Каузальная связь: Недопустимое название — Викисловарь

Автор: | 01.06.2021

Содержание

Причинно-следственные (каузальные) связи : Богослов.RU

Причинно-следственная (каузальная) связь – это базовое понятие нашего обыденного опыта. Оно настолько нам близко и хорошо знакомо, что мы не осознаем, что с определением того, что именно является каузальной связью, могут возникать какие-то трудности.

Когда мы видим, как летящий футбольный мяч попадает в стекло и разбивает его, мы произносим фразу: «Стекло разбилось по причине удара футбольным мячом». Мы анализируем событие и выделяем в нем два компонента: причину и следствие. Эта ситуация порождает в нас уверенность, что именно мяч стал причиной разбитого стекла, и мы предполагаем, что если другой мяч попадет в другое стекло при тех же условиях, он обязательно его разобьет. Однако можем ли мы быть уверены в этом? Что стоит за связью, существование которой мы в данном случае признаем? Чем является сама эта связь между причиной и следствием? Действительно ли мы воспринимаем эту связь непосредственно, как нам кажется, или же мы вынуждены признать, что это всего лишь наша «привычка мышления»? Эти и другие вопросы демонстрируют, как вопрос о каузации переходит из обыденной плоскости в плоскость глубокой философии.

При детальном изучении оказывается, что этот вопрос настолько важен, что попытка ответить на него вынуждает погружаться в метафизические рассуждения и затрагивает вопросы о фундаментальной природе событий. Наше понимание каузации влияет на то, каким образом мы познаем мир, на то, чем этот мир является, на то, существуют ли какие-то закономерные связи между событиями. Наконец, понятие каузальных связей играет важную роль в вопросе о степени свободы человека в теистических концепциях, в особенности в конкурентизме и окказионализме. Поэтому это крайне важный вопрос для философии и теологии, требующий детального рассмотрения. Далее будут рассмотрены основные теории каузальных связей.

Современный анализ каузальных связей, по мнению многих философов, берет свое начало от теории Д. Юма, которую можно назвать теорией регулярности. Юм обратил внимание на следующие детали нашего отношения к причинно-следственным связям. Во-первых, если после события А наступает событие В и если это происходит в первый раз, то мы не можем говорить о наличии причинно-следственной связи, поскольку мы не наблюдаем ее в данном отдельном случае.

Во-вторых, мы не наблюдаем необходимой связи в отдельном случае, поскольку мы не в состоянии отличить единичное событие от случайного совпадения последовательностей. В-третьих, даже если у нас есть значительное количество случаев, когда за событием А следует событие В, то мы все еще не можем с необходимостью утверждать, что следующее событие А повлечет событие В. В-четвертых, хотя каузация вполне реальна, мы не можем наблюдать необходимую связь в единичном индивидуальном случае, все, что мы можем наблюдать – это регулярность (или корреляцию между разными случаями), возникающую вследствие повторения событий А и следующих за этим повторений событий В, что значит, такая регулярность объективно существует.

Однако возникает вопрос: почему мы уверены, что одно событие повлечет второе, если необходимую связь между этими событиями мы не наблюдаем? Юм объясняет эту уверенность привычкой мышления: мы привыкли анализировать закономерности таким образом, как будто это необходимая связь, поэтому необходимость в этом случае субъективна.

Такое рассуждение сталкивается с рядом возражений. Во-первых, некоторые могут усомниться, что мы не ощущаем необходимую связь между причиной и следствием. Примером такого ощущения можно считать наше собственное воздействие на какой-либо объект: когда мы толкаем тяжелый предмет вперед, мы ощущаем это воздействие. Однако достаточно спорно то, ощущаем ли мы при этом именно необходимость. Во-вторых, можно привести возражения к идее сводить каузацию к корреляции, поскольку каузация имеет определенное направление от причины к следствию, а у корреляции, т. е. отношения между случаями причинно-следственной связи, нет такого направления. Кроме того, такая корреляция не предполагает сама по себе каких-то жестких связей между случаями, это всего лишь сходство между ситуациями, поэтому непонятно, каким образом она может быть объективной. Регулярность, в результате которой возникает эта корреляция, как кажется, сама должна находить объяснение в каких-то иных законах, а в данном случае она сама является объяснением.

В-третьих, самые серьезные возражения касаются того, является ли регулярность необходимой и достаточной для каузации. Это означает, что во всех случаях, когда имеется регулярность, должна иметь место и каузация, и если имеет место каузация, то должна иметь место и регулярность. В противном случае мы не можем говорить, что каузация – это регулярность.

На третью группу возражений могут быть приведены вполне убедительные контраргументы. Если мы четко определим, что только законы природы обладают каузальной силой, то в тех случаях, когда мы имеем регулярность без каузации, это просто случайная последовательность событий, а не закон природы, а когда мы имеем каузацию без регулярности, это означает, что наблюдаемая причина – это только часть общей причины и оставшиеся причины нам еще предстоит узнать. С. Милль, развивая теорию Юма, придерживался точки зрения, что причиной мы всегда называем лишь часть полноценной причины. Д. Маки сформулировал идею такой частичной причины (он именует ее аббревиатурой INUS) как особой связи между условием и следствием, которое имеет место, если и только если эта причина недостаточная, но необходимая часть не необходимого, но достаточного условия следствия.

Несмотря на сложность формулировки, здесь может быть приведен вполне простой пример: искра – это необходимое условие для разжигания огня, однако не достаточное (потому что с одной искрой огонь невозможно развести, но и без искры его развести не получится), а совокупность причин искра + сено + топливо – это достаточная причина, но не необходимая (поскольку не необходимо, чтобы огонь был вызван именно этими причинами, причины могут быть и другими, но если они есть, то они вызывают разжигание огня).

Общая современная формулировка причины в рамках теории регулярности звучит следующим образом: событие А – это причина события В, если и только если в некий момент времени

t, наступивший раньше, чем наступает событие В, событие А принадлежало к множеству событий, имевших место в момент времени t, и это множество событий не-чрезмерно достаточно для наступления события В. 

Озвученная выше интерпретация Юма предполагает, что он является номиналистом в отношении индивидуальных каузальных связей: они являются лишь видимостью, а в действительности сводятся к регулярностям. Позиция Юма при детальном рассмотрении, однако, допускает и другую, а именно реалистическую интерпретацию. По крайней мере так считает Г. Стросон и ряд его сторонников, которые соглашаются с тем, что Юм полагал, что мы не наблюдаем необходимые каузальные связи, однако не считают, что Юм из этого делал вывод, что такие связи не существуют. Это два различных утверждения, первое касается наших познавательных способностей, а второе – реального существования каузации. Напротив, Юм допускает, что каузация может быть чем-то большим, чем регулярность (силой или необходимой связью), однако не обнаруживает для этого подтверждений.

Такая теория называется скептическим реализмом в отношении каузаций, кроме того, ее можно назвать теорией индивидуальных связей. Основные положения такой теории следующие. Во-первых, она предполагает нередуктивное объяснение каузации, поскольку каузация – это реальное отношение между двумя индивидуальными событиями. Во-вторых, каузация присутствует в единичном, индивидуальном случае, а поэтому является внутренним отношением между событиями, т.

к. не зависит от повторения (регулярности).

Стросон полагает, что, характеризуя приписывание каузальным связям необходимости как привычку нашего ума, Юм не хотел отказаться от идеи необходимой связи, а имел в виду, что идея необходимой связи – это теоретическая идея, т. е. это идея о том, что лежит за наблюдаемыми явлениями. В этом случае мы можем говорить о нередуктивной теории необходимых связей. Однако многие философы, признающие возможность реального существования каузальной связи, полагают, что мы можем эмпирически обнаружить то, что реализует каузацию в нашем мире. Это будет какое-то конкретное отношение, хотя оно не будет сущностью каузации. Все такие подходы соглашаются в том, что каузация является физическим процессом, однако расходятся в том, о каком именно процессе идет речь (энергия, передача свойства, необходимость на уровне законов природы и другие варианты).

Еще один подход к анализу каузаций появился в ХХ веке и называется контрфактической теорией. В этой теории каузации используется сослагательное, условное наклонение (subjunctive conditional), а именно контрфактическое условное высказывание (высказывание типа «если бы А, то В», где А является контрфактическим утверждением). Поэтому все контрфактические теории каузации так или иначе связаны с понятием контрфактической зависимости: В контрфактически зависит от А, если и только если выполняется следующее условие: если бы А не произошло, то В тоже не произошло бы. Однако контрфактическая зависимость достаточна для каузации (т. е. когда есть контрфактическая зависимость, то есть и каузация), но не необходима (два события могут быть связаны каузально без того, чтобы одно из них контрфактически зависело от другого). Учитывая это замечание, Д. Льюис, один из основных авторов данной теории, предложил первую версию контрфактической теории казуации в следующем виде:

А – это причина В, если и только если существует каузальная цепочка контрфактических зависимостей, ведущих от В к А.

Проблема предложенной формулировки заключается в том, что в некоторых случаях может происходить дополнительное событие А*, которое само по себе причиной не является, однако могло бы быть причиной, если бы не произошло А, поэтому между А* и В существует контрфактическая зависимость и каузальные цепочки зависимостей от А к В и от А* к В частично совпадают. Например, Андрей пнул мяч в сторону окна. За ним Борис пнул мяч в ту же точку. Окно разбилось от удара мяча Андрея, а мяч Бориса просто пролетел дальше, не встретив преграды. Однако мы уже не можем говорить о том, что если бы Андрей не пнул мяч, то окно бы не разбилось, т. к. окно оказалось бы разбито уже от удара другого мяча. Льюис решает эту проблему, вводя вариативность события (alteration):

это такое событие А, которое тождественно другому событию А*, за исключением того, что оно появляется в совершенно другое время, в другом месте и происходит совершенно иным образом. 

Здесь Льюис отмечает, что существуют схожие события, которые мы должны различать, и, хотя у них может быть внешне общий результат, это разные события. Эти события могут быть тождественны по свойствам и последствиям, но прямого влияния между ними нет. Вернемся к примеру с двумя последовательными бросками мяча в окно. Льюис интерпретирует это таким образом: этом случае бросок футбольного мяча Андрея влияет на то, что окно разбивается от его броска, а бросок мяча Бориса может повлиять только на то, что окно разобьется от броска Бориса, но не может повлиять на то, что оно разобьется от броска Андрея.

Отсюда следует необходимость ввести вторую версию контрфактической теории каузации: А является причиной В, если и только если существует цепочка поэтапных влияний, ведущая от В к А.

Проблема с данной формулировкой заключается в том, что причиной оказываются сколь угодно далекие от следствия события и, кроме того, возникает проблема с тем, что нарушается свойство транзитивности, т. е. если А является причиной В, а В является причиной С, то в данном подходе А не всегда будет являться причиной С, и это выявляет проблему. Например, Андрей пинает мяч в окно. Михаил успевает отбить мяч. Окно оказывается цело. Если бы Михаил не отбил бы мяч, то окно оказалось бы разбито. Но если бы Андрей не пнул мяч, то и Михаил не отбил бы мяч. По свойству транзитивности: если бы Андрей не пнул мяч, то окно оказалось бы разбито. А это очевидный абсурд, с точки зрения нашего понимания причинности.

В ответ на эту проблему Льюис предлагает различать каузацию и объяснение. Каузальная история объективна и состоит из множества последовательностей множества событий, приводящих к итоговой причине. Объяснение служит для нашего понимания и ограниченно, это вопрос о том, какие события в каузальной истории являются ближайшими. Таким образом, объяснение служит для нас и в нем не может быть таких противоречий, однако объективные каузальные цепочки не всегда соответствуют нашим объяснением, гораздо более масштабны и запутанны.

Перечисленные выше подходы являются наиболее популярными направлениями в анализе каузальных связей. Кроме них еще можно назвать два подхода, которые заключаются в сведении каузальных связей к диспозициональным связям и к процессам.

Основные источники

Обновляемая библиография по теме: https://philpapers.org/browse/causation.

Теория регулярности

Hume D. An Enquiry Concerning Human Understanding (1st ed.). London: A. Millar, 1748. (рус. пер. Юм. Д. Исследование о человеческом познании / Сочинения в 2-х томах. М.: Мысль, 1996.)

Mill J.S. A System of Logic, Ratiocinative and Inductive (8th ed. ). New York and Bombay: Longman’s, Green, and Co, 1882. (рус. пер. – Милль Д.С. Система логики силлогистической и индуктивной: Изложение принципов доказательства в связи с методами научного исследования. М.: ЛЕНАНД, 2011.)

Mackie J. The Cement of the Universe. Oxford: Oxford University Press, 1974.

Теория индивидуальных связей

Strawson G. The Secret Connexion: Causation, Realism, and David Hume. Oxford University Press, 1989.

Контрфактическая теория каузации

Lewis D. Causation // Journal of Philosophy. 1973. 70 (17). Р. 556–567.

Lewis D. Counterfactual Dependence and Time’s Arrow // Noûs. 1979. 13(4). Р. 455–476.

Lewis D. Causation as Influence // J. Collins, N. Hall, & L. A. Paul (Eds.), Causation and Counterfactuals. Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 2004.

Анализ и критика

Anscombe G.E.M. Causality and Determination. Cambridge: Cambridge University Press, 1971.

Armstrong D. What Is a Law of Nature? Cambridge: Cambridge University Press, 1983.

Heathcote A., & Armstrong D.M. Causes and Laws // Noûs. 1991. 25(1). Р. 63–73.

Bird A. Nature’s Metaphysics. Oxford: Oxford University Press, 2007.

Broadbent A. Causes of causes. Philosophical Studies. 2012. 158(3). Р. 457–476.

Cartwright N. Causal Laws and Effective Strategies. Oxford: Clarendon Press, 1983.

Cartwright N. The Dappled World: A Study of the Boundaries of Science. Cambridge: Cambridge University Press, 1999.

Cartwright N. Hunting Causes and Using Them: Approaches in Philosophy and Economics. New York: Cambridge University Press, 2007.

Dowe P. Physical Causation. Cambridge: Cambridge University Press, 2000.

Dowe P., & Noordhof P. Cause and Chance: Causation in an Indeterministic World. London: Routledge, 2004.

Tooley M. Causation: A Realist Approach. Oxford: Clarendon Press, 1987.

Анализ классических подходов:

Garrett D. Hume’s Theory of Causation // Ainslie D. C., Butler А. (Eds.), The Cambridge Companion to Hume’s Treatise. Cambridge, 2015

Clarke D. Causal Powers and Occasionalism from Descartes to Malebranche // Descartes Natural Philosophy, edited by Stephen Gaukroger, John Schuster, and John Sutton, London: Routledge, 2000, Р. 131-148.

Nadler S. ‘No Necessary Connection’: The Medieval Roots of the Occasionalist Roots of Hume // The Monist. 1996. 79. Р. 448–466.

Анализ контрфактической теории каузации:

Collins J., Hall N., Paul L.A. Causation and Counterfactuals, Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 2004.

Bennett J. On Forward and Backward Counterfactual Conditionals // Preyer G., Siebelt F. (Eds.), Reality and Humean Supervenience. Maryland: Rowman and Littlefield, 2001.

Словарные и энциклопедические статьи

Broadbent A. Causation // Internet Encyclopedia of Philosophy.

Обзорные работы

Mumford S. , Rani L.A. Causation: A Very Short Introduction. Oxford University Press, 2013.

В данной работе процессуальная философия рассматривается как в исторической перспективе, так и с аналитической точки зрения. Автор предлагает ясное изложение основных положений современной процессуальной философии, с примерами из истории философии. Проводится последовательное сопоставление процессуальной философии с традиционными подходами, рассматриваются аргументы в пользу противоположных позиций. Также автор рассматривает применимость процессуальной философии к решению конкретных философских проблем.

Логика причинности — Гуманитарный портал

Логика причинности — это раздел современной логики (см. Логика), занимающийся исследованием структуры и логических отношений высказываний о причинных связях объектов и явлений (каузальных высказываний). Понятие причинности является одним из центральных как в науке (см.  Наука), так и в философии науки. Причинная связь сама по себе не является логическим отношением, но то, что причинность несводима к логике, не означает, что проблема причинности не имеет никакого логического содержания и не может быть проанализирована с помощью логики. Задача логического анализа причинности заключается в систематизации тех правильных схем рассуждений, посылками или заключениями которых служат каузальные высказывания. В этом плане логика причинности ничем не отличается, например, от логики времени или логики знания, целью которых является построение искусственных (формализованных) языков, позволяющих с большей ясностью и эффективностью рассуждать о времени или знании.

В логике причинности связь причины и следствия представляется особым условным высказыванием — каузальной импликацией. Последняя иногда принимается в качестве исходного, неопределяемого явным образом понятия. Смысл её задаётся множеством аксиом. Чаще, однако, такая импликация определяется через другие, более ясные или более фундаментальные понятия. В их числе понятие онтологической (каузальной, или фактической) необходимости, понятие вероятности и другие.

Логическая необходимость присуща законам логики, онтологическая необходимость характеризует закономерности природы, и, в частности, причинные связи. Так, выражение «A есть причина B» («A каузально имплицирует B») можно определить как «онтологически необходимо, что если A, то B», отличая тем самым простую условную связь от каузальной импликации. Через вероятность причинную связь можно определить так: событие A есть причина события B, только если вероятность события A больше нуля, оно происходит раньше B и вероятность наступления B при наличии A выше, чем просто вероятность B.

Понятие причинной связи можно определить также с помощью понятия закона природы: A каузально влечёт B, только если из A не вытекает B, но из A, взятого вместе с множеством законов природы, логически следует B. Смысл этого определения в том, что причинная связь не является логической, следствие вытекает из причины не в силу законов логики, а на основании законов природы. Для причинной связи верны, в частности, утверждения:

  • ничто не является причиной самого себя;
  • если одно событие есть причина второго, то второе не является причиной первого;
  • одно и то же событие не может быть одновременно как причиной наличия какого-то события, так и причиной его отсутствия;
  • нет причины для наступления противоречивого события.

В указанном контексте слово «причина» употребляется в нескольких смыслах. Наиболее сильный из них предполагает, что нечто, имеющее причину, не может не быть, то есть не может быть ни отменено, ни изменено никакими событиями или действиями. Наряду с этим понятием полной, или необходимой, причины существует также более слабое понятие частичной, или неполной, причины. Для полной причины выполняется условие: «Если событие A каузально имплицирует событие B, то A вместе с любым событием C также каузально имплицирует B». Для неполной причины верно, что в случае всяких событий A и B, если A есть частичная причина B, то существует такое событие C, что A вместе с C является полной причиной B, и вместе с тем неверно, что A без C есть полная причина B. Таким образом, полная причина всегда, или в любых условиях, вызывает своё следствие, в то время как частичная причина только способствует наступлению своего следствия, и это следствие реализуется лишь в случае объединения частичной причины с иными условиями. Логика причинности строится так, чтобы в её рамках могло быть получено описание и полных, и неполных причин.

Корреляция и каузальная связь — Студопедия

План 3 является весьма слабой разновидностью кор­реляционного плана, так как он предполагает сравне­ние лишь двух естественных единиц, различающихся не только наличием и отсутствием X, но и огромным числом иных признаков. Каждый из этих признаков может оказывать влияние на результаты тестирования и, следовательно, давать основания для гипотезы, кон­курирующей с гипотезой о том, что эффект вызван X. И нам не остается ничего другого, как еще раз при­знать невозможность интерпретации различий между двумя естественными объектами. Распространим теперь это сравнение на большее число независимых естествен­ных случаев наличия и отсутствия X и связанных с ними различий в О. Поскольку каждая естественная реализация X отличается от других по своим призна­кам, эти признаки уже в меньшей степени оправды­вают соответствующие конкурентные гипотезы. Таким образом, могут быть установлены довольно внушитель­ные корреляции — как, например, между курением и

раком легких. Могут ли такие данные, подобно данным эксперимента, свидетельствовать о наличии каузальной связи?

Прежде всего, отметим один положительный момент. Такие данные имеют отношение к гипотезам о каузаль­ной связи постольку, поскольку они могут их опроверг­нуть. Нулевая корреляция снижает правдоподобие ги­потезы. При высокой корреляции оно возрастает, ибо гипотеза избежала опровержения. Иначе говоря, кор­реляция не обязательно указывает на наличие причин­ной связи, но каузальный закон, поскольку он связан с различием между средними значениями, предполагает наличие корреляции. В любом эксперименте, где X при­вело к увеличению О, будет обнаружена положительная бисериальная корреляция между наличием / отсутствием X и данными итогового тестирования или приращением показателей (от предварительного обследования к по­следующему). Отсутствие такой корреляции может оп­ровергнуть много простых, общих каузальных гипотез, гипотез о главных эффектах X. В этом смысле относи­тельно недорогой корреляционный подход может слу­жить для предварительного испытания гипотез, и те, которые его выдержат, могут быть затем подвергнуты более дорогой экспериментальной проверке. Кац, Маккоби и Морз [57], обосновав этот подход, провели исследование, в котором влияние лидерства на произво­дительность труда было вначале изучено корреляцион­ным методом, а затем основная гипотеза была подверг­нута экспериментальной проверке (Morse, Reimer [82]).


Внимательное ознакомление с исследованиями в педагогике показывает, что корреляционные данные ско­рее истолковываются в пользу существования каузаль­ной связи, что правдоподобные конкурентные гипотезы нередко выпадают из поля зрения исследователя и что для установления временной последовательности кау­зальных связей важно если не управляемое воздействие X, то хотя бы развернутые во времени наблюдения. Если, например, поведение учителя и ученика скоррелировано, то в соответствии с нашими культурными стереотипами мы почти никогда не принимаем в расчет возможность влияния поведения ученика на поведение учителя. Даже когда в естественных условиях как буд­то выявляется внутренне присущая событиям времен-


ная последовательность, избирательность нашей памяти может отобразить эту причинно-следственную связь в обратном направлении. Допустим, например, было установлено, что администраторы лучших школ имеют лучшее образование и что в школах, где администрато­ры часто меняются, низок моральный дух персонала. Почти неизбежно мы заключим из этого, что более вы­сокий уровень образования администраторов и стабиль­ное руководство ведут к более высокому уровню школ. Но каузальная цепочка может быть прямо противопо­ложной: лучшие школы (неважно, по каким причинам лучшие) могут вызывать у хорошо образованных людей желание остаться, тогда как, оказавшись в более сла­бой школе, они пытаются искать работу в другом мес­те. Точно так же лучшие школы могут создавать под­ходящие условия для более продолжительного пребы­вания администратора на своей должности. Еще чаще, чем пресловутая обратная корреляция, нас может вво­дить в заблуждение корреляция с третьей переменной: лица, обладающие правом решать, кто будет подверг­нут X, пользуются им так, что высокие результаты до­стигаются и без всякого X. К этим случаям мы еще вернемся в последнем разделе, посвященном плану ex post facto.


Истинный эксперимент тем и отличается от условий корреляционного исследования, что процесс рандомиза­ции разрушает любую закономерную связь между ха­рактеристиками учеников (предшествующее событие) и предъявлением им X. При наличии предварительного тестирования и возможности четко определить, кто бу­дет подвергнут X, а кто нет, эксперименты, проведенные по планам 10 и 14, могут оказаться убедительными даже без рандомизации. Но для естественного осуще­ствления эксперимента, в котором не проводится пред­варительное тестирование (имитируемого планом 6), требуются совершенно особые условия, которые почти никогда не реализуются. Но и здесь в соответствии с нашей общей установкой следует внимательно при­сматриваться к ситуациям, в которых можно получать поддающиеся интерпретации данные. Это ситуации, в которых X реализуется произвольно, вне всякой зако­номерности или связи с предшествующими событиями. В идеале решения о произвольном воздействии должны

быть многочисленными и взаимно независимыми. Более того, они должны подкрепляться какими-либо дополни­тельными данными, пусть самыми слабыми, вроде тех, которые, скажем, удается получить посредством ретро­спективной методики предварительного тестирования. Саймон [101, с. 10—61] и Уолд [137] привели доводы в пользу того, что каузальная интерпретация простой или частичной корреляции зависит от наличия правдо­подобной каузальной гипотезы и отсутствия правдо­подобных конкурентных гипотез, объясняющих корре­ляцию на другой основе.

В одном таком корреляционном исследовании на­столько удачно использованы обстоятельства, что о нем следует упомянуть. Барч, Трамбо и Нэнгл [4] пользова­лись в качестве X наличием или отсутствием сигнала поворота от впереди идущего автомобиля, а роль за­висимой переменной играл факт включения или невклю­чения такого сигнала следующей машиной. Был проде­монстрирован значимый эффект имитации, моделиро­вания, или конформизма, что находилось в согласии с результатами многих лабораторных исследований. В отсутствие какого-либо предварительного тестирова­ния интерпретация результатов зависит от допущения, что влияние поведения первой машины на водителя второй — единственная возможная тенденция. Опубли­кованные данные выглядят довольно убедительно. Отме­тим, однако, что любая третья переменная, влияющая на частоту сигналов, подаваемых обоими водите­лями, может стать правдоподобной конкурентной гипо­тезой. Так, если погода, условия видимости, цели по­ездки, обусловленные временем дня, наличие полицей­ских машин и т. д. воздействуют на обоих водителей и если данные собираются в условиях, различных по таким третьим переменным, корреляцию можно объяс­нить и независимо от влияния сигналов, исходящих от впереди идущего автомобиля. Еще лучше поддается интерпретации как «естественный эксперимент по пла­ну 6» исследование Брима [6] о влиянии пола одного ребенка на личность другого ребенка в семье с двумя детьми. Пол определяется почти что случайно. На­сколько известно, он не коррелирует ни с семейными ни с социальными, ни с генетическими детерминантами личности. Одновременная детерминация пола одного

ребенка и личности другого ребенка третьей перемен­ной, как и обратная каузальная связь личности ребен­ка с полом его брата или сестры, не представляют со­бой правдоподобных объяснений, конкурирующих с ос­новной каузальной интерпретацией этих интересных данных.

Каузальное мышление — Психологос

Интерес к причинам может колебаться от поверхностного и зачастую тривиального любопытства, проявленного по отношению к явлениям повседневной жизни, до систематического строгого научного исследования. Вследствие широкого разнообразия форм интереса к причинно-следственным отношениям представляется важным четкое определение основных отличительных свойств каузального мышления. Как эпистемологический процесс, атрибуция причинности (обозначение определенных событий как причин и других событий как следствий) требует учета определенных соображений. Юм приводит три критерия причинной связи:

  1. смежное (contiguous) появление предполагаемой причины и следствия в пространстве и времени;
  2. временное упорядочение (temporal ordering) событий, при котором предполагаемая причина предшествует следствию;
  3. ковариация (covariation) предполагаемой причины и следствия: всякий раз, когда изменяется одно, будет изменяться и другое.

Юм пришел к выводу, что причинность нельзя продемонстрировать эмпирически и что она скорее выводится из наблюдаемых событий.

Иллюзорная причинность относится к ситуации, в которой выведенная связь между специфической причиной (А) и следствием (Б) в действительности является результатом действия третьего, неустановленного фактора (В), который является причиной как А, так и Б. Для того чтобы убедиться, что между А и Б действительно существуют причинно-следственные отношения, надлежит установить и включить в этот анализ другие причинные факторы, такие как В. Если между А и Б действительно имеют место причинно-следственные отношения, то ковариация между А и Б будет сохраняться, контролируя примешивающиеся эффекты причинно релевантных переменных, таких как В. Эти четыре необходимых для умозаключения о причинности условия лежат в основе каузального мышления в науках о поведении. Отсюда утверждение «А служит причиной Б» в действительности означает, что (как было эмпирически установлено) А и Б обнаруживают ковариацию в надлежащей временной последовательности и что имеются серьезные теоретические6 и методологические основания полагать, что Б является следствием А.

Каузальное мышление в науках о поведении отличается от того, что можно назвать более общим взглядом на понимание каузальности. Обычно каузальность понимается как комплекс необходимых и достаточных условий появления причинных событий, по аналогии с действием бильярдного шара, ударяющего другой шар. Выше упоминавшиеся работы Юма и Милля отражают именно такую интеллектуальную позицию.

Впоследствии критерии для вывода о причинности были заменены более компромиссным и частным взглядом на причинную связь. События рассматриваются вероятностно, и «причины» этих событий считаются достаточными (но необязательно одновременно необходимыми и достаточными) для возникновения определенного следствия. Теоретически каузальное мышление ограничивается лишь квалификацией и воображением исследователя; однако когда оно используется при планировании исследования и изложении его результатов, на причинный анализ накладываются определенные ограничения, два из которых рассмотрены ниже:

  1. Во-первых, факторы, идентифицируемые как «причины», не представляют собой конечных, абсолютных или первичных причин в любом эпистемологическом смысле. Поэтому проникновение в причины человеческого поведения представляет собой лишь поисковый и никогда не завершающийся процесс исследования. Внутри любой области научного изыскания поиск причин ограничивается множеством обстоятельств; однако сравнительно сложный, недетерминированный и динамический характер человеческого поведения , как оно сегодня понимается, представляет собой дополнительный вызов поведенческим наукам.
  2. Во-вторых, несмотря на то, что предполагаемые причинно-следственные отношения, выводимые в рамках такого каузального мышления, никогда не могут быть доказаны эмпирически, оно все же требует эксплицитной исследовательской концепции и, в частности, диктует, чтобы следствия из каждого используемого теоретического аргумента формулировались как можно точнее. При соблюдении требований к эксплицитности (определенности) такое каузальное мышление представляет собой мощный инструмент анализа человеческого поведения. Более того, оно влечет за собой попытки, опираясь на аппарат формальной логики, заполнить пробел между разработкой теории, с одной стороны, и усовершенствованием методологии исследований — с другой.

Косвенный характер выводов о причинных связях составляет главную заботу представителей поведенческих наук и привел к некоторой путанице в данной области касательно смысла, вкладываемого в понятие каузальности, и спорам по поводу того, играет ли это понятие необходимую и продуктивную роль в науке. Возникли также споры о том, следует ли ограничивать область каузального мышления только экспериментальными и квазиэкспериментальными исследованиями, в которых, как это принято считать, можно многократно «манипулировать» изучаемыми переменными. Утверждается, что более четкое понимание скрытой каузальной динамики может быть реализовано лишь в случае, когда исследовательский план допускает манипуляцию переменными. Однако вопреки распространенным представлениям или ожиданиям реальная степень манипуляции, обеспечиваемая экспериментальными планами, может оказываться существенно ниже. Более того, несмотря на то что экспериментальные планы действительно позволяют оперировать более простым набором априорных допущений, обнаружилось, что принципиальные особенности каузального анализа, опирающегося на экспериментальные планы, с одной стороны, и на неэкспериментальные или обсервационные планы — с другой, оказываются идентичными.

Точная роль каузального мышления в поведенческих исследований остается предметом дискуссий; однако до тех пор, пока изучение человеческого поведения, по меньшей мере имплицитно (невыраженное явно), продолжает направляться вопросом о причинной обусловленности, каузальное мышление и каузальные модели обеспечивают достаточно четкую и строгую концептуальную основу для научных изысканий.


1 Каузальность (лат. causalis — причинный, causa — причина) или причинность — понятие, использовавшееся в философии традиционного типа для обозначения необходимой генетической связи явлений, из которых одно (причина) обусловливает другое (следствие).

В таком контексте каузальность трактовался как одна из форм всеобщей связи явлений, как внутренняя связь между тем, что уже есть, и тем, что им порождается, что еще только становится. Предполагалось, что этим каузальность отличается от других форм связи, которые характеризуются корреляцией одного явления другому. Внутренняя связь рассматривалась как сущность каузальности, она понималась как присущее самим вещам внутреннее отношение. Каузальность полагалась всеобщей, т.к., согласно естественно-научным воззрениям того времени, нет явлений, которые не имели бы своих причин, как нет явлений, которые не имели бы (не порождали бы) тех или иных следствий. Связь причины и следствия считалась необходимой: если есть причина и налицо соответствующие условия, то неизбежно возникает следствие. В последующем (особенно в ХХ в.) принцип каузальности подвергся кардинальному переосмыслению.

Кассовый Разрыв Как Форма Проявления Экономической Институциональной Ловушки

Author

Abstract

Представлено концептуальное изучение проблемы экономических институциональных ловушек с целью концептуализации кассового разрыва как формы экономической институциональной ловушки. Интерес к изучению данного явления в экономике страны возник относительно недавно, при этом датировать возникновение теории институциональных ловушек как самостоятельного научного направления можно 1999 г. , когда вышла статья В.М. Полтеровича «Институциональные ловушки и экономические реформы». Методологической основой исследования послужили статьи и монографии отечественных ученых-экономистов в области институциональной экономики. В ходе исследования было выяснено, что институциональная ловушка это устойчивый институт, характеризуемый высокой неэффективностью. Глобальной проблемой институциональных ловушек является тот факт, что избежать их достаточно сложно. Представлена классификация факторов появления кассовых разрывов. Построена каузальная связь «кассовый разрыв институциональная ловушка». Рассмотрены способы предотвращения кассовых разрывов. Проанализированы ошибки, которые допускают управляющие при решении проблемы кассового разрыва. Приведена методика оценки величины и сроков наступления кассовых разрывов. В заключение предложено прогнозирование величины и сроков наступления кассовых разрывов. Обоснована необходимость ситуационного подхода при выборе способа решения проблемы кассового разрыва.

Suggested Citation

  • Соколов Николай Юрьевич, 2016. «Кассовый Разрыв Как Форма Проявления Экономической Институциональной Ловушки,» Вестник Омского университета. Серия «Экономика», CyberLeninka;Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Омский государственный университет им. Ф.М. Достоевского», issue 1, pages 82-87.
  • Handle: RePEc:scn:025682:16673067

    Download full text from publisher

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item’s handle: RePEc:scn:025682:16673067. See general information about how to correct material in RePEc.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: (CyberLeninka). General contact details of provider: http://cyberleninka.ru/ .

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the «citations» tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    Каузальный механизм vs нагромождение фактов? Критерии оценки причинно-следственных связей в case studies

    Статья посвящена методологическим аспектам использования популярной в современной политической науке техники process tracing , которая получила развитие на стыке позитивистской и интерпретативной исследовательских традиций. Авторы дают краткий обзор роли метода process tracing в дисциплине, подробно останавливаются на процедуре и особенностях его применения в эмпирическом исследовании, встраивают его в контекст иных исследовательских техник, а также уделяют внимание преимуществам и возможным недостаткам, которые необходимо учитывать при его использовании. Process tracing обычно применяется в рамках стратегии кейс-стади для поиска причинно-следственного механизма, связанного с определенным политическим исходом. Достоинства рассматриваемого в статье метода: 1) относительно простая возможность проверки результатов, получаемых с его помощью; 2) строгость аналитической процедуры, опирающейся на байесовскую логику и связанные с ней эмпирические тесты; 3) сочетаемость метода с систематическим использованием глубинного знания об изучаемом случае; 4) совместимость process tracing с количественным стилем исследования в качестве вспомогательного метода. Process tracing дает мощный инструмент против создания атеоретичных нарративов по результатам анализа отдельных кейсов. К важным ограничениям метода можно отнести то, что в результате его применения получаемые объяснения могут оказаться довольно громоздкими и не слишком поддающимися генерализации, а также что тщательное применение метода требует большого количества информации и, соответственно, значительных временн ы х затрат по ее сбору. Для демонстрации эвристических возможностей process tracing в статье рассмотрено исследование А. Ахмед, посвященное причинам электоральных реформ в Европе во второй половине XIX в. Показано, как с опорой на process tracing Ахмед опровергла влиятельную теорию Роккана-Бойша и доказала состоятельность своей модели объяснения логики электоральных реформ в Европе в период распространения всеобщего избирательного права.

    Седашов Е.А. Методы каузального анализа в современной политической науке = Methods of causal inference in contemporary political science

    Рубрика: Состояние дисциплины

    Аннотация

    В настоящей статье описываются методы каузального анализа, наиболее популярные в современной политической науке. Мы не фокусируемся на технических деталях, стоящих за каждым методом, а описываем основные идеи с целью сделать их более доступными для широкой аудитории исследователей. Мы также описываем алгоритм исследовательского дизайна для каждого метода. Во-первых, мы анализируем общую мотивацию каузального анализа. Мы обсуждаем, как проблема каузальности возникает в тестировании гипотез и показываем эту проблему на примере взаимосвязи демократии и экономического развития. Во-вторых, мы иллюстрируем общую проблему каузальности в рамках каузальной модели Рубина (КМР). Мы представляем все основные понятия данной модели и затем демонстрируем, как КМР формулирует общую проблему каузальности. В-третьих, мы описываем наиболее часто используемые методы каузального анализа: рандомизированные эксперименты, метод разрывной регрессии, метод difference-in-difference и инструментальные переменные. Для каждого метода мы даем читателю общее описание, а также шаги исследовательского дизайна. Мы также приводим примеры известных исследований, в которых применяется тот или иной метод, и кратко обсуждаем достоинства и недостатки каждого метода. Читатель, вооруженный этим знанием, сможет найти метод, наиболее подходящий к его исследовательской проблеме. В заключение мы обсуждаем, как идеи каузального анализа могут применяться в качественных исследованиях, в частности в кейс-стади, и делаем вывод о важности этих идей как для количественных, так и для качественных политических исследований.

    Abstract

    This paper serves as an exposition of the causal inference methods that are most popular in political science. Rather than focusing on technical details we present a brief summary of main ideas behind each method with the goal of making them accessible to a broad audience of researchers. We also provide a research design algorithm for each method. First, we focus on a general motivation behind causal inference methods. We discuss how the problem of causality arises in hypothesis testing and describe the relationship between democracy and economic development as a case in point. Second, we give an exposition of a general causality problem within the framework of Rubin Causal Model (RCM). We provide all basic definitions and then demonstrate how the problem of causal inference arise within RCM. Third, we describe the most frequently used methods of causal inference such as randomized experiments, regression discontinuity design, difference-in-difference design, and instrumental variables. For each method we give a reader a general description as well as steps of a research design. We also briefly discuss advantages and disadvantages of each method. Armed with this knowledge, a reader can use it to find the method that is the most appropriate for a research problem at hand. We conclude by arguing that the ideas of causal inference are useful for both quantitative and qualitative research.

    Ключевые слова

    каузальный анализ; каузальная модель Рубина; рандомизированный эксперимент; регрессионный разрыв; инструментальные переменные; матчинг.

    Keywords

    causal inference; Rubin Causal Model; randomized experiment; regression discontinuity design; matching; instrumental variables

    Причинно-следственные связи — Как разрабатываются научные объяснения? — OCR 21C — Редакция GCSE по биологии (отдельные науки) — OCR 21st Century

    Например, с увеличением продаж мороженого увеличивается и продажа мяса для барбекю. Однако покупка мороженого не побуждает людей покупать мясо для барбекю. На это влияют температура и погода.

    Чтобы показать причинно-следственную связь, ученые должны найти доказательства, которые научно объясняют эту связь.

    Если нет научного объяснения, есть только корреляция. Невозможно показать, что фактор является причиной результата.

    Вопрос

    Существует корреляция между уровнями углекислого газа и средними глобальными температурами. Какое научное объяснение может предоставить доказательства причинной связи между этими факторами?

    Показать ответ

    Парниковый эффект объясняет, как повышение уровня углекислого газа в атмосфере приводит к повышению температуры на Земле.Это свидетельство причинно-следственной связи.

    Корреляция и риск

    Иногда изменение фактора приводит к результату, но не во всех случаях. Ученые говорят, что изменение фактора увеличивает риск исхода. Это очень часто бывает при обсуждении причин плохого состояния здоровья.

    Например, когда уровень диоксида азота остается высоким в течение нескольких дней, у большего числа людей возникают приступы астмы. Однако не у всех случается приступ астмы. Этот тип корреляции описывает, как фактор связан с увеличением риска определенного исхода.

    Затем ученые пытаются найти причинно-следственную связь, чтобы объяснить эту связь. Если причинно-следственная связь неизвестна, это остается корреляцией. Невозможно научно доказать, что фактор является причиной результата.

    Вопрос

    Данные показывают, что дети, живущие вблизи основных дорог, чаще страдают астмой.

    Почему это обнаружение корреляции, а не причинной связи?

    Показать ответ
    Эти данные показывают, что проживание рядом с главной дорогой связано с увеличением риска заболевания астмой у ребенка.Это своего рода корреляция. Проживание рядом с главной дорогой не вызывает напрямую астму, поэтому между ними нет причинно-следственной связи.

    Вопрос

    Какие исследования могли бы провести ученые, чтобы попытаться найти причинно-следственную связь между жизнью вблизи главной дороги и астмой?

    Открыть ответ

    Ученые могли исследовать влияние загрязнения воздуха на дыхательную систему детей.

    причинно-следственная связь в предложении

    Эти примеры взяты из корпусов и из источников в Интернете.Любые мнения в примерах не отражают мнение редакторов Cambridge Dictionary, Cambridge University Press или его лицензиаров.

    В этом нет ничего удивительного, учитывая проблемы, связанные с установлением связи причинно-следственных связей, , , между аутентичностью и мотивацией.

    Действительно, исследование показало, что существует причинно-следственная связь .

    Существует ли причинно-следственная связь от фонологической осведомленности к успеху в обучении чтению?

    Их теоретическая модель описывает причинно-следственных связей, , , , между различными когнитивными и социальными процессами и результирующим поведением.

    Хорошая успеваемость пациентов в задачах сопоставления слов и изображений даже в категории «ослабленные» может служить доказательством гипотезы причинной связи связи .

    Любая причинно-следственная связь между демократией и ростом будет иметь огромные последствия.

    Во-первых, они могут скрыть и замаскировать теоретически важную причинно-следственную связь между семейным неблагополучием и антиобщественным поведением, которое справедливо только для некоторой группы детей.

    Он не видит необходимости иллюстрировать действительную причинно-следственную связь между военным правлением и реакцией ученых.

    Мы представляем этот вид причинной связи , записывая историю потенциальной энергии каждой пружины.

    Хотя эти статистические результаты достаточно надежны, можно усомниться в том, в какой степени они подразумевают причинно-следственную связь , , , между религиозностью и социальным страхованием.

    Мы представляем этот вид отсроченной причинной связи , записывая историю того, как каждое тело прибыло в свое текущее местоположение.

    Природа причинно-следственной связи между ожирением и диабетом 2 типа до конца не выяснена.

    Он отвергает гипотезу причинно-следственной связи между социально-экономическим статусом и психическим здоровьем, но устанавливает взаимосвязь между смертностью и несчастными случаями.

    В некоторых случаях манипуляции с нейробиологическими факторами вызывают различия в когнитивном поведении, и можно провести причинно-следственную связь , , .

    Как и другие выявленные факторы, эту связь нелегко игнорировать или убедительно указывать на возможную причинную связь .

    Индивидуальные ожидания и предпочтения необходимо добавить более явно к причинно-следственной связи связи .

    Но на практике доказать неисправность и причинно звена бывает сложно.

    Эти меры предоставят четкое свидетельство причинно-следственной связи между воспитанием детей и девиантной принадлежностью к сверстникам.

    Мы можем отстаивать причинно-следственных связей от одного к другому, за общий источник или за обширный диалог между ними.

    Многочисленные исследования продемонстрировали причинно-следственную связь между этим металингвистическим достижением и прогрессом в обучении чтению, по крайней мере, для алфавитных шрифтов.

    Эти примеры взяты из корпусов и из источников в Интернете. Любые мнения в примерах не отражают мнение редакторов Cambridge Dictionary, Cambridge University Press или его лицензиаров.

    Мониторинг причинно-следственных связей | Better Evaluation

    Процессы, приводящие к результатам, определяют причинно-следственные связи между результатами в логической модели или структуре результатов — другими словами, процессы между результатами.CLM фокусируется на том, как отдельные люди или организации используют один результат для достижения другого результата.

    Шаги в мониторинге причинно-следственных связей

    В CLM планировщики начинают с создания логической модели, помогающей задокументировать предсказуемые, согласованные элементы проекта. Затем они уточняют причинно-следственные связи, описывая процессы, которые преобразуют результаты в одной точке причинно-следственной цепочки в следующую. Планировщики часто менее уверены в этих процессах, дающих результат.Наконец, логическая модель CLM дополнена информацией о двух важных источниках неопределенности: контекстных факторах, которые могут повлиять на проект, и различных взглядах на проблему и ее решение.

    Процесс можно разбить на семь этапов: три — для разработки проекта, три — для мониторинга и последний этап, на котором данные мониторинга используются для изменения дизайна:

    1. Постройте логическую модель.
    2. Определите предположения о причинно-следственных связях.
    3. Дополните логическую модель различными точками зрения и контекстными факторами.
    4. Расставьте приоритеты в областях наблюдения.
    5. Сбор данных мониторинга.
    6. Интерпретация и использование данных мониторинга для адаптивного управления.
    7. Измените логическую модель.

    Ресурсы

    Блог : Итерационный дизайн и мониторинг для адаптивного управления: как может помочь мониторинг причинно-следственных связей

    В этом гостевом блоге Хизер Бритт, Ричард Хаммельбруннер и Джеки Грин обсуждают развитие подхода мониторинга причинно-следственных связей и способы его использования.

    Мониторинг причинно-следственной связи

    Этот краткий обзор дает обзор подхода мониторинга причинно-следственных связей (CLM) к итеративному проектированию и мониторингу. В нем описаны необходимые шаги и дан наглядный пример того, как этот подход может быть применен на практике.

    Эта страница является заглушкой (минимальная версия страницы). Вы можете помочь расширить его. Нажмите «Добавить контент» или «Связаться с нами», чтобы предложить дополнительные ресурсы, поделиться своим опытом использования этой опции или добровольно расширить описание.Если вы ищете дополнительную информацию об этом подходе, мы предлагаем вам взглянуть на Рекомендуемый ресурс.

    Список литературы

    Бритт Х., Хаммельбруннер Р. и Грин Дж. (2017) Мониторинг причинно-следственных связей . Источник: www.betterevaluation.org/resources/Causal_Link_Monitoring

    Точка зрения: биологические причинно-следственные связи в физиологических и эволюционных временных масштабах

    Благодарим вас за отправку вашей статьи «Биологические причинные связи в физиологических и эволюционных временных масштабах» на номер eLife для рассмотрения в качестве тематической статьи.Вашу статью рецензировали два рецензента, а ассоциированный редактор функций — Стюарт Кинг — и редактор функций — Питер Роджерс — наблюдали за оценкой.

    Ассоциированный редактор функций подготовил это сводное письмо с решением, чтобы помочь вам подготовить исправленную заявку.

    Резюме:

    Кармон и Пильпель представляют весьма необычное мнение, которое больше похоже на размышления ученого или даже на поток сознания, чем на исчерпывающий обзор темы.Однако, каким бы необычным ни был этот вклад, он все же делает заслуживающий внимания и наводящий на размышления момент: что эволюционные объяснения биологической причинности часто упускаются из виду исследователями, сосредотачивающимися на быстродействующих физиологических объяснениях.

    Пять подразделов, выбранных Кармоном и Пильпелем, также разнообразны: некоторые из них охватывают проторенную почву (но, тем не менее, их стоит повторить), а другие кажутся почти полностью новыми. Например, подраздел о делении стволовых клеток и риске рака кажется в основном новой идеей, которая не обсуждалась биологами-эволюционистами так долго, как использование кодонов и дупликация генов; таким образом, он обеспечивает хороший контраст в статье.

    Вместе это интересно читать, но не хватает знаний и связи с предшествующей литературой. В доработке необходимо исправить следующие проблемы.

    1) Связь с предшествующей литературой

    1A) Более пятидесяти лет назад Эрнст Майр писал о природе причинной связи в биологии и проводил различие между непосредственными (физиология) и конечными причинами (эволюция). С тех пор другие отмечали, что это строгое различие проблематично, если не сказать больше, и что взаимная причинность теперь может оказаться полезной для многих конкретных биологических проблем (Laland et al.2011; DOI: 10.1126 / science.1210879). Поскольку в вашей статье делается попытка обсудить четко определенные сегменты этой проблемы, вам следует поместить свои аргументы и предположения в надлежащий исторический контекст.

    1B) Некоторые другие важные цитаты отсутствуют в определенных подразделах. В примере с дупликацией генов ссылка на Оно (например, С. Оно, Evolution by Gene Duplication, Springer 1970) является важной, но отсутствует, а ссылка на работу Линча по дупликации генов и эволюции генома (например, S.грамм. M. Lynch, The Origins of Genome Architecture, Sinauer 2007) также следует добавить. В примере с микробиомом была бы полезна ссылка на обширную литературу по эволюции по «конструированию ниши».

    2) Учет принципов решения проблем

    В конце статьи вы спрашиваете: «Почему рассуждения многих биологов, по-видимому, более склонны к тому, чтобы предпочесть эффект, действующий на краткосрочное объяснение физиологической шкалы времени, а не процессам, для проявления которых требуются миллионы лет. сами себя?» Краткое обсуждение, которое следует ниже, можно было бы улучшить, если бы оно также рассматривало, как общие принципы решения проблем, такие как бритва Оккама, могут объяснить «предвзятость».

    Например, в подразделе дупликации генов — паттерн, который необходимо объяснить, состоит в том, что дублированные гены в геноме часто оказываются менее важными. Есть два взаимно не исключающих объяснения:

    i) Присутствие резервного гена смягчает эффект приспособляемости мутаций в другой копии. Ii) Распределение генов управляет дупликацией гена в эволюционной временной шкале.

    Обе гипотезы актуальны, но есть веская причина, по которой исследователям следует начать с сосредоточения внимания на первой гипотезе.Это связано с тем, что вторая гипотеза содержит дополнительное предположение (что необязательные гены с большей вероятностью будут подвергаться дупликации генов во время эволюции), которое нетривиально и имеет относительно мало эмпирической основы. Первая гипотеза не имеет такого скрытого предположения, и проверка ее прогнозов проста (например, путем сравнения пригодности одиночных и двойных нокаутов). Следовательно, только если предсказания этой первой гипотезы потерпят неудачу, большинство людей будет рассматривать более сложные модели, которые предполагают, что эволюция (т.е. повторяемость генов) различается в зависимости от класса генов. Если не принимать это во внимание, существует риск того, что текущая рукопись потенциально может побудить читателей игнорировать простые нулевые модели.

    3) Пример использования кодона

    Пример использования кодонов, пожалуй, лучшая иллюстрация общей мысли, высказанной в статье. Однако статья должна прояснить, что быстродействующий физиологический эффект обычно виден только в неестественном случае высокоэкспрессированного трансгена.Напротив, влияние использования кодонов на синтез эндогенных генов намного слабее, даже для наиболее сильно экспрессируемых эндогенных генов, поэтому геному потребовались эволюционные временные рамки, чтобы скорректировать использование кодонов (и сделал это только для высокоэффективных генов). экспрессия эндогенных генов).

    https://doi.org/10.7554/eLife.14424.001

    Causality Link объявляет о раунде финансирования

    Солт-Лейк-Сити, 20 апреля 2020 г. (ГЛОБАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ) — Causality Link , поставщик передовых инвестиционных технологий, основанный на искусственном интеллекте (ИИ), сегодня объявил о завершении раунда серии A на сумму 5 миллионов долларов, возглавляемого ГОРИЗОНТ s.а. , французский семейный офис. Жан-Батист Дузан , менеджер семейного офиса и бывший руководитель Renault-Nissan, присоединится к консультативному совету Causality Link.

    Уникальная исследовательская платформа Causality Link на базе искусственного интеллекта извлекает знания, содержащиеся в миллионах документов и других текстовых источниках, чтобы предоставить инвесторам и аналитикам уникальный взгляд на компании, отрасли и макроэкономические факторы. За счет агрегирования явно указанных причинно-следственных связей между рыночными индикаторами и ключевыми показателями эффективности (KPI) компании, платформа Causality Link предоставляет клиентам более значимые, долгосрочные, менее эмоциональные и более точные идеи и прогнозы.

    «Ценность платформы Causality Link для обнаружения промышленных и финансовых рисков и для глобального понимания сложности современных цепочек поставок поистине не имеет себе равных», — сказал Дузан. «Исходя из сложной и чрезвычайно взаимосвязанной парадигмы цепочки поставок автомобилестроения, я сразу осознал силу того, что делает Causality Link, и рад участвовать в этом предприятии».

    «Сейчас более чем когда-либо инвесторам и стратегическим лидерам нужен способ синтезировать глобальный взгляд на события и причинно-следственные связи, движущие рыночными движениями», — сказал Пьер Харен , генеральный директор Causality Link.«Это финансирование поможет нам ускорить наши международные операции, внедрять инновации с помощью новых технологий и увеличить количество продуктов и услуг, которые мы предоставляем нашим клиентам».

    Кен Никерсон , один из первых инвесторов в Causality Link и бывший технический директор торговой группы PDT Morgan Stanley, добавил: «Вотум доверия HORIZON является свидетельством продолжающегося развития Causality Link. Наша уникальная сеть причинно-следственных связей, построенная на основе анализа более 80 миллионов документов, дает нам непревзойденные возможности, поскольку мы автоматизируем вычисление сил, действующих на рынках по всему миру.”

    С общей целью повышения прозрачности финансовых рынков платформа Causality Link моделирует силы, действующие на рынках, используя методы машинного обучения (ML) и обработки естественного языка (NLP), чтобы объединить идеи и творческий потенциал экспертов в понимание причинно-следственных связей, действующих в финансовом мире. Это решение возглавляет новую волну инноваций в области искусственного интеллекта, в которой используются технологии для объединения человеческих знаний от тысяч авторов.

    О причинно-следственной связи

    Благодаря своей передовой исследовательской платформе, основанной на искусственном интеллекте, Causality Link помогает специалистам по инвестиционным исследованиям принимать более разумные решения, лучше понимая «причинные связи» между их объектами и различными рыночными индикаторами. Причинно-следственная связь была сформирована на основе представления о том, что для долгосрочного успеха в области искусственного интеллекта и машинного обучения требуется баланс взаимодействия человека и машины, который задействует самые сильные качества каждого из них. Платформа Causality Link объединяет явные экспертные знания о причинно-следственных связях, а не просто корреляции, с математическими возможностями прогнозной аналитики, позволяя профессионалам получить общее представление о финансовых рынках.Посетите www.causalitylink.com, чтобы узнать больше.

             Причинно-следственная связь 

    представляет основные обновления своего новаторского

    Солт-Лейк-Сити, 13 октября 2020 г. (GLOBE NEWSWIRE) — Causality Link , продвинутый поставщик финансовых информационных технологий, основанный на искусственном интеллекте, объявил о значительных обновлениях своей новаторской платформы Research Assistant. Обновления включают в себя увеличение количества поставщиков контента и загружаемых языков, создание индивидуальных индексов ESG и запуск дополнительных услуг, направленных на анализ внутренних документов клиентов.

    Помощник по исследованию Causality Link — это платформа на базе искусственного интеллекта, которая собирает миллионы документов во всем мире в режиме реального времени для выявления явных причинно-следственных утверждений, связанных с индикаторами и событиями, объединяя знания тысяч авторов в единую дедуктивную систему. . С недавним добавлением MT Newswires Life Briefs Pro Global Markets платформа обрабатывает и анализирует более 90 миллионов текстов. Фирма также добавила шесть новых языков, в общей сложности 24 языка, на которых работает платформа, чтобы обеспечить действительно всемирный взгляд на силы, которые, как считается, действуют на финансовых рынках.

    В отличие от статических индексов ESG, широко используемых сегодня инвесторами, Research Assistant является первым, кто использует обработку естественного языка (NLP) для создания специализированных индексов ESG в реальном времени. Эти индексы позволяют фирмам сосредоточиться на наиболее важных для них элементах, поскольку они стремятся оценить влияние факторов ESG. Технология определяет фактор благоприятности различных концепций посредством интерпретации утверждений, сделанных в миллионах документов, раскрывая коллективную точку зрения на эти факторы ESG и их причинное взаимодействие с обычными бизнес-факторами.

    Запатентованная технология внутреннего анализа с новым помощником по исследованиям позволяет фирмам анализировать собственную документацию, включая внутреннюю электронную почту. Предприятия используют Research Assistant для сбора аналитических данных, надежно оценивая внутреннюю информацию и сравнивая ее с общедоступной, что позволяет им сравнивать данные, созданные внутри компании, с данными, полученными из глобальных источников.

    «Мы гордимся упорной работой нашей команды по внедрению этих новых функций для наших клиентов.Сегодня, как никогда, компаниям и аналитикам нужна глобальная точка зрения в реальном времени, предоставляемая нашим ассистентом по исследованиям », — прокомментировал Пьер Харен , соучредитель и генеральный директор Causality Link. «Настраиваемые индексы ESG и возможности внутреннего анализа дают организациям гибкость для анализа, измерения и разработки индивидуальных стратегий, что делает помощника по исследованиям лучшим членом команды».

    Поставляемый как программное обеспечение как услуга (SaaS), данные как услуга (DaaS) или через панели мониторинга причинно-следственных связей, Research Assistant предоставляет ключевые показатели эффективности (KPI), события, тенденции и причинно-следственные связи, описывающие рыночные силы, действующие с течением времени на товар, акции, портфель, сектор или отрасль.Предложение SaaS — это веб-платформа в реальном времени, а механизм DaaS — это ежечасный альтернативный поток данных извлеченных метаданных, размещенных в облаке Amazon Web Service (AWS), и к нему можно получить доступ через прямые запросы Athena или с помощью Jupyter. записные книжки.

    Causality Link недавно был отмечен включением в программу Microsoft для стартапов, глобальную инициативу, направленную на помощь стартапам B2B в масштабировании своих компаний путем предоставления доступа к мощным технологиям и поддержке продаж через глобальную партнерскую экосистему Microsoft.

    О причинно-следственной связи

    Благодаря своей передовой исследовательской платформе, основанной на искусственном интеллекте, Causality Link помогает специалистам по инвестиционным исследованиям принимать более разумные решения, лучше понимая «причинные связи» между их объектами и различными рыночными индикаторами. Причинно-следственная связь была сформирована на основе представления о том, что для долгосрочного успеха в области искусственного интеллекта и машинного обучения требуется баланс взаимодействия человека и машины, который задействует самые сильные качества каждого из них. Платформа Causality Link объединяет явные экспертные знания о причинно-следственных связях, а не просто корреляции, с математическими возможностями прогнозной аналитики, позволяя профессионалам получить общее представление о финансовых рынках.Посетите www.causalitylink.com, чтобы узнать больше.

    • team-pic_pierre-haren-min
     

    Причинная связь между ошибками предсказания, дофаминовыми нейронами и обучением

  • 1

    Rescorla, R.A. И Вагнер, А. Теория Павловского кондиционирования: вариации эффективности подкрепления и не подкрепления. in Classical Conditioning II: Current Research and Theory (eds. Black, A.H. & Prokasy, W.F.) 64–99 (Appleton Century Crofts, New York, 1972).

  • 2

    Глимчер, П.В. Понимание дофамина и обучения с подкреплением: гипотеза ошибки предсказания дофаминового вознаграждения. Proc. Natl. Акад. Sci. США 108 (приложение 3): 15647–15654 (2011).

    CAS Статья Google Scholar

  • 3

    Montague, P.R., Dayan, P. & Sejnowski, T.J. Фреймворк для мезэнцефальных дофаминовых систем, основанный на прогнозирующем обучении Хебба. J. Neurosci. 16 , 1936–1947 (1996).

    CAS Статья Google Scholar

  • 4

    Шульц В., Даян П. и Монтегю П.Р. Нейронный субстрат предсказания и вознаграждения. Наука 275 , 1593–1599 (1997).

    CAS Статья Google Scholar

  • 5

    Шульц, В. и Дикинсон, А. Нейронное кодирование ошибок прогнозирования. Annu.Rev. Neurosci. 23 , 473–500 (2000).

    CAS Статья Google Scholar

  • 6

    Саттон, Р.С. И Барто А.Г. К современной теории адаптивных сетей: ожидание и предсказание. Psychol. Ред. , , 88, , 135–170 (1981).

    CAS Статья Google Scholar

  • 7

    Шульц, В., Апичелла, П. и Юнгберг, Т.Ответы дофаминовых нейронов обезьяны на поощрительные и условные стимулы во время последовательных этапов обучения задаче отложенного ответа. J. Neurosci. 13 , 900–913 (1993).

    CAS Статья Google Scholar

  • 8

    Коэн, Дж. Я., Хеслер, С., Вонг, Л., Лоуэлл, Б. Б. и Учида, Н. Типовые сигналы нейронов для вознаграждения и наказания в вентральной области покрышки. Nature 482 , 85–88 (2012).

    CAS Статья Google Scholar

  • 9

    Roesch, M.R., Calu, D.J. & Schoenbaum, G. Дофаминовые нейроны кодируют лучший вариант у крыс, выбирающих между вознаграждением с различной задержкой или размером. Nat. Neurosci. 10 , 1615–1624 (2007).

    CAS Статья Google Scholar

  • 10

    Холлерман, Дж. Р. и Шульц, В. Дофаминовые нейроны сообщают об ошибке во временном предсказании вознаграждения во время обучения. Nat. Neurosci. 1 , 304–309 (1998).

    CAS Статья Google Scholar

  • 11

    Mirenowicz, J. & Schultz, W. Важность непредсказуемости для реакции вознаграждения в дофаминовых нейронах приматов. J. Neurophysiol. 72 , 1024–1027 (1994).

    CAS Статья Google Scholar

  • 12

    Дэй, Дж. Дж., Ройтман, М.Ф., Вайтман Р. И Карелли Р. Ассоциативное обучение опосредует динамические сдвиги в передаче сигналов дофамина в прилежащем ядре. Nat. Neurosci. 10 , 1020–1028 (2007).

    CAS Статья Google Scholar

  • 13

    Такахаши Ю.К. и другие. Орбитофронтальная кора и вентральная тегментальная область необходимы для извлечения уроков из неожиданных результатов. Нейрон 62 , 269–280 (2009).

    CAS Статья Google Scholar

  • 14

    Иорданова, М.Д., Вестбрук Р.Ф. И Killcross, A.S. Активность дофамина в прилежащем ядре модулирует блокировку в условном рефлексе страха. Eur. J. Neurosci. 24 , 3265–3270 (2006).

    Артикул Google Scholar

  • 15

    O’Tuathaigh, C.M. и другие. Эффект амфетамина на Камин блокирует и затмевает. Behav. Pharmacol. 14 , 315–322 (2003).

    CAS Статья Google Scholar

  • 16

    Паркер, Дж.G. et al. Отсутствие NMDA-рецепторов в дофаминовых нейронах ослабляет высвобождение дофамина, но не обусловливает его во время Павловского кондиционирования. Proc. Natl. Акад. Sci. США 107 , 13491–13496 (2010).

    CAS Статья Google Scholar

  • 17

    Цвайфель, Л.С. и другие. Нарушение NMDAR-зависимой импульсной активации дофаминовыми нейронами обеспечивает выборочную оценку фазового дофамин-зависимого поведения. Proc.Natl. Акад. Sci. США 106 , 7281–7288 (2009).

    CAS Статья Google Scholar

  • 18

    Adamantidis, A.R. и другие. Оптогенетическое исследование дофаминергической модуляции множественных фаз поведения, связанного с поиском вознаграждения. J. Neurosci. 31 , 10829–10835 (2011).

    CAS Статья Google Scholar

  • 19

    Домингос, А.I. et al. Лептин регулирует ценность питательных веществ. Nat. Neurosci. 14 , 1562–1568 (2011).

    CAS Статья Google Scholar

  • 20

    Tsai, H.C. и другие. Фазовой активации дофаминергических нейронов достаточно для формирования поведенческой обусловленности. Наука 324 , 1080–1084 (2009).

    CAS Статья Google Scholar

  • 21

    Виттен, И.B. et al. Линии крыс, управляющих рекомбиназой: инструменты, методы и оптогенетическое применение для опосредованного допамином подкрепления. Нейрон 72 , 721–733 (2011).

    CAS Статья Google Scholar

  • 22

    Boyden, E.S., Zhang, F., Bamberg, E., Nagel, G. & Deisseroth, K. Миллисекундная шкала времени, генетически направленный оптический контроль нервной активности. Nat. Neurosci. 8 , 1263–1268 (2005).

    CAS Статья Google Scholar

  • 23

    Zhang, F., Wang, L.P., Boyden, E.S. & Deisseroth, K. Channelrhodopsin-2 и оптический контроль возбудимых клеток. Nat. Методы 3 , 785–792 (2006).

    CAS Статья Google Scholar

  • 24

    Камин, Л.Дж. «Подобные вниманию» процессы в классическом кондиционировании. в симпозиуме Майами по прогнозированию поведения, 1967: отвращающая стимуляция (изд.Джонс, М.Р.) 9–31 (University of Miami Press, 1968).

  • 25

    Камин, Л.Дж. Селективная ассоциация и обусловливание. в «Фундаментальные проблемы ассоциативного обучения», (ред. Макинтош, штат Нью-Джерси и Хониг, Ф.В.К.) 42–64 (издательство Dalhousie University Press, 1969).

  • 26

    Камин, Л.Дж. Предсказуемость, удивление, внимание и обусловленность. in Punishment and Aversive Behavior (ред. Кэмпбелл, Б.А. и Черч, Р.М.) 279–296 (Appleton-Century-Crofts, New York, NY, 1969).

  • 27

    Голландия, P.C. Разблокирование в павловской системе кондиционирования аппетита. J. Exp. Psychol. Anim. Behav. Процесс. 10 , 476–497 (1984).

    CAS Статья Google Scholar

  • 28

    Ваэлти П., Дикинсон А. и Шульц В. Ответы на дофамин соответствуют основным предположениям формальной теории обучения. Nature 412 , 43–48 (2001).

    CAS Статья Google Scholar

  • 29

    Шульц В.Прогнозирующий сигнал вознаграждения дофаминовых нейронов. J. Neurophysiol. 80 , 1-27 (1998).

    CAS Статья Google Scholar

  • 30

    Берк, К.А., Франц, Т.М., Миллер, Д.Н. и Шенбаум, Г. Роль орбитофронтальной коры головного мозга в поисках счастья и более конкретных наград. Nature 454 , 340–344 (2008).

    CAS Статья Google Scholar

  • 31

    Дау Н.Д., Какаде, С. и Даян, П. Взаимодействие с противником между серотонином и дофамином. Neural Netw. 15 , 603–616 (2002).

    Артикул Google Scholar

  • 32

    Петерс, Дж., Каливас, П.В. И Куирк, Г.Дж. Цепи угасания страха и зависимости перекрываются в префронтальной коре. Учиться. Mem. 16 , 279–288 (2009).

    Артикул Google Scholar

  • 33

    Беккер, Дж.Б. Гендерные различия в дофаминергической функции полосатого тела и прилежащего ядра. Pharmacol. Биохим. Behav. 64 , 803–812 (1999).

    CAS Статья Google Scholar

  • 34

    Berridge, K.C. И Робинсон, Т. Какова роль дофамина в вознаграждении: гедонистическое воздействие, поощрение обучения или значимость стимулов? Brain Res. Ред. 28 , 309–369 (1998).

    CAS Статья Google Scholar

  • 35

    Вассум, К.М., Остлунд, С.Б., Баллейн, Б.В. & Maidment, N.T. Дифференциальная зависимость побудительной мотивации Павлова и процессов инструментального стимулирования обучения от передачи сигналов дофамина. Учиться. Mem. 18 , 475–483 (2011).

    CAS Статья Google Scholar

  • 36

    Beckstead, R.M., Domesick, V.B. & Nauta, W.J. Эфферентные связи черной субстанции и вентральной области покрышки у крысы. Brain Res. 175 , 191–217 (1979).

    CAS Статья Google Scholar

  • 37

    Филдс, Х.Л., Хьельмстад, Г.О., Марголис, Э. И Никола, С. Нейроны вентральной тегментальной области при обучении аппетитному поведению и положительному подкреплению. Annu. Rev. Neurosci. 30 , 289–316 (2007).

    CAS Статья Google Scholar

  • 38

    Суонсон, Л.W. Проекции вентральной области покрышки и прилегающих областей: исследование комбинированного флуоресцентного ретроградного индикатора и иммунофлуоресценции на крысе. Brain Res. Бык. 9 , 321–353 (1982).

    CAS Статья Google Scholar

  • 39

    Рейнольдс, Дж. & Wickens, J.R. Допамин-зависимая пластичность кортикостриатных синапсов. Neural Netw. 15 , 507–521 (2002).

    Артикул Google Scholar

  • 40

    Виккенс, Дж.Р., Хорвиц, Дж. К., Коста, Р. М. & Киллкросс, С. Дофаминергические механизмы в действиях и привычках. J. Neurosci. 27 , 8181–8183 (2007).

    CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

  • 41

    Gerfen, C.R. & Surmeier, D.J. Модуляция проекционных систем полосатого тела дофамином. Annu. Rev. Neurosci. 34 , 441–466 (2011).

    CAS Статья Google Scholar

  • 42

    Рейнольдс, Дж.Н., Хайленд, Б.И. И Викенс, Дж. Р. Клеточный механизм обучения, связанного с вознаграждением. Nature 413 , 67–70 (2001).

    CAS Статья Google Scholar

  • 43

    Тай, К.М. и другие. Метилфенидат способствует пластичности миндалевидного тела, вызванной обучением. Nat. Neurosci. 13 , 475–481 (2010).

    CAS Статья Google Scholar

  • 44

    Стубер Г.D. et al. Предупреждающие сигналы о вознаграждении усиливают возбуждающую синаптическую силу дофаминовых нейронов среднего мозга. Наука 321 , 1690–1692 (2008).

    CAS Статья Google Scholar

  • 45

    Коричневый, M.T. и другие. Перераспределение рецепторов AMPA под действием лекарств, имитируемое селективной стимуляцией дофаминовых нейронов. PLoS ONE 5 , e15870 (2010).

    CAS Статья Google Scholar

  • 46

    Сури Р.E. TD-модели прогностических реакций вознаграждения в дофаминовых нейронах. Neural Netw. 15 , 523–533 (2002).

    Артикул Google Scholar

  • 47

    Флагель, С. и другие. Избирательная роль дофамина в обучении стимулом-вознаграждением. Nature 469 , 53–57 (2011).

    CAS Статья Google Scholar

  • 48

    Карим Б.

  • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *