Clips Wetenschapsfilosofie: Philosophy of the Humanities (Chapter 1 t/m 5)
2020-2021
Universiteit Leiden – Bachelor geschiedenis – jaar 2 – semester 1
Tentamencijfer: 8,5
Clips 1 Wetenschapsfilosofie 15092020
Chapter 1.1: Introduction to logic
Logica is de studie der argumentatie. Een argument bestaat uit premissen en een conclusie.
Een premisse is een vooronderstelling dat iets waar is. De conclusie is wat we concluderen
uit de premissen.
Een valide argument is een argument waarbij de conclusie daadwerkelijk volgt uit de
premissen. Bij een invalide argument is dit niet het geval. Het valide zijn van een argument
heeft niets te maken met of de premissen of de conclusie waar of onwaar zijn. Het gaat
erom dat de conclusie simpelweg daadwerkelijk volgt uit de premissen.
Bij een deductief argument garandeert het feit dat de premissen waar zijn dat de conclusie
ook waar is. Ware premissen kunnen hier simpelweg niet tot een onware conclusie leiden.
Deductieve argumenten zijn niet zeer risicovol; ze kunnen namelijk geen nieuwe foute
informatie introduceren als de premissen waar zijn.
Simpelweg door naar de vorm te kijken van een deductieve redenering, zonder enige
kennis van de inhoud te hebben, kunnen we weten of de redenering waar is of niet.
Een deductieve redenering volgt namelijk altijd een vaste vorm:
Geen A is B
C is A
Dus kan C niet B zijn
Dit betekent dat in de wetenschap ware verzamelde data via deductieve redenering zal
leiden tot ware conclusies, los van theorieën en ideeën over het onderwerp en de uitkomst.
Wetenschap werkt echter niet zo. De belangrijkste argumenten in de wetenschap zijn
namelijk inductief
Bij een inductief argument geeft de waarheid van de premisse(n) goede reden om de
conclusie te geloven, maar garandeert dit niet de absolute waarheid van de conclusie. De
wetenschap maakt hiervan gebruik, omdat ze vaak werkt met een gelimiteerde hoeveelheid
data waaruit ze conclusies wil trekken.
,Chapter 1.2: Induction and background theories
Om erachter te komen of een inductief argument valide is, zijn achtergrondtheorieën
noodzakelijk. We kunnen dus niet zoals bij deductie conclusies trekken uit neutrale data,
maar zijn al afhankelijk van bestaande theorieën en ideeën.
Bij inductie pakken we een beperkt aantal observaties en trekken hieruit een algemene
conclusie. Het is hierbij dus altijd mogelijk dat we 1000 observaties doen die overeenkomen
met de conclusie, maar dan een 1001’ste observatie doen die niet overeenkomt, waardoor
we onze conclusie moeten verwerpen.
Bij inductieve argumenten kunnen we niet aan alleen de vorm zien of het argument valide is
of niet. We hebben altijd achtergrondinformatie/theorieën nodig.
We moeten bij een inductief argument ten eerste weten hoe waarschijnlijk het is dat de
dingen die we bestuderen, zich uniform gedragen. Het is bijvoorbeeld hoogstwaarschijnlijk
dat ieder mens die zijn hand op een hete strijkijzer legt, pijn heeft, maar niet dat iedereen in
de wereld Nederlands spreekt. Dit leidt ertoe dat we in het geval van het strijkijzer minder
observaties nodig hebben, dan in het geval van de Nederlandssprekenden. Onze
achtergrondkennis over het menselijk lichaam en talenkennis speelt dus een belangrijke rol
wanneer we proberen te beoordelen of inductieve argumenten over deze onderwerpen
valide zijn of niet.
Ten tweede moeten we weten hoe representatief de observaties zijn voor de hele groep
waaruit zij komen, en dat zij niet slechts een deel van deze groep representeren. We
gebruiken wederom achtergrondkennis om te bepalen of de onderzoeksgroep
representatief is of niet. We weten bijvoorbeeld dat rijke mensen vaak langer leven. Als
gevolg hiervan kunnen we oordelen dat bij een onderzoek naar levensverwachting in
Nederland een onderzoeksgroep enkel bestaande uit rijke mensen niet representatief is.
Representativiteit is noodzakelijk, omdat we algemene conclusies trekken uit een select
aantal observaties.
Als gevolg van de noodzaak van achtergrondinformatie, zullen wetenschappers altijd een
beetje bevooroordeeld zijn. De ene wetenschapper heeft een ander arsenaal aan
achtergrondinformatie dan de ander en zal dus tot andere conclusies komen. Inductie is
echter wel noodzakelijk binnen de wetenschap, omdat het algemene en vaak nieuwe
conclusies trekt.
Chapter 1.3: Where reasoning goes wrong
Confirmation bias/ voorkeur voor bevestiging
Deze redeneerfout houdt in dat we de neiging hebben bewijs dat onze overtuigingen
ondersteunt serieus te nemen en bewijs dat conflicteert met onze overtuigingen als onwaar
te bestempelen of te negeren. Door open te staan voor nieuwe ideeën en ontdekkingen, kun
je voorkeur voor bevestiging tegengaan. In de wetenschap moet een open debat voorkeur
voor bevestiging tegengaan.
Correlatie en causatie
, Correlatie houdt in dat twee gebeurtenissen de neiging hebben samen op te treden (denk
aan roken en longkanker). Echter is hier ook sprake van causatie, want het is bewezen dat
roken een oorzaak is van longkanker. Correlatie en causatie treden namelijk vaak samen op,
maar correlatie impliceert geen causatie. Een voorbeeld hiervan is dat mensen die roken,
vaker luisteren naar volksmuziek. Dit betekent niet dat roken een oorzaak is van luisteren
naar volksmuziek. De achtergrond hiervan is dat mensen die roken, vaker lager opgeleid zijn,
en mensen die naar volksmuziek luisteren ook. In dit geval is er een andere
gemeenschappelijke factor in het spel die voor de correlatie zorgt. Daarnaast kan er soms
ook sprake zijn van correlatie, zonder dat er een gemeenschappelijke achtergrondfactor is.
Causatie bewijzen is nog lastiger in disciplines waar niet geëxperimenteerd kan worden,
zoals in de geschiedwetenschap.
Waarschijnlijkheid
We nemen vaak aan dat, omdat iets een hele lage waarschijnlijkheid heeft, het wel niet
gebeurd zal zijn. Om bijvoorbeeld bij een trienongeluk te weten of het kwam door een fout
van de machinist of van een sein, moeten we van beiden weten hoe groot de kans is dat er
een fout optreedt in hun werken. We kunnen niet zomaar zeggen “de kans dat een sein een
fout maakt is enorm klein, dus het zal wel de machinist geweest zijn”.
Chapter 1.4: Karl Popper and the logic of falsification
Wetenschap is nooit alleen gedreven door observatie, wetenschappers zijn namelijk altijd
beïnvloed door theorieën. Voor Karl Popper moest het het belangrijkste zijn in de
wetenschap dat niets zomaar aangenomen wordt en dat wetenschappers altijd kritisch
waren. Hij stelde dat wetenschappers dus moesten proberen hun eigen theorie onderuit te
halen en dat een theorie alleen stond zo lang ze nog niet onderuitgehaald was (falsificatie).
Popper stelde dat wetenschappers geen algemene conclusies trokken uit een specifiek
aantal observaties, omdat ze niet geïnteresseerd zijn in het claimen dat een bepaalde
theorie waar is. Dit, omdat ze weten dat er altijd een nieuwe observatie kan zijn die hun
theorie onderuithaalt. Volgens Popper zijn wetenschappers alleen geïnteresseerd in het
kritisch testen van theorieën en zijn de enige conclusies die zij trekken, dat bepaalde
theorieën fout zijn.
Falsificatie: een observatie die aantoont dat een theorie foutief is.
Gefalsifieerd: een theorie die als onwaar bewezen is
Falsificationisme: Poppers claim dat wetenschappers alleen geïnteresseerd zijn in falsificatie.
Als gevolg hiervan kan Popper stellen dat wetenschappers geen inductie gebruiken, maar
alleen deductie:
Als theorie A waar is, is B
B is niet
Dus theorie A is niet waar
Als Poppers theorieën dus waar zijn, betekent dat dat wetenschap kan functioneren met
alleen de neutrale feiten, los van ideeën en vooroordelen. Zijn theorie is echter niet waar.
Wetenschappers zijn namelijk niet alleen geïnteresseerd in falsificatie. Daarnaast zit er een
probleem in het deductieve redeneerschema:
