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PESSOA JR., Osvaldo. Modelos causais em histria dacincia. In: MARTINS, R. A.; MARTINS, L. A. C., P.;SILVA, C. C.; FERREIRA, J. M. H. (eds.). Filosofia ehistria da cincia no Cone Sul: 3o Encontro. Campinas:AFHIC, 2004. Pp. 341-346. (ISBN 85-904198-1-9)

MODELOS CAUSAIS EM HISTRIA DA CINCIA

Osvaldo Pessoa Jr

Resumo Este trabalho apresenta uma abordagem histria da cincia em termosde modelos causais entre avanos, e sugere uma descrio precisa do que sejamcausas fortes e fracas.

1 MODELOS CAUSAIS AO INVS DE HISTRIAS CONTRAFACTUAISO problema a ser abordado neste trabalho o de como descrever a histria da cincia em termos

de relaes causais. O conceito de causas histricas central para a histria da cincia. Quais foramas causas da decadncia da cincia francesa no sculo XIX? Quais foram as causas do atraso daformulao do princpio de conservao de energia?

Uma maneira de abordar a causalidade estipulando histrias contrafactuais, ou seja, histriaspossveis que no aconteceram. Se a organizao da cincia francesa tivesse sido maisdescentralizada, ela teria se adaptado bem s novas exigncias da pesquisa cientfica. Se Sadi Carnotno tivesse morrido precocemente e tivesse publicado seu clculo de 1926 do equivalente mecnicodo calor, o princpio de conservao de energia teria sido antecipado em cerca de vinte anos.

H uma ligao ntima entre a postulao de histrias contrafactuais e a postulao de causashistricas. Em um artigo anterior (PESSOA JR., 2000; PESSOA JR., 2001), exploramos diferenteshistrias possveis que, partindo da situao factual em 1800, chegariam aos primrdios da teoriaquntica. Nossa mente muito boa para postular cenrios contrafactuais. No entanto, a proposta de seexaminarem histrias contrafactuais de difcil aceitao entre os historiadores da cincia, que j tmbastante dificuldade em desvelar a histria factual.

Para contornar esta resistncia, uma soluo nos concentrarmos numa descrio da histria dacincia baseada em modelos causais. Se isto for feito de maneira adequada, a informao sobrehistrias contrafactuais j estar includa na descrio causal. Modelos causais tm sido muitoestudados nos ltimos quinze anos (PEARL, 2000), e o problema colocado o de inferir relaescausais a partir de uma coleo de dados (que fornecem correlaes) e experimentos de interveno.Em nosso estudo, no poderamos inferir relaes causais, pois a histria apenas uma (salvo em

Mestrado em Ensino, Filosofia e Histria das Cincias (Universidade Federal da Bahia, Universidade Estadual de Feira de

Santana). Depto. de Cincias Humanas e Filosofia Universidade Estadual de Feira de Santana. E-mail: opessoa@ufba.br

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alguns casos de descobertas independentes) e no possvel intervir nela. Assimilamos assim apenas anotao usada nos modelos causais e a anlise de certas estruturas que se formam numa rede deconexes causais.

2 AVANOS: UNIDADES DE CONHECIMENTOUma conseqncia do estudo de histrias contrafactuais foi o desenvolvimento de uma teoria da

cincia baseada na noo de avano, que so unidades de conhecimento passadas de cientista paracientista (idias, dados experimentais, tcnicas, problemas, leis, explicaes etc.). O desenvolvimentode um avano, por parte de um cientista, causado (em parte) por outros avanos que ele assimilou aoler artigos, livros-texto, ao interagir com seus mestres e colegas ou participando de conferncias. Osavanos esto assim ligados por relaes causais. Estamos considerando que tais relaes causais semanifestam no contexto da descoberta, mas h uma ligao prxima de tais relaes com relaeslgicas de justificao, por meio das quais um avano racionalmente justificado a posteriori.Notamos tambm que uma coisa definir um avano e outra estabelecer seu grau de aceitao (setrata-se de uma especulao, uma hiptese, uma tese comprovada ou uma afirmao falseada).Deixaremos para outra oportunidade um estudo mais detalhado deste conceito de avano.

O primeiro passo para analisar as relaes causais entre avanos o de olhar para a histria factuale determinar, para cada avano, todos os outros avanos que influenciaram diretamente o seusurgimento. Isso pode ser feito, numa primeira abordagem, examinando-se a literatura secundria arespeito do surgimento do avano em questo. Um aprofundamento posterior pode ser obtido lendo-seo artigo original em que aparece o avano e anotando todas as referncias feitas pelo autor.

3 A NOO DE INTERVENO NA DEFINIO DE CAUSALIDADEO conceito de causa tem sido um dos mais discutidos na Histria da Filosofia, e David Hume

(1739) procurou defini-lo em situaes em que duas espcies de objetos aparecem freqentemente emuma ordem regular de contigidade e sucesso. Hume salientou que as conexes causais queestabelecemos resultam de um hbito, no havendo como asseverar que uma relao de causalidadeexiste de fato. Kant aceitou esta concluso, colocando a causalidade como uma categoria doentendimento, e no como uma coisa em si.

Este movimento bania a causalidade do mundo, mas no das nossas explicaes a respeito domundo. No final do sculo XIX, com a ascenso do positivismo, a causalidade passou a ser banida atdas explicaes cientficas, sendo substituda, na nascente cincia da Estatstica, pelo conceito decorrelao. Para Karl Pearson (1911), por exemplo, as correlaes entre duas variveis contm adescrio cientfica final da relao entre duas coisas, a essncia da concepo de associao entrecausa e efeito (PEARL, 2000, p. 340). A partir de um conjunto de observaes, o que a Estatsticaoferece so instrumentos para analisar correlaes, no causas e efeitos.

Um critrio para identificar causas em Estatstica foi estabelecido por Ronald Fisher (1936), com anoo adicional de experimento randomizado, ou seja, o mtodo em que se estabelece umcontrole. Por exemplo, para testar a eficcia de um remdio, no se pode simplesmente dar oremdio para um grupo de pessoas doentes e observar os resultados, pois outros fatores podem estarinfluindo no comportamento do grupo. preciso estabelecer tambm um grupo de controle, compessoas que no estejam doentes, e administrar para cada membro dos grupos, de maneira aleatria,ou o remdio ou um placebo (um remdio falso, que no tem nenhum efeito especial).

Judea Pearl toma este procedimento como exemplo do que ele considera o trao mais importanteda anlise causal: a cirurgia (PEARL, 2000, p. 348). No basta observar: preciso tambm intervir

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no objeto de estudo para cortar os elos causais com outros fatores. No exemplo dado, esta intervenoconsiste em obrigar pessoas saudveis a tomar o remdio ou o placebo, e administrar o placebotambm para pessoas doentes.

Esta idia de interveno ou manipulao de variveis uma grande novidade conceitual emteorias da causalidade contemporneas, em comparao com a noo intuitiva que herdamos emnossas formaes filosfico e cientfica (especialmente na Fsica), que pressupe que todos os fatorescausalmente relevantes sejam conhecidos de antemo. No campo da filosofia, teorias de manipulaoforam sugeridas por Collingwood (1940), Gasking (1955), von Wright (1971) e Menzies & Price(1993; ver WOODWARD, 2001). Seguindo Hume, autores como Reichenbach (1956) e Good (1961)salientam acima de tudo a precedncia temporal como critrio para estabelecer ligaes causais. Noentanto, em sistemas complicados (como os das cincias biolgicas e humanas) no conhecemostodos os fatores relevantes que influem no problema, e a informao temporal por si s no permitedistinguir relaes causais de correlaes esprias provocadas por fatores desconhecidos (PEARL,2000, p. 42).

A idia de que o ato da interveno essencial na definio de causalidade no nova. Alm deFisher, Pearl cita alguns outros autores modernos que a defenderam com frases de efeito: No hcausao sem manipulao (R.A. Holland 1986); Se no entrarem causas, no saem causas(CARTWRIGHT, 1989). Em outras palavras: A no ser que todos os fatores relevantes sejamconhecidos de antemo, ou que se possa manipular cuidadosamente algumas variveis, nenhumainferncia causal genuna possvel (PEARL, 2000, pp. 42-3).

4 CAUSAS SINGULARES, INTERVENO E A CONDIO INUSEnunciados causais que se aplicam a um evento determinado envolvem o que chamado de causa

singular ou atual. Esta se contrape a uma causa geral ou genrica, que tpico deenunciados de leis.

Considerando causas singulares, uma primeira distino clssica (Mill, 1843) entre uma causanecessria e uma causa suficiente. Um evento C causa necessria de um evento E se, na ausncia deC, E no teria ocorrido. O evento C causa suficiente de E se a ocorrncia de C garantir a ocorrnciade E. John Stuart Mill j observara que nenhuma causa verdadeiramente suficiente ou necessriapara a ocorrncia de seu efeito (PEARL, 2001, p. 313).

Esta observao foi explorada em 1965 por John L. MacKie, que estabeleceu uma condio lgicaque corresponderia nossa intuio de que C causa de E (MACKIE, 1965). Isto ocorreria se C foruma parte insuficiente mas necessria de uma condio que ela prpria no-necessria massuficiente para o resultado. Juntando as iniciais dos quatro termos em itlico (e lembrando que emingls no-necessrio se inicia com a letra u), obtm-se a sigla INUS, que batiza este critrio(PEARL, 2000, p. 314; CARTWRIGHT, 1989, pp. 25-7).

Uma reflexo breve basta para mostrar a sensatez desta definio. Consideremos, por exemplo, ascausas que levaram Planck a formular sua lei de radiao e. Ele se utilizou de mtodostermodinmicos (c1), da lei de Wien (c2), a lei de Rayleigh (c3) e dos dados de Rubens & Kurlbaum(c4), entre outras coisas. O conjunto {c1, c2, c3, c4} uma condio suficiente para e, mas nonecessria, pois podemos imaginar cenrios em que a lei de Planck teria sido derivada a partir deoutras causas. Por exemplo, o cenrio contrafactual que parte da descoberta da lei de caloresespecficos de slidos (c5), em conjuno com mtodos termodinmicos (c1) (ver PESSOA JR., 2000,pp. 189-90). No entanto, considerando o conjunto mencionado, a lei de Wien (c2) uma partenecessria desta condio (pois sem ela Planck no teria chegado sua lei), mas naturalmente no uma parte suficiente, pois h mais trs partes (c1, c3, c4). Assim, segundo o critrio INUS, a lei deWien foi uma causa da lei de Planck. Uma outra maneira de frasear este critrio considerar a causa

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um elemento necessrio de um conjunto suficiente (PEARL, 2000, p. 314).Na Fig. 1, representamos graficamente as relaes causais do exemplo dado, por meio de

diagramas estruturais (grafos acclicos direcionados) cujos nodos representam variveis (avanos) ecujas flechas (entre os nodos) representam dependncias causais entre as variveis. Chamamos estetipo de representao de modelo causal, num sentido lato. Para Pearl (PEARL, 2000, p. 203), ummodelo causal uma descrio matemtica de um conjunto de variveis vi, por meio de um conjuntode funes fi cujos argumentos so outras variveis endgenas ai e tambm variveis exgenas ui(representadas de maneira estocstica): vi = fi (ai, ui). Alternativamente, pode-se utilizar umarepresentao probabilista que faz uso do teorema de Bayes para calcular probabilidades condicionais luz de novas evidncias (tais mtodos chegam a rivalizar com a estatstica clssica, gerando bastantediscusso metodolgica; ver HOWSON & URBACH, 1993). Este segundo tipo de modelo causaltalvez seja mais promissor para os nossos propsitos.

Nota-se, na Fig. 1, o uso do operador lgico de conjuno &. Quando flechas apontam para ummesmo avano sem este smbolo de conjuno, fica implcito que a operao lgica em questo adisjuno.

Figura 1: Situao em que h duas histrias possveis (cada qual suficiente) para a produo de um avanoe. Uma certa causa, como c2, uma causa insuficiente mas necessria de um conjunto {c1, c2, c3, c4} que no necessrio, devido existncia do conjunto {c1, c5}, mas suficiente para a produo de e. Juntando asiniciais sublinhadas (em ingls), temos a sigla INUS que nomeia esta condio.

5 COMO EXPRIMIR CAUSAS FRACAS?

Descrevemos o processo de identificao de elementos necessrios de um conjunto suficiente decausas. No entanto, usual existirem tambm certas influncias causais fracas, sem as quais o efeitopoderia se produzir, mas que de alguma maneira facilitam a produo do efeito. Em nosso trabalho

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anterior (PESSOA JR., 2000), no fomos alm desta distino simples.Qual seria a diferena entre as causas fortes e fracas? Seria apenas uma questo de grau? Sabemos

que, na histria da cincia, muitas vezes todas as condies para o aparecimento de um avano sodadas, e mesmo assim o avano no se produz. Isto indica que a relao entre as causas e o efeito probabilista. E se aceitarmos isto, devemos levar em conta uma segunda complicao: a probabilidadeprob(e/c1&c2&c3&c4) de se produzir e, dado que as quatro condies indiciadas j existem, ter quese referir a um intervalo de tempo t: se o intervalo de tempo aumentar, a probabilidade desurgimento de e (supondo que ele ainda no apareceu) tambm ir aumentar (Fig. 2). A dependnciada probabilidade com este intervalo de tempo t ir refletir um certo ritmo com que a cincia sedesenvolve em um certo perodo: quanto mais cientistas houver e quanto mais dinheiro for aplicadoem uma certa rea da cincia, maior ser e, conseqentemente, maior ser a probabilidadeprobt(e/c1&c2&c3&c4) para um certo t.

Partindo desta representao para relaes causais entre avanos, podemos agora caracterizar umavano c0 como sendo uma causa fraca, estipulando que sua presena aumenta a probabilidadeprobt(e/c1&c2&c3&c4) de ocorrncia do avano e (Fig. 2).

Figura 2: Verso probabilista para um conjunto suficiente {c1, c2, c3, c4} de causas necessrias para o efeitoe. A causa fraca c0 pode ser vista como aumentando um pouco a probabilidade probt(e/c1&c2&c3&c4).

Se no quisermos desenhar uma flecha entre um avano c0 e uma probabilidade (ao invs de outroavano e), possvel desenhar um diagrama um pouco mais complicado, semelhante a condio INUSda Fig. 1. Neste diagrama, teramos dois conjuntos suficientes para a produo de e, {c1, c2, c3, c4} e{c0, c1, c2, c3, c4}. A probabilidade de o primeiro conjunto causar e seria Prob1, e a do segundo seriaProb2, de tal forma que Prob2 > Prob1.

6 CONTINUAO DA PESQUISAO passo seguinte do presente estudo aplicar essas idias ao banco de informaes histricas

(envolvendo 350 avanos no perodo 1800-1915) armazenadas em linguagem computacional,desenvolvido em um artigo anterior (PESSOA JR., 2000). A atribuio de probabilidades para cadacaso s poder ser feita de maneira arbitrria e grosseira, neste estgio inicial.

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Em um nvel conceitual, h ainda uma questo a ser examinada envolvendo a noo de assimetriaentre causa e efeito, ou a unidirecionalidade da causao (BUNGE, 1979, cap. 6). Uma causa,como o movimento de um elevador, produz um efeito, como o movimento de um ponteiro no saguodo edifcio, indicando o andar em que se encontra o elevador. Se algum procurar intervir mexendo noponteiro, ele no conseguir controlar o movimento do elevador. O controle do efeito no altera acausa, apesar de o controle da causa alterar o efeito.

Em nosso estudo, porm, ao admitirmos a possibilidade de histrias contrafactuais, concebemos apossibilidade de um efeito produzir uma causa. Por exemplo, historicamente a lei de radiao dePlanck (e) foi uma das causas da lei dos calores especficos de Einstein (c5). No entanto, h umcenrio contrafactual, representado na parte de baixo da Fig. 1, no qual esta ordem invertida. Ouseja, ao sairmos do plano das causas singulares factuais e nos colocarmos no plano das causaspossveis, pode-se quebrar a assimetria entre causa e efeito. Tal quebra da assimetria no incomumem exemplos da Fsica, por exemplo, nos quais as energias envolvidas na causa e no efeito socomparveis.

REFERNCIAS BIBLIOGRFICASBUNGE, Mario. Causality and modern science. Cambridge: Harvard University Press, 1959. 3rd ed.

New York: Dover, 1979.CARTWRIGHT, Nancy. Natures capacities and their measurement. Oxford: Clarendon, 1989.HOWSON, Colin; URBACH, Peter. Scientific reasoning: the Bayesian approach. 2nd ed. Chicago:

Open Court, 1993.MACKIE, John L. Causes and conditions. American Philosophical Quarterly 2: 245-64, 1965.

Reimpresso in: KIM, J.; SOSA, E. (orgs.). Metaphysics an anthology. Oxford: Blackwell, 1999.Pp. 413-27.

PEARL, Judea. Causality models, reasoning and inference. Cambridge: Cambridge UniversityPress, 2000.

PESSOA JR., Osvaldo. Histrias contrafactuais: o surgimento da fsica quntica. Estudos Avanados14 (39): 175-204, 2000.

. Counterfactual histories: the beginning of quantum physics. Philosophy of Science 68(Proceedings): S519-S530, 2001.

WOODWARD, James. Causation and manipulability. Stanford Encyclopedia of Philosophy, 2001.1

1 Disponvel em: http://plato.stanford.edu/entries/causation-manipulability/

MODELOS CAUSAIS EM HISTRIA DA CINCIA1 MODELOS CAUSAIS AO INVS DE HISTRIAS CONTRAFACTUAIS2 AVANOS: UNIDADES DE CONHECIMENTO3 A NOO DE INTERVENO NA DEFINIO DE CAUSALIDADE4 CAUSAS SINGULARES, INTERVENO E A CONDIO INUS5 COMO EXPRIMIR CAUSAS FRACAS?6 CONTINUAO DA PESQUISAREFERNCIAS BIBLIOGRFICAS