Причины следственной связи это: Причинно-следственная связь — Психологос

Причинно-следственная связь — Психологос

01 октября 2022 г., 21:42

​​​​​​​Причинно-следственная связь — связь между явлениями, при которой одно явление, называемое причиной, при наличии определенных условий порождает другое явление, называемое следствием.

Если собаке давали мясо одновременно с включением лампочки, то через несколько повторений выделение слюны у собаки начиналось не только на само мясо, но и на включение лампочки. Образовался условный рефлекс. Повторение совпадений двух раздражителей — причина, рефлекс — следствие.

Корреляция или причинно-следственная связь

​​​​​​​​​​​​​​Частая ошибка — в корреляции разглядеть причинно-следственную связь.

Наибольшая продолжительность жизни отмечается в регионах Шотландии с наименьшей плотностью населения и самым низким уровнем безработицы. В США продолжительность жизни коррелирует с уровнем дохода (жизнь бедняков и людей невысокого социоэкономического статуса чаще обрывается преждевременно). В современной Великобритании профессиональный статус коррелирует с продолжительностью жизни. Согласно результатам исследования, проводившегося в течение 10 лет с участием 17 350 государственных служащих Великобритании, количество смертей среди работников управленческого аппарата в 1,6 раза больше, а среди конторских служащих и рабочих — соответственно в 2,2 и 2,7 раза больше, чем среди управленцев высшего звена (Adler et al., 1993, 1994). Складывается впечатление, что в разное время и в разных географических точках между статусом и здоровьем существует вполне определенная взаимозависимость.

Приведенный выше пример взаимосвязи статуса и продолжительности жизни иллюстрирует наиболее распространенную как среди любителей, так и среди профессионалов ошибку мышления: когда два фактора «идут рука об руку», как статус и состояние здоровья, трудно не поддаться искушению и не сделать вывод о том, что один является причиной другого. Можно предположить, что статус каким-то образом защищает человека от того, что может причинить вред его здоровью.

Или все совсем не так, и хорошее здоровье не следствие, а причина активности и успеха? Может быть, долгожители успевают накопить больше денег, и именно поэтому на их могилах стоят более дорогие надгробия? Корреляционное исследование позволяет нам сделать прогноз, но оно не может ответить на вопрос о том, вызовет ли изменение одного параметра (например, социального статуса) изменение другого параметра (например, состояния здоровья).

Факт: те дети, которых родители часто били, обычно хуже учатся и чаще демонстрируют асоциальное поведение. Значит ли, что одно следует из другого? Совершенно не очевидно. Скорее, и жестокие наказания детей, и плохая учеба вместе с асоциальным поведением — следствие того, что это дети росли в неблагополучных семьях.

Факт: дети с развитым чувством собственного достоинства обычно учатся лучше, чем дети с низким самоуважением. Значит ли это, что чувство собственного достоинства является причиной, а хорошая успеваемость — следствием? Нет, корреляция здесь еще ничего не говорит о том, что является причиной, а что — следствием. См.→

• Научность

Анатолий Сальск, 02 октября 2015 г., 07:21

Считаю, что материал весьма и весьма полезный, так как позволит мне правильно оценить многие ситуации в прошлом. Спасибо за подборку!

Гость, 12 марта 2018 г., 14:12

Благодарю за полезную информацию!

Гость, 25 января 2020 г., 15:15

В моем понимании, выше социальная статус, значит выше доходы, значит лучше медобслужиыие, значит дольше СРЕДНЕСТАТИСТИЧЕСКАЯ продолжительность жить. Чётко отслеживается, причинно-следственная связь. Я не говорю про частные случаи. Чем масштабные сравнение, тем точнее результат. ИМХО.

1

ответ

Гость, 20 июня 2021 г., 02:21

Социальный статус — это не материальные блага.

Гость, 01 февраля 2020 г., 23:19

Наверно тут соглашусь с Богом. Не судите. Человек — это соотношение миллионов факторов случившихся в его жизни проектирование их на себя. Кроме того индивидуальный код днк, который в вкупе с факторами влияния на этого человека, даст бесконечное множество разнообразных поведенческих характеристик и действий. Тут надо учитывать множество параметров, в одних только генах прописано только миллиарды предрасположенностей, помножте на внешние факторы развития и получите астрономическую цифру из которой и состоит отдельный человек. Как его судить, если он грешен, да, но уже в днк у него было прописано малодушие и слабая сила воли. Это все подкрепилось внешними факторами из наблюдениями из жизни и вуаля — плохой человек. Человек, изначально кишмиш, кому что досталось. Выглядит как оправдание бессильности, но так оно и есть, бесхарактерный в виду своей предрасположенности и генам не может быть сильным, а сильный наоборот, не вникая откуда в нем есть то, что есть обвиняет слабого в том, что он такой слабый духом и говорит, как же так можно, фу будь сильным. Не понимает, что та сила которая у него есть, и которую он считает по праву своим достижением, уже изначально была у него, в виду кода днк и ряда последующих и воздействующих на него обстоятельств.

1

ответ

Гость, 16 октября 2021 г. , 20:25

Вы правы, судить может только Бог. Потому что он, как Создатель, знает индивидуальный код ДНК каждого человека. И, как живой Бог, наблюдающий за всеми, он знает и все факторы влияния на человека. Но также Бог очень хорошо знает, что у каждого человека есть разум, совесть и свобода выбора, потому что он сам таким создал человека. Бог очень хочет, чтобы люди воспользовались разумом и совестью и поняли, что у них есть Создатель, который очень хочет помочь им стать не только сильными, но и порядочными людьми. Бог никого не списывает со счетов, ему дорог каждый, ведь он — его Создатель. В Библии рассказывается о царе Манассии. По сегодняшним меркам ему дали бы несколько пожизненных. Но он раскаялся перед Богом, умолял его о прощении. Это было искреннее раскаяние, ведь Бога обмануть нельзя. И Бог простил его и помог ему изменить свою жизнь. После этого Манассия помог своему внуку стать замечательным человеком. Любой может стать хорошим человеком, если слушается Бога.

1

ответ

Гость, 22 апреля 2022 г.

, 19:45

Цель всех религий (секты не в счёт) — избавить от инстинктов (очеловечить человека).

Гость, 20 февраля 2020 г., 09:31

Классический условный рефлекс — это пример сигнально-следственной, а не причинно-следственной связи.

Гость, 16 декабря 2020 г., 03:28

А дети-мажоры, и учатся хорошо, и не демонстрируют асоциальное поведение?

4. Причинно-следственная связь профессионального заболевания с производством \ КонсультантПлюс

• Главная
• Документы
• 4. Причинно-следственная связь профессионального заболевания с производством

Письмо ФСС РФ от 29.04.2005 N 02-18/06-3810 <О направлении обзора по вопросам экспертизы страховых случаев в связи с профессиональным заболеванием>

4. Причинно-следственная связь

профессионального заболевания с производством

При экспертизе санитарно-гигиенических условий труда и составлении акта о случае профессионального заболевания на предмет признания связи вредного производственного фактора, характеризующего условия труда на рабочем месте работника (застрахованного) с его заболеванием, признаваемым впоследствии профессиональным, необходимо сопоставлять их в зависимости от класса и степени вредности условий труда, соответственно от возможности вызвать временную или стойкую утрату профессиональной трудоспособности.

Неправомерность установления связи заболевания работника (застрахованного) с оптимальными, допустимыми и вредными условиями труда, не приводящими к профессиональному заболеванию, вытекает из условий Руководства, однако выявленные обстоятельства не позволяют отменить диагноз профессионального заболевания в связи с неверно сделанными выводами при составлении санитарно-гигиенической характеристики условий труда или акта о случае профессионального заболевания. При этом утверждение, что данное профессиональное заболевание не может быть связано с условиями труда по месту работы застрахованного, обязывает установить это место работы и составить акт о случае профессионального заболевания в связи с производством, где застрахованный работал, и эти вредные условия труда могли иметь место.

Это подтверждает то, что акт о случае профессионального заболевания составляется тогда, когда диагноз профессионального острого или хронического заболевания предварительно уже установлен лечебно-профилактическим учреждением с учетом условий и факторов производства, сведения о которых отражены в санитарно-гигиенической характеристике рабочего места, и подтвержден заключительным диагнозом центра профессиональной патологии в случае хронического профессионального характера заболевания.

Акт о случае профессионального заболевания составляется и утверждается специалистами государственной санитарно-эпидемиологической службы. По своей правовой силе и предназначению данный акт не устанавливает и не отменяет диагноза профессионального заболевания, а лишь устанавливает и подтверждает причинно-следственную связь этого заболевания с вредными условиями труда, длительностью и интенсивностью их воздействия по месту работы заболевшего работника (застрахованного).

Установленный диагноз острого или хронического профессионального заболевания может быть изменен или отменен центром профессиональной патологии на основании результатов дополнительно проведенных исследований и экспертизы (пункт 14 Постановления Правительства Российской Федерации от 15.12.2000 N 967).

Такими результатами дополнительно проведенных исследований и экспертизы могут стать данные расследования профессионального заболевания, сведения, изложенные в санитарно-гигиенической характеристике условий труда или акте о случае профессионального заболевания.

Материалы санитарно-гигиенической характеристики условий труда и акта, не подтвердившие причинно-следственную связь острого или хронического профессионального заболевания работника (застрахованного) с условиями его производственной деятельности по основному либо иному месту работы, являются основанием для возбуждения процедуры отмены диагноза профессионального заболевания центром профессиональной патологии.

В то же время, согласно Инструкции о порядке применения положения о расследовании и учете профессиональных заболеваний (утверждена Приказом Минздрава России от 28.05.2001 N 176), по каждому случаю острого или хронического профессионального заболевания (отравления), не сопровождающемуся временной утратой трудоспособности работником (застрахованным), учреждением здравоохранения также составляется извещение, проводится расследование, оформляется санитарно-гигиеническая характеристика условий труда и также оформляется акт о случае профессионального заболевания. Все это приводит к тому, что лица, не утратившие временной профессиональной трудоспособности, имея на руках акт о случае профессионального заболевания, обращаются в любое учреждение медико-социальной экспертизы, которое без каких-либо других медицинских заключений и документов устанавливает им стойкую утрату профессиональной трудоспособности в связи со страховым случаем (профессиональным заболеванием), на самом деле не квалифицированным и не подтвержденным медицинскими документами в установленном порядке, прежде всего, листком нетрудоспособности и выплатой обеспечения по страхованию в связи со страховым случаем.

Имеют место случаи, когда центры профпатологии, устанавливая впервые хронический профессиональный характер заболевания работнику (застрахованному), не определяют ему возможность утраты трудоспособности или отмечают, что в связи с выполняемой работником (застрахованным) трудовой деятельностью, утраты трудоспособности не произошло. В то же время в справках- заключениях и иных произвольных формах, выдаваемых на руки работникам (застрахованным), им рекомендуется обратиться в учреждение медико-социальной экспертизы для установления стойкой утраты профессиональной трудоспособности. Эти обстоятельства могут также являться основанием для непризнания данного профессионального заболевания страховым случаем.

3. Экспертиза вредных производственных факторов 5. Экспертиза документов, подтверждающих страховой случай

в чем разница и почему её важно понимать в работе над продуктом — Кейсы роста на vc.ru

Почему её легко упустить и как доказать наличие причинно-следственной связи.

5601 просмотров

Материал GoPractice.

В работе над продуктом часто можно услышать такую логику рассуждений от продакт-менеджера или продуктового аналитика: «Я проанализировал данные и увидел, что пользователи, которые делают Х, с большей вероятностью покупают премиум-версию или становятся успешными». На основе этого инсайта они решают инвестировать время и силы в то, чтобы большая доля пользователей делала X.

Проблема в том, что в этом случае корреляция выдается за причинно-следственную связь. Может быть, там и есть зависимость между переменными, а может быть, это частный случай корреляции, когда рост одной метрики сопровождается ростом другой.

В этом материале разберемся, почему легко упустить разницу между корреляцией и причинно-следственной связью, как доказать наличие причинно-следственной связи и почему это важно при работе над продуктом.

На первый взгляд, выражение «корреляция не означает причинно-следственную связь» не требует дополнительных разъяснений: звучит как прописная истина. Но снова и снова люди с разным уровнем опыта приравнивают эти понятия. Иногда умышленно, а иногда по невнимательности.

Корреляция и причинно-следственная связь

Корреляция — это взаимосвязь между двумя переменными, при которой изменение одной из них сопровождается изменением в другой. Здесь важно подчеркнуть слово«сопровождается», поскольку при корреляции эти изменения могут происходить без прямого влияния одной переменной на другую.

В ситуации же, когда такое прямое влияние доказано — можно говорить о причинно-следственной связи.

Пример корреляции может звучать так:

Рост потребления мороженого сопровождается ростом числа лесных пожаров.

Другой пример:

Cнижение потребления маргарина сопровождается снижением количества разводов.

Отличие корреляции от причинно-следственной связи

У корреляции может быть несколько причин. Например, на две переменные влияет некий третий фактор, как в случае с ростом продаж мороженого и лесными пожарами. Этот фактор — теплое время года и высокая интенсивность солнечного излучения.

В случае с корреляцией не всегда можно идентифицировать другие факторы, которые влияют на обе переменные, а иногда их может не быть вовсе. В таком случае уместно говорить о случайности. Одновременное снижение числа разводов и потребления маргарина — пример такой ложной корреляции (spurious correlation).

В чем отличие корреляции от причинно-следственной связи?

Причинно-следственная связь всегда подразумевает наличие корреляции. Корреляция не обязательно означает наличие причинно-следственной связи. Корреляция может быть случайной, но причинно-следственная связь по определению не может быть случайностью.

Если корреляция есть, то для доказательства причинно-следственной связи должны соблюдаться еще два условия:

• Отсутствие сторонних факторов, которые влияют на обе переменные;
• Прямая временная последовательность между изменением первого и второго показателя, между событием A и событием B.

Хотя разница между корреляцией и причинно-следственной связью кажется очевидной, на практике принять одно за другое очень просто.

Примеры корреляций, которые ошибочно принимают за причинно следственную связь

Рассмотрим типовые ситуации из жизни, когда наличие корреляции приводит к ложному выводу о наличии причинно-следственной связи в бытовых ситуациях.

В своей книге «Thinking, Fast and Slow» Daniel Kahneman (Даниэль Канеман) описывает случай на лекции для израильских летчиков. Один из инструкторов настаивал, что курсанты лучше справляются с задачей после того, как он жестко критикует их за ошибки. Канеман предложил провести эксперимент, в ходе которого эти курсанты должны были не глядя дважды бросить монетку в нарисованную на полу мишень. Опыт показал: те, у кого первый бросок был ближе к цели, во второй раз бросали не так точно. И наоборот.

Таким экспериментом Канеман продемонстрировал феномен регрессии к среднему. Когда летчик очень плохо или очень хорошо исполнил упражнение, то часто для него это было отклонением от среднего значения. Поэтому с высокой вероятностью его следующее исполнение будет ближе к среднему, то есть лучше или хуже предыдущего.

Получается, что не критика помогала курсантам показывать лучшие результаты после провального опыта, а регрессия к среднему. Инструктор ошибочно принял корреляцию между критикой и улучшением результатов курсантов после нее за причинно-следственную связь.

Некоторые широко известные убеждения тоже являются корреляцией, которая маскируется под причинно-следственную связь.

Например, идея о том, что занятия музыкой в дошкольном возрасте улучшают когнитивные способности, память и внимание ребенка. Хотя корреляция между этими факторами действительно может быть, говорить о прямой причинно-следственной связи нельзя, так как на результат может влиять масса факторов.

Может быть, занятия музыкой для ребенка требуют от семьи дополнительных финансовых ресурсов. То есть, если семья может направить деньги не только на базовые потребности, но и на дополнительное образование, с высокой вероятностью ребенок имеет доступ к лучшему питанию, лучшему основному образованию и другим благам, которые могут позитивно отражаться на интеллекте ребенка.

Еще один пример.

В одном из материалов Washington Post пришла к выводу, что рост затрат на полицию в США не привел к сокращению преступности. Автор через кажущееся отсутствие прямой корреляции пытается опровергнуть причинно-следственную связь между событиями: увеличение бюджета полиции не приводит к пропорциональному сокращению уровня преступности.

Но говорить о том, что здесь обязательно должна быть причинно-следственная связь, нельзя. Например, именно рост преступности может быть драйвером расходов на полицию, а не наоборот. Без тщательного исследования мы не можем утверждать ни того, ни другого.

Корреляция в бизнесе

В 2013 году eBay тратил десятки миллионов долларов на поисковую рекламу по брендовым запросам “eBay”. В компании были уверены, что рост продаж обусловлен именно покупным трафиком. Но исследование показало, что реклама оказалась направлена как раз на ту аудиторию, которая в любом случае совершила бы покупку на eBay.

В данном случае именно намерение пользователей совершить покупку приводило и к показу рекламы, и к продажам на площадке. В eBay же думали, что именно реклама выступала причиной, а продажи — ее следствием.

Корреляцию часто ошибочно принимают за причинно-следственную связь при анализе успеха чужих продуктов со стороны. «Продукт А выстрелил и нашел product/market fit, благодаря фиче X. Мы можем повторить успех, добавив ту же фичу в нашем продукте и на нашем локальном рынке».

Допустим, что продукт А действительно стал успешным после того, как внедрил определенную фичу. Но нельзя назвать причиной сам факт добавления фичи. Причина зачастую более комплексна и опирается на массу факторов. Но главное, что для определенного сегмента пользователей продукт решает некоторую задачу эффективнее всех доступных альтернатив.

Например, WeChat Pay набрал популярность как платежный инструмент в Китае не потому, что они соединили мессенджер и платежный инструмент. Дело в том, что этот инструмент стал намного более эффективной альтернативой наличным деньгам, поэтому его добавочная ценность оказалась столь высока, а продукт — столь успешным.

На этом фоне становится понятно, почему Facebook Messenger так тяжело давались попытки запустить свой платежный сервис. Просто прикрутить функциональность к мессенджеру недостаточно, потому что на рынке США гораздо сильнее развиты платежные инструменты, а значит, добавочная ценность решения от Facebook для клиента менее ощутима или не ощутима вовсе.

Корреляция в работе над продуктом

Работа над продуктом подразумевает постоянные вопросы о причинах тех или иных изменений в метриках. И зачастую велик соблазн объяснить их через что-то, что мы сделали осознанно и недавно. Однако важно помнить, что продукт и пользователи не существуют в вакууме.

Пример с притоком пользователей в продукт

Вы фиксируете приток пользователей за последнюю неделю, а перед этим вы добавили в продукт новую большую фичу. Кажется, что продуктовое изменение привело к росту.

Однако позже выясняется, что приток пользователей в ваш продукт стал следствием того, что ваш прямой конкурент резко ограничил возможности базового тарифа. Ваш отдел маркетинга заметил это и стал активно использовать этот аргумент в разных каналах коммуникации. Отсюда — приток новых пользователей.

Между добавлением новой фичи и приростом пользовательской базы действительно была корреляция. Но, как мы выяснили, причина этого роста скрывалась в другом.

Пример с монетизацией мобильной игры

Работая над мобильной игрой, вы заметили, что пользователи, которые подключают соцсети, делают больше покупок. На этом этапе может возникнуть соблазн предположить наличие между событиями причинно-следственную связь и решить, что увеличение конверсии игроков в подключение соцсетей пропорционально увеличит выручку с таких пользователей. Если это правда так, то у вас есть множество гипотез, как повлиять на этот параметр.

Однако на деле в такой ситуации вполне может быть еще один или несколько факторов, которые одинаково влияют и на первое, и на второе явление. Скрытым от глаз фактором может быть то, что пользователи, которые и активно подключают соцсети, и чаще делают покупки, просто изначально сильнее мотивированы и больше заинтересованы в игре. То есть это не подключение соцсетей влияет на их поведение, а изначальная предрасположенность к игре.

Если это так, то на практике активное навязывание пользователям возможности подключиться к соцсети в действительности не даст никакого результата. С другой стороны, сразу решить, что такое навязывание не даст никаких изменений, тоже нельзя. Чтобы выяснить это, нужно провести эксперимент.

Как эксперименты помогают доказать причинно-следственную связь

Суеверия, псевдонаучные дисциплины и архаичные методы лечения появились во многом благодаря путанице между корреляцией и причинно-следственной связью. Так появились ритуалы, которые призывают дождь, и жертвоприношения, которые гарантируют удачную охоту и богатые урожаи.

Примерно такой подход прослеживается в древней и средневековой медицине. Например, эффективным способом поправить здоровье больного считалось кровопускание. Если пациент после этой процедуры выживает, то успех приписывается именно ей. Если нет, то значит, болезнь была слишком сильной.

То есть в этом случае корреляция между процедурой и выздоровлением не только ложная, но и избирательная.

Мы не случайно упомянули архаичные методы лечения, потому что именно развитие медицины дало дорогу появлению эффективных методов доказательства причинно-следственной связи.

Одним из важнейших этапов на пути развития доказательной медицины стало проведение в середине XX века первого рандомизированного контролируемого испытания (randomized controlled trial). Его суть заключается в том, чтобы взять две группы людей — тестовую и контрольную, — и одной вручить лекарство, а другой плацебо. Отсутствие различий в других переменных позволяет сделать вывод о влиянии лишь одного конкретного фактора.

В интернете практика подобных испытаний получит название A/B-тестов.

A/B-тестирование для проверки наличия причинно-следственной связи

Вы наблюдаете корреляцию между событиями X и Y. Но для принятия решения вам нужно понять, есть ли между ними причинно-следственная связь.

Для ответа на этот вопрос надо провести эксперимент.

Например, когда одна группа пользователей получает фичу, а другая нет. Все остальные условия для них идентичны. По итогам теста собираются и анализируются данные. На их основе вы можете понять, оказала ли фича влияние на интересующую нас метрику.

Хотя порядок действий и звучит просто, на деле проведение A/B-тестов требует внимания ко множеству деталей и дисциплины. В частности, вам нужно быть очень аккуратными, чтобы не спутать случайное изменение в значение целевой метрики с влиянием тестируемого изменения. Для этого используется понятие статистической значимости — подробнее об этом читайте здесь.

Понимание корреляции и причинно-следственной связи уберегает от ошибок и помогает глубже видеть продукт

В работе над продуктом легко принять корреляцию за причинно-следственную связь. Допускают такую ошибку в разных случаях: либо человек не знает про эту разницу, либо — что чаще — знает в теории, но не всегда может заметить на практике, либо умышленно хочет выдать одно за другое, чтобы добиться желаемого.

Путанице между корреляцией и причинно-следственной связью способствуют различные когнитивные искажения, например confirmation bias или иллюзия контроля. Confirmation bias заставляет нас отметать те факторы, которые не укладываются в желаемую картину происходящего. Иллюзия контроля создает впечатление, что мы знаем о продукте все и понимаем, что и отчего напрямую зависит.

Понимать разницу между корреляцией и причинно-следственной связью важно, чтобы не прийти к ошибочным решениям или не потратить время и ресурсы без какого-либо результата.

Проверка гипотез через эксперименты, дотошное выяснение причин тех или иных наблюдаемых изменений не только помогает ответить на один конкретный вопрос (например, почему падает конверсия в покупку), но и позволяет глубже понять продукт. Такое понимание помогает находить новые инсайты и увеличивать ценность продукта для пользователей.

Чтобы глубже разобраться в том, как создаются, развиваются и масштабируются продукты, пройдите обучение в симуляторах GoPractice.

• «Симулятор управления продуктом на основе данных» поможет научиться принимать решения с помощью данных и исследований при создании продукта.
• «Симулятор управления ростом продукта» поможет найти пути управляемого роста и масштабирования продукта. Вы построите модель роста и составите стратегию развития продукта.
• «Симулятор SQL для продуктовой аналитики» поможет освоить SQL и применять его для решения продуктовых и маркетинговых задач.
• Не знаете с чего начать? Пройдите бесплатный тест для оценки навыков управления продуктом. Вы определите свои сильные стороны и слепые зоны, получите план профессионального развития.
• Ещё больше ценных материалов и инсайтов — в Telegram-канале GoPractice.

Причинно-следственный анализ | Разнообразие причин

Фильтр поиска панели навигации Oxford AcademicРазнообразие причинМетафизикаКнигиЖурналы Термин поиска мобильного микросайта

Закрыть

Фильтр поиска панели навигации Oxford AcademicРазнообразие причинМетафизикаКнигиЖурналы Термин поиска на микросайте

Расширенный поиск

• Иконка Цитировать Цитировать

• Разрешения

• Делиться
  • Твиттер
  • Подробнее

CITE

NOORDHOF, PAUL,

‘Анализ причинно -следственной связи’

,

. Разнообразные причины

(

Oxford,

2020;

онлайн Edn,

Acadecra.

, октябрь 2020 г.), https://doi.org/10.1093/oso/9780199251469.003.0001,

, по состоянию на 5 октября 2022 г.

Выберите формат Выберите format.ris (Mendeley, Papers, Zotero).enw (EndNote).bibtex (BibTex).txt (Medlars, RefWorks)

Закрыть

Фильтр поиска панели навигации Oxford AcademicРазнообразие причинМетафизикаКнигиЖурналы Термин поиска мобильного микросайта

Закрыть

Фильтр поиска панели навигации Oxford AcademicРазнообразие причинМетафизикаКнигиЖурналы Термин поиска на микросайте

Advanced Search

Abstract

Причинность — это отношение зависимости, которое не обязательно должно быть общим. Следовательно, при анализе причинно-следственной связи мы должны сосредоточиться на контрфактических фактах, а не на закономерностях и законах. Правдоподобие недетерминированных случаев причинно-следственной связи указывает на то, что следует обращаться к вероятностям, что более успешно развивается путем обращения к контрфактам, а не к условным вероятностям. Анализ фокусируется на природе причинности, а не на нашем представлении о ней, и будет преследовать редуктивные цели. Анализ опирается на повседневное знание причинно-следственных связей в нашей жизни, поэтому его не следует характеризовать как развитый априори, и ему не угрожают вопросы, поднимаемые об анализе философами-экспериментаторами.

Ключевые слова: контрфактики, закономерности, индетерминизм, естественность, экспериментальная философия, интуиция

Субъект

Метафизика

В настоящее время у вас нет доступа к этой главе.

Войти

Получить помощь с доступом

Получить помощь с доступом

Доступ для учреждений

Доступ к контенту в Oxford Academic часто предоставляется посредством институциональных подписок и покупок. Если вы являетесь членом учреждения с активной учетной записью, вы можете получить доступ к контенту одним из следующих способов:

Доступ на основе IP

Как правило, доступ предоставляется через институциональную сеть к диапазону IP-адресов. Эта аутентификация происходит автоматически, и невозможно выйти из учетной записи с IP-аутентификацией.

Войдите через свое учреждение

Выберите этот вариант, чтобы получить удаленный доступ за пределами вашего учреждения. Технология Shibboleth/Open Athens используется для обеспечения единого входа между веб-сайтом вашего учебного заведения и Oxford Academic.

1. Щелкните Войти через свое учреждение.
2. Выберите свое учреждение из предоставленного списка, после чего вы перейдете на веб-сайт вашего учреждения для входа.
3. Находясь на сайте учреждения, используйте учетные данные, предоставленные вашим учреждением. Не используйте личную учетную запись Oxford Academic.
4. После успешного входа вы вернетесь в Oxford Academic.

Если вашего учреждения нет в списке или вы не можете войти на веб-сайт своего учреждения, обратитесь к своему библиотекарю или администратору.

Войти с помощью читательского билета

Введите номер своего читательского билета, чтобы войти в систему. Если вы не можете войти в систему, обратитесь к своему библиотекарю.

Члены общества

Доступ члена общества к журналу достигается одним из следующих способов:

Войти через сайт сообщества

Многие общества предлагают единый вход между веб-сайтом общества и Oxford Academic. Если вы видите «Войти через сайт сообщества» на панели входа в журнале:

1. Щелкните Войти через сайт сообщества.
2. При посещении сайта общества используйте учетные данные, предоставленные этим обществом. Не используйте личную учетную запись Oxford Academic.
3. После успешного входа вы вернетесь в Oxford Academic.

Если у вас нет учетной записи сообщества или вы забыли свое имя пользователя или пароль, обратитесь в свое общество.

Вход через личный кабинет

Некоторые общества используют личные аккаунты Oxford Academic для предоставления доступа своим членам. Смотри ниже.

Личный кабинет

Личную учетную запись можно использовать для получения оповещений по электронной почте, сохранения результатов поиска, покупки контента и активации подписок.

Некоторые общества используют личные аккаунты Oxford Academic для предоставления доступа своим членам.

Просмотр учетных записей, вошедших в систему

Щелкните значок учетной записи в правом верхнем углу, чтобы:

• Просмотр вашей личной учетной записи и доступ к функциям управления учетной записью.
• Просмотр институциональных учетных записей, предоставляющих доступ.

Выполнен вход, но нет доступа к содержимому

Oxford Academic предлагает широкий ассортимент продукции. Подписка учреждения может не распространяться на контент, к которому вы пытаетесь получить доступ. Если вы считаете, что у вас должен быть доступ к этому контенту, обратитесь к своему библиотекарю.

Ведение счетов организаций

Для библиотекарей и администраторов ваша личная учетная запись также предоставляет доступ к управлению институциональной учетной записью. Здесь вы найдете параметры для просмотра и активации подписок, управления институциональными настройками и параметрами доступа, доступа к статистике использования и т. д.

Покупка

Наши книги можно приобрести по подписке или приобрести в библиотеках и учреждениях.

Информация о покупке

Поймите разницу для вашего продукта

Корреляция и причинно-следственная связь могут показаться обманчиво похожими, но признание их различий имеет решающее значение для понимания взаимосвязей между переменными. В этой статье мы дадим вам четкое определение разницы между причинно-следственной связью и корреляцией.

Далее мы сосредоточимся на корреляции и причинно-следственной связи специально для создания цифровых продуктов и понимания поведения пользователей. Менеджеры по продуктам, специалисты по данным и аналитики сочтут это полезным для использования правильных идей для увеличения роста продукта, например, влияют ли определенные функции на удержание или вовлеченность клиентов. Понимание корреляции и причинно-следственной связи может быть разницей между тратой усилий на малоценные функции и созданием продукта, которым ваши клиенты не могут перестать восхищаться.

И даже если вы не знакомы с миром продуктов, мы думаем, вам будет полезно понять, как отличить корреляцию от причинно-следственной связи.

Прочитав эту статью, вы:

• поймете, что такое корреляция
• Понять, что такое причинно-следственная связь
• Знать ключевые различия между корреляцией и причинно-следственной связью
• Знайте два надежных решения, которые можно использовать для проверки причинно-следственной связи

В чем разница между корреляцией и причинно-следственной связью?

Хотя причинно-следственная связь и корреляция могут существовать одновременно, корреляция не подразумевает причинно-следственную связь. Причинность означает, что одна вещь вызывает другую, другими словами, действие A вызывает результат B . С другой стороны, корреляция — это просто отношение, в котором действие A связано с действием B , но одно событие не обязательно вызывает другое событие.

В этом примере существует корреляция между поеданием мороженого и получением солнечных ожогов, поскольку эти два события взаимосвязаны. Но ни одно событие на самом деле вызывает другое. Вместо этого оба события вызваны чем-то другим — солнечной погодой.

Корреляцию и причинно-следственную связь часто путают, потому что человеческий разум любит находить объяснения кажущимся связанным событиям, даже если их не существует. Мы часто придумываем эти объяснения, когда две переменные кажутся настолько тесно связанными, что одна зависит от другой. Это подразумевает причинно-следственную связь, когда одно событие является результатом другого события.

Однако мы не можем просто предположить причинно-следственную связь, даже если мы видим два события, происходящие, по-видимому, одновременно, на наших глазах. Почему? Во-первых, наши наблюдения носят чисто анекдотический характер. Во-вторых, есть несколько других возможностей для ассоциации, в том числе:

• Верно обратное : В на самом деле вызывает А.
• Два взаимосвязаны, но это еще не все : A и B коррелированы, но на самом деле они вызваны C.
• Есть еще одна переменная, связанная с : А действительно вызывает Б — до тех пор, пока происходит Г.
• Происходит цепная реакция : А вызывает Е, что приводит Е к причине Б (но вы только своими глазами видели, что А вызывает Б).

Пример корреляции и причинно-следственной связи в продуктовой аналитике

Возможно, вы ожидаете найти причинно-следственную связь в своем продукте, когда определенные действия или поведение пользователя приводят к определенному результату.

Представьте себе: вы только что запустили новую версию своего мобильного приложения для потоковой передачи музыки. Вы предполагаете, что удержание клиентов для вашего продукта связано с социальным поведением в приложении. Вы просите свою команду разработать новую функцию, позволяющую пользователям присоединяться к «сообществам».

Через месяц после того, как вы выпустили новую функцию сообществ, ее приняли около 20% всех пользователей. Вам интересно, влияют ли сообщества на удержание, поэтому вы создаете две группы (когорты) одинакового размера со случайно выбранными пользователями. В одной когорте есть только пользователи, присоединившиеся к сообществу, а в другой — только пользователи, присоединившиеся к не присоединился к сообществу.

Ваш анализ показывает шокирующий вывод: пользователи, которые присоединились хотя бы к одному сообществу, имеют более высокий уровень удержания, чем те, кто не присоединился к сообществу.

Диаграмма анализа удержания Amplitude. Попробуйте создать его самостоятельно с помощью нашей бесплатной демо-версии самообслуживания.

На приведенной выше диаграмме почти 95% присоединившихся к сообществу (синие) все еще существуют на неделе 2 по сравнению с 55% тех, кто не присоединился к сообществу (зеленые). К 7-й неделе вы увидите 85% удержания тех, кто присоединился к сообществу, и 25% удержания тех, кто не присоединился к сообществу. Эти результаты кажутся массовым переворотом.

Но подождите. Логическая часть вас знает, что у вас недостаточно информации, чтобы сделать вывод о том, что присоединение к сообществам приводит к лучшему удержанию . Все, что вы знаете, это то, что эти два коррелируют . На самом деле, они оба могут быть вызваны каким-то другим неизвестным фактором.

В этом примере присоединение к сообществам и более высокое удержание коррелируют , но может быть и третий фактор , вызывающий и то, и другое.

Как проверить причинно-следственную связь в вашем продукте

Причинно-следственные связи не возникают случайно.

Может возникнуть соблазн связать две переменные как «причину и следствие». Но выполнение этого без подтверждения причинно-следственной связи в надежном анализе может привести к ложноположительному результату — причинно-следственная связь кажется существующей, но на самом деле не является . Ложное срабатывание может произойти, если вы не тщательно проверите взаимосвязь между зависимой и независимой переменной.

Ложные срабатывания создают проблемы для понимания продукта, потому что вы можете ошибочно думать, что понимаете связь между важными результатами и поведением пользователей. Например, вы можете думать, что знаете, какое событие активации ключа приводит к долгосрочному удержанию пользователей, но без тщательного тестирования вы рискуете принять важные решения о продукте на основе неправильного поведения пользователей.

Проведите надежные эксперименты для определения причинно-следственной связи

Как только вы обнаружите корреляцию, вы можете проверить причинно-следственную связь, запустив эксперименты, которые «контролируют другие переменные и измеряют разницу».

Вы можете использовать эти два эксперимента или анализа для определения причинно-следственной связи в вашем продукте:

• Проверка гипотез
• A/B/n эксперименты

1. Проверка гипотез

Самая простая проверка гипотезы включает H0 (нулевую гипотезу) и h2 (ваша основная гипотеза) . У вас также может быть вторичная гипотеза, третичная гипотеза и так далее.

Нулевая гипотеза противоположна вашей первичной гипотезе. Почему? Хотя вы не можете доказать свою первичную гипотезу со 100% уверенностью (ближайшее значение, которое вы можете получить, равно 99%), вы можете опровергнуть свою нулевую гипотезу.

Первичная гипотеза указывает на причинно-следственную связь, которую вы исследуете, и должна определять причину (независимую переменную или переменную воздействия) и эффект (зависимая переменная или переменная результата) .

Лучше сначала создать свой h2, затем указать его противоположность и использовать ее для своего H0. Ваш h2 должен идентифицировать отношения, которые вы ожидаете между вашими независимыми и зависимыми переменными.

Если мы используем предыдущий пример и посмотрим на влияние социальных функций в приложении на удержание, вашей независимой переменной будет «присоединение к сообществу», а вашей зависимой переменной будет «удержание». Ваша основная гипотеза может быть:

h2 : Если пользователь присоединится к сообществу в рамках нашего продукта в первый месяц, он останется клиентом более одного года.

Затем отмените свой h2, чтобы сгенерировать нулевую гипотезу:

H0 : Между присоединением к сообществу и удержанием пользователей нет никакой связи.

Цель состоит в том, чтобы наблюдать, есть ли реальная разница между вашими различными гипотезами. Если вы можете отклонить нулевую гипотезу со статистической значимостью (в идеале с минимумом 95% уверенности), вы приблизились к пониманию взаимосвязи между вашими независимыми и зависимыми переменными.

В приведенном выше примере с потоковой передачей музыки, если вы можете отвергнуть нулевую гипотезу, обнаружив, что присоединение к сообществу приводит к более высокому коэффициенту удержания (с поправкой на смешанные переменные, которые могут повлиять на ваши результаты), то вы, вероятно, можете заключить, что существует некоторая взаимосвязь между присоединением к сообществу и удержанием пользователей.

Чтобы проверить эту гипотезу, разработайте уравнение, которое точно отражает взаимосвязь между ожидаемой причиной (независимой переменной или переменной воздействия) и следствием (зависимой переменной или переменной результата). Если ваша модель позволяет вам подставить значение для вашей переменной воздействия и постоянно возвращать результат, отражающий фактические наблюдаемые данные, вы, вероятно, что-то поняли.

Когда использовать проверку гипотез

Проверка гипотез полезна при попытке определить, существует ли взаимосвязь между двумя переменными, а не при рассмотрении неофициальных данных. Возможно, вы захотите просмотреть исторические данные, чтобы выполнить лонгитюдный анализ изменений с течением времени. Например, вы можете выяснить, являются ли ваши самые активные промоутеры первые последователи запуска продукта. Вы можете посмотреть на шаблоны рефералов, а также сравнить эту связь с запуском продукта с течением времени.

Или вы можете запустить перекрестный анализ , который анализирует моментальный снимок данных. Этот анализ полезен при рассмотрении эффектов конкретного воздействия и результата, а не изменений тенденции за период. Например, вы можете изучить взаимосвязь между специальными праздничными акциями и распродажами.

2. Эксперименты A/B/n

Тестирование A/B/n, или раздельное тестирование, может привести вас от корреляции к причинно-следственной связи. Посмотрите на каждую из ваших переменных, измените одну, чтобы у вас были разные версии ( вариант A и вариант B ), и посмотрим, что получится. Если ваш результат постоянно меняется (с одной и той же тенденцией), вы нашли переменную, которая имеет значение.

Два варианта макета веб-сайта — вариант A и вариант B

Утверждая, что присоединение к сообществу приводит к более высокому уровню удержания, вы должны исключить все другие переменные, которые могут повлиять на результат. Например, пользователи могли выбрать другой путь, который в конечном итоге повлиял на удержание.

Чтобы проверить наличие причинно-следственной связи, вам нужно найти прямую связь между пользователями, присоединившимися к сообществу, и долгосрочным использованием вашего приложения.

Начните с процесса адаптации. Для следующих 1000 пользователей, которые зарегистрируются, разделите их на две группы. Заставьте первую половину присоединиться к сообществу, когда они зарегистрируются (вариант A), а другую половину — нет (вариант B). Проведите эксперимент в течение 30 дней, используя инструмент для экспериментов, например Amplitude Experiment, а затем сравните показатели удержания между двумя группами.

Предположим, вы обнаружили, что группа, вынужденная присоединиться к сообществу, имеет относительно более высокий коэффициент удержания. В этом случае у вас есть доказательства, подтверждающие причинно-следственную связь между присоединением к сообществу и удержанием. Эти отношения, вероятно, стоит изучить с помощью инструмента аналитики продукта, такого как Amplitude Analytics, чтобы понять , почему сообществ способствуют удержанию.

Вы не можете быть уверены в причинно-следственной связи, пока не проведете подобные эксперименты.

Когда использовать A/B/n-тестирование

A/B/n идеально подходит для сравнения влияния различных вариантов — варианта A и варианта B — на кампании, функции продукта, контент-стратегии и многое другое. Например, сплит-тест процесса адаптации вашего продукта может сравнить эффективность различных стратегий продукта на основе определенных характеристик, включая:

• Копирование вариантов
• Графика (стоковые фотографии и пользовательские иллюстрации)
• Уменьшение количества полей в форме регистрации
• Персонализация (имя, компания и сведения об отрасли)

После запуска нескольких вариантов онбординга продукта вы можете просмотреть результаты и сравнить такие показатели, как коэффициент отказа, конверсия и удержание.

Узнайте больше о метриках, которые вы можете отслеживать, в Руководстве Amplitude по метрикам продуктов .

Действуйте в соответствии с правильными соотношениями для устойчивого роста продукта

Мы всегда ищем вокруг себя объяснения и пытаемся интерпретировать то, что видим. Однако, если вы не можете четко определить причинно-следственную связь, вам следует предположить, что вы видите только корреляцию.

События, которые, исходя из здравого смысла, кажутся связанными, не могут считаться причинно-следственными, если вы не можете доказать четкую и прямую связь. И хотя причинность и корреляция могут существовать одновременно, корреляция не означает причинно-следственную связь.

Чем более искусно вы станете определять истинные корреляции внутри вашего продукта, тем лучше вы сможете расставлять приоритеты в своих инвестициях в продукт и улучшать удержание. Прочтите нашу книгу Mastering Retention Playbook , чтобы получить советы экспертов по инструментам, стратегиям и реальным примерам развития вашего продукта с помощью надежной стратегии удержания.

Ссылки

• Что такое A/B-тестирование? Как это работает и когда использовать, Amplitude
• Найдите событие активации ключа, чтобы запросить подключение, Clearbit
• Измерение важного: как выбрать хорошую метрику, OnStartups
• Повторный курс статистической значимости, Harvard Business Review

причин и причин | Отзывы | Философские обзоры Нотр-Дама

Когда было опубликовано эссе Дональда Дэвидсона «Действия, причины и причины», господствовавшая философская ортодоксия в отношении объяснений разумом была антикаузалистской. Многие считали объяснительную связь между причинами и действиями логической связью. Преобладал скептицизм в отношении психологических предложений, интернализирующих психические состояния. То, что сейчас почти повсеместно принимается за стандартную историю действия и его объяснение, было позицией меньшинства и широко расценивалось как явно ошибочная точка зрения.

Содержание «Действий, причин и причин» знакомо многим. В нем Дэвидсон называет объяснения действий мотивами действия агента «рационализациями» (1963/1980a, 3) и защищает два основных утверждения о рационализациях. Что касается первого утверждения (C1), Дэвидсон утверждает, что основной причиной действия является пара убеждений и про-установок, направленная на действие или результат, которые удовлетворяют определенному описанию (1963/1980a, 5). В рационализациях упоминается один или оба компонента первичной причины. Второе утверждение (C2) касается объяснительной роли причин (1963/1980а, 12). Дэвидсон утверждает, что отношения между причинами и действиями отражают ту же модель, которую мы наблюдаем в причинных объяснениях. Если возникновение первичной причины не является причиной действия, нам трудно объяснить разницу между тем, когда агент имеет в виду причину для действия, которая на самом деле не объясняет, почему он действует так, как он действует, и случаями, когда агент имеет причина действия, которая объясняет, почему она действует именно так. Если мы отказываемся от каузальной роли по причинам, мы можем апеллировать к некоторым причинам агента, в свете которых действие выглядит разумным, но при отсутствии каузальной роли неясно, объясняет ли предполагаемое оправдание действия действие. действия и, следовательно, действительно рационализирует .

Поскольку 2013 год является пятидесятилетием «Действий, причин и причин», вполне уместно, что была опубликована книга с эссе, посвященными темам эссе Дэвидсона и связанных с ним работ. В Reasons and Causes есть очерки как критиков, так и защитников каузализма. Но все авторы, кажется, едины в своей высокой оценке эссе Дэвидсона и его влияния на работу в области философии разума и действия за последние пятьдесят лет. В дальнейшем я буду обсуждать главы под теми заголовками, по которым мне кажется наиболее подходящим сгруппировать их.

1. Как мы сюда попали и куда идем

Сборник начинается с эссе редакторов Джузеппины Д’Оро и Константина Сандиса. Они представляют собой полезную историю дебатов о причинах-объяснениях действия с середины двадцатого века до настоящего времени. Они выделяют три фазы недавних дебатов по поводу причин-объяснений (8).

На первом этапе, до эссе Дэвидсона, консенсус был антикаузалистским. Основное внимание уделяется методологическим вопросам, связанным с нашими объяснительными практиками, а философия действия рассматривается как неотъемлемая часть философии социальных наук.

Дэвидсон открывает вторую фазу. Консенсус является каузальным, а философия действия тесно связана с философией разума. Следовательно, происходит смещение акцента от наших объяснительных практик к акценту на метафизических проблемах, включая ментальную причинность.

Для третьей фазы характерна антикаузалистская реакция. Юмовская концепция причин, с которой часто ассоциируется каузализм, подвергается тщательному анализу, и философия действия сближается с моральной философией.

2. Разум-объяснения и аномальный монизм

В своих работах Даниэль Хатто и Джон Хейл каждый сосредотачиваются на отношениях между объяснением разума Дэвидсоном и аномальным монизмом (1970/1980b). Хатто фокусируется на так называемой проблеме « qua » ментальной каузальности аномального монизма. Он утверждает, что Дэвидсон защищал каузализм, чтобы объяснить «таинственную связь между причинами и действиями» (50). Таким образом, аномальный монизм был принят Дэвидсоном как способ сделать свой каузализм понятным в свете его приверженности пониманию ментального в нормативном и интерпретационистском свете. Такое обязательство требует принятия ментального как нередуктивного.

Хатто утверждает, что у Дэвидсона есть ответ на стандартную критику аномального монизма, а именно, ментальные события qua ментальные эпифеноменальны и действуют только каузально qua физические. Hutto называет этот ответ «Extension Reply». Он утверждает, что ответ на расширение должен быть слабо прочитан, чтобы аномальный монизм был жизнеспособным (50). Но в результате аномальный монизм оказывается непригодным в качестве ответа на проблему таинственной связи из-за номологического характера причинности. Таким образом, аномальный монист сталкивается с явной дилеммой: либо принять редукционистскую метафизику разума и отказаться от нормативного характера объяснений разумом, либо отказаться от каузализма. Хатто указывает на выход между рогами дилеммы и предполагает, что объяснения причин не следует рассматривать наравне с другими типами причинных объяснений, особенно теми, которые предлагаются в естественных науках (64). Однако он допускает, что нам, возможно, в конце концов придется отказаться от каузализма.

Хотя эссе Хатто имеет много достоинств, он стирает различие между концептуальными и онтологическими утверждениями. К сожалению, подобное можно найти во многих разделах философии разума и действия. В то время как Дэвидсон временами не самый ясный писатель, есть места, где он совершенно ясно говорит об обязательствах аномального монизма и о том, как мы должны думать о причинах-объяснениях. Например, Дэвидсон прямо заявил, что рассматривает ментальное как концептуальную, а не онтологическую категорию (19).87/2004, 114). Ментальные понятия не могут быть сведены к физическим понятиям, а «основные понятия этого словаря не могут быть сведены или отнесены строгими законами к словарям физических наук» (там же). С точки зрения установления истины, наши разговоры о разуме и наши разговоры о физическом имеют одних и тех же создателей истины; но ни одна концептуальная область не может быть сведена к другой.

Хайль пытается исправить некоторые распространенные ошибки, которые можно найти в дискуссиях об аномальном монизме в литературе. Он утверждает, что, хотя многие знакомы с аргументами Дэвидсона, «позиция, которую он выдвигает, не совсем понятна» (76). В частности, стандартные вызовы аномальному монизму Дэвидсона со стороны проблемы ментальной каузальности оказались неуместными. Хейл пишет, что «мы были сбиты с толку неудачным первоначальным неверным прочтением Дэвидсона» (86). Во-первых, теория Дэвидсона онтологически не привержена существованию свойств, будь то ментальные или физические, «по крайней мере, не тогда, когда «свойству» дается надежное, онтологически серьезное прочтение» (87). Далее он отмечает, что Дэвидсон предпочитает говорить о ментальных и физических «предикатах» и «описаниях», при этом термин «свойство» используется онтологически дефляционным образом (88).

Как отмечалось выше, ментальное и физическое различие — это просто концептуальное различие. Следовательно, оно не является онтологически глубоким. Супервентность ментального над физическим следует понимать просто как тезис о том, что каждому событию, которому можно дать ментальное описание, можно также дать и физическое описание. Несводимость ментального к физическому — это просто тезис о том, что ментальные описания несводимы к физическим описаниям.

Хайль высоко оценивает стратегию Дэвидсона (при правильном понимании) в конце своего эссе. Хотя он не принимает всех обязательств онтологии Дэвидсона, он предполагает, что структура, которую Дэвидсон предлагает для размышлений о метафизике разума, которая включает концептуальный дуализм в сочетании с онтологическим монизмом, является многообещающей и заслуживает дальнейшего изучения и развития.

3. Причины и объяснение действия

В следующих четырех главах основное внимание уделяется природе причин для действий и последствиям того, как мы должны думать об объяснении действий. Первый из них принадлежит Брайану П. Маклафлину. Маклафлин вторит Джорджу Уилсону (1989) и другим, утверждая, что рационализации не являются каузальными объяснениями, потому что они неустранимо телеологичны (108-109). Причины, по которым действует агент, направлены на достижение целей, и они рационализируют действия в силу целей, на достижение которых они направлены. Кроме того, по мнению Маклафлина, причины, понимаемые как психические состояния, не являются причинами. Они суть диспозиции, а основания диспозиций, утверждает он, являются причинами. Тем не менее, такие объяснения являются каузальными объяснениями, потому что основания, которые являются «реализаторами» диспозиций, к которым мы обращаемся в объяснениях разума, являются причинами (103–106).

Хотя он не признает этого, аргумент Маклафлина основан на противоречивом взгляде на диспозиционные свойства. Во многих других видных работах направленность диспозиций не рассматривается как противоречащая диспозициям (включая конституирующие психические состояния), являющимся каузальными релятами в каузальных процессах, и выступают против необходимости наличия у диспозиций каузальных оснований (см., например, Heil 2003 и 2012 и Martin 2007). Дальнейшее рассмотрение предложения, подобного предложению Маклафлина, представляется целесообразным. Но прогресс потребует более тесного обсуждения философии разума и действия с соответствующими дискуссиями в области онтологии.

Джулия Тэнни и Мария Альварес представляют антипсихологические предложения о причинах для действий. Тэнни в основном фокусируется на нашем языке о причинности и объяснении, стремясь отвергнуть стандартную историю о причинах, объясняющих наши намеренные действия, как ментальные объекты, являющиеся причинами этих действий. Центральным в ее эссе является ее аргумент о том, что наши объяснения с точки зрения причин часто намного богаче, чем простые объяснения с точки зрения пар убеждений и желаний, и они не обладают чертами причинных объяснений, которые можно найти в науках.

Альварес следует за Тэнни в ее отказе от психологизма в отношении практических причин, сосредоточив свое внимание на критике стандартной каузалистской приверженности причинам как ментальным состояниям. В отличие от Тэнни, Альварес хранит молчание по поводу состоятельности любой версии каузализма. Это разочаровывает, поскольку она заканчивает свою книгу 2010 года « Виды причин », оставляя открытым вопрос о том, сможем ли мы сформулировать жизнеспособную антипсихологическую версию каузализма. Я с нетерпением жду ответа Альварес на этот вопрос в ее опубликованной работе.

Альфред Меле защищает каузализм, пытаясь прояснить, какими могут быть причины действий. Он утверждает, что даже если Дэвидсон был неправ в том, что такое причины для действия, каузализм не является несостоятельным (167). Он предлагает дизъюнктивное необходимое условие того, на что следует ссылаться при адекватном объяснении намеренного действия. Он допускает, чтобы причины понимались как объективные покровители, как их принимают Тэнни и Альварес, но он также перечисляет психологические состояния, их нейронные реализаторы и факты о том, во что агент верит, чего желает и т. адекватное объяснение (168). Меле заканчивает повторным рассмотрением вызова Дэвидсона антикаузалистам (см. обсуждение (C2) выше), кратко обсуждая недавний ответ Д’Оро (2007).

4. Разум-объяснения и народная психология

Последние две главы написаны Скоттом Сехоном и Карстеном Штубером. Сехон защищает антикаузальный телеологизм, переходя в наступление. Он утверждает, что каузализм призван дать объяснение здравого психологического взгляда на объяснения причин. Но каузализм и психология здравого смысла сталкиваются, когда дело доходит до обязательств каждого относительно природы разума. Он утверждает, что обязательно, если ментальные состояния вызывают поведение, то они идентичны физическим состояниям. Но ментальные состояния могут существовать и не быть идентичными физическим состояниям. Так что причинность ложна.

Предположим, что Сехон прав в том, что принятие ментальных состояний за тождество с физическими состояниями является онтологическим обязательством каузализма. Некоторых сторонников каузализма может обеспокоить мысль о том, что их излюбленная теория действия может подразумевать такое обязательство. Но, возможно, каузалисты должны последовать примеру Дэвидсона и принять это как онтологическую приверженность каузализму (Buckareff 2012). В любом случае, адекватный ответ Сехону и тем, кто защищает такие взгляды, как его, требует, чтобы каузалисты больше думали о связи между каузализмом и более широкими дебатами о метафизике сознания.

Эссе Штюбера завершает сборник. Он предлагает уникальную защиту каузализма как народно-психологической теории объяснения действия, которая связывает каузализм с теорией симуляции. Таким образом, его защита подчеркивает точку зрения от первого лица и нашу способность к реактивному сочувствию в наших объяснениях причин.

Линия защиты каузализма, представленная Штюбером, предвосхищается в работе Дэвидсона (см. 1963/1980a, 8–9; 2004, 115). Штубер более глубоко исследует то, что мы находим у Дэвидсона, утверждая, что практика предоставления психологических объяснений «связана с нашей способностью к реактивному сочувствию и точкой зрения от первого лица» (211). В частности, с этой точки зрения действия агента становятся понятными благодаря ментальным состояниям агента в момент времени, которые лучше всего понимаются как каузально объясняющие действия агента.

5. Заключение

Редакция этого тома собрала прекрасную подборку статей. Главы стабильно очень хорошие. Любой, кто изучает Дэвидсона, найдет здесь много интересного (особенно эссе Д’Оро и Сандиса, Хатто и Хейла). То же самое относится и к философам, работающим над ментальной каузальностью. Но наибольшую ценность эта книга будет иметь для философов, работающих в области теории действия, особенно для тех, кто занимается дискуссиями о причинах-объяснениях.

ССЫЛКИ

Альварес, М. (2010) Виды причин: очерк философии действия. Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.

Боргини, А. и Уильямс, Н. Э. (2008) Диспозиционная теория возможности. Диалектика, 62, 21-41.

Букарефф, А. (2012) Теоретическая проблема действия для внутриуровневой ментальной каузальности. Вопросы философии, 22, 89-105.

Дэвидсон, Д. (1963/1980а) Действия, причины и причины. В Очерки действий и событий (3-19) . Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.

Дэвидсон, Д. (1970/1980b) Психические события. В Очерки действий и событий (207-227) .