Метод сопутствующих изменений основывается на том свойстве причинности (д), согласно которому интенсивность следствия зависит от интенсивности причины. Поэтому если нам удастся, варьируя некоторое условие F, установить соответствующее варьирование другого явления X, то мы можем с большой вероятностью утверждать, что F является причиной X.

Точнее, если с изменением условия F в той же степени меняется некоторое явление X, а остальные обстоятельства остаются неизменными, то вероятно, что F является причиной X.

Схема:

В условиях а, b, с имеет место х.

В условиях а’, b, с имеет место х’.

В условиях а», b, с имеет место х».

Следовательно, а, вероятно, есть причина х.

Пример. В результате анализа уголовной статистики было установлено, что количество потребления водки и число преступлений возрастают и уменьшаются в одно и то же время. Следовательно, потребление водки является одной из причин преступности.

Пример. Изменяя температуру некоторого тела, мы устанавливаем, что объем его также изменяется, а все остальные условия остаются неизменными. Следовательно, изменение температуры является причиной изменения объема тела.

Пример. В свое время методом сопутствующих изменений было установлено, что трение является причиной замедления движения тела. Был поставлен ряд опытов с движением одного и того же шара по горизонтальной поверхности, сделанной из различных материалов, дающих различную величину трения. Все остальные условия оставались при этом теми же самыми. Сравнение ряда таких опытов показывает, что чем больше трение, тем больше замедление, и, наоборот, чем меньше трение, тем меньше замедление.

Следовательно, трение является причиной замедления движения тел.

Пояснение. Метод сопутствующих изменений можно использовать в тех ситуациях, где возможно точно зафиксировать изменение количества предполагаемых причины и действия. А это по преимуществу можно сделать в естественных и технических науках. Поэтому этот метод меньше применим в гуманитарных дисциплинах, разве что в статистике.

Метод остатков

Метод остатков является самым слабым из всех известных методов научной индукции. Однако имеется ряд случаев, в которых он находит свое применение. В частности, он применяется тогда, когда мы имеем сложные условия сложного действия, причем и в условиях, и в действиях ясно различимы их компоненты, и мы можем отделить влияние отдельных условий на отдельные компоненты действия.

Общая формулировка метода остатков такова:

Если сложные условия производят сложное действие и известно, что часть условий вызывает определенную часть этого действия, то остающаяся часть условий вызывает остающуюся часть действия.

Схема этого метода может иметь следующую форму:

Явление FG есть причина действия XУ.

Явление G есть причина действия У.

Следовательно, F — вероятная причина X.

Пример. При помощи метода остатков французским ученым Леверье было предсказано существование планеты Нептун. При наблюдении планеты Уран было обнаружено ее отклонение от вычисленной орбиты. Далее было выяснено, что силы тяготения других известных планет (а,b,с) являются причинами величин отклонения (х,у,z). Осталась необъясненной величина отклонения t. Леверье построил гипотезу о существовании неизвестной планеты d и описал некоторые ее характеристики. Вскоре немецкий астроном Галле открыл планету Нептун.

Пример. Увеличение населения страны, если сюда не примешиваются территориальные изменения, зависит от факторов двух порядков: 1) естественного прироста населения (т.е. разности между рождениями и смертями); 2) и социального движения населения (т.е. разности между эмиграцией и иммиграцией). Если известна интенсивность общего роста и естественного прироста, то можно получить посредством вычитания из общего прироста населения результаты воздействия естественного прироста населения результаты воздействия естественного прироста, и таким образом получить величину социального прироста населения.

Предостережение. Эффективность метода остатков сильно зависит от того, можем ли мы считать условия, составляющие сложную причину независимыми. Если они зависят друг от друга, то вероятность заключения по методу остатков сильно уменьшается.

Несмотря на то что неполная индукция дает только вероятностное заключение, это не снижает ее научно-познавательного значения. Ее выводы, основывающиеся на многократно повторяющейся повседневной и научной практике, способствуют установлению причинно-следственной взаимосвязи явлений, что позволяет вычислить и зафиксировать существенные, повторяющиеся свойства предметов. Все естественно-научные и социальные законы являются обобщением различных научных данных, произведенных на основе неполной индукции. Жизненный опыт, являющийся неотъемлемой частью простейшей человеческой деятельности, также является итогом обыденных обобщений, сделанных на основе неполной индукции. Например, анализ графика движения общественного транспорта, народные приметы и т.п. невозможны без данной формы человеческого мышления.

Наиболее вероятная форма неполной индукции – научная индукция, повышающая степень достоверности выводов при помощи различных методов (наиболее разработанными являются пять методов) выявления сходных и различных признаков предметов.

Научная индукция – это умозаключение, в котором обобщение строится путем отбора необходимых и исключения случайных обстоятельств.

Особенности научной индукции: а) планомерный отбор типичных явлений; б) учет разнообразия предметов изучаемого множества; в) анализ причинно-следственных связей между явлениями; г) обоснованность выводов определяется не столько количественными показателями, сколько качественными (включая согласованность полученных обобщений с существующей системой знаний).

Научная индукция, в свою очередь, делится на индукцию методом отбора (селективную) и индукцию методом исключения (элиминативную).

Индукция методом отбора (селективная) – это умозаключение, в котором вывод о принадлежности признака классу (множеству) строится на основе изучения образцов, отобранных по определенной методике из различных частей этого класса.

В основе отбора образцов находится принцип представительности: образец должен быть репрезентативным, т.е. отражать все разновидности предметов класса.

Например, методы отбора семян растений, подходящих для той или иной климатической зоны.

Индукция методом исключения (элиминативной) – это умозаключение, в котором вывод о принадлежности признака классу (множеству) основывается на изучении типичных образцов без учета их индивидуальных особенностей. Например, примерив один костюм, человек уверен в том, что этот костюм не отличается от других экземпляров гой же модели и размера, поэтому можно заключить, что он ему подходит.

В основе принципа отбора образцов в данном случае лежит принцип типичности, т.е. образцы – это наиболее типичные предметы, индивидуальные особенности которых не влияют на изучаемый признак.

Познавательная роль элиминативной индукции – изучение причинных связей, важнейшими свойствами которых являются следующие: а) всеобщность; б) последовательность во времени (следствие не может появиться раньше причины); в) необходимый характер; г) однозначность (каждая конкретная причина всегда вызывает вполне определенное, соответствующее ей действие).

Научную индукцию от популярной можно отличить по сознательно применяемым специальным приемам отбора случаев, на которых строится вывод, с целью избежать случайности. Популярная же индукция берет факты в том порядке, в каком они встречаются в реальной действительности, т.е. в подавляющем большинстве случаев – это первые попавшиеся факты; иногда же она бессознательно отбирает одни факты, пренебрегая другими.

Поможем написать любую работу на аналогичную тему

• Реферат

  От 250 руб

• Контрольная работа

  От 250 руб

• Курсовая работа

  От 700 руб

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту Узнать стоимость

Методы научной индукции — это методы установления причинных связей между явлениями. Это довольно простые и часто применяемые в повседневной практике методы. Впервые они были описаны английским философом Ф. Бэконом, а затем систематизированы и усовершенствованы другим английским ученым Дж. Миллем. Существует пять методов научной индукции.

1. Метод сходства состоит в том, что если два и более случаев, каждый из которых вызывает исследуемое явление, имеют какое-либо одно — единственное общее обстоятельство, то это общее обстоятельство является, вероятно, причиной искомого явления. Схема:

При обстоятельствах А, В, С происходит явление d.

При обстоятельствах М, F, В происходит явление d.

При обстоятельствах М, В, С происходит явление d.

По-видимому, обстоятельство В является причиной d.

Например, наблюдая случаи дорожно-транспортных происшествий (в разное время суток, разных марок машин, различий в возрасте водителей и т. д.), можно сделать заключение, что большинство из них происходит в результате превышения скорости или алкогольного опьянения водителей.

2. Метод различия — метод, основанный на сравнении двух случаев, в одном из которых исследуемое явление наступает, а в другом — не наступает и при этом первый случай отличается от второго только одним обстоятельством; вероятно, именно это обстоятельство является причиной исследуемого явления. Схема:

При обстоятельствах А, В, С происходит явление d.

При обстоятельствах В, С не происходит явление d.

Вероятно, обстоятельство А является причиной d.

Например, в исследуемых случаях совершения кражи на предприятии установлено, что в тех случаях, когда кражи не было, отсутствовал по разным причинам один из работников охраны предприятия. Можно сделать предположение, что именно этот человек осуществлял кражу.

3. Объединенный метод сходства и различия представляет собой комбинацию первых двух методов, когда путем анализа множества случаев обнаруживают в них как сходное, так и различное. Исследование причинных связей по данному методу осуществляется по следующей схеме:

При обстоятельствах А, В, С происходит явление d.

При обстоятельствах А, Д, Е происходит явление d.

При обстоятельствах В, С не происходит явление d.

При обстоятельствах Д, Е не происходит явление d.

Вероятно, А является причиной d.

Вероятность заключения в таком рассуждении увеличивается, так как соединяются преимущества и метода сходства, и метода различия.

4. Метод сопутствующих изменений используется при анализе сходных случаев, когда изменение одного обстоятельства всякий раз сопровождается изменением другого обстоятельства. На этом основании делается вывод о причинной связи между двумя меняющимися обстоятельствами.

Например, увеличение трения приводит к уменьшению скорости движения тела. Следовательно, причиной изменения скорости движения тела является увеличение трения. Или: чем хуже состояние дороги, тем больше совершается дорожно-транспортных происшествий (при прочих равных условиях). Чем лучше состояние дороги, тем меньше происшествий. По-видимому, состояние дороги может рассматриваться как одна из причин дорожно-транспортных происшествий.

Исследование по данному методу осуществляется по следующей схеме:

При обстоятельствах А, В, С происходит явление d.

При обстоятельствах А1, В, С происходит явление d1.

При обстоятельствах А2, В, С происходит явление d2.

По-видимому, обстоятельство А является причиной d.

Степень вероятности заключения по данному методу зависит от числа рассмотренных случаев, от точности знания о предшествующих обстоятельствах, а также от адекватности изменений предшествующего обстоятельства и исследуемого явления. Нужно также иметь в виду, что для исследователя интерес представляют не любые, а лишь пропорционально нарастающие или убывающие изменения. Недостатком этого метода является то, что он не позволяет выяснить вопрос о том, какова в каждом случае причинная связь. Может быть так, что взаимоизменяющиеся обстоятельства А и явление d — следствие какой-то общей для них причины.

5. Метод остатков связан с установлением причины, вызывающей определенную часть сложного следствия, когда причины остальных частей этого следствия уже установлены. Схема метода:

При обстоятельствах А, В, С происходит сложное явление а, b, с.

Обстоятельство А вызывает часть явления — а.

Обстоятельство В вызывает часть явления — b.

Вероятно, обстоятельство С является причиной явления с.

Эта схема иллюстрирует следующее правило метода остатков: если вычесть из данного явления ту часть его, о которой известно, что она есть следствие определенных предшествующих обстоятельств, то остающаяся часть (остаток) явления будет следствием остальных предшествующих обстоятельств.

При помощи этого метода была открыта планета Нептун.

Особым видом умозаключений неполной индукции является статистическая индукция, или статистическое обобщение.

Статистическое обобщение — это умозаключение неполной индукции, в котором содержится количественная информация о частоте распределения некоторого признака для определенного класса предметов. Этот класс называется популяцией, а любой подкласс из популяции — образцом, выборкой или пробой. Таким образом, статическая индукция — умозаключение от образца к популяции.

Так, статистическая информация о совершении преступлений такого рода, как хулиганство, показывает, что из 100 случаев хулиганских действий до 95 из них совершаются в состоянии алкогольного опьянения. Значит, частота хулиганства, сопровождаемого алкогольным опьянением, определяется как 95:100, т.е. равна 95%.

В статистических обобщениях логический переход от посылок к заключению дает лишь правдоподобное или вероятное заключение

Степень вероятности заключения, полученного с помощью неполной индукции, повышается при:

Ø увеличении числа предметов исследуемого класса;

Ø исследовании как можно более разнообразных видов предметов данного класса;

Ø обобщении предметов по наиболее существенным признакам, характеризующим предметы исследуемого класса;

Ø раскрытии причины появления и изменения предметов исследуемого класса;

Ø сопоставлении полученных заключений с другими положениями науки в данной области знания, законами, дополнении их с дедуктивными умозаключениями.

Индуктивные умозаключения представляют собой логические процедуры, с помощью которых обобщаются результаты опытных исследований. История науки показывает, что многие научные открытия были сделаны на основе индуктивного обобщения эмпирических (опытных) данных. Важное место занимают индуктивные умозаключения в судебно-следственной практике. На их основе формулируются многочисленные обобщения, касающиеся обычных отношений между людьми, мотивов и целей совершения преступлений, способов их совершения, типичных реакций виновников преступлений на действия следственных органов и т. п.

Индуктивные умозаключения в расследовании преступлений имеют свои особенности. Во-первых, результатом обобщения являются не законы, как в научной индукции, а знание сложного единичного события. Во-вторых, обобщаются не только однородные предметы и явления, но и разнородные (например, если совершена кража, то систематизируются способы проникновения преступников в помещение, объект посягательства, количество похищенного и т. д.). Это осложняет индукцию, вводит в нее дополнительные приемы и условия построения умозаключений.

Индукция и дедукция — два взаимосвязанных вида умственных действий, два метода исследования. Общие положения, используемые в дедукции, представляют собой результат предварительного индуктивного обобщения некоторой совокупности фактов, данных научных наблюдений. Например, используемые в дедуктивных умозаключениях большие посылки составляются на основе «индукции» из человеческого опыта или на основе знаний, почерпнутых из специальных наук. Индуктивные умозаключения расширяют наши знания путем распространения известного на неизвестные явления, устанавливают общие правила, законы, причинно-следственные связи, лежат в основе построения гипотез (следственных версий).

Полученные с помощью индукции обобщения играют важную эвристическую роль: они становятся первоначальными предположениями, догадками или гипотетическими объяснениями, которые затем проверяются и уточняются.

Взаимосвязь индукции и дедукции обеспечивает логическую направленность и обоснованность заключений. Если мы вспомним знаменитых сыщиков, описанных в детективной литературе (например, Дюпена, Шерлока Холмса, Пуаро), то обратим внимание на то, что они преуспевали в расследовании преступлений именно благодаря наблюдательности и аналитическим способностям (индукции и дедукции). С удивительной точностью и умением они отыскивали причины, побудившие человека к тому или иному преступлению, и с математической точностью делали соответствующие выводы; из незначительных следов, побочных обстоятельств делали остроумные выводы, восстанавливая картину преступления.

И в обыденной жизни они умели «наблюдать» за всеми, с кем им приходилось встречаться, замечая форму рук, ногтей, наличие мозолей на руках, особенности выражения лица, манеру держаться и т. п. В одежде обращали внимание на платья, манжеты, брюки — пятна и потертости на них наводили сыщиков на остроумные заключения относительно происхождения, образа жизни, привычек, прошлого и многих других обстоятельств жизни данного челове­ка. Забытый преступником предмет, например перчатка, шляпа и даже окурок сигары, давали возможность прийти к умозаключениям, из которых нередко создавалось полное описание личности преступника.

Внимание! Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.

В науке и практических делах объектом исследования нередко выступают единичные, неповторимые по своим индивидуальным характеристикам, события, предметы и явления. При их объяснении и оценке затруднено применение как дедуктивных, так и индуктивных рассуждений. В этом случае прибегают к третьему способу рассуждения — умозаключению по аналогии.

§ 4. МЕТОДЫ НАУЧНОЙ ИНДУКЦИИ

Рассмотрим логическую структуру этих методов.

1. Метод сходства.

По методу сходства сравнивают несколько случаев, в каждом из которых наступает исследуемое явление; при этом все случаи сходны лишь в одном и различны во всех других предшествующих обстоятельствах.

Метод сходства называют методом нахождения общего в различном, поскольку все случаи отличаются друг от друга, кроме одного обстоятельства.

Рассмотрим пример рассуждения по методу сходства. Медицинским пунктом одного из поселков в летний период были зафиксированы за короткое время три случая заболевания дизентерией (d). При выяснении источника заболевания главное внимание обращалось на следующие виды воды и пищи, которые чаще других могут служить причиной кишечных заболеваний в летнее время:

А — питьевая вода из колодцев;

М — вода из реки;

В — молоко;

С — овощи;

F — фрукты.

Информация об условиях питания пациентов представлена в таблице 17.

Таблица 17

Приведенные обстоятельства послужили санитарной инспекции основой для заключения о том, что распространение дизентерии связано, по-видимому, с употреблением молока (В). В дальнейшем этот правдоподобный вывод получил подтверждение: продавщица молока оказалась бациллоносителем дизентерии.

Схема рассуждения по методу сходства:

1) АВС — вызывает d.

2) MBF — вызывает d.

3) МВС — вызывает d.

Вероятно, В является причиной d.

Логический механизм индуктивного вывода по методу сходства предполагает ряд познавательных предпосылок.

(1) Требуется общее знание о возможных причинах исследуемого явления. В приведенной схеме эту роль выполняют обстоятельства А, М, В, С, F, каждое из которых предшествует d и может выступать его самостоятельной причиной. Такое знание принимает форму дизъюнктивною суждения:

«А, либо М, либо В, либо С, либо F вызывает d».

(2) Из предшествующих должны быть исключены (элиминированы) все обстоятельства, не являющиеся необходимыми для исследуемого действия и тем самым не удовлетворяющие основному свойству причинной связи. Так, в приведенных случаях d появляется при отсутствии F и М в первом случае, при отсутствии А и С — во втором, при отсутствии А и F — в третьем. Таким образом, обстоятельства А, С, F и М элиминируются: отсутствующее не может быть причиной появляющегося. Результат исключения выражается в отрицательном суждении:

«Ни А, ни С, ни F, ни М не являются причиной d».

Метод элиминации в этом случае выполняет функцию формирования негативного знания, т. е. знания о том, чем не было вызвано исследуемое явление d. Тем самым сужается круг возможных его причин.

(3) Среди множества предшествующих обстоятельств выделяют сходное и повторяющееся в каждом из рассмотренных случаев, которое и будет вероятной причиной явления. В приведенной схеме в каждом из трех случаев повторяется обстоятельство В. Значит, подтверждается заключение о том, что В является причиной d.

В общем виде логический механизм индуктивного метода сходства принимает форму дедуктивного рассуждения по отрицающе-утверждающему модусу разделительно-категорического умозаключения:

В приведенной схеме в качестве предшествующих выступают обстоятельства А, М, В, С, F, которые не представляют собою закрытого дизъюнктивного множества — <A ? M ? B ? C ? F>. Не исключается существование некоего обстоятельства X, которое остается неизвестным и может оказаться реальной причиной d. Повторяющееся же обстоятельство В может оказаться лишь сопутствующим. При этом в каждом из трех случаев В могло взаимодействовать с другими обстоятельствами, например, в первом случае — с А и С, во втором — с F и М, в третьем — с М и С. Не исключается также, что В представляет собой сложное явление, одно из составляющих которого является подлинной причиной d.

Обоснованность полученного с помощью метода сходства заключения зависит от числа рассмотренных случаев и разнообразия условий наблюдения. Чем больше случаев исследовано и чем разнообразнее обстоятельства, среди которых встречается сходное, тем основательнее индуктивный вывод и тем выше степень вероятности заключения. Характерная для неполной индукции незаконченность опыта проявляется в том, что наблюдение и эксперимент не гарантируют точного и полного знания предшествующих обстоятельств, среди которых идет поиск возможной причины.

Несмотря на проблематичность заключения, метод сходства выполняет в процессе познания важную эвристическую функцию: он способствует построению плодотворных гипотез, проверка которых приводит к открытию новых истин в науке.

Достоверное заключение может быть получено по методу сходства в том случае, если исследователю точно известны все предшествующие обстоятельства, которые составляют закрытое множество возможных причин, а также известно, что каждое из обстоятельств не вступает во взаимодействие с другими. В этом случае индуктивное рассуждение приобретает доказательное значение.

2. Метод различия.

По методу различия сравнивают два случая, в одном из которых исследуемое явление наступает, а в другом не наступает; при этом второй случай отличается от первого лишь одним обстоятельством, а все другие являются сходными.

Метод различия называют методом нахождения различного в сходном, т. к. сравниваемые случаи совпадают друг с другом по многим свойствам.

Метод различия применяется как в процессе наблюдения над явлениями в естественных условиях, так и в условиях лабораторного или производственного эксперимента. В истории химии методом различия были открыты многие вещества — ускорители реакций, которые впоследствии получили название катализаторов. В сельскохозяйственном производстве этим методом проверяют эффективность удобрений.

В биологии и медицине метод различия используют при исследовании воздействия на организм различного рода веществ и лекарственных препаратов. Для этих целей выделяют контрольную и опытную группы растений, подопытных животных или людей. Обе группы содержатся в одинаковых условиях — А, В, С. Затем в опытную группу привносят новое обстоятельство — М. Последующее сравнение показывает, что опытная группа отличается от контрольной новым результатом — d. Из этого заключают: вероятно, М является причиной d.

Схема рассуждения по методу различия:

(1) АВСМ вызывает d.

(2) АВС не вызывает d.

Вероятно, М является причиной d.

Рассуждение по методу различия также предполагает ряд предпосылок.

(1) Требуется знание о предшествующих обстоятельствах, каждое из которых может быть причиной исследуемого явления. В приведенной схеме это обстоятельства А, В, С, М, которые составляют дизъюнктивное множество:

А ? В ? С ? М.

(2) Из членов дизъюнкции следует исключить обстоятельства, не удовлетворяющие условию достаточности для исследуемого действия. В приведенной схеме элиминации подлежат А, В, и С, поскольку их наличие во втором случае не вызывает d. Результат исключения выражается в отрицательном суждении:

«Ни А, ни В, ни С не являются причиной d».

Элиминация в рассуждении по методу различия также формирует негативное знание о том, чем не могло быть вызвано исследуемое явление.

(3) Среди множества возможных причин остается единственное обстоятельство, которое рассматривается в качестве действительной причины. В приведенной схеме таким единственным обстоятельством является М, выступающее причиной d.

Логический механизм вывода по методу различия также принимает форму отрицающе-утверждающего модуса разделительно-категорического умозаключения:

Рассуждение по методу различия приобретает доказательное знание лишь в том случае, если имеется точное и полное знание предшествующих обстоятельств, составляющих закрытое дизъюнктивное множество типа <A ? B ? C ? M>.

Поскольку в условиях эмпирического познания трудно претендовать на исчерпывающую констатацию всех обстоятельств, выводы по методу различия в большинстве случаев дают лишь проблематичные заключения. При этом полностью не исключается взаимодействие обстоятельства М с другими обстоятельствами. Как и в методе сходства, М может быть сложным явлением, включающим в качестве составной части действительную причину d.

По признанию многих исследователей, методом различия достигаются наиболее правдоподобные индуктивные выводы.

3. Объединенный метод сходства и различия.

Этот метод представляет собой комбинацию первых двух методов, когда путем анализа множества случаев обнаруживают как сходное в различном, так и различное в сходном.

В качестве примера остановимся на приведенном выше рассуждении по методу сходства о причинах заболевания трех пациентов. Если дополнить это рассуждение анализом новых трех случаев, в которых повторяются те же обстоятельства, кроме сходного, т. е. в пищу употреблялись одинаковые продукты, кроме молока, и при этом не наблюдалось заболевания, то вывод будет протекать в форме объединенного метода.

Схема рассуждения имеет следующий вид:

1) АВС вызывает d.

2) MFB вызывает d.

3) МВС вызывает d.

4) АС не вызывает d.

5) MF не вызывает d.

6) МС не вызывает d.

Вероятно, В является причиной d.

Вероятность заключения в таком усложненном рассуждении заметно возрастает, ибо соединяются преимущества метода сходства и метода различия, каждый из которых в отдельности дает менее надежные результаты.

4. Метод сопутствующих изменений.

Метод применяется при анализе случаев, в которых имеет место изменение одного из предшествующих обстоятельств, сопровождаемое изменением исследуемого действия.

Предыдущие индуктивные методы основывались на повторяемости либо отсутствии определенного обстоятельства. Однако не все причинно связанные явления допускают нейтрализацию или замену отдельных составляющих их фактов. Например, исследуя влияние трения на скорость движения тела, невозможно в принципе исключить само трение. Точно так же, определяя влияние Луны на величину морских приливов, невозможно изменить массу Луны.

Единственным способом обнаружения причинных связей в таких условиях является фиксация в процессе наблюдения сопутствующих изменений в предшествующих и последующих явлениях. Причиной в этом случае выступает такое предшествующее обстоятельство, интенсивность или степень изменения которого совпадает с изменением исследуемого действия. Если обозначить символами А, В, С предшествующие обстоятельства, каждое из которых не может быть опущено или заменено; индексами 1, 2,…, n — степень изменения этих обстоятельств; символом d — интересующее нас действие, то рассуждение по методу сопутствующих изменений принимает следующий вид:

1) АВС1 вызывает d1.

2) АВС2 вызывает d2.

n) АВСn вызывает dn.

Вероятно, С является причиной d.

Именно таким путем строился вывод о влиянии солнечных пятен на появление магнитных бурь на Земле. Наблюдения показали на совпадение магнитных бурь с 11 -летним циклом появления пятен на Солнце, а также и на то, что увеличение пятен сопровождается возрастанием магнитных возмущений.

Применение метода сопутствующих изменений также предполагает соблюдение ряда условий.

(1) Необходимо знание о всех возможных причинах исследуемого явления. Такими обстоятельствами выступают А, В и С:

A ? В ? С.

(2) Из приведенных обстоятельств должны быть элиминированы те, которые не удовлетворяют свойству однозначности причинной связи. Так, во всех трех случаях А и В не могут быть причиной d, ибо с изменением d и первое и второе остаются неизменными. А и В элиминируются, ибо неизменяющееся не может быть причиной изменяющегося, что косвенно указывает на С как на единственную среди возможных причин.

(3) Среди предшествующих выделяют единственное обстоятельство, изменение которого сопутствует изменению действия. В приведенной схеме такую роль выполняет С, изменение интенсивности которого от С1 до Сn сопровождается изменением интенсивности d — от d1 до dn.

Сопутствующие изменения могут быть прямыми и обратными.

Прямая зависимость означает: чем интенсивнее проявление предшествующего фактора, тем активнее проявляет себя и исследуемое явление, и наоборот, — с падением интенсивности соответственно снижается и активность или степень проявления действия. Например, с повышением температуры воздуха происходит расширение ртути и ее уровень в градуснике поднимается, с понижением температуры ртутный столбик соответственно падает. Точно так же с усилением или ослаблением солнечной активности соответственно увеличивается или падает уровень радиации в земных условиях.

Обратная зависимость выражается в том, что интенсивное проявление предшествующего обстоятельства замедляет активность или уменьшает степень изменения исследуемого явления. Например, чем больше трение, тем меньше скорость движения тела, чем выше производительность труда, тем ниже себестоимость продукции.

Логический механизм индуктивного обобщения по методу сопутствующих изменений принимает форму дедуктивного рассуждения по отрицающе-утверждающему модусу разделительно-категорического умозаключения:

Обоснованность заключения в выводе по методу сопутствующих изменений определяется числом рассмотренных случаев, точностью знания о предшествующих обстоятельствах, а также адекватностью изменений предшествующего обстоятельства и исследуемого явления.

С увеличением числа сравниваемых случаев, демонстрирующих сопутствующие изменения, растет вероятность заключения. Если множество альтернативных обстоятельств не исчерпывает всех возможных причин и не является закрытым, то заключение в выводе проблематично, а не достоверно.

Обоснованность вывода во многом зависит также от степени соответствия изменений в предшествующем факторе и самом действии. Во внимание принимаются не любые, а лишь пропорционально нарастающие либо убывающие изменения. Те из них, которые не отличаются взаимно-однозначной регулярностью, нередко возникают под воздействием неконтролируемых, случайных факторов и могут вводить в заблуждение исследователя.

Рассуждения по методу сопутствующих изменений применяются при выявлении не только причинных, но и других, например функциональных связей, когда устанавливают зависимость между количественными характеристиками двух явлений. В этом случае важное значение приобретает учет характерной для каждого рода явлений шкалы интенсивности изменений, в рамках которой количественные изменения не меняют качества явления. В любом случае количественные изменения имеют нижнюю и верхнюю границы, которые называются пределами интенсивности. В этих пограничных зонах меняется качественная характеристика явления и тем самым могут обнаруживаться отклонения при применении метода сопутствующих изменений.

Например, уменьшение объема некоторых веществ при их охлаждении прекращается в определенной точке (для воды, например, это точка замерзания), а затем их объем при дальнейшем охлаждении увеличивается. Другой пример: медицине хорошо известны лечебные свойства препаратов, содержащих в малых дозах яды. С увеличением дозы полезность препарата растет лишь до определенного предела. За пределами шкалы интенсивности препарат действует в обратном направлении и становится опасным для здоровья.

Любой процесс количественных изменений имеет свои критические точки, которые следует учитывать при применении метода сопутствующих изменений, эффективно действующего лишь в рамках шкалы интенсивности. Использование метода без учета пограничных зон количественных изменений может приводить к логически некорректным результатам.

5. Метод остатков.

Применение метода связано с установлением причины, вызывающей определенную часть сложного действия при условии, что причины, вызывающие другие части этого действия, уже выявлены.

Схема рассуждения по методу остатков:

1) АВС вызывает xyz.

2) А вызывает х.

3) В вызывает у.

Вероятно, С вызывает r.

Методом остатков был сделан вывод о существовании некоторых химических элементов — гелия, рубидия и др. Предположение основывалось на результатах, полученных в процессе спектрального анализа: были обнаружены новые линии, которые не принадлежали ни одному из уже известных элементов.

В практике научных и обычных рассуждений часто встречается модифицированный вывод по методу остатков, когда по известному действию заключают о существовании новой по отношению к уже известной причины. Например, Мария Склодовская-Кюри, установив, что некоторые урановые руды испускают радиоактивные лучи, превышающие по интенсивности излучение урана, пришла к выводу, что в этих соединениях имеются какие-то новые вещества. Так были открыты новые радиоактивные элементы: полоний и радий.

Схема модифицированного рассуждения по методу остатков:

1) АВС вызывает abcd.

2) А вызывает а.

3) В вызывает b.

4) С вызывает с.

Вероятно, существует некий X, который вызывает d.

Подобно другим индуктивным выводам метод остатков дает, как правило, проблематичное знание. Степень вероятности заключения в таком выводе определяется, во-первых, точностью знаний о предшествующих обстоятельствах, среди которых идет поиск причины исследуемого явления, во-вторых, точностью знания о степени влияния каждой из известных причин на совокупный результат. Приблизительный и неточный перечень предшествующих обстоятельств, как и неточное представление о влиянии каждой из известных причин на совокупное действие, может привести к тому, что в заключении вывода в качестве неизвестной причины будет представлено не необходимое, а лишь сопутствующее обстоятельство.

Рассуждения по методу остатков нередко используются в процессе расследования преступлений, главным образом в тех случаях, когда устанавливают явную несоразмерность причин исследуемым действиям. Если действие по своему объему, масштабу или интенсивности не соответствует известной причине, то ставится вопрос о существовании каких-то других обстоятельств.

Например, по уголовному делу о хищении товаров со склада обвиняемый признал факт хищения и показал, что он в одиночку вынес со склада похищенную вещь. Проведенной проверкой было установлено, что вынести такую тяжелую вещь не под силу одному человеку. Следователь пришел к выводу об участии в хищении других лиц, в связи с чем менялась и квалификация деяния.

Рассмотренные методы установления причинных связей по своей логической структуре относятся к сложным рассуждениям, в которых собственно индуктивные обобщения строятся с применением дедуктивных выводов. Опираясь на свойства причинной связи, дедукция выступает логическим средством элиминации (исключения) случайных обстоятельств, тем самым она логически корректирует и направляет индуктивное обобщение.

Взаимосвязь индукции и дедукции обеспечивает логическую состоятельность рассуждений при применении методов, а точность выраженного в посылках знания определяет степень обоснованности получаемых заключений.

Вопросы для самопроверки

1. Какие методы установления причинной связи изучает логика? На каких принципах причинно-следственных связей они основаны?

2. Что представляют собой метод единственного сходства и метод единственного различия? Приведите их схемы, укажите условия, повышающие вероятности вывода.

3. Приведите схему объединенного метода сходства и различия. В чем его преимущество по сравнению с этими методами, применяемыми отдельно?

4. В чем особенности метода сопутствующих изменений? На каком свойстве причинно-следственной связи он основан? Приведите его схему.

5. Что такое метод остатков? В каких случаях он применяется? Приведите схему.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.
Читать книгу целиком
Поделитесь на страничке

Следующая глава >

§ 2. ПОПУЛЯРНАЯ ИНДУКЦИЯ

В процессе многовековой деятельности люди наблюдали устойчивую повторяемость многих явлений, которые обобщались и использовались в объяснении наступивших и предсказании будущих событий.

Такого рода обобщения связаны с наблюдениями над погодой, влиянием климатических условий на урожай, причинами распространения болезней, поведением людей в определенных ситуациях, отношениями между людьми и т. п. Логический механизм большинства таких обобщений — популярная индукция. Ее называют также индукцией через простое перечисление при отсутствии противоречащего случая.

Популярной индукцией называют обобщение, в котором путем перечисления устанавливают принадлежность признака некоторым предметам и на этой основе проблематично заключают о его принадлежности всему классу.

Повторяемость признаков во многих случаях действительно отражает всеобщие свойства явлений. Построенные на ее основе обобщения выполняют важную функцию в практической деятельности.

В процессе расследования преступлений используют эмпирические индуктивные обобщения, касающиеся поведения лиц, причастных к преступлению. Например: лица, совершившие преступления, стремятся скрыться от суда и следствия; угроза убийством нередко приводится в исполнение; обнаружение похищенных вещей свидетельствует о причастности к преступлению. Такие опытные обобщения, или фактические презумпции, как их нередко называют в юридической литературе, оказывают неоценимую помощь следствию, несмотря на то, что они являются проблематичными суждениями.

Популярная индукция — первый шаг и в развитии научных знаний. Наука начинает с эмпирического исследования, классификации, выявления устойчивых связей, отношений и зависимостей. Первые обобщения в науке обязаны простейшим индуктивным заключениям путем простого перечисления повторяющихся признаков. Они выполняют важную эвристическую функцию первоначальных предположений, догадок и гипотетических объяснений, которые нуждаются в дальнейшей проверке и уточнении.

Обоснованность выводов в популярной индукции определяется главным образом количественным показателем: соотношением исследованного подмножества предметов (образца или выборки) ко всему классу (популяции). Чем ближе исследованный образец ко всему классу, тем основательнее, а значит, и вероятнее будет индуктивное обобщение.

В условиях, когда исследуются лишь некоторые представители класса, не исключается возможность поспешного обобщения.

Примером может служить полученное с помощью популярной индукции и долгое время бытовавшее в Европе обобщение «Все лебеди белые». Оно строилось на основе многочисленных наблюдений при отсутствии противоречащих случаев. После того как высадившиеся в Австралии в XVII в. европейцы обнаружили черных лебедей, генерализация оказалась опровергнутой.

Ошибочные заключения в выводах популярной индукции могут появиться по причине несоблюдения требований об учете противоречащих случаев, которые делают обобщение несостоятельным. Так бывает в процессе предварительного расследования, когда решается проблема относимости доказательств, то есть отбора из множества фактических обстоятельств лишь таких, которые, по мнению следователя, имеют отношение к делу. В этом случае руководствуются лишь одной, возможно, наиболее правдоподобной либо наиболее «близкой сердцу» версией и отбирают лишь подтверждающие ее обстоятельства.

Другие же факты, и прежде всего противоречащие исходной версии, игнорируются. Нередко их просто не видят и потому не принимают в расчет. Противоречащие факты также остаются вне поля зрения в силу недостаточной культуры, невнимательности или дефектов наблюдения. В этом случае следователь попадает в плен фактов: из множества явлений фиксирует лишь те, которые оказываются преобладающими в опыте, и строит на их основе поспешное обобщение. Под влиянием этой иллюзии в дальнейших наблюдениях не только не ожидают, но и не допускают возможности появления противоречащих случаев.

Ошибочные индуктивные заключения могут появляться не только в результате заблуждения, но и при недобросовестном, предвзятом обобщении, когда сознательно игнорируют или скрывают противоречащие случаи. Такие мнимые индуктивные обобщения используются как уловки.

Некорректно построенные индуктивные обобщения нередко лежат в основе различного рода суеверий, невежественных поверий и примет вроде «дурного глаза», «хороших» и «дурных» сновидений, перебежавшей дорогу черной кошки и т. п.

Вопросы для самопроверки

1. Какая индукция называется популярной?

2. Каковы условия повышения степени вероятности в умозаключениях популярной индукции?

3. В чем сущность логической ошибки «поспешное обобщение»?

Данный текст является ознакомительным фрагментом.
Читать книгу целиком
Поделитесь на страничке

Следующая глава >