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Um pouco de filosofia da
ciência
Prof. Dr. Caio Maximino
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Objetivos
●
Apresentar algumas teorias da filosofia da
ciência que são relevantes para o problema
da inferência estatística
– Karl Popper, Imre Lakatos, Thomas Kuhn,
Helen Longino, Deborah Mayo
3 / 12
Popper e os critérios de
demarcação
●
Qual a diferença entre
ciência e pseudociência?
●
Popper (1959): Teorias
científicas são falsificáveis
– O objetivo da ciência não
é comprovar hipóteses,
mas falseá-las
"File:Photo of Karl Popper.jpg" by
DorianKBandy is licensed under CC
BY-SA 4.0Uma hipótese H é dedutivamente falseada se H
acarreta um resultado experimental R, quando na
verdade o resultado é ~R
4 / 12
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●
Na lógica proposicional, o modus tollens é
uma regra válida de inferência em que se
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~Q
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Complicações para a
falsificação
●
O resultado experimental R é, por si só, sujeito a erro; é
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●
Popper: através do modus tollens, falseamos todo o
sistema (a teoria junto com as condições iniciais) que era
necessário para a dedução da previsão.
– MAS não podemos saber qual hipótese auxiliar precisa
ser alterada
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mas afirmações sobre a probabilidade de um resultado
6 / 12
Complicações para a
falsificação
●
Considerando as dificuldades, é preciso fazer
escolhas para determinar
1) O que conta como uma observação, e
quais observações são aceitáveis em um
determinado experimento
2) Se hipóteses auxiliares são aceitáveis, e
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3) Quando é possível rejeitarmos hipóteses
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7 / 12
Lakatos: “falsificacionismo
metodológico sofisticado”
●
Lakatos (1978): Tomar a
decisão de rejeitar fatores
auxiliares/alternativos é
arbitrário
●
Há um “núcleo duro” contra o
qual o modus tollens não é
direcionado; face a
inconsistências ou anomalias,
podemos tentar substituir os
auxiliares fora desse núcleo,
conquanto o resultado seja
progressivo ao invés de
degenerativo.
8 / 12
Thomas Kuhn: Ciência normal vs
Ciência revolucionária
●
Ciência normal: pesquisa científica
orientada por um paradigma e
baseada em um consenso entre
especialistas
– As anomalias são tratadas como
enigmas ou quebra-cabeças
●
Revolução científica: Após o
acúmulo de anomalias
significativas, os cientistas passam
a questionar o paradigma "File:Thomas-kuhn-portrait.png" by
Davi.trip is licensed under CC BY-
SA 4.0
9 / 12
Deborah Mayo: Inferência estatística
para aprender com os erros
●
Popperianos: Teste severo está ligado
a definir quando os dados oferecem
evidências novas para uma hipótese
●
Assim, a falsificação está relacionada
à estatística frequentista
– Fisher: resultados significativos
isolados são uma evidência fraca de
um efeito genuíno, e a significância
estatística não garante inferência
causais substantivas
– “um resultado de sucesso é um
teste severo da hipótese H apenas
na medida em que é muito
improvável que um tal resultado de
sucesso ocorra, se H for falso.”
Mayo DG (1996). Error and the growth of experimental knowledge. Chicago: University of Chicago Press
10 / 12
Ciência normal e testes
severos
●
A ciência normal requer testes severos, confiáveis,
ou exigentes; não seria possível “aprender com
soluções falhadas para problemas normais se
pudessem sempre mudar a questão, fazer
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●
As anomalias, portanto, são oportunidades de
aprender com a ciência normal (“conhecimento
experimental”); o objetivo da Ciência não é evitar a
anomalia e o erro, mas ser capaz de aprender com
a anomalia e com o erro.
11 / 12
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científico como produto social
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Empirismo contextual: as observações e
dados do tipo utilizado pelos cientistas não
são, por si só, provas a favor ou contra
qualquer hipótese em particular. Pelo
contrário, a relevância de qualquer dado
particular para qualquer hipótese em
particular é decidida pelas crenças e
suposições humanas sobre que tipos de dados
podem suportar que tipos de hipóteses.
●
A crítica inter-subjetiva é o que constitui a
objetividade da ciência; vias abertas para a
crítica, bem como padrões compartilhados,
abertura à re-avaliação, e igualdade, são
fundamentais para issoHelen E Longino, CC BY-SA 4.0
<https://creativecommons.org/licens
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Aula 2: Um pouco de filosofia da ciência

  • 1. 1 / 12 Um pouco de filosofia da ciência Prof. Dr. Caio Maximino
  • 2. 2 / 12 Objetivos ● Apresentar algumas teorias da filosofia da ciência que são relevantes para o problema da inferência estatística – Karl Popper, Imre Lakatos, Thomas Kuhn, Helen Longino, Deborah Mayo
  • 3. 3 / 12 Popper e os critérios de demarcação ● Qual a diferença entre ciência e pseudociência? ● Popper (1959): Teorias científicas são falsificáveis – O objetivo da ciência não é comprovar hipóteses, mas falseá-las "File:Photo of Karl Popper.jpg" by DorianKBandy is licensed under CC BY-SA 4.0Uma hipótese H é dedutivamente falseada se H acarreta um resultado experimental R, quando na verdade o resultado é ~R
  • 4. 4 / 12 Modus tollens ● Na lógica proposicional, o modus tollens é uma regra válida de inferência em que se nega o consequente Se P, então Q ~Q Portanto, ~P
  • 5. 5 / 12 Complicações para a falsificação ● O resultado experimental R é, por si só, sujeito a erro; é subdeterminado pela teoria; e derivado somente com o auxílio de hipóteses auxiliares ● Popper: através do modus tollens, falseamos todo o sistema (a teoria junto com as condições iniciais) que era necessário para a dedução da previsão. – MAS não podemos saber qual hipótese auxiliar precisa ser alterada – H muitas vezes acarreta não uma observação específica, mas afirmações sobre a probabilidade de um resultado
  • 6. 6 / 12 Complicações para a falsificação ● Considerando as dificuldades, é preciso fazer escolhas para determinar 1) O que conta como uma observação, e quais observações são aceitáveis em um determinado experimento 2) Se hipóteses auxiliares são aceitáveis, e se hipóteses alternativas são descartadas 3) Quando é possível rejeitarmos hipóteses estatísticas
  • 7. 7 / 12 Lakatos: “falsificacionismo metodológico sofisticado” ● Lakatos (1978): Tomar a decisão de rejeitar fatores auxiliares/alternativos é arbitrário ● Há um “núcleo duro” contra o qual o modus tollens não é direcionado; face a inconsistências ou anomalias, podemos tentar substituir os auxiliares fora desse núcleo, conquanto o resultado seja progressivo ao invés de degenerativo.
  • 8. 8 / 12 Thomas Kuhn: Ciência normal vs Ciência revolucionária ● Ciência normal: pesquisa científica orientada por um paradigma e baseada em um consenso entre especialistas – As anomalias são tratadas como enigmas ou quebra-cabeças ● Revolução científica: Após o acúmulo de anomalias significativas, os cientistas passam a questionar o paradigma "File:Thomas-kuhn-portrait.png" by Davi.trip is licensed under CC BY- SA 4.0
  • 9. 9 / 12 Deborah Mayo: Inferência estatística para aprender com os erros ● Popperianos: Teste severo está ligado a definir quando os dados oferecem evidências novas para uma hipótese ● Assim, a falsificação está relacionada à estatística frequentista – Fisher: resultados significativos isolados são uma evidência fraca de um efeito genuíno, e a significância estatística não garante inferência causais substantivas – “um resultado de sucesso é um teste severo da hipótese H apenas na medida em que é muito improvável que um tal resultado de sucesso ocorra, se H for falso.” Mayo DG (1996). Error and the growth of experimental knowledge. Chicago: University of Chicago Press
  • 10. 10 / 12 Ciência normal e testes severos ● A ciência normal requer testes severos, confiáveis, ou exigentes; não seria possível “aprender com soluções falhadas para problemas normais se pudessem sempre mudar a questão, fazer alterações, etc.” ● As anomalias, portanto, são oportunidades de aprender com a ciência normal (“conhecimento experimental”); o objetivo da Ciência não é evitar a anomalia e o erro, mas ser capaz de aprender com a anomalia e com o erro.
  • 11. 11 / 12 Helen Longino: Conhecimento científico como produto social ● Empirismo contextual: as observações e dados do tipo utilizado pelos cientistas não são, por si só, provas a favor ou contra qualquer hipótese em particular. Pelo contrário, a relevância de qualquer dado particular para qualquer hipótese em particular é decidida pelas crenças e suposições humanas sobre que tipos de dados podem suportar que tipos de hipóteses. ● A crítica inter-subjetiva é o que constitui a objetividade da ciência; vias abertas para a crítica, bem como padrões compartilhados, abertura à re-avaliação, e igualdade, são fundamentais para issoHelen E Longino, CC BY-SA 4.0 <https://creativecommons.org/licens es/by-sa/4.0>, via Wikimedia Commons
  • 12. 12 / 12 Próximo vídeo: Introdução aos paradigmas frequentista, bayesiano, e de verossimilhança