Почему - Саманта Клейнберг (2017)

Рис. 8.3. Оценка различных возможных функций относительно известных временных паттернов. Сплошными линиями показаны интервалы, когда причины с наибольшей вероятностью вызывают следствие, а пунктирными – изменение вероятности до и после этих интервалов

Вместо того чтобы субъективно определять, относится ли ситуация к случаям знания на уровне типа, мы получаем более структурированный метод, сочетающий тип и токен.

Но что, если мы не знаем наверняка, пила ли Ирен эспрессо? Известно, что она встречалась в кофейне с подругой, и хотя она обычно пьет много кофе, иногда выбирает напиток без кофеина. Не зная непосредственно, имела место причина или нет, мы можем воспользоваться другой информацией, вычислить вероятность причины и заново взвесить значимость сведений на уровне типа.

Итак, если причина точно была, ее значимость будет одинакова как на уровне типа, так и на уровне токена. С другой стороны, если токен-причина несколько невероятна, принимая в расчет наши наблюдения, ее значимость соответственно снижается.

Есть набор причин и последовательность событий, которые мы наблюдали, и, чтобы определить значимость различных гипотез, мы их комбинируем[331]. То есть результатом будет не бинарное утверждение «это стало (или не стало) причиной того», но ранжирование потенциальных причин, как показано на рис. 8.4. Мы получим ряд возможных каузальных объяснений следствия, и измерение значимости каждого из них будет представлять из себя комбинированное значение «тип-токен», показывая, насколько точен временной паттерн и с какой долей вероятности каждая из причин могла случиться в указанные временные интервалы. В отличие от других подходов, здесь необязательно иметь полное знание об истинности/ложности переменных, а временные паттерны на уровне токена могут отличаться от таких же на уровне типа, позволяя эффективнее разбираться с ситуациями каузальных цепочек и сверхдетерминированности.

Рис. 8.4. Пример объяснения бессонницы методом комбинирования взаимосвязей на уровне типа с информацией на уровне токена с ранжированием причин

Разделение типа и токена

Скажем, мы выявили набор факторов, определяющих результативность в баскетболе. Когда однажды в субботу днем во время матча игрок бросает мяч, все факторы наличествуют, однако в последнюю минуту он пролетает мимо сетки, потому что случается землетрясение. Таким образом, имеют место все факторы, которые должны обеспечить попадание мяча в корзину, но этого не происходит. Условия не стали причиной гола (потому что его не было), но, если не брать в расчет землетрясение, другие факторы также не могли стать причиной того, что игрок промазал.

Заметим, что до сих пор мы в основном сосредоточивались на объяснениях, почему произошли события, которые на самом деле произошли. В психологической литературе (см. главу 2) приводится курьезный постулат: людям можно поставить в вину то, чего в действительности не было. Кого-то обвиняют в попытке совершения убийства, а студент, пробовавший списать на экзамене, все равно виновен, даже если его дерзание провалилось.

Если кто-то не полил цветок, а растение все равно выжило, как это можно объяснить? Здесь мы привлекаем внимание к тому, что цветок должен был завянуть, но в реальности не погиб. Отсутствие воды предшествовало, но не стало причиной выживания. Шансы цветка начали снижаться с первого дня, когда он перестал получать воду, и продолжали таять с течением времени. Интуитивно можно понять: когда нечто случается даже при свершении события, снижающего его вероятность, это нечто случается несмотря на, а не в результате этого события. Аналогично, если нечто не произошло несмотря на некое событие, повысившее его вероятность, оно также не произошло, несмотря на событие. К примеру, пациент умер, несмотря на отличный медицинский уход.