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Kausalität und wissenschaftliche Argumente

Die wissenschaftliche Argumentation geht von der Annahme aus, dass zwischen Objekten und Ereignissen kausale Beziehungen erkennbar sind. Was Kausalität ist, ist jedoch nicht so klar, wie Sie vielleicht denken.

Ausreichende und notwendige Bedingungen

Das Verständnis der Kausalität erfordert ein Verständnis der Konzepte ausreichender und notwendiger Bedingungen. Eine hinreichende Bedingung tritt immer dann auf, wenn ein Ereignis garantiert, dass ein anderes Ereignis eintritt. Eine notwendige Bedingung bedeutet, dass eine Sache wesentlich, obligatorisch oder erforderlich ist, damit eine andere Sache verwirklicht werden kann.

Kausalität

Eine Ursache kann als eine Bedingung oder eine Reihe von Bedingungen definiert werden, die eine Wirkung hervorrufen. Wenn wir über eine Reihe von Bedingungen sprechen, sprechen wir über ein kausales Netzwerk.

Die Feststellung des Normalzustands eines Systems hilft bei der Definition des abnormalen Zustands eines Systems, oder jede Änderung vom Normalzustand erfordert eine Erklärung, typischerweise eine kausale.

Eine auslösende Ursache ist das Objekt oder Ereignis, das direkt an der Herbeiführung einer Wirkung beteiligt ist. Eine entfernte Ursache ist etwas, das durch eine Kette von Ereignissen mit der auslösenden Ursache verbunden ist.

Mills Methoden

Ursachen und Wirkungen genau zu bestimmen, ist keine einfache Aufgabe. Wir können die beiden oft verwechseln oder eine falsch identifizieren, weil uns ausreichende Informationen fehlen. Mills Methoden sind Versuche, eine Ursache aus einer komplexen Ereignissequenz zu isolieren.

Methode der Übereinstimmung: Zwei oder mehr Instanzen eines Ereignisses (Effekts) werden verglichen, um zu sehen, was sie gemeinsam haben. Diese Gemeinsamkeit wird als Ursache identifiziert.
Methode der Differenz: Zwei oder mehr Instanzen eines Ereignisses (Effekts) werden verglichen, um zu sehen, was sie alle nicht gemeinsam haben. Wenn sie alle außer einer Sache gemeinsam haben, wird diese eine Sache als Ursache identifiziert.
Gemeinsame Methode der Übereinstimmung und Differenz: Eine Kombination der Methoden der Übereinstimmung und Differenz, die gemeinsame Methode sucht nach einer einzigen Gemeinsamkeit zwischen zwei oder mehr Instanzen eines Ereignisses, und die gemeinsame Methode sucht nach einer gemeinsamen Abwesenheit dieser möglichen Ursache.
Methode der Rückstände: alle bekannten Ursachen eines komplexen Ereignissatzes werden subtrahiert. Was übrig bleibt, soll die Ursache sein.
Methode der begleitenden Variationen: Korrelationen zwischen verschiedenen Ereignissen werden gesucht, dh Korrespondenz in Variationen zwischen zwei Mengen von Objekten, Ereignissen oder Daten.

Einschränkungen von Mills Methoden

Mills Methoden können nur Hinweise auf wahrscheinliche Ursachen liefern; Sie bieten keine wirkliche Erklärungskraft. Die Entdeckung von Ursachen ist ein wichtiger Schritt, um die Welt zu verstehen aber es ist nur ein Teil dessen, was wir brauchen. Wir müssen auch verstehen, wie und warum bestimmte Ursachen so funktionieren. Antworten auf diese Fragen führen uns über die Identifizierung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen hinaus. Wir müssen Theorien und Hypothesen entwickeln – die Grundlage wissenschaftlichen Denkens.

Theoretische und experimentelle Wissenschaft

Wissenschaftler entwickeln aus beobachteten Daten eine Hypothese. Eine Hypothese ist eine vorläufige und überprüfbare Erklärung für Tatsachen. Theoretische Wissenschaftler schlagen Hypothesen vor, um Naturphänomene zu erklären, während experimentelle Wissenschaftler Tests dieser Hypothesen durchführen.

Inferenz zur besten Erklärung

Der Prozess, bei dem eine Hypothese entwickelt wird, wird Abduktion genannt. Die Schlussfolgerung aus Fakten zu einer Erklärung dieser Fakten, insbesondere dort, wo Muster auftreten, ist eine abduktive Schlussfolgerung.

Um widersprüchliche Schlussfolgerungen für dieselben Tatsachen zu lösen, greifen wir oft auf die beste Erklärung zurück, dh wenn die Schlussfolgerung am wahrscheinlichsten ist.

Hypothesentests, Experimente und Vorhersagen

Wissen wird erweitert, wenn wir eine Hypothese verifizieren oder verfälschen können. Das liegt daran, dass die experimentellen Tests so konstruiert sind, dass die Hypothese wahrscheinlich eher eine allgemein anwendbare Erklärung bestimmter Fakten als ein Einzelfall ist. Diese Art von Experiment wird kontrolliert, was bedeutet, dass sich die Versuchsanordnungen nur um eine Variable unterscheiden (siehe Mill’s method of difference). Die Versuchsgruppe ist diejenige, die die Variable erhält, während die Kontrollgruppe dies nicht tut.

Kausale Behauptungen, die aus Experimenten resultieren, sollten fünf Kriterien widerspiegeln:

Es sollte eine Korrelation zwischen Ursache und Wirkung bestehen.
Die Ursache sollte der Wirkung nicht vorausgehen.
Die Ursache sollte in der Nähe der Wirkung liegen.
Eine Reihe notwendiger und ausreichender Bedingungen sollte vorliegen.
Alternative Erklärungen sollten ausgeschlossen werden.

Wissenschaft und Aberglaube

Eines der Hauptmerkmale wissenschaftlicher Methodik ist Verifikation und Falsifizierbarkeit. Rückruf aus Ch. 4 dass ein Appell an die Unwissenheit gemacht wird, wenn wir aus Mangel an Beweisen schließen, dass etwas der Fall ist oder nicht. Obwohl es Zeiten gibt, in denen ein Mangel an Beweisen zu einem Urteil führen sollte, dass die ursprüngliche Behauptung nicht gestützt wird (wie in einem Strafgericht), ist dies in der wissenschaftlichen Praxis nicht der Fall.

Für einen fairen Test einer Kausalhypothese sind folgende Anforderungen erforderlich:

Die Vorhersage sollte überprüfbar sein
Die Vorhersage sollte nicht trivial sein.
Die Vorhersage sollte eine logische Verbindung zur Hypothese haben.

Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass die Anwendung der wissenschaftlichen Methode versucht, eine Hypothese zu bestätigen oder zu widerlegen; dieser Prozess sollte jedoch immer als partiell und vorläufig betrachtet werden. Das Gewicht, das wir einer Bestätigung oder Widerlegung geben, ist niemals alles oder nichts. Wir müssen Beweise über einen langen Zeitraum sammeln. Wenn wir Fehler machen, werden sie durch die Ergebnisse wiederholter Experimente aufgedeckt.

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