Was ist ein Ursache-Wirkungs-Zusammenhang?
27. Juni 2020
Hypothese. Gesetz. Randbedingung. Explanandum.
Was ist Ursache und Was Wirkung?
Die Frage bezieht sich auf die Kausalerklärung eines Phänomens und ist in der Praxis meist nicht so leicht zu beantworten wie es in der Theorie erscheinen mag.
Wenn-Dann-Aussagen kennt man vor allem aus der experimentellen naturwissenschaftlichen Anordnung, werden aber auch in anderen Disziplinen untersucht. Die deduktiv-nomologische Erklärung [2] ist dabei schwer zu beweisen und setzt die experimentelle Anordnung (Zufallsprinzip, Treatment und Placebo, Gruppenvergleich, Drittvariablenkontrolle) mehr oder minder voraus, um sichere Aussagen treffen zu können.
Ein erster Schritt zur Klärung von kausalen Zusammenhängen stellt dabei, die Identifikation von notwendigen und hinreichenden Bedingungen dar[3]. John Stuart Mill hat dafür mehrere Methoden 1843 formuliert. Die jedoch methodische Probleme aufweisen und heute nur noch in sehr spezifischen Fällen genutzt werden sollten. Um kausale Zusammenhänge aufzudecken, wird heute vermehrt auf bessere Verfahren der Qualitativ vergleichenden Analyse (QCA) zurückgegriffen.
John Mackie hatte 1965 wiederum festgestellt, dass eine Ursache immer eine komplexe Verknüpfung von notwendigen und hinreichenden Bedingungen darstellt. Eine Wirkung erfolgt also nur, wenn solch ein Bedingungskomplex erfüllt ist. Damit hatte er bereits den ersten Schritt hin zur Sicht auf komplexe Systeme gelegt. Laut Mackie ist eine Kausalbedingung eine INUS-Bedingung oder ein Bedingungskomplex, der nicht weiter in Teilbedingungen zerlegt werden kann. Eine INUS-Bedingung ist also ein nicht hinreichender, notwendiger Teil einer nicht notwendigen, aber hinreichenden Bedingung für eine Wirkung. (An insufficient, non-redundant part of an unnecessary but sufficient condition).
In der Realität gibt es insbesondere in sozialwissenschaftlichen und naturwissenschaftlichen Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen die sich in ein komplexes System einbetten, dass nicht weiter zu vereinfachen ist, Vielschichtigkeit und Emergenz aufweist, also umgangssprachlich mehr ist als bloß die Summe seiner Komponenten, da es zu Wechselwirkungen kommt, die neue Wirkungen oder Ursachen bedingen. Hier werden kausale Erklärungen schwierig und meist durch Korrelationsstudien induziert.
Was ist eine Korrelation?
Im Gegensatz zur Kausalerklärung weißt die Korrelation [4] auf eine Je-desto-Verbindung hin, die nur induktiv-statistisch [5] (quasi-experimentelle und ex-post-facto-Designs) erklärt werden kann.
Daher bleiben induktiv-statistische Erklärungen zugleich unvollständig in ihrer Erklärung (ad-hoc, partiell, implizite Gesetze), da sie nur einen Schluss auf Kausalität zulassen können. Offen bleibt ihnen der Beweis der logischen Verknüpfung.
Fraglich bleibt: Wie führt man eine Korrelationsanalyse durch? Wie teste ich eine Hypothese? Welchen Schluss lassen meine Hypothesen zu? Wie kann ich das Prinzip der Kausalerklärung möglichst gewährleisten?
Gemeinsam können wir diese Fragen und weitere gerne beantworten. Schreibe mir einfach eine Mail.