数学的優雅さに依存する ：数学的な美しさと優雅さは酔わせる可能性があり、研究者が現実世界の現象との関連性よりもモデルの審美的魅力を優先するように導きます。これにより、特定の数学的関係を正確にキャプチャする可能性のある複雑なモデルが生じる可能性がありますが、調査対象の実際のシステムの複雑さとニュアンスを反映できません。
経験的検証の欠如 ：実際のデータに対する十分な経験的検証とテストがなければ、数学モデルは、実験的証拠によってサポートされていない仮定に基づいています。この切断は、現実に基づいていない、重要な側面が欠落している、または予期しない変数を考慮しなかった予測につながる可能性があります。
複雑さのための複雑さ ：場合によっては、研究者は、この追加の複雑さが正当化されるかどうかを考慮せずに、洗練の兆候としてモデルに複雑さを追加することがあります。過度に複雑なモデルは解釈が困難になる可能性があり、複雑な構造の知覚された利点を覆い隠すエラーや不確実性を導入する可能性があります。
文脈と仮定を無視します ：数学モデルは、多くの場合、現実の世界では保持されない可能性のある一連の仮定と単純化の上に構築されます。これらの仮定の制限とコンテキストを理解または認識しないと、実際のシナリオに適用されない、または関連する予測につながる可能性があります。
不確実性の通信の失敗 ：科学モデルには、不完全なデータ、測定エラー、確率現象から生じる固有の不確実性が伴います。これらの不確実性が適切に伝えられていない場合、意思決定者はモデルの予測にあまりにも多くの信頼を置き、潜在的に悲惨な結果につながる可能性があります。
過度の外挿 ：訓練されたデータの範囲を超えた外挿に数学モデルを使用すると、誤った予測につながる可能性があります。観察された条件を超えて外挿すると、不確実性が拡大され、モデルが意図した範囲内で適用されたときに明らかでない可能性のある不正確さが導入されます。
特定のデータへの過剰フィット ：モデルは、一般化可能な機能ではなく、特異なパターンとノイズをキャプチャして、トレーニングに使用される特定のデータに過度に装備される可能性があります。これにより、モデルが元のトレーニングセットから逸脱するデータに遭遇すると、パフォーマンスが低下する可能性があります。
役に立たない科学的予測の落とし穴を避けるために、研究者は数学的な厳密さと経験的接地のバランスをとらなければなりません。厳密な数学的分析と複雑なモデルは、経験的証拠、交差検証、不確実性の慎重な検討、およびモデルの制限とコンテキストの明確な理解と組み合わせると、貴重なツールです。科学的予測は常に批判的に評価され、新しい証拠に照らして修正され、情報に基づいた決定を下すために利害関係者に透過的に伝えられるべきです。
