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인과관계 32, 손을 더럽히기
인과관계 32, 손을 더럽히기
우리는 여기에 중요한 새로운 아이디어를 주목해야 한다.
뒤에 앉아서 뒤따르는 것에 대한 통계를 기록하는 것이 한가지 있지만, 만약 우리가 인과 관계를 발견하고 싶다면, 한가지 분명한 것은 개입하는 것이다.
그것으로 과학은 완전히 수동적인 것이 될 수 있고, 단지 사실들을 분류할 수도 있고, 아니면 그것은 조사의 일부로서 변화를 만들어 내면서 활동적일 수도 있다. 이 아이디어는 JamesWoodward에 의해 개발되었다.
우리가 과학의 엄격함에 도달하기도 전에 개입은 인과 관계를 발견하는 직관적인 방법처럼 보인다. 우리는 세상에서 항상 우리를 돕기 위해 도구를 사용하고, 들고, 당기고, 밀고, 누르고, 때로는 누르고 있습니다. 수도꼭지를 틀면 물이 나온다는 것을 알 수 있다. 그리고 다시 틀면 수도꼭지가 멈춘다는 것을 알 수 있다. 사람은 음식을 데우면 요리를 한다. 공을 차면 움직이는 것을 볼 수 있지만, 큰 나무에서 같은 작업을 하는 것은 그런 일이 없다는 것을 알게 된다. 인과 환자로서, 우리는 지속적으로 세상과 상호 작용하며, 무엇이 일어나는지를 보기 위해 밀고 조사합니다.
우리에게 블랙 박스를 선물했다고 가정해 보자. 내부 작동은 우리에게 숨겨져 있지만 그 밖에는 다양한 레버, 페달, 버튼과 조명, 벨, 버저가 있다. 무엇이 원인인지 어떻게 알아내죠? 답은 우리가 개입한다는 것입니다. 레버를 당겨서 다른 무슨 일이 일어나는지 보세요. 불이 켜지나요? 레버가 시작 위치로 돌아오는 즉시 꺼집니까? 레버를 당기는 동시에 페달도 밟아도 동일한 램프가 계속 켜집니까?
우리가 블랙 박스에서 할 수 있는 온갖 종류의 실험들이 있다. 우리는 다양한 요소들 사이의 관계에 대한 즉각적이고 확실한 인과적인 지식을 얻지 못할 수도 있지만, 최소한 우리의 개입은 가설을 세우는 것을 가능하게 한다. 그 실험 방법은 이 기본적인 생각에 기초를 두고 있다. 때때로 원인을 찾기 위해서, 여러분은 손을 더럽게 해야 해요.
인과 관계의 중재자 계정의 기초를 이루는 매우 간단한 아이디어가 있다. 추상적인 용어로, 원인을 변경하여 효과를 변경할 수 있습니다. 그래서 만약 기온 상승과 옷을 덜 입은 사람들 사이에 인과 관계가 있다면, 여러분은 방의 온도를 올릴 수 있고 탑승자들이 옷을 벗을 가능성을 높일 수 있습니다. 하지만 단지 옷을 벗는 것만으로는 실내 온도를 올릴 수 없습니다.
물론 실험 방법에는 한계가 있다. 우리가 통제할 수 없는 몇가지 요인들이 있지만 그럼에도 불구하고 원인이 될 수 있다. 예를 들어 태양은 지구를 따뜻하게 해 주고, 우리들은 지구의 표면에 서 있습니다. 이것은 여느 때와 마찬가지로 인과 관계가 있다. 그럼에도 불구하고 우리는 태양의 온도를 올리거나 내리거나 완전히 끄기 위해 개입할 수 없습니다.
그러므로, 간섭 주의적 접근법은 우리 인간이 영향을 줄 수 있는 좁은 범위의 변화를 의미하지 않는 넓은 개입의 개념을 취하는 경향이 있다. 왜 우리의 원인에 대한 관념이 그렇게 인류 중심적이어야 하는가? 따라서 개입은 우리가 의도적으로 한일이든 아니든 원인에 대한 어떤 변화를 의미할 수 있다. 따라서 비가 내리기 시작하면 사람들이 우산을 쓰게 될 것이다. 이것은 우리가 통제할 수 없는 날씨에 대한 '개입'이다. 그리고 우산을 들고 있는 사람들이 그것을 비로 만들지 않는다는 것을 고려하면, 비대칭성이 다시 인과 관계로 돌아가는 것은 분명하다.
기회를 잡으세요.
펄의 인과 관계 그래프에서 요인(또는'노드')을 연결하는 화살표는 확률론적 연결을 묘사한다. Bayesianism은 우리가 어떻게 새로운 증거에 비추어 우리의 확률 평가를 이해하고 조정해야 하는지에 대한 특별한 설명이다. 원인이 그 효과의 가능성을 높이는 것이라는 생각은 매력적이지만 논란이 많다. 논의는 제쳐 두고, 확률이 무엇인지에 대한 매우 다른 두가지 아이디어가 있다고 말할 수 있다.
가능성에 대한 사실들이 상대적인 발생 빈도에 의해 결정된다고 명시한, 빈도 주의로 알려진 견해가 있다. 따라서, 동전이 착륙할 가능성이 50:50이라는 사실은 사건의 역사상, 던져진 동전의 약 절반이 머리에 떨어졌다는 것을 말하고 싶어 한다. 그렇게 생각하는 사람들에게, 통계적 접근은 분명히 도움이 된다.
그러나 성향 이론가들도 있다. 그들은 하나의 경우에도 특정한 힘을 가지고 사건을 향한 결정적인 성향이 있을 수 있다고 생각한다. 어떤 사람은 동전이 실제로 얼마나 던져 졌는지 그리고 실제로 던져 졌는지 여부에 상관 없이, 동전은 착지 면에 50퍼센트의 성향을 가지고 있다고 말할 수 있다. 발생 빈도에 대한 통계적 사실은 개체의 고유 속성에 의해 결정되며, 그 반대도 아니다.
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