體結構和順序則是由各部分之間的互動作用所產生的湧現emgence模式所衍生的。
這種方法稱為基於主體的建模，是社會科學許多領域的活躍研究領域，從管理和組織研究到經濟學和社會學，再加上當前的計算能力，它代表了社會科學的強大理論和實踐框架。
真正的挑戰不是發展還原主義或整體主義，而是兩者的融合，以提供詳細的分析視角和更廣闊的視野，以將其整合為對我們生活世界的更深刻理解。

“進行線性思考並沒有錯，但是線性思考必須存在於更大的圓形非線性思考之內，而不是相反，這樣我們就不會犯將線性應用於非線性情況的錯誤，因為那是一個錯誤”-諾拉貝特森
  

康威定律的作者：什麼是"湧現"分析建模方法？