Ist es in der Wissenschaft üblich, ein Feld über ein anderes zu bewerten?
Die anderen Antworten antworten eindeutig mit Ja . Es kann subjektive Gründe für eine solche Beobachtung geben (z. B. könnte sich ein Kardiologe einem Gastroenterologen überlegen fühlen), aber es kann auch einen objektiven Teil der Beobachtung geben (wie Sie beispielsweise sagen, die erzielten Ergebnisse in der Softwareentwicklung sind etwas wackeliger als in der Graphentheorie).
Wie vermeidet man es, so zu denken?
Neben einem ausgezeichneten Punkt durch andere Antworten "Sie sollten versuchen, die Herausforderungen des anderen Bereichs besser zu verstehen", argumentiere ich auch, dass Sie die Dynamik der wissenschaftlichen Verfolgung im Allgemeinen besser verstehen sollten.
Kuhn argumentiert in der Struktur wissenschaftlicher Revolutionen, dass wissenschaftliche Arbeit in einem bestimmten Bereich drei Phasen hat. Das erste Vorparadigma und der anschließende Übergang zur normalen Wissenschaft sind für diese Antwort relevant:
Die erste Phase, die nur einmal existiert ist die Vor-Paradigma -Phase, in der es keinen Konsens über eine bestimmte Theorie gibt, obwohl die durchgeführten Forschungsarbeiten als wissenschaftlich angesehen werden können. Diese Phase ist durch mehrere inkompatible und unvollständige Theorien gekennzeichnet. Wenn sich die Akteure in der Präparadigmengemeinschaft schließlich zu einem dieser konzeptionellen Rahmenbedingungen und letztendlich zu einem weit verbreiteten Konsens über die geeignete Wahl der Methoden, der Terminologie und der Arten von Experimenten hingezogen fühlen, die wahrscheinlich zu besseren Einsichten beitragen, dann die zweite Phase normale Wissenschaft beginnt, in der Rätsel im Kontext des vorherrschenden Paradigmas gelöst werden. Usw.
Oft beobachten wir etwas minderwertige Ergebnisse und arbeiten in Bereichen, die eindeutig in die Kategorie derjenigen fallen, die sich noch in der Vorparadigmenphase befinden. Ihre spezifische Frage ist dafür relevant, da die gesamte Informatik noch ein junges Gebiet ist und viele Probleme, die wir lösen, neu, oft vage oder schlecht definiert sind usw. Dies gilt insbesondere für die Gebiete und Gemeinschaften, die sich mit Anwendungen der angewandten Mathematik im Stil der Mathematik für reale Anwendungen befassen, dh Software-Engineering. Ihr Hinweis auf Software-Engineering ist hier eindeutig der Fall, große Teile der künstlichen Intelligenz fallen ebenfalls in diese Kategorie, und ich bin sicher, dass auch andere Bereiche und Unterfelder betroffen sind.
Selbst wenn Sie in einem "weichen" Bereich arbeiten, bedeutet dies nicht unbedingt, dass die Nischengemeinschaft kein solides Problem angeht (obwohl dies manchmal der Fall ist, aber Sie müssen nachsehen sehr vorsichtig hinein). Manchmal kann die Arbeit an solchen noch anspruchsvoller / herausfordernder / befriedigender sein als das routinemäßige Lösen von Rätseln im normalwissenschaftlichen Kontext.