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SS 07: Erklärungen, Ursachen und Gesetze - Coggle Diagram

- - - - A gegeben (Antecedensbedingung)
      - dann folgt (logisch notwendig) B (Deduktion)
      - Wenn A dann B (Gesetz)
    - - Unterscheidung von Beschreibung (z.B. Schwerkraft) und Erklärung? (Erklärung = verallgemeinerte Beschreibung?)
      - Warum gibt es das Gesetz?
      - gelten immer nur unter CP-Vorbehalt (gleichen Randbedingungen, oft potentiell unendlich)
      - in der Psychologie:
        
        Effekte (wenn - dann) auf der Ebene der Beschreibung
        
        darüber hinaus Erklärung des Effekts
        
        leere Erklärungen? --> Begriffe, die nicht unabhängig von ihrer Wirkung definiert sind
  - - - fehelende Explanatorische Relevanz
    - - mechanische Erklärungsbestandteile
      - wie passt Ereignis in Kausalkette
      - passt weniger gut zu vielen psychologischen Phänomenen
    - - Interaktionsprozesse eines komplexen mechanischen Systems
      - kommt psychologischen Theorien sehr Nahe (Strukturen, Prozesse, Inhalte)
    - - Bestreben, möglichst viele Beobachtungen/Effekte auf möglichst wenige Begriffe/Prinzipien zu reduzieren
      - z.B. Stroop-Effekt
  - - - Warum ist ein bestimmtes Ereignis aufgetreten? --> Antwort = H-O-Schema (oft ein Effekt)
      - Warum gilt das Gesetz "immer wenn A dann B"? --> Antwort = Theorien (meist Metaphern)
      - Bemühung um maximale Abstraktion (gemäß Unifikationismus)
    - - Wie-Fragen --> Strukturen, Inhalte, Prozesse --> basiert auf Metaphern
      - Beispiel Gedächtnis
- - - - Method of Agreement
        
        alle Fälle mit Effekt E haben nur einen gemeinsamen Umstand, Ursache C
      - Method of Difference
        
        Effekt tritt bei Anwesenheit einer bestimmten Bedingung auf, bei Abwesenheit nicht --> Bedingung ist vermutlich Ursache
      - Joined Method
        
        macht erst Sinn ab mind. drei Beobachtungen von Bedingungs-Effekt-"Gefügen"
        
        Agreement + Difference
      - Method of concomitant Variation
        
        monotoner Zusammenhang zwischen Stärke einer Bedingung und Effektstärke
      - Method of Residues
        
        Art Ausschlussverfahren
        
        zwei Bedingungen und zwei Effekte
    - - keine Klare Abgrenzung von Korrelation und Kausalität
      - Annahme von Uni-Kausalität --> keine Interaktion berücksichtigt!
      - Menge an potentiell relevanten Bedingungen muss begrenzt + bekannt sein --> in der Realität meist nicht der Fall
      - Trotzdem: Idee für das Prinzip der isolierten Bedingungsvariation
  - - - insufficient but necessary part of an unnecessary but sufficient condition
      - Hintergrund: Ereignisse haben meist mehrere Ursachen/Bedingungen
      - Beispiel: verschiedene Bedingungsgefüge für Hausbrand
- - - - Ziel = Finden allgemeiner Gesetze in der Naturwissenschaft
      - hierzu zählt er auch Psychologie
    - - Ziel = Analyse konkreter rumzeitlich einzigartiger Gegenstände
      - Partikularaussagen in der Geisteswissenschaft
    - - Überholte Unterscheidung
      - auch Naturwissenschaften machen Partikularaussagen
      - auch Geisteswissenschaften machen Allaussagen
- - - - Anwendungsfelder
        
        common sense - Psychologie
        
        Psychoanalyse
        
        Sozialpsychologie
        
        höhere Kognitionspsychologe (z.B. ErwartungsxWert-Theorien)
      - Sicht Wissenschaftstheorie
        
        intentional stance
        
        bisweilen diskreditiert als folk psychology
      - Charakteristika
        
        Interaktionen zwischen Beliefs (Prämisse), Desires (Motive/Ziele) und Intentions (konkrete Pläne)
        
        meist an Bewusstsein gekoppelt
      - Probleme
        
        nichts im Gehirn scheint diesen Dingen zu entsprechen
        
        "Leibniz Gap" zwischen mentalen Repräsentationen und Gehirn
    - - mechanistische Modelle
        
        Anwendungsfelder
        
        basale kognitive Prozesse
        
        motorische Kontrolle
        
        Wahrnehmung
        
        etc.
        
        Sicht Wissenschaftstheorie
        
        design stance
        
        Charakteristika
        
        basiert auf sprachlicher Analyse
        
        Bewusstsein spielt keine wesentliche Rolle
        
        Zentrale Rolle von Repräsentationen -->x stehen für Stimuluseigenschaft, Gedächtnisspur etc.
        
        Probleme
        
        schwer, Explanans und Explanandum unabhängig voneinander zu spezifizieren (gleiches Begriffssystem)
        
        Entsprechung in Hardware/Gehirn nicht gegeben
        
        perfekte Modellierung keine Garantie für Wahrheit
        
        in der Psychologie
        
        entities (Repräsentationen), activites (mentale Porzesse), organization ( kognitive Strukturen), start (Input), finish (Output)
        
        Mechanismen eher how possibly statt how actually --> Leibniz Gap
        
        Problem: unendlich viele Modelle denkbar --> alle gleich schlecht
        
        wenn gut oder schlecht, dann keine mechanistischen Erklärungen mit Verweis auf reale Mechanik
        
        oder. mechanistisch, aber mechanistische Erklärungen müssen nicht real sein, sondern fiktional ist in Ordnung
      - konnektionistische Modelle
        
        Anwendungsfelder
        
        basale kognitive Prozesse, v.a. Lernen
        
        Sicht der Wissenschaftstheorie
        
        design stance
        
        Sonderfall komputationaler Symbolverarbeitung
        
        Charakteristika
        
        Grundidee: best model for the brain is the brain itself
        
        Bewusstsein spielt keine Rolle (aber: neuronale Units)
        
        Probleme
        
        Leibniz Gap nur scheinbar eliminiert --> Neuronen immer noch Metaphern für Repräsentationen
        
        selbst perfekte Modellierung von Verhalten kein Garant für Wahrheit
        
        neuronales Netz kann funktionieren OHNE dass man versteht Wie
        
        Schwierigkeit, adäquate Trainingssets (Inputs) zu definieren
      - mathematische Modelle
        
        Anwendungsfeld
        
        Two-alternative forced choice / Diskrimination
        
        Charakteristika
        
        modelliert RT- und Fehlerverteilungen
        
        z.B. Evidenzakkumulation & Antwortschwelle
        
        Probleme
        
        was ist angestrebt, mechanistische Interpretation oder rein mathematische Modellierung?
        
        Erklärt das Modell die Daten?
        
        Sind nicht alle ANOVAs & Regression letztlich mathematische Modelle?
        
        Zufallsprozesse im Explanans eigentlich eine "Kapitulation" der Erklärung
    - - Anwendungsfelder
        
        neuronale Prozesse, die Kognition unterliegen
      - Sicht der Wissenschaftstheorie
        
        physical stance
      - Charakteristika
        
        Ordnungsprinzipien (Lokalisation, Vernetzungsstruktur, Aktivierungsabfolge, Synchronizität)
        
        Bewusstsein spielt keine Rolle
      - Probleme
        
        sinnvolle Interpretation setzt psychologisches Wissen zur Interpretation hinsichtlich mentaler Prozesse notwendigerweise voraus
        
        mind cannot simply be read off the brain
        
        reverse inferences - Problematik --> reine Kartographie?
        
        Leibniz Gap, nur von der anderen Seite --> unklar ob neurowissenschaftlich plausible Modelle besser sind
    - - Anwendungsfelder
        
        soziale Prozesse
        
        Geschlechterforschung
        
        Wahrnehmung
        
        Biases
      - Sicht der Wissenschaftstheorie
        
        umstritten
      - Charakteristika
        
        Konzepte im Explanans: Vererbung, Variation (Mutation), Selektion/Fitness
        
        Bewusstsein spielt keine Rolle
        
        jede Disposition/Fertigkeit als Adaptionsresultat gesehen
        
        macht Vorhersagen v.a. zur Prävalenz bestimmter Effekte
      - Probleme
        
        beantwortet etwas andere Fragen (erklärt nicht Wie sondern Warum prävalent)
        
        experimenteller Ansatz nicht möglich --> Testbarkeit?
        
        "just about anything you find, you can make up some story for it"
        
        Ausweg: Testen von Vorhersagen, deren Gültigkeit noch nicht bekannt ist (kein post hoc)
        
        Gefahr Sozialdarwinismus