[ Nancy Cartwright (2007), Hunting Causes and Using Them (Cambridge University Press), pp. 1-6. ]
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몇 년 전 real causal claims이 철학과 경제학에서 논쟁이 되었음.
이 책은 철학자, 경제학자, 사회과학자, 그리고 인과성이 무엇이고 인과성을 어떻게 찾는지 원하는 사람을 위한 것
1-2
1부는 인과 다원주의를 방어하는 것
인과 다원주의 프로젝트는 <Nature’s Capacities and their Measurement>에서 인과 개념의 세 가지 수준을 구분하여 시작되었고, <The Dappled World>에서 인과적 다양성을 논의하여 이어짐.
2부에서 그랜저 인과에 관한 논의
p.3
2부에서 카트라이트는 “네이즈 망에 무엇이 문제인가?”를 물음.
카트라이트의 답변은 “없다”는 것
우리는 베이즈-망 방법이 인과 관계의 체계에 관한 것을 잘 발견한다는 것을 입증할 수 있음.
카트라이트는, 역설적이게도 베이지-망 방법이 인과성에 대한 확률 이론에 형이상학적 근거를 두더라도, 원인들이 확률적으로 작동할 때 그 방법이 그 근거에 의존할 수 없음.
Bayes-nets cause는 결정론적으로 작동해야만 함. 모든 확률들은 우리의 무지로부터 옴.
p.4
3부는 인과성에 대한 경제학적 처방을 봄.
모형과 갈릴레오 식 실험에 관한 장은 인과적 추론과 경제학 모형에서의 ‘비-실재론적 가정’을 공격함.
카트라이트는 이것이 문제가 아니며 원인을 배우기 위한 주된 방법으로 필수적이라고 봄.
p.4
많은 모형들은 밀이 인과 요소의 ‘경향’(tendency)라고 부른 것을 찾기 위해 설계된 것.
- 결과에 기여하는 것, 많은 원인들이 함께 작용하는 복잡한 세계에서는 실제로 발생하지 않는 것
이것은 갈릴레오가 중력의 영향을 찾아내기 위해 했던 사고실험과 같다.
카트라이트의 논의는 ...
(2022.05.07.)
