¿Por qué es importante entender el proceso de causación?
Varios filósofos argumentan que la idea de causación es una
de las primeras ideas innatas (que nacen con nosotros, es decir, son parte de
nuestro proceso de razonamiento y no hay que “aprenderlas” del exterior).
La causación nos permite establecer y entender las primeras
reglas del funcionamiento de nuestro mundo a través del inductivismo, la
experimentación a través de la observación como, por ejemplo, qué si dejamos de
aplicar fuerza de agarre con la mano en un objeto éste se cae (no necesitamos
entender el funcionamiento y la ecuación de gravedad previamente).
La causación nos permite establecer la cadena de eventos
que, a partir de una acción (A), generan una reacción o fenómeno (B). Y se
entiende necesario si queremos alcanzar o producir B de una manera intencionada.
El problema viene cuando filósofos como Hume declarán que “No podemos penetrar en la razón de la
conjunción. Sólo observamos la cosa en sí misma, y siempre se da que la
constante conjunción de los objetos adquiere la unión en la imaginación» (Hume,
1740: 93).”
Es decir, que lo único que vemos realmente es la correlación
o conjunción entre variables o efectos. El proceso causacional pertenece al
mundo de nuestra imaginación. No significa que no exista, sino que no podemos
“verlo”, solo intuirlo.
Cuando observamos, estudiamos y analizamos relaciones, todo
lo que vemos son, sencillamente, correlaciones. El dar un paso más y dotar a
una correlación con la característica de causación es un mero hecho de
“superstición”. Lo único que podemos establecer es un patrón de regularidad que
nos de la confianza y seguridad necesaria para poder tratar de entender el
mundo.
¿Seguirá saliendo el Sol por el este mañana?
Sea como fuera, el problema de la causación es importante y
merece ser tenido en cuenta. Por ello es importante tener un modelo teórico
detrás que determine de antemano la causación. No se trata tanto de
justificarla, sino de intentar que sea consecuencia de unas hipótesis previas
que puedan demostrarse ciertas (cambiándolo todo a un proceso deductivo). Sin
embargo, habrá problemas que queden sin respuesta, ya que un diferente set de
hipótesis puede acabar demostrando un diferente efecto causal para una misma
correlación (observación).
Cum hoc ergo propter hoc
El lenguaje matemático usado mediante las funciones nos dan
una idea del efecto causacional en un plano lógico-matemático. Si Y=F(x),
definimos a Y como una variable endógena, cuyo comportamiento se define (es
decir, es causado) por el comportamiento de la variable exógena (x).
Así, podemos disponer de una serie de datos, que podemos mostrar
gráficamente, que nos permita ver la relación existente entre dos (o más)
variables. El problema consiste en confundir esta relación meramente
estadística con una relación de causación, y es que existen varias vías por las
que podemos incidir en el error.
- ¿En qué dirección?
Si relacionamos el consumo de bienes de alimentación con el
total de población observaremos una estrecha relación, ya que es un consumo
bastante estable. En este caso es obvio cual es la relación causacional: Una
mayor población impulsará hacia arriba el consumo total de alimentos. (Al revés
podríamos decir que una sociedad que consume más alimentos atrae población o
tiene más natalidad, pero no tendría mucho sentido).
Si bien esta relación es relativamente sencilla, hay algunas
mucho más complejas. Por ejemplo, la relación que existe entre la M1 y la M3,
es decir, entre la base y la oferta monetaria. Un monetarista clásico diría que
los movimientos en la base (M1) ocasionan, a través de la expansión crediticia,
movimientos en la oferta (M3). Sin embargos, los teóricos del crédito endógeno
realizaron hace poco un estudio donde el efecto causacional es el inverso
(corroborando así su teoría), siendo la variación en la oferta la que, después,
hace variar la base.
Estudiar y entender cual tiene razón es fundamental tanto para entender el funcionamiento de nuestro sistema económico como para recetar políticas adecuadas.
(Por cierto, por si alguien se lo pregunta, parece ser que
Hume era más próximo a la teoría del crédito endógeno).
Es decir, no solo tenemos que saber distinguir entre
correlación y causación, sino que ya tenemos problemas con destacar la
dirección por la que ésta sucede.
- El factor X
Una posibilidad es que dos variables no estén relacionadas
entre sí, pero tengan lazos con una tercera (X) que no hemos introducido en el
análisis.
En este caso tendríamos que Y=F(X) y que M=G(X). Ambas
variables (tanto Y como M) están condicionadas por X, pero no tienen relación
real entre sí. Sin embargo, podemos establecer una sencilla relación: Si
M=G(X), entonces X=G-1(M), y por tanto, Y=F(G-1(M)).
Esto genera la denominada relación espuria, una correlación
significativa a nivel estadístico pero que no representa ninguna relación causal
entre ambas variables.
- Doctor X meets Doctor T
Una posibilidad bastante recurrente es que la variable que
cause (o que explique discursivamente) esta relación espuria, sea el tiempo.
Bueno, obviamente el tiempo no es la causa de nada, sino el
marco por el que podemos establecer el efecto causacional. No es el tiempo el
que causa que el helado se derrita, sino el calor.
Toda causación implica una sucesión de efectos, es decir, un
antes y un después y, por tanto, un marco temporal. En si mismo, el tiempo es
un requisito necesario, aunque no suficiente, de todo efecto causal.
El tiempo, como requisito indispensable, puede entrar dentro
de las variables exógenas que determinen la variación de la variable endógena
y, aquí viene el problema, hacer de factor X.
De hecho, al estar el tiempo en todas las variables que impliquen una cierta
sucesión temporal (lo cual es redundante), podemos comparar y establecer
correlaciones de casi cualquier tipo con casi cualquier variable y confundirlas
con el proceso de causación.
Así, por ejemplo, Bobby Henderson (uno de los creadores del
pastafarismo) popularizó la conocida correlación que existe entre el número de
piratas y el calentamiento global. A medida que desciende el número de los
primeros, los problemas medioambientales se agravan. (¿Es que acaso los piratas
nos protegían del calentamiento global o es que eran muy sensibles al mismo?)
De nuevo, estos ejemplos humorísticos nos permiten asimilar
los problemas de una forma sencilla, y encontrar el error de forma casi obvia,
pero hay problemas más complejos que distan mucho de estar plenamente
solucionados.
La econometría dispone de herramientas sofisticadas que
solucionan de una u otra manera toda la serie de trabas existentes para
encontrar el efecto, si es que existe, entre las variables. Si bien las
críticas están servidas y, desde luego, en la gran multitud de relaciones que
se pueden encontrar en periódicos y artículos diarios no académicos estos
problemas no son tenidos demasiado en cuenta (supongo que hasta yo simplifico
muchas veces).
Así que, ya sabéis, que dos variables presenten una cierta
correlación estadística no tiene porque implicar una causación determinada.
Aunque, si bien en términos filosóficos podemos incluso hasta dudar de que
exista algo como la causación (en filosofía se puede dudar de todo ¿no?), a
nivel práctico, tomando las precauciones pertinentes, no hay que llegar a tales
extremos si queremos llegar a ser prácticos.
Escrito por Miguel Puente Ajovin en Caótica Economía. Sígueme en twitter
Muy buen artículo. En general: http://es.wikipedia.org/wiki/Lista_de_prejuicios_cognitivos#Falacias_de_causa_informal_o_causa_cuestionable
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