Begrænsninger af modeller i videnskab

En model er en beskrivelse af naturfænomenet, som forskere kan bruge til at fremsætte forudsigelser. En god model er både så nøjagtig som muligt og så enkel som muligt, hvilket gør den ikke kun kraftfuld, men også let at forstå. Uanset hvor gode de er, har modeller næsten altid begrænsninger.
Manglende detaljer

De fleste modeller kan ikke inkorporere alle detaljerne i komplekse naturfænomener. For eksempel, når man måler afstande rundt om Jorden, er det praktisk at modellere jorden som en kugle, men dette inkluderer ikke variationer i afstand på grund af bjergkæder, dale og andre topologiske træk, som den rejsende skal krydse. At inkorporere disse yderligere detaljer ville gøre modellen for kompleks til let brug. Da modeller skal være enkle nok til at du kan bruge dem til at forudsige, udelader de ofte nogle af detaljerne.
De fleste er tilnærmelser -

De fleste modeller indeholder nogle tilnærmelser som en praktisk måde at beskrive noget, der sker i naturen. Disse tilnærmelser er ikke nøjagtige, så forudsigelser, der er baseret på dem, har en tendens til at være lidt anderledes end hvad du rent faktisk observerer - tæt på, men ikke slå på. I kvantemekanik findes der for eksempel ingen nøjagtige løsninger på Schrodinger-ligningen for atomer fra helium og fremefter; nøjagtige løsninger findes kun for brint. Derfor bruger fysikere tilnærmelser til højere elementer. Disse tilnærmelser er gode, men de er alligevel tilnærmelser.
Enkelhed

Nogle gange kan en model gøres mere præcis, men på bekostning af enkelheden. I tilfælde som disse kan den enklere model faktisk være overlegen, fordi den giver dig en måde at visualisere en proces på, så du kan forstå den og komme med forudsigelser om den. I kemi er for eksempel strukturformler og kugle-og-stick-modeller urealistiske skildringer af molekyler; de ignorerer fuldstændigt, hvad kemikere ved fra kvantemekanikken om materiens natur på det subatomære niveau. Ikke desto mindre er de enkle, lette at tegne og tilbyder et væld af indsigt i molekylstruktur og egenskaber på en måde, der er let at visualisere og forstå. Som følge heraf bruger kemikere fortsat både strukturformler og kugle-og-stick-modeller.
Trade-Offs

I sidste ende er modeller underlagt nogle modregninger. Du vil have så meget forudsigelsesevne som muligt. På samme tid ønsker du også, at modellen skal være så enkel som muligt. Naturen er ligeglad med det menneskelige behov for enkelhed og let forståelse, og mange naturfænomener er komplekse. Bare tænk for eksempel på kæden af biokemiske processer, der kun finder sted for at videresende information fra fotoreceptorerne i dit øje til den visuelle cortex i din hjerne. Hvis du prøver at integrere alt, hvad der faktisk sker i en model, bliver det uhåndterligt og vanskeligt at bruge. I sidste ende finder du ud af, at du i nogen grad stoler på tilnærmelser og konceptuelle rammer, der gør en proces let at visualisere, men ikke nødvendigvis afspejler virkelighedens sande natur.