Innehåll: i. Om logisk form 1. Vetenskapens framväxt 2. Kunskap 3. Hypotesprövning 4. Vetenskapliga data 5. Kvalitativ metod. Johansson Föreläsning

Transkript

1 Johansson Föreläsning Kimmo Sorjonen Sektionen för Psykologi Karolinska Institutet Innehåll: i. Om logisk form 1. Vetenskapens framväxt 2. Kunskap 3. Hypotesprövning 4. Vetenskapliga data 5. Kvalitativ metod Lars Göran Johansson 6. Orsaker och korr. 7. Förklaringar 10. Kropp och medvetande 8. Förklaringar inom (11. Modeller) SamHum 12. Vetenskapens utveck. 9. Vetenskapliga lagar 13. Vet. och värderingar i.1 Logisk form Argument Ett logiskt argument består av: (1) Ett antal premisser; (2) Ett antal mellanled, och (3) En slutsats. Premissernas sanningshalt är en empirisk fråga. Slutsatsens sanningshalt beror på om premisserna är sanna OCH på om argumentet är logiskt giltigt. Om någon av premisserna är falsk kan slutsatsen vara falsk trots att argumentet är logiskt giltigt. i.2 Logisk form Materiell implikation Satsen Om p så q (ex. Om Lisa får terapi så mår hon bra. ) är sann (i logisk mening) i följande tre fall: (1) p är sann och q är sann (Lisa får terapi och mår bra) (2) p är falsk och q är sann (Lisa får inte terapi och mår bra) (3) p är falsk och q är falsk (Lisa får inte terapi och mår inte bra) Den materiella implikationen är falsk endast när: (4) p är sann och q är falsk (Lisa får terapi men (= och) mår inte bra) i.3 Logisk form Modus Ponens Modus Ponens är en giltig argumentform: Premiss 1: Om p så q Premiss 2: p Slutsats: q Exempel: Premiss 1: Får man terapi så mår man bra. Premiss 2: Lisa får terapi. Slutsats: Lisa mår bra. i.4 Logisk form Modus Tollens Modus Tollens är också en giltig argumentform: Premiss 1: Om p så q Premiss 2: inte q Slutsats: inte p Exempel: Premiss 1: Får man terapi så mår man bra. Premiss 2: Lisa mår inte bra. Slutsats: Lisa får inte terapi. 1

2 i.5 Logisk form Bekräfta antecedenten Bekräfta antecedenten är en ogiltig argumentform: Premiss 1: Om p så q Premiss 2: q Slutsats: p Exempel: Premiss 1: Får man terapi så mår man bra. Premiss 2: Lisa mår bra. Slutsats: Lisa får terapi. i.6 Logisk form Implikationsnegering Implikationsnegering är också en ogiltig argumentform: Premiss 1: Om p så q Premiss 2: inte p Slutsats: inte q Exempel: Premiss 1: Får man terapi så mår man bra. Premiss 2: Lisa får inte terapi. Slutsats: Lisa mår inte bra. 1.1 Vetenskapens framväxt Grekisk gryning Johansson ser dessa fyra grekiska idéutveckligar som viktiga för framväxten av ett vetenskapligt tänkande: 1. Jonisk naturfilosofi 2. Betoning på rationell argumentation 3. Upptäckten av logiken 4. Euklides axiomatisering av matematiken 1.1 Vetenskapens framväxt Grekisk gryning, Jonisk naturfilosofi De riktigt gamla grekerna ansåg att händelser i naturen (sjukdomar, stormar m.m.) var ett resultat av gudars intentionella handlingar. De joniska naturfilosoferna bröt mot detta tankesätt och hade en mer fysikalisk syn på saker och ting. Detta verkar t.ex. ha påverkat Hippokrates syn på sjukdomar som orsakade av ting som kommer in i och lämnar kroppen. 1.1 Vetenskapens framväxt Grekisk gryning, Rationell argumentation Enligt Johansson ger Atens begränsade demokrati upphov till en kultur där de styrande måste lägga stor vikt vid sina argument för att övertyga andra och få sin vilja igenom. I mindre demokratiska samhällen behöver de styrande inte bry sig om argumentation i samma utsträckning, så länge man har tillräckligt med vapenmakt och andra medel att hålla folket på mattan. 1.1 Vetenskapens framväxt Grekisk gryning, Upptäckt av logiken Aristoteles upptäckte att den logiska giltigheten hos argument är beroende av deras form och inte av innehållet i de ingående satserna. Oavsett vad A, B och C refererar till så är det vänstra ett giltigt och det högra ett ogiltigt argument: Alla A är B Alla B är C Alla A är C Några A är B Inga B är C Inga A är C Aristoteles ( BC) 2

3 1.1 Vetenskapens framväxt Grekisk gryning, Euklides axiom Euklides kunde visa att alla den tidens matematiska sanningar kunde logiskt härledas från ett fåtal axiom (= satser som är självklart sanna och inte kräver någon ytterligare härledning). Matematiken blev till en deduktiv vetenskap, där nya säkra sanningar logiskt härleds ur redan bekräftade satser. I enlighet med det axiomatiska vetenskapsidealet har liknande försök gjorts inom andra vetenskapsgrenar. Euklides (300 tal BC) 1.2 Vetenskapens framväxt Den medeltida världsbilden Under medeltiden ansågs de klassiska skrifterna vara de enda, och ofelbara, källorna till kunskap. Syndiga människor kunde inte på egen hand komma fram till några sanningar. Det enda väsentliga var ändå religion och frågan om själens frälsning. Successivt sker dock en förändring mot större intresse för människan och hennes levnadsvillkor här och nu, någonting som t.ex. märks i att konsten blir alltmer naturalistisk. 1.3 Vetenskapens framväxt Den vetenskapliga revolutionen Vid mitten av 1500 talet började uppfattningen att människor kan komma åt sanningen genom egna observationer (empirism), och att de klassiska texterna inte är ofelbara, att få fotfäste. Exempel på detta är Kopernikus teori om att jorden roterar runt solen, inte tvärtom, vilket går emot Aristoteles tankar. Nicolaus Copernicus ( ) 2.1 Begreppet kunskap Definition av kunskap Enligt en allmän uppfattning är kunskap = sann och berättigad trosuppfattning. Alltså: Personen X kan sägas veta P om och endast om: 1. P är sant 2. X kan ange goda skäl för P 3. X tror att P 2.2 Begreppet kunskap Sanning En del hävdar att sanningen är relativ (snarare än absolut) och att den kan variera mellan tider, kulturer och individer. Ståndpunkten att alla sanningar är relativa kan dock inte göra anspråk på absolut sanningsriktighet utan att vara självmotsägande. Enligt den s.k. korrespondensidén om sanning är ett påstående sant om det överensstämmer med hur världen är beskaffad, oberoende av hur vi uppfattar saker och ting. 2.3 Begreppet kunskap Troende Kravet på troende för kunskap är samtidigt ett krav på tänkande (för inte kan man väl tro utan att tänka?) och Johansson diskuterar om datorer (maskiner) kan tänka och därmed, möjligen, besitta kunskap. Det s.k. Turingtestet går till så att man ställer frågor, t.ex. via en dator, och om man utifrån svaren inte kan avgöra om man kommunicerar med en människa eller en maskin, och det är en maskin, så kan maskinen sägas besitta tankeförmåga. Alan Turing ( ) 3

4 3.1 Hypotesprövning Definition av vetenskap, Varför? Kan vetenskap definieras? Finns det någon minsta gemensamma enhet som särskiljer vetenskap från icke vetenskap (demarkations problemet)? En del säger nej men Johansson säger ja. Är det viktigt att finna ett demarkations kriterium? Enligt Johansson är detta viktigt: (1) För att kunna skilja vetenskapligt baserade påståenden från andra påståenden (vilket påverkar graden av tilltro man bör tillskriva dessa påståenden); (2) För ökad förståelse av den vetenskapliga och industriella revolutionen (ökad förståelse för utvecklingen av vårt samhälle). 3.1 Hypotesprövning Definition av vetenskap, Resultat Resultatbaserad definition: Vetenskap är verksamhet som skapar ny kunskap. Problem: Kunskap kräver sanning och eftersom vi inte kan vara säkra på sanningen kan vi inte veta vad som är vetenskap. Därför verkar många mena att definitionen av vetenskap skall baseras på metoder snarare än på resultat. 3.1 Hypotesprövning Definition av vetenskap, Metod Finns det en vetenskaplig metod? 1. Nej. Feyerabend: Anything goes. 2. Ja, vetenskap är det man håller på med vid universitet och högskolor (operationell definition). 3. Ja, alla vetenskaper använder sig av hypotetisk deduktiv metod (Johanssons favorit). 3.2 Hypotesprövning Hypotetisk deduktiv metod Den generella formen hos HDM: Premiss 1: Premiss 2: Slutsats: Exempel: Premiss 1: Premiss 2: Slutsats: Bekräftelse av antedecenten. BUUUUUU. Om hypotesen H stämmer bör vi kunna observera den empiriska konsekvensen E E stämmer H stämmer styrkt. Om terapi ökar graden av välbefinnande så bör vi kunna observera ökad grad av välbefinnande hos Lisa, som får terapi. Vi observerar ökad grad av välbefinnande hos Lisa. Terapi ökar graden av välbefinnande. kanske 3.2 Hypotesprövning Hypotetisk deduktiv metod Falsifiering (i teorin): Premiss 1: Premiss 2: Slutsats: Exempel: Premiss 1: Premiss 2: Slutsats: Modus Tollens: Korrekt slutledning Om hypotesen H stämmer bör vi kunna observera den empiriska konsekvensen E E stämmer inte H stämmer inte Om terapi ökar graden av välbefinnande så bör vi kunna observera ökad grad av välbefinnande hos Lisa, som får terapi. Vi observerar inte ökad grad av välbefinnande hos Lisa. Terapi ökar inte graden av välbefinnande. 3.2 Hypotesprövning Hypotetisk deduktiv metod Hjälphypotes = Villkor som måste vara uppfyllt för att logiskt kunna härleda de empiriska konsekvenserna utifrån den hypotes som skall testas. Hjälphypotesernas sanningshalt testas inte i den aktuella undersökningen utan de antas vara sanna. 4

5 3.2 Hypotesprövning Hypotetisk deduktiv metod Falsifiering (i praktiken): Duhem Quinetesen hjälphypotes Premiss 1: Om hypotesen H stämmer, och om undersökningen har tillräcklig power, bör vi kunna observera den empiriska konsekvensen E Premiss 2: E stämmer inte Slutsats: H stämmer inte, eller så var power för låg Lisa blev inte bättre av terapi, möjliga anledningar: (1) Terapi är verkningslös; (2) För få undersökningsdeltagare (N = 1); (3) För svag intervention (terapi i endast 6 sekunder); (3) Ickereliabel mätning av välbefinnande etc. 3.3 Hypotesprövning Bayesianism Kan man inte säga HUR MYCKET stöd en hypotes får om de empiriska konsekvenserna slår in? Jo kanske, med hjälp av Bayes teorem: e / h) h / e) h) e) Thomas Bayes ( ) h/e) = sannolikhet ex post, sannolikhet för hypotes h givet evidens e h) = sannolikhet ex ante, sannolikhet för h utan kunskap om e e/h) = sannolikhet för e givet h e) = sannolikhet för e utan kunskap om h 3.3 Hypotesprövning Bayesianism Bayes teorem, exempel: h/e) = En person är deprimerad (e). Risk för självmord (h)? h) = Generell risk för självmord, säg 0,01% e/h) = Depression bland de som tar livet av sig, säg 60% e) = Prevalens för depression, säg 4% Thomas Bayes ( ) e / h) 0,6 h / e) h) 0,0001 0,15% e) 0, Hypotesprövning Bayesianism Subjektiva bayesianer : Ex ante sannolikheten står för subjektiva grader av tro. Ju mindre man tror på en viss hypotes ex ante (h)) desto mer bör man öka sin tro till ex post (h/e) minus h)) givet viss evidens. Därmed kommer två personers tro på en viss hypotes att successivt konvergera givet ny evidens, oavsett hur olika deras tro var från början. Thomas Bayes ( ) 3.3 Hypotesprövning Ad hoc Ad hoc modifikationer = modifikationer som inte har några testbara konsekvenser utöver de testbara konsekvenserna av den ursprungliga teorin och gör därmed teorin mindre falsifierbar. Exempel: Upplevelse av stressfyllda livshändelser ökar risken för depressiva symtom förutom bland de undersökta personerna. 3.3 Hypotesprövning Ad hoc Falsifikationister kan acceptera modifikationer som leder till nya testbara konsekvenser (som inte är ad hoc). Exempel: De undersökta personerna är bärare av två långa 5 HTTP alleler. Hypotes: Långa 5 HTTP alleler skyddar mot en positiv (ökande) effekt av stressfyllda livshändelser på depressiva symtom. Karl Popper

6 4.1 Vetenskapliga data Mätning och skalor Att man började göra systematiska mätningar var en väsentlig del av den vetenskapliga revolutionen. För detta krävs olika skalor 1. Nominaldata: Variabeln kan anta olika värden men det finns ingen inbördes ordning. Ex: kön, behandlingsgrupp 2. Ordinaldata: 1 + inbördes ordning, men ingen ekvidistans. Ex: relativ depression 3. Intervalldata: 1, 2 + ekvidistans, men ingen meningsfull nollpunkt. Ex: grader i Celsius, Likertskala 4. Kvotdata: 1, 2, 3 + meningsfull nollpunkt. Ex: längd i cm, vikt i kg, ålder 4.2 Vetenskapliga data Samband Korrelationer Kan variera mellan 1,0 och +1,0 Positivt eller negativt (eller noll) Ju starkare samband, desto mer avviker r från noll Ej bevis på kausalitet Pers Introv Depp Vetenskapliga data Observationer Mätningar baseras på observationer som ofta antas vara objektiva, men dessa kan påverkas av faktorer som: (1) Förväntningar (Rosenthals råttor); (2) Teorier, t.ex. måste observationen uttryckas med ett språk och språk är inte teorineutrala. 4.3 Vetenskapliga data Observationer Dock menar vissa, t.ex. Quine, att det finns observationssatser (s.k. occasion sentences) vars sanningshalt alla, oberoende av förväntningar och teorier, kan vara överens om. Ett kriterium för en god översättning skulle vara att occasion sentences som hålls som sanna/falska inom det ena språket likaledes hålls som sanna/falska inom det andra språket. Willard Van Orman Quine ( ) 4.3 Vetenskapliga data Observationer Enligt ett synsätt består en visuell observation av tre komponenter (nivåer): 1. Fenomenell synupplevelse (man upplever kontraster, färger) 2. Objektförnimmelser (vissa färgfläckar hör ihop och är objekt) 3. Objektigenkänning (vi kan namnge objekten vi observerar) Vilken nivå ligger occasion sentences på? Nivå 3 (kanske även 2) kräver vissa kunskaper. 4.4 Vetenskapliga data Observationer inom historievetenskap Historiker observerar ju inte de historiska händelser de beskriver, utan snarare lämningar av dessa händelser i form av kvarlevor (t.ex. krukskärvor) och berättande källor. Dessa källor måste dock värderas innan de kan beskrivas som historiska fakta, t.ex. genom bröderna Weibulls källkritiska metod. 6

7 4.4 Vetenskapliga data Observationer inom historievetenskap Bröderna Weibulls källkritiska metod går ut på att man skall ställa sig själv vissa kritiska frågor när man värderar en utsaga: 1. Närhetskritik; Källans närhet (i tid och rum) till den beskrivna händelsen. Idealet är samtida förstahandskällor. 2. Tendenskritik; Har källan en agenda? 3. Beroendekritik; Är källan offer för vissa samhälleliga (van)föreställningar och historiska mekanismer? Lauritz ( ) Curt ( ) 5.1 Kvalitativ metod Intentionalitet Enligt Johansson kan kvalitativa metoder definieras som metoder som syftar till att kategorisera observerade fenomen. Beskrivningen av dessa kategorier innehåller en intentional komponent. 5.1 Kvalitativ metod Intentionalitet Enligt Franz Brentano består mentala fenomen av två komponenter: 1. En mental akt; t.ex. att hoppas, tycka, förvänta sig. 2. Ett innehåll som den mentala akten riktas mot; t.ex. att det snart är rast, att denna föreläsning är tråkig. Detta sägs vara aktens intentionala aspekt Franz Brentano ( ) och eftersom alla mentala fenomen har ett sådant innehåll sägs de ha en riktadhet. Enligt Johansson har alla meningsfulla fenomen en intentional aspekt och kvalitativa metoder syftar just till att klarlägga denna mening. 5.1 Kvalitativ metod Intentionalitet De fenomen som undersöks med kvalitativa metoder kan vara BÅDE subjektiva och objektiva. Detta eftersom det kan handla om fenomen, t.ex. attityder, som endast existerar i enskilda personers medvetande (= ontologisk subjektivitet) men som samtidigt existerar oberoende av om de undersöks eller inte (= epistemisk objektivitet). På grund av det senare så har påståenden om personers mentala akter ett sanningsvärde (inte alla håller med). 5.2 Kvalitativ metod Hermeneutik Enligt många är syftet med hermeneutiska undersökningar att uppnå FÖRSTÅELSE av det undersökta fenomenet, något som kan kräva empati och inlevelse. Med förståelse här menas, ungefär, att komma fram till intentionen med en handling, text, artefakt. Förståelse uppnås genom tolkning. I enlighet med den hermeneutiska cirkeln tolkas helheten utifrån delarna och delarna utifrån helheten. Tolkningsarbetet anses färdigt när koherens i tolkningen av delarna och av helheten uppnåtts. 5.3 Kvalitativ metod Grundad teori En skolbildning inom sociologin som påverkats av den symboliska interaktionismen, vars grundtes är att människors sociala interaktioner består av utväxling av meningsbärande symboler. Enligt upphovsmännen Strauss och Glaser skall teorier genereras utifrån kodning av empiriska data (kritik mot klassiska sociologiska stora berättelser ). Grundad teori har t.ex. kritiserats för: (1) Teoretisk naivitet för sin tro att de vetenskapligt intressanta kategorierna skall visa sig av sig självt ; (2) Oförmåga att skapa ny och oväntad kunskap (eftersom kategorierna skall vara vardagliga ). Barney Glaser (1930 ) Anselm Strauss ( ) 7

8 5.4 Kvalitativ metod Observationens intentionalitet Johansson argumenterar att vårt nervsystem blivit evolutionärt utformad att fokusera på vissa saker och att ignorera det mesta. Därmed skulle vi inte vara kapabla till helt förutsättningslösa observationer. Han menar att kanske är de två första komponenterna i en observation den fenomenella upplevelsen samt objektförnimmelsen oberoende av teorier men att den tredje komponenten objektigenkänningen inte är det. 5.4 Kvalitativ metod Observationens intentionalitet Enligt kulturantropologen Claude Lévi Strauss är klassificering en av de grundläggande mänskliga verksamheterna all gör det. Man gör detta dock olika: Resultat av guds ilska Sjukdom Jordbävning Resultat av patogener Resultat av seismisk aktivitet Beroende på hur klassificeringen görs kan vissa åtgärder uppfattas som relevanta (offra får) medan andra verkar idiotiska (tvätta händerna). Enligt J. kan framgång tas som en indikation på en klassificerings korrekthet, och här har den (natur)vetenskapliga metoden visat sig överlägsen. 5.5 Kvalitativ metod Sociala fakta Kvalitativ metod kritiseras ibland för bristande grad av objektivitet och t.o.m. att de fenomen som studeras John Searle (1932 ) (mening) inte är objektivt existerande (de är sociala konstruktioner). John Searle vänder sig mot detta och gör en distinktion mellan råa och sociala fakta. De förra är inte beroende av människors tankeinnehåll (jorden roterar runt solen). Sociala fakta är beroende av människors tankeinnehåll. Tecknet 5 står för fem endast om ett visst antal personer anser att det är så (det finns en kollektiv intention ). Det handlar dock fortfarande om fakta (intersubjektivitet). 6.1 Orsaker och korrelationer Regularitet Hume menade att slutsatser om kausalitet inte baseras på deduktiv logik utan på induktion. Vi är benägna att uppleva händelsen X som orsak till händelsen Y om X vid upprepade tillfällen föregår Y i tiden (helst nära inpå) och i rumslig närhet. Men det kausala i relationen kan vi aldrig observera. (Regularitetsteorin) David Hume ( ) 6.2 Orsaker och korrelationer INUS villkor A cause to an effect is: An Insufficient but Necessary part of a complex of factors that together are Unnecessary but Sufficient for the effect. En orsak till en händelse är: En otillräcklig men nödvändig del i ett komplex som tillsammans är tillräckliga, men inte nödvändiga, för att händelsen skall inträffa. John Leslie Mackie ( ) 6.2 Orsaker och korrelationer INUS villkor Exempel: Herr X går på trottoaren, får en hammare i huvudet och dör. Orsak till hans frånfälle? 1. Byggaren Y tappade hammaren. 2. Jordens dragningskraft. 3. Herr X gick på trottoaren. 4. Herr X hade inte hjälm. o.s.v. Det finns ett helt komplex av faktorer som måste vara uppfyllda för att händelsen skall ske. Tillsammans är de tillräckliga för herr Xs död, men inte nödvändiga (han hade kunnat dö på något annat sätt). Vilket av alla INUS villkor skall vi peka ut som Orsaken. 8

9 6.2 Orsaker och korrelationer INUS villkor Kriterier för val av INUS villkor: 1. Avvikande händelser måste ju orsakas av avvikande villkor. 2. Orsaken måste ju vara någonting som man kan påverka. 3. Orsaken är ett villkor med hög grad av specificitet. Alltså: Vilket av INUS villkoren som framhävs som Orsaken baseras på en subjektiv bedömning. Orsaken antas föregå sin verkan i tiden. Varför har vi bestämt så? J: Vi vill kunna påverka verkan genom att påverka orsaken. 6.3 Orsaker och korrelationer Korrelation Enligt Reichenbachs princip kan en korrelation mellan två variabler, X och Y, bero på tre olika saker: 1. X orsakar Y. 2. Y orsakar X. 3. X och Y har en gemensam orsak. I ett stickprov kan en uppmätt korrelation även ha kunnat uppkomma av en slump. För att kontrollera för detta kan man utföra signifikansprövning. Hans Reichenbach ( ) 6.3 Orsaker och korrelationer Korrelation För att testa om X verkligen har en kausal effekt på Y så kan man i vissa fall utföra ett experiment. Man manipulerar aktivt personers (eller vad man nu undersöker) nivå av X (vilket utesluter att Y orsakar X) och så mäter man deras nivå av Y. Om allting annat är lika mellan personerna, förutom att de varierar vad gäller nivåerna av X och Y, så har vi uteslutit att associationen mellan X och Y beror på en gemensam orsak. Återstår alltså att X orsakar Y. 6.4 Orsaker och korrelationer Betingade sannolikheter Två händelser, A och B, är oberoende om: A och B) = A) * B) Sannolikheten att både A och B inträffar är produkten av att var och en inträffar. Exempel, sannolikheten att en person är vänsterhänt och deprimerad: V och D) = V) * D) = 0.1 * 0.1 = Orsaker och korrelationer Betingade sannolikheter Betingad sannolikhet: A/B) = Sannolikhet för A givet B AB) = Sannolikhet för A och B B) = Sannolikhet för B AB) A/ B) B) Exempel: 10% av befolkningen är vänsterhänta; 2% är vänsterhänta OCH deprimerade. Sannolikhet att vara deprimerad givet att man är vänsterhänt? AB) 0.02 A/ B) % B) Orsaker och korrelationer Betingade sannolikheter Bolibompatittande (A) och Öroninflammationer (B) korrelerar. Kausalt? Säg att 10% av befolkningen har Låg ålder (C); 8% tittar på Bolli OCH har Låg ålder (AC); 5% har Öroninfl. OCH Låg ålder (BC); samt att 4% har alla tre (ABC). Vi räknar: Vi ser att AB/C) = A/C) * ABC) 0.04 AB / C) 0.40 B/C). Detta innebär att C) 0.10 A/C) och B/C) är oberoende av varandra. Alltså AC) 0.08 A/ C) 0.80 kan C förklara korrelationen C) 0.10 mellan A och B, antingen som en gemensam orsak eller som BC) 0.05 en medierande faktor B / C) 0.50 C) 0.10 (knappast i detta fall). 9

10 6.4 Orsaker och korrelationer Betingade sannolikheter Bolibompatittande (A) och Öroninflammationer (B) korrelerar. Kausalt? Säg att 10% av befolkningen har Låg ålder (C); 8% tittar på Bolli OCH har Låg ålder (AC); 5% har Öroninfl. OCH Låg ålder (BC); samt att 1% har alla tre (ABC). Vi räknar: Vi ser a AB/C) A/C) * ABC) 0.01 AB / C) 0.10 B/C). Detta innebär att C) 0.10 A/C) och B/C) INTE är oberoende av varandra. Alltså AC) 0.08 A/ C) 0.80 kan C INTE förklara C) 0.10 korrelationen mellan A och B. I det aktuella fallet blir BC) 0.05 slutsatsen att Bolli skyddar B / C) 0.50 C) 0.10 mot öroninflammationer. 6.5 Orsaker och korrelationer Indirekta orsaker Om A orsakar B, som i sin tur orsakar C, så är A en indirekt orsak till C och B medierar effekten av A på C. Indirekta orsaker uppfyller INUS villkoren och är också orsaker. Gräver man riktigt noga så finns det nästan alltid en faktor som medierar effekten mellan en orsak oss dess verkan. Rökning ökar inte direkt risken för död, men eftersom rökning ökar risken för cancer, och cancer ökar risken för död, så ökar rökning risken för död. A B C 7.1 Förklaringar Förklaringar och förutsägelser 7.2 Förklaringar Förståelse Enligt vissa (enligt J.) är vetenskapens mål att ge förklaringar om hur världen är beskaffad (och därmed stilla vår nyfikenhet), medan andra tycker att förklaringar är oväsentliga och istället är målet att göra korrekta förutsägelser. Ytterligare vissa anser att det enda som skiljer förklaringar och förutsägelser, det förra handlar om sådant som redan inträffat medan den senare handlar om framtida händelser. Kan man förutsäga så har man förstått. Invändning: Vi kan notera samband utan att förstå vad som orsakar dem (årstiderna); Vi kan kanske också ha förståelse utan förmåga till prediktioner (evolutionsbiologi). Enligt ytterligare en distinktion (bl.a. av Dilthey, Weber) syftar naturvetenskaperna till att klargöra orsakssamband medan målet för samhällsvetenskaper och humaniora är att uppnå förståelse. Man skall inse en aktörs intentioner, vilket bl.a. kräver empati. Wilhelm Dilthey ( ) Max Weber ( ) 7.3 Förklaringar Deduktivt Nomologiska (DN) modellen 7.3 Förklaringar Deduktivt Nomologiska (DN) modellen = En förklaring är en deduktiv härledning av explanandum (det som skall förklaras) utifrån en eller flera vetenskapliga lagar (nomos) samt ett eller flera initialvillkor. Människor blir arga om de blir förolämpade ( vetenskaplig lag ) Lisa är en människa (initialvillkor) Lisa blev förolämpad (initialvillkor) Alltså blev Lisa arg (explanandum) Carl Gustav Hempel ( ) Problem med DN modellen: 1. Om förklaringer kräver vetenskapliga lagar, hur har vi kommit fram till dessa? Det blir ett cirkelresonemang om korrektheten hos dessa lagar baseras på det de skall förklara. 2. Det finns inte erforderlig asymmetri i DN modellen. Om termometern visar > 40 så är man sjuk (vetenskaplig lag) Termometern visar > 40 (initialvillkor) Alltså är man sjuk (explanandum) Men: Man är ju inte sjuk för att termometern visar vad den gör, utan det är ju tvärtom så att sjukdomen förklarar termometerns värde. 10

11 7.3 Förklaringar Deduktivt Nomologiska (DN) modellen Problem med DN modellen: 3. DN modellen tillåter att man förklarar enskilda fakta utifrån enkla generaliseringar. Alla barn är korta (lag) Lisa är ett barn (initialvillkor) Lisa är kort (explanandum) Men att förklara Lisas korthet med att alla barn är korta känns inte helt tillfredsställande. 7.3 Förklaringar Deduktivt Nomologiska (DN) modellen Framförda förslag på förbättringar: 1. De refererade lagarna måste vara orsakslagar (det skulle alltså inte duga med enkla generaliseringar). 2. Unification: En bra förklaring (explanans) förklarar inte endast ett specifikt explanandum, utan flera andra på samma gång. Den ger upphov till prediktioner om andra sakförhållanden. T.ex. skulle kanske levande organismer bygger upp massa genom intag av extern föda, vilket därmed tar tid vara en bättre förklaring till Lisas korthet än alla barn är korta. 7.4 Förklaringar Statistiska förklaringar Om man i en DN modell byter ut en (eller flera) deterministiska lagar mot en statistisk lag så får man en statistisk förklaring. Med 80% sannolikhet blir människor arga om de blir förolämpade (statistisk lag) Lisa blev förolämpad (initialvillkor) Alltså blev Lisa arg (explanandum) Men nu är explanandum inte längre deduktivt härledd. 7.4 Förklaringar Statistiska förklaringar Ett problem med statistiska förklaringar är att sannolikheten påverkas av hur vi beskriver händelsen, vilken referensklass den upplevs tillhöra (referensklassproblemet). T.ex. kan man ju tänka sig att sannolikheten att bli arg på grund av en förolämpning påverkas av ens personlighet, testosteronnivåer, vem som förolämpar, kontext m.m. Detta påverkar giltigheten i användandet av en statistik lag för att förklara en händelse. Hempel menade att man skall kräva maximal specificitet vid beskrivningen av en händelse. Men i så fall blir en lags förklaringsvärde subjektiv (avhängigt av hur mycket man vet) vilket inte känns helt tillfredsställande. 7.4 Förklaringar Statistiska förklaringar Ofta upplever vi att en statistik lag är en bra förklaring av en händelse trots att den faktiska sannolikheten är låg. T.ex. använder vi kanske en cancerdiagnos för att förklara en persons självmord, trots att de flesta som får en cancerdiagnos inte tar livet av sig. Snarare än absolut risk verkar vi använda oss av riskökning i bedömningen av om en statistisk lag är en giltig explanans. 7.5 Förklaringar Handlingsförklaringar Handlingar innehåller en intentional komponent och ges därmed ändamålsförklaringar (utifrån syften/motiv/trosuppfattningar). Lisa vill skada Nils (motiv) Lisa tror att en spark på knät är bästa sättet att skada Nils (tro) Lisa sparkar Nils på knät (explanandum) Explananadum är inte en deduktiv härledning. Om vi inte använder oss av ändamålsförklaringar, utan t.ex. av biologiska orsaksförklaringar (Lisa betedde sig aggressivt på grund av ökad insula aktivitet) så betraktar vi det som förklaras (explanandum) som ett beteende snarare än som en handling. 11

12 7.6 Förklaringar Pragmatiska förklaringar Van Fraassen menar att kontexten avgör om en viss förklaring är bra eller inte. För att ett visst svar S skall vara en bra förklaring till ett visst tillstånd T måste: 1. T vara sant (det finns ingen bra förklaring till varför människor kan flyga). 2. S vara sant ( för att deras fötter är av bly är inte en bra förklaring till varför människor inte kan flyga). Bas van Fraassen (1941 ) 3. S vara en relevant förklaring av T (och detta avgörs i stor utsträckning av frågaren). Enligt Van Fraassen är den centrala frågan om teorier i vilken utsträckning de stämmer överens med data, inte om deras förklaringsvärde (vilket är en subjektiv bedömning). 8.1 Förklaringar inom samv. och hum. Kollektivism och individualism Metodologisk individualism: Samhälleliga fenomen (normer, historiska skeenden m.m.) förklaras utifrån agenters motiv och trosuppfattningar. Människor är autonoma agenter. Ändamålsförklaringar. Svårighet: Ofta har man inte tillgång till individers motiv och trosuppfattningar, som dessutom kan vara påverkade av samhället de lever i. Metodologisk kollektivism: Händelser och samhälleliga särdrag förklaras utifrån överindividuella sociala krafter (kausal effekt). Människor är sociala varelser. Orsaksförklaringar. Svårighet: Svårt att finna generella samband av typen samhällen av typen T uppvisar egenskapen E. Popper: Idén om opersonliga krafter är ren mysticism. Testa att byt ut sociala krafter mot evolution. 8.1 Förklaringar inom samv. och hum. Kollektivism och individualism Johansson: Kanske beror valet mellan individualism och kollektivism främst på vad man finner intressantast att klarlägga. Individualister är kanske främst intresserade av vilka motiv och trosuppfattningar som fick agenten att handla som hon gjorde, medan kollektivisterna främst är intresserade av varför agenten har de motiv och trosuppfattningar hon har. Individualism Evolutionspsyk. Kognitiv psyk. Personlighetspsyk. Kollektivism 8.2 Förklaringar inom samv. och hum. Historiska förklaringar Det går knappast att tala om historiska lagar. Många historiker förklarar istället en händelse genom att beskriva ett antal bakomliggande faktorer så att händelsen framstår som en naturlig konsekvens av dessa faktorer. Detta kallas för narration. Enligt Ricoeur måste det dock finnas ett laglikt förhållande mellan händelsen och de beskrivna faktorerna för att detta skall fungera som en modell för historisk förklaring. Paul Ricoeur ( ) Socialpsyk. Utvecklingspsyk. 8.3 Förklaringar inom samv. och hum. Funktionalistiska förklaringar Inom samhällsvetenskaperna innebär en funktionalistisk förklaring att beskriva hur ett samhälleligt fenomen har en positiv, men oavsedd, effekt på samhället i fråga. Exempel: Förbud mot giftermål mellan nära släktingar minskar förekomsten av genetiska defekter. Émile Durkheim ( ) Enligt vissa kan funktionalistiska förklaringar reduceras till antingen ändamålsförklaringar (folk undviker att gifta sig med nära släktingar eftersom de upplever det som riskfyllt) eller till orsaksförklaringar (samhällen med det aktuella förbudet överlever medan andra blir utkonkurrerade). 9.1 Vetenskapliga lagar Olika typer Empiriska generaliseringar: Direkta generaliseringar av enskilda observerbara fakta, typ katter har svans. Induktion Fundamentala lagar: Inte knutna till en enda typ av observationer, t.ex. energiprincipen. Deterministiska lagar: Gäller utan undantag, t.ex. Gravitation Statistiska lagar: Gäller med viss (känd?) sannolikhet, t.ex. vissa genetiska anlags ärftlighet. Definitioner: T.ex. Ohms lag: U = R x I 12

13 9.2 Vetenskapliga lagar Definition Alla lagar är generella villkorssatser, alltså: 1. De är all satser (för alla X gäller att ) 2. De har formen om X så Y. Ofta vidhängs lagarna också en brasklapp: förutsatt att. Dessa villkor uppfylls dock även av accidentella generaliseringar, t.ex. alla människor i detta rum kan svenska, vilket ju knappast kan ses som en lag. Hur skall dessa kunna skiljas åt? 9.3 Vetenskapliga lagar Lagar vs. Accidentella generaliseringar 1. Lagar, men inte AG, stöder en s.k. kontrafaktisk villkorssats (en om X så Y sats där både X och Y är falska.) Kimmos tolkning: I en lag, men inte i en AG, är X tillräckligt för Y. Ex: Att släppa en kropp är tillräckligt för att den skall falla neråt, men att vara i detta rum är inte tillräckligt för att kunna svenska. 2. AG innehåller ofta en hänvisning till en speciell plats i rummet/tiden. I lagar är detta inte nödvändigt. 9.4 Vetenskapliga lagar van Fraassen Enligt van Fraassen bör vi överge begreppet vetenskaplig lag. Kan man motivera ett påstående så får den inte något extra stöd genom att motivet inbegriper en lag Kropp medvetandeproblemet (Substans)dualism (Substans)Dualism = Antagandet att kropp och själ (eng. mind) är två skilda entiteter. Själen skulle därmed kanske kunna existera utan kroppen. Problem för dualister: Hur skall man kunna förklara att ett icke materiellt medvetande (t.ex. en tanke) kan påverka en materiell kropp (eller vice versa). Detta bryter mot principen om den fysiska världens kausala slutenhet. Descartes: Själen befinner sig i tallkottkörteln och sätter denna i rörelse och rörelsen vidarebefordras till resten av kroppen via livsandarna (en vätska inuti nerverna). René Descartes ( ) 10.2 Kropp medvetandeproblemet Egenskapsdualism Egenskapsdualism = Det finns endast materiell substans i världen, men den har två slags egenskaper, fysiska och mentala (icke reducerbara). Popper: När ett materiellt system blir tillräckligt komplicerat så uppstår nya, icke materiella, egenskaper i det. Chalmers: Alla försök att reducera det mentala till det materiella har misslyckats, och måste misslyckas. Därför bör vi anta att det mentala är en fundamentalt annorlunda egenskap än det materiella. David Chalmers (1966 ) 10.3 Kropp medvetandeproblemet Monism Monism = Antagandet att kropp och själ är samma entitet. Materialism = Allt, även själen och medvetandet, är materia. (Idealism = Allt är medvetande/upplevelser (Berkeley).) Antaganden inom materiell monism: 1. Superveniens: Är två varelser fysiskt identiska kommer de även att vara mentalt identiska. 2. Anti Cartesianism: Ingenting kan ha enbart mentala egenskaper (finns det själ så finns det kropp). 3. Den fysiska världen har kausal slutenhet: Mentala händelser kan inte orsaka fysiska händelser och fysiska händelser kan inte orsaka mentala händelser. 13

14 10.4 Kropp medvetandeproblemet Monistiska teorier 1. Identitetsteorin: Mentala tillstånd är lika med fysiologiska tillstånd i hjärnan. Två varianter: A. Typ identitet: Ett visst mentalt tillstånd motsvarar alltid ett visst specifikt fysiologiskt tillstånd. B. Token identitet: Ett visst mentalt tillstånd motsvarar något fysiologiskt tillstånd, men det behöver inte alltid vara det samma. John Smart (1920 ) 2. Funktionalism: Mentala termer refererar inte till specifika hjärnprocesser utan till funktioner hos det centrala nervsystemet. Jämför med logisk behaviorism: Mentala tillstånd är inget annat än en disposition att reagera på ett visst sätt på viss stimuli Kropp medvetandeproblemet Monistiska teorier 3. Eliminativ materialism: En variant av token identitet, med tillägget att användandet av mentala och psykologiska begrepp beror på bristande kunskap. Med ökande kunskap kommer dessa begrepp ersättas av mer vetenskapliga och väldefinierade begrepp. Jämför med psykologisk behaviorism: Om stimuli leder till mentalt tillstånd och sedan till respons, så kan vi skippa mentalt tillstånd utan att något går förlorat. Typ identitet och funktionalism är reduktionistiska: Mentala tillstånd kan reduceras till fysiologiska tillstånd respektive funktioner. Token identitet och eliminativ materialism är inte reduktionistiska Kropp medvetandeproblemet Problem för reduktionister 1. Mentala tillstånd innehåller både en mental akt (t.ex. en förhoppning) och ett intentionalt objekt som akten är riktad mot (t.ex. att föreläsningen slutar snart). Enligt vissa kan intentionaliteten i medvetna tillstånd inte reduceras till ökad amygdala aktivitet men vi kan inte särskilja t.ex. rädsla för en orm från rädsla för en kommande tenta. 2. Kvalia problemet. Många tycker att beskrivningar av upplevelser i forma av fysiologiska tillstånd missar den kvalitativa aspekten i upplevelsen What Mary did not know. Zombie exempel (mot funktionalister) Kropp medvetandeproblemet Problem för reduktionister 3. Privat vs. Publikt: Om man accepterar att mentala tillstånd är privata så kan de inte reduceras till fysiologiska tillstånd. För om så vore fallet så skulle en observation och beskrivning av det fysiologiska tillståndet samtidigt vara en observation och beskrivning av det mentala tillståndet ( jag ser din känsla ) Kropp medvetandeproblemet Mentala orsaker Hur är det möjligt att mentala tillstånd kan orsaka fysiska händelser (t.ex. beteende)? Försök till lösning: 1. Förneka den fysiska världens kausala slutenhet. Detta skulle dock innebära övergivande av monismen. 2. Sambandet mellan mentala tillstånd och fysiska händelser skall inte beskrivas i kausala termer. Mentala tillstånd är skäl, inte orsaker, till beteende Teorier om vetenskap Logisk positivism I den s.k. Wienkretsen grubblade man på vad som utmärker vetenskap (demarkationsproblemet) och man kom bl.a. fram till verifierbarhetskriteriet : En sats är meningsfull om och endast om man kan redogöra för en metod för att verifiera satsens sanning. (Quine har visat att verifierbarhetskriteriet faller för eget grepp) Enligt Wienkretsen finns det två typer av meningsfulla satser: (a) analytiska satser, som är s.a.s. sanna per definition; (b) syntetiska satser, som är empiriskt verifierbara. Därmed skulle metafysik inte vara meningsfull/vetenskaplig. 14

15 12.1 Teorier om vetenskap Logisk positivism Enligt Wienkretsen skulle syntetiska satser verifieras genom induktion (= man drar en generell slutsats utifrån ett antal observationer), vilket skulle vara berättigat om: 1. Man har observerat ett stort antal fall som stämmer överens med den generella slutsatsen. 2. Man har inte observerat något motsägande fall. 3. De verifierande fallen har observerats under flera olika omständigheter. Hur vet vi vilken variation i omständigheterna som är relevant? Måste detta verifieras genom induktion? I så fall hamnar vi i en oändlig regress Teorier om vetenskap Logisk positivism Wienkretsen, och speciellt Rudolf Carnap, argumenterade för att teoretiska satser, även om de inte var meningsfulla enligt verifierbarhetskriteriet, kunde vara användbara i.o.m. att de kunde användas för att formulera observationssatser (syntetiska satser) om ännu ej observerade situationer (= instrumentalism). Rudolf Carnap ( ) 12.2 Teorier om vetenskap Induktionsproblemet Hur skall man rättfärdiga induktionen i sig? 1. Kan inte rättfärdigas deduktivt, eftersom ett slutsatsen från en induktiv härledning inte måste vara sann. 2. Återstår att rättfärdiga den induktivt: Premiss 1: Induktion funkade vid tidpunkt T 1 på plats P 1 Premiss 2: Induktion funkade vid tidpunkt T 2 på plats P 2 Premiss n: Induktion funkade vid tidpunkt T n på plats P n Slutsats: Induktion funkar Men detta rättfärdigande av induktionen antar att det är rättfärdigat med induktiv härledning (= cirkelresonemang). Induktion kan alltså inte rättfärdigas. David Hume ( ) 12.3 Teorier om vetenskap Falsifikationism Premiss: Om teorin T 1 stämmer så skall vi kunna observera hypotesen H 1 Observation: Hypotesen H 1 stämmer Slutsats: Teorin T 1 stämmer Detta är ett logiskt ogiltigt argument (bekräfta antecedenten). Hypoteser testar oftast endast en liten del av den mer övergripande teorin (begränsad till tid, plats, försökspersoner, manipulation, etc.) Teori (alkohol ökar aggressivitet) Karl Popper ( ) Popper förkastade användningen av induktion i vetenskapen. Logisk grund, Hypotetisk Deduktiv Metod: Deduktion Hypotes (de i grupp A delar ut starkare chocker än de i grupp P) Initialvillkor (grupp A får alkohol, grupp P placebo, de ges chansen att elchocka en provokatör ) 12.3 Teorier om vetenskap Falsifikationism Logisk grund, Falsifikationism: Premiss: Om teorin T 1 stämmer så skall vi kunna observera hypotesen H 1 Observation: Hypotesen H 1 stämmer EJ Slutsats: Teorin T 1 stämmer INTE Detta är ett logiskt giltigt argument (Modus Tollens). Om hypotesen inte stämmer så kan teorin inte vara korrekt i sin helhet. Teori (alkohol ökar aggressivitet) Deduktion Hypotes (de i grupp A delar ut starkare chocker än de i grupp P) Karl Popper ( ) Initialvillkor (grupp A får alkohol, grupp P placebo, de ges chansen att elchocka en provokatör ) 12.3 Teorier om vetenskap Falsifikationism Grundteser: Det spelar ingen roll hur man kommer fram till sina teorier; de är tentativa Teorier måste dock vara falsifierbara Teorier utsätts för hänsynslös testning Teorier kan inte bevisas som sanna Teorier kan dock visa sig vara falska Vetenskapen förs framåt genom att falska teorier elimineras (man får åtminstone kunskap om vad som inte är fallet) Karl Popper ( ) 15

16 12.3 Teorier om vetenskap Falsifikationism Logisk grund, Falsifikationism (med tillägg): Premiss: Om teorin T 1 stämmer (och FP inte är avvikande och vår operationalisering är giltig och apparaturen funkar och ) så skall vi kunna observera hypotesen H 1 Observation: Hypotesen H 1 stämmer EJ Slutsats: Teorin T 1 stämmer INTE (eller så var FP avvikande eller operationaliseringen var kass eller så funkade inte grejerna eller så ) Teori (alkohol ökar aggressivitet) Deduktion Hypotes (de i grupp A delar ut starkare chocker än de i grupp P) Initialvillkor (grupp A får alkohol, grupp P placebo, de ges chansen att elchocka en provokatör ) Falsifiering av hypotesen kan alltså bero på metodologiska brister snarare än på en felaktig teori (= Duhem Quinetesen). Så frågan är om teorier kan falsifieras??? 12.4 Teorier om vetenskap Kuhns paradigm Falsifikationismen i all ära, men varken den eller induktivismen ger en korrekt beskrivning av hur olika vetenskaper faktiskt utvecklas. Att beskriva detta var ett av Kuhns huvudmål. Målet var dock inte endast att beskriva, utan Kuhn menade att de olika faserna i den vetenskapliga Förvetenskap utveckling fyller en viktig funktion (beskrivningen är alltså delvis normativ). Revolution Thomas Kuhn ( ) Normalvetenskap Kris 12.4 Teorier om vetenskap Kuhns paradigm Under förvetenskap råder vilda västern. Man är inte enig om någonting, inte ens fundamenta, och nästan alla har sin egen teori (e.g. socialpsykologi och the toothbrush problem). Det sker ingen kumulativ kunskapstillväxt. Förvetenskap Normalvetenskap Thomas Kuhn ( ) 12.4 Teorier om vetenskap Kuhns paradigm Förekomsten av paradigm är det som skiljer vetenskap från icke vetenskap. Dessa paradigm består av olika delar, t.ex.: (a) Accepterade lagar och teorier (e.g. behavioristiska inlärningsteorier) (b) Standardiserade metoder (e.g. Skinner boxen, statistik) (c) Mycket allmänna metafysiska principer (d) Premisser för vad som kännetecknar ett bra paradigm (som det aktuella paradigmet antagligen uppfyller med råge). Riskerar att göra olika teorier inkommensurabla Thomas Kuhn ( ) Revolution Kris Nya rekryter skolas in i paradigmet t.ex. genom metodundervisning och forskarutbildning Teorier om vetenskap Kuhns paradigm Under normalvetenskapen försöker man lägga pussel och lösa gåtor med ledning av paradigmet (e.g. hur påverkas inlärning av tiden mellan CS och US?). Paradigmet kan preciseras men ifrågasätts inte och misslyckanden att förklara fenomen ses som anomalier och bristande kompetens hos forskaren snarare än som falsifieringar av paradigmet och dess teorier. Ofta är man t.o.m. omedveten om att man arbetar inom ett paradigm ( jag beskriver ju bara som det är ). Paradigmet skyddar forskarna mot Förvetenskap Normalvetenskap en alltför kritisk hållning och tillåter därmed forskarna att fokusera sin energi på att samla in data och lösa problem. Revolution Kris 12.4 Teorier om vetenskap Kuhns paradigm Förvetenskap Revolution Normalvetenskap Så småningom börjar det ansamlas observationer som inte kan förklaras av paradigmet (s.k. anomalier). En del av dessa bortförklaras medan andra är mer problematiska, eftersom de slår mot själva grunderna i paradigmet ( råttor kan inte betingas att gilla elchocker ). Paradigmet hamnar i kris och så småningom börjar vissa betvivla dess giltighet (beroende t.ex. på egenintressen). Kris 16

17 12.4 Teorier om vetenskap Kuhns paradigm Någon eller några av tvivlarna kommer plötsligt på ett nytt paradigm. Enligt Kuhn kommer detta nya paradigm att vara radikalt annorlunda och oförenligt med det gamla ( djur har medfödda egenskaper, t.ex. aversion mot elchocker ). När väl en majoritet av forskarna gått över till det nya paradigmet är revolutionen ett faktum. Det gamla paradigmets anhängare tynar sakta bort på en mindre högskola i landsorten. Eftersom ett paradigm, för att vara framgångsrikt, måste kräva en okritisk hållning från sina anhängare, kan paradigmet självt inte innehålla någon jag kan modifieras vid behov Förvetenskap funktion. Det blir därmed revolutionens viktiga roll att eliminera paradigm som inte längre fungerar. Revolution Normalvetenskap Kris 12.4 Teorier om vetenskap Kuhns paradigm Det nya paradigmet ger upphov till nya frågor och pekar ut nya typer av observationer som borde göras ( vilka egenskaper är medfödda? ). Forskarna sätter åter igång med att lösa problem och lägga pussel. Förvetenskap Revolution Normalvetenskap Kris 12.4 Teorier om vetenskap Kuhns paradigm Enligt många uppvisar Kuhn en ambivalent inställning i frågan om vetenskapens utveckling. Dels verkar Kuhn anse att ett paradigms förtjänster jämfört med ett annat inte kan avgöras (en relativistisk ståndpunkt), eftersom premisserna för vad som är ett bra paradigm själva är en del av paradigmen. Dels värjer sig Kuhn mot anklagelser om relativism: jag tror på vetenskapens framsteg Thomas Kuhn ( ) 12.5 Teorier om vetenskap Lakatos forskningsprogram Lakatos ville, t.ex. med hjälp av Kuhns insikter, modifiera falsifikationismen. Enligt Lakatos består vetenskaper av en hård kärna av mer grundläggande principer och av ett skyddande bälte av mer perifera antaganden. Om ett forskningsprograms prediktioner falsifieras så riktas misstankarna mot det skyddande bältet. Kärnan är ickefalsifierbar Imre Lakatos ( ) Skyddande bälte = Mer perifera antaganden Hård kärna = Grundläggande lagar och principer 12.5 Teorier om vetenskap Lakatos forskningsprogram 12.5 Teorier om vetenskap Lakatos forskningsprogram Enligt Lakatos inkluderar forskningsprogram t.ex. riktlinjer för vad forskare bör göra (positiv heuristik) och vad de inte bör göra (negativ heuristik). Det senare inkluderar t.ex. att modifiera den hårda kärnan. I ett tidigt stadium av ett forskningsprograms utvecklig kan man helt strunta i observationer. I nästa steg bör man söka efter bekräftande (snarare än falsifierande) observationer och ett programs förtjänster avgörs av i vilken utsträckning den ger upphov till förutsägelser som sedan bekräftas (t.ex. relativitetsteorin). Imre Lakatos ( ) Enligt Lakatos är ett forskningsprogram degenererat om arbetet inom det i stor utsträckning går ut på att hitta på förklaringar (bortförklaringar) till empiriska problem. Sådana program bör överges. Dock tyckte han att man skall ge ett forskningsprogram viss tid att återhämta sig om det hamnat i en degenererad fas. Eftersom Lakatos inte kunde specificera viss tid har hans teori kritiserats för att ge stöd både åt beslut att överge ett program och att inte överge det. Imre Lakatos ( ) 17

18 12.6 Teorier om vetenskap Feyerabends anarkism 12.6 Teorier om vetenskap Feyerabends anarkism Enligt Feyerabend kunde man inte säga att vetenskap är överlägsen andra former av kunskap. Vad gäller den vetenskapliga metoden ansåg han (åtminstone i vissa texter) att anything goes. Feyerabends metod var att visa att andras teorier inte stämde överens med vad de själva ansåg vara vetenskapliga framsteg. Paul Feyerabend ( ) F. använde Galileo som exempel på en framgångsrik forskare som t.ex. ignorerade vissa sinnesfakta (han var alltså inte positivist/induktivist/falsifikationist). F. ansåg, till skillnad från Kuhn, att konsensus inom forskarsamhället inte kunde användas som ett mått på sanningen (konsensus kan ju t.ex. uppnås genom att mörda alla som inte håller med). Paul Feyerabend ( ) 12.6 Teorier om vetenskap Feyerabends anarkism 12.7 Teorier om vetenskap Vetenskapens rationalitet F. hade vad som kanske kan kallas för en marknadsliberal syn på vetenskapen: Vetenskapsmän (och andra) skall få dra vilka slutsatser som helst baserat på vilka metoder som helst (spå i fiskrens) och staten skall inte premiera vissa metoder framför andra. Sedan får folk välja att tro på precis vad de vill. Paul Feyerabend ( ) J. menar att frågan om vetenskapens rationalitet skall avgöras på den kollektiva, inte på den individuella, nivån: Även om enskilda forskare kan vara irrationella och styrda av egenintressen, så tar dessa egenheter ut varandra och på den kollektiva nivån får vi en vetenskapens kärna som är rationell och objektiv. Detta kräver dock en viss grad av pluralism i forskarsamhället Vetenskap och värderingar Värderingar i vetenskap 13.1 Vetenskap och värderingar Värderingar i vetenskap Värderingar uppfattas ofta vara subjektiva uttryck för talarens känslor (emotivism/värdenihilism) och därför inte höra hemma i vetenskap. Man skulle dock kunna uppfatta värderingar som påståenden om faktiska förhållanden och därmed ha ett sanningsvärde (och en plats i vetenskapen). Nivåer av värderingsfrihet: 1. Vetenskapliga framställningar skall inte innehålla några värderingar (invändning: visst bör man väl få beskriva hur värderingarna i en population ser ut). 2. Forskaren skall inte uttrycka några värderingar (invändning: visst bör väl en forskare få komma med vetenskapligt baserade rekommendationer) 18