Mi esperanza es que al final de este artículo comprenda bien cómo el pensamiento filosófico sobre la causalidad se aplica a su trabajo como científico de datos. ¡Lo ideal es que tengas una perspectiva filosófica más profunda para darle contexto a tu trabajo!
Esta es la tercera parte de una serie de varias partes sobre filosofía y ciencia de datos. La parte 1 cubre cómo la teoría del determinismo se conecta con la ciencia de datos y la parte 2 trata sobre cómo el campo filosófico de la epistemología puede ayudarlo a pensar críticamente como científico de datos.
Introducción
Me encanta cuántos temas filosóficos toman un concepto aparentemente obvio, como la causalidad, y te hacen darte cuenta de que no es tan simple como crees. Por ejemplo, sin buscar una definición, intente definir la causalidad de forma inmediata. Ésa es una tarea difícil, ¡al menos para mí! Es de esperar que este ejercicio le haya ayudado a darse cuenta de que la causalidad no es tan blanca o negra como podría haber pensado.
Esto es lo que cubrirá este artículo:
- Desafíos de observar la causalidad
- Causalidad determinista versus probabilística
- Teoría de la regularidad de la causalidad.
- Teoría del proceso de causalidad.
- Teoría contrafactual de la causalidad
- Reuniéndolo todo
La inobservabilidad de la causalidad
David Hume, un famoso escéptico y uno de mis filósofos favoritos, hizo la astuta observación de que no podemos observar la causalidad directamente con nuestros sentidos. He aquí un ejemplo clásico: podemos ver una pelota de béisbol volando hacia la ventana y podemos ver la ventana romperse, pero no podemos ver la causalidad directamente. No podemos…