Debatiendo sobre cómo definir, si es posible, la verosimilitud de las teorías, el contertulio Héctor dice lo siguiente:
"Si conceptos como 'alto' o 'delgado' son siempre relaciones y remiten a una comparación para poder dotarse de significado, ¿por qué la 'verosomilitud' debiera ser diferente?"
Mi contestación:
Esta es una pregunta muy buena y, a la vez, muy mala. Muy buena, porque nos
permite poner esto en perspectiva. Muy mala porque parece que ha sesgado el
debate. Me explico. Cualquier concepto de "verosimilitud" no
formalizado (vide infra) seguramente sea diferente a las relaciones "ser más alto" o "más delgado". A nada que haya más de una
dimensión que considerar en el concepto de "verosimilitud" tendremos este problema.
El número 3 es mayor que el 2, pero no podemos decir si el par de números (3,2) es mayor
o menor que el (2,4), por lo menos no hasta que no hayamos definido el concepto "mayor que" para pares de números, y eso se puede hacer de maneras distintas, que ofrecerán comparaciones distintas. Una teoría puede aplicarse en más situaciones, otra ser
más precisa en algunas, y así sucesivamente con otras características. Es muy posible que dos teorías no
sean comparables con este criterio en la mano. De hecho, en Economía, donde hay
muchas más teorías distintas y no del todo compatibles que, p.e., en Física
(con la Relatividad y la Mecánica Cuántica), esta es la norma.
Así que no queda otra que ponderar las distintas componentes de lo que
intervenga en el concepto de "verosimilitud". Para ello el contertulio David nos da la solución (en la línea de lo defendido por mí).
Podemos desarrollar un modelo bayesiano formal en el que la verosimilitud sea
la probabilidad tras aplicar Bayes usando como información la probabilidad de que cada observación sea cierta según cada una de las
teorías (las probabilidades condicionales). Esto es el modelo teórico en donde realizar la operación de
"verosimilitud" y con el que entender con rigor las definiciones y
con el que entender la posibilidad del avance científico.
Como en cualquier otra teoría, la realidad del quehacer científico será menos
nítida. No será siempre posible (de hecho, no lo será casi nunca) asignar probabilidades
con tanta precisión, así que todo queda al ojo de buen cubero de los
científicos. Por supuesto que habrá reglas y consensos. P.e., si con una teoría
podemos predecir o manipular una parte de la realidad más y mejor que con otra, pues será
más verosímil para esa parte de la realidad, aunque pueda serlo menos para otra.
¿Instrumentalista? Seguramente, pero en el buen sentido.
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Hace tres años en el blog: Requiem por la metafísica.
Y también: Concierto para vascos. Tercer movimiento.
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¿Y si fuera el paradigma, que está mal planteado?
ResponderEliminar¿Alguna idea?
ResponderEliminarSupongo que cualquer teoría que no consiga explicar con una cierta precisión la realidad económica no es válida. Ser instrumentalista está bien, aunque de vez en cuando se acaba en un simple "vestir el muñeco", cuando se van buscando, o rebuscando, teorías disntintas hasta dar con una que encaje "decentemente".
EliminarPo rejemplo, ¿Qué significa que las probabilidades se asignen a ojo de buen cubero? (dudo si por científicos o por no científicos). De acuerdo, con "consenso", pero puede que entrecomillado, es decir, relativo. Yo me estoy imaginando a consultoras de prestigio tratando de asignar probabilidades a cuestiones, referidas a España, del tipo de: ¿Habrá rescate?, ¿Habrá quiebra?, ¿Se romperá la unidad de España si gana Mas? ¿Tendremos un paro del 10 % dentro de 10 años? A veces las reflexiones que originan estas preguntas sirven para cuestionar las teorías más verosímiles.
En el caso de los vaticinios económicos puedes buscar las probabilidades en cómo están las apuestas. En general, los científicos no pueden decir claramente con qué probabilidad una hipótesis o una teoría será cierta, ni con qué probabilidad se observarán ciertas observaciones y no otras. Pero esto es menos importante. Lo importante es que el modelo epistemológico bayesiano explica la elección entre teorías. En el modelo epistemológico las cosas se hacen con precisión formal, la del modelo. En la realidad que explica el modelo las cosas se hacen más "a ojo de buen cubero", pero van en la misma dirección. A eso me refería.
Eliminar"Ser instrumentalista está bien, aunque de vez en cuando se acaba en un simple "vestir el muñeco", cuando se van buscando, o rebuscando, teorías disntintas hasta dar con una que encaje "decentemente"."
ResponderEliminarEsto tambien puedes interpretarlo en terminos de probabilidad. "Vestir al muñeco" corresponde con el elegir una especializacion de una teoria que tiene un likelihood alto sin hacer el ajuste correspondiente a la baja del prior. (Ya que todas las especializaciones de una teoria se reparten el prior de la teoria general)
O, inversamente, corresponde con atribuirle a una teoria general el likelihood de una de sus especializaciones (la que ha acertado claro), ignorando todas las demas.
De ahi el papel importante de la prediccion en la ciencia. La prediccion explicitamente formulada impide que se "haga trampa" a posteriori.
Pues yo no había prestado mucha atención a eso de "vestir un muñeco". A ver si nos dice Juan si eso era lo que tenía en mente.
EliminarSupongo que David arrima el ascua a su sardina. "Vestir el muñeco" dista mucho de esa ortodoxía formal. Hay veces que el conocimiento nuevo sale de aplicar "ojo de buen cubero" a discreción. Pero claro, luego se busca una metodología "decente" como si ésta lo hubiese producido. Eso es vestir el muñeco.
EliminarQuizás el primer contertulio se refería a lo siguiente cuando decía lo del paradigma. Una de las primeras decisiones que debemos tomar para definir (o aproximarnos a) la verosimilitud de las teorías es bajo qué paradigma se encuentra nuestra área de interés. Arrimando yo ahora el ascua a mi sardina diría que históricamente los extremos serían el paradigma explicativo (positivista, físico, científico, etc.) o el interpretativo (más allá, no sólo explicar sino comprender). La realidad, particularmente la económica, no siempre es objetivable y generalizable (va más allá de la "covariación" y similares). No hay por qué asumir que las teorías sirven para describir y/o predecir los hechos económicos. Como tampoco que éstos sean producto de las propias teorías. Algunas veces hay que vestir el muñeco para justificar las conclusiones (cuando son nuevo conocimiento) obtenidas a base de echarle ojo de buen cubero.
Ello no significa que la técnica “ojo de buen cubero” carezca de metodología, que la hay, ni que a largo plazo pueda obtenerse un modelo teórico explicativo del fenómeno que sea, quizás no definitivo pues, como bien decía José Luis, en Economía hay teorías distintas, incluso incompatibles, para explicar los fenómenos. Ahora aprovecho para lanzar un par de pregunta más a las de antes: ¿es verosímil que España salga del euro? ¿Por qué las grandes empresas tienen planes de contingencia para el caso?
Juan, lo que estoy diciendo es que ese fenomeno tan extendido (sobre todo en las pseudociencias) se puede interpretar como una violacion de las leyes de probabilidad, no que el que lo haga lo haga a traves de sus formalismos de manera explicita.
EliminarEsta interpretacion nos ayuda clarifica el fenomeno, y nos dice exactamente cual es el problema. De ahi que el antidoto al fenomeno sea la prediccion.
Mas aqui:
https://docs.google.com/presentation/d/1FunWpkf4tkza75zLUGTMD8oivG_cvxk6xULA0gYGfXw/edit#slide=id.g1bf85be_0_30
En lo que "todavía" son pseudociencias (que suelen ser los temas más relevantes, ver los vaticinios económicos sin respuesta comentados, más otros como el cambio climático, etc.) se asigna con frecuencia un 50 % de probabilidad, que no sirve. Y entonces viene el de las cubas.
EliminarNo entiendo tu modelo. Qué relación hay entre la probabilidad que una teoría asigna a cierto suceso y la probabilidad de que la teoría sea cierta?
ResponderEliminarImagina que según la teoría A los sucesos R y S son más probables que los sucesos T y V y según la teoría B es justo al revés. A medida que vayas encontrando sucesos R y T con más frecuencia irás aumentano la probabilidad de que la teoría A y no la B sea la cierta.
EliminarAh vale, pensaba que establecías una relación entre las probabilidades asignadas por la teoría y su probabilidad de ser cierta. Lo que tú dices, entonces, es que es más probable que sea cierta una teoría que predice correctamente la probabilidad de un suceso que otra teoría que la predice mal. Pues sí, en efecto, poca gente estará en desacuerdo, con o sin la ayuda de Bayes.
EliminarPero esto deja sin contestar la cuestión original, que era cómo podíamos decidir, entre dos teorías falsas, cuál está más próxima a la verdad (que eso significa "verosímil" para Popper).
Precisamente por usar la regla de Bayes. Recuerda que estamos buscando un modelo espistemológico. El enfoque bayesiano lo encuentra.
EliminarPrecisamente por usar la regla de Bayes, ¿qué? Creo que falta algo.
EliminarY ahora que me fijo, creo que no pillo el ejemplo anterior: por qué el aumento de sucesos R y T aumenta la probabilidad de A (que defendía R) pero no la de B (que defendía T)?
Gracias por la paciencia
No falta, sino que lo había puesto mal. Debe ser "el aumento de los sucesos R y S". Gracias por fijarte.
EliminarLa probabilidad de ser verdadera tras usar la regla de Bayes es la medida de verosimilitud.
Tampoco entiendo qué ganamos con el modelo si, al final, parece que todo depende del ojo de buen cubero de los especialistas.
ResponderEliminarLa ciencia, con el modelo epistemológico, no gana nada. Gana la epistemología, esa rama de la filosofía que está interesada en poner orden en "cómo sabemos lo que sabemos".
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