Modele de balle en patchwork

Les modèles s`intensifient lorsque les théories sont trop complexes à manipuler. Les théories peuvent être trop compliquées à manipuler. Dans ce cas, un modèle simplifié peut être utilisé qui permet une solution (Apostel 1961, Redhead 1980). La chromodynamique quantique, par exemple, ne peut pas être facilement utilisée pour étudier la structure du collisionneur d`un noyau, bien qu`elle soit la théorie fondamentale de ce problème. Pour contourner cette difficulté, les physiciens construisent des modèles phénoménologiques tractables (p. ex. le modèle de sac MIT) qui décrivent efficacement les degrés de liberté pertinents du système considéré (Hartmann 1999). L`avantage de ces modèles est qu`ils donnent des résultats où les théories restent silencieuses. Leur inconvénient est qu`il n`est souvent pas clair comment comprendre la relation entre la théorie et le modèle que les deux sont, à proprement parler, contradictoires. Les modèles qui impliquent des idéalisations galiléennes et Aristoteliennes substantielles sont parfois appelés «caricatures» (GISE et Varian 1978). Les modèles de caricature isolent un petit nombre de caractéristiques saillant d`un système et les faussent dans un cas extrême. Un exemple classique est le modèle d`Ackerlof (1970) du marché automobile, qui explique la différence de prix entre les voitures neuves et d`occasion uniquement en termes d`informations asymétriques, ce qui ne concerne pas tous les autres facteurs qui peuvent influencer les prix des voitures. Toutefois, il est controversé de savoir si ces modèles hautement idéalisés peuvent encore être considérés comme des représentations informatives de leurs systèmes cibles (pour une discussion sur les modèles de caricature, en particulier en économie, voir Reiss 2006).

Un autre type de modèles de représentation sont dits «modèles de données» (Suppes 1962). Un modèle de données est un corrigé, rectifié, régimenté, et dans de nombreux cas, la version idéalisée des données que nous gagnons de l`observation immédiate, les soi-disant données brutes. Typiquement, on élimine d`abord les erreurs (par exemple, enlève des points de l`enregistrement qui sont dus à l`observation défectueuse) et puis présente les données d`une manière «soignée», par exemple en dessinant une courbe lisse à travers un ensemble de points. Ces deux étapes sont communément appelées «réduction des données» et «ajustement des courbes». Lorsque nous enquêtons sur la trajectoire d`une certaine planète, par exemple, nous éliminons d`abord les points qui sont fallacieux à partir des enregistrements d`observation, puis s`adaptent à une courbe lisse pour les autres. Les modèles de données jouent un rôle crucial dans la confirmation des théories, car c`est le modèle de données et non les données brutes souvent salissantes et complexes que nous comparons à une prédiction théorique.