その理由は次のとおりです。
* 現象学 根本的な原因やメカニズムを掘り下げることなく、観測された現象とパターンを説明することに焦点を当てています。それは *なぜ *起こるのではなく、何が起こるかについてです。
* 動作の予測 現象学の重要な側面です。パターンとトレンドを特定することにより、これらの行動の背後にある正確な理由を知らなくても、将来の行動がどのように振る舞うかについて予測することができます。
本質的な例：
* 天気予報： 気象学者は大気の状態を観察し、モデルを使用して将来の気象パターンを予測しますが、それらのパターンを引き起こすすべての複雑な相互作用を必ずしも完全に理解するわけではありません。
* 鳥の移動： 科学者は、鳥の移動を促進する要因（食品の入手可能性や気候など）についてある程度の知識を持っていますが、正確な詳細と個々の鳥の決定はしばしば複雑であり、完全には理解されていません。ただし、履歴データに基づいて移行パターンを予測できます。
* 植物の成長： 日光や植物の成長に影響を与える水などの要因については知っていますが、植物内の正確なプロセスと環境とのその相互作用は常に完全には理解されていません。しかし、観察されたパターンに基づいて植物がどのように成長するかについて予測することができます。
他のアプローチとのコントラスト：
* 機械的アプローチ： 根本的なメカニズムと現象の原因を説明します。
* 理論的アプローチ： 基本原則に基づいてモデルと理論を開発し、現象を説明および予測します。
要約： 現象学は、根本的な原因が完全には理解されていない場合でも、自然現象を説明および予測するための貴重なアプローチです。洞察を生成し、観察されたパターンに基づいて予測を行うための強力なツールです。
