과학

1. 개요

2. 어원

2.1. 科學

2.2. Science

2.3. 서양철학사적 과학

3. 종류

3.1. 좁은 의미에서

3.1.1. 자연과학

3.2. 넓은 의미에서

3.2.1. 형식과학

3.2.2. 응용과학

3.2.3. 사회과학

4. 관련 개념

• 기술
• 연구 / 실험
• 연구개발
• 연구소 / 연구실
• 과학적 방법론

5. 교과로서의 과학

6. 어록

7. 과학자

8. 각종 오해와 통념들

• 과학은 "왜(Why)" 에 대해 설명하는 학문이다.
• 예를 들어 지구가 중력으로 물건을 잡아 당기는걸 생각해보자. 왜 잡아 당기는가? 라는 질문에 중력 때문이라고 한다면 오답이다. 중력은 물체가 물체를 잡아당기는 현상을 말하지 이유를 말하지 않는다. 굳이 대답하자면 모든 물체가 물체를 잡아당기고, 지구가 크기 때문이라고 할 수 있지만, 이마저도 '어떤 방식으로' 잡아당긴다고 설명할뿐 왜 물체가 클수록 크게 잡아당기는지 전혀 대답할 수 없다. 대답할 수 있는 질문인지도 알 수 없고. 굳이 따지자면 "왜(Why)"를 설명하는 학문은 사회과학에 더 가깝다고 할 수 있다.
• 하지만 그렇다고 과학을 연구하는 현장에서 "왜(why)"를 등한시한다고 생각하지는 말자. 오히려 "왜 이렇게 되는가" 하는 질문에 대답하지 못하면 아무리 어떻게 하는 건지 설명을 잘 해도 인정을 못 받을 가능성이 높다. 예를 들어 실험으로부터 얻은 데이터를 "어떻게" 하니까 기존 방법보다 원하는 신호와 배경 사건들로 잘 쪼갤 수 있게 되었다고 해도 "왜" 그 방법이 잘 작동하는지를 잘 설명하지 못 하면 퇴짜 맞기 일쑤이다. 논문들만 보더라도 "어떻게" 했다라는 설명만 있지 않고 사용한 방법 하나하나에 대한 근거와 정당성, 그러니까 "왜" 썼는가에 대한 설명을 세세하게 달아놓은 걸 볼 수 있다.
• 그리고 "왜(why)"에 대해 설명하는 것 역시 과학에서 중요한 부분이다. 예를 들어 빛의 질량이 "왜" 0인가를 이론적으로 완벽하게 설명할 수 있는 게 과학이 하는 것들 중 하나이고 과학자들이 관심을 크게 갖는 것을 보면 말이다. 사실 이쯤 되면 과학이 "왜(why)"를 설명하는 학문인지 "어떻게(how)"를 설명하는 학문인지 딱 잘라 말하는 게 가능해 보이지도 않고 별로 의미 있어 보이지도 않는다. 어떻게를 묻는 분야는 과학이 아닌 철학이며, 어쩌면 답이 없을지도 모르는 심오한 문제다.
• 다만 주의할 게 뭐냐면 "왜(why)"라는 질문의 초점이 무엇이냐에 따라 과학이 다루는 것이냐 그렇지 않은 것이냐가 정해진다는 것이다. 주어진 현상에 대한 더 근본적인 원인을 묻는 질문은 다루지만 목적을 묻는 질문이면 과학에서 다루지 않는다. 왜 중력이란게 존재하는지 설명하려는 시도가 있긴 해도 그건 어디까지나 그 근본적인 원인을 찾으려는 시도이지[13] 어떤 형국으로 그렇게 되는지의 관해서는 과학자들에게 관심 있는 주제가 아니다. 요약하자면 "왜 가능한가"와 "왜 했는가" 정도의 차이가 나는 질문들로 "왜(why)"를 분류할 수 있고, 과학자들은 그 중 전자에만 관심을 갖는다는 것이다. 그런데 "왜 가능한가" 같은 질문은 "어떻게 설명할 것인가"와 같은 질문으로 바꿀 수 있긴 하고, 그러면 정말로 자연과학이 "어떻게(how)"를 설명하는 학문이라고 규정지을 수 있을 것이다.

• 수학은 자연과학의 일부이다.
• 절대 아니다. 과학은 맞으나[14] 자연과학이라고는 할 수 없다. 수학은 자체 완결적이고 논리적 정합성만 맞으면 어떤 상상이든 가능한 자유로운 학문이며, 그렇기에 자연과학의 기초가 되면서도 철학이나 사회과학과도 밀접한 관련이 있다. 반면, 자연과학은 이미 정해져 있는 자연의 섭리에 대한 법칙을 탐구하는 학문이며, 이러한 정의에 부합하지 않는 어떠한 학문도 자연과학으로 부를 수 없다. 예컨대 논리적 타당성에 문제가 없고 일관적인 자연과학의 이론이라 할지라도 실험적으로 반증된다면 '잘못된 이론'이 되지만, 수학 이론은 학자 개개인이 출발점으로 선택한 공리(기본적인 가정)로부터 논리 전개에 문제가 없다면 일단 '잘못된 이론'은 아니다. 그래서 자연과학 이론의 가치를 결정할 때는 얼마나 자연을 정확히 설명하는가가 1차적인 기준이 되지만, 수학 이론을 평가할 때는 얼마나 (수학자들의 관점에서) 유용하고 흥미로운 성질을 기술하는 이론인가가 기준이 된다.[15]
• 다만 자연과학 중 상당수, 특히 물리학은 수학을 통해 자연현상을 설명하고 있다. 다시 말하자면 수학은 자연과학에서 표현의 언어로서 사용될 수 있다는 것이다. 또한 많은 대학에서 수학과(=수리과학과)를 자연과학대학에 분류하고 있다.

• 수학이나 자연과학 역시 믿음(Belief)의 한 종류일 뿐이며, 절대적 진리는 결코 찾지 못할 것이다.
• 자연과학에서의 '진리'와 신학자, 철학자들이 말하는 진리 사이에는 엄청난 간극이 있으며, 기본적으로 과학은 사회과학이든 자연과학이든 끊임없는 가설과 검증, 반박을 통해 발전해 온 학문이기 때문에 '절대적 진리'라는 용어에 극도로 부정적이다. 물론 순수과학의 세계로 들어가면 과학자들이 "믿고", "진리처럼 받아들여지는" 사항들이 존재하기는 한다.[16] 그러나 이건 절대적인 믿음이 아니라 일정한 통계학적 신뢰 수준 하에서의 믿음이며, 논문 및 저널에 대한 사려깊은 검토 등을 근거로 반대되는 증거가 나오기 전까지만 일단 신뢰하는 것이다.[17] 방법론적 자연주의 문서도 같이 참고. 사실 앞서 언급했던 "자연과학은 자연 현상을 설명하기 때문에 실험적 제약이 있다"는 말도 모든 영역에 100% 적용되지는 않으며, 본질적으로 들어갈수록 우리가 알고 있는 상식의 영역이 깨어지곤 한다. 예컨대 "빛이 직진한다"는 현재까지 알려진 빛의 본질로부터 논리적으로 설명이 가능하고 실험적으로도 옳다고 증명된 명제이다. 그러나 표준 모형(standard model)의 입자들은 당연히 눈으로 직접 관찰된 적도, 인간의 인지 범위 내에서 관찰할 수도 없기에, 어디까지나 그게 존재한다고 가정할 경우 예측되는 현상들을 실험적으로 확인함으로서 입증한다.[18] 어찌 보면 현대 물리학자들은 일련의 물리 현상을 설명하기 편하게 기본입자라는 형태로 일종의 합리적인 체계를 합의하고[19] 그 위에서 자연을 기술하고 있는 것이다.
• 한마디로 결론짓자면, 자연 "현상"은 절대적이다. 그러나 그러한 현상을 기술하는 자연 "과학"의 체계는 결코 유일하지도 않고, 유일성을 증명할 수도 없으며, 절대적이지도 않다. 자연과학을 구성하는 요소 중에서는 오직 과학적 방법론만이 절대적으로 받아들여질 뿐이며, 이는 현생 인류의 사고 체계 내에서 이보다 더 합리적으로 자연을 기술할 논리를 아직 찾지 못하였기 때문이다. 만약 뭔가 기존의 모순되는 현상이 발생한다면 보통 속임수를 의심하지만, 만약 그것이 속임수가 아니라면 비과학적인게 아니다. 그 현상 자체를 설명하려는 시도가 생길거고, 그 후 설명을 만드는 순간부터 그 현상도 과학에 포함될 것이다. 괜히 마법이란게 존재한다면 과학으로도 해결할지도 모른다는게 얘기가 나오는게 아니다. 당장 전자기력, 중력 같은 단순한 힘들도 어떻게 작동하는지 설명할 수 있을뿐 왜 그렇게 작동하는지는 아무도 알 수 없고, 알 일도 없을거다. 사실, 이 세상에 진리를 말하자면 어떠한 사실도 진리는 없다. 모든 사실 중 뒤집힐 수 없는 사실은 없다. 그것이 설사 중력이나 1+1=2라는 절대 바뀔 수 없는 사실이라 할지라도 그렇다.
• 다만, 수학의 경우 (사용된 공리가 무모순이면서 모호하지 않다면) 일단 증명된 명제는 절대적으로 참이다. 물론 상황, 혹은 공리를 바꾸면 더 이상 유효하지 않겠지만[20] 그건 하나마나한 이야기이다. "자연수의 사칙연산을 포함하는 이상 완벽한 공리 체계는 불가능하다"는 사실이 괴델의 불완전성 정리를 통해 증명되었다고 해서 수학이 불완전하다고 하는 사람들을 더러 보긴 하는데, 이건 거의 "상대성" 이론 가지고 모든 게 상대적이다라고 오해하는 것과 다를 바 없다. 괴델의 불완전성 정리는 (가지고 있는 공리 체계가 무모순이면) 참인지도 거짓인지도 증명할 수 없는 명제가 존재한다는 것인데, 이걸로는 이미 참 혹은 거짓이라고 판명된, 혹은 판명될 명제들을 신뢰할 수 없다고 할 수 없다. 오히려 참인지 거짓인지 증명할 수 없는 명제라면 참이라고 놓아도 상관 없고 (즉, 무모순이고) 거짓이라고 놓아도 상관 없다.[21]

• "이건 그저, 단지 이론일 뿐이잖아요!" 또는 "이론이니까 현실에선 틀리는 게 당연하다!"
• 흔히 사람들은 이론(Theory)을 "그럴듯해 보이지만 아직 검증되지 않은, 신뢰하기 어려운 학설" 정도로 생각한다.[22] 하지만 사실은, 가설 중에서 특별히 더 많은 검증과 비판을 이겨내고 살아남아 신뢰하고 믿을 수 있는 가설들을 통해, 더 많은 것들을 설명해내는 폭넓은 체계를 이론이라고 한다. 예를 들어 상대성 이론은 상식과 상반되는 결과들을 내놓아서 그런지 숱한 검증과 비판을 받아왔음에도 전부 이겨냈고 그 자체만으로도 뉴턴 역학이 유효한 영역(광속보다 턱없이 느린 영역)보다 더 넓은 영역을 설명하는 체계이기에[23] 여기서 말하는 "이론"이라는 칭호에 부합하는 체계라고 볼 수 있다. "단지 이론" 이라는 표현은 그래서 틀렸다.[24]
• 이런 오해는 "이론과 실기" 라는 특유의 표현 때문인 것도 있다. 여기서 이론이란 "듣기에는 좋고 이상적이기도 하지만, 너무 교과서적이고 비현실적이어서 써먹을 가치가 별로 없는 생각" 쯤을 의미하기 때문.[25][26] "이런 무능력한 이론가들 같으니라고..." 이런 문서 역시 같은 의미다. 여기서 과학 비전공자들의 혼동이 생긴 듯도 하니 이를 감안하면 좋을 듯.[27][28]
• 예를 들어, 여러분이 기존의 이론에 반하는 것 같은 경험을 얻었다고 하자. 이론이 너무 교과서적이고 비현실적이라고 생각하는 사람은 "역시 이론일 뿐이네" 라고 넘어갈지도 모르겠다. 하지만 대부분의 경우 이건 그 사람이 해당 이론을 잘못 쓴 것에 지나지 않는다. 이론의 유효 범위를 넘어서는 상황을 무시했다든가, 아니면 이론을 전개할 때 상정한 가정과 전혀 다른 상황에다 자신의 계산을 대입하려고 했다든가, 아니면 심지어 이론을 잘못 배워놓고 엉뚱하게 썼다든가. 어느 경우든, 제대로 된 실무자라면 이론을 무작정 비난하고 넘어갈 게 아니라 자기 지식에서 도대체 어디가 잘못되었는지 면밀하게 파악하고 그 문제를 고치는 노력을 기울여야 한다. 어쨌든 다름 아닌 자신의 지식에 문제가 있는 것은 분명하니까. 물론 이론이 틀렸을 수도 있다. 아무리 해도 안 되면 해당 이론을 전공하는 학자들을 찾아가 그들과 상의를 하는 게 올바른 방향으로 일하는 것이다.
• 덧붙이자면, 가장 이상적인 상황을 다루는 자연과학에서도 이론적으로 계산된 수치와 실제 실험값은 절대로 정확히 일치하지 않는다. 모든 실험은 필연적으로 어느 정도의 오차를 가지고 있고, 아무리 이론이 옳고 실험이 정확하다 하더라도[29] 이론값과 실험값의 차이는 오차 범위 내에서 분명하게 존재한다. 이공계 계열 대학생 수업 중에서도 일반물리학 수업을 들은 사람은 알겠지만, 예를 들어 자 같은 걸로 길이를 측정할 때 길이가 눈금 중간값에 걸쳐 있으면 눈금 안쪽의 값은 무시하라고 들었을 것이다. 그 눈금 하나가 오차에 해당하는데, 예를 들어 자 최소 눈금 하나가 1 mm이고 물체가 닿은 눈금 값이 36 mm이면 측정값은 36 mm ± 1 mm가 되는 것이다.[30] 물론 1 mm 눈금의 자 말고 버니어 캘리퍼스 같은 더 정밀한 기구를 쓰면 더 낫겠지만 여기에 또다른 문제가 도사리는데, 막대 자야 흔하고 싸지만 버니어 캘리퍼스부터는 가격이 많이 뛴다. 물론 0.1 mm보다 더 좋은 정밀도를 가진 장비는 훨씬 더 비싸진다. 단순한 길이를 재는 걸 예로 들었지만 실제 상황에서도 비용 문제가 어마어마해진다. 좀 더 거창한 예를 들어보자. LHC의 검출기들을 보면 맨 중앙의 트랙커(tracker)가 무지막지하게 정밀한데 반해 그 바깥으로 갈 수록 정밀도가 많이 떨어지는 것을 볼 수 있다. 사실 정말 정밀하게 하고 싶다면 검출기 전체를 트랙커 정도의 정밀도를 가지는 장비들로 도배하면 되지만 불행하게도 트랙커에 들어가는 실리콘 검출기는 무지막지하게 비싸다. 그런 이유로 인해 좀 더 싼, 하지만 정밀도가 좀 떨어지는 장비를 쓰는 거다. 결국 시간과 돈 문제인 셈. 대신에 이걸 고도의 알고리즘과 데이터 양으로 밀어붙여서 쓸만하게 만드는 것이다. 현재 전세계에서 가장 정밀한 실험 장비 중 하나라고 칭송 받는 LHC와 그 검출기들이 이런데 (거기다 들어간 비용도 어마어마하다), 다른 실험에서는 어떨까?[31] 거기다 결국 그 LHC조차 인간이 만든 것이기에 이런저런 문제들을 겪곤 하고, 이런 게 결국 계통 오차(systematic uncertainty)를 키우는 원인이 된다. 이 오차를 잡으려고 심지어 인근 열차 시간표까지 고려하기도 한다지만...[32] 그러니까 이론상 최강은 사실 자연과학에서도 적용되는 말이다. 하지만 어쨌든 오차는 생기는 게 당연하다는 걸 받아들이면(...), 그 차이가 정밀도 안에 들어오는 이상 이런 상황이 전혀 문제 없다는 걸 알 수 있을 것이다. 아니, 애초에 모든 것들은 측정할 때 오차가 생길 수 밖에 없다. 아무리 정확히 측정했다 해도 무한으로 쿼크[33]보다도 작게 들어가면 0.0000000...01의 오차는 언젠가 생길 수 밖에 없다. 때문에 앞서 말했듯 물리학 수업에서도 완벽히 정확한 값은 없다고 하는 것이다.
• 그래도 이론일 뿐이라고 하는 사람이 있으면 이렇게 답하자. 지금 우리의 상황은 그 이론의 유효 범위[34] 안에 들어 오고 우리가 가진 장비는 충분히 정밀하다고. 물론 그 말에 책임질 자신이 있다면 말이다.

• 과학은 오로지 자연에 대한 관찰 및 탐구를 하는 학문이다.
• 이러한 인식은 오히려 자연과학에 더 적절한 설명이다. 그러나 과학의 한 축에는 사회과학 역시 포함된다. 이는 과학이 방법론이라는 범주에 속하기 때문이니, 자세한 내용은 사회과학 문서를 참고할 것.

• 각양각색의 부글부글 끓는 비커와 플라스크, 어두컴컴한 실험실, 수식들과 숫자들이 난잡하게 적힌 채 어지러히 흩어진 종이들, 이리저리 얽힌 기계들은 과학을 상징한다.
• 분야 별로 상이하다. 정말 저 요소들을 다 갖춘 실험실도 있지만 다 어떤 특별한 이유가 있어서 그런 거다. 그런 이유가 없다면? 과학자도 사람이라 가급적 밝은 분위기에서 작업하는 걸 선호하긴 한다. 게다가 어둡고 지저분한 곳에서는 위험 요소들을 감지하거나 통제하기가 어려우니, 화학 물질을 취급하는 곳에서는 가급적 밝고 깨끗하게 시설을 유지할 필요가 있다. 심지어 이론물리나 계산물리와 같이 화학 물질 같은 걸 취급하지도 않고 계산에 필요한 컴퓨터마저 다른 시설에서 원격으로 쓰는 경우면[35] 위에서 말한 요소들은 하나도 없고 볕 잘 드는 방 한 칸에 책상들과 데스크탑 몇 대만 놓인 경우도 있다. 극단적인 경우, 수식이 어지러히 갈겨진 칠판과 종이 뭉치들이 쌓인 책상들만 덩그러니 놓여 있는 경우도 있다.
• 그리고 이런 것들은 과학에 필요한 도구들의 극히 일부분에 지나지 않는다. 좀 거칠게 말하자면 과학은 곧 "방법" 이다! 자세한 내용은 과학적 방법 문서를 참고.

• 과학에 속하는 학문과 그렇지 않은 학문은 확실히 가려낼 수 있다.
• 초보 회의론자들이 간혹 하는 오해. 오히려 그림자의 경계를 정하는 것만큼이나 어려운 일이다. 과학은 어디까지나 방법론의 하나이므로 필요하다면 어느 학문에서든 활용할 수 있다. 자연과학이야 당연하고, 경제학과 사회학까지 과학적 방법론을 적극적으로 이용하므로 과학으로 쳐 준다고 하자. 질적 연구를 중시하는 문화인류학은 과학일까? 법학은? 아니면 역사학이나 정치학은 어떨까? 심지어 언어학도? 실제로 학계에는 "Political Science" 나 "Policy Science" 같은 표현들이 널렸다. 궁극적 목적 자체는 다소 다르더라도 과학을 유용한 방법으로서 동원, 활용하는 것. 이는 과학이 절대적으로 참인 명제를 명확하게 정하는 수학을 도구로 사용하는 것과 완벽하게 같은 이치이다.

• 과학적 방법만을 충실하게 지킨다면 인류의 지식 축적과 과학의 발전에 기여할 수 있다.
• 과학자사회에 의한 동료평가 역시 연구 내적 방법론 못지않게 중요하다. 병적과학 문서도 함께 참고.

• 무조건 질적 연구보다 양적 연구가 더 좋은 연구이다. 또는, 질적 연구는 주관적이므로 학계에 어떤 영향도 끼칠 수 없을 것이다. 또는, 질적 연구의 비중이 높은 학문 분야일수록 양적 연구의 비중이 높은 학문 분야에 비해 "지적 수준" 이 떨어진다.
• 학문 분야에 따라서 양적 연구가 설득력이 있는 경우가 있고 질적 연구가 더 잘 먹혀드는 경우가 있다. 가장 흔히 거론되는 질적 연구의 가치는 그 개방성에 있다. 즉, 연구자조차 명확히 알기 어려운 사회과학적 대상을 연구할 때 질적 연구가 가능하다. 예컨대 성 소수자들에게 "이번 인권선언을 통해 사회 주류 집단을 용서하실 수 있게 되었습니까?" 의 면접법을 실시할 경우, 뜻밖에도 "아니오, 용서할 마음은 나지 않습니다. 그러나 화해는 할 수 있습니다" 의 제3의 답변이 와르르 쏟아져 나올 수도 있다. 또한 아동보육 문제를 다룰 때에도 학령전기 어린이에게 "우리 친구는 엄마랑 더 많이 놀아요, 아빠랑 더 많이 놀아요?" 라고 물었을 때 "저는 학원 가고 엄마 아빠는 일하셔서 거의 못 놀아요" 라는 답변들을 얻음으로써, 뜻밖에도 남성의 육아 참여보다 맞벌이와 조기교육 열풍이 더 큰 문제라는 터닝 포인트를 만날 수도 있다.[36] 다른 예를 들자면, 군인들에게 "이번 대적관 교육을 통해 전장에서 적을 격멸할 용기가 생겼습니까?" 라고 물을 경우, "대적관 교육은 솔직히 너무 뻔한 내용이라 의미가 없었지만, 오히려 주특기 교육을 통해 용기를 얻곤 합니다" 와 같은 답변들을 얻음으로써, 구시대적인 이념 교육이 아닌 체계적 전투원 양성에 초점을 맞추는 계기가 될 수도 있는 것이다. 이것이 사회과학의 묘미이자 동시에 사회과학 연구의 어려운 점이라 할 수 있다. 극단적으로 말하면 양적 연구는 p-값만 맞춰놓으면 출판된다지만 질적 연구는 자신의 연구가 얼마나 통찰력 있는지에 대해서 백 퍼센트 연구자 본인의 역량에만 의존해야 한다.
  질적 연구가 대세인 학문분야 중에 대표적인 것으로 간호학이 있다. 이 분야에서는 근거이론(grounded theory)이라고 불리는 질적 접근법을 활용한 연구를 심심찮게 접할 수 있으며 이를 통해 학문적인 체계를 갖추어 나가고 있다. 질적 연구와 양적 연구 간에 어떤 차등을 두는 것 자체가 이미 학문 간의 관계에 대한 통찰 없이 함부로 내뱉는 지적 모욕이라고도 볼 수 있다. 이런 류의 지적 오만(intellectual arrogance)의 문제에 대해서는 이미 진지한 성찰이 진행되고 있는 중이다.

• 사례연구는 껌이다. 또는, 수준 낮은 연구다.
  니가 해봐
• 해당 문서 참고. 사실 이는 사례연구가 수준이 낮아서라기보다는 체계화가 굉장히 늦게 이루어졌던 방법론이기 때문이다. 현대의 사례연구는 더 이상 주먹구구식의 끼워맞추기가 아니다.
• 사례연구는 자료주도적(data-driven)이라기보다는 이론주도적(theory-driven)인 연구에 속하며, 사례가 특정 이론적 조망을 입증하는지를 본다. 따라서 양질의 사례연구일수록 그 사례를 통해서 특정 이론에 많은 통찰을 제공한다. 즉, 논문에서 소개하는 사례가 4건이라면 N=4의 소표본 연구가 되는 게 아니라, 그 이론이 특정한 사례들에서 네 번씩이나 일관되게 재현되었음을 보여준다. 또한 심사 과정에서는 그 사례가 어떤 합당한 기준으로 선별되었는지를 살펴보는 것 역시 중요한 요소이므로, 아무거나 맘대로 뽑아다가 사례라고 내세울 수 없다.

• 주류 과학자들은 이미 고여서 썩은 물이다.
• ...여기서 길게 설명하지는 않겠다. 연결된 문서 참고.

• 현대과학은 서양과학이다. 동양인에게는 맞지않는 학문이다…
• 헛소리다. 대표적으로 관상가나 역술가들이 이런 터무니없는 소리를 하는데 현대과학은 현대과학이지 서양과학이 아니다. 물론 서양인들이 시작하고 주도한 것은 맞지만 동양인이나 그 외 인종이 못 할 이유는 없다. 이건 완전히 현대과학에 뿌리깊게 열등의식과 불안감을 가진 사람들의 끝없는 헛소리이다. 심지어 한의사들도 오늘날에는 통계 및 과학을 활용한 협진에 적극적이기 때문에[37] 이런 소리는 실드쳐 주지 않는다.
  단, 방법론이 아닌 의학적 효과나 각종 임상 장면에서는 실제로 국적이나 민족마다 차이가 나는 경우가 왕왕 있다. 단적으로 미국 정신의학계에서는 히스패닉계 내담자에게 특성화된 심리검사 및 정신질환 치료법을 고안하기 위해[38] 문화심리학자들과 협업을 하고 있는 형편이다. 심지어 의학의 경우, 대표적으로 혈당강하제인 설포닐 우레아(sulfonyl urea)가 독일에서는 심장병 발병률을 높이지만 미국에서는 그와 같은 부작용이 나타나지 않아 화제가 되기도 했다. 이는 각국의 식생활과 생활패턴이 다르기 때문이라고 추정되며, 따라서 미국인에 대한 약효가 한국인에게도 똑같이 작용할 것이라고 100% 확신할 수가 없다.

• 토머스 쿤에 따르면, 어차피 모든 과학 지식은 상대적이므로 언젠가는 무너진다. 따라서 이를 신뢰할 필요도 없다.
• 이에 대해서는, 유사과학 문서에서 상대주의 과학에 대해 설명한 부분을 참고할 것.

• 과학은 어느 배척받는 천재 과학자가 자기 지하실에서 발견한 놀라운 실험 결과를 통해 발전한다.
• 과학이 몇 명의 천재들에 의해 주도되고 발전하던 시기는 이미 오래 전에 지났다. 더 이상, 그 어떤 과학자도 혼자 일하지 않는다. " 과학 공동체" 라는 용어도 있고, " 동료평가"(Peer Review) 라는 용어도 있으며, " 저자권"(Authorship) 이라는 용어도 있고, " 영향력 지수"(Impact Factor; IF) 라는 용어도 있다. 현대과학은 외로운 천재의 개인 실험실을 통해 발전하기 어렵다.[39]
• 사실 옛날에도 과학은 배척받는 과학자가 아닌, 많은 이들의 지지를 받는 학자들에 의해 주도적으로 발전해왔다. 가령, 그 '배척받는 과학자'의 예시로 자주 거론되는 갈릴레오 갈릴레이만 해도 요하네스 케플러나 르네 데카르트와 같은 당대의 유명한 과학자들과 성직자[40]들의 열렬한 지지를 받았다[41]. 되려 당대에 크게 배척받았던 지동설 옹호자였던 조르다노 브루노는 제대로 된 과학자가 아니라는 점때문에[42], 예나 지금이나 종교계는 물론, 과학계에서도 지속적으로도 배척하는 중이다. 이미 살아 생전부터 조국, 아니 유럽을 빛내는 위대한 학자로 추앙받았고 사후 조국의 위대한 인물들이 잠든 곳에 묻힌 뉴턴은 말할 것도 없다.
  이와 비슷한 편견은 비단 과학계 뿐 아니라 철학이나 예술, 문학 등 다른 분야에서도 흔하다. 오늘날 유명한 학자나 예술가, 작가들 대부분이 생전에는 인정받지 못하고 불우했다는 편견인데, 물론 그런 케이스가 없는 것은 아니지만 실상 오늘날 일반 대중이 이름을 알 정도로 유명한 학자나 예술가의 대다수는 이미 생전에도 명성과 명예를 누리며 잘 먹고 잘 살았다.[43] 설령 인생에서 부침이 있었대도 막상 이유를 따져 보면 본인의 독선적이거나 괴팍한 성격 등으로 인한 자업자득이었던 경우가 더 많을 정도. 다만 각종 매체에서 소수의 사례를 확대하고, 일반 대중들 입장에서도 그냥 잘 먹고 잘 살았다는 이야기보다는 고난과 역경의 스토리가 더 잘 먹히기 때문에 그런 편견이 생긴 것이다.

• 과학자들의 지하 실험실에는 각양각색의 키메라 같은 동물들이 길러지고 있거나 내지는 잔혹한 동물실험이 자행되고 있을 것이다.
• 언론을 너무 많이 접하면 이런 생각을 하게 된다.이런 식의 생각은 대중매체에서 묘사되는 과학자의 이미지에 크게 기대고 있다. 실제로는 연구윤리에 위배되는 실험이 있는지 감시하기 위해 대학교 및 연구소마다 연구윤리위원회가 설치되어 있다. 또한 무언가를 새롭게 개발/발명/발견했을 경우에도 이를 학계에 발표해야 하는데, 조금이라도 선을 넘었다 싶으면 대학교, 저널, 학회 등지에서 벌떼같이 들고 일어난다. 저 유명한 밀그램의 복종 실험이 결국 기승전징계로 끝났다는 걸 상기해보라(…)[44]. 그리고 무엇보다도, 제대로 된 과학자들이란 교양과 상식을 갖춘 성인들이다.

• 과학은 항상 가치 중립적이다.
• 장기적으로 가치 중립을 지향하지만 언제나 그렇지는 않다. 먼저, 과학은 " 발표 편향" 에 노출되어 있다. 과학자들도 연구비를 타서 쓰는 입장이고, 성과에 집착하는 대학교들에게 가혹한 채찍질을 당하곤 한다. 실패한 실험, 틀린 가설을 다루는 논문을 찾기 어려운 것은 이 때문. 이에 대한 과학계 내적인 비판도 많다.
  다음으로, 과학은 " 후원 편향" 에도 노출되어 있다. 대기업의 후원에 의해 어떤 식품이 항암효과가 있다더라, 노화를 막는다더라 하는 연구논문 쏟아져나오는 것은 금방이다. 이에 대해서는 국내 기생충 연구자 서민 교수도 지적한 바 있다. 해당 강의 링크

• 과학자들이 간혹 사기를 치거나 비도덕적 행위를 하기도 하는데, 이걸 보고도 과학을 어떻게 신뢰하나?
• 현대인이 과학을 신뢰할 수 있는 이유는 과학자들이 항상 진실만을 말하거나 정직해서가 아니라, 어떤 문제가 발생하더라도 그것이 과학계 내부에서 자정작용을 통해 걸러지고 교정되기 때문이다. 과학은 지식을 향하여 그렇게 힘겹게 헤쳐나가는 학문이다. 물론 과학자의 윤리의식 역시 중요함은 두말할 필요도 없다.

• 오늘날의 수많은 전쟁과 살육의 비극에는 과학이 책임을 져야 한다.
• 과학 그 자체는 하나의 도구에 지나지 않는다. 다시 말하지만 과학은 방법일 뿐이다. 이 도구를 활용하는 사람들이 어떤 사람이냐가 정말로 중요한 것이다. 좋게 쓰면 한없이 좋은 도구가 되지만, 나쁘게 쓴다면 수많은 사람들이 고통 속에서 절규하게 된다.[45] 예를 들어, 칼로 사람을 찌른다고 해서 "칼이 잘못했다!"라거나 "칼을 만든 사람이 잘못이다"라고 하는 사람은 합리적으로 보았을 때 아무도 없다.
• 그런데 일부 매체를 보면 어떤 칼을 가리켜 '요도(妖刀)'라고 칭하면서 그 칼에게 잘못을 전가하는 경우도 있다. 실제도 그런 취급을 받은 요도들이 있기도 했고. 물론 이런 태도는 결코 합리적이지 않지만, 인간이 인간 자기자신이 아닌 어떤 도구에 책임을 전가하기도 하는 비합리적인 모습은 해당 편견과 연관이 있어 보인다.

• 인문계 고교에서 3년동안 가르치는 수학, 과학 지식은 실생활에 쓸모없는 내용들이 대부분이고, 현대 사회가 요구하는 인재 육성에는 쓸모가 없다. 실업계 고교나 직업훈련원 등에서 가르치는 실용적이고 전문적인 기술이 더욱 유용하다.
• 당연하지만 고등학교에서의 미적분학, 기하학, 대수학, 물리학, 화학, 생물학 등을 모르고서 현대 공학, 농학, 자연과학 등에서 유용한 결과를 얻어내는 전문가가 되는 것은 불가능하다.
• 무엇보다 초등학교에서 고등학교까지의 교육과정은 학문이 아니라 교과적 성향이 강하다. 다시 말해, 고교 수학을 통해 논리력과 추론, 고교 자연과학을 통해 수리력과 해석 능력을 기르는 것이다. 따라서 이것을 학생들의 학습 성향을 고려하지 않고 불필요한 학문을 강제적으로 교육시키는 과정이라고 생각하면 안되고, 수리논리적 사고력을 기르기 위해 수학과 과학에서의 개념들을 이용하는 것이라고 봐야 한다. 당장 대학수학능력시험의 과학탐구 영역은 과학에서의 개념을 이용하여 문제에서 요구하는 것을 찾아내는 논리적 퍼즐 게임 형태이다.
• 만약 문과로 진로를 잡는다 할지라도, 사회과학이나 경제학, 혹은 그에 관련된 학문의 분야를 선택한다면 수학과 친해져야 한다. 당장 개인의 경제활동을 편미분을 이용한 함수식으로 증명[46]하는 경제학이 있고(…) 경영학, 행정학 역시 고급 통계기법의 이치에 통달해야 한다. 심리학은 우리가 이과지 왜 문과냐고 전공자들이 투덜거릴 정도. 특히 심리학을 닥터 프로스트 정도쯤으로 받아들이고 진로로 삼으면 큰일난다. 아무튼 오히려 실용적이고 전문적인 기술을 원한다면 수학을 해야 한다. 괜히 사회과학대학이 아니다. 수학을 아예 하지 않는 학과는 거의 없다고 봐야 한다…[47]

• 과학 = 기술 = 공학이다.
• 한국 한정으로 과학(Science)이라는 단어에는 기술(Technology), 공학(Engineering)이라는 의미까지 포괄하기는 하지만, 세 가지 개념들이 전부 같은 것이라고 보기는 힘들다. 이렇게 된 이유는 정확히 구분해서 쓰려는 노력과 저작물이 거의 없기 때문이다. 한국에서 기술이라는 용어만 보아도 skill, craftsmanship, technic, technology 이런 단어의 의미를 모두 포함한다. technology를 일반적인 기술과 구분해서 과학기술로 변역하는 경우가 있는데, 엄밀히 따지면 technology는 제대로 된 한국어 번역이 없다. 이렇다보니 국가에서 설립한 KAIST 라는 곳도 정확한 번역을 하면 한국과학과과학기술원이 되어야 한다. 참고로 Brian Authur 의 The Nature of Technology 라는 원서를 번역하려고 했던 어떤 사람이 포기하게 된 이유도 책 내용이 이렇게되기 때문이라고 한다. 기술이 모여서 기술이 되고 기술이 발전하면 기술과 기술을 구분하기 어려워진다.
• 과학을 하려면 즉, 과학의 발전에 기여를 하려면 무조건 어렸을 때부터 천재나 영재소리를 듣고 지능지수가 엄청나게 높아야 한다.
• 주로 비범하게 전문적인 일에 종사하는 사람이나 과학에 대해 막연한 경외감이나 열등감을 가지고 있는 일반인들이 많이 하는 고정관념중의 하나. 물론 수학, 컴퓨터공학, 이론물리학같은 이해력, 수리력, 응용력이 필요한 과학분야에는 높은 지능이 필요하다고 볼 수 있다. 하지만, 일본에서는 평범한 시골 초등학생들이 55년동안 백조들을 관찰한 일지가 국제 학술지에 논문이 되어서 실리는 사례도 있듯이 천재는 아니지만 그렇다고 바보도 아닌 평범한 지능지수를 가지고도 충분히 과학에 기여할 수 있다.

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9. 기타

• 또한 이에 대한 만능주의도 존재한다. 과학만능주의 참조.
• 수포자 못지 않게 과포자도 문제가 있다. 해당 문서 참조.
• 2009 개정 교육과정에서 물화생지 시리즈가 유일하게 영향을 받지 않았다. 다만, 그 내용만 조금씩 바뀌었을 뿐이다.
• 수학 못지않게 꽤 많은 학생들이 기피하는 과목이다. 이유는 외워야 할 게 많아서...[48] 초등학교 시절엔 과학에 흥미가 있다가도 특히 중학생이 되고 나면 계산도 복잡해지니 설명을 제대로 이해 못 하면 피 보는 과목이기도 하기 때문이다. 그리고 초등학교때와는 달리 중학교 이후부턴 과학실험이 사실상 없거나 매우 드물다.
• 일본에서는 이과(理科)[49]라는 이름으로 이 과목을 배운다. 물론 이것도 중학교때까지이고 고등학교부터는 과학이라는 이름으로 과목을 배운다.
• 2000년대 초반까지, 정확히는 제6차 교육과정 이전의 초등학교의 경우 과학 대신 " 자연"이라는 이름으로 과학을 배웠다.

9.1. 과학 드립

브레이킹 배드의 제시 핑크맨

10. 창작물에서