LARS P. SYLL

Vad är en bra förklaring?

I ett svar på mitt tidigare inlägg om förekomsten av samhällsvetenskapliga lagar säger Bo Malmberg att jag ”far iväg lite långt” i förhållande till den fråga han menade sig ha rest – ”vad menas med en förklaring?”. Han hävdar också att poängen med Hempels modell är att ”den ger tydliga spelregler” och efterlyser mitt förslag till alternativ modell.

Låt mig här försöka klargöra min syn på hur bra förklaringar inom samhällsvetenskapen kan se ut och varför Malmbergs Hempel-inspirerade syn är hopplöst inadekvat enkannerligen för samhällsvetenskaperna.

Inom samhällsvetenskapen har positivistiskt influerad metodologi som Poppers falsifikationism och olika varianter av induktivism haft ett starkt fäste. Kriteriet för en bra teori har varit att den ska vara tidlös och allmängiltig. Man har ofta följt Hempels (som tydligen också är Bo Malmbergs) devis om att en förklaring inte är helt adekvat om den inte går att subsumera under en ”allmän lag”.

Vetenskapens främsta mål är att förklara och att förklara samhällsfenomenhändelse innebär att med hjälp av retroduktion blottlägga de mekanismer som producerade den. Därigenom får vi kunskap om villkoren bakom och de mekanismer och tendenser som utlöser händelsen.

Metodologiskt innebär detta att den fundamentala fråga man bör ställa när man studerar samhällsfenomen är vilka de grundläggande relationer är, utan vilka förhållandena och händelserna skulle upphöra att existera. Svaret kommer att peka ut kausala mekanismer och tendenser som verkar i de konkreta samhälleliga sammanhang vi studerar. Om dessa mekanismer aktiveras och vilka effekter de i så fall får, går inte att förutsäga eftersom det beror på kontingenta och föränderliga relationer. Varje samhällelig företeelse är bestämd av en mängd både nödvändiga och tillfälliga relationer och det är i praktiken omöjligt att ha fullständig kunskap om dessa ständigt och snabbt föränderliga relationer. Vad vi kan göra, genom att lära känna samhällsstrukturens mekanismer, är att identifiera drivkrafterna bakom dem och därigenom möjligen kunna ange i vilken riktning saker och ting tenderar att utvecklas.

Samhället är ett öppet system där regelbundenheter bara uppträder sporadiskt, vilket gör det omöjligt att göra prediktioner med mer än begränsat värde och tillförlitlighet. I samhällsvetenskapen existerar helt enkelt inte hypotetisk-deduktiva lagar av typen ”Om A, så B” (som Malmberg åberopar). 

Att förklara en händelse eller ett förlopp är att ange varför något inträffade, att ange ett svar på frågan ”varför?”. Ofta innebär detta att ange dess orsak. Orsaken måste på något sätt kunna visas ha frambringat, determinerat eller nödvändiggjort sin verkan. Det krävs att man kan identifiera en nödvändiggörande egenskap hos orsaksfaktorn för att den ska kunna räknas som en förklaringsfaktor. Förklaringen måste kunna ge svar på våra frågor om vad det var som ledde till Y eller varför Y nödvändigtvis inträffade och vad det i så fall var som nödvändiggjorde Y.

I vetenskapsteorin har man ofta beskrivit fastställandet av orsaker i en förklaring med hjälp av den hypotetisk-deduktiva metodens induktiva och deduktiva slutledningar. Denna metod bygger i stor utsträckning på att man i en experimentsituation kan kontrollera och manipulera olika möjliga orsaksfaktorer. I samhällsvetenskapen har man inte den möjligheten och därför har man i dessa ofta fått tillgripa andra metoder.

Abduktion är en metod (ofta förespråkad av kritiska realister). Schematiskt kan den beskrivas på följande sätt:

 1 Alla som får löneförhöjning ökar sin konsumtion

2 Bo ökar sin konsumtion

——————————-

3 Bo har fått löneförhöjning

Utifrån en regel och ett resultat kan vi dra slutsatsen. Resultatet är här något vi inledningsvis inte har en förklaring till men som vi kan ge en möjlig förklaring när vi tolkar den utifrån en regel. Men till skillnad från deduktionens nödvändiga och induktionens sannolika slutsatser är abduktionens slutsatser bara möjliga (Bo kan ha ärvt pengarna).

Abduktion är inte som deduktionen logiskt nödvändig eller som induktionen en empirisk generalisering. Abduktionen påminner i själva verket mycket om ett detektivarbete. Olika tolkningsramar prövas tentativt, problemet rekontextualiseras och med hjälp av kreativitet och fantasi upptäcks nya sammanhang och innebörder som gör att man kan lösa gåtan eller förklara en händelse eller ett förlopp. Vi kan inte med säkerhet veta att de nya sammanhangen och innebörderna ger en sann kunskap, men det finns en möjlighet att de ger bättre och fördjupad kunskap. Istället för att bara se ett konsumtionsmönster kan man, genom att inom ramen för ett inkomst- och fördelningssammanhang, se att Bo:s inköp av en ny Mercedes (som ersätter den gamla Folkan) avspeglar högre inkomster och förväntat statusbeteende (rika människor kör Mercedes).

En bra förklaring ska skingra vår undran inför det studerade problemet. Men med Hempels och Malmbergs ”covering law”-modell som utgångspunkt blir förklaring liktydigt med att hitta konstanta korrelationer mellan beroende och oberoende variabler. Med dessa utgångspunkter kan man anse sig vara en riktig vetenskapsman utan att ha någon teori eller utföra några riktiga experiment. Allt som behövs är en mängd data och en dator med ett kraftfullt statistikprogram.

Självklart måste också statistiska och ekonometriska analyser bygga på teoretiska förutsättningar. I annat fall skulle man inte ha någon aning om vad för slags variabler man ska leta efter eller observera. Problemet är snarast att teorierna inte har någon självständig status, utan bara ska användas som underlag för hypotesformulering eller tolkning av datakorrelationer och regressionsskattningar. Har man funnit korrelationer som är konsistenta med en viss teori, tas korrelationerna ofta som indikation på teorins riktighet. Att de operationaliserade variabler man använt sig av sedan fås via denna teori bekymrar en inte alltid (och inte heller förfarandets cirkelkaraktär).

Det är alltså inte så att ekonometriska och statistiska undersökningar i sig skulle vara fel. Problemet är snarare att forskning som ensidigt inriktar sig på att söka händelseregelbundenheter och korrelationer utgör en kraftig begränsning av vetenskapens förklaringspotential.

De flesta samhällsvetare torde egentligen vara överens om att vetenskapens forskningsobjekt inte enbart består av observerbara storheter. Samhällsrelationer, processer och strukturer existerar och för att få kunskap om dessa krävs användandet av abstraktion och teorier. Men att nå den kunskapen inom ramen för den deduktivistiska metoden och dess sökande efter ”ytliga” korrelationer är svårt. Ska vi verkligen få kunskap om de kausala processer som kan förklara de observerade korrelationerna räcker det inte att vi bara samlar på oss mer och bättre data. För hur mycket och hur bra data vi än har så kommer vi inte ifrån det faktum att det är den teori vi använder oss av som på förhand bestämmer vilka verkliga förhållanden som våra variabler ska anses motsvara (och som därför också indirekt bestämmer fördelningen av de olika variablernas förklaringskraft). Vi måste av denna anledning också ha en annan – kritisk-realistisk – metodologisk grundsyn om vi vill uppnå våra fundamentala kunskapsmål.

Spindelns förmåga att spinna ett nät av sig själv är – som redan Francis Bacon påpekade – ingen garanti för att hans verklighetssyn och förklaringar är riktiga. Medan ”covering-law”-modellens förklaringar försöker utveckla ett generellt a priori-kriterium för värdering av vetenskapliga förklaringar, tror jag inte att adekvata förklaringar går att frikoppla från de specifika, kontingenta omständigheter som alltid vidlåter det som ska förklaras.

Även om samhällsvetare uppfostrade i den humeska traditionen hävdar att vi aldrig kan komma längre än till att visa på händelseregelbundenheter och korrelationer, kan vi i själva verket inte avhända oss kausalitetsbegreppet. Ska vi kunna använda oss av samhällsvetenskapen för att påverka samhället räcker det inte att fastslå att x och y är korrelerade. Vi måste – för att över huvud kunna ge några relevanta praktiska rekommendationer – veta vad som är orsak och vad som är verkan.

Vetenskapliga teorier gör (eller borde göra) mer än att bara beskriva händelseregelbundenheter. De analyserar och beskriver också de mekanismer, strukturer och processer som existerar. De försöker fastställa de relationer som föreligger mellan dessa olika företeelser och systematiska krafter som verkar inom verklighetens olika områden.

Om vi som samhällsvetare lägger någon som helst vikt vid att våra teorier ska vara empiriskt relevanta och adekvata måste förklaringskraften spela en central roll för vårt teorival. Och den rimligaste förklaringen till att en teori har större förklaringskraft än andra är att de mekanismer, kausala krafter, strukturer och processer den talar om verkligen existerar.

Om jag försöker sammanfatta några av de resonemang jag fört i det här svaret på Malmbergs fråga om förklaringar skulle man kunna säga att för att en förklaring ska vara relevant och adekvat måste den (1) ta sikte på att ange möjliga mekanismer bakom det studerade fenomenet, (2) värdera argument för och mot existensen av dessa mekanismer, och (3) eliminera andra möjliga förklaringar. Om vi kan konstatera att (1) de angivna mekanismerna verkligen kan förklara fenomenet, (2) att vi har starka skäl att tro på deras existens, och (3) att inga andra lika bra alternativ existerar eller kan antas existera, då har vi en relevant och adekvat förklaring.

Finns det lagar inom samhällsvetenskapen?

I en intressant debatt på Ekonomistas mellan kulturgeografen Bo Malmberg och nationalekonomen Jonas Vlachos debatteras den ökade segregationen i svensk skola av idag. Malmberg hävdar att orsaken till skolsegregationen främst står att finna i möjligheten till fria skolval, medan Vlachos hävdar att grunden för denna hypotes ”är skakig”. 

Som vetenskapsteoretiker är det intressant att konstatera att Malmberg appellerar till ett krav på att förklaringar för att kunna sägas vara vetenskapliga kräver att ett enskilt fall ska kunna ”föras tillbaka på en allmän lag”. En i diskussionen åberopad OECD-studie anförs som ett möjligt exempel på att ha etablerat en ”allmän lag” som säger att ”ökad differentiering leder till sämre resultat” och att Malmbergs egna forskningsresultat – som ”visar” att vi i Sverige har upplevt en ökad differentiering och försämrade skolresultat – då skulle kunna ses som en förklaring som uppfyller kraven på vetenskaplighet.

Malmbergs åberopar vidare som sin grundläggande princip en allmän lag i form av ”om A så B” och att om man i de enskilda fallen kan påvisa att om ”A och B är förhanden så har man ’förklarat’ B”.

Denna positivistisk-induktiva vetenskapssyn är dock i grunden ohållbar. Låt mig förklara varför.

Enligt en positivistisk-induktivistisk syn på vetenskapen utgör den kunskap som vetenskapen besitter bevisad kunskap. Genom att börja med helt förutsättningslösa observationer kan en ”fördomsfri vetenskaplig observatör” formulera observationspåståenden utifrån vilka man kan härleda vetenskapliga teorier och lagar. Med hjälp av induktionsprincipen blir det möjligt att utifrån de singulära observationspåståendena formulera universella påståenden i form av lagar och teorier som refererar till förekomster av egenskaper som gäller alltid och överallt. Utifrån dessa lagar och teorier kan vetenskapen härleda olika konsekvenser med vars hjälp man kan förklara och förutsäga vad som sker. Genom logisk deduktion kan påståenden härledas ur andra påståenden. Forskningslogiken följer schemat observation – induktion – deduktion.

I mer okomplicerade fall måste vetenskapsmannen genomföra experiment för att kunna rättfärdiga de induktioner med vars hjälp han upprättar sina vetenskapliga teorier och lagar. Experiment innebär – som Francis Bacon så måleriskt uttryckte det – att lägga naturen på sträckbänk och tvinga den att svara på våra frågor. Med hjälp av en uppsättning utsagor som noggrant beskriver omständigheterna kring experimentet – initialvillkor – och de vetenskapliga lagarna kan vetenskapsmannen deducera påståenden som kan förklara eller förutsäga den undersökta företeelsen.

Den hypotetisk-deduktiva metoden för vetenskapens förklaringar och förutsägelser kan beskrivas i allmänna termer på följande vis:

1 Lagar och teorier

2 Initialvillkor

——————

3 Förklaringar och förutsägelser

Enligt en av den hypotetisk-deduktiva metodens främsta förespråkare – Carl Hempel – har alla vetenskapliga förklaringar denna form, som också kan uttryckas enligt schemat nedan:

Alla A är B                    Premiss 1

                a är A                     Premiss 2

——————————

                a är B                     Konklusion

Som exempel kan vi ta följande vardagsnära företeelse:

                Vatten som värms upp till 100 grader Celsius kokar

                Denna kastrull med vatten värms till 100 grader Celsius

———————————————————————–

                Denna kastrull med vatten kokar

Problemet med den hypotetisk-deduktiva metoden ligger inte så mycket i premiss 2 eller konklusionen, utan i själva hypotesen, premiss 1. Det är denna som måste bevisas vara riktig och det är här induktionsförfarandet kommer in.

Den mest uppenbara svagheten i den hypotetisk-deduktiva metoden är själva induktionsprincipen. Det vanligaste rättfärdigandet av den ser ut som följer:

Induktionsprincipen fungerade vid tillfälle 1

Induktionsprincipen fungerade vid tillfälle 2

…

Induktionsprincipen fungerade vid tillfälle n

—————————————————–

Induktionsprincipen fungerar alltid

Detta är dock tveksamt eftersom ”beviset” använder induktion för att rättfärdiga induktion. Man kan inte använda singulära påståenden om induktionsprincipens giltighet för att härleda ett universellt påstående om induktionsprincipens giltighet.

Induktion är tänkt att spela två roller. Dels ska den göra det möjligt att generalisera och dels antas den utgöra bevis för slutsatsernas riktighet. Som induktionsproblemet visar klarar induktionen inte av båda dessa uppgifter. Den kan stärka sannolikheten av slutsatserna (under förutsättning att induktionsprincipen är riktig, vilket man dock inte kan bevisa utan att hamna i ett cirkelresonemang) men säger inte att dessa nödvändigtvis är sanna.

En annan ofta påpekad svaghet hos den hypotetisk-deduktiva metoden är att teorier alltid föregår observationspåståenden och experiment och att det därför är fel att hävda att vetenskapen börjar med observationer och experiment. Till detta kommer att observationspåståenden och experiment inte kan antas vara okomplicerat tillförlitliga och att de för sin giltighetsprövning kräver att man hänvisar till teori. Att även teorierna i sin tur kan vara otillförlitliga löser man inte främst med fler observationer och experiment, utan med andra och bättre teorier. Man kan också invända att induktionen inte på något sätt gör det möjligt för oss att få kunskap om verklighetens djupareliggande strukturer och mekanismer, utan endast om empiriska generaliseringar och lagbundenheter. Inom vetenskapen är det oftast så att förklaringen av händelser på en nivå står att finna i orsaker på en annan, djupare, nivå. Induktivismens syn på vetenskap leder till att vetenskapens huvuduppgift beskrivs som att ange hur något äger rum, medan andra vetenskapsteorier menar att vetenskapens kardinaluppgift måste vara att förklara varför det äger rum.

Till följd av de ovan anförda problemen har mer moderata empirister resonerat som att kommit att eftersom det i regel inte existerar något logiskt tillvägagångssätt för hur man upptäcker en lag eller teori startar man helt enkelt med lagar och teorier utifrån vilka man deducerar fram en rad påståenden som fungerar som förklaringar eller prediktioner. I stället för att undersöka hur man kommit fram till vetenskapens lagar och teorier försöker man att förklara vad en vetenskaplig förklaring och prediktion är, vilken roll teorier och modeller spelar i dessa, och hur man ska kunna värdera dem.

I den positivistiska (hypotetisk-deduktiva, deduktiv-nomologiska) förklarings-modellen avser man med förklaring en underordning eller härledning av specifika fenomen ur universella lagbundenheter. Att förklara en företeelse (explanandum) är detsamma som att deducera fram en beskrivning av den från en uppsättning premisser och universella lagar av typen ”Om A, så B” (explanans). Att förklara innebär helt enkelt att kunna inordna något under en bestämd lagmässighet och ansatsen kallas därför också ibland ”covering law-modellen”. Men teorierna ska inte användas till att förklara specifika enskilda fenomen utan för att förklara de universella lagbundenheterna som ingår i en hypotetisk-deduktiv förklaring. [Men det finns problem med denna uppfattning t. o. m. inom naturvetenskapen. Många av naturvetenskapens lagar säger egentligen inte något om vad saker gör, utan om vad de tenderar att göra. Detta beror till stor del på att lagarna beskriver olika delars beteende, snarare än hela fenomenet som sådant (utom möjligen i experimentsituationer). Och många av naturvetenskapens lagar gäller egentligen inte verkliga entiteter, utan bara fiktiva entiteter. Ofta är detta en följd av matematikens användande inom den enskilda vetenskapen och leder till att dess lagar bara kan exemplifieras i modeller (och inte i verkligheten). Se t. ex. vetenskapsteoretikern Nancy Cartwrights The Dappled World (1999).]  Den positivistiska förklaringsmodellen finns också i en svagare variant. Det är den probabilistiska förklaringsvarianten, enligt vilken att förklara i princip innebär att visa att sannolikheten för en händelse B är mycket stor om händelse A inträffar. I samhällsvetenskaper dominerar denna variant. Ur metodologisk synpunkt gör denna probabilistiska relativisering av den positivistiska förklaringsansatsen ingen större skillnad. 

En följd av att man accepterar den hypotetisk-deduktiva förklaringsmodellen är oftast att man också accepterar den s. k. symmetritesen. Enligt denna är den enda skillnaden mellan förutsägelse och förklaring att man i den förstnämnda antar explanansen vara känd och försöker göra en prediktion, medan man i den senare antar explanandum vara känd och försöker finna initialvillkor och lagar ur vilka det undersökta fenomenet kan härledas.

Ett problem med symmetritesen äer dock att den inte tar hänsyn till att orsaker kan förväxlas med korrelationer. Att storken dyker upp samtidigt med människobarnen utgör inte någon förklaring till barns tillkomst.

Symmetritesen tar inte heller hänsyn till att orsaker kan vara tillräckliga men inte nödvändiga. Att en cancersjuk individ blir överkörd gör inte cancern till dödsorsak. Cancern skulle kunna ha varit den riktiga förklaringen till individens död. Men även om vi t. o. m. skulle kunna konstruera en medicinsk lag – i överensstämmelse med den deduktivistiska modellen – som säger att individer med den aktuella typen av cancer kommer att dö av denna cancer, förklarar likväl inte lagen denna individs död. Därför är tesen helt enkelt inte riktig.

Att finna ett mönster är inte detsamma som att förklara något. Att på frågan varför bussen är försenad få till svar att den brukar vara det, utgör inte någon acceptabel förklaring. Ontologi och naturlig nödvändighet måste ingå i ett relevant svar, åtminstone om man i en förklaring söker något mer än ”constant conjunctions of events”.

Den ursprungliga tanken bakom den positivistiska förklaringsmodellen var att den skulle ge ett fullständigt klargörande av vad en förklaring är och visa att en förklaring som inte uppfyllde dess krav i själva verket var en pseudoförklaring, ge en metod för testning av förklaringar, och visa att förklaringar i enlighet med modellen var vetenskapens mål. Man kan uppenbarligen på goda grunder ifrågasätta alla anspråken.

En viktig anledning till att denna modell fått sånt genomslag i vetenskapen är att den gav sken av att kunna förklara saker utan att behöva använda ”metafysiska” kausalbegrepp. Många vetenskapsmän ser kausalitet som ett problematiskt begrepp, som man helst ska undvika att använda. Det ska räcka med enkla, observerbara storheter. Problemet är bara att angivandet av dessa storheter och deras eventuella korrelationer inte förklarar något alls. Att fackföreningsrepresentanter ofta uppträder i grå kavajer och arbetsgivarrepresentanter i kritstrecksrandiga kostymer förklarar inte varför ungdomsarbetslösheten i Sverige är så hög idag. Vad som saknas i dessa ”förklaringar” är den nödvändiga adekvans, relevans och det kausala djup varförutan vetenskap riskerar att bli tom science fiction och modellek för lekens egen skull.

Malmberg tycks vara övertygad om att forskning för att räknas som vetenskap måste tillämpa någon variant av hypotetisk-deduktiv metod. Ur verklighetens komplicerade vimmel av fakta och händelser ska man vaska fram några gemensamma lagbundna korrelationer som kan fungera som förklaringar. Inom delar av samhällsvetenskapen har denna strävan att kunna reducera förklaringar av de samhälleliga fenomen till några få generella principer eller lagar varit en viktig drivkraft. Med hjälp av några få generella antaganden vill man förklara vad hela det makrofenomen som vi kallar ett samhälle utgör. Tyvärr ger man inga riktigt hållbara argument för varför det faktum att en teori kan förklara olika fenomen på ett enhetligt sätt skulle vara ett avgörande skäl för att acceptera eller föredra den. Enhetlighet och adekvans är inte liktydigt.