Onderzoeksmethodologie
Hoofdstuk 1: Kenmerken van het wetenschappelijk onderzoek
Voorbeeld Bosbrossers
Kritisch kijken naar onderzoekers. Men keek naar de volgers van de FB-pagina Zelfselectie
(mensen kiezen zelf of ze mee doen aan het onderzoek)
1. Wat levert wetenschappelijk onderzoek op?
1.1. Pragmatische invalshoek
Belang wetenschap voor de manager
Oplossen van problemen:
Oplossen van dagelijkse problemen wordt verrijkt met kennis. Op basis van
wetenschappelijk onderzoek kunnen ze dan betere keuzes maken.
o Bv. Welke opleiding organiseren voor werknemers?, Kan ik de deur van mijn winkel
dichtlaten om energie te besparen
Oplossen van grote problemen wordt versterkt met kennis
o Bv. Extra varianten van producten fabriceren? Te weinig varianten kan leiden tot
minder marktaandeel een minder winst. Te veel is kostelijk.
Manager kan goed en slecht onderzoek ondersheiden:
Als je er als manager niets van kunt, dan ben je helemaal afhankelijk van derden. Het is
belangrijk dat je kan meedenken.
Management kan wel hulp vragen van experten.
Kent grote lijnen van de literatuur die tot aanvaardbare kennis leiden
Manger kan beter meedenken met onderzoekers en hen bijsturen: toekomstige trends en
opportuniteiten laten onderzoeken.
Academische houding maakt manager bewust ...
Van alternatieve verklaringen voor bepaald fenomeen en haar/zijn intuïtieve
verklaringen (is vaak fout )
Voorbeeld: Verkoop daalt → intuïtieve verklaring: goedkope concurrenten
→ alternatieve verklaring: verouderd product
! Zorgt voor verschillende strategieën
● Van de complexiteit van de verklaring: Er kunnen onvermoede interacties zijn tss
causale factoren
Bv. Prijspromoties kunnen leiden tot verhoogde/verminderde (lage kwaliteit verwacht bij
lage prijs) kooplust
o Niet elke bevinding veralgemenen naar gehele populatie
o Doelgroep + omgevingsfactoren kennen
Belang wetenschap voor bedrijf
Kostenbesparend: Wetenschap kan kostenbesparende methodes vinden
o Verkeerde verklaring kan geld kosten (door bijvoorbeeld omgekeerde causaliteit)
Bv. Adverteren verkoopcijfers
o Gebrek aan procesverklaringen kan efficiënt verminderen (als we niet goed weten
hoe het proces veloopt)
Bv. Adverteren positieve houding verkoop. Alternatieve verklaring kan zijn
adverteren aandacht verkoop, wat misschien veel goedkoper kan verwelijkt
worden (door bijvoorbeeld publiciteit uit te lokken)
1
, Probleemdetectie
Bv. Promotie vekoop t1 stijgt, maar t2 daalt (stockage)
Opportuniteitsdetectie: Vaststellen of verkoop beter gaat met bepaalde technieken of
met bepaalde groepen
Belang wetenschap voor economie en maatschappij (indirect)
Technologische vooruitgang
Maatschappelijke vooruitgang: Groeiend besef dat gedragswetenschappen (incl
bedrijfseconomie) belangrijk is:
o Gedragsverandering teweeg brengen: Bv. Milieuactivisme, promotie van save
driving
o Welvaart en welzijn verhogen: Bv. Het gevolg van de financiele crisis op consumptie
o Technologieën aanvaardbaar maken: Bv. Technologie om ouderen langer autonomie
te gunnen
De bedrijfseconomie gaat zich meer en meer inzetten voor het algeme wezlijn. De
maatschappelijk context wordt steeds belangrijker (indirect gevolg voor wetenschap).
1.2. Wetenschapsfilosofische invalshoek
Wetenschap is geleidelijk ontstaan (continue volutie): 3 grote fases
Logische en Probabilistische confirmatie
Eerste poging om het te deinieëren en te bepalen
Logisch empirisme (Bv. Carnap)
Achtergrond: Tekst 'phylosophy of science'
Basisgedachte: Observeren wat er gebeurt en dit stuk gaan we logisch maken om dan te
bevestigen door empirische evidentie.
Proces van ontdekking en hypotheseformulering is niet logisch-wetenschappelijk
Iets wordt wetenschappelijk indien ondersteund door empirische bevindingen:
o Deductief: empirische bevinding theorie evidentie confirmeren
o Theorie leidt tot voorspellingen: Evidentie ondersteunt de theorie.
o Gevaar voor confirmatie bias: We vinden gemakkelijker evidentie die aanlsuit bij
onze hypothes
Problemen:
1. Er kan soms niet-consistente evidentie gevonden worden in de toekomst: misschien heeft
men vergeten bepaalde bewijzen te bekijken en ontdenkt men in de toekomst dat de theorie
dus toch niet opgaat.
Bv. “zwanen zijn wit”: het kan dat niet-witte zwanen nog niet geobserveerd zijn.
2. Irrelevante aspecten van theorie worden evengoed bevestigd door evidentie: Een theorie
is complex (meer dan een stelling). Als heel de theorie aanvaard kan men ook foute
stellingen in die theorie aanvaarden, omdat we hen consistent achten met de theorie. (Niet
alle evidentie is evidetnie voor alle details van de theorie)
Bv. “appreciatie verhoogt productiviteit van werknemer” : kan gelden voor verloning, maar
niet voor andere vormen van appreciatie.
Implicatie: Confirmerende evidentie is nooit sluitend: Steeds openstaan voor verklarende
alternatieven
( Aanvaarden enkel wat zintuigelijk waargenomen kan worden en logische uitspraken)
Probabilistische confirmatie - Bayes
Standpunt: Evidentie is niet conclusief, maar biedt wel informatie
(E: evidentie en H: hypothese)
Als P(E)/H=1 > P(E)/H=0 dan confirmeert Evidentie de Hypothese
Elke keer wordt Hypothese meer plausibel: E verhoogt de plausibiliteit van H
Confirmatie gebaseerd op confirmeren hypothese
systematisch en precies
2
, Bv: Bij elke observatie van een witte zwaan ( E ) wordt de theorie (H) dat alle zwanen wit zijn,
meer plausibel.
Problemen
● Probabiliteiten onbekend: de probabilitieten van theorieën en van evidentie gegeven de
theorieën zijn niet bekend.
Bv. Men kan niet zeggen dat het met 98% zekerheid is.
● Subjectieve prior probabilities kunnen zo gebiased zijn, dat te veel evidentie nodig is
vooraleer de juiste theorie het pleit wint. Het kan lang duren voor een theroie als waar
wordt bekeken. Dit is het gevolg van confirmation bias er is veel disconfirmerende
evidentie nodig.
● Bv. Iedereen dacht dat de aarde plat was en het heeft lang geduurd voordat mensen
begonnen te geloven dat de aarde rond is.
● Wetenschappers redeneren niet in termen van probabiliteit van theorieën . (tenzij bij
statistiek). Men zegt bij een hypothese niet dat die zoveel % kans heeft om juist te zijn.
Implicatie: Het belang van evidentie mag niet gevoelig zijn voor subjectieve bias. Het moet
objectief zijn.
Eliminatie en falsificatie (K. Popper)
Falsificatie = Wetenschappers moeten niet confirmeren (evidentie voor), maar verwerpen
(evidentie tegen).
Bv. Alle zwanen zijn wit, dan zoeken naar 1 niet-witte zwaan
Hoe moeilijker het tegenbewijs, hoe meer verouwen in de theorie.
Falsificatie:
Rivaliserende hypotheses ontwikkelen (=alternatieve verklaringen): nulhypothese vs.
alternatieve hypothese
Ontwikkel testen om ze tegen elkaar af te toetsen
Elimineer hypotheses waarvoor geen evidentie is
Hypothese die overblijft is ware hypothese
We veronderstellen het bestaan van rivaliserende theorieën en door eliminatie eindigt de
onderzoeksgemeenschap met de beste theorie--> de winnaar voorlopig en tentatief
Implicatie: Goede wetenschappelijke theorieën (en ook hypothese) moeten verwerpbaar zijn
door evidentie, anders geen goede theorie. (Goed en slecht is niet gelijk aan juist of fout)
Probleem:
1. Logisch: Wat als ware hypothese niet bij rivaliserende hypotheses zit? Dan is de
ware theorie dat je uitkomt toch een foute theorie!
2. Praktisch: Overblijvende theorieën krijgen veel krediet (tornooi): op de theorie
die overblijft wordt verder gebouw, ook voor praktische implicaties.
3. Filosofisch: Tegenevidentie is ambigu (ofwel correct ofwel fout). Tegenevidentie
kan te wijten zijn aan foute metingen, maar ook foute hulpassumpties, foute
theorie etc. = Heel veel buffer tegen verwerping. --> Falsificatie is niet
conclusief.
Voorbeeld 1. ‘als aarde beweegt rond de zon, dan moeten de sterren ook veranderen van plaats’
Observaties was (16e eeuw) dat de sterren bleven staan. Maar dit kon pas in the 19e eeuw fijn genoeg
gemeten worden.
Galileo beweerde dat de sterren te ver stonden om het effect te zien.
Hulpassumptie bij theorie 1 (aarde staat stil) is dat de sterren dichter staan.
Hulpassumptie bij theorie 2 (aarde beweegt) is dat de sterren veraf staan.
Falsificatie is een zwakke scheidsrechter.: Observatie technieken niet sterk genoeg. Iedereen is
bij zijn standpunt gebleven.
Voorbeeld 2. ‘Het nemen van beslissingen en het bedwingen van aankoopimpulsen steunt op een
gelimiteerde reserve (glucosegebaseerde) hersenmodule, die uitputbaar is (‘ego depletion’, Baumeister)’. Er
is veel confirmerende evidentie verzameld, maar tegensprekelijke evidentie geraakt moeilijk
gepubliceerd.
3
, Nieuwe massale pogingen om te repliceren, mislukken, maar de auteurs houden vol en gebruiken
hulpassumpties
Ondertussen is de theorie al toegepast in de praktijk (limonade geven bij testen, moeilijkheid inbouwen
bij beslissingen om impulsen uit te lokken, rustperiodes inbouwen, etc...)
Descriptieve wetenschapsfilosofie
Proberen te begrijpen hoe het werkt als sociaal geheel.
Moderne opvattingen:
Filosofische patstelling: situatie waarbij geen uitweg meer mogelijk
Standpunt 1: In de praktijk zijn de kritieken niet zo problematisch
Theorieën worden wel degelijk verworpen, confirmerende evidentie lijkt vooruitgang te bieden,
ontdekkingen zijn reëel (Bvb. DNA, maanlanding)
Standpunt 2 (Feyerbend): Nieuwe theorieën winnen aan aanhang
Niet omdat ze methodologisch sterk zijn of op evidentie bouwen, maar omdat hun aanhangers
strategieën gebruikten om hun zaak vooruit te helpen. (rationeel rhetorisch of achterbaks om
hun zaak vooruit te helpen “anything goes)
Realisme
Ultiem argument voor realisme: Accuraatheid van voorspellingen: werkelijkheid zo authentiek
mogelijk weergeven. De dingen zijn niet juist of fout, maar wel accuraat. Bv. Zwaartekracht
Maar filosofisch blijft Agnostische* positie meest verdedigbaar, want nieuwe theorieën maken
oude onobserveerbare variabele vaak irrelevant. We weten op voorhand niet welke variabelen
irrelevant zullen blijkbaar te zij. (vb. Mind voor economen en behavioristen)
*Kennis van hogere machten steeds onzeker
De realisten stellen: werkende theorieën zijn niet altijd waar, maar zijn goede benaderingen.
We gaan vandaag de dag steeds voorruit in de wetenschap en dat aanvaarden we als bewijs.
Wetenschappelijke verandering
Er is een afwisseling tussen revoluties en periodes van ‘normale wetenschap’:
Tak: Normale wetenschap:
Consensus over methode, over problemen, over assumpties (= paradigma)
Produceert anomalieën (feiten die moeilijk verklaard kunnen worden binnen model) die
hulpassumpties nodig hebben
Gaten/lacunes stapelen zich op en inspireren het ontstaan van nieuwe diepe
opvattingen
Tak: Revoluties: (KT)
Volledige ommezwaai (niet perse vooruitgang)
Clash tussen 2 rivaliserende paradigma’s (Normale wetenchap vs. nieuwe wending)
waarbij het nieuwe wint
Winnen is historisch fenomeen en biedt niet persé vooruitgang
Communicatie tussen fases is moeilijk want conceptueel kader drastisch verschillend
(Incommensurabel): conecpten van Adam smith zijn wetenschappelijk niet meer
productief . dit probeleem is ook geen gemeenschappelijke kenmerken)
4
Hoofdstuk 1: Kenmerken van het wetenschappelijk onderzoek
Voorbeeld Bosbrossers
Kritisch kijken naar onderzoekers. Men keek naar de volgers van de FB-pagina Zelfselectie
(mensen kiezen zelf of ze mee doen aan het onderzoek)
1. Wat levert wetenschappelijk onderzoek op?
1.1. Pragmatische invalshoek
Belang wetenschap voor de manager
Oplossen van problemen:
Oplossen van dagelijkse problemen wordt verrijkt met kennis. Op basis van
wetenschappelijk onderzoek kunnen ze dan betere keuzes maken.
o Bv. Welke opleiding organiseren voor werknemers?, Kan ik de deur van mijn winkel
dichtlaten om energie te besparen
Oplossen van grote problemen wordt versterkt met kennis
o Bv. Extra varianten van producten fabriceren? Te weinig varianten kan leiden tot
minder marktaandeel een minder winst. Te veel is kostelijk.
Manager kan goed en slecht onderzoek ondersheiden:
Als je er als manager niets van kunt, dan ben je helemaal afhankelijk van derden. Het is
belangrijk dat je kan meedenken.
Management kan wel hulp vragen van experten.
Kent grote lijnen van de literatuur die tot aanvaardbare kennis leiden
Manger kan beter meedenken met onderzoekers en hen bijsturen: toekomstige trends en
opportuniteiten laten onderzoeken.
Academische houding maakt manager bewust ...
Van alternatieve verklaringen voor bepaald fenomeen en haar/zijn intuïtieve
verklaringen (is vaak fout )
Voorbeeld: Verkoop daalt → intuïtieve verklaring: goedkope concurrenten
→ alternatieve verklaring: verouderd product
! Zorgt voor verschillende strategieën
● Van de complexiteit van de verklaring: Er kunnen onvermoede interacties zijn tss
causale factoren
Bv. Prijspromoties kunnen leiden tot verhoogde/verminderde (lage kwaliteit verwacht bij
lage prijs) kooplust
o Niet elke bevinding veralgemenen naar gehele populatie
o Doelgroep + omgevingsfactoren kennen
Belang wetenschap voor bedrijf
Kostenbesparend: Wetenschap kan kostenbesparende methodes vinden
o Verkeerde verklaring kan geld kosten (door bijvoorbeeld omgekeerde causaliteit)
Bv. Adverteren verkoopcijfers
o Gebrek aan procesverklaringen kan efficiënt verminderen (als we niet goed weten
hoe het proces veloopt)
Bv. Adverteren positieve houding verkoop. Alternatieve verklaring kan zijn
adverteren aandacht verkoop, wat misschien veel goedkoper kan verwelijkt
worden (door bijvoorbeeld publiciteit uit te lokken)
1
, Probleemdetectie
Bv. Promotie vekoop t1 stijgt, maar t2 daalt (stockage)
Opportuniteitsdetectie: Vaststellen of verkoop beter gaat met bepaalde technieken of
met bepaalde groepen
Belang wetenschap voor economie en maatschappij (indirect)
Technologische vooruitgang
Maatschappelijke vooruitgang: Groeiend besef dat gedragswetenschappen (incl
bedrijfseconomie) belangrijk is:
o Gedragsverandering teweeg brengen: Bv. Milieuactivisme, promotie van save
driving
o Welvaart en welzijn verhogen: Bv. Het gevolg van de financiele crisis op consumptie
o Technologieën aanvaardbaar maken: Bv. Technologie om ouderen langer autonomie
te gunnen
De bedrijfseconomie gaat zich meer en meer inzetten voor het algeme wezlijn. De
maatschappelijk context wordt steeds belangrijker (indirect gevolg voor wetenschap).
1.2. Wetenschapsfilosofische invalshoek
Wetenschap is geleidelijk ontstaan (continue volutie): 3 grote fases
Logische en Probabilistische confirmatie
Eerste poging om het te deinieëren en te bepalen
Logisch empirisme (Bv. Carnap)
Achtergrond: Tekst 'phylosophy of science'
Basisgedachte: Observeren wat er gebeurt en dit stuk gaan we logisch maken om dan te
bevestigen door empirische evidentie.
Proces van ontdekking en hypotheseformulering is niet logisch-wetenschappelijk
Iets wordt wetenschappelijk indien ondersteund door empirische bevindingen:
o Deductief: empirische bevinding theorie evidentie confirmeren
o Theorie leidt tot voorspellingen: Evidentie ondersteunt de theorie.
o Gevaar voor confirmatie bias: We vinden gemakkelijker evidentie die aanlsuit bij
onze hypothes
Problemen:
1. Er kan soms niet-consistente evidentie gevonden worden in de toekomst: misschien heeft
men vergeten bepaalde bewijzen te bekijken en ontdenkt men in de toekomst dat de theorie
dus toch niet opgaat.
Bv. “zwanen zijn wit”: het kan dat niet-witte zwanen nog niet geobserveerd zijn.
2. Irrelevante aspecten van theorie worden evengoed bevestigd door evidentie: Een theorie
is complex (meer dan een stelling). Als heel de theorie aanvaard kan men ook foute
stellingen in die theorie aanvaarden, omdat we hen consistent achten met de theorie. (Niet
alle evidentie is evidetnie voor alle details van de theorie)
Bv. “appreciatie verhoogt productiviteit van werknemer” : kan gelden voor verloning, maar
niet voor andere vormen van appreciatie.
Implicatie: Confirmerende evidentie is nooit sluitend: Steeds openstaan voor verklarende
alternatieven
( Aanvaarden enkel wat zintuigelijk waargenomen kan worden en logische uitspraken)
Probabilistische confirmatie - Bayes
Standpunt: Evidentie is niet conclusief, maar biedt wel informatie
(E: evidentie en H: hypothese)
Als P(E)/H=1 > P(E)/H=0 dan confirmeert Evidentie de Hypothese
Elke keer wordt Hypothese meer plausibel: E verhoogt de plausibiliteit van H
Confirmatie gebaseerd op confirmeren hypothese
systematisch en precies
2
, Bv: Bij elke observatie van een witte zwaan ( E ) wordt de theorie (H) dat alle zwanen wit zijn,
meer plausibel.
Problemen
● Probabiliteiten onbekend: de probabilitieten van theorieën en van evidentie gegeven de
theorieën zijn niet bekend.
Bv. Men kan niet zeggen dat het met 98% zekerheid is.
● Subjectieve prior probabilities kunnen zo gebiased zijn, dat te veel evidentie nodig is
vooraleer de juiste theorie het pleit wint. Het kan lang duren voor een theroie als waar
wordt bekeken. Dit is het gevolg van confirmation bias er is veel disconfirmerende
evidentie nodig.
● Bv. Iedereen dacht dat de aarde plat was en het heeft lang geduurd voordat mensen
begonnen te geloven dat de aarde rond is.
● Wetenschappers redeneren niet in termen van probabiliteit van theorieën . (tenzij bij
statistiek). Men zegt bij een hypothese niet dat die zoveel % kans heeft om juist te zijn.
Implicatie: Het belang van evidentie mag niet gevoelig zijn voor subjectieve bias. Het moet
objectief zijn.
Eliminatie en falsificatie (K. Popper)
Falsificatie = Wetenschappers moeten niet confirmeren (evidentie voor), maar verwerpen
(evidentie tegen).
Bv. Alle zwanen zijn wit, dan zoeken naar 1 niet-witte zwaan
Hoe moeilijker het tegenbewijs, hoe meer verouwen in de theorie.
Falsificatie:
Rivaliserende hypotheses ontwikkelen (=alternatieve verklaringen): nulhypothese vs.
alternatieve hypothese
Ontwikkel testen om ze tegen elkaar af te toetsen
Elimineer hypotheses waarvoor geen evidentie is
Hypothese die overblijft is ware hypothese
We veronderstellen het bestaan van rivaliserende theorieën en door eliminatie eindigt de
onderzoeksgemeenschap met de beste theorie--> de winnaar voorlopig en tentatief
Implicatie: Goede wetenschappelijke theorieën (en ook hypothese) moeten verwerpbaar zijn
door evidentie, anders geen goede theorie. (Goed en slecht is niet gelijk aan juist of fout)
Probleem:
1. Logisch: Wat als ware hypothese niet bij rivaliserende hypotheses zit? Dan is de
ware theorie dat je uitkomt toch een foute theorie!
2. Praktisch: Overblijvende theorieën krijgen veel krediet (tornooi): op de theorie
die overblijft wordt verder gebouw, ook voor praktische implicaties.
3. Filosofisch: Tegenevidentie is ambigu (ofwel correct ofwel fout). Tegenevidentie
kan te wijten zijn aan foute metingen, maar ook foute hulpassumpties, foute
theorie etc. = Heel veel buffer tegen verwerping. --> Falsificatie is niet
conclusief.
Voorbeeld 1. ‘als aarde beweegt rond de zon, dan moeten de sterren ook veranderen van plaats’
Observaties was (16e eeuw) dat de sterren bleven staan. Maar dit kon pas in the 19e eeuw fijn genoeg
gemeten worden.
Galileo beweerde dat de sterren te ver stonden om het effect te zien.
Hulpassumptie bij theorie 1 (aarde staat stil) is dat de sterren dichter staan.
Hulpassumptie bij theorie 2 (aarde beweegt) is dat de sterren veraf staan.
Falsificatie is een zwakke scheidsrechter.: Observatie technieken niet sterk genoeg. Iedereen is
bij zijn standpunt gebleven.
Voorbeeld 2. ‘Het nemen van beslissingen en het bedwingen van aankoopimpulsen steunt op een
gelimiteerde reserve (glucosegebaseerde) hersenmodule, die uitputbaar is (‘ego depletion’, Baumeister)’. Er
is veel confirmerende evidentie verzameld, maar tegensprekelijke evidentie geraakt moeilijk
gepubliceerd.
3
, Nieuwe massale pogingen om te repliceren, mislukken, maar de auteurs houden vol en gebruiken
hulpassumpties
Ondertussen is de theorie al toegepast in de praktijk (limonade geven bij testen, moeilijkheid inbouwen
bij beslissingen om impulsen uit te lokken, rustperiodes inbouwen, etc...)
Descriptieve wetenschapsfilosofie
Proberen te begrijpen hoe het werkt als sociaal geheel.
Moderne opvattingen:
Filosofische patstelling: situatie waarbij geen uitweg meer mogelijk
Standpunt 1: In de praktijk zijn de kritieken niet zo problematisch
Theorieën worden wel degelijk verworpen, confirmerende evidentie lijkt vooruitgang te bieden,
ontdekkingen zijn reëel (Bvb. DNA, maanlanding)
Standpunt 2 (Feyerbend): Nieuwe theorieën winnen aan aanhang
Niet omdat ze methodologisch sterk zijn of op evidentie bouwen, maar omdat hun aanhangers
strategieën gebruikten om hun zaak vooruit te helpen. (rationeel rhetorisch of achterbaks om
hun zaak vooruit te helpen “anything goes)
Realisme
Ultiem argument voor realisme: Accuraatheid van voorspellingen: werkelijkheid zo authentiek
mogelijk weergeven. De dingen zijn niet juist of fout, maar wel accuraat. Bv. Zwaartekracht
Maar filosofisch blijft Agnostische* positie meest verdedigbaar, want nieuwe theorieën maken
oude onobserveerbare variabele vaak irrelevant. We weten op voorhand niet welke variabelen
irrelevant zullen blijkbaar te zij. (vb. Mind voor economen en behavioristen)
*Kennis van hogere machten steeds onzeker
De realisten stellen: werkende theorieën zijn niet altijd waar, maar zijn goede benaderingen.
We gaan vandaag de dag steeds voorruit in de wetenschap en dat aanvaarden we als bewijs.
Wetenschappelijke verandering
Er is een afwisseling tussen revoluties en periodes van ‘normale wetenschap’:
Tak: Normale wetenschap:
Consensus over methode, over problemen, over assumpties (= paradigma)
Produceert anomalieën (feiten die moeilijk verklaard kunnen worden binnen model) die
hulpassumpties nodig hebben
Gaten/lacunes stapelen zich op en inspireren het ontstaan van nieuwe diepe
opvattingen
Tak: Revoluties: (KT)
Volledige ommezwaai (niet perse vooruitgang)
Clash tussen 2 rivaliserende paradigma’s (Normale wetenchap vs. nieuwe wending)
waarbij het nieuwe wint
Winnen is historisch fenomeen en biedt niet persé vooruitgang
Communicatie tussen fases is moeilijk want conceptueel kader drastisch verschillend
(Incommensurabel): conecpten van Adam smith zijn wetenschappelijk niet meer
productief . dit probeleem is ook geen gemeenschappelijke kenmerken)
4
