Filosofia de la ciència. Professor: Manuel Campos. Universidad de Barcelona (1997)

LES REPRESENTACIONS

Representació, manera de representar com és el món: és un sistema, una activitat cognitiva, un sistema representatiu del món, un mapa d’aquelles parts del món que interessen a l’individu. Cadascuna de les representacions determina una condició sobre el món, una manera possible de com pot ser.

Significats: contingut, proposició expressada per una representació.

Món: és com el contingut diu o no.

Els animals es representen propietats molt bàsiques i elementals, immediates i properes, tot això per tal de sobreviure. El sistema de creences ens permet representar-nos continguts sobre el món com per exemple la manera con són les lleis científiques (fer ciència és una adaptació més sofisticada dels sistemes representatius dels animals; fer ciència és representar-se relacions més abstractes, com per exemple les causals, ens permet inferir les relacions causals que són maneres de com pot ser el món). Les representacions internes actuen com mapes interns, les externes com mapes externs: llenguatges.

Teoria de la correspondència: una representació es vertadera si el món la satisfà.

La funció principal del llenguatges és la de transmetre informació, creences, i es fa amb oracions que tenen el mateix contingut que les creences que es volen transmetre. Un altre funció dels llenguatges és la de donar ordres, o la de demanar informació. Així no només l’home gaudeix de la possibilitat d’utilitzar un llenguatge, molts animals poden, també, transmetre informació mitjançant crits, balls, postures, etc. Les representacions són unitats que expressen un contingut (oracions del llenguatge, senyals de tràfic). Les fotos i el dibuixos no expressen cap contingut, no diuen res de com és el món. Els noms tampoc. En general de tot allò que no es pot dir que és vertader o fals no són representacions, doncs no expressen cap contingut. Les representacions són particulars dels éssers vivents y serveixen per a mapejar el món, per a representar-lo, i això els permet reaccionar. L’activitat científica va dirigida a fer representacions més amples o abstractes de les que se solen fer amb els sentits. L’activitat científica es destina a crear sistemes de representacions del món que ens permeten moure’ns per ell amb facilitat. Continguts, representacions, significats, maneres de com pot ser el món: una representació és vertadera si la condició que determina sobre el món es satisfà.

CREENÇA I CONEIXEMENTS: CONCEPTE DE CERTESA

Creença: representació interna per dirigir la conducta. De considerar una hipòtesi a creure-la hi ha un grau de compromís (el grau de compromís que hi ha amb la creença de que demà sortirà el Sol es força elevat). El grau de creença depèn de com de justificada estigui la creença. Que siguin vertaderes o falses les creences depèn del contingut que tinguin.

Creença i Saber: per saber una cosa l’has de creure. Saber implica una justificació, un procés de justificació acceptat. Creure + procés de justificació acceptat = saber.

Certesa: té a veure amb el grau de compromís (creure més o menys fortament) en una creença. La certesa és la creença en grau màxim. Un altre manera d’entendre la certesa és la que fa referència a allò que no pot no ser vertader (infal·libilitat). La recerca de la infal·libilitat porta a un camí sense sortida. Ciència no és recerca de la infal·libilitat (la infal·libilitat no és criteri a aplicar), aplicar el criteri de infal·libilitat a la ciència no porta enlloc.

Unes representacions són objectes (frases del diari; paraules, senyals de corba perillosa, etc.), d’altres coses que passen, d’altres estats del cervell. De vegades hi ha representacions de les quals canvia el contingut sense canviï la representació (per exemple: un rellotge ara i un rellotge dintre cinc minuts, el termòmetre). Hi han representacions lingüístiques que són declaratives i n’hi han asseveratives (fer preguntes, donar ordres) a les que no se les pot atribuir un contingut com a les altres (les altres diuen com és el món).

Exercicis:

Són representacions?:

DNI: sí si ho porta la persona corresponent

Senyal de corba perillosa: sí

Multes: tenen més aviat un aspecte d’ordre, petició però també et diu què has fet

Força Barça: és una interjecció; sí té, o pot tenir un contingut

Temperatura d’un termòmetre: sí

Signe d’home al lavabo: sí

Alarma de foc quan no sona: sí, indica que no hi ha foc

Llibre de Gere: sí (diu com és el món); representació d’objectes concrets, estats del món concrets, i el que el llibre diu és el contingut del llibre. Que un llibre sigui o no sigui una representació no té a veure amb que l’entenguem o no, sinó per la informació que la representació transmeti.

Hamlett, La República no són representacions (cap producte artístic ho és). Els llibres són representacions si contenen informació de com és el món de forma explícita o literal com un tracta o un assaig… però mai les novel·les.

TIPUS DE CONTINGUTS

  1. Enunciats del llenguatge.

Els continguts poden tenir una estructura lògica bastant complexa, essent així que hi ha representacions de les quals no tenim clar quin és el seu contingut. Les oracions del tipus “subjecte + predicat” volen dir que l’objecte a que es refereix l’oració te la propietat tal o qual. El contingut són les relacions que mitjançant les quals uneixes els dos objectes (subjecte i predicat). Aquestes poden ser:

  1. afirmacions: “El Pere és a casa seva”. La relació és “estar a”. El Pere ta la propietat (ara) d’estar a casa seva.

  2. negacions: tenen un contingut més complex. “El Pere no és a casa seva”. El Pere no té la propietat d’estar a casa seva.

  3. conjuncions: “El Pere es cansat i és a casa seva”.

  4. disjuncions: “El Pere és cansat o és a casa seva” Són veritat si algun element de la disjunció es vertader

  5. Enunciat condicional: “si el Pere està cansat aleshores és a casa seva”

  6. Enunciats generals: determinen una condició sobre el món però no parlen de cap objecte concret. “Tot hom és a casa”, “Hi ha alguna a classe”

g. Tautologia: representació construïda de tal manera que determina una condició sobre el món que ha d’obtenir (independentment de com sigui el món): independentment de com sigui el món passarà. Així “Plou o no plou” serà vertader, o “tots els gossos són gossos” o avui és dilluns o qualsevol dia de la setmana”

h. Contradicció: determina un contingut que no pot obtenir. “hi ha coloms negres, però cap colom és negre”

i. Enunciats contingents: enunciats la veritat dels quals depèn de com el món és.

j. Necessitat lògica: Es refereix a la necessitat de les tautologies, la de les contradiccions, o de les contingents.

k. Necessitat natural:

Exemples:

Ganaron la batalla pero perdieron la guerra.. Contradictori

Perdió pero ganó: Assertiva. Tautologia.

– Hi seré quan hi arribi: Assertiva. Tautologia.

– Sé que no puc deixar de fumar, però ho faré. Assertiva, contradictòria.

– Et poso sucre al cafè? No assertiva (és pregunta).

– Aquest problema requereix déu respostes diferents: Assertiva, contingent.

l. Conseqüència Lògica: Un enunciat és conseqüència lògica d’un altre si i sols si el contingut del 2on obté, aleshores el contingut 1er ha d’obtenir, independentment de com sigui el món.

Ex: Tots els homes són mortals, Sòcrates és un home |= Sòcrtes és mortal

SABER I CERTESA

Tenim un sistema de creences. Quan una creença és saber i quan no ho és?

Per que una creença sigui saber la persona que la creu ha de tenir certesa sobre la seva creença (que tingui justificació interna de la veritat d’aquesta creença, que és incorregible).

Descartes va igualar certesa i indubitabilitat, això es podia determinar interiorment: era un mètode que garantia la infal·libilitat.

Els empiristes anglesos: podem dubtar d’allò extern però de les nostres representacions mentals (idees) no, només d’això podem estar segurs,.

Sobre la indubitabilitat el problema és que no és un bon criteri de cara a la veritat.

Perquè una creença sigui saber,1er s’ha de creure, i hi ha d’haver alguna justificació. El problema està en donar les justificacions.

També podem entendre el saber com la manera d’actuar d’un ratolí que té un tros de formatge al davant, i sap que el que té davant és formatge.

1) Una negació d’una contradicció:

a) és contingent.

b) és una tautologia.

2) La negació d’un enunciat contingent fals:

a) és una contradicció.

b) és un enunciat contingent vertader*

c) és una tautologia.

3) Un enunciat que tothom en el món creu que és vertader:

a) hauria de ser vertader.

b) hauria de ser fals.

c) podria ser vertader o fals.*

4) Un enunciat fals:

a) ningú podria creure que és vertader.

b) no podria ser veritat per a ningú.*

c) podria ser sabut que és vertader per a algú

5) Un enunciat que ningú no té cap raó per pensar que és vertader i és vertader:

a) algú pot creure que és fals.*

b) algú pot creure que és vertader.

c) algú pot saber que és fals.

6)Un enunciat que no saben que és vertader

a) hem de creure que és fals

b) hem de saber que és fals

c) podem no saber que és fals.*

7) Un enunciat contingent

a) l’enunciat és vertader

b) l’enunciat és fals

c) El Joan sap que l’enunciat és fals

d) El Joan sap que l’enunciat és vertader

e) El Joan creu que l’enunciat és V i el Pere creu que és fals* (No contradictori)

f) El Joan sap que l’anunciat és V i el Pere sap que és fals

8) L’Enunciat és contradictori:

a) No

b) Sí

c) V

d) F

e)V

f)No

9) La negació de “Tothom és a casa” és “: Algú no és casa”

10) La negació de “No hi ha ningú a casa” es: “Hi ha algú a casa”

11)Enunciat que creu que és V però no pot dir que sap que és V:

Dios existe” o “Dios no existe

12) Enunciat que no sabem ni si és V ni si és F:

Deu existeix”

13) Enunciat que podem creure que és V però saben que és F:

No n’hi ha cap

14) Un enunciat que no sigui una tautologia o definició però del que estiguem segurs que és V

Ex: El Sol sortirà demà (tenim certesa absoluta, màxima).

CONSEQÜÈNCIA LÒGICA

Una premissa + una conclusió: si la premissa és V, la conclusió és V.

1) Els homes són mortals |=Vidal Quadres és un home ? > No es conseqüència lògica

2) Els homes son mortals |=Si Vidal Quadres és home és mortal ? > Sí és conseq. lògica

3) Tots els coloms són negres |=Pepito, el colom, és negre ? > sí és consq. lògica

4) Tots els coloms són negres |=Cap colom és blanc > sí és conseq. lògica

5) Tots els coloms són negres |=Tots els coloms que no són negres són blancs > sí és conseq. lògica

6) Avui és dimarts i plou |= Plou Si

7) O avui és dimarts o plou |=Plou > No és conseq. lògica

b. És dimarts > NO

c. és dimarts i plou > NO

d. Si no plou és dimarts >Sí

8) Cap cosa negra és blanca > tautologia

Les tautologies sempre són conseqüència lògica de qualsevol cosa.

D’ una contradicció és conseqüència lògica qualsevol cosa.

JUSTIFICACIÓ

Justificació: processos que és fan servir per a justificar creences.

Els processos poden ser Deductius i Inductius ( aquestos últims són els què fan servir les ciències)

Un argument deductiu és aquell en què s’utilitzen unes premisses què donen conclusions que són conseqüència lògica (hi ha la necessitat que les conclusions siguin vertaderes si les premisses ho són)

Ex: Plou i fa Sol |=

  1. Plou ? >Sí

  2. Fa Sol ? >Sí

En els arguments deductius es fan servir unes regles.

Exemple: {Tot P és a Q, a és P} |= a és Q

{Tots els homes són mortals, Sòcrates és un home} |= Sòcrates és mortal

Un argument deductiu és vàlid si la conclusió és conseqüència lògica de les premisses (si no hi ha errors en l’aplicació de les regles).

Si les premisses son V, i com que la conseqüència serà una conseq. lògica, la conclusió serà V

Que una conclusió sigui V no vol dir que les premisses ho siguin (pot haver una falsa).

Pot haver premisses falses, deducció valida i conclusió vertadera:

Ex: {Tots els humans són homes (no dones), Sòcrates és humà} |= Sòcrates és home

JUSTIFICACIÓ

Sí un argument deductiu és vàlid, i les premisses són V, es garanteix la veritat de la conclusió.

Creences justificades i vertaderes + deducció vàlida = concl. verd. i justificada

Un argument vàlid amb una premissa injustificada: és la conclusió falsa?

No, doncs pot ser V.

Un argument vàlid amb una premissa injustificada: és la conclusió injustificada?

No, doncs por ser V.

Un argument amb premisses justificades + una connexió no apropiada entre premisses i conclusió: serà V la conclusió?

Pot ser-ho i pot no ser-ho

Un argument deductivament vàlid + premisses justificades: és V la conclusió?

No té perquè ser-ho

Procediments que fem servir per creure coses. Justificacions deductives: creences justificades + procés deductiu + creença final justificada.

Arguments vàlids + premisses justificades: la conclusió no te per què ser vertadera ni falsa; és justificada la conclusió?

Un argument amb premisses vertaderes + conclusió vertadera: és vàlid?

no es pot dir, ni tampoc que sigui invàlid.

Un argument amb una premissa falsa però la conclusió vertadera: com és l’argument?

no es pot dir

Un argument amb totes les premisses vertaderes i la conclusió falsa: és vàlid?

No

Un argument amb premisses falses i conclusió falsa: és vàlid?

No es pot dir.

Un argument vàlid amb conclusió falsa, les premisses són:

a) totes vertaderes:

b) no totes vertaderes:*

c) no es pot dir:

Un argument vàlid amb premisses vertaderes: la conclusió es vertadera?

Un argument vàlid amb una conclusió vertadera: les premisses són:

a) no es pot dir: *

b) no totes vertaderes:

c) totes vertaderes:

Un argument vàlid amb una premissa falsa: la conclusió és:

a) vertadera

c) falsa

d) no es pot dir:*

Són vàlids aquest arguments:

a) {Avui és dimarts}|= Avui és dimarts: és un argument vàlid però no es pot fer servir per a justificar la conclusió

b) {Avui és dimarts o avui és dimecres}|=Avui és dimarts: argument invàlid. No es pot fer servir per a justificar la conclusió

c) {Avui és dimarts i plou}|= Avui és dimarts: argument vàlid. No es pot fer servir per justificar la conclusió

d) {Avui és dimarts i avui no és dimarts}|= Plou o no plou: argument vàlid perquè la conclusió és una tautologia i la premissa una contradicció. No es pot fer servir per a justificar la conclusió.

e) {Avui és dimarts} |= Plou o no plou: argument vàlid. No es pot fer servir per justificar la conclusió. La conclusió és una tautologia.

JUSTIFICACIÓ INDUCTIVA

Amb la justificació deductiva no s’obté gaire informació nova, tota la informació de la conclusió era ja a les premisses. La ciència és increment d’informació. Per a justificar hipòtesis científiques s’utilitza la justificació, l’argumentació inductiva. Inferir coses particulars és argumentar inductivament i això suposa increment d’informació. Com que hi ha increment d’informació, l’argument inductiu no garanteix la plena veritat de la conclusió (de passos concrets a un de general).

(ATENCIÓ: una deducció que te com a proposició una tautologia pot ser utilitzada per justificar la conclusió? Sí, si esta justificada la conclusió. Exemple: {hoy es martes}|= llueve o no llueve.)

L’activitat científica s’inclou dins d’unes activitats representacionals no exclusives de l’home, el context en que s’ha d’entendre l’activitat és biològic (percepcions, llenguatge, representacions,…)

1) aspecte semàntic

2) aspecte epistèmic

L’aspecte semàntic explica en què consisteix una representació, el significat o el contingut. Tracta de representacions com la conseqüència lògica.

L’aspecte epistèmic te a veure a com arribem a certes representacions, te a veure amb els mètodes.

La teoria més raonable sobre l’atribució de veritat és que una representació és vertadera si i només si també ho és el contingut.

Relacions lògiques entre representacions

Conseqüència lògica: una representació és conseqüència lògica d’un altre representació sins el que la premissa fa que sigui vertadera fa que la conseqüència sigui vertadera (sempre en virtut del continguts). La informació de la conclusió és continguda en les premisses.

En referència a allò epistèmic sobre com arribem a tenir creences: sobre el mètode de justificació per tenir creences que si són justificades seran saber. El problema consisteix en dilucidar com es pot passar de hipòtesis a creences. Tenim dos mètodes; mètode deductiu i mètode inductiu.

Mètodes deductius. Qualsevol càlcul que permet, des d’unes premisses, arribar a una conclusió que és conseqüència lògica. Amb aquest mètode, si les premisses són certes la conclusió també ho és (es preserva la veritat). Quan el mètode és vàlid, les premisses estan justificades, poden creure que les conclusions estan justificades (amb unes regles vàlides, amb un mètode vàlid

Exemples: es conclou amb enunciat generals.

MODELS TEÒRICS

FOTOCOPIES (“chapter 2” de 04/10/96): L’herència es pot transmetre per a) l’ADN, b)per certes proteïnes que hi ha a les cèl·lules (eren les dues hipòtesis)

Wotson decidí estudiar l’estructura de l’ADN, doncs hi havia una estructura codificada que transmetia la informació.

La ciència utilitza models a escala, per ordenar,…(model teòric, hipòtesi)

L’objectiu és triar un model davant un fet de la realitat que interessa explicar es necessita un model per tal d’explicar-ho. T’has de preguntar si el model s’acomoda, o no, a les observacions que s’han fet i si no és així el model ha de descartar-se, Un cop triat el model es tracta de convèncer a la gent que treballa en aquest camp per tal de que faci observacions.

Podem trobar dos tipus de models: a) com a models físics (model a escala o simulació rèplica: reprodueix anàlogament mes o menys les propietats) b) com a model teòric.

Són molt diferents: en Wotson va fer servir un model de l’ADN de cartró (en definitiva: coses que tenen aspectes en comú amb les realitats que s’estan estudiant)

Buscar evidències en favor d’una hipòtesi. Un conjunt d’hipòtesis són un model i són condicions sobre el món (maneres de ser del món). Es tracta de comprovar si el món és com diuen les condicions. Del que es tracta és de justificar les hipòtesis, el conjunt de condicions. Mentre ni tries un conjunt d’hipòtesis no creus, no jutges i no et decantes per un. Quan et decideixes per un model, les hipòtesis no són hipòtesis en consideració sinó creences. Com es passa de considerar una hipòtesi o avaluar-la a creure-la? Quantes més evidències hi han sobre una hipòtesis més te la creus i quantes menys en hi han en contra més força guanya.

El saber requereix la creença, que la hipòtesis sigui certa o que estigui justificada (que el procediment de la justificació sigui correcte).

Models teòrics: són conjunts de condicions sobre el món, i son els continguts de les creences, són els continguts de les representacions concretes.

EXEMPLES D’HIPÒTESIS.

1) Hi ha un exemple que no tenim.

2)Les tortugues de Galapagos van 1250 quilòmetres a posar ous.

Teoria: que l’illa, fa molts any, estava més a prop i amb l’expansió de l’Atlàntic s’allunyà però les tortugues continuen igual. Desprès de l’estudi del genoma es veu que hi han altres espècies que no van a l’illa . Les diferencies entre aquestes espècies i les tortugues són donades segons una distància de 40.000 anys, les diferencies entre els genomes haurien de ser abismals. La hipòtesi que les tortugues han anat allà durant 40.000.000 d’anys suposaria que les tortugues haurien d’haver evolucionat de manera abismal. Com que tenim l’evidència que no hi els esmentats canvis, la hipòtesi és incorrecte.

3)Hipòtesi: l’efecte hivernacle.

Estudi: canvi de temperatura de la Terra.

Uns diuen que és pel monòxid de carboni i uns altres parlen d’una periodicitat (400 anys): en l’últim cas es fa una simulació per ordinador.

Dades: augments de temperatura molt forts als anys 80

Hipòtesis alternatives: totes les hipòtesis són compatibles amb els coneixements que es tenen: no es pot decidir.

4) Experiments crucials per decidir entre dues teories rivals.

Els resultats dels dos models són incompatibles per la qual cosa hi ha que descartar una teoria.

Atacs d’unes bactèries per part d’uns virus.

Bacteris: són capaços d’oposar resistència i creen defenses: les crea un virus o són atzaroses? Aquestes són les dues hipòtesis.

Bacteris injectats amb virus.

Veure d’entre diferents cultius quant trigaven en mudar. Es produirien mutacions al mateix temps si la resistència era creada pels virus. Si no, és que eren atzaroses. El que es va veure era que les diferències eren molt grans (unes es desenvolupaven abans que altres). La conclusió era que la resistència era per atzar.

Exemple 2.1. Degut a la gravitació i a l’alineament de la Terra amb altres dos cossos estel·lars, des de la Terra es reben ondes de llum del objecte més allunyat que, passant per enmig del altre, arribarien produint l’efecte òptic de fer veure que el objecte més allunyat és un anell del més proper. Tot això per la gravitació del planeta més proper.

Una hipòtesi alternativa és que fora una supernova.

Quin és l’aspecte del món que s’estudia? L’anella perquè és una dada observacional. L’aspecte del món que s’estudia és l’influencia del camps gravitatoris sobre els raigs de llum captats des de la Terra.

Hipòtesis en joc o teories: que la gravitació o camp gravitatori afecta a les ones de ràdio i de llum.

Dades observacionals: l’anella i un cos intermedi.

Confirmació de la hipòtesi per les dades obtingudes.

Quina és la hipòtesi alternativa? Que fos una supernova

2.3. Transferència de memòria.

La memòria s’emmagatzema al cervell per productes químics.

Es dissenya un experiment que consistia en fer aprendre una rutina a part d’unes rates (prémer una palanca i la rutina trigava unes 24 hores). Es tritura el seu cervell i es fa un concentrat de la pasta obtinguda que s’injecta a altres rates. Resulta que les injectades van aprendre la rutina només en tres hores i les no injectades en 25.

Quin és l’aspecte del món que s’estudia? La memòria es una cosa que s’emmagatzema químicament o no.

Quina és la hipòtesi a contrastar? Que la memòria s’emmagatzema en productes químics

Quina va ser la predicció? Que es permetés transmetre la informació i que uns altre individus rebessin la informació sense haver-la après.

Dades observacionals? La diferència enorme de temps.

S’ha de descartar la hipòtesi segons les dades observacionals? No perquè coincideixen amb lo previst.

2.4 Es parla de la idea de que l’Antàrtida sempre ha estat amb les mateixes dades climàtiques; però una teoria diu que no és així donat que hi ha fòssils de plantes.

Aspecte de la realitat que es tracte: les condicions climàtiques de l’Antàrtida (si són les mateixes ara que abans)

Hipòtesis: a) el clima és constant, b) el clima ha variat.

Dades que s’han fet servir u observacionals: són les plantes fossilitzades (no hi hagut experiment)

Quina hipòtesi és eliminada per les dades? No hi hagut canvi de clima a l’Antàrtida.

2.5. L’extinció de les espècies es produí per un escalfament de l’atmosfera. Explicació es pensa que la caiguda d’un meteorit la va provocar. Es pensa que ser així 1) perquè el meteorit va caure en un lloc ric en carboni i pel fet de caure exactament en aquest lloc es va evaporar el biòxid de carboni (es produí així l’efecte hivernacle durant molts anys i s’extingiren les espècies)

L’experiment és una construcció d’una superfície rica en carboni que calia bombardejar. El resultat es que hi ha una important evaporació de biòxid de carboni. Aquest experiment ha estat criticat per:

  1. ser un cas o situació poc probable com és el fet que un meteorit caigués en una superfície rica en monòxid de carboni.

  2. es necessiten més dades sobre com reacciona l’atmosfera amb un impacte d’aquesta mena.

Aspecte del món del que tracte el cas: l’extinció de les espècies.

Hipòtesi que s’avança, explicació que es dona: impacte d’un meteorit en una superfície rica en carboni amb escalfament i efecte hivernacle.

Què es fa servir en favor de la hipòtesi? Es construeix un model a escala (experiment) pensant que el model te suficients analogies amb la realitat.

Conclusió de l’experiment: les dades són a favor. Les emissions de CO2, a escala, són suficients per crear un efecte hivernacle que produís l’extinció de les espècies.

Crítiques: que és molt improbable que la situació descrita es produís.

2.7. La hipòtesi és l’extinció de les espècies però no pel escalfament sinó per refredament. Aquí no es qüestiona que l’extinció hagi estat causada per la caiguda d’un meteorit. L’explicació de l’extinció és el refredament de l’atmosfera. El meteorit al caure provocà un núvol de pols què impedí que durant mesos arribessin els raigs de Sol a la Terra i van baixar les temperatures.

Evidència a favor de la teoria: s’ha trobat què, en l’època que caigué el meteorit hi havia grans quantitats d’iridi, així com és cert que hi havia grans quantitats de quars fracturat, fractures aquestes són inexplicables en termes d’un altre impacte produït per fenòmens terrestres.

Aspecte del món que s’estudia: extinció de les espècies.

Dades observacionals: les troballes al registre geològic d’iridi i de quars.

Hipòtesi. Meteorit que al caure produeix un núvol de pols que impedeix arribar a la Terra els raigs solars.

Predicció: si el meteorit era ric en iridi ho seria el núvol i acabaria en el registre geològic i el quars s’hauria fracturat d’una manera molt espectacular. Les dades observacionals així ho mostren. Totes les observacions i les dades estaven conformes amb la hipòtesi però no li donem el caràcter de irrefutable.

El pas 5: te la finalitat d’eliminar hipòtesis.

El pas 6: no serveix per eliminar una hipòtesi. Podem veure que la hipòtesi és plausible amb les dades obtingudes, però no és la única (hi ha hipòtesis alternatives que també ho poden explicar) S’acaba creien que la hipòtesi és certa.

2.6 Es qüestiona un element de la teoria de l’evolució de Darwin. A) producció a l’atzar de mutacions, b) fixació de mutacions que suposen un avantatge per a l’individu. Hi ha gent que diu que certs factors poden influir en les mutacions i no es produeixen a l’atzar. Contrastarem el model darwinià amb cultius bacterians amb lactosa (la presència de lactosa influeix als cultius).

Aspecte del món que s’estudia: si hi ha elements que afavoreixen o influeixen o no en les mutacions.

Hipòtesi: la de Darwin (mutacions a l’atzar) o la de Lamarck (hi ha elements que influeixen)

Prediccions que es derivarien: que si ha mutacions són independents de la lactosa.

Dades observacionals en els cultius: que la lactosa produeix canvis en les mutacions.

L a teoria de Darwin no passa el pas 5.

  1. Interessa contrastar dues hipòtesis sobre l’expansió de l’Univers.

El que esta clar es que las galàxies es separen. Hi ha dues explicacions de com ha passat.

  1. El big-ban: a l’inici tota la matèria era a un punt i es va estenent a poc a poc

  2. Estat estacionari: mentre les galàxies en van separant nova matèria es va creant i omplint els buits per la qual cosa la densitat de matèria es manté constant.

S’han fet observacions que han permès calibrar la densitat de la matèria a galàxies llunyanes. Si la teoria del Big-Bang fos certa la densitat de la matèria disminuiria, si ho fos la 2 la densitat de la matèria seria la mateixa.

Aspecte del món que s’estudia en aquest cas: l’expansió de l’Univers i si afecta o no a la densitat de la matèria.

Hipòtesi 1: Big-Bang, la densitat de la matèria disminueix.

Hipòtesi 2: estat estacionari, la densitat de la matèria es manté constant

Dades observacionals: Que disminueix la densitat de la matèria. Queda refutada la teoria de l’estat estacionari.

  1. Quina és la força que manté unides les galàxies.

Respostes tradicionals: la força de la gravetat.

Si això fos cert es podran calcular els moviments dels estels dins la La Galàxia. S’ha pogut comprovar que els estels es mouen més ràpid que com ho farien pensant que és la força de la gravetat allò que els manté units. Això causà sorpresa. No hi ha alternativa a la força de la gravetat.

Aspecte del món que s’estudia: quina és la força que manté unides les galàxies.

Dades observacionals: les galàxies es mouen molt més ràpid que si estiguessin unides per la força de la gravetat.

Hipòtesis contrastada: la força de la gravetat és la que manté unides les galàxies.

Predicció: que els estels es mouen de certa manera i a certa velocitat . El que es veu es que es mouen a més velocitat (el pas 5 elimina la hipòtesi)

2.10. Una estructura formada per galàxies semblant a un mur enorme. L’existència del mur sembla indicar que l’estructura de l’Univers no és tan uniforme com es creu tradicionalment. Després del Big-ban va haver-hi una expansió uniforme de matèria. L’estructura de l’Univers sembla indicar que l’expansió no es produí de manera uniforme.

Aspecte del món: estructura de l’Univers i la distribució de la matèria.

Hipòtesi que contrastem: desprès del Big-Bang va haver una distribució uniforme de matèria.

Dades observacionals: mur de galàxies amb espais buits. Per el pas 5 la hipòtesi inicial queda eliminada.

2.11. Ones gravitatòries. Una massa gran que gira ha d’emetre ones gravitatòries que viatgen a la velocitat de la llum i que no s’haurien detectat fins ara. S’ha vist recentment una estructura formada per un estel que emet ones de ràdio i que gira al voltant d’un forat negre. Segons la teoria d’Einstein és un sistema que hauria d’emetre ones gravitatòries. Com es detecten les ones gravitatòries? La emissió d’ones gravitatòries suposa un desgast d’energia per part del sistema i l’estel cada cop hauria de donar voltes més lentament.

Aspecte del món: l’existència d’ones gravitatòries.

Hipòtesi: que una massa gran que gira ha d’emetre ones gravitatòries.

Predicció: Que cada cap hauria de girar més lentament.

Dades observacionals: les ones de ràdio que emet l’estel i que ens indiquen que aquest es mou cada cop més lentament. Supera el pas 5.

2.12. Esbrinar l’origen d’un grup de cometes que tenen òrbites curtes i ràpides; llargues i lentes.

Hipòtesi: els cometes provenien d’un núvol a l’extrem del sistema solar i, atrets per planetes grans, prenien aquesta forma. Mitjançant simulació d’ordinador s’ha calculat quina mena d’òrbites tindrien si fossin atrets pels planetes grans. Les òrbites predites en la simulació no coincideixen amb les òrbites de la realitat. Es va simular amb un altre cinta de cometes a prop de Neptú que sí va donar les prediccions. Així aquests últims cometes sí són atrets.

Aspecte del món: l’origen dels cometes que tenen un cert tipus d’òrbita.

Hipòtesis que s’originen al Núvol d’Or o que vinguessin d’una cinta de cometes a prop de Neptú.

Contrastació?: sí, per simulació i unes observacions.

Prediccions: els cometes del Núvol d’Or tindrien òrbites incompatibles amb les reals. Els cometes del cinturó de Neptú formen òrbites més assemblades a les dades observacionals obtingudes per ordinador. S’elimina la hipòtesi que l’origen és el Núvol d’Or. Es quedem a la hipòtesi del origen proper a Neptú.

2.2. Predominen femelles més grosses que mascles en determinades espècies: aquelles que ponen més d’un ou. La idea es que quant més grans són més ous posen. Triem espècies molt semblants i en algunes es dona un número de posta d’òvuls fix i un altra que posen un número d’òvuls variable. Les femelles d’ous variables haurien de ser més grans que no pas els mascles. El que s’ha vist es que no hi ha diferenciació suficient entre les femelles de posta fixa i les de posta variable. Això indica que no és aquesta la raó fonamental de la mida de les femelles.

Aspecte del món: quina és la raó per la qual les femelles que posen molts ous siguin més grans que els mascles.

Explicació: que quants més ous posa més gran és que el mascle.

Predicció: que en espècies similars que només difereixin en la posta, fixa i variable, la diferenciació de mida entre mascles i femelles tindria que ser més gran en el cas de les espècies de posta variable.

Dades observacionals: que no hi ha una relació directa en una proporció suficient. El pas 5 elimina aquesta teoria darwinista i la hipòtesis és descartada.

CIÈNCIA MARGINAL

Les ciències marginals proposen un model determinat de com és el món i sobre les seves prediccions pretenen que estigui d’acord amb les dades observacionals. Però que passa quan el sotmès al programa de contrastació és el de Gere? El que sol passar es que a) les hipòtesis són descartades perquè no coincideixen amb les nostres dades, b) que el model teòric proposat no quedi contrastat perquè n’hi d’altres que ho expliquen de manera més satisfactòria. Però aquest model no es pot acceptar definitivament, però hi ha la possibilitat de que dades observacionals futures facin que sigui acceptable. La manera d’eliminar un model teòric qualsevol és que es fan prediccions que no es compleixen.

Exemple del psicoanàlisi de Freud

A la ment hi ha una part inconscient de la qual no podem parlar, un altre conscient accessible i una conscient no accessible però que amb esforços sí es pot. Hi ha una divisió de la ment en tres parts:

  1. id, allò: format per desitjós primaris d’origen biològic la satisfacció del quals produeix plaer.

  2. super-ego: regles morals (conscient).

  3. ego: equilibra la pressió de l’id i el super-ego.

Teoria de Freud sobre l’evolució dels individus des de la infantesa: s’estableix un lligam molt fort amb el progenitor de sexe contrari. El nen projecta sentiments que té no només en els progenitors sinó també en objectes, i el resultat de la projecció és la realització d’unes activitats (pors,…) Segons Freud els conflictes es poden resoldre si surten a la llum i són reconeguts per l’individu.

Exemple de l’astrologia

El Gere examina unes prediccions. Les prediccions de l’astrologia son vagues i múltiples. El Gere diu que hi ha hipòtesi més fiables .

Exemple del vident

Hipòtesi: els vidents tenen una capacitat d’endevinar el futur.

Predicció: les prediccions del vidents es compleixen.

Una vident va predir, entre altres coses, que el Kennedy seria assassinat. Els vidents fan prediccions molt concretes (no com els astròlegs) i hi fan moltes. No podem pensar que la predicció de l’assassinat de Kennedy és una evidència perquè la vident ho va predir. En realitat va fer moltes més prediccions que no es van complir i un cas concret no ens serveix de prova.

Exemple del Triangle de les Bermudes

L’any 45 uns bombarders van desaparèixer però es conserven uns missatges que ells enviaren. Un d’aquests missatges diu: “no ens seguiu, semblen extraterrestres”. Temps després un tal B, afeccionat del tema OVNI va fer una teoria: en una foto des d’un satèl·lit s’observa un objecte que sembla un avió congelat, cap avall, a l’espai. L’explicació que dona B es que els bombarders, mentre bombardejaven, varen espantar un OVNI que era dins el mar i en sortir de l’aigua provocà certs efectes que van fer que un bombarder es congelés.

Hipòtesi alternativa: el que va passar es que els bombarders es van perdre anant a parar a Groenlàndia.: Com explica aquesta hipòtesi la foto del bombarder congelat cap avall?

Aspecte de la realitat: desaparició d’uns bombarders l’any 45.

Hipòtesi: succió d’aigua que fa que el avió desaparegui.

Dades observacionals: el missatge gravat, la foto de l’avió. La hipòtesis de B explica les dues coses.

Predicció: la de B és una teoria que explica les dades i com no hi ha predicció no arribem al pas 5. Hi ha problemes en el pas 5 perquè la foto es suposada i pot ser que no sigui un avió congelat: les dades observacionals són molt vagues.

Exemple de l’anàlisi transaccional

Basat en una teoria sobre l’estructura de la ment humana segons la qual es divideix en tres parts (infant, pare, adult) que equivalen a l’id, (l’allò), el super-ego i l’ego. Hi ha informes que fan servir l’anàlisi transaccional que expliquen situacions on el terapeuta entrevista dues persones i intenta explicar alguna mena de conflictes i per què no s’entenen.

Conclusió dels terapeutes: normalment es veu que la parella es beneficia de la teràpia doncs des de que tenen lloc les dues persones son més joioses i es comuniquen millor.

Aspecte del món que es tracta: quina és l’estructura de la ment humana en tant que creadora de conflictes entre persones.

Hipòtesi: depèn de quina part de les 3 sigui la que domina la persona serà d’una manera o d’un altra. L’acció del terapeuta pot influir en que predomini una part sobre l’altre.

Predicció: que domini la part adulta de la ment i solucionar el conflicte.

Dades observacionals: que la relació de la parella millora

Pas 6: Hi ha un altre explicació que no utilitzi la divisió de la ment en tres parts: sí: “parlant la gent s’entén”

Exemple del crack

Quan es produí el crack del 29 de la borsa un economista va dir que ja va predir això. Però ja ho venia preveient des de l’any 21 per a l’any següent i al final succeí.

Hipòtesi: el model econòmic d’aquest home que cada any preveia un crack.

Predicció: l’any que ve hi haurà un crack. El seu model no serveix perquè està falsejat des de l’any 21. El pas 5 l’elimina:

Exemple de l’horòscop

La gent d’Aquari té un caràcter científic (els hi agrada) però excèntric. Ho foren Copèrnic, Galileu, Edison, …

Hipòtesi: la teoria astrològica en general i en particular la de que la gent d’Aquari té un caràcter científic però excèntric.

Aspecte del món: si ha influencia del astres sobre el món.

Dades: Copèrnic, Galileu, Edison,…

Hi ha concordança: Sí. Però també hi ha exemples de gent que són Aquari i que no són científiques ni excèntrics.

Exemple sobre el poder de les piràmides

Una dona amb problemes a la pell i a la cara cria que es curaria si es tirava un gerro d’aigua amb sabó a la cara per sobra una piràmide al mati i a la nit tot i que era una senyora que es posava molt maquillatge.

Hipòtesi: poders especials de les piràmides.

Predicció: el poder de la piràmide influiria en l’aigua donant-li propietats positives per la pell.

Dades: la pell es cura.

Hipòtesi alternativa: no posar-se més maquillatge.

Aspecte del món: influencia de la piràmide

Exemple sobre la reencarnació

l’amo dels apunts no va anar a classe

Exemple de la tectònica de plaques

El model estàndard fins els anys 50 diu que l’estructura actual de la superfície de la Terra era conseqüència d’un procés de refredament per el qual es va refredar i es va encongir. Les forces més importants d’aquest model eren les verticals. Però tant la similitud de les costes de sud-americana i sud-africana com la presència d’animals i plantes iguals a ambdues costes eren difícils d’explicar per aquest model.

L’any 1915 es proposà un model diferent de l’estructura de la superfície de la Terra: proposava que, acceptant allò del refredament, també van haver moviments horitzontals que disgregaven els continents. Això explicava les similituds de les esmentades costes. Però no donava cap explicació de com es produí el moviment horitzontal. El fet de no poder explicar això últim i certes coses més era suficient per a que no fos considerat un model indicat per a la geologia.

Una de les coses que influeixen en favor del segon model fou conseqüència d’experiments sobre la radioactivitat: que la radioactivitat interna de la Terra produí els moviments horitzontals. Però inclòs amb això no va haver-hi prou per a creure en aquest model .

Un altre conjunt d’evidències va sorgir als anys 50: al centre del oceans Pacífic i Atlàntic hi ha una enorme serralada amb una depressió central amb la temperatura molt més alta que a la resta de l’oceà. Una tercera evidència fou la presència de franges magnètiques al fons. La radioactivitat de la Terra escalfava certes zones i d’aquí la forma de serralada.

MODELS ESTADÍSTICS

Tenen un paper important per a la ciència (psicologia, medicina, sociologia, etc.). Es suposa que són apropiats per representar aspectes de la realitat que interessen a cadascuna de les ciències. No són entrevistes de tots els individus sinó d’una mostra per prendre un model. Les dades obtingudes a la mostra es prenen com a mostra d’hipòtesi. El pas de “dades de la mostra” al “model estadístic” és el que veurem.

Per avaluar hipòtesis causals la millor manera de fer-ho es fer-ho a nivell dels components (un model microfísic, microscopi en que es vegi la relació directa dels components). Però hi qüestions en que l’escàs coneixement de la matèria no ho permet i es fa un estudi estadístic: avaluar hipòtesis causals mitjançant models estadístics.

Elements d’un estudi estadístic:

  1. aspecte del món en que l’estudi estadístic s’interessa: Els models estadístics sempre s’interessen per “poblacions” (“grups de…”), i dels subjectes de la població interessen algunes propietats (tenir o no tenir treball, ser de color verd o vermell, …aspectes del món)

  2. Mostra: els models estadístics estan fets sobre la base de mostres (individus seleccionats) El mètode de selecció és molt important i és un procés concret (trucar per telèfon, …) seria com les dades observacionals del model del Gere.

  3. Model estadístic: model de població que es proposa.

  4. Una sèrie de regles: Com ha de ser la mostra? Ens assegurem que l’evidència que fem servir és bona per a les hipòtesis que estem postulant.

Conceptes bàsics:

Presencia en els individus d’una propietat: interessa la proporció o percentatge d’individus que tenen la propietat. (percentatge de dones que treballen o que no) hi ha una propietat general (ocupació) o variable. Aquesta variable pot tenir certs valor (a. treballar, b. no treballar). Tot individu de la població ha de tenir una de les propietats o valors y cada valor exclou l’altre (cap element pot tenir els dos valors). Els valors han d’estar clars, s’han de discernir amb criteris clars per determinar per determinar quin valor correspon a cada individu.

Exemple: boles a un gerro.

variable: color

valor: diferents colors

Una distribució possible seria:

20% verd

25% vermell

determinar quin percentatge “x” te el valor “v” i

5% negre

quin percentatge “y” te el valor “r”

50% blanc

Correlacions: Per a que puguem parlar de correlacions hem de tenir dos variables (correlacions entre dos variables): Un tant per cent de la classe són astròlegs. Sobre l’encert de respostes a un examen cal veure:

a: l’origen de la resposta (si és d’un astròleg o no)

  1. encert en la resposta

  2. Població = Respostes

encerts

no encerts

no astròlegs

encerts

no encerts

astròlegs

Hi ha correlació positiva quan dos propietats tendeixen a anar juntes: no ser astròleg i encertar la pregunta.

Hi ha correlació negativa quan dues propietats tendeixen a no anar juntes: ser astròleg i no encertar la pregunta.

Mesurar la força de la correlació: és la resta dels percentatges.

La força de la correlació entre ser astròleg i encertar és:

25%

-75% =

-50%

astròlegs que encerten

astròlegs que no encerten

correlació negativa

La força de la correlació entre no ser astròleg i encertar és:

75%

-25% =

50%

no astròlegs que encerten

no astròlegs que no encerten

correlació positiva

Les propietats venen agrupades:

variable: color

valor: diferents colors

variable: si treballen

valor: treballen i no treballen

encert

grau d’encert: valors

no encert

variable

astròleg

qui dóna la resposta vertadera

no astròleg

Cada element de la població només pot tenir un valor i només un per cada variable.

Cada element de la població ha de tenir algun valor

S’han de descartar les ambigüitats: que quedin clars els objectes

DISTRIBUCIONS

S’utilitzen per estudis estadístics. La distribució dona la proporció d’elements de la població que tenen un dels valors. Les distribucions es representen per rectangles.

boles vermelles 25%

boles verdes 25%

boles negres 50%

Sobre varies distribucions varies variables.

Exemple: dones de entre vint i trenta anys que treballen (una distribució). De l’exemple dels astròlegs la distribució que ens interessava era si eren astròlegs o no.

Exemple: un examen d’una sola pregunta.

Població. Cent respostes.

Si qui respon és astròleg o no.

Encerta

no Encerta

A1

  15

                          45

no A

  30

10

  1. Valor de la variable “A”: P(A)= 60/100, i de la “no A” P(no A)= 40/100

  2. Astròlegs que encerten: P(E/A)=15/60

  3. Proporció d’astròlegs o no astròlegs (el total de la població): P(A o no A)=100/100

  4. P(A o E)= P(A) + P(E) -P(A i E)2= 60/100 + 45/100 – 15/1003 = 90/100

  5. P(A i E)= 15/100=60/100·15/100= P(A)·P(E/A)= 15/100= 45/100·15/45= P(E)·P(A/E)

CORRELACIONS

Com a mínim han d’haver dos variables.

Sobre l’exemple dels astròlegs.

Correlació positiva: si el % d’astròlegs encerta més que la resta en proporció.

Correlació negativa: si el % d’astròlegs encerta menys que la resta en proporció.

Força de la correlació: restar la proporció d’encerts entre els astròlegs de la proporció d’encerts entre els no astròlegs.

Exemple on no hi ha correlació:

E

no E

A

15

15/60= 25%

45

45/60= 75%

no A

10

10/40= 25%

30

30/40= 75%

  1. P(E/A)= 15/60= 25% , P(E/noA)= 10/40= 25% (no hi correlació)

Exemple on sí hi ha correlació:

E

     No E

A

10

                  45

noA

30

15

P(E/A)= 10/55= 18% , P(E/noA)= 30/45= 67%

18%-67%= hi ha una correlació negativa entre ser astròleg i encertar (18/100-67/100).

Manera de representar la proporció: P(A)= 18/55= 0’3272= 32’72/100= 32’72%= 33%

Propietat A

Propietat E

hi ha una correlació entre A i E si P(E/A) = P(E/noA)

Si P(E/A) és més gran o igual llavors hi ha correlació positiva entre A i E, Si P(E/A) és més petit o igual a P(E/noA) llavors hi ha una correlació negativa entre A i E. Si hi ha correlació positiva entre A i E hi ha correlació positiva entre E i A. Així doncs P(A/E) no és igual a P(A/noE). Si “P(A/A) no és igual a P(A/noA)” = “100% no és igual a 0%” es dona la correlació màxima.

petites

grosses

vermell

15

25%

45

75%

verd

10

25%

30

75%

No hi ha correlació

vermell

verd

petites

15 60%

15/25

10 40%

10/25

grosses

45 60%

45/75

30 40%

30/75

No hi ha correlació

RELACIONS CAUSALS ENTRE PROPIETATS

El millor és fer un estudi microscòpic. També es pot fer l’estudi de les hipòtesis estadísticament. Cal distingir entre situacions en que hi ha correlació entre dos propietats i situacions en que hi ha relació causal entre dos propietats.

Supòsit: nens de 1 a 5 anys. Estudiem dos variables: tenir febre o no, tenir taques vermelles o no a la cara.

Supòsit: tenir puces i tenir bona salut (hi ha correlació positiva, la gent pensava que tenir puces era causa de bona salut). Es va estudiar la causa i es va veure que les puces no causaven salut sinó que les puces tendien a anar a gent amb bona salut. Però no hi ha una relació causal com deien els nadius.

La diferència entre la relació causal i la correlació és que les correlacions són simètriques i les relacions causals no ho són (l’excés de velocitat causa accidents, però els accidents no causen la velocitat).

Exercici: les hipòtesis següents són a. distribucions, b. correlacions, c. relacions causals.

  1. la majoria de la gent de les illes té puces. (a)

  2. una proporció més gran de gent de les illes què tenen bona salut te puces que no pas gent que no té bona salut i puces. (b)

puces

no puces

salut

malalt

  1. Tenir puces porta a tenir bona salut (c, la relació causal és falsa)

  2. Tenir bona salut porta a tenir puces (c, la relació és, aquest cop, correcte)

Exemple a: en una enquesta el 43% dels americans d’una església han tingut una “experiència religiosa” definida com a una il·luminació intensa. Entre la gent que no pertany a cap església el 24% han dit que també han tingut una experiència d’aquesta mena. Hi ha una correlació positiva entre pertànyer a una església i tenir aquesta experiència religiosa.

Exemple b: una enquesta entre estudiants universitaris de 1er. L’any 78 el 58% contestaven “sí” a “vols tenir moltes peles?”, mentre que a l’any 68 només un 40% va respondre “sí”.

Correlació: Població: estudiants de 1er del 78 i el 68 ( per qual cosa calen dos variables: valors: (a. any i b. respondre “si” o “no”). Hi ha correlació en la resposta.

Exemple 3: Població: resposta a un examen (100 preguntes/respostes). Els alumnes estan categoritzats per tendències filosòfiques.

  1. Tomistes 40, (20 encerts i 20 errors)

  2. Racionalistes 30, (20 encerts i 10 errors)

  3. Post-moderns 20, (15 encerts i 5 errors)

  4. Marxistes 10 (5 encerts i 5 errors)

t-40

r-30

pm-20

m-10

A4

20

20

15

5

noA

20

10

5

5

  1. No hi ha correlació entre ser tomista i encertar

? P(T/A)= P(A/noA)

? P(A/T)= P(A/noT)

P(A/T)= 20/40= 50%

P(A/noT)= 40/60= 67%

No hi ha igualtat, hi ha una correlació negativa.

  1. Hi ha una correlació entre ser racionalista i encertar?

? P(A/R)= P(A/noR)

? P(R/A)= P(R/noA)

P(A/R)= 20/30= 67%

P(A/noR)= 40/70= 57%

no hi igualtat, hi ha una correlació positiva

  1. Hi ha relació entre ser tomista o racionalista i encertar?

P(A/ToR)= P(A/no(ToR))

P(A/ToR)= 40/70= 57% , correlació negativa

P(A/no(ToR))= 20/30= 67% , correlació positiva.

COM ES FA UN ESTUDI ESTADÍSTIC

Mostra: part de la població de la qual estudiem les propietats (són les dades observacionals de Gere).

Triar una mostra: triar una sèrie d’individus per tal de veure si tenen les propietats que estem estudiant.

Per poder inferir la distribució a la població real necessitem d’uns criteris per poder triar la mostra.

Criteris per triar la mostra

Interessa un criteri per determinar fins a quin punt la mostra és representativa de la població real (que sigui prou semblant).

Primer. Hem de triar un mètode que sigui aleatori (que la mostra sigui aleatòria): la probabilitat de treure un individu amb la propietat “n” ha de ser igual a la proporció d’aquesta propietat en la població en general. Un factor que influeix en l’aleatorietat de la tria és el tema del reemplaçament (és a dir, reemplaçament del 1er). Si la població on s’ha de triar la mostra és petita i es treu in individu sense reemplaçament la població disminueix molt (és molt importat reemplaçar a l’individu cada cop que es fa la tria). Amb el reemplaçament del que es tracta és de mantenir la població total (en poblacions petites). El fet de que la mostra cada cop sigui més gran la fa més fiable. Triar la mostra d’entre totes les mostres possibles (triar una mostra en la qual els individus amb unes determinades propietats tenen las mateixes probabilitats de sortir que si són triats entre el total de la població, per això el que la mostra sigui més gran o més petita afecta). Examinem totes les mostres possibles i mirem els percentatges. Quan més gran sigui la mostra i més mostres possibles tenen un distribució semblant a la població real.

Mostres de grandària 2:

V

(1) (2) (3) (4) (6)

no V

(5) (7) (8) (9) (10)

Tipus de distribució:

La probabilitat que té en treure les boles de dos en dos:

v=100% //que el cent per cent siguin V (de entre les V)

v= 50% //que el 50% siguin V (de entre totes)

v= 0% // que el 0% sigui V (de entre les noV)

La distribució que més ens interessa és la que més s’assembla a la població real

P(V= 100%)= 25/100; és 25% de les mostres possibles tenen una distribució “V V”

P(V= 50%)= 25/100+25/100= 50/100

P(V= 0%)= 25/100-25%

Quantes de entre les mostres possibles, són les que s’assemblen a la població real; sobre les probabilitats de treure un individu: que el percentatge sigui el més assemblat possible entre la mostra i la població real.

Així: P(V=50%)= 50/100 és la que més s’assembla a la població real

 

Grandària de la mostra: 3

Quantes distribucions possibles hi ha?

V= 100%

V

V

V

V=67%

V

noV

V

V=33%

noV

noV

V

V= 0%

noV

noV

noV

P(V=100%)= 53/103=125/1000

V V V= 25·25·25=125 (12,5%)

V V V -125 (53)

P(V=67%)= (125+125+125)/1000=375/1000

V noV V -125 (53)+

=375 (37,5%)

noV V V -125 (53)+

noV noV V -125

P(V=33%)= 375/1000

noV V noV -125

=375 (37,5%)

V noV noV -125

P(V=0%)= 125/1000

noV noV noV -125

=125 (12,5%)

 

Mostres de grandària 3 sense reemplaçament: En el cas de que s’utilitzi reemplaçament és irrellevant la grandària de la mostra perquè calculem proporcions. Quan més gran sigui la mostra menor és el grau de desviació i més fiable és.

Mostres “sense” reemplaçament de grandària 2

V

0 0 0 0 0

noV

0 0 0 0 0

Primer la farem amb reemplaçament:

P(V= 0%)= 25/100

P(V= 50%)= 50/100

P(V= 100%)= 25/100

Sense reemplaçament

P(V= 0%)= 20/90= 5·4/10·90= 22´2% , noV noV

P(V= 50%)= 25/90 +25/90= 50/90= 55’5% , V noV noV V

P(V= 100%)= 20/90= 22’2%

Exemple: una població de 10 boles.

V

0 0 0

noV

0 0 0 0 0 0 0

V

V

V

P(V=100%)

33/103=27/1000

=3%

V

V

noV

P(V=67%)=

63(3·3·7)/1000+3·7·3/1000+7·3·3/1000=189/1000

=19%

V

noV

V

noV

V

V

V

noV

noV

P(V=33%)=

3·7·7/1000+7·7·3/1000+7·3·7/1000=441/1000

=44%

noV

noV

V

noV

V

noV

noV

noV

noV

P(V=0%)=

7·7·7/1000=343/1000

=34%

Tipus de mostres distribucions

Mostres de grandària 3 sense reemplaçament:

mostres possibles de grandària 3: x/10, x/9, x/8= x/720

P(V=100%)= 6 (3·2·1)/720=0’8%

P(V= 67%)= 42(3·2·7)/720+3·7·2/720+7·3·2/720= 126/720= 17%

P(V= 33%)= 3·7·6/720+7·6·3/720+7·3·6/720=378/720= 52%

P(V=0%)= 7·6·5/720= 210/720= 29%

 

La distribució que més s’assembla a la de la població real és la del 33% ( de la població real el 33% eren vermelles: 3 vermelles i 7 no vermelles) i d’entre ambdues (amb i sense reemplaçament 52%) davant un 44% que era el de “amb” reemplaçament:

Amb reemplaçament hi ha menys que tinguin una distribució de 33% vermelles de sense reemplaçament.

Ara estudiarem la presència d’una propietat en una població i veurem la distribució, la correlació i les relacions causals. Això es fa triant mostres de la població i quan més gran sigui la mostra més fiable serà l’estudi. El que es pretén és inferir distribucions de propietats en una població real a partir de la distribució de la mostra. Per exemple: triar 100 habitants de Barcelona i veure que el 55% fuma. Podem concloure que més de meitat de la població de Barcelona fuma? (veieu taules 6.1 i 6.2: marge d’error sense distribució)

6.1

V

40%

noV

60%

Grandària de la mostra: 100

4%0%+-10%=30

20%

60%+-10%=50%

segons la taula 6.2

6.2

50 blaves

20%

60 verdes

24%

140 vermelles

56%

grandària de la mostra: 250

20+-6% blaves

24+-6% verdes

56+-6% vermelles

segons la taula 6.2

Marge d’error pel que fa a les correlacions

Quan hi ha correlació

P(G/V)=65%

V

Petites 175-35%

Grans 325-65%

500

+

noV

Petites 65-65%

Grans 35-35%

100

P(G/V)=35%

Grans/V 70%

Grans/V 60%

V

noV

Pet/noV 45%

Pet/noV 25%

Donat que els intervals no es sobrepassen hi ha correlació

Podem dir que hi ha correlació entre la grandària i el color de les boles

P(G/V)=54%

V

36% 230 boles

270 Grans

500

noV

34% 34 boles

46 Grans

100

P(G/V)=46%

59% 49%

P(G/noV)=54+-5%

V

noV

56% 36%

p(G/noV)=46+-10%

50% segons les taules 6.2 i 6.1

Donat que els intervals sí es sobrepassen no hi ha correlació

Filosofía de la ciencia 2

Temario:

Fenómenos representacionales, diversas formas (discursos sobre ellos)

1) Aspectos semánticos o de carácter lógico. ¿Qué es significar? Distinción entre analítico y sintético. Quine: crítica al empirismo lógico, significado de un término (tiene que ver con la teoría que lo estudia, hay términos que no dependen de la teoría, por ejemplo, significado de términos de clase natural).

2) Temas ontológicos relacionados y centrados es aspectos del mundo. Aspectos del mundo que son comunes a varios tipos de ciencia. Diferencias. Reducción de una teoría a otra. Causalidad. Diferencia entre causalidad y ley (Amstrong, D. Lewis). Reducción de la ciencia. Unificación (todo a propiedades físicas). Ciencias concretas o particulares (matemática, no naturales, lógica, etc.)

3) Temas epistemológicos. ¿Cómo llegamos a creer y a conocer? Comparación entre las teorías del Progreso y el éxito científico. Demarcación entre ciencia y metafísica. El falsacionismo (Popper). Estructura de las revoluciones científicas. Realismo y antirrealismo.

Falta el día 20 de Febrero.

21 de Febrero.

Empirismo

Conocimiento del mundo basado en juicios sobre sensaciones. Juicios sensibles. Se puede dudar de la existencia, no de la sensación. Juicios sobre los contenidos de la mente

Razonamiento ampliativo: a través de observaciones, inferir una ley. De la verdad de las premisas no se puede asegurar la verdad de la conclusión. Estos razonamientos son los que en la práctica hace la ciencia.

La existencia del mundo externo se prueba mediante las sensaciones.

Premisas sobre las propias sensaciones que no garantizan la verdad de las conclusiones porqué éstas son sobre la existencia del mundo externo.

Sólo con garantía total de su verdad.

No tenemos razones para garantizar la existencia del mundo epistémico.

Premisas observaciones compatibles con las explicaciones de ellas mismas.

No hay forma lógica de pasar de la sensación a la existencia. Según los empiristas las vivencias son las sensaciones.

Teorías observacionales.

Alternativa al empirismo: las sensaciones son producidas por la realidad. Pero esto plantea un problema: si sólo podemos tener acceso a las sensaciones no podemos tener acceso a las relaciones causales que se dan entre éstas y la realidad.

Relaciones causales y el problema de la inducción. (Hume y las conclusiones escéptica sobre el mundo científico) Problemas con el razonamiento experimental.

Conocimiento de las relaciones causales entre realidad y, justificación. Podríamos justificarlas si tuviéramos conocimiento a priori de estas mismas sensaciones. Esto representa, sin embargo, un problema: sólo se pueden obtener conclusiones analíticas.

De la observación no tenemos conocimiento a priori de lo que se producirá.

La única forma de adquirir conocimiento sobre el mundo es mediante la experiencia. Experimentando en el pasado correlaciones entre causas y efectos, esto nos ha hecho adquirir un tipo de hábito, tendremos espectación, y la justificación de ésta. Si hay una correlación que se ha dado en el pasado también se dará en el futuro porque la naturaleza es uniforme.

Para los empiristas los juicios analíticos están basados en ideas y dependen del significado de las palabras que se emplean. No informan de nada, son necesarios y a priori. Los juicios empíricos versan sobre el mundo empírico, sobre las sensaciones y los juicios que se derivan de ellas, son informativos y contingentes. El razonamiento a posteriori se funda en los datos que aportan los sentidos

No se puede, sin embargo, justificar con garantía absoluta que la naturaleza en uniforme. En realidad no tenemos ninguna justificación para dar validez al argumento ampliativo (Hume). El tipo de razonamiento que realiza la ciencia no lleva, verdaderamente, al conocimiento

Reacción kantiana ante el escepticismo de los empiristas.

Kant escribe la Crítica a la Razón Pura a raíz del correctivo que el empirismo había hecho a Wolf. Para los empiristas toda la filosofía racionalista ‘dogmática’ no era mas que un conjunto de especulaciones metafísicas que no tenían ningún contacto con la realidad.

Los empiristas, por su parte, trataban de encontrar una sólida base sobre la que fundamentar el conocimiento (Locke, Assay), de manera que se acabasen las disputas filosóficas. Kant consideraba que los empiristas no habían logrado substanciar esa base.

Los empiristas parten de que todo el conocimiento proviene de la experiencia. La obra de Hume muestra el intento de explicar el origen del conocimiento y Kant asevera que no se puede justificar la idea de que todo el conocimiento proviene de la experiencia:

Para ello utilizaremos el ejemplo de Hume de las bolas de billar.; esto es, el movimiento de una (causa) provoca el movimiento de la otra (efecto). Nosotros tenemos experiencia del movimiento de ambas bolas, pero además afirmamos que hay una conexión entre los dos movimientos y que además dicha conexión es “necesaria”; esta es, no solamente ha pasado si que ha sucedido forzosamente. Sin embargo no tenemos experiencia de dicha necesidad. Entonces, ¿qué es aquello que nos hace tener la certeza de que ha de pasar?:

Hume explica que cada vez que lo he visto ha sucedido y de esta manera he creado el hábito (pasión) de que sucede y por lo tanto se convierte en certeza. Aquí Kant hará una distinción, se trata de una certeza de facto, basada en la experiencia pero no de lure. En consecuencia, para Kant, es posible que tal certeza lleve a error y por lo tanto, no se puede demostrar que ésta sea una certeza legítima. El empirismo no es capaz de demostrar de donde surge nuestra certeza. Si el conocimiento no tiene base el paso siguiente nos lleva al escepticismo.

Dado un pretendido conocimiento, Kant advierte que debemos distinguir entre lo que sería explicar su origen, tarea a la que se dedican los empiristas, y justificar la validez de dicho conocimiento y considera que, efectivamente, poseemos conocimiento necesario, esto es, certeza legítima o de lure y nos ofrece una explicación de cómo es eso posible. Hume por su parte cree que tal explicación es imposible.

La explicación de que hay conocimiento verdadero marcará la tarea de la Crítica. Con ello Kant marcará los límites a nuestra capacidad de conocimiento y mostrará un uso legítimo de esa capacidad. Fuera de esos límites marcados todo será ya especulación. En alusión directa a Wolf, Kant se referirá a la enfermedad de la razón y al dogmatismo metafísico como síntoma de la misma.

Kant comenzará la Crítica distinguiendo entre juicios a priori y a posteriori. A priori son aquellos que se efectúan con independencia de la experiencia mientras que los juicios a posteriori son precisamente los que provienen de la experiencia. El término juicio es entendido precisamente como un acto mental que incluye dos elementos: el sujeto que juzga y una cosa juzgada.

Las relaciones causales vienen impuestas y tenemos acceso a las estructuras internas de nuestra mente a través de la reflexión y a priori. El conocimiento, al final, es el resultado de la combinación de las sensaciones que se reciben del mundo real y las categorías mentales.

¿Hasta qué punto esto es una solución al problema del escepticismo? Los empiristas creían que la razón ampliativa no era suficiente y en la ausencia de razones para creer en las cosas se abstenían ya que no garantizaba la verdad de las conclusiones.

Kant cree que no tenemos conocimiento de las cosas en sí mismas, si hay saber sobre causalidad no puede ser que concierna al mundo real. Kant continua dentro del escepticismo, en realidad no hay, según él, conocimiento del mundo real.

Pero se puede saber sobre las relaciones causales gracias a las categorías. Entendemos el mundo a través de las categorías. ¿Es esto una buena solución?

Que haya categorías mentales no es el problema, el problema es: ¿qué evidencia tiene Kant de estas categorías? Si saber es una certeza garantizada un estudio que las garantiza no es un estudio empírico. El método es la reflexión a priori, aceptar el problema, creer en el tipo de razonamiento que lleva a la verdad de las conclusiones

Los argumentos parecen ampliativos, hipótesis. Lo que los diferencia es que Kant piensa en que los resultados le permiten garantizar la verdad de las conclusiones.

El desarrollo de la lógica moderna permitió examinar los argumentos kantianos. Algunos de los juicios sintéticos a priori parecían no ser correctos (por ejemplo, la geometría del espacio) Se probarían incorrectos por razones a posteriori (ampliativas)

El pragmatismo de Pierce (28/02/97)

La idea kantiana de una realidad no cognoscible, no tiene mucho sentido. La única realidad es la que descubre la ciencia. La verdad sobre la naturaleza (teoría última) es lo que la ciencia dirá sobre la misma en el límite de la investigación. No hay realidad incognoscible. La actividad científica, en sí misma, ha de ser sujeto de estudio de la ciencia, teniendo en cuenta cómo esta actividad se desarrolla en el seno de una cierta comunidad. Para estudiar la ciencia como objeto, hay que ver todo lo que la ciencia nos ofrezca.

Cree que hay tres tipos de inducción:

1) Cruda, se da cuando se pasa de juicios concretos a casos generales.

2) Cuantitativa. Estadística (se específica en el nº estadístico).

3) Cualitativa. Producción de hipótesis, sometidas, después, a un proceso de contrastación. Las que sobreviven son las hipótesis con más probabilidad de ser verdaderas. El cuerpo de conocimiento va creciendo por acumulación y no aproxima a la verdad.

¿Cómo se eligen las hipótesis? ¿cómo progresan? Preocupado por encontrar un método que permita elegir entre un conjunto de hipótesis acaba de preguntarse sobre la forma de descartarlas aunque aún sean compatibles con la evidencia.

Neokantianos

Cohen. La filosofía es concebida como el estudio de las condiciones de validez de las ciencias. El positivismo considera que el valor de la ciencia radica en el hecho y el hecho es el objeto de la sensación. Cohen se opone a ello considerando que el fundamento de la objetividad de la ciencia reside en el a priori. La ciencia no es un caos de percepciones ni una acumulación de sensaciones o hechos observados. Imponemos las leyes y teorías a los hechos, se las damos a priori. La filosofía debe dedicarse a investigar estos elementos puros.

Natorp. La filosofía no es una ciencia de las cosas, es una teoría del conocimiento. Sin embargo, la filosofía no indaga acerca de la actividad del cognoscente, acerca de una actividad psíquica, sino que investiga los contenidos. Estos constituyen progresivas determinaciones del sujeto.. El conocimiento es síntesis y el análisis consiste en el control de las síntesis ya efectuadas. Estas deben someterse cada vez más a una continuada reelaboración, de manera que se perfecciones cada vez más las determinaciones de los objetos. El objeto no es un dato, es un proiectum: es conocimiento cada vez más determinado que se proyecta sobre la realidad. No hay final para esta determinación, el objeto es una tarea infinita. Lo real es el proceso de determinar. La actividad el pensamiento es juzgar y juzgar es producir.

Cassirer. Las relaciones y las funciones instituyen los entes matemáticos y configuran las expresiones geométricas. Tanto en el conocimiento científico como en el vulgar hallamos mucho más que simples datos sensibles. Contemplamos las cosas a través de las teorías, las leyes, esto es, las relaciones. El desarrollo de la ciencia nos obliga a pasar del concepto de sustancia al de relación o función. Las ciencias han progresado porque han cambiado la búsqueda de la sustancia por la de la relación, que al igual que la función matemática, no se obtiene por abstracción sino que las construye en pensamiento. Las relaciones son producto del pensamiento que hacen posible a priori el conocimiento. De todas formas Cassirer no llega a posiciones subjetivistas. Se conoce objetivamente porque creamos determinadas limitaciones y establecemos determinados elementos duraderos y determinados nexos entre estos.

Frege

Las leyes de la lógica no pueden depender de la naturaleza empírica de nuestras mentes, no son empíricas sino, normativas. No describen el fenómeno, sino que son regulaciones, normas que dicen si algo está bien o no. Dirían qué razonamientos serían buenos y qué razonamientos malos. Son independientes de cómo funcionen las mentes individuales. El punto de vista neokantiano sería psicológico. Las leyes lógicas, sin embargo, han de ser a priori y no empíricas. ¿Hay algún tipo de realidad que haga que estas leyes sean verdad? Esta pregunta lleva a un antinaturalismo.

La principal influencia de Frege se da en la filosofía de la ciencia y su principal corriente teórica, la del Positivismo Lógico. Lo que Frege y sus seguidores hicieron fue producir una teoría lógica nueva, más productiva. Suministraron una aparato formal que permitía formular juicios: una nueva formulación que permitía introducir relaciones lógicas. Se definió también la consecuencia entre enunciados de una forma rigurosa. Desde entonces, muchos de los problemas a los que se había enfrentado la filosofía fueron entendidos de forma más clara o solucionados, otros, simplemente, desaparecen.

Frege redujo también las matemáticas a la lógica. Dio empuje a la ciencia unificada y la relación entre las diferentes disciplinas científicas.

Los empiristas hablaban de ideas y sus relaciones, pero de forma poco rigurosa, las teorías no eran convincentes. El desarrollo de la lógica hizo que se pensara en las representaciones mentales. Permitía pensar la relación entre ideas en términos de razonamientos lógicos.

Empirismo Lógico

Los empiristas lógicos consideran un enunciado como justificado si se suponen de él datos observacionales. Se justifican directamente con el recurso a la experiencia sensible.

Buscan una teoría del significado, una teoría de la justificación y una teoría de la explicación

Las condiciones observacionales tienen como justificante los datos sensibles. Los que no son observacionales (derivados) precisan del método de verificación recurriendo también a los datos sensibles.

El método en el significado

El problema con la teoría del significado se da cuando se refiere a conceptos teóricos (electrón, campo magnético) no estaba claro cómo encontrar un método de verificación, cómo ligarlos a datos sensibles. Pensaron en otro método. Se trataba de diseñar experimentos que sirvan para verificar la presencia del referente del término teórico. No querían que cualquier término teórico fuera caracterizable en función de lo observado. Si un enunciado o término teórico no tiene un método de verificación, entonces tal enunciado no tiene significado y el término teórico no hace referencia a nada (“Dios” sería uno de estos términos)

Los problemas en la dotación de términos teóricos fueron tan fuertes que al final la teoría verificacionista desapareció. Tenían una visión unificada de la ciencia, era reduccionista. Querían reducir unas a otras hasta llegar a la física pero se presentaron inesperados problemas metafísicos. Había que buscar leyes de reducción y unos ciertos principios. Por ejemplo: “Todos los hombres son mortales” Intento de reducción biológica a la química. Habría un predicado químico relacionable con el predicado biológico hombre. La propiedad de ser un hombre sería definible en términos químicos. Ser mortal también sería definible en términos químicos. x

(CxMx) principios puente

Principios puente definición de términos de la termodinámica (temperatura, presión) en términos de la mecánica estadística (energía, nº de partículas). Los principios puente reducen la termodinámica a la mecánica estadística. Ambas sirvieron de modelo del criterio de unificación a las que aspiraban las ciencias.

Positivistas Lógicos

Maneras de resumir la experiencia en forma lingüística. Teorías científicas, enunciados generales, leyes que se pueden inferir a enunciados particulares. Formalizar las leyes significa darles una forma lingüística. Una ley es un enunciado con generalizador x (PxQx), que da la explicación de la relación causa y efecto. Las teorías científicas contenían símbolos lógicos y matemáticos, también predicados observacionales y teóricos. Las leyes involucran predicados teóricos y lo que hace verdadera o falsa una ley es la experiencia. Para ello hay que traducir la ley a enunciados observacionales.

A partir de las leyes se puede hacer predicciones de enunciados particulares observacionales.

A través de principios puente, que son bicondicionales. Dicen qué quiere decir el predicado teórico en términos de evidencia x(QxRx) , x(QxRx) (Si funcionase)

Todas las leyes serían finalmente traducibles a las leyes de la física. (Cuerpo científico) Las leyes puente distinguirían las ciencias de las pseudociencias: las traducciones darían el significado de los términos teóricos. Esta teoría fue presentada por Bridgeman/Ryle en El concepto de la mente. A partir de leyes observacionales pueden inferirse predicciones.

Modelo hipotético deductivo.

Hipótesis Predicciones Ciertas?

Observación – información – confirmación

Positivista: modelo axiomático: estructuras axiomáticas. Leyes: conjunto de axiomas de los que se puede inferir el resto de la teoría.

Piensan que funciona para todas las teorías.

Se pueden ver más claras las consecuencias deducibles.

Reducir una teoría a otra es cambiar los predicados de la estructura de axiomas ya formada.

Matemáticas. No son sintéticas a priori. No hay en el Positivismo Lógico una única manera de enfrentarse a este saber:

1) Logicismo: Saber sobre el mundo reducible a la experiencia

Saber matemático reducible a saber lógico

Verdades matemáticas reducibles a verdades lógicas

Tautología: certeza del saber matemático y su carácter a priori

(Russell y Whitehead, Principia Mathematics)

2) Axiomático: previas al principio lógico se habrían axiomatizado teorías matemáticas.

Saber matemático: no se podría saber a priori si las teorías eran verdaderas.

Las teorías matemáticas eran sólo sobre aspectos de la realidad

Indeterminación de la teoría por la evidencia. Si sólo hay evidencia, no les afecta. Dos hipótesis basadas en lo mismo, no tienen diferencia con contenido real, no son hipótesis diferentes aunque superficialmente lo parezca. Si la evidencia es la misma, la discusión sobre la hipótesis más correcta no tiene sentido (para los positivistas lógicos).

Según Reichembad en Experiencia y predicción si no hay diferencia en la evidencia no hay diferencia. Hay que preocuparse sólo por el mundo de la experiencia.

El concepto de progreso

Ciencia como progreso unificado. El progreso es acumulación de conocimiento. Poder codificar la experiencia. Establecer las leyes que regulan una área de lo fenómenos. Encontrar leyes más generales que unifiquen ámbitos. Teorías que expliquen más fenómenos, porque sean nuevas o porque sean más generales. Reducir teorías a otras más básicas o elementales.

El problema llega cuando una ciencia hace predicciones incorrectas. Anular leyes. Pero si se deducen de otras más generales, ¿no habría que eliminar a éstas también? A un cierto nivel no se sabe hasta que ámbito de leyes hay que eliminar. Una posición es la de abandonar la teoría manteniendo sólo las leyes que estén probadas o que han sido sometidas a la prueba de la falsación.

Resumen del Positivismo Lógico

Movimiento coherente y unificado.

Teorías refutadas.

Temas centrales:

1) Distinción en el contexto: a)cómo se formulan hipótesis, factores que influyen, b) justificación, hay un método que permite justificar las hipótesis, estudio que se piensa que es normativo, formas buenas y malas de proceder, c) descubrimiento, es más descriptivo

2) Distinción teórico-observacional. Conatoexperiencia, datos observacionalesenunciados particulares, leyes a nivel observacionalpredicados observacionales. Codificar y resumir las leyes a nivel observacional en leyes más generales teóricas donde los predicados dejan de ser observacionales para ser teóricos. No están en relación directa con la experiencia

3) Leyes: enunciados generales y condicionales. Denotan una relación causa y efecto.

4) Visión axiomática de las teorías. Núcleo de las leyes teóricas de dónde el resto de elementos teóricos de la teoría, se derivan lógicamente. Teoría encabezada por estas leyes teóricas (núcleo).

5) ¿Cómo se llega a estas teorías? Método de justificación de la teoría: hipotético-deductivo. Observación, de ella se derivan hipótesis (posibles leyes) mediante las cuales se puede hacer predicciones

6) Contrapartida simétrica. Explicación de los empiristas lógicos: fenómeno particular, dar una ley, más ciertas condiciones iniciales de las que se siga un fenómeno. Todos los fenómenos que la teoría explica son a la vez fenómenos que confirman la teoría.

7) Teoría verificacionista del significado. A) teoría de la reducción interteorética, antes de reducir una teoría a otra teoría. Se hace a través de los principios puente. B)Elementos centrales. Intentan explicar los significados de los términos de una teoría científica en términos observacionales. Los términos teóricos no tienen la contrapartida inmediata con lo científico, hay que ver dónde son ciertos estos predicados. En general, el significado descansa siempre en factores empíricos. Hay que hacer ciertas operaciones para verificar, al menos, los efectos de las referencias de los términos teóricos.

8) Distinción analítico/sintético. Analíticas: verdades lógicas y principios puente. Dicen cómo se utilizan las predicados teóricos. Sintéticas: observacionales, hipótesis, leyes. Saber matemático: hay dos formas de ver las matemáticas, una las contempla coma un conjunto de tautologías otro, el más formalista, considera que los sistemas matemáticos no son verdaderos ni falsos, son sistemas formales y sólo se puede hablar de su verdad y falsedad cuando se aplican a algún campo (ciencia/pseudociencia)

9) Progreso en la ciencia. Escepticismo, ver lo dicho anteriormente.

Falta el día 20

Explicación de los positivistas de la leyesbase de las distribuciones. x(PxQx)

¿Qué son las leyes?, ¿Qué son los enunciados?

1.- Todos los gases contenidos en depósitos cerrados de volumen fijo ejercen una mayor presión cuando son calentados.

2.- En todo sistema cerrado la cantidad de energía permanece constante.

3.- Ninguna señal viaja más rápida que la luz.

4.- Todos los bosquimanos de Bañolas están disecados.

5.- Todos los castellers del Penedes son varones

6.- ninguna esfera de oro pesa más de 100.000. kilos

hay qué ver cuáles son leyes y cuáles no a pesar de tener la misma estructura formal: x(Px¬Qx)

Por ejemplo 4.- x(PxQx) // x(BxCxCx) (los predicados no han de ser necesariamente monádicos, pueden ser diádicos o n-ádicos) Lo importante es que al final sea condicional. Sólo los tres primeros parecen leyes y los otros no lo parecen. Los tres primeros son intuitivas leyes, explican cómo se comporta la naturaleza. Podemos decir que las leyes son generales y 4 y 5 no son generales, este sería un criterio posible para distinguir una ley. También parece que una ley puede hacer diferencias contrafácticas, es decir, que puede decir qué pasaría si las cosas fuesen diferentes de cómo lo son (por ejemplo, “si dejase caer este reloj, caería”, no lo he dejado caer, por lo tanto este enunciado se remite a una proposición contrafáctica. Las leyes permiten enunciados contrafácticos, 4 no lo permite. Si sucede con 2: si esta clase fuese un sistema cerrado la cantidad de energía permanecería constante.

Las leyes nos permiten concluir enunciados modales de necesidad y posibilidad. Por ejemplo 3: si tienes un señal, es necesario que no viaje más rápida que la luz.

Con leyes podemos inferir enunciados proyectados al futuro que todavía no conocemos, con los otros casos no tenemos tendencia a hacer tales proyecciones.

6 no permite hacer inferencias modales o contrafácticas, no podemos concluir que es imposible que es imposible que una esfera de oro pese más de 100.000 kilos

7.- ninguna esfera de uranio enriquecido pesa más de 100.000 kilos. (es imposible) Es un enunciado igual que 6 pero 7 depende de una ley de la naturaleza.

Hay leyes que hacen referencia a objetos concretos (P.e. las Leyes de Kepler) Leyes básicas y leyes derivadas se podría solventar el problema distinguiendo entre ambas.

Los enunciados accidentales, aunque esten construidos con generalizador, no son generales (todos los negros de Bañolas están disecados).

A los positivistas les era imposible, por la lógica que utilizaban, presentar enunciados contrafácticos.

Según David Lewis los contrafácticos se refieren a situaciones que no se dan y no hay observación que permita verificarlos.

Al utilizar este tipo de criterios se encuentran con el problema que cuando intentan explicarlos, las explicaciones siempre están basadas en leyes de la naturaleza, explican leyes en términos de leyes y se forma un círculo.

Por ejemplo. ¿por qué es imposible 7?, ¿por qué no es verdad?

Porque hay una ley de la naturaleza que lo impide. Explican una ley con otra ley. No te permiten aducir una ley de la naturaleza en cosas más sencillas.

El último intento positivista es el de Hempel (Filosofía de la ciencia natural). Cree que las leyes forman parte de una teoría que está contrastada. 1,2,3 y 7 formarían parte de una teoría contrastada, 4,5 y 6 no formarían parte de ninguna.

Tras las leyes sólo hay conjunción de experiencias. La experiencia es la materia base sobre la que edificamos el conocimiento. Las leyes forman parte del mayor sistema que tenemos para sistematizar las evidencias empíricas. Estos sistemas son las teorías que están confirmadas.

Ramsey, Fundamentos de las matemáticas.

Las leyes serían consecuencias de las proposiciones que deberíamos coger como axiomas para conocer.

Alternancia realista de las leyes. La diferencia entre la leyes y las generalizaciones empíricas no es ni epistemológica ni semántica, se trata, más bien, de una cuestión ontológica. En el mundo hay leyes naturales y las leyes representan a este tipo de fenómenos que se dan en base a cuáles son las propiedades involucradas en el mismo fenómeno. La relación es de necesidad natural. Explica todo lo que envuelve las leyes, las inferencias está dispuesto a realizar. Por ejemplo, el hecho de que queramos inferir enunciados modales y contrafácticos sobre las leyes. Y ¿por qué las leyes tienen que ser derivables de teorías contrastadas?

Amstrong, ¿Qué es una ley de la naturaleza?

Las leyes expresan un contenido más fuerte que las generalizaciones, Ahora lo que preocupa es la necesidad natural, pero no soluciona el problema, el realista sólo ha cambiado una palabra. Hay un fenómeno en el mundo que explica la diferencia pero el nombre del problema es la necesidad natural (y no lo explica)

Popper (realista)

Un fenómenos se explica si puedes encontrar una ley o conjunto de leyes que te permiten inferir un enunciado que lo inscribe. Relación con la realidad de una direccionalidad. Causalidad entre fenómenos particulares. Todo fenómeno es causa de otro.

Hempel.

Fenómeno (causa) condición inicial (una de ellas).

Conjunto de leyes enunciados generales

Conjunto de condiciones describen condiciones sobre el objeto

Por ejemplo, barra de metal (a)/calentar/expansión de la barra de metal(Ea)

Tenemos leyes y tenemos propiedades, por ejemplo, a es un metal. La causa siempre la encontramos en las condiciones iniciales, el efecto en Ea.

El problema es que en este modelo los juicios sobre fenómenos siempre tienen una direccionalidad. Mediante él no se puede dar muestra de la direccionalidad. Explicaría causas sobre efectos.

Otro ejemplo. Palo/sombra/¿por qué esta longitud?/explicación: conjunto de condiciones iniciales y leyes, deducción lógica de la longitud de la sombra (esto según el modelo de Hempel).

En base a las mismas leyes cambiamos una condición inicial por otra y podemos concluir la longitud del palo. Parece que hay una explicación de esta longitud, pero hay algo que no funciona, porque es la longitud del palo que explica la longitud de la sombra y no al revés.

Un empirista lógico se resistiría a hablar en términos de causas, él hablaría de observación.. Por ejemplo, observación de eclipses. Leyes, condiciones, inferencia de predicción. En principio es una explicación correcta, pero desde las mismas premisas puedes retroceder y no pensamos que esto constituya una buena explicación, no somos capaces de dar las causas que llevaron al Sol y la Luna a estar en esta situación.

Direccionalidad de la causación, esto es lo que no son capaces de dar cuenta, falta la direccionalidad del tiempo en la explicación de Hume porque no explica la direccionalidad de la causalidad a través de ésta. Lewis intenta fundamentarlo.

Causas comunes de fenómenos diferentes, ejemplo del barómetro y la tormenta, causa común de los fenómenos es la bajada de la presión atmosférica. Se puede solucionar el problema mediante la adición de condiciones pero esto a los empiristas no les gusta.

Argumentos que satisfacen el modelo pero no son explicaciones (ejemplo del hombre embarazado).

Explicación a la que le falta la parte de las leyes (empirista respecto al ejemplo del reloj).

No está claro que muchas de las explicaciones sean del tipo que Hempel piensa, y a veces, al darlas, recurrimos a leyes.

Enunciados: particulares, generales.

Probabilidades.

Fenómenos concretos.

Hempel, Aspectos de la explicación científica.

Modelo estadístico deductivo: regularidades estadísticas, enunciados generales del tipo estadístico en base a leyes estadísticas más generales. Las leyes estadísticas no tienen la forma x(AxBx) sino de esta: proporción de A son B

Se parte del problema que tenía con el modelo lógico deductivo explicado en días anteriores. Fenómenos particulares, enunciado particular, propone el modelo estadístico inductivo, la idea básica es subsumir casos particulares bajo leyes estadísticas. Ejemplo, “el sujeto x tiene infección de y ha sido curado con penicilina” se subsume en la ley estadística “casi todas las infecciones de y son curadas por la penicilina”*.

Ley/condiciones iniciales (explanans)/inferimos el explanandum/que x se ha curado.

Una de las leyes es una ley estadística, en este caso es la enunciada anteriormente*.

La diferencia entre estas explicaciones está en cómo se obtiene la conclusión a través de las premisas,

Fenómeno concreto/deducción lógica de las premisas.

Modelo inductivo/no deducción lógica: incremento de información respecto a las premisas.

En estos argumentos probabilísticos lo que tienen es un grado de probabilidad de que la conclusión se cumpla, aunque no digamos cuál es. En los dos casos el hecho que se explica, se supone que se tenía que esperar, es decir, que se podría predecir lo que se explica.

Simetría entre predecir y esperar. Hempel fue el primero que dio un modelo y se percató de que estas explicaciones traían ciertos problemas. Por ejemplo: “algunas infecciones de y son resistentes a la penicilina, si la infección de x hubiese sido de este tipo, lo más probable es que no se hubiese recuperado”. Se puede hacer también una explicación de esta probabilidad, aunque sea el efecto contrario. El problema es que las premisas son compatibles, no se contradicen unas a otras y pueden ser todas verdaderas. Las conclusiones son contradictorias e incompatibles. Esto es todo un problema para efectuar una predicción que afecta a la explicación estadístico/inductiva

Los problemas del modelo de Hempel de la explicación estadística son que no da cuenta de las características de la causalidad, Por ejemplo, Javier Pérez tiene un síntoma neurótico, va a terapia y éste desaparece. Problema de la interacción, la ley: el síntoma desaparece para aquellos que hacen terapia, pero el individuo la hace y no desaparece el síntoma… problema: se supone que el tipo de síntoma que tiene Javier Pérez se pierde de forma espontánea. La terapia no tiene relevancia causal inductiva: la explicación sería correcta y verdadera pero si se pierde espontáneamente la terapia no tiene relevancia causal.

No es suficiente que la probabilidad que viene dada en la ley sea elevada si la terapia es irrelevante y el síntoma desaparece también en aquellos que no hacen terapia.. Hay que mirar los índices de recuperación en cada caso y de todas formas se ha de ver que hay una causa de recuperación. Una probabilidad elevada no es suficiente y no implica necesidad. Por ejemplo: Alguien explica que la curación de los constipados es elevada por la vitamina C. Ley estadística: la ingestión de vitamina C acelera la curación. Condiciones inicialesconstipado, tomar vitamina C y la curación rápida. El problema es el mismo, hay que evaluar si tomar vitamina C es relevante en la curación, si no es así, la explicación no es buena. Por ejemplo: el porcentaje medio de gente que se cura es igual al que no lo hace, tomar vitamina C, es irrelevante. Todo ello dependerá de los resultados del estudio estadístico (muestra de población, grupo de control, grupo experimental, etc.). Se ha de hacer algo parta eliminar los factores irrelevantes.

El requisito de máxima especificidad de Hempel es que la información incluya todos los datos relevante. Que el grado de probabilidad sea alto no garantiza que la explicación sea buena.

Ejemplo de la sífilis/paresis parte final: si no se ha tratado con penicilina sólo un 25 % cura la enfermedad. Individuo x con y tiene un 25% de posibilidades que no termine así. Individuo x con paresis ha tenido y no se ha tratado con penicilina. La explicación parece buena y la probabilidad es baja. Se rompe la simetría entre explicación y predicción.

Cáncer de pulmón/fumador: el soporte inductivo de la conclusión es de menos del 50%, así, la explicación, según Hempel, no es válida.

Lanzar la moneda/salir cara con la probabilidad del 95%. Si sale cruz, según Hempel, no tenemos una explicación de esto porque el tanto por ciento es muy bajo.

Explicaciones estadístico/inductivas que siguen que la relación de soporte entre explanandum y explanas es alta. No es válida por los problemas citados.

Hempel: a las explicaciones estadísticas inductivas.

Dado un explanans, las probabilidades de que se de el explanandum ha de ser muy alta.

El soporte inductivo entre explanans y explanandum es muy pequeño.

explicación estadístico inductiva

+información

explicación homológico inductiva

ejemplo de la Paresía: individuos no tratados con penicilina de la sífilis (factor P) acaban sufriendo paresía. Ley estadística 95% de estos tendrán paresía

f.Q otro factor

Y cada vez que ———— más factores, más información tenemos. Así las explicaciones estadístico/inductivas se transforman en homológico inductivas.

Determinismo: doctrina que dice que todo hecho o fenómeno esta determinado por condiciones a priori, de ellas podemos deducir lógicamente qué pasará por explicaciones homológico deductivas. Las estadístico inductivas se suelen usar cuando no se dispone de la suficiente información sobre las condiciones previas.

Ejemplo. No se entiende nada.

Explicación = argumento con premisas y conclusiones.

Alternativa al modelo de Hempel por su insuficiencia. Wesley Salmon, Explicación estadística y relevancia estadística, Explicación científica y la estructura causal del mundo.

Problemas de Hempel.

Pero no es suficiente que se de el explanans (tomar vitamina C) para que se de el explanandum. Ejemplo de la paresía.

Ejemplo, lo que interesa saber no es si se ha hecho terapia sino qué proporción de gente se cura (probabilidad previa). Después interesa saber la cantidad de gente que hace terapia y se cura (probabilidad posterior)

Si la probabilidad posterior es mayor que la probabilidad previa diremos que el efecto de la terapia es positiva, si es menos, que es negativa, si es igual, diremos que es irrelevante. Así, la relevancia estadística = relación estadística Q1

Salmon: modelo de relevancia estadística, hay explanans y explanandum, pero no hay argumento.

Explanans, hecho de que el individuo tenía síntomas neuróticos, hecho de haber sido tratado por la terapia, hecho de que hay una correlación estadística entre los dos factores anteriores.

Explanandum, hecho de que el individuo se haya curado

A = ser viuda

B = morir de ataques de corazón

C = ser mayor (causa común. C)

P(B/A) > P(B/¬A)

P(A/C) > P(A/¬C)

P(B/C) > P(B/¬C)

Dada la ausencia de la causa común la correlación entre los otros factores (A y B) morir de un ataque de corazón no tiene relación con A, sino con la edad.

P(B/AB) = P(B/C)

P(B/A¬C) = P(B/¬C)

correlación entre ataque de corazón y aumento de peso, pero una cosa no causa la otra, ha de existir otras causas: comer grasas, no hacer ejercicio

a1: mantener las otras proposiciones y hacer variar la proposición que pueda ser causa relevante.

El modelo de Salmon no puede dar cuenta de las correlaciones accidentales, de factores que son irrelevantes. Salmon es un realista. El trabajo del filósofo de la ciencia no es estudiar únicamente en el – en mover las teorías, sino la de estudiar el mundo, cuáles son los fenómenos que se dan en la realidad y sus relaciones causales

Hempel: no aceptar ningún criterio que tuviera que ver con la casualidad.

Empirismo lógico: no hay nada que se corresponda con la casualidad.

El problema del modelo de Salmon es la confusión entre correlación y causalidad. Habla de correlación y distingue toda correlación entre dos propiedades: síntoma de que hay relación causal, o bien que hay una tercera propiedad relacionada entre las otras y que puede ser la causa de las dos. Este es el ejemplo de la bajada del barómetro, el tercer factor es la bajada de la presión atmosférica. Salmon conoce la insuficiencia de su modelo, por ello da más importancia a la relevancia causal que a la relevancia estadística.

Página 19. Justificación hipotético deductiva. Diversos tipos de juicios. Los analíticos se autojustifican. Los actuales observacionales se justifican directamente, los actuales teóricos indirectamente en base a las observaciones

Todos los positivos eran confirmables en la hipótesis. Proponiendo hipótesis, hacer experimentos para ver si las predicciones pasan o no pasan.

Popper (influenciado por el Círculo de Viena y los positivistas lógicos) Lo hace famoso su modelo de justificación, el falsacionismo. Piensa que el tipo deductivo es erróneo. Es demasiado fácil encontrar cosas que confirmen las hipótesis. La metodología correcta se tenía que basar en intentar demostrar casos que demuestren que la hipótesis es falsa. Si no buscáramos casos como estos podríamos acumular un sinfín de casos particulares que confirman la hipótesis. Lo que hace la falsación es ganar más confianza en las hipótesis. El “modelo de conjeturas y refutaciones” será el nombre que le dará a su método Popper. Sustituye la palabra “confirmada” por “corroborada”, que no quiere decir que se haya probado y que es verdad, sino que se le ha sometido a muchas pruebas y la hipótesis ha sobrevivido.

La tarea del científico no es formular hipótesis que sean muy probables, sino hipótesis que sean sorprendentes ya que las otras no tienen mucho interés. Dado el conocimiento que se tiene la hipótesis contrasta mucho con lo que se sabe. Las hipótesis sorprendentes son aquellas que niegan parte del conocimiento que se considera establecido.

Criterio de demarcación que pone Popper entre ciencia y no ciencia. Cambia el criterio verificacionista El cree que lo que distingue el discurso científico tiene consecuencias que puedes contrastar y tiene un riesgo alto de ser probado como falso, y dado el conocimiento, y dado el conocimiento que se tiene a lo que tendríamos a ——- es que la probabilidad de la tesis es muy bajo. Cuantos más estados de cosas prohiba una tesis más fuerte es. Cuanto más estados de cosas prohiba una hipótesis más información nos da cómo tiene que ser el mundo. Al mismo tiempo, cuanto más cosas prohiba más probabilidades tiene de ser probada como falsa

Cosas que no son contrastables: Dios es bueno, tautologías (no prohiben nada), teorías y predicciones que prohiban muy pocas cosas.

Las teorías interesantes, son las que prohiben más estados de cosas y son, también, las de mayor nivel científico. La teoría sorprendente tiene muchos estados para contrastar la teoría, más, si niega alguna de las hipótesis aceptadas hasta el momento.

Progreso en ciencia. Según Popper es el conocimiento ya establecido, teorías que ya conocemos pasadas de moda que han pasado por grado de contrastación. También hay teorías que han fallado. Pero estas plantean nuevos problemas a los científicos (lo que se pensaba que pasaba no pasa y hay que explicar por qué). El motor del progreso son las predicciones que fallan y llevan a las necesidad de explicar estas circunstancias.

Tres criterios para las nuevas teorías. 1)Las teorías nuevas han de ser formuladas en base a criterios simples, nuevos, unificadores, fuertes. Hay que evitar soluciones que estén construidas explícitamente para resolver ese problema no explicado, es decir no se pueden sumar hipótesis a las teorías.2) Que las nuevas teorías tengan consecuencias en áreas de las cuales no ha habido búsqueda todavía ya que si la teoría falla tendremos nuevos casos que explicar, 3) La teoría nueva ha de pasar contrastaciones de este test, contrastaciones en las nuevas áreas.

Rompe, así, con la idea acumulativa de los positivista. Con el falsacionismo varía esta forma de ver la ciencia. Mantiene el papel central de la lógica, y de que la elaboración de hipótesis científicas ha de estar basada en datos empíricos. Explicar, subsumir hechos concretos en leyes generales Popper nos da un criterio para evaluar teorías que nos permite elegir entre una y otra. Los problemas del método de Popper. En muchas áreas de búsqueda la gente tiende a mantener teoría aunque hayan sido falsadas. Sobre todo pasa en un cuerpo de leyes. Ciencias nuevas que no tienen establecido una estructura de axiomas generales (psicología)

Quine, Pierce, Duhem.

Dado que las hipótesis están tan ligadas no puede ser que A sea cierto en H+AP (predicción) si P es falso. Lo único que podemos concluir es que H es falso o que A (hipótesis auxiliares) es falso. Las hipótesis son contrastadas en grupo y no podemos decir que una hipótesis aislada es falsa.

Por ejemplo. El descubrimiento de Neptuno. Cuando no se sabía que existía se predijo que Urano tendría una cierta órbita. La midieron y no coincidía. Con la predicción pensaron que una tesis auxiliares era falsa, la de que cerca de Urano no había ningún planeta, hicieron observaciones y comprobaron que existía otro planeta. Que la previsión fuera falsa les hizo revisar las tesis auxiliares.

Por ejemplo. Orbita de Mercurio (Leyes, posiciones planeta, tamaño planeta, órbitas de los otros planetas. Predijeron cual sería la órbita de Mercurio y la predicción resultó falsa. ¿Qué hicieron? Propusieron que también había un planeta que afectaba a la órbita de Mercurio pero no lo encontraron nunca. Si las demás hipótesis auxiliares no podían ser falsas era posible que las leyes no fueren ciertas. Se archivó el caso. Sólo hasta que se descubrió la ley de la relatividad no se pudo predecir la órbita de Mercurio (las leyes eran falsas)

Teoría de Quine y Duhem.

No hay experimentos cruciales con los que se pueda demostrar que una hipótesis es falsa pues estas son relativas a los supuestos auxiliares. Esta relatividad afecta también a las observaciones. Si los supuestos auxiliares pueden ser puestos en duda las observaciones también. No hay juicio evidencial que sea incorregible. Se pueden conservar hipótesis determinas variando los juicios implicados en ella. Ningún juicio tiene propiedades epistémicas que lo protejan de la predicción. Explica que los científicos mantienen tesis diferentes sobre hechos de la realidad variando tanto los juicios como las hipótesis auxiliares. Los experimentos no sirven para contrastar hipótesis aisladas sino para contrastar redes teóricas. No hay procedimiento lógico para indicar que H es falsa. Si hay una hipótesis que explica muchas cosas tenderán a mantenerla y a revisar otras cosas. Si revisar una hipótesis implica revisar toda una teoría en la que se confía no suelen hacerlo. Aparece, pues, una preocupación por encontrar una metodología normativa. ¿Cuándo hay que mantener las teorías y cuándo no? Una actitud constantemente revolucionaria impediría la acumulación de saber, un cuerpo de leyes. Una actitud conservadora impide cambios revolucionarios. Los juicios que se llegan a revisar pueden ser, incluso, juicios de sentido común los cuales no pueden aislarse. No se puede separar creencias científicas de creencias no científicas. La ciencia forma un continuo con el sentido común, la ciencia se edifica en basa a estos juicios, la ciencia es la continuación de esta elaboración de hipótesis. Esto se aplica también a nuestro saber sobre el saber. Cuando hacemos epistemología es lo mismo que hacemos cuando hacemos ciencia y las hipótesis son igualmente revisables. El conocimiento no es más que un fenómeno natural más. No hay cosa a la que podamos dar el nombre de filosofía primera. No hay saber, infalible, sobre el que se pueda edificar el conocimiento.

Críticas de Quine a la teoría verificacionista del significado.

Los términos operacionales tienen consecuencias empíricas que se pueden derivar y dependen de los enunciados de las teoría científicas no inventadas todavía.

Constatación de teorías enteras.

Especificar las condiciones del experimento, las leyes de las condiciones iniciales, necesidad de las tesis auxiliares con otras leyes.

La predicción se efectúa a través de una hipótesis. Si la predicción resulta falsa lo que puede pasar es que cualquier juicio que forma parte de las teoría auxiliares puede ser falso y ser precisamente la causa del fallo. Las hipótesis individuales no tienen consecuencias propias, son consecuencias de la red teórica. Así, la unidad del significado no puede ser la hipótesis, ha de ser la teoría, no la palabra ni el término concreto.

Esta es la doctrina conocida a la que Quine denomina “holismo semántico”. El significado de un término teórico dependerá de la teoría a la que pertenezca, La revisión de elementos de la teoría implicará la modificación del significado de cualquier término teórico de la teoría.

La idea de los dos tipos de verdades (analítica y sintética) y de los dos tipos de conocimientos (analítico y sintético) es incorrecta, no hay una forma de separar juicios sintéticos de juicios analíticos. La distinción es un dogma que se ha de combatir.

Falta un trozo que habla de las definiciones desde los criterios de Hempel y Carnap (pág. 22)

Si la distinción no es real la teoría del análisis conceptual es errónea. La última área de la filosofía donde se mantenía la idea, era el análisis conceptual basado en que sí hay esa distinción.

La tesis de Quine llevo a pensar, incluso, que se pudiesen revisar los enunciados observacionales. Entonces, el papel que les deban los positivistas lógicos era cuestionado.

Quine es empirista. A pesar de sus críticas mantiene que el conocimiento se basa en la experiencia. Lo que sucede que no piensa que estos enunciados sean una base tan sólida como creían los positivistas.

Feyerabend, Hanson, Hesse.

Hanson defiende que lo que vemos está influido por lo que sabemos. Esto significa que a veces no vemos cosas indiferenciadas. Aprender una ciencia es aprehender a ver el mundo de una forma particular. La observación no ofrece la base tan inamovible y neutral que pretenden,

Hesse señaló que para que las estructuras estuviesen basadas en enunciados observacionales entonces estos tendrían que ser independientes de los teóricos. De lo que se debería poder hablar es de un lenguaje observacional común a todos los científicos. El problema está en que los positivistas nunca enuncian de forma clara en qué consiste un enunciado observacional.

Un enunciado observacional se compone de predicados observacionales aplicables directamente a la realidad.

Generalización de relaciones entre propiedades.

Por ejemplo. ¿cómo aprende un niño una palabra? A la persona se le enseña a aplicar una palabra a los casos concretos (aplicación directa del predicado), pero hasta que no haya aprendido a distinguir no habrá suficiente con la aplicación directa.

Con los científicos es parecido, Tomemos es ejemplo de la observación a través del microscopio, primero tendrá problemas para distinguir objetos, tendrá que terminar recurriendo a la teoría para poder distinguir. Podrá aplicar directamente la palabra “bacteria” a lo que está viendo. La aplicación del término observacional (bacteria) presupone una generalización de relaciones teóricas.

La aplicación directa a la realidad nunca es completa. Así, no se puede hablar de observación como algo independiente y nuevo. El conocimiento teórico influye en el conocimiento de los términos.

Los juicios categoriales (juicios que otorgan categorías, por ejemplo, esto es un árbol) se suele pensar que son analíticos, pero si reales el incremento de información teórica que tienen te pueden llevar a revisar juicios de esta clase, no se pueden llamar analíticos. Desde la teoría de Quine y Dunham se suele pensar que el significado de los términos dependen de la red teórica a la que pertenecen.

1 Astròlegs

2 Es resta un cop l’intersecció perquè ha estat sumada dos cops

3 És el mateix que a 1

4 Encertar

Print Friendly, PDF & Email

Deja un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

RSS FILOSOFIA CATALANA

CALENDARIO

diciembre 2017
L M X J V S D
« Nov    
 123
45678910
11121314151617
18192021222324
25262728293031
Copyright © 2019 Civilización y cultura

Este sitio web utiliza cookies para que usted tenga la mejor experiencia de usuario. Si continúa navegando está dando su consentimiento para la aceptación de las mencionadas cookies y la aceptación de nuestra política de cookies, pinche el enlace para mayor información.plugin cookies

ACEPTAR
Aviso de cookies