"Stuff Happens: Understanding Causation in Policy and Strategy" presenta cuatro modelos de pensamiento para juzgar la causalidad, que son de gran valor de referencia. Simplemente traduje y edité.
La primera, perspectiva de regularidad-probabilidad (visión de regularidad y probabilidad)
En RPV (un acrónimo de Law-Probability Perspective), se consideran principalmente las relaciones causales consistentes con la experiencia. Por ejemplo, el fenómeno de la baja presión suele ocurrir antes de la lluvia, por lo que podemos inferir que la baja presión es la causa de la lluvia. Puramente formal, esta descripción de la causalidad identifica una forma de conectar dos hechos. El reconocimiento de patrones, especialmente el reconocimiento de relaciones altamente consistentes, es la base de la mayoría de nuestras actividades de aprendizaje.
Por supuesto, no todas las relaciones regulares son causales. Sin embargo, estas probables relaciones estadísticas son la base de muchas ideas sobre la causalidad. Con esta forma probabilística, RPV puede encontrar causas subyacentes suficientes en lugar de causas necesarias.
Debido a su alto valor como método de análisis causal, el RPV es útil para determinar indicadores y emitir juicios de pronóstico, implementar evaluaciones preliminares de proyectos y adivinar hipótesis sobre los mecanismos causales subyacentes. RPV es económico y rápido a medida que se reduce el costo de obtener datos y aumentar el poder de cómputo.
- Otra fortaleza de RPV, pero también una falla, es que aunque RPV no puede explicar muy bien las asociaciones de probabilidad que observamos, aún podemos usarlo para determinar indicadores descriptivos y predictivos. Las asociaciones entre muchas variables son engañosas, lo que significa que las fuertes asociaciones que observamos se deben a factores aleatorios, como que algunos fanáticos creerán que existe una relación entre la camiseta que usan y si su equipo gana o no.
- La segunda desventaja de RPV es que depende en gran medida de la experiencia: no tiene nada que ver con la previsión y es la más lenta de todas las herramientas de perspectiva causal para adaptarse a nuevas situaciones. La experiencia suele ser un excelente predictor de futuras observaciones, pero cuando no es predictivo, su aplicación puede ser profunda y desastrosamente engañosa. Por ejemplo, la crisis financiera que se produjo en Estados Unidos en 2008.
La segunda perspectiva de pensamiento contrafactual: Si no...
Al pensar contrafácticamente a través de esta lente, vemos las causas como eventos que "funcionan". En contraste, RPV identifica conexiones causales a través de la conexión normal entre causa y efecto, y el pensamiento contrafáctico se enfoca completamente en la conexión necesaria entre causa y efecto. Identificamos causas contrafactuales de tres maneras: experimentos físicos, análisis estadístico y experimentos mentales.
Los dos primeros se basan en la experiencia, mientras que el último es puramente inferencial. La experimentación, si se aplica de manera inteligente, puede proporcionar a los líderes información inmediata sobre suposiciones causales y un mecanismo para probar nuevas ideas sin involucrar a todo el bloque. Los líderes deben adoptar la experimentación como un elemento central del desarrollo y cambio estratégico. Cuando las condiciones experimentales no están disponibles, podemos usar herramientas estadísticas sofisticadas para interpretar datos observados no experimentales para explicar qué sucedería en la muestra si se realizara el experimento.
Por supuesto, el pensamiento contrafáctico tiene sus límites:
- Primero, el pensamiento contrafáctico es excelente para identificar las causas necesarias, pero esas causas necesarias no son las más críticas. La necesidad por sí sola no es suficiente para identificar las palancas clave en la formación de la estrategia. La proposición "Si no hay gente en el país X, entonces no habrá rebelión" es obviamente cierta, pero no nos sirve para pensar en contramedidas. "Alguien" es una condición necesaria pero no suficiente para la "rebelión".
- Segundo, la lista hecha por el pensamiento contrafáctico puede ser extraordinariamente larga.
- En tercer lugar, la reflexión es pensar en los temas que han planteado la “ocupación prioritaria”. Para probar que X es una causa necesaria de Y, debemos suponer que si se excluye X, no puede haber otra causa necesaria de Y. Por ejemplo, si hoy llego tarde al trabajo porque me detuvieron por exceso de velocidad, entonces "detenido" es un evento "trabajando". Pero supongamos que precisamente porque me detuvieron, evité un accidente que también me haría llegar tarde. Entonces, en este ejemplo, "estar detenido" toma la posición de "accidente de tránsito" primero. De acuerdo con esta lógica, una causa debe ocupar primero el lugar de otra causa. La pregunta, entonces, es, si descartamos una de las causas X, ¿no debe ocurrir Y?
En este contexto, es más efectivo utilizar el pensamiento contrafactual para juzgar la causa cuando el tiempo y el espacio son cercanos.
En tercer lugar, la perspectiva fisicalista.
El fisicalismo se enfoca en conectar las causas directamente con los efectos dentro de un proceso y encontrar formas de comprender los mecanismos que los conectan. Esta perspectiva nos ayuda a identificar puntos en los que podemos sabotear un proceso. Por ejemplo, si ocurre un evento de IED en un lugar determinado, el fisicalismo se centra principalmente en el proceso de fabricación, el lugar de colocación y el método de activación, etc. Esta perspectiva enfoca el desarrollo de la estrategia en los elementos que componen el sistema que dificultan o contribuyen a su éxito.
Bajo esta observación, el mecanismo causal profundo se puede encontrar a través del método de análisis de reducción. Cuando descomponemos un sistema en pequeñas colecciones de actores, subsistemas y sus interconexiones, adoptamos una perspectiva fisicalista.
Sin embargo, la perspectiva fisicalista también tiene limitaciones obvias:
- En primer lugar, la relación causal que muestra la perspectiva del fisicalismo es extremadamente fácil de caer en el atolladero de la "ley de las consecuencias inesperadas". El fisicalismo sostiene que las acciones que intervienen en la causa y el efecto deben estar muy cerca en tiempo y espacio de la causa, y alienta a estrechar el enfoque. Este enfoque puede llevar a ignorar los efectos secundarios de las intervenciones que ocurren en otras partes del sistema. El fisicalismo carece de una visión holística similar a la Gestalt y no es muy útil para buscar posibles efectos secundarios. Al mismo tiempo, reducir un sistema a un conjunto de interacciones causales puede oscurecer características de nivel superior del sistema. Es lo que solemos decir: "Una hoja tapa los ojos, pero el bosque no se ve".
- En segundo lugar, la perspectiva fisicalista enfatiza intervenciones poderosas e inmediatas que pueden desviar nuestra atención y recursos de los medios complementarios existentes. Por ejemplo, hablamos demasiado sobre el uso de la tecnología para resolver problemas sociales.
- Tercero, la perspectiva fisicalista no puede analizar los problemas que surgen de la ausencia de algo. Algunas cosas suceden no por lo que hay, sino por lo que falta. Por ejemplo, los médicos pensaron inicialmente que el escorbuto, que ocurrió en los marineros en el siglo XVIII, era una intoxicación alimentaria o picaduras de mosquitos, pero en realidad era una falta de vitamina C.
Finalmente, la perspectiva fisicalista no logra discernir las relaciones causales que surgen de los fenómenos emergentes en el sistema. Comportamientos en macro-sistemas, tales como pánicos financieros o manifestaciones masivas, no pueden ser explicados efectivamente por métodos reduccionistas.
La perspectiva fisicalista es muy importante, simplifica los sistemas complejos y cambiantes en una serie de componentes y las interconexiones entre las partes, y nos permite interrumpir, cambiar o promover un determinado sistema mediante la manipulación de la composición y estructura del comportamiento del sistema.
Cuarto, la perspectiva de la disposición: descubrir causas ocultas
A diferencia de los enfoques anteriores, el enfoque de perspectiva orientado a los rasgos mira las causas desde la distancia y considera cómo las causas se convierten en efectos. Esta lente de por qué considera los detalles, las características, las capacidades y las vulnerabilidades de las entidades en un contexto particular. Por ejemplo, utilizando esta perspectiva para analizar, el motivo de los incendios forestales es la sequía y el motivo del brote de ébola es la falta de protección efectiva de la salud pública. Supongamos que estamos discutiendo las causas de la guerra civil en X. Si su explicación incluye la diversidad étnica, religiosa y lingüística del país y la distribución desigual de la riqueza y el poder, etc., entonces está utilizando un enfoque de investigación causal desde la perspectiva de la propensión de los rasgos.
La mayoría de las causas de la predisposición a los rasgos se basan en inferencias basadas en la experiencia y la razón abstracta. Por ejemplo, la personalidad y la cultura no son observables en los sistemas sociales.
Por supuesto, este método también tiene limitaciones. En primer lugar, la perspectiva rasgo-disposición permite considerar muchas relaciones causales, y pasaríamos demasiado tiempo discutiendo las causas subyacentes de los efectos. En segundo lugar, el énfasis en las causas no observables plantea interrogantes sobre la cosificación, por ejemplo, la personalidad puede ser la causa de muchos comportamientos, pero los expertos llevan mucho tiempo discutiendo cuál es esa definición.
Acerca de la aplicación:
La pregunta correcta es más valiosa que la explicación incorrecta. Por lo tanto, se proporciona una caja de herramientas estratégica:
1. Perspectiva de regularidad-probabilidad: ¿Qué factores se observan regularmente que están cerca del resultado en tiempo y espacio?
2. La perspectiva del pensamiento contrafáctico: ¿Qué factor puede ser excluido del sistema para evitar un determinado resultado o para promover la producción de otro resultado?
3. Perspectiva fisicalista: ¿Qué conjuntos de factores clave están más estrechamente relacionados con dónde, cuándo y cómo ocurrieron los eventos importantes?
4. Perspectiva de la tendencia del rasgo: si queremos promover un cierto resultado que queremos que suceda, o suprimir un cierto resultado que no queremos que suceda, ¿qué tendencias positivas, potenciales, individuales y colectivas pueden promover o inhibir que ocurra el resultado?
5. Intervenciones: ¿Hasta qué punto podemos manipular las relaciones causales que hemos descubierto?
6. Método de intervención: ¿Cuál es la probabilidad de error en el cálculo y cuál es el resultado?