Problemi della transizione 1981

«Rivoluzione statistica»

debba annoverare di irrilevanti, senza riguardo alcuno al fatto che l ’ explanandum sia poco probabile. L ’ elemento di fonda mentale importanza, al suo interno, viene pertanto a essere la distribuzione di probabilità dei fattori rilevanti considerati, non la probabilità, più o meno alta, dell ’ evento da spiegare. «In vari settori della scienza — afferma Salmon — troviamo eventi che appaiono improbabili, e tuttavia, a nostro parere, non inspiegabili... Entro le scienze del comportamento, un particolare suicidio può anche risultare piuttosto improbabile, ma non sembra ragionevole sostenere che esso non è spiegabi le, se siamo in grado di conoscere tutti i fattori rilevanti ri spetto a esso» 18 . Fornendo la distribuzione probabilistica delle variabili rilevanti rispetto all ’ accadimento di un fenomeno, il modello in questione rende, su questa stessa base, possibile valutare il grado di attendibilità razionale relativo a un even to. In questi termini si ripropone, entro la teoria di Salmon, la tesi della simmetria fra spiegazione e previsione, già sostenuta da Hempel. Altro punto di contatto fra i modelli avanzati dai due autori è che entrambi sono di tipo nomologico, contem plando almeno una generalizzazione statistica entro i rispettivi explanans. Essi si differenziano, invece, riguardo alla forma logica, configurandosi come un argomento inferenziale, dota to di premesse {explanans) e conclusione {explanandum), quello di Hempel, e come un insieme non vuoto di enunciati probabilistici, rispondenti ad alcuni requisiti, quello di Sal mon. La teoria della spiegazione avanzata da quest ’ ultimo co stituisce il complemento della teoria probabilistica della cau salità, da lui sostenuta. Egli ritiene, infatti, che la spiegazione debba rivestire carattere causale: «fornire spiegazioni scientifi che significa mostrare come gli eventi e le regolarità si colloca no entro la rete causale del mondo» 19 . A questo proposito, Salmon distingue due livelli di spiegazione: un primo livello, nell ’ ambito del quale la ricorrenza di determinati eventi viene spiegata sulla base di relazioni di rilevanza statistica, e un se condo livello, entro il quale vengono introdotte considerazioni di carattere causale, allo scopo di spiegare le stesse relazioni di rilevanza statistica. Anche per quanto riguarda la teoria in questione, non intendiamo richiamare in dettaglio le caratteri stiche, e ci limiteremo, piuttosto, a porre l ’ accento sul fatto che per Salmon «la relazione causale non deve necessariamen te essere deterministica — essa può essere statistica» 20 . Entro questa visione, contrariamente a quanto abbiamo osservato a proposito della teoria di Hempel, la spiegazione statistica, lungi dal configurarsi come un ’ approssimazione a quella deduttiva, comprende quest ’ ultima in qualità di caso li mite. Siffatta visione si accompagna a un atteggiamento di apertura nei confronti deH ’ indeterminismo. Afferma, a questo proposito, l ’ autore: «a mio modo di vedere, il determinismo è la tesi che... l ’ accadimento di un evento ha probabilità zero o uno in presenza di un insieme completo di condizioni statisti

18 M.H. S almon e W.C. S almon , Alternative Models of Scientific Ex- planation, «American Anthropolo- gist», 81 (1979), p. 70. 19 W.C. S almon , A Third Dogma of Empiricism, cit., p. 162.

20 M.H. S almon e W.C. S almon , Alternative Models of Scientific Ex- planation, cit., p. 72.

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