Explicación científica
La explicación científica estudia qué significa para la ciencia explicar un fenómeno en lugar de simplemente describirlo o predecirlo, y qué modelos capturan mejor esta diferencia.
Definition
Una explicación científica es una descripción que muestra por qué o cómo ocurre un fenómeno al relacionarlo con leyes, causas, mecanismos, regularidades estadísticas o un marco teórico unificador, de una manera que confiere comprensión más allá de la mera descripción precisa.
Scope
Esta área abarca las principales concepciones filosóficas de la explicación en las ciencias naturales y sociales: la tradición de la ley de cobertura, las explicaciones causales y mecanicistas, la explicación estadística y probabilística, y los enfoques unificacionistas. Aborda la relación entre explicación y predicción, el papel de las leyes, la asimetría de la explicación y las dimensiones pragmáticas y contextuales de las preguntas de por qué.
Sub-topics
Core questions
- ¿Qué distingue una explicación de una mera descripción o una predicción exitosa?
- ¿Deben las explicaciones citar leyes de la naturaleza, causas o mecanismos?
- ¿Por qué la explicación parece asimétrica cuando la predicción es simétrica?
- ¿Puede haber explicaciones genuinamente estadísticas de eventos individuales?
- ¿Es el poder explicativo una cuestión de unificación, información causal o relevancia pragmática?
Key concepts
- explanandum y explanans
- ley de cobertura
- asimetría explicativa
- relevancia causal
- unificación explicativa
- pragmática de la explicación
Key theories
- Modelo de ley de cobertura (deductivo-nomológico)
- Hempel y Oppenheim sostienen que explicar un evento es subsumirlo bajo leyes generales, derivando una declaración del explanandum a partir de leyes más condiciones iniciales.
- Explicación causal-mecánica
- Salmon argumenta que la explicación consiste en exhibir los procesos e interacciones causales que producen el fenómeno, ubicándolo dentro de la estructura causal del mundo.
- Explicación causal intervencionista
- Woodward analiza la explicación en términos de relaciones que permanecerían estables bajo intervenciones hipotéticas, respondiendo a preguntas de 'qué pasaría si las cosas hubieran sido diferentes'.
- Explicación unificacionista
- Kitcher sostiene que la explicación avanza la comprensión al reducir el número de patrones argumentativos independientes necesarios para derivar los fenómenos de la naturaleza.
History
El estudio sistemático de la explicación comienza con el modelo deductivo-nomológico de Hempel y Oppenheim de 1948, que dominó la filosofía de la ciencia de mediados de siglo. Los contraejemplos relativos a la asimetría y la irrelevancia explicativas impulsaron las explicaciones causales en los años 70-80 (Salmon), las explicaciones pragmáticas (van Fraassen 1980), las explicaciones unificacionistas (Kitcher 1989) y los enfoques de modelado causal intervencionista (Woodward 2003).
Debates
- ¿Son las leyes necesarias para la explicación?
- Los teóricos de la ley de cobertura requieren la subsunción bajo leyes, mientras que los teóricos causales y mecanicistas argumentan que la información causal local puede explicar sin invocar leyes sin excepción.
- ¿Es la explicación objetiva o pragmática?
- van Fraassen trata la explicación como una respuesta contextual a una pregunta de por qué, en contra de las explicaciones que consideran que las relaciones explicativas son características totalmente objetivas del mundo.
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
- ¿Cuál es la diferencia entre explicación y predicción?
- Desde el punto de vista de la ley de cobertura, comparten la misma estructura lógica, sin embargo, la explicación parece asimétrica: la altura de un mástil explica la longitud de su sombra, pero no al revés, aunque cualquiera de los dos puede predecirse a partir del otro. Explicar esta asimetría es un problema central que motiva las explicaciones causales.
- ¿Pueden las estadísticas por sí solas explicar algo?
- Los modelos probabilísticos, como la explicación inductivo-estadística de Hempel y el enfoque de relevancia estadística de Salmon, sostienen que citar las relaciones de relevancia probabilística correctas puede explicar, aunque los críticos discuten si los eventos de baja probabilidad se explican de esta manera.