Razonamiento inductivo

En la inducción hablamos de fuerza del argumento y esto no es una cuestión de grado. Este aspecto se enmarca en el concepto de probabilidad que depende del apoyo empírico que aportan las premisas para alcanzar la conclusión. Esto se ha planteado, desde su formulación, como “el problema de la inducción” por David Hume, 1740. El problema de la inducción es que asume la regularidad de los fenómenos observados con el fin de poder explicar hechos ya conocidos o intentar predecir hechos aún por conocer. Este argumento no puede verificarse porque no existe garantía de que después de un nº x de observaciones la conclusión sea más precisa, puesto que se desconoce el tamaño del universo de acontecimientos a observación.

Un argumento inductivo es fuerte si es improbable que su conclusión sea falsa si sus premisas son verdaderas. La fuerza inductiva depende del grado de improbabilidad.  El grado de fuerza inductiva está determinado por la relación de apoyo que se estables entre premisas y conclusiones. La probabilidad de las premisas y conclusiones se conoce como probabilidad epistémica porque depende de nuestro conocimiento y puede variar de una persona a otra y a lo largo del tiempo en la misma persona. Existe el riesgo de alcanzar una conclusión falsa, pero ofrecen la enorme ventaja de permitir descubrir y predecir nueva información en función de la información conocida.

La lógica inductiva estudia las pruebas para medir la probabilidad inductiva de los argumentos y estudia las reglas para construir argumentos inductivos fuertes. Sin embargo, no existe acuerdo sobre la forma de medir la fuerza inductiva de un argumento, ni aceptación consensuada de las reglas y ni siquiera una definición precisa sobre la probabilidad inductiva.

Otra cuestión es la justificación de la inducción. Este problema se centra en determinar por qué se consideran válidos los juicios sobre casos futuros o desconocidos. Una solución es mostrar que la validez del razonamiento inductivo se basa en la ley de uniformidad de la naturaleza por la que se puede suponer que el futuro será semejante al pasado, pero esto no es cierto. Francis Bacon 1620, rechazó la aplicación de un principio general y propuso unas tablas de investigación en las que la inducción procedía por exclusión y desestimación. Por tanto, podemos comprobar que la inducción es una tarea mucho más compleja que la deducción. Si se asume que la naturaleza es uniforme, entonces el problema está en determinar cuáles son las regularidades que se pueden proyectar a situaciones futuras. Para poder identificar las regularidades que son proyectables hace falta determinar cuáles son los aspectos de la naturaleza que se suponen son uniformes. Esta encrucijada se conoce como “el nuevo acertijo de la inducción” y el problema de la construcción de una lógica inductiva todavía no está resuelto.

El análisis de las causas y de los efectos es un aspecto importante tanto del razonamiento científico como del cotidiano. Si se conocen las causas se tiene control sobre los efectos, de forma que se puede producir la causa para obtener el efecto deseado o se elimina la causa para prevenir el efecto no deseado. David Hume (1739/1888) propuso un conjunto de reglas para determinar la relación causal y estas nociones fueron desarrolladas por John Stuart MILL (1843). Los Métodos de Mill son procedimientos para determinar si una causa es suficiente o es necesaria para producir un determinado efecto, siempre que se tenga información sobre la presencia o la ausencia de otras causas y sobre la presencia o ausencia del efecto en estas situaciones.

Las causas son las condiciones que producen un efecto y que pueden ser suficientes, necesarias o suficientes y necesarias. Por ejemplo: La presencia de oxígeno es una condición necesaria para la combustión, pero no es suficiente.  Si se quiere producir un efecto, hay que buscar las condiciones que son suficientes (el oxígeno no serviría para producir el efecto de combustión) Cuando se busca prevenir el efecto, entonces basta con identificar las condiciones necesarias. (Si se quiere prevenir la combustión, se puede eliminar el oxígeno).

Los 6 principios por los que se rigen las condiciones necesarias y suficientes (Skyrms, 1986):

  • Si A es una condición suficiente para B, entonces B es una condición necesaria para A. Ejemplo: Si una buena nota es condición suficiente para el aprendizaje, entonces el aprendizaje es condición necesaria para una buena nota. 
  • Si C es una condición necesaria para D, entonces D es una condición suficiente para C. Ejemplo: Si el oxígeno es condición necesaria para la combustión, entonces la combustión es condición suficiente para el oxígeno.
  • Si A es una condición suficiente para B, entonces la ausencia de B es suficiente para la ausencia de A. Ejemplo: Si una buena nota es suficiente para el aprendizaje, entonces la ausencia de aprendizaje es condición suficiente para la ausencia de una buena nota.     
  • Si C es una condición necesaria para D, entonces la ausencia de D es condición necesaria para la ausencia de C. Ejemplo: Si el oxígeno es condición necesaria para la combustión, entonces la ausencia de combustión es una condición necesaria para la ausencia de oxígeno.
  • Si A es una condición suficiente para B, entonces la ausencia de A es una condición necesaria para la ausencia de B. Ejemplo: Si una buena nota es condición suficiente para el aprendizaje, entonces la ausencia de una buena nota es condición necesaria para la ausencia de aprendizaje.        
  •  Si C es una condición necesaria para D, entonces la ausencia de C es una condición suficiente para la ausencia de D. Ejemplo: Si el oxígeno es condición necesaria para la combustión, entonces la ausencia de oxígeno es condición suficiente para la ausencia de combustión.

Los métodos de Mill son unos procedimientos para descubrir y comprobar las condiciones que son suficientes y/o necesarias para la ocurrencia de un efecto. John Stuart Mill (1843), propone cinco métodos para guiar la búsqueda científica de las regularidades. En líneas generales su método consiste en clasificar en unas tablas las observaciones sobre la presencia y ausencia de las supuestas condiciones para la ocurrencia de un fenómeno con el fin de eliminar aquellas circunstancias que no varían regularmente con el fenómeno observado. La propiedad o efecto que se analiza se llama   propiedad condicionada y las propiedades que son condiciones necesarias o suficientes de una propiedad condicionada son    propiedades   condicionantes.

El método directo de concordancia identifica las condiciones necesarias y requiere la búsqueda de la ocurrencia de la propiedad condicionada en un abanico de circunstancias. Se requiere la construcción de una tabla en la que se recoge un número x de ocurrencias en las que las propiedades condicionantes pueden estar presentes o ausentes cuando se produce la propiedad condicionada.  Teniendo este número variado de circunstancias diferentes en las que ocurra el fenómeno se irán eliminando aquellas propiedades condicionantes que se encuentren ausentes cuando el fenómeno se encuentre presente. Así se identificará la propiedad condicionante que es condición necesaria del fenómeno observado. El principio de eliminación enuncia que “cualquier propiedad que se encuentre ausente cuando el efecto está presente no puede ser una condición necesaria”. En la tabla se observa como la propiedad condicionante C es la condición necesaria, dado que D se elimina en la primera ocurrencia, la B en la segunda y la propiedad A se elimina en la tercera ocurrencia.

El método Inverso de concordancia   se utiliza para identificar las condiciones suficientes. Se busca en número determinado de ocurrencias las propiedades condicionantes que se encuentran ausentes cuando la propiedad condicionada también lo está, y se trata de ir eliminando aquellas propiedades condicionantes que se encuentren presentes cuando el fenómeno está ausente. El principio de eliminación es: “una propiedad que se encuentre presente cuando el efecto está ausente no puede ser una condición suficiente”. Seguidamente vemos que la propiedad D es la condición suficiente, puesto que la A se ha eliminado en primera ocurrencia, B en la 2ª y C en la tercera.

El Método de Diferencia también se utiliza para identificar las condiciones suficientes, pero cuando las propiedades condicionantes se encuentran presentes en una ocurrencia determinada (una ocurrencia particular viene señalada con *). En la Tabla 2.6. se puede ver en el ejemplo 1 que la propiedad condicionante D es la condición suficiente. Sin embargo, puede suceder, como en el ejemplo 2, que en la ocurrencia determinada no se pueda identificar una única condición suficiente. En este caso se procede a la observación de más ocurrencias de acuerdo con el principio de eliminación del método inverso de concordancia. Este método requiere como mínimo la observación de dos ocurrencias: una en la que el fenómeno que se investiga aparezca y otra en la que falte. Como puede observarse en este segundo ejemplo, la propiedad B sólo se elimina en la ocurrencia particular. S in embargo, en la ocurrencia 1 y de acuerdo con el método inverso de concordancia se elimina la propiedad A y en la ocurrencia 2 la propiedad D. De esta forma, la propiedad condicionante C se identifica como condición suficiente.

El Método Combinado se utiliza para identificar las condiciones que son tanto suficientes como necesarias. Como tenemos el Método Directo de Concordancia para identificar las condiciones necesarias y dos métodos para identificar las condiciones suficientes podemos combinar el primero con uno de los segundos y obtenemos dos Métodos Combinados. El Doble Método de Concordancia combina el Método Directo y el Inverso de Concordancia y el Método Conjunto combina el Método Directo de Concordancia y el de Diferencia. En la Tabla 2.7. se presenta el Doble Método de Concordancia y podemos ver que la propiedad condicionante C es la condición tanto suficiente como necesaria. Se puede observar que en la ocurrencia 1 se han eliminado las propiedades B y D, en la ocurrencia 2 la propiedad A, en la ocurrencia 3 las propiedades B y D y en la ocurrencia 4 la propiedad A.

En el Método Conjunto la propiedad condicionante C es la condición necesaria y suficiente. En la ocurrencia particular se eliminan las propiedades B y D, y la propiedad A se elimina tanto en la primera ocurrencia como en la segunda. Hay que tener en cuenta que solo hay dos principios de eliminación:

  • Una condición necesaria del efecto no puede estar ausente cuando el efecto está presente.
  • Una condición suficiente del efecto no puede estar presente cuando el efecto está ausente.

Ejemplo práctico. Supongamos que un colectivo de personas en exclusión social ocupa un bloque de viviendas vacías y que son propiedad de BANKIA. Este colectivo habilito el edifico para hospedar a personas sin hogar. Supongamos que en el edificio ocupado hay un huésped con síntomas de intoxicación y queremos averiguar cuál es el alimento que pudo ocasionar dicha intoxicación. Como en el edificio ocupado hay muchos huéspedes, las comidas son tipo buffet libre dónde pueden elegir entre varios platos, vamos a utilizar el Método Inverso de Concordancia para reducir la búsqueda a dos platos principales y a dos postres. Recordemos que el Método Inverso de Concordancia identifica la condición suficiente (causa) mediante la búsqueda en diferentes casos de la ausencia tanto de las propiedades condicionantes (posibles causas) como de la propiedad condicionada (efecto). El principio de eliminación que subyace en este método es: una propiedad que se encuentre presente cuando el fenómeno está ausente no puede ser condición suficiente del fenómeno.

Para aplicar el Método Inverso de Concordancia empezamos por seleccionar al azar los huéspedes que comieron en el edificio ocupado y que no presenten síntomas. Se diseña una tabla y se les pregunta lo que han comido, podemos ir eliminando las comidas que no son condición suficiente para la intoxicación. El huésped 1 nos informa de que podemos eliminar la carne y flan pues fue lo que comió. El huésped 2 nos da el dato de que se puede eliminar las natillas pues las probó, pero no está intoxicado, y los huéspedes 3 y 4 no nos dan más información que la que sabemos ya. Lo que encontramos es que todos no comieron pescado y es el único alimento seleccionado al azar que éstos no han comido. Podemos identificar al pescado como condición suficiente de la intoxicación. En caso de no encontrar la condición suficiente, entonces tendríamos que ampliar la lista de alimentos y continuar con la recogida de información.

Las inferencias inductivas se encuentran presentes en la categorización, en la comprobación de hipótesis, en la generalización y especialización, en el razonamiento causal, en la detección de contingencias, en el razonamiento probabilístico, en la solución de problemas, en la toma de decisiones, en el razonamiento analógico y en el aprendizaje. Las investigaciones psicológicas se han interesado en describir y explicar estos procesos inferenciales basándose en la lógica. Sin embargo, los resultados experimentales obtenidos en las distintas tareas de razonamiento deductivo e inductivo han puesto de manifiesto que existen unos sesgos o errores sistemáticos.

REFERENCIAS

  • Resumen M. Goretti González
  • González Labra, M., Sánchez Balmaseda, P., & Orenes Casanova, I. (2019). Psicología del pensamiento. Madrid: Sanz y Torres.
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