Causalidad

Cómo un proceso influye en otro

La causalidad es una influencia por la cual un evento , proceso , estado u objeto ( una causa ) contribuye a la producción de otro evento, proceso, estado u objeto (un efecto ) donde la causa es al menos parcialmente responsable del efecto, y el efecto es al menos parcialmente dependiente de la causa. En general, un proceso puede tener múltiples causas, ^[1] que también se dice que son factores causales para él, y todas se encuentran en su pasado . Un efecto puede a su vez ser una causa o un factor causal para muchos otros efectos, que se encuentran todos en su futuro . Algunos escritores han sostenido que la causalidad es metafísicamente anterior a las nociones de tiempo y espacio . ^{[2] [3] [4]}

La causalidad es una abstracción que indica cómo progresa el mundo. ^[5] Como tal, es un concepto básico; es más apto para ser una explicación de otros conceptos de progresión que algo que se pueda explicar mediante otros conceptos más fundamentales. El concepto es como los de agencia y eficacia. Por esta razón, puede ser necesario un salto de intuición para captarlo. ^{[6] [7]} En consecuencia, la causalidad está implícita en la estructura del lenguaje ordinario, ^[8] así como explícita en el lenguaje de la notación causal científica .

En los estudios ingleses sobre la filosofía aristotélica , la palabra "causa" se utiliza como un término técnico especializado, la traducción del término aristotélico αἰτία, con el que Aristóteles quería decir "explicación" o "respuesta a una pregunta de 'por qué'". Aristóteles categorizó los cuatro tipos de respuestas como "causas" materiales, formales, eficientes y finales. En este caso, la "causa" es el explanans del explanandum , y el no reconocer que se están considerando diferentes tipos de "causas" puede conducir a un debate inútil. De los cuatro modos explicativos de Aristóteles, el más cercano a las preocupaciones del presente artículo es el "eficiente".

David Hume , como parte de su oposición al racionalismo , argumentó que la razón pura por sí sola no puede probar la realidad de la causalidad eficiente; en cambio, apeló a la costumbre y al hábito mental, observando que todo conocimiento humano deriva únicamente de la experiencia .

El tema de la causalidad sigue siendo un tema básico en la filosofía contemporánea .

Concepto

Metafísica

La naturaleza de la causa y el efecto es un tema de interés para la disciplina conocida como metafísica . Kant pensaba que el tiempo y el espacio eran nociones anteriores a la comprensión humana del progreso o la evolución del mundo, y también reconocía la prioridad de la causalidad. Pero no tenía la comprensión que se derivaba del conocimiento de la geometría de Minkowski y de la teoría especial de la relatividad , de que la noción de causalidad puede utilizarse como fundamento previo a partir del cual construir nociones de tiempo y espacio. ^{[2] [3] [4]}

Ontología

Una pregunta metafísica general sobre causa y efecto es: "¿qué tipo de entidad puede ser una causa y qué tipo de entidad puede ser un efecto?"

Un punto de vista sobre esta cuestión es que la causa y el efecto son de una misma clase de entidad, siendo la causalidad una relación asimétrica entre ellos. Es decir, tendría sentido gramaticalmente decir " A es la causa y B el efecto" o " B es la causa y A el efecto", aunque sólo una de esas dos cosas puede ser realmente verdadera. En esta perspectiva, una opinión, propuesta como principio metafísico en la filosofía de proceso , es que cada causa y cada efecto es respectivamente algún proceso, evento, devenir o suceso. ^[3] Un ejemplo es "su tropiezo en el escalón fue la causa, y su fractura de tobillo el efecto". Otra perspectiva es que las causas y los efectos son "estados de cosas", y que la naturaleza exacta de esas entidades está definida de forma más vaga que en la filosofía de proceso. ^[9]

Otro punto de vista sobre esta cuestión es el más clásico, según el cual una causa y su efecto pueden ser de diferentes tipos. Por ejemplo, en la explicación causal eficiente de Aristóteles, una acción puede ser una causa mientras que un objeto duradero es su efecto. Por ejemplo, las acciones generativas de sus padres pueden considerarse como la causa eficiente, siendo Sócrates el efecto, siendo Sócrates considerado como un objeto duradero, en la tradición filosófica llamado una "sustancia", a diferencia de una acción.

Epistemología

Dado que la causalidad es una noción metafísica sutil, se necesita un esfuerzo intelectual considerable, junto con la exhibición de evidencia, para establecer el conocimiento de ella en circunstancias empíricas particulares. Según David Hume , la mente humana es incapaz de percibir relaciones causales directamente. Sobre esta base, el erudito distinguió entre la visión de la regularidad de la causalidad y la noción contrafáctica. ^[10] Según la visión contrafáctica , X causa Y si y solo si, sin X, Y no existiría. Hume interpretó esta última como una visión ontológica, es decir, como una descripción de la naturaleza de la causalidad pero, dadas las limitaciones de la mente humana, aconsejó utilizar la primera (afirmando, aproximadamente, que X causa Y si y solo si los dos eventos están unidos espaciotemporalmente, y X precede a Y ) como una definición epistémica de causalidad. Necesitamos un concepto epistémico de causalidad para distinguir entre relaciones causales y no causales. La literatura filosófica contemporánea sobre causalidad se puede dividir en cinco grandes enfoques de la causalidad. Estos incluyen los puntos de vista (mencionados anteriormente) de regularidad, probabilístico , contrafáctico, mecanicista y manipulador. Se puede demostrar que los cinco enfoques son reductivos, es decir, definen la causalidad en términos de relaciones de otros tipos. ^[11] Según esta lectura, definen la causalidad en términos de, respectivamente, regularidades empíricas (conjunciones constantes de eventos), cambios en probabilidades condicionales , condiciones contrafácticas, mecanismos subyacentes a las relaciones causales e invariancia bajo intervención.

Significado geométrico

La causalidad tiene las propiedades de antecedencia y contigüidad. ^{[12] [13]} Estas son topológicas y son ingredientes de la geometría del espacio-tiempo. Tal como las desarrolló Alfred Robb , estas propiedades permiten la derivación de las nociones de tiempo y espacio. ^[14] Max Jammer escribe "el postulado de Einstein... abre el camino a una construcción directa de la topología causal... del espacio de Minkowski". ^[15] La eficacia causal no se propaga más rápido que la luz. ^[16]

Así pues, la noción de causalidad es metafísicamente anterior a las nociones de tiempo y espacio. En términos prácticos, esto se debe a que el uso de la relación de causalidad es necesario para la interpretación de experimentos empíricos. La interpretación de experimentos es necesaria para establecer las nociones físicas y geométricas de tiempo y espacio.

Voluntad

La visión determinista del mundo sostiene que la historia del universo puede representarse exhaustivamente como una progresión de eventos que se suceden uno tras otro como causa y efecto. ^[13] El incompatibilismo sostiene que el determinismo es incompatible con el libre albedrío, por lo que si el determinismo es verdadero, el " libre albedrío " no existe. El compatibilismo , por otro lado, sostiene que el determinismo es compatible con, o incluso necesario para, el libre albedrío. ^[17]

Causas necesarias y suficientes

Las causas a veces pueden distinguirse en dos tipos: necesarias y suficientes. ^[18] Un tercer tipo de causalidad, que no requiere ni necesidad ni suficiencia, pero que contribuye al efecto, se llama "causa contributiva".

Causas necesarias

Si x es una causa necesaria de y , entonces la presencia de y implica necesariamente la ocurrencia previa de x . Sin embargo, la presencia de x no implica que y ocurrirá. ^[19]

Causas suficientes

Si x es una causa suficiente de y , entonces la presencia de x implica necesariamente la ocurrencia posterior de y . Sin embargo, otra causa z puede causar alternativamente y . Por lo tanto, la presencia de y no implica la ocurrencia previa de x . ^[19]

Causas contributivas

En un caso singular, para un efecto específico, un factor que es causa contributiva es una de varias causas coocurrentes. Está implícito que todas ellas son contributivas. En el caso del efecto específico, en general, no hay implicación de que sea necesaria una causa contributiva, aunque puede serlo. En general, un factor que es causa contributiva no es suficiente, porque por definición va acompañado de otras causas que no contarían como causas si fuera suficiente. En el caso del efecto específico, un factor que es causa contributiva en algunas ocasiones podría ser suficiente en otras, pero en esas otras ocasiones no sería meramente contributivo. ^[20]

JL Mackie sostiene que el término "causa" que se utiliza habitualmente se refiere, de hecho, a condiciones INUS (partes insuficientes pero no redundantes de una condición que es en sí misma innecesaria pero suficiente para que se produzca el efecto). ^[21] Un ejemplo es un cortocircuito como causa del incendio de una casa. Consideremos el conjunto de eventos: el cortocircuito, la proximidad de material inflamable y la ausencia de bomberos. En conjunto, estos son innecesarios pero suficientes para que se incendie la casa (ya que muchos otros conjuntos de eventos ciertamente podrían haber provocado el incendio de la casa, por ejemplo, dispararle a la casa con un lanzallamas en presencia de oxígeno, etc.). Dentro de este conjunto, el cortocircuito es una parte insuficiente (ya que el cortocircuito por sí solo no habría causado el incendio) pero no redundante (porque el incendio no habría ocurrido sin él, siendo todo lo demás igual) de una condición que es en sí misma innecesaria pero suficiente para que se produzca el efecto. Entonces, el cortocircuito es una condición INUS para que se produzca el incendio de la casa.

Contrastado con condicionales

Los enunciados condicionales no son enunciados de causalidad. Una distinción importante es que los enunciados de causalidad requieren que el antecedente preceda o coincida con el consecuente en el tiempo, mientras que los enunciados condicionales no requieren este orden temporal. La confusión surge comúnmente porque muchos enunciados diferentes en inglés pueden presentarse utilizando la forma "Si ..., entonces ..." (y, posiblemente, porque esta forma se utiliza mucho más comúnmente para hacer un enunciado de causalidad). Sin embargo, los dos tipos de enunciados son distintos.

Por ejemplo, todas las siguientes afirmaciones son verdaderas cuando se interpreta "Si ..., entonces ..." como condicional material:

1. Si Barack Obama es presidente de los Estados Unidos en 2011, entonces Alemania está en Europa.
2. Si George Washington es presidente de los Estados Unidos en 2011, entonces ⟨declaración arbitraria⟩ .

La primera es verdadera porque tanto el antecedente como el consecuente son verdaderos. La segunda es verdadera en lógica propositiva e indeterminada en lenguaje natural, independientemente del enunciado consecuente que siga, porque el antecedente es falso.

El condicional indicativo ordinario tiene algo más de estructura que el condicional material. Por ejemplo, aunque el primero es el más parecido, ninguna de las dos afirmaciones anteriores parece verdadera como lectura del indicativo ordinario. Pero la oración:

• Si Shakespeare de Stratford-on-Avon no escribió Macbeth, lo hizo otro.

Intuitivamente parece ser cierto, aunque no existe una relación causal directa en esta situación hipotética entre que Shakespeare no escribiera Macbeth y que alguien más lo escribiera.

Otro tipo de condicional, el condicional contrafáctico , tiene una conexión más fuerte con la causalidad, pero ni siquiera los enunciados contrafácticos son todos ejemplos de causalidad. Consideremos los dos enunciados siguientes:

1. Si A fuera un triángulo, entonces A tendría tres lados.
2. Si se accionara el interruptor S, se encendería la bombilla B.

En el primer caso, sería incorrecto decir que el hecho de que A sea un triángulo provocó que tuviera tres lados, ya que la relación entre triangularidad y tres lados es de definición. La propiedad de tener tres lados en realidad determina el estado de A como triángulo. No obstante, incluso cuando se interpreta contrafácticamente, la primera afirmación es verdadera. Una versión temprana de la teoría de las "cuatro causas" de Aristóteles se describe como el reconocimiento de una "causa esencial". En esta versión de la teoría, se dice que el hecho de que el polígono cerrado tenga tres lados es la "causa esencial" de que sea un triángulo. ^[22] Este uso de la palabra "causa" es, por supuesto, ahora muy obsoleto. Sin embargo, está dentro del alcance del lenguaje ordinario decir que es esencial para un triángulo que tenga tres lados.

Es importante comprender plenamente el concepto de condicionales para entender la literatura sobre causalidad. En el lenguaje cotidiano, se suelen hacer afirmaciones condicionales laxas, que deben interpretarse con cuidado.

Causa cuestionable

Las falacias de causa cuestionable, también conocidas como falacias causales, no causa pro causa (del latín "no causa por causa") o causa falsa, son falacias informales en las que se identifica incorrectamente una causa.

Teorías

Teorías contrafácticas

Las teorías contrafácticas definen la causalidad en términos de una relación contrafáctica, y a menudo pueden ser vistas como "flotando" su explicación de la causalidad sobre una explicación de la lógica de los condicionales contrafácticos . Las teorías contrafácticas reducen los hechos sobre la causalidad a hechos sobre lo que habría sido cierto bajo circunstancias contrafácticas. ^[23] La idea es que las relaciones causales pueden enmarcarse en la forma de "Si C no hubiera ocurrido, E no habría ocurrido". Este enfoque se remonta a la definición de David Hume de la relación causal como aquella "donde, si el primer objeto no hubiera existido, el segundo nunca hubiera existido". ^[24] Un análisis más completo de la causalidad en términos de condicionales contrafácticos solo llegó en el siglo XX después del desarrollo de la semántica del mundo posible para la evaluación de los condicionales contrafácticos. En su artículo de 1973 "Causation", David Lewis propuso la siguiente definición de la noción de dependencia causal : ^[25]

Un evento E depende causalmente de C si, y sólo si, (i) si C hubiera ocurrido, entonces E habría ocurrido, y (ii) si C no hubiera ocurrido, entonces E no habría ocurrido.

La causalidad se analiza entonces en términos de dependencia contrafáctica. Es decir, C causa E si y sólo si existe una secuencia de eventos C, D ₁ , D ₂ , ... D _k , E tal que cada evento en la secuencia depende contrafácticamente del anterior. Esta cadena de dependencia causal puede llamarse un mecanismo .

Obsérvese que el análisis no pretende explicar cómo hacemos juicios causales o cómo razonamos sobre la causalidad, sino más bien dar una explicación metafísica de lo que significa que haya una relación causal entre un par de eventos. Si es correcto, el análisis tiene el poder de explicar ciertas características de la causalidad. Sabiendo que la causalidad es una cuestión de dependencia contrafáctica, podemos reflexionar sobre la naturaleza de la dependencia contrafáctica para explicar la naturaleza de la causalidad. Por ejemplo, en su artículo "Counterfactual Dependence and Time's Arrow", Lewis intentó explicar la direccionalidad temporal de la dependencia contrafáctica en términos de la semántica del condicional contrafáctico. ^[26] Si es correcta, esta teoría puede servir para explicar una parte fundamental de nuestra experiencia, que es que podemos afectar causalmente el futuro pero no el pasado.

Un desafío para la explicación contrafáctica es la sobredeterminación , por la cual un efecto tiene múltiples causas. Por ejemplo, supongamos que Alice y Bob lanzan ladrillos a una ventana y esta se rompe. Si Alice no hubiera lanzado el ladrillo, entonces se habría roto igualmente, lo que sugiere que Alice no fue una causa; sin embargo, intuitivamente, Alice causó que la ventana se rompiera. Las definiciones de causalidad de Halpern-Pearl tienen en cuenta ejemplos como estos. ^[27] La ​​primera y tercera condiciones de Halpern-Pearl son las más fáciles de entender: AC1 requiere que Alice lanzara el ladrillo y que la ventana se rompiera en el trabajo real. AC3 requiere que Alice lance el ladrillo sea una causa mínima (cf. tirar un beso y lanzar un ladrillo). Tomando la versión "actualizada" de AC2(a), la idea básica es que tenemos que encontrar un conjunto de variables y configuraciones de las mismas tales que evitar que Alice lance un ladrillo también impida que la ventana se rompa. Una forma de hacer esto es evitar que Bob lance el ladrillo. Finalmente, para AC2(b), tenemos que mantener las cosas como en AC2(a) y demostrar que cuando Alicia lanza el ladrillo, rompe la ventana. (La definición completa es un poco más compleja, ya que implica verificar todos los subconjuntos de variables).

Causalidad probabilística

Interpretar la causalidad como una relación determinista significa que si A causa B , entonces A siempre debe ser seguida por B . En este sentido, la guerra no causa muertes, ni fumar causa cáncer o enfisema . Como resultado, muchos recurren a una noción de causalidad probabilística. De manera informal, A ("La persona es fumadora") causa probabilísticamente B ("La persona tiene ahora o tendrá cáncer en algún momento en el futuro"), si la información de que A ocurrió aumenta la probabilidad de que B ocurra. Formalmente, P{ B | A }≥ P{ B } donde P{ B | A } es la probabilidad condicional de que B ocurra dada la información de que A ocurrió, y P{ B } es la probabilidad de que B ocurra sin saber si A ocurrió o no. Esta condición intuitiva no es adecuada como definición de causalidad probabilística porque es demasiado general y, por lo tanto, no cumple con nuestra noción intuitiva de causa y efecto. Por ejemplo, si A denota el evento "La persona es fumadora", B denota el evento "La persona ahora tiene o tendrá cáncer en algún momento en el futuro" y C denota el evento "La persona ahora tiene o tendrá enfisema en algún momento en el futuro", entonces se cumplen las tres relaciones siguientes: P{ B | A } ≥ P{ B }, P{ C | A } ≥ P{ C } y P{ B | C } ≥ P{ B }. La última relación establece que saber que la persona tiene enfisema aumenta la probabilidad de que tenga cáncer. La razón de esto es que tener la información de que la persona tiene enfisema aumenta la probabilidad de que la persona sea fumadora, aumentando así indirectamente la probabilidad de que la persona tenga cáncer. Sin embargo, no querríamos concluir que tener enfisema causa cáncer. Por lo tanto, necesitamos condiciones adicionales como la relación temporal de A con B y una explicación racional en cuanto al mecanismo de acción. Es difícil cuantificar este último requisito y por ello distintos autores prefieren definiciones algo diferentes. ^{[ cita requerida ]}

Cálculo causal

Cuando las intervenciones experimentales son inviables o ilegales, la derivación de una relación de causa y efecto a partir de estudios observacionales debe apoyarse en algunos supuestos teóricos cualitativos, por ejemplo, que los síntomas no causan enfermedades, generalmente expresados ​​en forma de flechas faltantes en gráficos causales como redes bayesianas o diagramas de trayectorias . La teoría que subyace a estas derivaciones se basa en la distinción entre probabilidades condicionales , como en , y probabilidades intervencionistas , como en . La primera dice: "la probabilidad de encontrar cáncer en una persona que se sabe que fuma, habiendo comenzado, sin ser forzada por el experimentador, a hacerlo en un momento no especificado en el pasado", mientras que la segunda dice: "la probabilidad de encontrar cáncer en una persona obligada por el experimentador a fumar en un momento específico en el pasado". La primera es una noción estadística que puede estimarse mediante la observación con una intervención insignificante por parte del experimentador, mientras que la segunda es una noción causal que se estima en un experimento con una importante intervención aleatoria controlada. Es específicamente característico de los fenómenos cuánticos que las observaciones definidas por variables incompatibles siempre implican una importante intervención del experimentador, como se describe cuantitativamente mediante el efecto del observador . ^{[ vago ] En} la termodinámica clásica , los procesos se inician mediante intervenciones llamadas operaciones termodinámicas . En otras ramas de la ciencia, por ejemplo la astronomía , el experimentador a menudo puede observar con una intervención insignificante. ${\displaystyle P(cancer|smoking)}$ ${\displaystyle P(cancer|do(smoking))}$

La teoría del "cálculo causal" ^[28] (también conocida como cálculo do, cálculo causal de Judea Pearl , cálculo de acciones) permite inferir probabilidades de intervención a partir de probabilidades condicionales en redes bayesianas causales con variables no medidas. Un resultado muy práctico de esta teoría es la caracterización de las variables de confusión , es decir, un conjunto suficiente de variables que, si se ajustan, producirían el efecto causal correcto entre las variables de interés. Se puede demostrar que un conjunto suficiente para estimar el efecto causal de sobre es cualquier conjunto de no descendientes de ese -separado de después de eliminar todas las flechas que emanan de . Este criterio, llamado "puerta trasera", proporciona una definición matemática de "confusión" y ayuda a los investigadores a identificar conjuntos accesibles de variables dignas de medición. ${\displaystyle X}$ ${\displaystyle Y}$ ${\displaystyle X}$ ${\displaystyle d}$ ${\displaystyle X}$ ${\displaystyle Y}$ ${\displaystyle X}$

Aprendizaje estructurado

Si bien las derivaciones en el cálculo causal se basan en la estructura del gráfico causal, algunas partes de la estructura causal pueden, bajo ciertas suposiciones, aprenderse de los datos estadísticos. La idea básica se remonta al trabajo de Sewall Wright de 1921 ^[29] sobre el análisis de trayectorias . Rebane y Pearl (1987) ^[30] desarrollaron un algoritmo de "recuperación" que se basa en la distinción de Wright entre los tres tipos posibles de subestructuras causales permitidas en un gráfico acíclico dirigido (DAG):

1. ${\displaystyle X\rightarrow Y\rightarrow Z}$
2. ${\displaystyle X\leftarrow Y\rightarrow Z}$
3. ${\displaystyle X\rightarrow Y\leftarrow Z}$

El tipo 1 y el tipo 2 representan las mismas dependencias estadísticas (es decir, y son independientes dado ) y, por lo tanto, son indistinguibles dentro de datos puramente transversales . Sin embargo, el tipo 3 se puede identificar de forma única, ya que y son marginalmente independientes y todos los demás pares son dependientes. Por lo tanto, si bien los esqueletos (los gráficos despojados de flechas) de estos tres tripletes son idénticos, la direccionalidad de las flechas es parcialmente identificable. La misma distinción se aplica cuando y tienen ancestros comunes, excepto que primero se deben condicionar esos ancestros. Se han desarrollado algoritmos para determinar sistemáticamente el esqueleto del gráfico subyacente y, luego, orientar todas las flechas cuya direccionalidad está dictada por las independencias condicionales observadas. ^{[28] [31] [32] [33]} ${\displaystyle X}$ ${\displaystyle Z}$ ${\displaystyle Y}$ ${\displaystyle X}$ ${\displaystyle Z}$ ${\displaystyle X}$ ${\displaystyle Z}$

Los métodos alternativos de aprendizaje de estructuras buscan entre las muchas estructuras causales posibles entre las variables y eliminan aquellas que son fuertemente incompatibles con las correlaciones observadas . En general, esto deja un conjunto de posibles relaciones causales, que luego deben probarse mediante el análisis de datos de series temporales o, preferiblemente, diseñando experimentos controlados de manera apropiada . A diferencia de las redes bayesianas, el análisis de trayectorias (y su generalización, el modelado de ecuaciones estructurales ) sirve mejor para estimar un efecto causal conocido o para probar un modelo causal que para generar hipótesis causales.

En el caso de los datos no experimentales, la dirección causal a menudo se puede inferir si se dispone de información sobre el tiempo. Esto se debe a que (según muchas teorías, aunque no todas) las causas deben preceder a sus efectos temporalmente. Esto se puede determinar mediante modelos estadísticos de series temporales , por ejemplo, o con una prueba estadística basada en la idea de causalidad de Granger , o mediante manipulación experimental directa. El uso de datos temporales puede permitir pruebas estadísticas de una teoría preexistente de dirección causal. Por ejemplo, nuestro grado de confianza en la dirección y la naturaleza de la causalidad es mucho mayor cuando está respaldada por correlaciones cruzadas , modelos ARIMA o análisis transespectrales utilizando datos de series temporales vectoriales que por datos transversales .

Teorías de derivación

El premio Nobel Herbert A. Simon y el filósofo Nicholas Rescher ^[34] afirman que la asimetría de la relación causal no está relacionada con la asimetría de cualquier modo de implicación que se contraponga. Más bien, una relación causal no es una relación entre valores de variables, sino una función de una variable (la causa) sobre otra (el efecto). Por lo tanto, dado un sistema de ecuaciones y un conjunto de variables que aparecen en estas ecuaciones, podemos introducir una relación asimétrica entre ecuaciones individuales y variables que corresponde perfectamente a nuestra noción de sentido común de un orden causal. El sistema de ecuaciones debe tener ciertas propiedades, la más importante de las cuales es que si algunos valores se eligen arbitrariamente, los valores restantes se determinarán de manera única a través de un camino de descubrimiento serial que es perfectamente causal. Postulan que la serialización inherente de un sistema de ecuaciones de este tipo puede capturar correctamente la causalidad en todos los campos empíricos, incluida la física y la economía.

Teorías de manipulación

Algunos teóricos han equiparado causalidad con manipulabilidad. ^{[35] [36] [37] [38]} Según estas teorías, x causa y solo en el caso de que uno pueda cambiar x para cambiar y . Esto coincide con las nociones de causalidad del sentido común, ya que a menudo hacemos preguntas causales para cambiar alguna característica del mundo. Por ejemplo, nos interesa conocer las causas del crimen para poder encontrar formas de reducirlo.

Estas teorías han sido criticadas por dos motivos principales. En primer lugar, los teóricos se quejan de que estas teorías son circulares . Intentar reducir las afirmaciones causales a la manipulación requiere que la manipulación sea más básica que la interacción causal. Pero describir las manipulaciones en términos no causales ha planteado una dificultad sustancial.

La segunda crítica se centra en las preocupaciones sobre el antropocentrismo . A muchas personas les parece que la causalidad es una relación existente en el mundo que podemos aprovechar para nuestros deseos. Si la causalidad se identifica con nuestra manipulación, entonces se pierde esta intuición. En este sentido, los humanos ocupan un lugar demasiado central en las interacciones en el mundo.

Algunos intentos de defender las teorías de la manipulabilidad son teorías recientes que no pretenden reducir la causalidad a la manipulación. Estas teorías utilizan la manipulación como un signo o característica de la causalidad sin afirmar que la manipulación sea más fundamental que la causalidad. ^{[28] [39]}

Teorías de procesos

Algunos teóricos están interesados ​​en distinguir entre procesos causales y procesos no causales (Russell 1948; Salmon 1984). ^{[40] [41]} Estos teóricos a menudo quieren distinguir entre un proceso y un pseudoproceso. A modo de ejemplo, una pelota que se mueve por el aire (un proceso) se contrasta con el movimiento de una sombra (un pseudoproceso). El primero es de naturaleza causal mientras que el segundo no.

Salmon (1984) ^[40] afirma que los procesos causales pueden identificarse por su capacidad de transmitir una alteración a través del espacio y el tiempo. Una alteración de la pelota (una marca de un bolígrafo, tal vez) se transmite con ella a medida que la pelota se desplaza por el aire. Por otro lado, una alteración de la sombra (en la medida en que sea posible) no se transmitirá por la sombra a medida que se desplaza.

Estos teóricos sostienen que el concepto importante para comprender la causalidad no son las relaciones causales ni las interacciones causales, sino más bien la identificación de los procesos causales. Las primeras nociones pueden entonces definirse en términos de procesos causales.

Gráfico del porqué del naufragio del Herald of Free Enterprise (Haga clic para verlo en detalle).

Un subgrupo de las teorías de procesos es la visión mecanicista de la causalidad, que afirma que las relaciones causales se dan en los mecanismos. Si bien la noción de mecanismo se entiende de manera diferente, la definición propuesta por el grupo de filósofos denominado "nuevos mecanicistas" domina la literatura. ^[42]

Campos

Ciencia

Para la investigación científica de la causalidad eficiente, la causa y el efecto se conciben mejor como procesos temporalmente transitorios.

Dentro del marco conceptual del método científico , un investigador establece varios procesos materiales transitorios temporales distintos y contrastantes que tienen la estructura de experimentos , y registra respuestas materiales candidatas, normalmente con la intención de determinar la causalidad en el mundo físico. ^[43] Por ejemplo, uno puede querer saber si una alta ingesta de zanahorias hace que los humanos desarrollen la peste bubónica . La cantidad de ingesta de zanahorias es un proceso que varía de una ocasión a otra. Se registra la aparición o no de la peste bubónica posterior. Para establecer la causalidad, el experimento debe cumplir ciertos criterios, de los cuales solo se menciona aquí un ejemplo. Por ejemplo, las instancias de la causa hipotética deben establecerse para que ocurran en un momento en que el efecto hipotético sea relativamente improbable en ausencia de la causa hipotética; dicha improbabilidad debe establecerse mediante evidencia empírica. Una mera observación de una correlación no es ni de lejos adecuada para establecer la causalidad. En casi todos los casos, el establecimiento de la causalidad se basa en la repetición de experimentos y el razonamiento probabilístico. Casi nunca se establece la causalidad con más firmeza que como más o menos probable. Es más conveniente para el establecimiento de la causalidad que los estados de cosas materiales contrastantes coincidan con precisión, excepto por un solo factor variable, tal vez medido por un número real.

Física

Hay que tener cuidado con el uso de la palabra causa en física. Propiamente hablando, la causa hipotética y el efecto hipotético son cada uno procesos transitorios en el tiempo. Por ejemplo, la fuerza es un concepto útil para la explicación de la aceleración, pero la fuerza no es por sí misma una causa. Se necesita más. Por ejemplo, un proceso transitorio en el tiempo podría caracterizarse por un cambio definido de fuerza en un tiempo definido. Tal proceso puede considerarse como una causa. La causalidad no está inherentemente implícita en las ecuaciones de movimiento , sino que se postula como una restricción adicional que debe satisfacerse (es decir, una causa siempre precede a su efecto). Esta restricción tiene implicaciones matemáticas ^[44] como las relaciones de Kramers-Kronig .

La causalidad es una de las nociones más fundamentales y esenciales de la física. ^[45] La eficacia causal no puede "propagarse" más rápido que la luz. De lo contrario, se podrían construir sistemas de coordenadas de referencia (utilizando la transformada de Lorentz de la relatividad especial ) en los que un observador vería un efecto preceder a su causa (es decir, se violaría el postulado de causalidad).

Las nociones causales aparecen en el contexto del flujo de masa-energía. Cualquier proceso real tiene una eficacia causal que no puede propagarse más rápido que la luz. En contraste, una abstracción no tiene eficacia causal. Su expresión matemática no se propaga en el sentido ordinario de la palabra, aunque puede referirse a "velocidades" virtuales o nominales con magnitudes mayores que la de la luz. Por ejemplo, los paquetes de ondas son objetos matemáticos que tienen velocidad de grupo y velocidad de fase . La energía de un paquete de ondas viaja a la velocidad de grupo (en circunstancias normales); dado que la energía tiene eficacia causal, la velocidad de grupo no puede ser más rápida que la velocidad de la luz. La fase de un paquete de ondas viaja a la velocidad de fase; dado que la fase no es causal, la velocidad de fase de un paquete de ondas puede ser más rápida que la luz. ^[46]

Las nociones causales son importantes en la relatividad general en la medida en que la existencia de una flecha del tiempo exige que la variedad semiriemanniana del universo sea orientable, de modo que el "futuro" y el "pasado" sean cantidades globalmente definibles.

Ingeniería

Un sistema causal es un sistema con estados internos y de salida que depende únicamente de los valores de entrada actuales y anteriores. Un sistema que tiene cierta dependencia de los valores de entrada del futuro (además de los posibles valores de entrada pasados ​​o actuales) se denomina sistema acausal , y un sistema que depende únicamente de los valores de entrada futuros se denomina sistema anticausal . Los filtros acausales, por ejemplo, solo pueden existir como filtros de posprocesamiento, porque estos filtros pueden extraer valores futuros de un búfer de memoria o de un archivo.

En física e ingeniería hay que tener mucho cuidado con la causalidad. Cellier, Elmqvist y Otter ^[47] describen la causalidad como la base de la física como un concepto erróneo, porque la física es esencialmente acausal. En su artículo citan un ejemplo sencillo: "La relación entre el voltaje y la corriente a través de una resistencia eléctrica puede describirse mediante la ley de Ohm: V = IR, pero, desde una perspectiva física, no tiene sentido si es la corriente que fluye a través de la resistencia la que causa una caída de voltaje o si es la diferencia entre los potenciales eléctricos en los dos cables la que hace que fluya la corriente". De hecho, si explicamos la causa-efecto utilizando la ley, necesitamos dos explicaciones para describir una resistencia eléctrica: como causante de una caída de voltaje o como causante de un flujo de corriente. No existe ningún experimento físico en el mundo que pueda distinguir entre acción y reacción.

Biología, medicina y epidemiología

Mientras que un mediador es un factor en la cadena causal (arriba), un factor de confusión es un factor espurio que sugiere incorrectamente causalidad (abajo).

Austin Bradford Hill se basó en el trabajo de Hume y Popper y sugirió en su artículo "El medio ambiente y la enfermedad: ¿asociación o causalidad?" que se consideren aspectos de una asociación como la fuerza, la consistencia, la especificidad y la temporalidad al intentar distinguir las asociaciones causales de las no causales en la situación epidemiológica (véase los criterios de Bradford-Hill ). Sin embargo, no señaló que la temporalidad es el único criterio necesario entre esos aspectos. Los gráficos acíclicos dirigidos (GAD) se utilizan cada vez más en epidemiología para ayudar a esclarecer el pensamiento causal. ^[48]

Psicología

Los psicólogos adoptan un enfoque empírico de la causalidad e investigan cómo las personas y los animales no humanos detectan o infieren la causalidad a partir de la información sensorial, la experiencia previa y el conocimiento innato .

Atribución: La teoría de la atribución es la teoría que se ocupa de cómo las personas explican los casos individuales de causalidad. La atribución puede ser externa (asignar causalidad a un agente o fuerza externa, afirmando que algo externo motivó el evento) o interna (asignar causalidad a factores dentro de la persona, asumiendo la responsabilidad personal por las propias acciones y afirmando que la persona fue directamente responsable del evento). Si llevamos la causalidad un paso más allá, el tipo de atribución que proporciona una persona influye en su comportamiento futuro.

La intención que subyace a la causa o al efecto puede estar comprendida en el sujeto de la acción . Véase también accidente ; culpa ; intención ; y responsabilidad.

Poderes causales

Mientras que David Hume sostenía que las causas se infieren a partir de observaciones no causales, Immanuel Kant afirmaba que las personas tienen suposiciones innatas sobre las causas. En el ámbito de la psicología, Patricia Cheng ^[7] intentó reconciliar las visiones humeanas y kantianas. Según su teoría de la potencia de la computadora personal, las personas filtran las observaciones de los acontecimientos a través de una intuición de que las causas tienen el poder de generar (o prevenir) sus efectos, infiriendo así relaciones específicas de causa-efecto.

Causalidad y prominencia

Nuestra visión de la causalidad depende de lo que consideremos que son los eventos relevantes. Otra forma de ver la afirmación "Los rayos causan truenos" es considerar que tanto los rayos como los truenos son dos percepciones del mismo evento, es decir, una descarga eléctrica que percibimos primero visualmente y luego auditivamente.

Denominación y causalidad

David Sobel y Alison Gopnik , del Departamento de Psicología de la Universidad de California en Berkeley, diseñaron un dispositivo conocido como detector de blickets que se activaba cuando se colocaba un objeto sobre él. Su investigación sugiere que "incluso los niños pequeños aprenden con facilidad y rapidez acerca de un nuevo poder causal de un objeto y utilizan espontáneamente esa información para clasificar y nombrar el objeto". ^[49]

Percepción de los eventos de lanzamiento

Algunos investigadores, como Anjan Chatterjee, de la Universidad de Pensilvania, y Jonathan Fugelsang, de la Universidad de Waterloo, están utilizando técnicas de neurociencia para investigar los fundamentos neuronales y psicológicos de los eventos de lanzamiento causal en los que un objeto hace que otro se mueva. Se pueden manipular tanto los factores temporales como los espaciales. ^[50]

Consulte Razonamiento causal (Psicología) para obtener más información.

Estadística y economía

La estadística y la economía suelen emplear datos preexistentes o datos experimentales para inferir causalidad mediante métodos de regresión. El conjunto de técnicas estadísticas implica un uso sustancial del análisis de regresión . Normalmente, se utiliza una relación lineal como

${\displaystyle y_{i}=a_{0}+a_{1}x_{1,i}+a_{2}x_{2,i}+\dots +a_{k}x_{k,i}+e_{i}}$

se postula, en la que es la i ésima observación de la variable dependiente (que se supone que es la variable causada), para j = 1,..., k es la i ésima observación de la j ésima variable independiente (que se supone que es una variable causal), y es el término de error para la i ésima observación (que contiene los efectos combinados de todas las demás variables causales, que no deben estar correlacionadas con las variables independientes incluidas). Si hay motivos para creer que ninguna de las s es causada por y , entonces se obtienen estimaciones de los coeficientes . Si se rechaza la hipótesis nula que , entonces la hipótesis alternativa de que y equivalentemente que causa y no puede rechazarse. Por otro lado, si la hipótesis nula que no puede rechazarse, entonces equivalentemente la hipótesis de que no hay efecto causal de y no puede rechazarse. Aquí la noción de causalidad es una de causalidad contributiva como se discutió anteriormente: si el valor verdadero , entonces un cambio en resultará en un cambio en y a menos que alguna otra variable causal, ya sea incluida en la regresión o implícita en el término de error, cambie de tal manera que compense exactamente su efecto; por lo tanto, un cambio en no es suficiente para cambiar y . Del mismo modo, un cambio en no es necesario para cambiar y , porque un cambio en y podría ser causado por algo implícito en el término de error (o por alguna otra variable explicativa causal incluida en el modelo). ${\displaystyle y_{i}}$ ${\displaystyle x_{j,i}}$ ${\displaystyle e_{i}}$ ${\displaystyle x_{j}}$ ${\displaystyle a_{j}}$ ${\displaystyle a_{j}=0}$ ${\displaystyle a_{j}\neq 0}$ ${\displaystyle x_{j}}$ ${\displaystyle a_{j}=0}$ ${\displaystyle x_{j}}$ ${\displaystyle a_{j}\neq 0}$ ${\displaystyle x_{j}}$ ${\displaystyle x_{j}}$ ${\displaystyle x_{j}}$

La forma anterior de probar la causalidad requiere la creencia de que no hay causalidad inversa, en la que y causaría . Esta creencia se puede establecer de una de varias maneras. Primero, la variable puede ser una variable no económica: por ejemplo, si se supone que la cantidad de lluvia afecta el precio de futuros y de algún producto agrícola, es imposible que de hecho el precio de futuros afecte la cantidad de lluvia (siempre que nunca se intente la siembra de nubes ). Segundo, la técnica de variables instrumentales se puede emplear para eliminar cualquier causalidad inversa introduciendo un papel para otras variables (instrumentos) que se sabe que no se ven afectadas por la variable dependiente. Tercero, se puede invocar el principio de que los efectos no pueden preceder a las causas, incluyendo en el lado derecho de la regresión solo las variables que preceden en el tiempo a la variable dependiente; este principio se invoca, por ejemplo, en la prueba de causalidad de Granger y en su análogo multivariado, la autorregresión vectorial , los cuales controlan los valores rezagados de la variable dependiente mientras prueban los efectos causales de las variables independientes rezagadas. ${\displaystyle x_{j}}$ ${\displaystyle x_{j}}$ ${\displaystyle x_{j}}$

El análisis de regresión controla otras variables relevantes al incluirlas como regresores (variables explicativas). Esto ayuda a evitar inferencias falsas de causalidad debido a la presencia de una tercera variable subyacente que influye tanto en la variable potencialmente causal como en la variable potencialmente causada: su efecto sobre la variable potencialmente causada se captura al incluirla directamente en la regresión, de modo que ese efecto no se capte como un efecto indirecto a través de la variable potencialmente causal de interés. Dados los procedimientos anteriores, la correlación coincidente (en oposición a la causal) puede rechazarse probabilísticamente si las muestras de datos son grandes y si los resultados de la regresión pasan pruebas de validación cruzada que muestran que las correlaciones se mantienen incluso para datos que no se utilizaron en la regresión. Afirmar con certeza que no hay una causa común y que la regresión representa la verdadera estructura causal es, en principio, imposible. ^[51]

Sin embargo, el problema del sesgo de variable omitida debe equilibrarse con el riesgo de insertar colisionadores causales , en los que la adición de una nueva variable induce una correlación entre y a través de la paradoja de Berkson . ^[28] ${\displaystyle x_{j+1}}$ ${\displaystyle x_{j}}$ ${\displaystyle y}$

Además de construir modelos estadísticos a partir de datos observacionales y experimentales, los economistas utilizan modelos axiomáticos (matemáticos) para inferir y representar mecanismos causales. En la microeconomía predominan los modelos teóricos altamente abstractos que aíslan e idealizan un mecanismo. En la macroeconomía, los economistas utilizan modelos matemáticos amplios que están calibrados con datos históricos. Un subgrupo de modelos calibrados, los modelos de equilibrio general dinámico estocástico ( DSGE ), se emplean para representar (de manera simplificada) toda la economía y simular cambios en la política fiscal y monetaria. ^[52]

Gestión

El diagrama de Ishikawa, que se utiliza en gestión e ingeniería, muestra los factores que provocan el efecto. Las flechas más pequeñas conectan las causas secundarias con las causas principales.

En la década de 1960, Kaoru Ishikawa desarrolló un diagrama de causa y efecto, conocido como diagrama de Ishikawa o diagrama de espina de pescado, para el control de calidad en la industria manufacturera. El diagrama clasifica las causas en seis categorías principales, como se muestra aquí. Estas categorías se subdividen a su vez. El método de Ishikawa identifica las "causas" en sesiones de intercambio de ideas realizadas entre varios grupos involucrados en el proceso de fabricación. Estos grupos pueden etiquetarse como categorías en los diagramas. El uso de estos diagramas se ha extendido más allá del control de calidad y se utilizan en otras áreas de la gestión y en el diseño y la ingeniería. Los diagramas de Ishikawa han sido criticados por no hacer la distinción entre condiciones necesarias y condiciones suficientes. Parece que Ishikawa ni siquiera era consciente de esta distinción. ^[53]

Humanidades

Historia

En el análisis de la historia, a veces se considera que los acontecimientos son, de algún modo, agentes que pueden provocar otros acontecimientos históricos. Así, la combinación de malas cosechas, penurias de los campesinos, altos impuestos, falta de representación del pueblo e ineptitud real se encuentran entre las causas de la Revolución Francesa . Se trata de una visión un tanto platónica y hegeliana que reifica las causas como entidades ontológicas . En la terminología aristotélica, este uso se aproxima al caso de la causa eficiente .

Algunos filósofos de la historia, como Arthur Danto, han afirmado que las "explicaciones en la historia y en otros lugares" describen "no simplemente un evento -algo que sucede- sino un cambio". ^[54] Al igual que muchos historiadores en ejercicio, tratan las causas como acciones que se entrecruzan y conjuntos de acciones que producen "cambios mayores", en palabras de Danto: decidir "cuáles son los elementos que persisten a través de un cambio" es "bastante simple" cuando se trata del "cambio de actitud" de un individuo, pero "es considerablemente más complejo y metafísicamente desafiante cuando estamos interesados ​​en un cambio como, por ejemplo, la ruptura del feudalismo o el surgimiento del nacionalismo". ^[55]

Gran parte del debate histórico sobre las causas se ha centrado en la relación entre acciones comunicativas y otras, entre acciones singulares y repetidas, y entre acciones, estructuras de acción o contextos grupales e institucionales y conjuntos más amplios de condiciones. ^[56] John Gaddis ha distinguido entre causas excepcionales y generales (siguiendo a Marc Bloch ) y entre vínculos "rutinarios" y "distintivos" en las relaciones causales: "al explicar lo que sucedió en Hiroshima el 6 de agosto de 1945, concedemos mayor importancia al hecho de que el presidente Truman ordenó el lanzamiento de una bomba atómica que a la decisión de la Fuerza Aérea del Ejército de llevar a cabo sus órdenes". ^[57] También ha señalado la diferencia entre causas inmediatas, intermedias y distantes. ^[58] Por su parte, Christopher Lloyd propone cuatro "conceptos generales de causalidad" utilizados en la historia: el "concepto idealista metafísico, que afirma que los fenómenos del universo son productos o emanaciones de un ser omnipotente o tal causa final"; "el concepto de regularidad empirista (o humeano ), que se basa en la idea de que la causalidad es una cuestión de conjunciones constantes de eventos"; "el concepto funcional/teleológico/consecuencial", que está "dirigido a objetivos, de modo que los objetivos son causas"; y el "enfoque realista, estructuralista y disposicional, que ve las estructuras relacionales y las disposiciones internas como las causas de los fenómenos". ^[59]

Ley

Según la ley y la jurisprudencia , para que un acusado sea responsable de un delito o un agravio (es decir, un ilícito civil como la negligencia o la violación de un derecho) debe demostrarse que existe una causa legal . Debe probarse que existe una relación causal, o un "vínculo causal suficiente", entre las acciones del acusado y el hecho o daño delictivo en cuestión. La causalidad es también un elemento jurídico esencial que debe probarse para que se puedan aplicar medidas de reparación en virtud del derecho mercantil internacional . ^[60]

Historia

Filosofía hindú

La literatura del período védico ( c.  1750-500 a. C.) tiene orígenes orientales sobre el karma. ^[61] El karma es la creencia sostenida por el Sanatana Dharma y las principales religiones de que las acciones de una persona causan ciertos efectos en la vida actual y/o en la vida futura , de forma positiva o negativa. Las diversas escuelas filosóficas ( darshanas ) ofrecen diferentes explicaciones sobre el tema. La doctrina de satkaryavada afirma que el efecto es inherente a la causa de alguna manera. El efecto es, por tanto, una modificación real o aparente de la causa. La doctrina de asatkaryavada afirma que el efecto no es inherente a la causa, sino que es un nuevo surgimiento. Véase Nyaya para algunos detalles de la teoría de la causalidad en la escuela Nyaya. En Brahma Samhita , Brahma describe a Krishna como la causa principal de todas las causas. ^[62]

El Bhagavad-gītā 18.14 identifica cinco causas para cualquier acción (sabiendo que puede perfeccionarse): el cuerpo, el alma individual, los sentidos, los esfuerzos y la superalma.

Según Monier-Williams , en la teoría de la causalidad Nyāya del Sutra I.2.I,2 en la filosofía Vaisheshika , de la no existencia causal surge la no existencia efectiva; pero no la no existencia efectiva de la no existencia causal. Una causa precede a un efecto. Con una metáfora de hilos y telas, tres causas son:

1. Causa de co-inherencia: resultante del contacto sustancial, 'causas sustanciales', los hilos son sustanciales al tejido, correspondientes a la causa material de Aristóteles.
2. Causa no sustancial: Métodos de poner hilos en la tela, correspondientes a la causa formal de Aristóteles.
3. Causa instrumental: Herramientas para fabricar la tela, correspondiente a la causa eficiente de Aristóteles.

Monier-Williams también propuso que la causalidad de Aristóteles y la de Nyaya se consideran agregados condicionales necesarios para el trabajo productivo del hombre. ^[63]

Filosofía budista

El karma es el principio de causalidad que se centra en 1) las causas, 2) las acciones, 3) los efectos, donde son los fenómenos de la mente los que guían las acciones que realiza el actor. El budismo entrena las acciones del actor para que obtenga resultados virtuosos continuos y no artificiales destinados a reducir el sufrimiento. Esto sigue la estructura Sujeto-verbo-objeto . ^{[ cita requerida ]}

La definición general o universal de pratityasamutpada (o "origen dependiente" o "surgimiento dependiente" o "co-surgimiento interdependiente") es que todo surge en dependencia de múltiples causas y condiciones; nada existe como una entidad singular e independiente. Un ejemplo tradicional en los textos budistas es el de tres palos en posición vertical, apoyados uno contra el otro y apoyándose mutuamente. Si se quita uno de los palos, los otros dos caerán al suelo. ^{[64] [65]}

La causalidad en el enfoque de la escuela budista Chittamatrin , la escuela budista de Asanga ( c.  400 d. C. ) que solo considera la mente, afirma que los objetos causan la conciencia a imagen de la mente. Dado que las causas preceden a los efectos, que deben ser entidades diferentes, entonces el sujeto y el objeto son diferentes. Para esta escuela, no hay objetos que sean entidades externas a una conciencia que percibe. Las escuelas Chittamatrin y Yogachara Svatantrika aceptan que no hay objetos externos a la causalidad del observador. Esto sigue en gran medida el enfoque de Nikayas . ^{[66] [67] [68] [69]}

El Vaibhashika ( c.  500 d. C. ) es una escuela budista temprana que favorece el contacto directo con los objetos y acepta la causa y los efectos simultáneos. Esto se basa en el ejemplo de la conciencia, que dice que las intenciones y los sentimientos son factores mentales que se acompañan mutuamente y se apoyan entre sí como los polos de un trípode. Por el contrario, los que rechazan la causa y el efecto simultáneos dicen que si el efecto ya existe, entonces no puede volver a tener el mismo efecto. La forma en que se aceptan el pasado, el presente y el futuro es una base para los puntos de vista de la causalidad de varias escuelas budistas. ^{[70] [71] [72]}

Todas las escuelas budistas clásicas enseñan el karma . “La ley del karma es un ejemplo especial de la ley de causa y efecto, según la cual todas nuestras acciones corporales, verbales y mentales son causas y todas nuestras experiencias son sus efectos”. ^[73]

Filosofía occidental

aristotélico

Aristóteles identificó cuatro tipos de respuesta o modo explicativo para diversas preguntas de "¿por qué?". Pensaba que, para cualquier tema dado, los cuatro tipos de modo explicativo eran importantes, cada uno por derecho propio. Como resultado de las peculiaridades filosóficas especializadas tradicionales del lenguaje, con traducciones entre el griego antiguo, el latín y el inglés, la palabra "causa" se usa hoy en día en escritos filosóficos especializados para etiquetar los cuatro tipos de Aristóteles. ^{[22] [74]} En el lenguaje ordinario, la palabra "causa" tiene una variedad de significados, el más común de los cuales se refiere a la causalidad eficiente, que es el tema del presente artículo.

• Causa material , el material del que proviene una cosa o lo que persiste mientras cambia, como por ejemplo, la madre o el bronce de una estatua (véase también teoría de la sustancia ). ^[75]
• Causa formal , por la cual la forma dinámica o estática de una cosa determina las propiedades y funciones de la cosa, como un ser humano se diferencia de una estatua de un ser humano o como una estatua se diferencia de un trozo de bronce. ^[76]
• Causa eficiente , que imparte el primer movimiento relevante , como cuando un ser humano levanta una piedra o levanta una estatua. Éste es el tema principal del presente artículo.
• Causa final , criterio de terminación o fin ; puede referirse a una acción o a un proceso inanimado. Ejemplos: Sócrates sale a caminar después de cenar por su salud; la tierra cae al nivel más bajo porque esa es su naturaleza.

De los cuatro tipos o modos explicativos de Aristóteles, sólo uno, la «causa eficiente», es una causa tal como se define en el párrafo introductorio de este artículo. Los otros tres modos explicativos podrían traducirse como composición material, estructura y dinámica y, de nuevo, criterio de completitud. La palabra que utilizó Aristóteles fue αἰτία . Para el presente propósito, esa palabra griega se traduciría mejor como «explicación» que como «causa», como se utilizan esas palabras con más frecuencia en el inglés actual. Otra traducción de Aristóteles es que se refería a «los cuatro porque» como cuatro tipos de respuesta a las preguntas del tipo «por qué». ^[22]

Aristóteles asumió que la causalidad eficiente se refería a un hecho básico de la experiencia, no explicable ni reducible a nada más fundamental o básico.

En algunas obras de Aristóteles, las cuatro causas se enumeran como (1) la causa esencial, (2) el fundamento lógico, (3) la causa motriz y (4) la causa final. En esta lista, una declaración de causa esencial es una demostración de que un objeto indicado se ajusta a una definición de la palabra que se refiere a él. Una declaración de fundamento lógico es un argumento de por qué una declaración de objeto es verdadera. Estos son otros ejemplos de la idea de que una "causa" en general en el contexto del uso de Aristóteles es una "explicación". ^[22]

La palabra “eficiente” utilizada aquí también puede traducirse de Aristóteles como “que mueve” o “que inicia”. ^[22]

La causalidad eficiente se relacionaba con la física aristotélica , que reconocía los cuatro elementos (tierra, aire, fuego, agua) y añadía el quinto elemento (éter). El agua y la tierra, por su propiedad intrínseca gravitas o pesadez, caen intrínsecamente hacia el centro de la Tierra (el centro inmóvil del universo), mientras que el aire y el fuego, por su propiedad intrínseca levitas o ligereza, se elevan intrínsecamente alejándose del mismo en línea recta mientras se acelera durante el acercamiento de la sustancia a su lugar natural.

Sin embargo, como el aire permaneció en la Tierra y no escapó de ella, sino que alcanzó una velocidad infinita (algo absurdo), Aristóteles dedujo que el universo es finito en tamaño y contiene una sustancia invisible que mantiene al planeta Tierra y su atmósfera, la esfera sublunar , centrada en el universo. Y como los cuerpos celestes exhiben un movimiento perpetuo y no acelerado orbitando el planeta Tierra en relaciones inmutables, Aristóteles dedujo que el quinto elemento, aither , que llena el espacio y compone los cuerpos celestes se mueve intrínsecamente en círculos perpetuos, el único movimiento constante entre dos puntos. (Un objeto que viaja en línea recta desde el punto A al B y viceversa debe detenerse en cualquiera de los puntos antes de regresar al otro).

Dejada a su suerte, una cosa exhibe movimiento natural , pero puede —según la metafísica aristotélica— exhibir movimiento forzado impartido por una causa eficiente. La forma de las plantas dota a las plantas de los procesos de nutrición y reproducción, la forma de los animales añade locomoción, y la forma de la humanidad añade razón a estos. Una roca exhibe normalmente movimiento natural —explicado por la causa material de la roca de estar compuesta del elemento tierra— pero un ser vivo puede levantar la roca, un movimiento forzado desviando la roca de su lugar natural y de su movimiento natural. Como otro tipo de explicación, Aristóteles identificó la causa final, especificando un propósito o criterio de finalización a la luz del cual algo debe ser entendido.

El propio Aristóteles explicó:

Causa significa

(a) en un sentido, aquello como resultado de cuya presencia algo llega a existir—por ejemplo, el bronce de una estatua y la plata de una copa, y las clases que contienen éstos [es decir, la causa material ];

(b) en otro sentido, la forma o patrón; es decir, la fórmula esencial y las clases que la contienen—por ejemplo, la relación 2:1 y el número en general es la causa de la octava—y las partes de la fórmula [es decir, la causa formal ].

(c) La fuente del primer comienzo del cambio o del reposo; por ejemplo, el hombre que planea es una causa, y el padre es la causa del hijo, y en general lo que produce es la causa de lo que se produce, y lo que cambia de lo que se cambia [es decir, la causa eficiente ].

(d) Lo mismo que "fin", es decir, la causa final; por ejemplo, como el "fin" del andar es la salud. ¿Por qué anda el hombre? "Para estar sano", decimos, y al decir esto consideramos que hemos proporcionado la causa [la causa final ].

(e) Todos aquellos medios para un fin que surgen por instigación de otra cosa, como, por ejemplo, los adelgazantes, los purgantes, las drogas y los instrumentos son causas de la salud; pues todos ellos tienen por objeto el fin, aunque difieren entre sí en que algunos son instrumentos y otros acciones [es decir, condiciones necesarias].

—  Metafísica, Libro 5, sección 1013a, traducido por Hugh Tredennick ^[77]

Aristóteles también distinguió dos modos de causalidad: la causalidad propia (previa) y la causalidad accidental (casual). Todas las causas, propias y accidentales, pueden ser consideradas potenciales o actuales, particulares o genéricas. El mismo lenguaje se refiere a los efectos de las causas, de modo que los efectos genéricos se asignan a las causas genéricas, los efectos particulares a las causas particulares y los efectos actuales a las causas operativas.

Para evitar la regresión infinita , Aristóteles dedujo que el primer motor era un motor inmóvil . El movimiento del primer motor también debe haber sido causado, pero, al ser un motor inmóvil, debe haberse movido solo hacia un objetivo o deseo particular.

Pirronismo

Si bien en el pirronismo se aceptaba la plausibilidad de la causalidad , ^[78] también se aceptaba que era plausible que nada fuera la causa de nada. ^[79]

Edad media

En línea con la cosmología aristotélica, Tomás de Aquino planteó una jerarquía que priorizaba las cuatro causas de Aristóteles: "final > eficiente > material > formal". ^[80] Aquino buscó identificar la primera causa eficiente —ahora simplemente primera causa— , ya ​​que todos estarían de acuerdo, dijo Aquino, en llamarla Dios . Más tarde, en la Edad Media, muchos eruditos admitieron que la primera causa era Dios, pero explicaron que muchos eventos terrenales ocurren dentro del diseño o plan de Dios, y por lo tanto los eruditos buscaron la libertad de investigar las numerosas causas secundarias . ^[81]

Después de la Edad Media

Para la filosofía aristotélica anterior a Tomás de Aquino, la palabra causa tenía un significado amplio. Significaba 'respuesta a una pregunta de por qué' o 'explicación', y los eruditos aristotélicos reconocían cuatro tipos de tales respuestas. Con el final de la Edad Media , en muchos usos filosóficos, el significado de la palabra 'causa' se redujo. A menudo perdió ese significado amplio y se restringió a solo uno de los cuatro tipos. Para autores como Nicolás Maquiavelo , en el campo del pensamiento político, y Francis Bacon , en relación con la ciencia en general, la causa motriz de Aristóteles era el foco de su interés. David Hume asumió una definición moderna ampliamente utilizada de causalidad en este sentido recientemente reducido . ^[80] Emprendió una investigación epistemológica y metafísica de la noción de causa motriz. Negó que podamos percibir alguna vez la causa y el efecto, excepto mediante el desarrollo de un hábito o costumbre mental donde llegamos a asociar dos tipos de objeto o evento, siempre contiguos y ocurriendo uno después del otro. ^[10] En la Parte III, sección XV de su libro Tratado de la naturaleza humana , Hume amplió esto a una lista de ocho formas de juzgar si dos cosas podrían ser causa y efecto. Las primeras tres:

1. "La causa y el efecto deben ser contiguos en el espacio y el tiempo".
2. "La causa debe ser anterior al efecto."
3. "Debe haber una unión constante entre la causa y el efecto. Es principalmente esta cualidad la que constituye la relación".

Y además hay tres criterios conectados que surgen de nuestra experiencia y que son "la fuente de la mayoría de nuestros razonamientos filosóficos":

4. "La misma causa produce siempre el mismo efecto, y el mismo efecto nunca surge sino de la misma causa. Este principio lo derivamos de la experiencia, y es la fuente de la mayoría de nuestros razonamientos filosóficos."
5. Basándose en lo anterior, Hume dice que "cuando varios objetos diferentes producen el mismo efecto, debe ser por medio de alguna cualidad que descubrimos que es común entre ellos".
6. Y "fundado en la misma razón": "La diferencia en los efectos de dos objetos semejantes debe proceder de aquel particular en que difieren".

Y luego dos más:

7. "Cuando un objeto aumenta o disminuye con el aumento o disminución de su causa, debe considerarse como un efecto compuesto, derivado de la unión de varios efectos diferentes que surgen de las diferentes partes de la causa".
8. Un "objeto que existe durante un tiempo determinado en su plena perfección sin efecto alguno, no es la única causa de ese efecto, sino que requiere la ayuda de algún otro principio que pueda impulsar su influencia y operación".

En 1949, el físico Max Born distinguió entre determinación y causalidad. Para él, determinación significaba que los acontecimientos reales están tan vinculados por leyes de la naturaleza que se pueden hacer predicciones y retrodicciones ciertamente fiables a partir de suficientes datos actuales sobre ellos. Describe dos tipos de causalidad: causalidad nómica o genérica y causalidad singular. La causalidad nómica significa que la causa y el efecto están vinculados por leyes generales más o menos ciertas o probabilísticas que abarcan muchas instancias posibles o potenciales; esto puede reconocerse como una versión probabilizada del criterio 3 de Hume. Una ocasión de causalidad singular es una ocurrencia particular de un complejo definido de acontecimientos que están vinculados físicamente por antecedencia y contigüidad, que pueden reconocerse como los criterios 1 y 2. ^[12]

Véase también

Referencias

1. Comparar: Bunge, Mario (1959). Causalidad y ciencia moderna. Vol. 187 (3.ª edición revisada) (publicado en 1979). Págs. 123-124. doi :10.1038/187092A0. ISBN . 9780486144870. S2CID  4290073. La causalidad múltiple ha sido defendida, e incluso dada por sentada, por los más diversos pensadores [...] la causalidad simple es sospechosa de artificialidad debido a su misma simplicidad. Es cierto que la asignación de una sola causa (o efecto) a un conjunto de efectos (o causas) puede ser una hipótesis superficial y poco esclarecedora. Pero también lo es habitualmente la hipótesis de la causalidad simple. ¿Por qué deberíamos quedarnos satisfechos con los enunciados de causalidad, en lugar de intentar ir más allá de la primera relación simple que se encuentre? {{cite book}}: |journal=ignorado ( ayuda )
2. Robb, AA (1911). Geometría óptica del movimiento. Cambridge: W. Heffer and Sons Ltd. Consultado el 12 de mayo de 2021 .
3. Whitehead, AN (1929). Proceso y realidad . Un ensayo sobre cosmología. Conferencias Gifford dictadas en la Universidad de Edimburgo durante el período de sesiones 1927-1928 . Cambridge: Cambridge University Press. ISBN 9781439118368.
4. Malament, David B. (julio de 1977). "La clase de curvas continuas de tipo temporal determina la topología del espacio-tiempo" (PDF) . Journal of Mathematical Physics . 18 (7): 1399–1404. Bibcode :1977JMP....18.1399M. doi :10.1063/1.523436. Archivado (PDF) desde el original el 9 de octubre de 2022.
5. Mackie, JL (2002) [1980]. El cemento del universo: un estudio de la causalidad . Oxford: Oxford University Press. p. 1. ... es parte de la tarea de la filosofía determinar qué son las relaciones causales en general, qué es que una cosa cause otra, o qué es que la naturaleza obedezca las leyes causales. Tal como yo lo entiendo, se trata de una cuestión ontológica, una cuestión sobre cómo sigue funcionando el mundo.
6. Whitehead, AN (1929). Proceso y realidad. Un ensayo sobre cosmología. Conferencias Gifford dictadas en la Universidad de Edimburgo durante el período de sesiones 1927-1928 , Macmillan, Nueva York; Cambridge University Press, Cambridge, Reino Unido, "El único recurso es la intuición".
7. Cheng, PW (1997). "De la covariación a la causalidad: una teoría del poder causal". Psychological Review . 104 (2): 367–405. doi :10.1037/0033-295x.104.2.367.
8. Copley, Bridget (27 de enero de 2015). Causalidad en estructuras gramaticales. Oxford University Press. ISBN 9780199672073. Recuperado el 30 de enero de 2016 .
9. Armstrong, DM (1997). Un mundo de estados de cosas , Cambridge University Press, Cambridge, Reino Unido, ISBN 0-521-58064-1 , págs. 89, 265. 
10. Hume, David (1888). Tratado sobre la naturaleza humana. Oxford: Clarendon Press.
11. Maziarz, Mariusz (2020). La filosofía de la causalidad en economía: inferencias causales y propuestas de políticas . Nueva York y Londres: Routledge.
12. Born, M. (1949). Filosofía natural de la causa y el azar, Oxford University Press, Londres, pág. 9.
13. Sklar, L. (1995). Determinismo, págs. 117-119 en A Companion to Metaphysics , editado por Kim, J. Sosa, E., Blackwell, Oxford, Reino Unido, págs. 177-181.
14. Robb, AA (1936). Geometría del tiempo y el espacio, Cambridge University Press, Cambridge, Reino Unido.
15. Jammer, M. (1982). 'Einstein y la física cuántica', págs. 59-76 en Albert Einstein: perspectivas históricas y culturales; Simposio del centenario en Jerusalén , editado por G. Holton, Y. Elkana, Princeton University Press, Princeton NJ, ISBN 0-691-08299-5 , pág. 61. 
16. Naber, GL (1992). La geometría del espacio-tiempo de Minkowski: una introducción a las matemáticas de la teoría especial de la relatividad , Springer, Nueva York, ISBN 978-1-4419-7837-0 , págs. 4–5. 
17. Watson, G. (1995). Libre albedrío, págs. 175-182 en A Companion to Metaphysics , editado por Kim, J. Sosa, E., Blackwell, Oxford, Reino Unido, págs. 177-181.
18. Epp, Susanna S.: "Matemática discreta con aplicaciones, tercera edición", págs. 25-26. Brooks/Cole – Thomson Learning, 2004. ISBN 0-534-35945-0 
19. "Razonamiento causal". www.istarassessment.org . Consultado el 2 de marzo de 2016 .
20. Riegelman, R. (1979). "Causa contributiva: innecesaria e insuficiente". Medicina de posgrado . 66 (2): 177–179. doi :10.1080/00325481.1979.11715231. PMID  450828.
21. Mackie, John Leslie (1974). El cemento del universo: un estudio de la causalidad. Clarendon Press. ISBN 9780198244059.
22. Graham, DW (1987). Los dos sistemas de Aristóteles Archivado el 1 de julio de 2015 en Wayback Machine , Oxford University Press, Oxford UK, ISBN 0-19-824970-5 
23. Ney, Alyssa (23 de febrero de 2023). Metafísica: una introducción (2.ª ed.). Londres: Routledge. doi :10.4324/9781351141208. ISBN 978-1-351-14120-8.
24. Hume, David (1748). Investigación sobre el entendimiento humano . Sección VII.
25. Lewis, David (1973). "Causalidad". Revista de Filosofía . 70 (17): 556–567. doi :10.2307/2025310. JSTOR  2025310.
26. Lewis, David (1979). "Dependencia contrafáctica y flecha del tiempo". Noûs . 13 (4): 455–476. doi :10.2307/2215339. JSTOR  2215339.
27. Halpern, Joseph Y. (2016). Causalidad real. The MIT Press.
28. Pearl, Judea (2000). Causalidad: modelos, razonamiento e inferencia Archivado el 31 de agosto de 2021 en Wayback Machine , Cambridge University Press.
29. Wright, S. "Correlación y causalidad". Revista de investigación agrícola . 20 (7): 557–585.
30. Rebane, G. y Pearl, J., "La recuperación de árboles policausales a partir de datos estadísticos Archivado el 26 de julio de 2020 en Wayback Machine ", Actas, 3.er taller sobre incertidumbre en IA , (Seattle), págs. 222-228, 1987
31. Spirites, P. y Glymour, C., "Un algoritmo para la recuperación rápida de gráficos causales dispersos", Social Science Computer Review , Vol. 9, págs. 62–72, 1991.
32. Spirtes, P. y Glymour, C. y Scheines, R., Causación, predicción y búsqueda , Nueva York: Springer-Verlag, 1993
33. Verma, T. y Pearl, J., "Equivalencia y síntesis de modelos causales", Actas de la Sexta Conferencia sobre Incertidumbre en Inteligencia Artificial (julio, Cambridge, Massachusetts), págs. 220-227, 1990. Reimpreso en P. Bonissone, M. Henrion, LN Kanal y JF\ Lemmer (Eds.), Incertidumbre en Inteligencia Artificial 6 , Ámsterdam: Elsevier Science Publishers, BV, págs. 225-268, 1991
34. Simon, Herbert; Rescher, Nicholas (1966). "Causa y contrafáctico". Filosofía de la ciencia . 33 (4): 323–340. doi :10.1086/288105. S2CID  224834481.
35. Collingwood, R. (1940) Un ensayo sobre metafísica. Clarendon Press.
36. Gasking, D (1955). "Causalidad y recetas". Mind . 64 (256): 479–487. doi :10.1093/mind/lxiv.256.479.
37. Menzies, P.; Price, H. (1993). "La causalidad como cualidad secundaria". British Journal for the Philosophy of Science . 44 (2): 187–203. CiteSeerX 10.1.1.28.9736 . doi :10.1093/bjps/44.2.187. S2CID  160013822. 
38. von Wright, G. (1971) Explicación y comprensión. Cornell University Press .
39. Woodward, James (2003). Hacer que las cosas sucedan: una teoría de la explicación causal . Oxford University Press. ISBN 0-19-515527-0.
40. Salmon, W. (1984) Explicación científica y la estructura causal del mundo Archivado el 12 de diciembre de 2022 en Wayback Machine . Princeton University Press.
41. Russell, B. (1948). Conocimiento humano . Simon and Schuster. ISBN 9780415083027.
42. Williamson, Jon (2011). "Teorías mecanicistas de la causalidad parte I". Philosophy Compass . 6 (6): 421–432. doi :10.1111/j.1747-9991.2011.00400.x.
43. Born, M. (1949). Filosofía natural de la causa y el azar , Oxford University Press, Oxford, Reino Unido, pág. 18: "... el trabajo científico siempre consistirá en la búsqueda de la interdependencia causal de los fenómenos".
44. Kinsler, P. (2011). "Cómo ser causal". Eur. J. Phys . 32 (6): 1687–1700. arXiv : 1106.1792 . Código Bibliográfico :2011EJPh...32.1687K. doi :10.1088/0143-0807/32/6/022. S2CID  56034806.
45. Einstein, A. (1910/2005). 'Sobre el principio de Boltzmann y algunas consecuencias inmediatas del mismo', manuscrito inédito de una conferencia de Einstein de 1910, traducido por B. Duplantier y E. Parks, reimpreso en las pp. 183-199 en Einstein,1905-2005, Poincaré Seminar 2005 , editado por T. Damour, O. Darrigol, B. Duplantier, V. Rivasseau, Birkhäuser Verlag, Basilea, ISBN 3-7643-7435-7 , de Einstein, Albert: The Collected Papers of Albert Einstein , 1987-2005, Hebrew University and Princeton University Press; p. 183: "Toda ciencia natural se basa en la hipótesis de la conexión causal completa de todos los eventos". 
46. Griffiths, David (2017). Introducción a la electrodinámica (cuarta edición). Cambridge University Press. pág. 418. ISBN 978-1-108-42041-9.
47. Cellier, Francois E., Hilding Elmqvist y Martin Otter. "Modelado a partir de principios físicos". The Control Handbook, 1996, de CRC Press, Inc., ed. William S. Levine (1996): 99-108.
48. Chiolero, A; Paradis, G; Kaufman, JS (1 de enero de 2014). "Evaluación del posible efecto directo del peso al nacer sobre la presión arterial infantil: un análisis de sensibilidad". American Journal of Epidemiology . 179 (1): 4–11. doi : 10.1093/aje/kwt228 . PMID  24186972.
49. Gopnik, A ; Sobel, David M. (septiembre-octubre de 2000). "Detección de Blickets: cómo los niños pequeños utilizan la información sobre nuevos poderes causales en la categorización y la inducción". Desarrollo infantil . 71 (5): 1205–1222. doi :10.1111/1467-8624.00224. PMID  11108092.
50. Straube, B; Chatterjee, A (2010). "Espacio y tiempo en la causalidad perceptual". Frontiers in Human Neuroscience . 4 : 28. doi : 10.3389/fnhum.2010.00028 . PMC 2868299 . PMID  20463866. 
51. Henschen, Tobias (2018). "La inconclusión en principio de la evidencia causal en macroeconomía". Revista Europea de Filosofía de la Ciencia . 8 (3): 709–733. doi :10.1007/s13194-018-0207-7. S2CID  158264284.
52. Maziarz Mariusz, Mróz Robert (2020). "Una réplica a Henschen: la cuestión de los modelos VAR y DSGE". Revista de Metodología Económica . 27 (3): 266–268. doi :10.1080/1350178X.2020.1731102. S2CID  212838652.
53. Gregory, Frank Hutson (1992). "Causa, efecto, eficiencia y modelos de sistemas blandos, documento de investigación de la Warwick Business School n.º 42"  . Revista de la Sociedad de Investigación Operativa . 44 (4): 333–344. doi :10.1057/jors.1993.63. ISSN  0160-5682. S2CID  60817414.
54. Danto, Arthur (1965) Filosofía analítica de la historia , 233.
55. Danto, Arthur (1965) Filosofía analítica de la historia , 249.
56. Hewitson, Mark (2014) Historia y causalidad , 86–116.
57. Gaddis, John L. (2002), El paisaje de la historia: cómo los historiadores mapean el pasado , 64.
58. Gaddis, John L. (2002), El paisaje de la historia: cómo los historiadores mapean el pasado , 95.
59. Lloyd, Christopher (1993) Estructuras de la historia , 159.
60. Ahn, Dukgeun; Moon, William J. (6 de mayo de 2010). "Enfoque alternativo al análisis de causalidad en las investigaciones de medidas comerciales correctivas". Journal of World Trade . SSRN  1601531.
61. Krishan, Y. (6 de agosto de 2010). "Los orígenes védicos de la doctrina del karma". Estudios del sur de Asia . 4 (1): 51–55. doi :10.1080/02666030.1988.9628366.
62. "Brahma Samhita, Capítulo 5: Himno a la Verdad Absoluta". Bhaktivedanta Book Trust. Archivado desde el original el 7 de mayo de 2014. Consultado el 19 de mayo de 2014 .
63. Williams, Monier (1875). Sabiduría india o ejemplos de las doctrinas religiosas, filosóficas y éticas de los hindúes. Londres: Oxford. pág. 81. ISBN 9781108007955.
64. Macy, Joanna (1991). "El cosurgimiento dependiente como causalidad mutua". Causalidad mutua en el budismo y la teoría general de sistemas: el dharma de los sistemas naturales . Albany: State University of New York Press. pág. 56. ISBN 0-7914-0636-9.
65. Tanaka, Kenneth K. (1985). "Relación simultánea (Sahabhū-hetu): un estudio sobre la teoría budista de la causalidad". Revista de la Asociación Internacional de Estudios Budistas . 8 (1): 94, 101.
66. Hopkins, Jeffrey (15 de junio de 1996). Meditación sobre el vacío (Rep Sub ed.). Wisdom Publications. p. 367. ISBN 978-0861711109.
67. Lusthaus, Dan. "What is and isn't Yogācāra" (Qué es y qué no es Yogācāra). Yogacara Buddhism Research Associations ( Asociaciones de investigación del budismo Yogacara): recursos para el lenguaje y el pensamiento de Asia oriental, Facultad de Letras A. Charles Muller, Universidad de Tokio [Sitio creado en julio de 1995] . Consultado el 30 de enero de 2016 .
68. Suk-Fun, Ng (2014). "Tiempo y causalidad en el budismo Yogācāra". The HKU Scholars Hub .
69. Makeham, John (1 de abril de 2014). Transformando la conciencia: el pensamiento yogacara en la China moderna (1.ª ed.). Oxford University Press. pág. 253. ISBN 978-0199358137.
70. Hopkins, Jeffrey (15 de junio de 1996). Meditación sobre el vacío (Rep Sub ed.). Wisdom Publications. pág. 339. ISBN 978-0861711109.
71. Klien, Anne Carolyn (1 de enero de 1987). Conocimiento y liberación: la epistemología budista tibetana en apoyo de la experiencia religiosa transformadora (2.ª ed.). Snow Lion. pág. 101. ISBN 978-1559391146. Recuperado el 30 de enero de 2016 .
72. Bartley, Christopher (30 de julio de 2015). Introducción a la filosofía india: ideas hindúes y budistas a partir de fuentes originales (edición Kindle). Bloomsbury Academic. ISBN 9781472528513. Recuperado el 30 de enero de 2016 .
73. Kelsang Gyatso, Geshe (1995). El alegre camino de la buena fortuna: La guía completa del camino budista hacia la iluminación (2.ª ed., ed. revisada). Londres: Tharpa. ISBN 978-0948006463.OCLC 34411408  .
74. "LA SABIDURÍA SUPREMA | Las cuatro causas de Aristóteles". Archivado desde el original el 15 de agosto de 2018. Consultado el 9 de octubre de 2012 .
75. Soccio, DJ (2011). Arquetipos de la sabiduría: Introducción a la filosofía, 8.ª edición: Introducción a la filosofía. Wadsworth, pág. 167. ISBN 9781111837792.
76. Falcon, Andrea (2012). Edward N. Zalta (ed.). "Aristóteles sobre la causalidad". The Stanford Encyclopedia of Philosophy (edición de invierno de 2012). En la Física , Aristóteles se basa en su explicación general de las cuatro causas desarrollando principios explicativos que son específicos del estudio de la naturaleza. Aquí Aristóteles insiste en que los cuatro modos de explicación son necesarios en el estudio de los fenómenos naturales, y que el trabajo del "estudiante de la naturaleza es devolverles la pregunta del por qué de la manera apropiada para la ciencia de la naturaleza" ( Phys. 198 a 21-23). ​​La mejor manera de entender esta recomendación metodológica es la siguiente: la ciencia de la naturaleza se ocupa de los cuerpos naturales en la medida en que están sujetos a cambios, y el trabajo del estudiante de la naturaleza es proporcionar la explicación de su cambio natural. Los factores que intervienen en la explicación del cambio natural resultan ser la materia, la forma, aquello que produce el cambio y el fin de este cambio. Obsérvese que Aristóteles no dice que los cuatro factores explicativos estén involucrados en la explicación de cada uno de los casos de cambio natural. Más bien, dice que una explicación adecuada del cambio natural puede implicar una referencia a todos ellos. Aristóteles añade una especificación a su doctrina de las cuatro causas: la forma y el fin a menudo coinciden, y son formalmente lo mismo que aquello que produce el cambio ( Phys. 198 a 23-26).
77. Aristóteles. Aristóteles en 23 volúmenes, vols. 17, 18, traducido por Hugh Tredennick. Cambridge, MA, Harvard University Press; Londres, William Heinemann Ltd. 1933, 1989. Archivado el 4 de marzo de 2021 en Wayback Machine (alojado en perseus.tufts.edu).
78. Sexto Empírico , Esquemas del pirronismo Libro III Capítulo 5 Sección 17
79. Sexto Empírico , Esquemas del pirronismo Libro III Capítulo 5 Sección 20
80. William E. May (abril de 1970). "El conocimiento de la causalidad en Hume y Aquino". The Thomist . 34 . Archivado desde el original el 1 de mayo de 2011 . Consultado el 6 de abril de 2011 .
81. O'Meara, TF (2018). "La dignidad de ser causa". Teología Abierta . 4 (1): 186–191. doi : 10.1515/opth-2018-0013 .

Lectura adicional

• Chisholm, Hugh , ed. (1911). "Causación"  . Encyclopædia Britannica . Vol. 5 (11.ª ed.). Cambridge University Press. págs. 557–558.
• Arthur Danto (1965). Filosofía analítica de la historia . Cambridge University Press.
• Ídem, 'Acontecimientos complejos', Filosofía e investigación fenomenológica , 30 (1969), 66–77.
• Ídem, 'Sobre las explicaciones en la historia', Filosofía de la ciencia , 23 (1956), 15–30.
• Green, Celia (2003). La causa perdida: causalidad y el problema mente-cuerpo . Oxford: Oxford Forum. ISBN 0-9536772-1-4 Incluye tres capítulos sobre la causalidad en el micronivel de la física. 
• Hewitson, Mark (2014). Historia y causalidad . Palgrave Macmillan. ISBN 978-1-137-37239-0 . 
• Little, Daniel (1998). Microfundamentos, método y causalidad: sobre la filosofía de las ciencias sociales . Nueva York: Transaction.
• Lloyd, Christopher (1993). Las estructuras de la historia . Oxford: Blackwell.
• Idem (1986). Explicación en la historia social . Oxford: Blackwell.
• Maurice Mandelbaum (1977). Anatomía del conocimiento histórico . Baltimore: Johns Hopkins Press.
• Judea Pearl (2000). Causalidad: modelos de razonamiento e inferencia CAUSALIDAD, 2.ª edición, 2009 Archivado el 9 de agosto de 2011 en Wayback Machine. Cambridge University Press ISBN 978-0-521-77362-1 
• Rosenberg, M. (1968). La lógica del análisis de encuestas . Nueva York: Basic Books, Inc.

• Spirtes, Peter, Clark Glymour y Richard Scheines Causalidad, predicción y búsqueda , MIT Press , ISBN 0-262-19440-6 
• Artículos de revistas de la Universidad de California , incluidos los artículos de Judea Pearl entre 1984 y 1998 Resultados de la búsqueda - Informes técnicos Archivado el 5 de julio de 2022 en Wayback Machine .
• Miguel Espinoza, Théorie du déterminisme causal , L'Harmattan, París, 2006. ISBN 2-296-01198-5 . 

Enlaces externos

• Causalidad en PhilPapers
• Causalidad en el Proyecto de Ontología de la Filosofía de Indiana
• Causalidad – Enciclopedia de Filosofía en Internet
• Metafísica de la ciencia – Enciclopedia de filosofía en Internet
• Procesos causales en la Enciclopedia de Filosofía de Stanford
• El arte y la ciencia de la causa y el efecto: presentación de diapositivas y una lección magistral a cargo de Judea Pearl
• Donald Davidson: Explicación causal de la acción – La enciclopedia de filosofía en Internet
• Inferencia causal en estadística: una visión general – Por Judea Pearl (septiembre de 2009)
• Una implementación R del cálculo causal
• TimeSleuth: una herramienta para descubrir la causalidad