Wissenschaftliche Erklärung
Die wissenschaftliche Erklärung untersucht, was es für die Wissenschaft bedeutet, ein Phänomen zu erklären, anstatt es lediglich zu beschreiben oder vorherzusagen, und welche Modelle den Unterschied am besten erfassen.
Definition
Eine wissenschaftliche Erklärung ist eine Darstellung, die zeigt, warum oder wie ein Phänomen auftritt, indem sie es mit Gesetzen, Ursachen, Mechanismen, statistischen Regelmäßigkeiten oder einem vereinheitlichenden theoretischen Rahmen in Beziehung setzt, und zwar auf eine Weise, die über eine bloße genaue Beschreibung hinaus Verständnis vermittelt.
Scope
Dieser Bereich umfasst die wichtigsten philosophischen Erklärungsansätze in den Natur- und Sozialwissenschaften: die Covering-Law-Tradition, kausale und mechanistische Ansätze, statistische und probabilistische Erklärungen sowie Unifikationsansätze. Er behandelt die Beziehung zwischen Erklärung und Vorhersage, die Rolle von Gesetzen, die Asymmetrie der Erklärung sowie pragmatische und kontextuelle Dimensionen von Warum-Fragen.
Sub-topics
Core questions
- Was unterscheidet eine Erklärung von einer bloßen Beschreibung oder einer erfolgreichen Vorhersage?
- Müssen Erklärungen Naturgesetze, Ursachen oder Mechanismen anführen?
- Warum erscheint die Erklärung asymmetrisch, während die Vorhersage symmetrisch ist?
- Kann es genuine statistische Erklärungen einzelner Ereignisse geben?
- Ist die Erklärungskraft eine Frage der Vereinheitlichung, kausaler Information oder pragmatischer Relevanz?
Key concepts
- Explanandum und Explanans
- Covering Law (Gesetzesaussage)
- Erklärungsasymmetrie
- kausale Relevanz
- erklärende Vereinheitlichung
- Pragmatik der Erklärung
Key theories
- Covering-Law-Modell (deduktiv-nomologisch)
- Hempel und Oppenheim vertreten die Ansicht, dass ein Ereignis erklärt wird, indem es unter allgemeine Gesetze subsumiert wird, wobei eine Aussage des Explanandums aus Gesetzen plus Anfangsbedingungen abgeleitet wird.
- Kausal-mechanistischer Ansatz
- Salmon argumentiert, dass Erklärung darin besteht, die kausalen Prozesse und Interaktionen aufzuzeigen, die das Phänomen hervorrufen, und es innerhalb der kausalen Struktur der Welt zu lokalisieren.
- Interventionistischer Kausalansatz
- Woodward analysiert Erklärung in Bezug auf Beziehungen, die unter hypothetischen Interventionen stabil blieben, und beantwortet „Was-wäre-wenn-die-Dinge-anders-gewesen-wären“-Fragen.
- Unifikationsansatz
- Kitcher vertritt die Ansicht, dass Erklärung das Verständnis fördert, indem sie die Anzahl der unabhängigen Argumentationsmuster reduziert, die zur Ableitung der Naturphänomene erforderlich sind.
History
Die systematische Untersuchung der Erklärung beginnt mit Hempels und Oppenheims deduktiv-nomologischem Modell von 1948, das die Wissenschaftsphilosophie der Mitte des Jahrhunderts dominierte. Gegenbeispiele bezüglich der Erklärungsasymmetrie und Irrelevanz führten in den 1970er-80er Jahren zu kausalen Ansätzen (Salmon), pragmatischen Ansätzen (van Fraassen 1980), Unifikationsansätzen (Kitcher 1989) und interventionistischen kausalen Modellierungsansätzen (Woodward 2003).
Debates
- Sind Gesetze für die Erklärung notwendig?
- Covering-Law-Theoretiker fordern die Subsumtion unter Gesetze, während kausale und mechanistische Theoretiker argumentieren, dass lokale kausale Informationen ohne die Anrufung ausnahmsloser Gesetze erklären können.
- Ist Erklärung objektiv oder pragmatisch?
- Van Fraassen behandelt Erklärung als eine kontextabhängige Antwort auf eine Warum-Frage, im Gegensatz zu Ansätzen, die erklärende Beziehungen als vollständig objektive Merkmale der Welt betrachten.
Key figures
- Carl Hempel
- Paul Oppenheim
- Wesley Salmon
- James Woodward
- Philip Kitcher
- Bas van Fraassen
Related topics
Seminal works
- hempeloppenheim1948
- hempel1965
- salmon1984
- kitcher1989
Frequently asked questions
- Was ist der Unterschied zwischen Erklärung und Vorhersage?
- Aus der Covering-Law-Perspektive teilen sie dieselbe logische Struktur, doch die Erklärung erscheint asymmetrisch: Die Höhe eines Fahnenmastes erklärt die Länge seines Schattens, aber nicht umgekehrt, obwohl beides voneinander vorhergesagt werden kann. Die Erklärung dieser Asymmetrie ist ein zentrales Problem, das kausale Ansätze motiviert.
- Können Statistiken allein etwas erklären?
- Probabilistische Modelle wie Hempels induktiv-statistischer Ansatz und Salmons statistisch-relevanter Ansatz besagen, dass das Anführen der richtigen probabilistischen Relevanzbeziehungen erklären kann, obwohl Kritiker bestreiten, ob damit auch Ereignisse geringer Wahrscheinlichkeit erklärt werden.