Storia e metodo delle scienze sociali

Storia e metodo delle scienze sociali - I modulo

Caratteristiche della conoscenza scientifica

Le seguenti tesi descrivono le caratteristiche che rendono scientifica la conoscenza:

• La scienza non si occupa dell'individuale (individuum), se prende in considerazione l'individuale lo fa in quanto appartenente ad una classe di oggetti. Ci si occupa del singolare in quanto assegnabile ad una classe di oggetti generale. Un nuovo fenomeno non viene studiato nel singolare ma si cerca sempre di assegnarlo ad una classe; nel caso non fosse possibile, si crea una nuova classe idealmente abitata da altre specie (classificazione). La classificazione è un processo cognitivo, prodotto di una comparazione. Comparo l'oggetto osservato con altre classi; se ci sono componenti di compatibilità (proprietà), utilizzo le classi già disponibili, altrimenti viene formata una nuova classe (insieme di casi simili), momentaneamente abitata da un singolo caso, ma comunque appartenente ad una classe. Viene accettata la singolarità ma non viene unicità, trattata come immagino di avere nel futuro nuovi oggetti da aggiungere alla classe.

• L'oggetto di studio di una scienza non è concepito in modo globale, totale (oggettivistico). Non viene analizzata la totalità dei suoi aspetti e caratteristiche. Vengono analizzate le caratteristiche rilevanti per il punto di vista (es: ciò che è interessante per un economista può non esserlo per uno psicologo; l'aggressività viene analizzata in maniera differente da psicologi diversi).

• La selezione delle proprietà si fonda su un criterio di rilevanza rispetto agli scopi dell'indagine e non su un criterio di essenzialità rispetto all'oggetto. La rilevanza è legata risoluzione di un tema che rinvia all'idea che la conoscenza scientifica è funzionale alla problemi. La ricerca scientifica parte da problemi (un perché al quale non si è in grado di dare una risposta), la produzione di conoscenza è appunto funzionale alla risposta di un problema che prima non trovava soluzione.

• Kuhn afferma che se nel paradigma nasce un rompicapo, il paradigma deve risolverlo (progresso scientifico); alcuni rompicapo resistono ai tentativi di soluzione (mutamento scientifico). Qui si creano le condizioni per la Rivoluzione Scientifica: il rompicapo cambia statuto, status, e quando i tentativi di soluzione falliscono, una parte della comunità (degli scienziati), solitamente i più giovani, si staccano dalla essa, togliendo gli “occhiali” attraverso i quali osservavano la realtà, cambiando occhiali, quindi il modo di osservare e comprendere la realtà. Il rompicapo diventa un’anomalia del paradigma e quindi creo le condizioni per cambiare prospettiva. Viene preso come esempio la Riv. Copernicana. Fino a che, tolgono gli occhiali. Il nuovo sostituisce il vecchio. La verità non ha bisogno di essere unica, ma è costruita all’interno di paradigmi (insieme di caratteristiche del metodo scientifico preso in considerazione, approcci scientifici) diversi. Le rivoluzioni scientifiche necessarie, sono alternanza di periodi di scienze normale e di scienze rivoluzionaria (posizione filosofica, non storica: non possiamo affermare il futuro). Il paragone puntuale tra due scienze non è possibile, poiché la rivoluzione è struggente, è una spaccatura; vi è un superamento della tradizione, un forte distacco, l’abbandono del vecchio modo di vedere il mondo che non può essere comparato con il vecchio. Sono due sistemi che non possono essere comparati. Coloro che parlano un nuovo linguaggio scientifico non vengono compresi dai vecchi, poiché parlano due lingue diverse. L’unico modo per comunicare è imparare la lingua nuova, fare uno switch-off, per comprendere entrambe le visioni. Così è garantita la comprensione (mai la comparazione), imparando a vedere il mondo in un altro modo e posso vedere il mondo come “anatra e coniglio”.

• Stabilire se le proprietà selezionate siano caratteristiche dell'oggetto o del soggetto della conoscenza è un falso problema. Es: Un leader politico sta facendo un discorso che definisco populista: se la caratteristica che io sto attribuendo (populista) è una caratteristica del oggetto (il discorso) o creata da me (che ascolto il discorso) è un falso problema. Se la caratteristica è intrinseca dell'oggetto o se sono congetture della mente è un falso problema, perché la scienza si basa su dati empirici. Fino a che non vi è una base empirica di dati e informazioni collegabili a quella proprietà, essa non esiste dal punto di vista scientifico. Se non esiste il dato scientifico, quella proprietà non esiste. Devono essere evidenti i dati e osservabili.

• Galileo si pose il problema di capire se alcune caratteristiche dei corpi potessero sussistere a prescindere dai sensi dell'osservatore. Togliendo i 5 sensi possono rimanere alcune proprietà indipendenti dalla sensibilità dell'osservatore, proprietà primarie (oggettive): massa, volume, peso. Queste sono caratteristiche intrinseche dell'oggetto e non dipendono dall'apparato sensoriale dell'osservatore. Altre proprietà sono secondarie, soggettive: spurie, epifenomeni e se non avessimo l'udito non sentiremmo il suono; il gusto anche. Esse sono riducibili alle primarie. La scienza deve basarsi sulle proprietà primarie. Le secondarie devono essere ridotte alle primarie, non lasciandone tracce.

• È fondamentale l'esplicitazione del processo mediante il quale avviene il passaggio formazione dei concetti di proprietà della (dimensione soggettivo-teorica) alla rilevazione di dati osservativi riconducibili ai concetti di partenza teoricamente rilevanti (dimensione oggettivo-empirica). Arrivare a dati osservabili riducibili a quei concetti. L'elemento essenziale è che il passaggio non sia un'incognita, ma che ne vengano esplicitati i passaggi e i dati osservativi. Oggettività e soggettività vanno di pari passo: oggettivo è il conteggio di 3 estintori, soggettivo è il collegamento che io faccio tra gli estintori e il concetto di sicurezza, ma entrambi sono validi se vi sono dei dati.

• Molte delle caratteristiche usate nella ricerca sono pensabili e sono osservabili in una forma quantitativamente variabile. Alla base di molte discipline scientifiche vi è la matematica. Ciò significa che una determinata caratteristica può variare nel tempo o nei soggetti, parlando in termini di maggiore, minore o uguale. Posso quindi stabilire delle comparazioni tra soggetti nel tempo e al fenomeno può corrispondere un numero, che ci consenta di misurare la quantità di ammontare del fenomeno in questione. Nelle scienze il cambiamento deve essere riportato in maniera quantitativa. Le proprietà su cui lavorano le scienze sociali sono più sfuggenti poiché non sono matematiche, non consentono di avere confronti puntuali su un determinato fattore, in quanto non si possiede un'unità di misura precisa. La quantificazione è una prerogativa della scienza, caratteristica dello stile del pensiero scientifico perché le caratteristiche che gli scienziati attribuiscono ai fenomeni sono nella maggior parte dei casi concetti quantificativi.

• Il patrimonio conoscitivo di una scienza è formato soprattutto da scienze che esprimono relazioni tra le caratteristiche attribuite degli oggetti. Queste conoscenze possono essere comunicate in due forme possibili: in forma di proposizioni teoriche e in forma di proposizioni empiriche. La differenza è basata sulla vicinanza e lontananza dei concetti al piano dell'osservazione: crisi economica è più lontano al piano d'osservazione del numero di disoccupati (più vicina). “Al crescere della frustrazione cresce l'aggressività” è una proposizione teorica in quanto l'aggressività non è osservabile direttamente, mentre il numero delle volte in cui un bambino ha urlato in un'ora lo è (proposizione empirica). Le operazioni empiriche sono più vicine alla realtà, che è un qualcosa di variabile; mentre quelle teoriche sono lontane dalla realtà e quindi più stabili. Abbiamo bisogno di entrambe.

• Le scienze lavorano su una logica di sussunzione, ovvero la riduzione del caso ad una classe più generale. La generalizzazione può essere stabilita a diversi gradi, livelli. Lo scopo è quello di avere classi di fenomeni legati fra di loro da proposizioni di tipo generale. (esempi di generalizzazione attraverso proposizioni generali: ogni volta che piove a Roma c'è traffico; prendendo le medicine guarisco; tutte le persone “sfigate” vanno in contro ad esperienze negative: vengono analizzati dei fenomeni, ma non vi è la possibilità di osservare la “sfiga” dal punto di vista empirico, non è direttamente osservabile.)

Generalizzazione, complessità quantitativa e qualitativa

La ricerca scientifica si pone domande di tipo “perché?” (why questions). Si tratta di domande che possono ricevere una risposta in tempi relativamente rapidi o risposte che richiedono lunghe indagini. Talvolta dopo anni, siamo ancora nella condizione di non ricevere risposte soddisfacenti (la medicina spesso non sa dare tutte le risposte). Questo argomento è stato messo a punto da un filosofo della scienza, Carl Gustav Hempel. Egli studia i modi di procedere delle varie discipline scientifiche e trova un modello comune. Tutti i scienziati delle varie discipline seguono uno stesso modello.

Secondo alcune leggi generali (L) e circostanze C1, C2, C3 (explanans) risulta regolarmente un elemento E (evento). Le C sono condizioni particolari che risultano regolarmente accompagnate all'evento E (quando si presentano le c, abbiamo anche le e). La risposta alla domanda del perché è accaduto l'evento consiste nel mettere insieme una serie di circostante antecedenti l'evento e una serie di proposizioni generali che affermano una relazione tra le circostanze e l'evento accaduto. Quindi la spiegazione scientifica dell'evento consiste in una serie di proposizioni generali in modo che gli enunciati dei due gruppi siano sostenuti da evidenza empirica, di modo che l'enunciato dell'evento possa essere indotto dal suddetto gruppo di enunciati.

La congiunzione delle C (proposizioni singolari) e delle L (proposizioni generali) consente di inferire l'evento E (explanandum). L'evento e è una conseguenza logica degli elementi che stanno sopra la linea, quindi degli explanans (C e L).

Esempio di Hempel: per spiegare il perché si è rotto il radiatore di un automobile (scatola d'acqua), egli spiega che l'automobile è stata tenuta fuori in una notte con temperatura sotto zero: l'acqua passa a uno stato solido, aumenta il volume, la pressione, non vi è il liquido antigelo; il radiatore si rompe a causa di tutti questi eventi. La generalizzazione sta nel fatto che il radiatore appartiene alla classe di radiatore; nel fatto che si parla di un passaggio di temperatura, quindi lo stesso fenomeno si verifica anche in altre situazioni (caldaia, bottiglia d'acqua, quindi contenitori chiusi ermeticamente contenenti liquidi). Il caso del radiatore è una caso particolare che rientra in una classe più grande.

L'explanans (C e L) implica l'explanandum (E): se è vero il primo, lo è anche il secondo. Se si verificano quelle condizioni e sono vere quelle leggi, il radiatore deve rompersi, quell'evento deve verificarsi. Le leggi sono ineccepibili (non sono soggette ad eccezioni), so in anticipo che un evento si verificherà se si verificano determinate leggi.

Le C sono infinite, tuttavia lo scienziato non è interessato alla pienezza reali (guarda tesi), ma facciamo una selezione di circostanze pertinenti alla nostra ricerca. Per esempio, il fatto che la macchina appartenga a me o a un altro soggetto, non è rilevante, in quanto quel fenomeno si sarebbe verificato lo stesso. Per questo motivo, non prendo in considerazione questa condizione. Le circostanze alla pari (presenti o assenti) non sono in grado di fare la differenza.

Le leggi statistiche sono verificate in un numero molto elevato di casi nei quali il risultato è un certo tipo di fenomeno. Le leggi universali sono invece ideali, poiché non sono verificabili in senso stretto, in quanto non è possibile verificare tutti i casi passati, presenti e futuri.

Perché si manifesta un fenomeno? Si uniscono le leggi e le circostanze rilevanti rispetto al fenomeno che vogliamo spiegare. Posso partire da un evento già accaduto e ricostruirne le circostante (partendo dalla E e arrivando alle C), passaggio da prima a dopo (previsione) da C a E, passaggio da dopo a prima (spiegazione) da E a C.

Il modello nomologico-deduttivo deve soddisfare due requisiti principali (della spiegazione):

• Il requisito della rilevanza esplicativa, nel quale viene affermato che nella spiegazione deve essere contenuta la spiegazione necessaria e sufficiente a sostegno della stessa. Quindi le asserzioni che costruiscono una spiegazione scientifica non contengono né più né meno che l'informazione necessaria a sostegno della spiegazione stessa.

• Il requisito della controllabilità empirica prescrive che le asserzioni che costituiscono una spiegazione scientifica debbano essere suscettibili di controllo empirico. Ci si aspetta che il dato venga prodotto e diffuso con la certezza che chiunque possa verificare empiricamente i dati del fenomeno. È necessario che il materiale empirico sia osservabile, al fine che chiunque svolga un determinato esperimento arrivi allo stesso risultato.

Il modello può essere considerato sterile in quanto non aggiunge nulla di nuovo a quello che già sappiamo, si applicano delle coscienze già disponibili a determinati fenomeni. Le leggi ci dicono già cose succede se si verificano determinate circostanze. Spiegazione autoevidenziante o circolarità, si ha quando nell'explanans e explanandum coincido (Ho l'influenza perché sono sfigato. Perché sono sfigato? Perché ho l'influenza. Perché ho l'influenza? Perché sono sfigato. Non vi è nulla di osservabile o di reale.)

Nel modello statistico [P(Y,X)=R] le previsioni sono incerte, appunto si chiama statistico-induttivo, presenta quindi un margine più o meno largo di incertezza (ambiguità epistemica, strutturale). Presenta anche una seconda ambiguità, detta che consiste nella produzione di due explanans uguali, che conferiscono un alto grado di probabilità, uno dei due al verificarsi dell'evento, l'altro al non verificarsi dell'evento (un medico ti dice che guarirai sicuramente, l'altro ti dice che non guarirai). In un prospettiva di sapere scientifico, questa cosa non è possibile. Bisogna sapere che nello stock di conoscenze non possono esistere due spiegazioni opposte dello stesso evento. Accade che uno dei due ha compreso pienamente il fenomeno, utilizzando le sue conoscenze, mentre l'altro sta utilizzando le conoscenze in maniera distorta, non ha verificato tutte le possibilità, per esempio il fatto che l'età può essere influente. Bisogna sempre accettarsi che non esista una classe più specifica all'interno della quale varia il fenomeno (malati di streptococco/malati di streptococco di 90 anni); se la probabilità cambia a seconda della classe di riferimento e non lo prendi in considerazione, cadi nell'ambiguità epistemica. Tuttavia, non posso escludere l'evoluzione della disciplina statistica verso un livello ND, ciò significa che se la probabilità è del 90% (massimo che posso toccare), il 10% è irriducibile, non ne posso venire a capo. Ma la ricerca va avanti, nei casi più fortunati può risolvere quel 10% e aumentare le probabilità che quell'evento si verifichi. In questo senso, ci si allontana dal modello statistico e ci avvicina a quello ND (che a sua volta poteva essere in origine più imperfetto).

Hempel ha dato un eccessivo rilievo alla domanda “perché?” e non alla domanda “che cosa?”. Prima del perché vi è la presa d'atto, la consapevolezza. La spiegazione scientifica parte a una domanda “che cosa?”; per rispondere a questa domanda, si inquadra il fenomeno all'interno di uno schema linguistico-concettuale, che non sono a discrezione della società, ma di un gruppo di specialisti/scienziati che hanno la capacità di percepire determinati fenomeni. Lo specialista riesce a comprendere, decodificare e classificare il fenomeno, un uomo qualunque no. Se non si studia per una determinata cosa, non se ne può comprendere il linguaggio e utilizzarlo in un determinato modo. Si deve imparare che il linguaggio scientifico non è il linguaggio comune, quindi le scienze sono formate da specialistici che usano teorie, guardano i fatti in un certo modo e hanno un linguaggio specifico.

Paradosso di Simpson (requisito della specificità razionale)

Una relazione osservata in generale in una classe più specifica cambia di segno o sparisce del tutto. Se è vero che i lavoratori adulti guadagnano di più dei giovani, ciò non è vero negli adulti con un titolo di studio molto basso (classe più specifica). Le C del modello dovrebbero precisare il contesto in cui si verificano le osservazioni per evitare errori di generalizzazione e garantire la specificità razionale. Bisogna considerare le peculiarità per non incorrere in fraintendimenti.