Causalidade - Causality

A causalidade (também conhecida como causação , ou causa e efeito ) é a influência pela qual um evento , processo, estado ou objeto (uma causa ) contribui para a produção de outro evento, processo, estado ou objeto (um efeito ) onde a causa é parcialmente responsável pelo efeito, e o efeito é parcialmente dependente da causa. Em geral, um processo tem muitas causas, que também são consideradas fatores causais para ele, e todas estão em seu passado . Um efeito, por sua vez, pode ser a causa ou o fator causal de muitos outros efeitos, que estão todos no futuro . Alguns escritores sustentaram que a causalidade é metafisicamente anterior às noções de tempo e espaço .

A causalidade é uma abstração que indica como o mundo progride, um conceito tão básico que é mais adequado como uma explicação de outros conceitos de progressão do que como algo a ser explicado por outros mais básicos. O conceito é como o de agência e eficácia . Por esse motivo, pode ser necessário um salto de intuição para compreendê-lo. Conseqüentemente, a causalidade está implícita na lógica e na estrutura da linguagem comum.

Nos estudos ingleses da filosofia aristotélica , a palavra "causa" é usada como um termo técnico especializado, a tradução do termo de Aristóteles αἰτία, pelo qual Aristóteles queria dizer "explicação" ou "resposta a uma questão de 'por que'". Aristóteles categorizou os quatro tipos de respostas como "causas" materiais, formais, eficientes e finais. Nesse caso, a "causa" é o explanans para o explanandum , e a falha em reconhecer que diferentes tipos de "causa" estão sendo considerados pode levar a um debate fútil. Dos quatro modos explicativos de Aristóteles, o que mais se aproxima das preocupações do presente artigo é o "eficiente".

David Hume , como parte de sua oposição ao racionalismo , argumentou que a razão pura por si só não pode provar a realidade da causalidade eficiente; em vez disso, ele apelou para o costume e o hábito mental, observando que todo conhecimento humano deriva exclusivamente da experiência .

O tópico da causalidade continua sendo um grampo na filosofia contemporânea .

Conceito

Metafísica

A natureza de causa e efeito é uma preocupação do assunto conhecido como metafísica . Kant pensava que tempo e espaço eram noções anteriores à compreensão humana do progresso ou evolução do mundo, e ele também reconheceu a prioridade da causalidade. Mas ele não tinha a compreensão que veio com o conhecimento da geometria de Minkowski e da teoria da relatividade especial , de que a noção de causalidade pode ser usada como um fundamento prévio a partir do qual construir noções de tempo e espaço.

Ontologia

Uma questão metafísica geral sobre causa e efeito é que tipo de entidade pode ser uma causa e que tipo de entidade pode ser um efeito.

Um ponto de vista sobre essa questão é que causa e efeito são de um mesmo tipo de entidade, com causalidade uma relação assimétrica entre eles. Ou seja, faria sentido gramaticalmente dizer " A é a causa e B o efeito" ou " B é a causa e A o efeito", embora apenas um desses dois possa ser realmente verdadeiro. Nessa visão, uma opinião, proposta como um princípio metafísico na filosofia do processo , é que toda causa e todo efeito é, respectivamente, algum processo, evento, devir ou acontecimento. Um exemplo é 'o fato de ele tropeçar no degrau foi a causa, e a fratura do tornozelo, o efeito'. Outra visão é que causas e efeitos são 'estados de coisas', com as naturezas exatas dessas entidades sendo definidas de forma menos restritiva do que na filosofia do processo.

Outro ponto de vista sobre a questão é o mais clássico, que uma causa e seu efeito podem ser de diferentes tipos de entidade. Por exemplo, na explicação causal eficiente de Aristóteles, uma ação pode ser uma causa, enquanto um objeto duradouro é seu efeito. Por exemplo, as ações geradoras de seus pais podem ser consideradas a causa eficiente, com Sócrates sendo o efeito, Sócrates sendo considerado um objeto duradouro, na tradição filosófica chamada de "substância", distinto de uma ação.

Epistemologia

Visto que a causalidade é uma noção metafísica sutil, um esforço intelectual considerável, junto com a exibição de evidências, é necessário para estabelecer o conhecimento dela em circunstâncias empíricas particulares. De acordo com David Hume , a mente humana é incapaz de perceber as relações causais diretamente. Com base nisso, o estudioso distinguiu entre a visão da regularidade sobre a causalidade e a noção contrafactual. De acordo com a visão contrafactual , X causa Y se e somente se, sem X, Y não existiria. Hume interpretou o último como uma visão ontológica, ou seja, como uma descrição da natureza da causalidade, mas, dadas as limitações da mente humana, aconselhou usar o primeiro (afirmando, grosso modo, que X causa Y se e somente se os dois eventos forem conjunto espaço-temporalmente e X precede Y ) como uma definição epistêmica de causalidade. Ter um conceito epistêmico de causalidade é necessário para distinguir entre relações causais e não causais. A literatura filosófica contemporânea sobre causalidade pode ser dividida em cinco grandes abordagens da causalidade. Isso inclui as (mencionadas acima) visões de regularidade, probabilística , contrafactual, mecanicista e manipulacionista. As cinco abordagens podem se mostrar redutivas, isto é, definem causalidade em termos de relações de outros tipos. De acordo com essa leitura, eles definem causalidade em termos de, respectivamente, regularidades empíricas (conjunções constantes de eventos), mudanças nas probabilidades condicionais, condições contrafactuais, mecanismos subjacentes às relações causais e invariância sob intervenção.

Significado geométrico

A causalidade tem as propriedades de antecedência e contiguidade. Eles são topológicos e são ingredientes para a geometria do espaço-tempo. Conforme desenvolvido por Alfred Robb , essas propriedades permitem a derivação das noções de tempo e espaço. Max Jammer escreve "o postulado de Einstein ... abre o caminho para uma construção direta da topologia causal ... do espaço de Minkowski." A eficácia causal não se propaga mais rápido que a luz.

Assim, a noção de causalidade é metafisicamente anterior às noções de tempo e espaço. Em termos práticos, isso ocorre porque o uso da relação de causalidade é necessário para a interpretação de experimentos empíricos. A interpretação dos experimentos é necessária para estabelecer as noções físicas e geométricas de tempo e espaço.

Vontade

A visão de mundo determinística sustenta que a história do universo pode ser exaustivamente representada como uma progressão de eventos que se seguem um após o outro como causa e efeito. A versão incompatibilista disso sustenta que não existe " livre arbítrio ". O compatibilismo , por outro lado, sustenta que o determinismo é compatível com, ou mesmo necessário para, o livre arbítrio.

Causas necessárias e suficientes

Às vezes, as causas podem ser distinguidas em dois tipos: necessárias e suficientes. Um terceiro tipo de causalidade, que não requer nem necessidade nem suficiência em si, mas que contribui para o efeito, é chamado de "causa contributiva".

Causas necessárias
Se x é uma causa necessária de y , então a presença de y implica necessariamente a ocorrência anterior de x . A presença de x , entretanto, não significa que y ocorrerá.
Causas suficientes
Se x é uma causa suficiente de y , então a presença de x implica necessariamente a ocorrência subsequente de y . No entanto, outra causa z pode, alternativamente, causar y . Assim, a presença de y não implica a ocorrência anterior de x .
Causas contributivas
Para algum efeito específico, em um caso singular, um fator que é uma causa contributiva é uma entre várias causas coocorrentes. Está implícito que todos eles são contributivos. Para o efeito específico, em geral, não há implicação de que uma causa contributiva seja necessária, embora possa ser. Em geral, um fator que é causa contributiva não é suficiente, porque está, por definição, acompanhado de outras causas, que não contariam como causas se fossem suficientes. Para o efeito específico, um fator que em algumas ocasiões é uma causa contributiva pode, em outras ocasiões, ser suficiente, mas, nessas outras ocasiões, não seria meramente contributivo.

JL Mackie argumenta que conversa habitual de "causa", de facto, refere-se a INUS condições ( i nsufficient mas n sobre-redundantes partes de uma condição que é em si u nnecessário mas s ufficient para a ocorrência do efeito). Um exemplo é um curto-circuito como causa de um incêndio em uma casa. Considere o conjunto de eventos: o curto-circuito, a proximidade de materiais inflamáveis ​​e a ausência de bombeiros. Juntos, eles são desnecessários, mas suficientes para o incêndio da casa (já que muitas outras coleções de eventos certamente poderiam ter levado ao incêndio da casa, por exemplo, atirar na casa com um lança-chamas na presença de oxigênio e assim por diante). Dentro desta coleção, o curto-circuito é uma parte insuficiente (uma vez que o curto-circuito por si só não teria causado o incêndio), mas não redundante (porque o incêndio não teria acontecido sem ele, tudo o mais sendo igual) de uma condição que é em si desnecessário, mas suficiente para a ocorrência do efeito. Portanto, o curto-circuito é uma condição INUS para a ocorrência de incêndio na casa.

Comparado com condicionais

Declarações condicionais não são declarações de causalidade. Uma distinção importante é que as declarações de causalidade requerem que o antecedente preceda ou coincida com o consequente no tempo, ao passo que as declarações condicionais não requerem essa ordem temporal. A confusão geralmente surge, uma vez que muitas declarações diferentes em inglês podem ser apresentadas usando a forma "If ..., then ..." (e, possivelmente, porque essa forma é muito mais comumente usada para fazer uma declaração de causalidade). Os dois tipos de declarações são distintos, no entanto.

Por exemplo, todas as seguintes afirmações são verdadeiras ao interpretar "If ..., then ..." como a condicional material:

  1. Se Barack Obama for presidente dos Estados Unidos em 2011, a Alemanha está na Europa.
  2. Se George Washington for presidente dos Estados Unidos em 2011, então “declaração arbitrária”.

A primeira é verdadeira, pois tanto o antecedente quanto o consequente são verdadeiros. A segunda é verdadeira na lógica sentencial e indeterminada na linguagem natural, independentemente da afirmação consequente que se segue, porque o antecedente é falso.

A condicional indicativa ordinária tem um pouco mais estrutura do que a condicional material. Por exemplo, embora a primeira seja a mais próxima, nenhuma das duas afirmações anteriores parece verdadeira como uma leitura indicativa comum. Mas a frase:

  • Se Shakespeare de Stratford-on-Avon não escreveu Macbeth, então outra pessoa o fez.

intuitivamente parece ser verdade, embora não haja nenhuma relação causal direta nesta situação hipotética entre Shakespeare não ter escrito Macbeth e outra pessoa realmente tê-lo escrito.

Outro tipo de condicional, a condicional contrafactual , tem uma conexão mais forte com a causalidade, embora mesmo as declarações contrafactuais não sejam todos exemplos de causalidade. Considere as duas declarações a seguir:

  1. Se A fosse um triângulo, então A teria três lados.
  2. Se o interruptor S fosse acionado, a lâmpada B acenderia.

No primeiro caso, não seria correto dizer que o fato de A ser um triângulo fazia com que ele tivesse três lados, uma vez que a relação entre triangularidade e tridimensionalidade é de definição. A propriedade de ter três lados, na verdade, determina o estado de A como um triângulo. No entanto, mesmo quando interpretada contrafactualmente, a primeira afirmação é verdadeira. Uma versão inicial da teoria das "quatro causas" de Aristóteles é descrita como reconhecendo a "causa essencial". Nesta versão da teoria, diz-se que o polígono fechado tem três lados é a "causa essencial" de ser um triângulo. Este uso da palavra 'causa' está, obviamente, agora obsoleto. No entanto, está dentro do escopo da linguagem comum dizer que é essencial para um triângulo ter três lados.

Uma compreensão completa do conceito de condicionais é importante para compreender a literatura sobre causalidade. Na linguagem do dia-a-dia, as declarações condicionais vagas costumam ser feitas e precisam ser interpretadas com cuidado.

Causa questionável

Falácias de causa questionável, também conhecidas como falácias causais, não causa pro causa (latim para "não causa para causa") ou causa falsa, são falácias informais em que uma causa é identificada incorretamente.

Teorias

Teorias contrafactuais

As teorias contrafactuais definem a causalidade em termos de uma relação contrafactual. Essas teorias muitas vezes podem ser vistas como "flutuando" sua explicação da causalidade em cima de uma explicação da lógica das condicionais contrafactuais . Essa abordagem pode ser rastreada até a definição de David Hume da relação causal como aquela "onde, se o primeiro objeto não tivesse existido, o segundo nunca teria existido". Uma análise mais completa da causalidade em termos de condicionais contrafactuais só veio no século 20, após o desenvolvimento da semântica mundial possível para a avaliação de condicionais contrafactuais. Em seu artigo de 1973 "Causation", David Lewis propôs a seguinte definição da noção de dependência causal :

Um evento E depende causalmente de C se, e somente se, (i) se C tivesse ocorrido, então E teria ocorrido, e (ii) se C não tivesse ocorrido, então E não teria ocorrido.

A causalidade é então definida como uma cadeia de dependência causal. Ou seja, C causa E se e somente se existe uma sequência de eventos C, D 1 , D 2 , ... D k , E tal que cada evento na sequência dependa do anterior. Essa cadeia pode ser chamada de mecanismo .

Observe que a análise não pretende explicar como fazemos julgamentos causais ou como raciocinamos sobre a causalidade, mas sim dar uma explicação metafísica do que é haver uma relação causal entre algum par de eventos. Se correta, a análise tem o poder de explicar certas características de causalidade. Sabendo que a causalidade é uma questão de dependência contrafactual, podemos refletir sobre a natureza da dependência contrafactual para explicar a natureza da causalidade. Por exemplo, em seu artigo "Dependência contrafactual e a seta do tempo", Lewis procurou explicar a direção no tempo da dependência contrafactual em termos da semântica da condicional contrafactual. Se correta, essa teoria pode servir para explicar uma parte fundamental de nossa experiência, que é que só podemos afetar causalmente o futuro, mas não o passado.

Causalidade probabilística

Interpretação causalidade como um determinísticos meios relação que se A faz com que B , então A deve sempre ser seguidas por B . Nesse sentido, a guerra não causa mortes, nem o fumo causa câncer ou enfisema . Como resultado, muitos se voltam para a noção de causalidade probabilística. Informalmente, A ("A pessoa é fumante") causa probabilisticamente B ("A pessoa tem agora ou terá câncer em algum momento no futuro"), se a informação de que A ocorreu aumentar a probabilidade de ocorrência de B s. Formalmente, P { B | A } ≥ P { B } onde P { B | A } é a probabilidade condicional de que B ocorrerá dada a informação de que A ocorreu, e P { B } é a probabilidade de que B ocorrerá sem saber se A ocorreu ou não. Essa condição intuitiva não é adequada como definição para causação probabilística por ser muito geral e, portanto, não atender à nossa noção intuitiva de causa e efeito. Por exemplo, se A denota o evento "A pessoa é fumante", B denota o evento "A pessoa agora tem ou terá câncer em algum momento no futuro" e C denota o evento "A pessoa agora tem ou terá enfisema em algum momento no futuro ", então os três relacionamentos a seguir se manterão: P { B | A } ≥ P { B }, P { C | A } ≥ P { C } e P { B | C } ≥ P { B }. O último relacionamento afirma que saber que a pessoa tem enfisema aumenta a probabilidade de ela ter câncer. A razão para isso é que ter a informação de que a pessoa tem enfisema aumenta a probabilidade de ela ser fumante, aumentando indiretamente a probabilidade de ela ter câncer. No entanto, não queremos concluir que ter enfisema causa câncer. Assim, precisamos de condições adicionais, como relacionamento temporal de A para B e uma explicação racional quanto ao mecanismo de ação. É difícil quantificar este último requisito e, portanto, diferentes autores preferem definições um tanto diferentes.

Cálculo causal

Quando as intervenções experimentais são inviáveis ​​ou ilegais, a derivação da relação causa-efeito a partir de estudos observacionais deve se basear em alguns pressupostos teóricos qualitativos, por exemplo, que os sintomas não causam doenças, geralmente expressos na forma de setas perdidas em gráficos causais , como redes bayesianas ou diagramas de caminho . A teoria subjacente a essas derivações se baseia na distinção entre probabilidades condicionais , como em , e probabilidades de intervenção , como em . O primeiro diz: "a probabilidade de encontrar câncer em uma pessoa que fuma, tendo começado, não forçado pelo experimentador, a fazê-lo em um momento não especificado no passado", enquanto o último diz: "a probabilidade de encontrar câncer em um pessoa forçada pelo experimentador a fumar em um determinado momento no passado ". A primeira é uma noção estatística que pode ser estimada por observação com intervenção desprezível do experimentador, enquanto a última é uma noção causal que é estimada em um experimento com uma importante intervenção aleatória controlada. É especificamente característico dos fenômenos quânticos que as observações definidas por variáveis ​​incompatíveis sempre envolvam intervenção importante do experimentador, conforme descrito quantitativamente pelo efeito do observador . Na termodinâmica clássica , os processos são iniciados por intervenções chamadas operações termodinâmicas . Em outros ramos da ciência, por exemplo astronomia , o experimentador pode muitas vezes observar com intervenção insignificante.

A teoria do "cálculo causal" (também conhecido como do-calculus, Judea Pearl 's Causal Calculus, Calculus of Actions) permite inferir probabilidades de intervenção a partir de probabilidades condicionais em redes bayesianas causais com variáveis ​​não medidas. Um resultado muito prático dessa teoria é a caracterização de variáveis de confusão , ou seja, um conjunto suficiente de variáveis ​​que, se ajustadas, produziriam o efeito causal correto entre as variáveis ​​de interesse. Pode ser mostrado que um conjunto suficiente para estimar o efeito causal dos em qualquer conjunto de não-descendentes de que -separate de após a remoção de todas as setas que emanam . Esse critério, denominado "backdoor", fornece uma definição matemática de "confusão" e ajuda os pesquisadores a identificar conjuntos acessíveis de variáveis ​​dignas de medição.

Aprendizagem de estrutura

Enquanto as derivações no cálculo causal dependem da estrutura do gráfico causal, partes da estrutura causal podem, sob certas suposições, ser aprendidas a partir de dados estatísticos. A ideia básica remonta ao trabalho de 1921 de Sewall Wright sobre análise de caminhos . Um algoritmo de "recuperação" foi desenvolvido por Rebane e Pearl (1987), que se baseia na distinção de Wright entre os três tipos possíveis de subestruturas causais permitidas em um gráfico acíclico direcionado (DAG):

O tipo 1 e o tipo 2 representam as mesmas dependências estatísticas (isto é, e são dados independentes ) e são, portanto, indistinguíveis em dados puramente transversais . O tipo 3, no entanto, pode ser identificado de forma única, uma vez que e são marginalmente independentes e todos os outros pares são dependentes. Assim, embora os esqueletos (os gráficos sem setas) desses três trigêmeos sejam idênticos, a direcionalidade das setas é parcialmente identificável. A mesma distinção se aplica quando e tem ancestrais comuns, exceto que deve-se primeiro condicionar a esses ancestrais. Algoritmos foram desenvolvidos para determinar sistematicamente o esqueleto do gráfico subjacente e, então, orientar todas as setas cuja direcionalidade é ditada pelas independências condicionais observadas.

Métodos alternativos de aprendizagem de estrutura buscam as muitas estruturas causais possíveis entre as variáveis ​​e removem aquelas que são fortemente incompatíveis com as correlações observadas . Em geral, isso deixa um conjunto de possíveis relações causais, que devem então ser testadas por meio da análise de dados de séries temporais ou, de preferência, projetando experimentos controlados de forma apropriada . Em contraste com as redes bayesianas, a análise de caminho (e sua generalização, modelagem de equações estruturais ), serve melhor para estimar um efeito causal conhecido ou para testar um modelo causal do que para gerar hipóteses causais.

Para dados não experimentais, a direção causal pode frequentemente ser inferida se houver informações disponíveis sobre o tempo. Isso ocorre porque (de acordo com muitas, embora não todas, as teorias) as causas devem preceder seus efeitos temporalmente. Isso pode ser determinado por modelos estatísticos de séries temporais , por exemplo, ou com um teste estatístico baseado na ideia de causalidade de Granger , ou por manipulação experimental direta. O uso de dados temporais pode permitir testes estatísticos de uma teoria pré-existente de direção causal. Por exemplo, nosso grau de confiança na direção e natureza da causalidade é muito maior quando suportado por correlações cruzadas , modelos ARIMA ou análise espectral cruzada usando dados de série temporal vetorial do que por dados transversais .

Teorias de derivação

Herbert A. Simon, ganhador do Prêmio Nobel, e o filósofo Nicholas Rescher, afirmam que a assimetria da relação causal não tem relação com a assimetria de qualquer modo de implicação que se contrapõe. Em vez disso, uma relação causal não é uma relação entre valores de variáveis, mas uma função de uma variável (a causa) em outra (o efeito). Assim, dado um sistema de equações e um conjunto de variáveis ​​que aparecem nessas equações, podemos introduzir uma relação assimétrica entre as equações e variáveis ​​individuais que correspondem perfeitamente à nossa noção de senso comum de uma ordem causal. O sistema de equações deve ter certas propriedades, o mais importante, se alguns valores forem escolhidos arbitrariamente, os valores restantes serão determinados exclusivamente por meio de um caminho de descoberta serial que é perfeitamente causal. Eles postulam que a serialização inerente de tal sistema de equações pode capturar corretamente a causalidade em todos os campos empíricos, incluindo a física e a economia.

Teorias de manipulação

Alguns teóricos igualaram causalidade com manipulabilidade. Segundo essas teorias, x causa y apenas no caso em que se pode mudar x para mudar y . Isso coincide com as noções de senso comum de causações, uma vez que freqüentemente fazemos perguntas causais a fim de mudar alguma característica do mundo. Por exemplo, estamos interessados ​​em conhecer as causas do crime para que possamos encontrar maneiras de reduzi-lo.

Essas teorias foram criticadas por dois motivos principais. Em primeiro lugar, os teóricos reclamam que esses relatos são circulares . A tentativa de reduzir as afirmações causais à manipulação requer que a manipulação seja mais básica do que a interação causal. Mas descrever as manipulações em termos não causais ofereceu uma dificuldade substancial.

A segunda crítica gira em torno das preocupações com o antropocentrismo . Parece para muitas pessoas que a causalidade é algum relacionamento existente no mundo que podemos aproveitar para nossos desejos. Se a causalidade for identificada com nossa manipulação, essa intuição estará perdida. Nesse sentido, torna os humanos extremamente centrais nas interações no mundo.

Algumas tentativas de defender as teorias da manipulabilidade são relatos recentes que não pretendem reduzir a causalidade à manipulação. Esses relatos usam a manipulação como um sinal ou característica na causalidade, sem afirmar que a manipulação é mais fundamental do que a causalidade.

Teorias de processo

Alguns teóricos estão interessados ​​em distinguir entre processos causais e processos não causais (Russell 1948; Salmon 1984). Esses teóricos geralmente desejam distinguir entre um processo e um pseudo-processo . Por exemplo, uma bola se movendo no ar (um processo) é contrastada com o movimento de uma sombra (um pseudo-processo). O primeiro é causal por natureza, enquanto o último não é.

Salmon (1984) afirma que os processos causais podem ser identificados por sua capacidade de transmitir uma alteração no espaço e no tempo. Uma alteração da bola (a marca de uma caneta, talvez) é carregada com ela enquanto a bola atravessa o ar. Por outro lado, uma alteração da sombra (na medida do possível) não será transmitida pela sombra à medida que ela se move.

Esses teóricos afirmam que o conceito importante para a compreensão da causalidade não são relações causais ou interações causais, mas sim a identificação de processos causais. As primeiras noções podem então ser definidas em termos de processos causais.

Gráfico do Porquê da Virada do Herald of Free Enterprise (clique para ver em detalhes).

Um subgrupo das teorias de processo é a visão mecanicista da causalidade. Afirma que as relações causais prevalecem sobre os mecanismos. Enquanto a noção de mecanismo é entendida de forma diferente, a definição proposta pelo grupo de filósofos denominados 'Novos Mecanistas' domina a literatura.

Campos

Ciência

Para a investigação científica da causalidade eficiente, a causa e o efeito são melhor concebidos como processos temporalmente transitórios.

Dentro do quadro conceitual do método científico , um investigador estabelece vários processos materiais transitórios temporais distintos e contrastantes que têm a estrutura de experimentos e registra respostas materiais candidatas, normalmente com a intenção de determinar a causalidade no mundo físico. Por exemplo, pode-se querer saber se uma alta ingestão de cenouras faz com que os humanos desenvolvam a peste bubônica . A quantidade de cenoura ingerida é um processo que varia de ocasião para ocasião. A ocorrência ou não ocorrência de peste bubônica subsequente é registrada. Para estabelecer a causalidade, o experimento deve cumprir certos critérios, apenas um exemplo do qual é mencionado aqui. Por exemplo, as instâncias da causa hipotética devem ser configuradas para ocorrer em um momento em que o efeito hipotético é relativamente improvável na ausência da causa hipotética; tal improbabilidade deve ser estabelecida por evidências empíricas. Uma mera observação de uma correlação não é nem de perto adequada para estabelecer causalidade. Em quase todos os casos, o estabelecimento da causalidade depende da repetição de experimentos e do raciocínio probabilístico. Quase nunca a causalidade é estabelecida com mais firmeza do que como mais ou menos provável. É mais conveniente para o estabelecimento da causalidade se os estados de coisas materiais contrastantes forem precisamente combinados, exceto por apenas um fator variável, talvez medido por um número real.

Física

É preciso ter cuidado ao usar a palavra causa na física. Falando corretamente, a causa hipotética e o efeito hipotético são, cada um, processos temporais transitórios. Por exemplo, a força é um conceito útil para a explicação da aceleração, mas a força não é por si só uma causa. É necessário mais. Por exemplo, um processo temporalmente transitório pode ser caracterizado por uma mudança definida de força em um tempo definido. Esse processo pode ser considerado uma causa. A causalidade não está inerentemente implícita nas equações de movimento , mas postulada como uma restrição adicional que precisa ser satisfeita (ou seja, uma causa sempre precede seu efeito). Essa restrição tem implicações matemáticas, como as relações de Kramers-Kronig .

A causalidade é uma das noções mais fundamentais e essenciais da física. A eficácia causal não pode se "propagar" mais rápido que a luz. Caso contrário, sistemas de coordenadas de referência poderiam ser construídos (usando a transformada de Lorentz da relatividade especial ) em que um observador veria um efeito preceder sua causa (isto é, o postulado de causalidade seria violado).

Noções causais aparecem no contexto do fluxo de massa-energia. Qualquer processo real tem eficácia causal que não pode se propagar mais rápido que a luz. Em contraste, uma abstração não tem eficácia causal. Sua expressão matemática não se propaga no sentido comum da palavra, embora possa se referir a 'velocidades' virtuais ou nominais com magnitudes maiores do que a da luz. Por exemplo, pacotes de ondas são objetos matemáticos que têm velocidade de grupo e velocidade de fase . A energia de um pacote de ondas viaja na velocidade do grupo (em circunstâncias normais); uma vez que a energia tem eficácia causal, a velocidade do grupo não pode ser mais rápida do que a velocidade da luz. A fase de um pacote de ondas viaja na velocidade de fase; uma vez que a fase não é causal, a velocidade de fase de um pacote de ondas pode ser mais rápida do que a luz.

As noções causais são importantes na relatividade geral na medida em que a existência de uma flecha de tempo exige que a variedade semirriemanniana do universo seja orientável, de modo que "futuro" e "passado" sejam quantidades globalmente definíveis.

Engenharia

Um sistema causal é um sistema com estados de saída e internos que dependem apenas dos valores de entrada atuais e anteriores. Um sistema que tem alguma dependência de valores de entrada do futuro (além de possíveis valores de entrada passados ​​ou atuais) é denominado um sistema acausal , e um sistema que depende exclusivamente de valores de entrada futuros é um sistema anti - causal . Filtros acidentais, por exemplo, só podem existir como filtros de pós-processamento, porque esses filtros podem extrair valores futuros de um buffer de memória ou de um arquivo.

Biologia, medicina e epidemiologia

Enquanto um mediador é um fator na cadeia causal (1), um fator de confusão é um fator espúrio que sugere incorretamente causalidade (2)

Austin Bradford Hill baseou-se no trabalho de Hume e Popper e sugeriu em seu artigo "The Environment and Disease: Association or Causation?" que aspectos de uma associação como força, consistência, especificidade e temporalidade sejam considerados na tentativa de distinguir associações causais de não causais na situação epidemiológica. (Veja os critérios de Bradford-Hill .) Ele não observou, entretanto, que a temporalidade é o único critério necessário entre esses aspectos. Gráficos acíclicos direcionados (DAGs) são cada vez mais usados ​​em epidemiologia para ajudar a esclarecer o pensamento causal.

Psicologia

Os psicólogos fazem uma abordagem empírica da causalidade, investigando como as pessoas e animais não humanos detectam ou inferem causalidade a partir de informações sensoriais, experiências anteriores e conhecimento inato .

Atribuição

A teoria da atribuição é a teoria sobre como as pessoas explicam ocorrências individuais de causalidade. A atribuição pode ser externa (atribuindo causalidade a um agente externo ou força - alegando que alguma coisa externa motivou o evento) ou interna (atribuindo causalidade a fatores dentro da pessoa - assumindo responsabilidade pessoal ou responsabilidade por suas ações e alegando que a pessoa era diretamente responsável para o evento). Levando a causalidade um passo adiante, o tipo de atribuição que uma pessoa fornece influencia seu comportamento futuro.

A intenção por trás da causa ou do efeito pode ser coberta pelo objeto da ação . Veja também acidente ; culpa ; intenção ; e responsabilidade.

Poderes causais

Enquanto David Hume argumentou que as causas são inferidas de observações não causais, Immanuel Kant afirmou que as pessoas têm suposições inatas sobre as causas. Na psicologia, Patricia Cheng tentou reconciliar as visões humeana e kantiana. De acordo com sua teoria do PC de poder, as pessoas filtram observações de eventos por meio de uma intuição de que as causas têm o poder de gerar (ou prevenir) seus efeitos, inferindo assim relações de causa-efeito específicas.

Causalidade e saliência

Nossa visão de causalidade depende do que consideramos ser os eventos relevantes. Outra maneira de ver a afirmação, "O relâmpago causa o trovão" é ver o relâmpago e o trovão como duas percepções do mesmo evento, a saber, uma descarga elétrica que percebemos primeiro visualmente e depois auditivamente.

Nomenclatura e causalidade

David Sobel e Alison Gopnik do Departamento de Psicologia da UC Berkeley desenvolveram um dispositivo conhecido como detector de blicket, que ligava quando um objeto era colocado nele. A pesquisa sugere que "até crianças pequenas aprenderão fácil e rapidamente sobre um novo poder causal de um objeto e usarão espontaneamente essa informação para classificar e nomear o objeto".

Percepção de eventos de lançamento

Alguns pesquisadores, como Anjan Chatterjee, da Universidade da Pensilvânia, e Jonathan Fugelsang, da Universidade de Waterloo, estão usando técnicas de neurociência para investigar as bases neurais e psicológicas de eventos causais de lançamento em que um objeto faz com que outro objeto se mova. Os fatores temporais e espaciais podem ser manipulados.

Veja Raciocínio Causal (Psicologia) para mais informações.

Estatística e Economia

A estatística e a economia geralmente empregam dados pré-existentes ou dados experimentais para inferir causalidade por métodos de regressão. O corpo de técnicas estatísticas envolve o uso substancial de análise de regressão . Normalmente, uma relação linear, como

Postula-se, em que é o i th observação da variável dependente (a hipótese de ser a variável causado), para j = 1, ..., k é o i th observação sobre o j th variável independente (a hipótese de ser um causador variável), e é o termo de erro para a i ésima observação (contendo os efeitos combinados de todas as outras variáveis ​​causais, que devem ser não correlacionadas com as variáveis ​​independentes incluídas). Se houver razão para acreditar que nenhum dos s é causado por y , então as estimativas dos coeficientes são obtidas. Se a hipótese nula for rejeitada, então a hipótese alternativa que e, equivalentemente, que causa y, não pode ser rejeitada. Por outro lado, se a hipótese nula não pode ser rejeitada, então, equivalentemente, a hipótese de nenhum efeito causal de on y não pode ser rejeitada. Aqui, a noção de causalidade é uma de causalidade contributiva, conforme discutido acima : Se o valor verdadeiro , uma mudança em resultará em uma mudança em y, a menos que alguma outra variável causal, seja incluída na regressão ou implícita no termo de erro , mudar de forma a compensar exatamente o seu efeito; portanto, uma mudança em não é suficiente para mudar y . Da mesma forma, uma mudança em não é necessária para mudar y , porque uma mudança em y pode ser causada por algo implícito no termo de erro (ou por alguma outra variável explicativa causal incluída no modelo).

A forma acima de testar a causalidade requer a crença de que não há causação reversa, na qual y causaria . Essa crença pode ser estabelecida de várias maneiras. Em primeiro lugar, a variável pode ser uma variável não econômica: por exemplo, se a quantidade de chuva é hipotetizada para afetar o preço futuro y de alguma commodity agrícola, é impossível que de fato o preço futuro afete a quantidade de chuva (desde que a semeadura de nuvem nunca seja tentada). Em segundo lugar, a técnica de variáveis ​​instrumentais pode ser empregada para remover qualquer causalidade reversa, introduzindo um papel para outras variáveis ​​(instrumentos) que são conhecidos por não serem afetados pela variável dependente. Terceiro, o princípio de que os efeitos não podem preceder as causas pode ser invocado, incluindo no lado direito da regressão apenas as variáveis ​​que precedem no tempo a variável dependente; este princípio é invocado, por exemplo, no teste de causalidade de Granger e em seu análogo multivariado, vetor autorregressão , ambos controlando os valores defasados ​​da variável dependente enquanto testam os efeitos causais das variáveis ​​independentes defasadas.

A análise de regressão controla outras variáveis ​​relevantes, incluindo-as como regressores (variáveis ​​explicativas). Isso ajuda a evitar falsas inferências de causalidade devido à presença de uma terceira variável subjacente que influencia tanto a variável potencialmente causadora quanto a variável potencialmente causada: seu efeito na variável potencialmente causada é capturado incluindo-a diretamente na regressão, então esse efeito não será captado como um efeito indireto por meio da variável potencialmente causadora de interesse. Dados os procedimentos acima, a correlação coincidente (em oposição à causal) pode ser rejeitada probabilisticamente se as amostras de dados forem grandes e se os resultados da regressão passarem nos testes de validação cruzada mostrando que as correlações são válidas mesmo para dados que não foram usados ​​na regressão. Afirmar com certeza que uma causa comum está ausente e que a regressão representa a verdadeira estrutura causal é, em princípio, impossível.

Além de construir modelos estatísticos de dados observacionais e experimentais, os economistas usam modelos axiomáticos (matemáticos) para inferir e representar mecanismos causais. Modelos teóricos altamente abstratos que isolam e idealizam um mecanismo dominam a microeconomia. Na macroeconomia, os economistas usam modelos matemáticos amplos que são calibrados com base em dados históricos. Um subgrupo de modelos calibrados, os modelos de equilíbrio geral estocástico dinâmico ( DSGE ), são empregados para representar (de forma simplificada) toda a economia e simular mudanças na política fiscal e monetária.

Gestão

Usado em gerenciamento e engenharia, um diagrama de Ishikawa mostra os fatores que causam o efeito. Setas menores conectam as causas secundárias às causas principais.

Para controle de qualidade na fabricação na década de 1960, Kaoru Ishikawa desenvolveu um diagrama de causa e efeito, conhecido como diagrama de Ishikawa ou diagrama em espinha de peixe. O diagrama categoriza as causas, como nas seis categorias principais mostradas aqui. Essas categorias são subdivididas. O método de Ishikawa identifica "causas" em sessões de brainstorming conduzidas entre vários grupos envolvidos no processo de fabricação. Esses grupos podem ser rotulados como categorias nos diagramas. O uso desses diagramas agora se espalhou além do controle de qualidade e eles são usados ​​em outras áreas de gerenciamento e em design e engenharia. Os diagramas de Ishikawa foram criticados por não conseguirem fazer a distinção entre as condições necessárias e as condições suficientes. Parece que Ishikawa nem sabia dessa distinção.

Humanidades

História

Na discussão da história, os eventos às vezes são considerados como se de alguma forma fossem agentes que podem, então, ocasionar outros eventos históricos. Assim, a combinação de más colheitas, as agruras dos camponeses, os altos impostos, a falta de representação do povo e a inépcia régia estão entre as causas da Revolução Francesa . Esta é uma visão um tanto platônica e hegeliana que reifica as causas como entidades ontológicas . Na terminologia aristotélica, esse uso se aproxima do caso da causa eficiente .

Alguns filósofos da história, como Arthur Danto , afirmaram que "as explicações na história e em outros lugares" descrevem "não simplesmente um evento - algo que acontece - mas uma mudança". Como muitos historiadores praticantes, eles tratam as causas como ações que se cruzam e conjuntos de ações que trazem "mudanças maiores", nas palavras de Danto: decidir "quais são os elementos que persistem por meio de uma mudança" é "bastante simples" quando se trata de um indivíduo " mudança de atitude ", mas" é consideravelmente mais complexo e metafisicamente desafiador quando estamos interessados ​​em mudanças como, digamos, a ruptura do feudalismo ou o surgimento do nacionalismo ".

Muito do debate histórico sobre as causas tem se concentrado na relação entre ações comunicativas e outras ações, entre ações singulares e repetidas, e entre ações, estruturas de ação ou grupos e contextos institucionais e conjuntos mais amplos de condições. John Gaddis distinguiu entre causas excepcionais e gerais (seguindo Marc Bloch ) e entre "rotina" e "ligações distintas" nas relações causais: "ao explicar o que aconteceu em Hiroshima em 6 de agosto de 1945, atribuímos maior importância ao fato de que O presidente Truman ordenou o lançamento de uma bomba atômica do que a decisão da Força Aérea do Exército de cumprir suas ordens. " Ele também apontou para a diferença entre causas imediatas, intermediárias e distantes. Por sua vez, Christopher Lloyd apresenta quatro "conceitos gerais de causalidade" usados ​​na história: o "conceito idealista metafísico, que afirma que os fenômenos do universo são produtos ou emanações de um ser onipotente ou tal causa final"; "o conceito de regularidade empirista (ou humeano ), que se baseia na ideia de causalidade ser uma questão de conjunções constantes de eventos"; “o conceito funcional / teleológico / consequencial”, que é “direcionado a um objetivo, de modo que os objetivos são causas”; e a "abordagem realista, estruturista e disposicional, que vê as estruturas relacionais e as disposições internas como as causas dos fenômenos".

Lei

De acordo com a lei e a jurisprudência , a causa legal deve ser demonstrada para responsabilizar o réu por um crime ou delito (ou seja, um delito civil, como negligência ou invasão). Deve ser provado que a causalidade, ou um "nexo de causalidade suficiente", relaciona as ações do réu ao evento criminal ou dano em questão. A causalidade também é um elemento jurídico essencial que deve ser comprovado para se qualificar para medidas de reparação de acordo com o direito comercial internacional .

História

Filosofia hindu

A literatura do período védico (c. 1750–500 aC) tem origens orientais do karma. Karma é a crença mantida pelo Sanathana Dharma e pelas principais religiões de que as ações de uma pessoa causam certos efeitos na vida atual e / ou na vida futura , de forma positiva ou negativa. As várias escolas filosóficas ( darsanas ) fornecem diferentes relatos sobre o assunto. A doutrina de satkaryavada afirma que o efeito é inerente à causa de alguma forma. O efeito é, portanto, uma modificação real ou aparente da causa. A doutrina de asatkaryavada afirma que o efeito não é inerente à causa, mas é um novo surgimento. Veja Nyaya para alguns detalhes da teoria da causalidade na escola Nyaya. Em Brahma Samhita , Brahma descreve Krishna como a causa primária de todas as causas.

O Bhagavad-gītā 18.14 identifica cinco causas para qualquer ação (sabendo que ela pode ser aperfeiçoada): o corpo, a alma individual, os sentidos, os esforços e a superalma.

De acordo com Monier-Williams , na teoria da causalidade Nyāya do Sutra I.2.I, 2 na filosofia Vaisheshika , a não existência causal é não existência efetiva; mas, não inexistência efetiva de inexistência causal. Uma causa precede um efeito. Com fios e metáforas de tecido, três causas são:

  1. Causa de co-inerência: resultante de contato substancial, 'causas substanciais', os fios são substanciais para o tecido, correspondendo à causa material de Aristóteles.
  2. Causa não substancial: Métodos que colocam fios em tecidos, correspondendo à causa formal de Aristóteles.
  3. Causa instrumental: Ferramentas para fazer o tecido, correspondendo à causa eficiente de Aristóteles.

Monier-Williams também propôs que a causalidade de Aristóteles e Nyaya são considerados agregados condicionais necessários ao trabalho produtivo do homem.

Filosofia budista

Karma é o princípio de causalidade com foco em 1) causas, 2) ações, 3) efeitos, onde são os fenômenos da mente que orientam as ações que o ator executa. O budismo treina as ações do ator para resultados virtuosos contínuos e incontroláveis, com o objetivo de reduzir o sofrimento. Isso segue a estrutura Sujeito-verbo-objeto .

A definição geral ou universal de pratityasamutpada (ou "origem dependente" ou "surgimento dependente" ou "origem interdependente") é que tudo surge na dependência de múltiplas causas e condições; nada existe como uma entidade independente e singular. Um exemplo tradicional em textos budistas é o de três varas em pé, apoiadas umas nas outras. Se uma vara for retirada, as outras duas cairão no chão.

Causalidade na abordagem da escola budista de Chittamatrin, a escola budista somente mental de Asanga (c. 400 DC), afirma que os objetos causam consciência na imagem da mente. Como as causas precedem os efeitos, que devem ser entidades diferentes, então sujeito e objeto são diferentes. Para esta escola, não há objetos que sejam entidades externas a uma consciência perceptível. As escolas Chittamatrin e Yogachara Svatantrika aceitam que não há objetos externos à causalidade do observador. Isso segue em grande parte a abordagem Nikayas .

O Abhidharmakośakārikā abordagem é Vasubandhu 's Abhidharma texto comentário no Sarvastivada escola (c. 500 dC). Ele tem quatro construções de condicionamento causal intrincadas com: 1) causa raiz, 2) antecedente imediato, 3) suporte do objeto e 4) predominância. Então, as seis causas são: 1) instrumentalidade (kāraṇahetu), considerada o fator primário na produção de resultados; 2) simultaneidade ou coexistência, que conecta fenômenos que surgem simultaneamente; 3) homogeneidade, explicando o fluxo homogêneo que evoca fenômenos de continuidade; 4) associação, que opera apenas entre fatores mentais e explica por que a consciência aparece como agenciamentos de fatores mentais; 5) dominância, que forma as disposições cognitivas e comportamentais habituais; e 6) fruição, referindo-se a qualquer que seja o resultado ativamente benéfico ou prejudicial. As quatro condições e as seis causas interagem entre si na explicação da experiência fenomênica: por exemplo, cada momento consciente atua tanto como a causa homogênea, quanto como o surgimento da condição de consciência antecedente imediata e seus concomitantes, em um momento subsequente.

O Vaibhashika (c. 500 EC) é uma escola budista primitiva que favorece o contato direto com o objeto e aceita causa e efeitos simultâneos. Isso se baseia no exemplo da consciência que diz, intenções e sentimentos são fatores mentais que se acompanham mutuamente, que se apoiam mutuamente como pólos em um tripé. Em contraste, os rejeitadores simultâneos de causa e efeito dizem que, se o efeito já existe, ele não pode ter o mesmo efeito novamente. Como o passado, o presente e o futuro são aceitos é a base para vários pontos de vista de causalidade da escola budista.

Todas as escolas budistas clássicas ensinam carma . "A lei do karma é uma instância especial da lei de causa e efeito, segundo a qual todas as nossas ações do corpo, fala e mente são causas e todas as nossas experiências são seus efeitos."

Filosofia ocidental

Aristotélico

Aristóteles identificou quatro tipos de resposta ou modo explicativo para vários "Por quê?" perguntas. Ele achava que, para qualquer tópico, todos os quatro tipos de modo explicativo eram importantes, cada um por si. Como resultado das peculiaridades filosóficas especializadas tradicionais da linguagem, com traduções entre o grego antigo, o latim e o inglês, a palavra "causa" está hoje em dia em escritos filosóficos especializados usados ​​para rotular os quatro tipos de Aristóteles. Na linguagem comum, existem vários significados para a palavra causa, o mais comum referindo-se a causa eficiente, o tópico do presente artigo.

  • Causa material , o material de onde uma coisa veio ou aquilo que persiste enquanto ela muda, como por exemplo, a mãe de alguém ou o bronze de uma estátua (ver também teoria da substância ).
  • Causa formal , pelo que uma dinâmica de coisa forma ou estático forma determina as propriedades e a função do lugar, como uma difere humanos a partir de uma imagem de um ser humano ou como uma estátua difere de um nódulo de bronze.
  • Causa eficiente , que dá o primeiro movimento relevante , como um humano levanta uma pedra ou ergue uma estátua. Este é o tema principal do presente artigo.
  • Causa final , o critério de conclusão, ou o fim ; pode se referir a uma ação ou a um processo inanimado. Exemplos: Sócrates dá um passeio depois do jantar por causa de sua saúde; a terra cai ao nível mais baixo porque essa é a sua natureza.

Dos quatro tipos ou modos explicativos de Aristóteles, apenas um, a 'causa eficiente' é uma causa conforme definida no parágrafo inicial deste presente artigo. Os outros três modos explicativos podem ser representados por composição material, estrutura e dinâmica e, novamente, critério de conclusão. A palavra que Aristóteles usou foi αἰτία . Para o presente propósito, essa palavra grega seria melhor traduzida como "explicação" do que como "causa", uma vez que essas palavras são usadas com mais frequência no inglês atual. Outra tradução de Aristóteles é que ele quis dizer "os quatro Becauses" como quatro tipos de resposta a perguntas "por que".

Aristóteles presumiu que a causalidade eficiente se referia a um fato básico da experiência, não explicável por, ou redutível a, qualquer coisa mais fundamental ou básica.

Em algumas obras de Aristóteles, as quatro causas são listadas como (1) a causa essencial, (2) o fundamento lógico, (3) a causa motriz e (4) a causa final. Nesta lista, uma declaração de causa essencial é uma demonstração de que um objeto indicado está de acordo com a definição da palavra que se refere a ele. Uma declaração de fundamento lógico é um argumento que explica por que uma declaração de objeto é verdadeira. Estes são outros exemplos da ideia de que uma "causa" em geral no contexto do uso de Aristóteles é uma "explicação".

A palavra "eficiente" usada aqui também pode ser traduzida de Aristóteles como "movendo" ou "iniciando".

A causação eficiente foi conectada com a física aristotélica , que reconheceu os quatro elementos (terra, ar, fogo, água) e acrescentou o quinto elemento (éter). A água e a terra, por sua propriedade intrínseca gravitas ou peso, caem intrinsecamente em direção, enquanto o ar e o fogo, por sua propriedade intrínseca levitas ou leveza, se elevam intrinsecamente do centro da Terra - o centro imóvel do universo - em linha reta enquanto aceleram durante a abordagem da substância ao seu lugar natural.

Como o ar permaneceu na Terra, no entanto, e não escapou da Terra enquanto eventualmente alcançava velocidade infinita - um absurdo - Aristóteles inferiu que o universo é finito em tamanho e contém uma substância invisível que mantinha o planeta Terra e sua atmosfera, a esfera sublunar , centrados em o universo. E uma vez que os corpos celestes exibem movimento perpétuo e não acelerado orbitando o planeta Terra em relações imutáveis, Aristóteles inferiu que o quinto elemento, aither , que preenche o espaço e compõe os corpos celestes, se move intrinsecamente em círculos perpétuos, o único movimento constante entre dois pontos. (Um objeto viajando em linha reta do ponto A ao B e de volta deve parar em qualquer ponto antes de retornar ao outro.)

Abandonada a si mesma, uma coisa exibe movimento natural , mas pode - de acordo com a metafísica aristotélica - exibir movimento forçado transmitido por uma causa eficiente. A forma das plantas confere às plantas os processos de nutrição e reprodução, a forma dos animais acrescenta locomoção, e a forma da humanidade acrescenta a razão sobre eles. Uma rocha normalmente exibe movimento natural - explicado pela causa material da rocha de ser composta do elemento terra - mas uma coisa viva pode levantar a rocha, um movimento forçado que desvia a rocha de seu lugar natural e movimento natural. Como um outro tipo de explicação, Aristóteles identificou a causa final, especificando um propósito ou critério de conclusão à luz do qual algo deveria ser entendido.

O próprio Aristóteles explicou,

Causa significa

(a) em um sentido, que como resultado de cuja presença algo passa a existir - por exemplo, o bronze de uma estátua e a prata de uma taça, e as classes que os contêm [isto é, a causa material ];

(b) em outro sentido, a forma ou padrão; isto é, a fórmula essencial e as classes que a contêm - por exemplo, a proporção 2: 1 e o número em geral é a causa da oitava - e as partes da fórmula [isto é, a causa formal ].

(c) A fonte do primeiro começo de mudança ou descanso; por exemplo, o homem que planeja é uma causa, e o pai é a causa do filho e, em geral, o que produz é a causa do que é produzido e o que muda daquilo que é mudado [isto é, a causa eficiente ] .

(d) O mesmo que "fim"; ou seja, a causa final; por exemplo, como o "fim" da caminhada é a saúde. Por que um homem anda? "Ser saudável", dizemos, e ao dizer isso consideramos que fornecemos a causa [a causa final ].

(e) Todos aqueles meios para o fim que surgem na instigação de outra coisa, como, por exemplo, redução de gordura, purga, drogas e instrumentos são causas de saúde; pois todos eles têm o fim como seu objeto, embora eles difiram uns dos outros como sendo alguns instrumentos, outras ações [isto é, condições necessárias].

-  Metafísica, Livro 5, seção 1013a, traduzido por Hugh Tredennick

Aristóteles discerniu ainda dois modos de causalidade: causação adequada (anterior) e causalidade acidental (casual). Todas as causas, próprias e acidentais, podem ser ditas como potenciais ou reais, particulares ou genéricas. A mesma linguagem se refere aos efeitos das causas, de modo que efeitos genéricos são atribuídos a causas genéricas, efeitos particulares a causas particulares e efeitos reais a causas operacionais.

Evitando a regressão infinita , Aristóteles inferiu o primeiro motor - um motor imóvel . O movimento do primeiro motor também deve ter sido causado, mas, sendo um motor imóvel, deve ter se movido apenas em direção a um objetivo ou desejo específico.

Pirronismo

Embora a plausibilidade da causalidade fosse aceita no pirronismo , era igualmente aceito que era plausível que nada fosse a causa de nada.

Meia idade

Em linha com a cosmologia aristotélica, Tomás de Aquino colocou uma hierarquia priorizando as quatro causas de Aristóteles: "final> eficiente> material> formal". Aquino procurou identificar a primeira causa eficiente - agora simplesmente a primeira causa - como todos concordariam, disse Aquino, em chamá-la de Deus . Mais tarde, na Idade Média, muitos estudiosos admitiram que a causa primeira foi Deus, mas explicaram que muitos eventos terrestres ocorrem dentro do desígnio ou plano de Deus e, assim, os estudiosos buscaram liberdade para investigar as numerosas causas secundárias .

Depois da Idade Média

Para a filosofia aristotélica antes de Tomás de Aquino, a palavra causa tinha um significado amplo. Significava 'resposta a uma pergunta por que' ou 'explicação', e os estudiosos aristotélicos reconheceram quatro tipos de respostas. Com o fim da Idade Média , em muitos usos filosóficos, o significado da palavra 'causa' se estreitou. Freqüentemente, perdia aquele significado amplo e ficava restrito a apenas um dos quatro tipos. Para autores como Niccolò Machiavelli , no campo do pensamento político, e Francis Bacon , no que diz respeito à ciência em geral, a causa motriz de Aristóteles era o foco de seu interesse. Uma definição moderna de causalidade amplamente usada neste sentido recentemente estreito foi assumida por David Hume . Ele empreendeu uma investigação epistemológica e metafísica da noção de causa móvel. Ele negou que possamos perceber causa e efeito, exceto pelo desenvolvimento de um hábito ou costume mental em que passamos a associar dois tipos de objeto ou evento, sempre contíguos e ocorrendo um após o outro. Na Parte III, seção XV de seu livro A Treatise of Human Nature , Hume expandiu isso para uma lista de oito maneiras de julgar se duas coisas podem ser causa e efeito. Os três primeiros:

1. "A causa e o efeito devem ser contíguos no espaço e no tempo."
2. "A causa deve ser anterior ao efeito."
3. "Deve haver uma união constante entre a causa e o efeito. É principalmente esta qualidade que constitui a relação."

E, além disso, existem três critérios relacionados que vêm de nossa experiência e que são "a fonte da maioria dos nossos raciocínios filosóficos":

4. "A mesma causa sempre produz o mesmo efeito, e o mesmo efeito nunca surge, mas da mesma causa. Este princípio derivamos da experiência e é a fonte da maioria de nossos raciocínios filosóficos."
5. Rendendo ao acima exposto, Hume diz que "onde vários objetos diferentes produzem o mesmo efeito, deve ser por meio de alguma qualidade, que descobrimos ser comum entre eles."
6. E "fundado na mesma razão": "A diferença nos efeitos de dois objetos semelhantes deve proceder daquele particular, no qual eles diferem."

E então mais dois:

7. "Quando qualquer objeto aumenta ou diminui com o aumento ou diminuição de sua causa, deve ser considerado como um efeito composto, derivado da união dos vários efeitos diferentes, que surgem das várias partes diferentes da causa . "
8. Um “objeto, que existe por qualquer tempo em sua perfeição plena sem qualquer efeito, não é a única causa desse efeito, mas requer ser assistido por algum outro princípio, que pode transmitir sua influência e operação”.

Em 1949, o físico Max Born distinguiu determinação de causalidade. Para ele, determinação significava que os eventos reais estão tão ligados por leis da natureza que certamente previsões e retrodições confiáveis ​​podem ser feitas a partir de dados atuais suficientes sobre eles. Ele descreve dois tipos de causalidade: causação nômica ou genérica e causação singular. Causalidade nômica significa que causa e efeito estão ligados por leis gerais mais ou menos certas ou probabilísticas cobrindo muitos casos possíveis ou potenciais; isso pode ser reconhecido como uma versão probabilizada do critério 3 de Hume. Uma ocasião de causação singular é uma ocorrência particular de um complexo definido de eventos que estão fisicamente ligados por antecedência e contiguidade, que podem ser reconhecidos como critérios 1 e 2.

Veja também

Referências

Leitura adicional

  • Chisholm, Hugh, ed. (1911). "Causalidade"  . Encyclopædia Britannica . 5 (11ª ed.). Cambridge University Press. p. 557–558.
  • Arthur Danto (1965). Filosofia Analítica da História . Cambridge University Press.
  • Idem, 'Complex Events', Philosophy and Phenomenological Research , 30 (1969), 66-77.
  • Idem, 'On Explanations in History', Philosophy of Science , 23 (1956), 15-30.
  • Green, Celia (2003). A causa perdida: a causa e o problema mente-corpo . Oxford: Oxford Forum. ISBN  0-9536772-1-4 Inclui três capítulos sobre causalidade no micronível em física.
  • Hewitson, Mark (2014). História e causalidade . Palgrave Macmillan. ISBN  978-1-137-37239-0 .
  • Little, Daniel (1998). Microfoundations, Method and Causation: On the Philosophy of the Social Sciences . Nova York: Transação.
  • Lloyd, Christopher (1993). As estruturas da história . Oxford: Blackwell.
  • Idem (1986). Explanation in Social History . Oxford: Blackwell.
  • Maurice Mandelbaum (1977). A anatomia do conhecimento histórico . Baltimore: Johns Hopkins Press.
  • Judea Pearl (2000). Causalidade: Modelos de Raciocínio e Inferência CAUSALIDADE, 2ª edição, 2009 Cambridge University Press ISBN  978-0-521-77362-1
  • Rosenberg, M. (1968). The Logic of Survey Analysis . Nova York: Basic Books, Inc.

links externos