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如何透过实验和观察建立模型？经验建模背后的秘密是什么？
在当今快速变化的科技世界中，模型的建立与运用已成为各领域的重要研究工具。然而，究竟该如何透过实验与观察来建立这些模型？这其中又蕴含着哪些秘密与智慧呢？本文将深入探讨经验建模的概念，揭示这一过程中所需的实验性、观察性及其背后的哲学思考。
经验建模是一种基于实证观察的建模活动，并不依赖于数学定义的关系。
经验建模（Empirical Modelling）是一个广义术语，涵盖了透过观察和实验来创建模型的活动。经验建模的核心思想，强调了观察者与其所建模系统之间的互动。这类模型通常专注于从个人经历出发，努力建立模型与其所参考对象之间的密切联系。 William James的激进经验主义在这一过程中扮演了关键角色，因为它宣称所有的知识都根源于人类的经验联结。
在经验建模中，模型建设的过程是逐步的，并且中间产物是通过实时互动和观察所引发的。在这一过程中，创建的“建构”（construal）不仅是静态的展示，而是能够随着建造者的理解和体验而变化的动态过程。这一点与科学实验方法极为相似，都强调了反覆检验和调整的重要性。
中间产物可以被视为关联所发生的现象，这些现象会随着经验的变化而经历重塑。
通过经验建模，建构者能够在实验环境中进行探索，识别出关键观察变数（observables）、依赖关系（dependencies）和代理（agency）。这些概念相互作用，创造出一个动态生态系。具体而言，观察变数指的是可以有多种值的实体，而依赖关系则描述了这些变数之间如何互动。这一过程强调了建构者作为行动者（agent）在模型中所扮演的重要角色。
例如，在运用电子表格时，单元格的状态仅在与外部参考对象并行的情况下才有意义。建构者需要将观察变数、依赖性及其行为厘清，从而在模型中再现其在实际对象中的表现。这需要细腻的直觉和经验，因为经验的质量直接影响到了模型的质量。
经验建模的过程可以精致到每一次交互都是对观察的深刻验证。
经验建模在计算机科学的应用中也逐渐崛起，形成了一种非传统但富有潜力的计算方式。它不再是单一的计算设备，而是成为了更复杂的互动平台。这使得计算机在支持经验建模中发挥重要的作用，帮助建构者探索经验背后的多样性。
这一研究领域由Warwick大学的Meurig Beynon及其团队自1980年代初开始探索，至今已有了丰富的成果。经验建模不仅限于理论的推演，也涵盖了许多实际的课程和研究，让学生在这一过程中获得了深入的实践体验。
经验建模让学生在动手操作中，深化了对模型构建的理解。
当我们思考经验建模时，不妨提出一个质疑：在物质世界的核心，是否有一种未被充分探讨的知识和经验关联性，等待着我们去发现呢？
