He colgado en mi página dos nuevos trabajos míos que aparecerán próximamente.
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Uno se titula "Why are good theories good?", y ha sido aceptado en Synthèse.
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Copio aquí el abstract: Franz Huber’s (2008) attempt to unify inductivist and hypothetico-deductivist intuitions on confirmation by means of a single measure are examined and compared with previous work on the theory of verisimilitude or truthlikeness. The idea of connecting ‘the logic of confirmation’ with ‘the logic of acceptability’ is also critically discussed, and it is argued that ‘acceptability’ takes necessarily into account some pragmatic criteria, and that at least two normative senses of ‘acceptability’ must be distinguished: ‘acceptable’ in the sense of ‘being allowed to accept’, and ‘acceptable’ in the sense of ‘being obliged to accept’. Lastly, some connections of confirmation theory with naturalism, intertheoretic reduction, and explanation vs. understanding are explored.
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El otro se titula "Why social sciences are natural, and why they can't", y aparecerá en un monográfico de Empiría dedicado al naturalismo en ciencias sociales.
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Éste es el resumen: It is argued that there are no fundamental ontological nor epistemological differences between the natural and the social sciences, though the social realm is so complex and unstable that it makes it difficult the emergence (and, hence, the discovery) of significant robust regularities. As a suggestion of how social sciences might be ‘naturalised’, an abstract model of normative based behaviour is also presented, such that it is coherent with empirical discoveries in cognitive sciences and capable of being implemented in computer simulations.
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Y para que luego digáis que no aviso: tened en cuenta que están en inglés y que son un coñazo.
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Jo, los chicos del Movimiento Indígena para la Liberación de Flandes te van a recriminar la traición a Cervantes...
ResponderEliminarCervantes, como cualquiera de nosotros, se cortaría la otra mano a cambio de haber nacido anglosajón. Y el que diga que no o miente o está pirado.
ResponderEliminarPero bueno, al menos no somos franceses (ahora me saldrá alguno diciendo que ser gavacho pitufea más).
Pues gracias por los dos avisos...
ResponderEliminarNo veo en ningun sitio consideraciones acerca de la complejidad de la teoria (como por ejemplo si lo veo para su inteligibilidad: Coeteris paribus, if X is easier to understand than Y, then p(Y) < p(X).)
ResponderEliminarDavid,
ResponderEliminarefectivamente, en el asunto de la complejidad no me he metido. ¿Tienes alguna idea sobre cómo podría influir?
Pues lo que hemos hablado muchas veces aqui, ceteris paribus una teoria mas compleja es menos probable.
ResponderEliminarHola Jesús: estuve leyendo los artículos, me parecieron muy interesantes, pero no logro entender bien algunas de las ecuaciones y representaciones de conjuntos de "Why are good...". Te pregunto ¿hay algún texto introductorio que pueda leer para entenderlo mejor? Creo que me serviría mucho poder leer algunos ejemplos más concretos.
ResponderEliminarHola, Seeker:
ResponderEliminarcreo que lo más práctico es acudir a la Stanford Encyclopaedia.
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También había un libro interesante en español ("Probabilidad e inferencia científica", de Andrés Rivadulla)
Gracias Jesús, ya encargué el libro. Te pregunto, a ver si entendí bien:
ResponderEliminar¿"Evidence" incluye las hipótesis apoyadas por la evidencia existente en un momento dado, y excluye tanto las "hipótesis no testeadas" como las que tienen "evidencia contraria"?
¿"Background knowledge" incluye las hipótesis que no contradicen las teorías consideradas "con mejor evidencia" en un momento dado, o se define de otro modo?
Seeker:
ResponderEliminar"evidence" son los datos, lo que se toma como un dato empírico (pueden ser enunciados singulares o universales; depende del caso).
"Background knowledge" son hipótesis teóricas que se dan por supuestas (también depende del caso).
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Dicho de otra manera:
E: aquellas cosas que aceptamos como verdaderas, y que pensamos que la forma correcta para decidir si son verdaderas o no, es la observación o la experimentación;
B: aquellas cosa que damos por verdaderas, pero pensamos que no hace falta hacer un experimento para contrastarlo;
T (o H): la hipótesis que NO damos por verdadera, sino queremos evaluar a la luz de E y de B.