Эмпирические методы обоснования индуктивных обобщений

⇐ ПредыдущаяСтр 23 из 32Следующая ⇒

Разновидностью индукции являются так называемые методы установления причинно-следственных связей. Также эти методы именуют методами научной индукции или методами Бэкона – Милля. Сущность данных методов выражается в том, что
на основании эмпирических данных устанавливается отношение каузальной (причинной) связи между явлениями x и y. Причинной связью (отношением) называется такая взаимосвязь двух явлений x и y, при которой появление x (причины) при наличии определенных условий с необходимостью влечет за собой появление (видоизменение) y (следствия). Высказывание « x каузально влечет y » записывается в форме . В данном выражении x – причина (основание), y – следствие (действие), а знак « » – каузальная импликация.

Каузальные отношения являются разновидностью отношений детерминации, под которыми следует понимать такого рода связь между явлениями, при которых одно явление обусловливает другое явление. Каузальная (причинная) детерминация может также пониматься как вид взаимодействия, при котором происходит переход или трансформация вещества, энергии или информации. Воздействие некоторого явления x на объект a может привести к разнообразным последствиям. Объект
в результате воздействия извне может изменить какие-то свои свойства, состояние, трансформироваться в иной объект, породить целый ряд новых объектов и т. п.
Любой фактор, способный воздействовать на некоторый предмет и вызвать ответную реакцию, можно понимать как причину этой реакции. Причина, понимаемая таким образом, зачастую называется действующей.

Кроме того, в рамках философского детерминизма было выработано учение о так называемой полной причине. Последней называют совокупность факторов, которые вместе порождают причинно-следственные отношения. Полная причина включает в себя специфицирующую, кондициональную и реализаторную причины. Первая определяет качественное своеобразие каузального отношения, вторая включает совокупность внешних факторов (условий), необходимых для приведение каузального отношения в активное состояние, и, наконец, последняя определяет момент наступления причинного отношения (триггер).

Свойства каузальной связи. Перечислим отличительные свойства каузальной связи:

1. Действующая причина всегда обладает активностью по отношению к следствиям, которые она порождает.

2. Действующая причина по времени всегда предшествует следствию, т. е. причина и следствие находятся в отношении временной последовательности (временной асимметрии). Это означает, что поиск причины некоторого явления всегда следует вести среди предшествующих обстоятельств. Однако некритическое отношение к обнаруженной временной последовательности может привести к ошибке «после этого, значит, вследствие этого». Простой временной последовательности для установления причинно-следственного отношения недостаточно.

3. Каждое событие, входящее в эту последовательность, является, с одной стороны, непосредственным следствием предшествующего явления, а с другой – непосредственной действующей причиной следующего события, т. е. причинное отношение существует как звено в цепи причинения.

4. Для приведения причинного отношения в активное состояние необходимо наличие совокупности условий. Условия – это внешние факторы, способствующие (или препятствующие) приведению причинного отношения в активное состояние. Такого рода факторы, чтобы отличать их от действующей причины, именуют формальной причиной.

5. Следствие может быть результатом действия не одной, а нескольких причин.
В этом случае правильно говорить о наличии сложной причины. Причем наступление следствия и его характер зависят не только от наличия явлений, составляющих сложную причину, но и от взаимодействия данных явлений между собой.

6. Каузальная связь может быть динамической, а может быть вероятностно-статистической. В первом случае мы имеем дело с жестко детерминированными отношениями: при наличии условий (формальных причин) и действующей (специфицирующей) причины x с необходимостью наступает следствие y. Во втором случае отношения носят менее однозначные и жесткий характер, т. е. при наличии действующей причины x следствие y наступает лишь с определенной степенью вероятности. Однако последняя разновидность причинного отношения, не позволяя однозначно предсказать наступление отдельного события, дает возможность предсказывать с высокой степенью вероятности поведение больших совокупностей явлений.

Понятия причинности. Различают несколько трактовок понятия причины:

1. Всякий раз (в любой момент времени), когда осуществляется x и в наличии имеются все условия (формальные причины), то в соответствующий временной интервал (определяемый скоростью процесса) может осуществиться событие y. В этом случае говорят, что явление x является достаточным условием явления y. Понимание причины как достаточного условия может быть выражено посредством записи:

где t – пространственно-временная точка, T – пространственно-временной интервал,
x_t – условие наступления события x в точке t, а y_T – условие наступления события y в интервале T.

2. Всякий раз, когда событие x не осуществилось в этой точке, то при наличии всех условий имеется некоторый пространственно-временной интервал, определяемый скоростью развития процесса, в рамках которого событие y не осуществляется. Это понимание причины как необходимого условия для наступления следствия может быть выражено посредством записи:

3. Понимание причины как такого события, которое удовлетворяет как условию достаточности, так и условию необходимости. Это позволяет дать следующее формализованное определение:

4. Наконец, причину понимают как явление, изменение (модификация) которого влечет за собой изменение (модификацию) следствия. Такое определение, с одной стороны, предполагает, что модификация причины является достаточным условием модификации следствия, а с другой стороны – отсутствие модификации причины будет являться необходимым условием отсутствия модификации следствия.

Методы установления причинно-следственных связей. Кратко охарактеризуем методы установления причинно-следственных связей:

I. Исключающая индукция. Под исключающей индукцией понимается умозаключение, посредством которого устанавливается причина наступления события q путем исключения из предшествующих q обстоятельств, которые не могут быть причиной наступления события q.

Применение исключающей индукции предполагает использование принципов элиминации:

1. Если при отсутствии события A событие q все же осуществилось, то считается, что событие A не является причиной события q.

2. Если всегда при наступлении A событие q не происходит, то можно предположить, что A – не причина q.

3. Если при отсутствии модификации явления A событие q претерпевает модификацию, то событие A – не причина q.

4. Если всякий раз при модификации явления A событие q не модифицируется,
то считается, что событие A не является причиной события q.

II. Метод сходства– установление причинно-следственной связи, при котором для отыскания некоторого явления обращаются к предшествующим событиям
и пытаются среди них обнаружить общее обстоятельство, при котором наступает интересующее нас следствие.

Например, на некотором складе регулярно происходили хищения. При этом проникновения со взломом не было. Все хищения происходили в ночное время, поэтому подозрение пало на сторожей. Всего в организации шесть сторожей: Иванов, Петров, Сидоров, Козлов, Гаврилов и Хитров, которые работают посменно. Было совершено четыре хищения: 1 января, 7 января, 23 февраля и 8 марта. Для выдвижения предположения относительно подозреваемого необходимо составить таблицу сходства.

Даты совершения хищений	Сторожа	Наблюдаемое следствие
A Иванов	B Петров	C Сидоров	D Козлов	E Гаврилов	F Хитров
1 января	+	–	–	+	–	+	q
7 января	–	+	–	+	+	–	q
23 февраля	–	–	+	+	–	+	q
8 марта	–	+	–	+	+	–	q

Согласно первому принципу исключающей индукции мы не должны подозревать сторожей, обозначенных заглавными латинскими буквами A, B, C, E, F, так как во всех этих случаях возникали ситуации, при которых в тот или иной день сторож не дежурил, а кражи происходили. Отсюда с определенной долей вероятности можно сделать вывод о том, что основным подозреваемым является Козлов ( D ), так как во всех случаях хищения происходили в его смену.

Как мы видим, каждый раз при устанавлении причинно-следственной связи этому должно предшествовать тщательнейшее изучение возможной области поиска причины исследуемого события (схема 54).

Схема 54
	При наличии событий A, B_i₁, C_l₁наблюдается событие (факт)q.
	При наличии событий A, B_i₂, C_l₂наблюдается событие (факт)q.

n	При наличии событий A, B_in, C_lnнаблюдается событие (факт)q.
	Во всех данных случаях при наблюдении события A наблюдается и событие (факт) q.
	По-видимому, всякий раз, когда наблюдается A, будет наблюдаться и q.
	По-видимому, Aявляется причинойq.

В данной схеме различные факторы, предшествующие исследуемому явлению и рассматриваемые в качестве возможных причин, обозначены через A, B₁, ..., B_m, C₁, ..., C_k, где и .

Последовательность применения данного метода предполагает, что сначала дается простое описание конкретных актов наблюдения. Полученный результат распространяется на любое возможное наблюдение, которое будет сходно с наблюдавшимися ситуациями по наличию фактора A. На последней стадии, используя определение причины как достаточного условия, приходят к заключению о том, что A – причина q. Однако заключение носит вероятностный (проблематичный) характер и позволяет сформулировать гипотезу о наличии причинно-следственной связи между A и q.

III. Метод единственного различия заключается в том, что осуществляются эксперименты (опытные проверки) двух типов. В одном случае явление q исследуется в присутствии некоторого предшествующего обстоятельства A, а в другом –
это обстоятельство изымается из числа воздействующих факторов при сохранении всех других. Таким образом, два типа ситуаций сходны во всем, кроме одного фактора (схема 55).

Схема 55
	При наличии факторов A, B₁, ..., B_mнаблюдается событие (факт)q.

k	При наличии факторов A, B₁, ..., B_mнаблюдается событие (факт)q.
k + 1	При наличии факторов , B₁, ..., B_mненаблюдается событие (факт)q.

n	При наличии факторов, B₁, ..., B_mненаблюдается событие (факт)q.
	Во всех данных случаях при отсутствии события A отсутствует и событие (факт) q.
	По-видимому, всякий раз, когда не наблюдается A, не будет наблюдаться и q.
	По-видимому, Aявляется причинойq.

Данный метод можно проиллюстрировать на примере физического опыта с измерением скорости падения тел в вакууме и воздушной среде. Если с одинаковой высоты отпустить перышко и металлический шарик, то шарик будет падать с гораздо большей скоростью, чем перышко. Если же этот эксперимент провести в емкости, из которой выкачан воздух, то эти предметы покажут равное ускорение свободного падения. Без присутствия воздуха шарик и перо будут падать с одинаковой скоростью. Однако, как и в случае с методом сходства, полученное по методу единственного различия заключения будет лишь правдоподобным.

IV.Соединенный метод сходства и различия. Исходя из названия данный метод является комбинацией методов сходства и единственного различия. Он применяется в случаях, когда отсутствуют соображения о возможной причине события. В то же время разнообразие факторов, которые могут рассматриваться как искомые причины, чрезвычайно велико.

Схема 56
	При наличии событий A, B_i₁, C_l₁наблюдается событие (факт)q.

m	При наличии событий A, B_im, C_lmнаблюдается событие (факт)q.
m + 1	При наличии событий A, B_im_{+ 1}, C_lm_{+ 1}не наблюдается событие (факт)q.

n	При наличии событий A, B_in, C_lnне наблюдается событие (факт)q.
	Во всех данных случаях при наблюдении события A наблюдается и событие (факт) q и во всех данных случаях при отсутствии события A отсутствует и событие (факт) q.
	По-видимому, всякий раз, когда наблюдается A, будет наблюдаться и q, и когда не будет наблюдаться A, не будет наблюдаться и q.
	По-видимому, Aявляется причинойq.

Как уже было отмечено, данный метод применяется в том случае, если необходимо накопить большой экспериментальный материал и при этом отсутствуют предположения о возможных причинах интересующих исследователя явлений. В этом случае весь материал разбивается на две группы. В одну входят те данные, которые говорят нам о наличии интересующего нас явления, а в другую – об отсутствии данного явления.
По отношению к первой группе нами применяется метод сходства, по отношению ко второй – метод единственного различия.

V. Метод сопутствующих изменений. Этот метод применяется в том случае, если невозможно полностью исключить факторы, а возможно лишь прибегнуть к их модификации. Например, если мы хотим сравнить различные маятники, имеющие одинаковый период колебаний. В этом случае применяется особый метод установления причинно-следственных связей – метод сопутствующих изменений (схема 57).

Схема 57
	При наличии событий A', B_i₁, C_l₁наблюдается событие (факт)q'.
	При наличии событий A'', B_i₂, C_l₂наблюдается событие (факт)q''.

n	При наличии событий A''^...', B_in, C_lnнаблюдается событие (факт)q''^...'.
	Во всех данных случаях при наблюдении модификации явления A наблюдается и соответствующая по интенсивности модификация явления (факта) q.
	По-видимому, всякий раз, когда модифицируется A, будет наблюдаться и соответствующая по интенсивности модификация q.
	По-видимому, Aявляется причинойq.

Знаком «штрих» в данной схеме обозначается интенсивность модификации. Значимость данного метода определяется несколькими существенными обстоятельствами. Во-первых, большое число разного рода свойств и отношений, существующих в объективной действительности, допускают разного рода модификации, являясь, таким образом, интенсивными величинами. Во-вторых, методом сопутствующих изменений можно проверить не только влияние какого-то одного обстоятельства, но и влияние всех доступных наблюдению факторов, которые могут быть тем или иным образом модифицированы. В-третьих, метод сопутствующих изменений позволяет не только установить наличие причинной связи, но и выявить закономерность, связывающую параметр A и величину q. В-четвертых, метод сопутствующих изменений позволяет установить граничные условия, при которых закономерность начинает или прекращает свое действие. Однако данный метод, как и прочие методы установления причинно-следственных связей, не гарантирует получение достоверного результата.

VI.Статистические причинные закономерности.Все рассмотренное выше относится прежде всего к динамическому пониманию причинных отношений. Однако, как нам уже известно, причинные отношения могут носить вероятностно-статистический характер, т. е. некоторое событие q может наступать при наличии предшествующего события A лишь в определенном числе случаев. В философии до сих пор не утихают споры между сторонниками детерминизма и индетерминизма. Первые рассматривают все явления в мире как взаимообусловленные, вторые отрицают либо сам принцип причинности, либо объективный характер отношений детерминации. Кроме того, в рамках детерминистского подхода существуют разные трактовки сущности каузальных зависимостей. В соответствии с этим и сущность вероятностно-статистической причинной зависимости может пониматься по-разному.

1. При наличии некоторого события A с необходимостью осуществляется в точности одно из событий q₁, …, q_r. Это может трактоваться как то, что A жестко (динамически) детерминирует наступление сложного события , но лишь статистически детерминирует наступление именно события q_i (схема 58).

Схема 58
	При наличии события Aнаблюдается событие (факт)q_i₁.
	При наличии события Aнаблюдается событие (факт)q_i₂.

n	При наличии события Aнаблюдается событие (факт)q_in.
	При наличии явления Aс относительной частотой , равной k_i, будет наблюдаться q_i.

В схеме 56 используются следующие обозначения: , а – относительная частота наступления q_i под действием предшествующего обстоятельства A. Вывод в данной схеме можно представить посредством формулы . Однако в данной схеме нарушается третий принцип исключающей индукции, т. к. при отсутствии модификации по фактору A мы наблюдаем соответствующую модификацию по наблюдаемому следствию q.

Это подводит нас к необходимости видоизменить понимание вероятностно-статистической причинной связи. Можно предположить, что существуют неизменные факторы B и C. Кроме того, фактор A рассматривается как сложный, т. е. состоящий из других факторов, например D и E, которые меняют свое значение в ходе экспериментов. Далее можно предположить, что возможные значения интенсивности D и E распадаются на два класса: A' ={ D', E' }и A'' ={ D'', E'' }. При наличии первого класса значений наступает q₁, а при наличии второго – q₂. Однако в этом случае мы получим рассуждение, аналогичное методу сопутствующих изменений.

Это подводит нас ко второй модификации данного метода. Можно предположить, что A является неизменным, но существует неизвестное нам сопутствующее обстоятельство B, которое модифицируется. Тогда умозаключение будет строиться по методу сходства, но со сложной причиной (схема 59).

Схема 59
	При наличии события A(и неизвестного обстоятельства B_i₁)наблюдается событие (факт)q_i₁.
	При наличии события A(и неизвестного обстоятельства B_i₂) наблюдается событие (факт)q_i₂.

n	При наличии события A(и неизвестного обстоятельства B_in) наблюдается событие (факт)q_in.
	При наличии явления A(иB_ir)с относительной частотой , равнойk_i, будет наблюдаться q_i.

Формула заключения в этом случае примет вид , где выражение означает, что возможной причиной рассматривается совместное действие неизменного фактора A и изменяющегося, но неизвестного фактора B.

Более оправданным является иное понимание сущности вероятностно-статистической причинной зависимости. Дело в том, то приведению действующей причины в активное состояние могут препятствовать неизвестные нам факторы. В случае, когда эти препятствующие факторы исчезают, действующая причина приходит в активное состояние, порождая следствие. В этой ситуации исследователь должен установить наличие или отсутствие каузальной связи между уже известным обстоятельством A и следствием q. Установление причинной зависимости таким способом называется методом корреляции. Последний представляет собой разновидность метода различия (схема 60).

Схема 60
	При наличии факторов A, B, C наблюдается событие (факт)q.
	При наличии факторов A, B, C отсутствует событие (факт)q.
	При наличии факторов A, B, C отсутствует событие (факт)q.

n	При наличии события A, B, C наблюдается событие (факт)q.
n + 1	Неверно, что при наличии факторов A, B, C наблюдается событие (факт)q.
	Если вероятность явления qпри наличии Aбольше k (вероятностиqсамого по себе), то, по-видимому, Aявляется причиной q, т. е. .

В схеме 58 используются следующие обозначения: – относительная частота наступления q при условии наступления события A (при подсчете этой частоты учитываются только результаты экспериментов, выражаемых посылками вида 1 и 2),
а k – величина доверия к наличию причинной связи между A и q. Важно помнить, что для подсчета степени связи между A и q необходимо учитывать количество наблюдений вида 1 по отношению к общему числу наблюдений вида 1 и 2. Кроме того, посылка n + 1 должна быть истинной, т. е. должно быть установлено, что при отсутствии фактора A не наблюдается q. В противном случае нарушается второй принцип исключающей индукции. Именно поэтому большое значение имеет накопление статистического материала, подтверждающего посылку n + 1.

⇐ Предыдущая 18 19 20 21 222324 25 26 27 Следующая ⇒