ויקיפדיה

הסבר סיבתי

הסבר סיבתי (causal explanation)[1][2][3] הוא טיעון המתייחס למשתנה או המשתנים שבאמצעותם הסיבה גורמת לתוצאה. למשל, הטיעון הסיבתי, שומן טראנס (הסיבה) גורם למחלות לב (תוצאה), אינו כולל הסבר. זאת משום שהוא לא מפרט כיצד או מהו התהליך באמצעותו שומן הטראנס (הסיבה) מחולל את התוצאה (מחלות לב). הסבר אפשרי למשל יהיה "שומן טראנס מצטבר בעורקים ולכן גורם לחסימתם ומכאן מגדיל את הסיכוי להתקפי לב". במילים אחרות, הסבר סיבתי הוא בעצם פרוט המנגנון (mechanism) או המשתנה המתווך (או המשתנים המתווכים) באמצעותם הסיבה גורמת לתוצאה. בדוגמה, ההסבר (או המנגנון) כולל שני משתנים מתווכים: "הצטברות השומן בעורקים" ו"חסימת העורקים". חוקרים רבים בפסיכולוגיה ובפילוסופיה, מדגישים את חשיבותו של ההסבר בקוגניציה האנושית ובחשיבה הסיבתית[2][4][5][6].

מבנה ההסבר הסיבתי

עריכה

בהגדרה, הסבר סיבתי כרוך בפירוט המשתנים המתווכים (intermediate variables) הנמצאים ברצף זמן-מרחב בין הסיבה לתוצאה[7][8], ולכן מדובר למעשה בקשר מתו·ווך. הסבר סיבתי יכול להופיע ברמות שונות של פרוט, מקצר מאוד (רק משתנה מתווך אחד) לארוך מאוד (מספר משתנים מתווכים).[8][4]

במונחים של מודלים סיבתיים, הסבר סיבתי הוא מה שקרוי מודל השרשרת (chain model). מודל כזה כולל סיבה (A) תוצאה (B) ומשתנה או משתנים מתווכים (mediators) שמפרטים את הדרך באמצעותה הסיבה גורמת לתוצאה. נהוג לסמן משתנים אלה באות M (תחילת המילה Mediator) כשכל משתנה מתווך בשרשרת מלווה במספר. למשל, ההסבר לטעון הסיבתי "שומן טראנס גורם להתקפי לב" כולל שני משתנים מתווכים. מכאן שרטוט המודל יראה כךː שומן טראנס (A) ← הצטברות שומן בעורקים (M1) ← חסימת עורקים (M2) ← התקפי לב (B).

בהתאם לעקרונות של מודל השרשרת, נצפה שיהיה מתאם בין כל המשתנים המפורטים במודל.

חשיבות הסברים סיבתיים בקוגניציה האנושית

עריכה

עבור חוקרים רבים, התייחסות לתהליך, הוא מרכזי בתפיסה הבוגרת של סיבתיות[1][5]. הבנת התהליך היא עקרון מגדיר ולא סתם אמונה המבוססת על ניסיון.[9] על פי חוקרים אלה, לאנשים פעמים רבות ברור כי התרחשות מאורעות היא תוצאה של קיום מנגנון גם אם הם לא תמיד יכולים לפרט מהו.[5][10] כשאדם ניצב בפני מאורע (התרחשות תאונת דרכים) הוא יחפש באופן אקטיבי מידע שיסביר לו מדוע התאונה קרתה (למשל תנאי ראות חריגים).[2] האדם "לא יירגע" עד שיקבל הסבר מניח את הדעת.

יש עדויות רבות לכך שלהסבר סיבתי יש מעמד חשוב בקוגניציה האנושית ולפיכך לקבלת הסבר טוב יש הרבה תוצאות חיוביות. למשל, בתקשורת השיווקית, טעון סיבתי המלווה בהסבר כיצד המוצר מביא לתועלת אותה הוא מבטיח, מעלה את הנכונות לרכוש את המוצר.[11][7] בדיונים ובוויכוחים אנשים מגייסים הסברים על מנת להצדיק ולהציג את הטעונים שלהם כהגיוניים ולשכנע.[12][13] אנשים תופסים את ההסתברות לנכונות הטעונים שלהם כגבוהה יותר כשהם נדרשים להסביר אותם[14]. אנשים משתכנעים יותר מטעונים סיבתיים אם מספקים להם הסברים[14] שמניחים את דעתם (מתאימים לידע סיבתי קודם).[11] קבלת הסבר שמתאים לידע קודם מגדיל את תחושת הסיפוק ושביעות הרצון.[6][11]

הסברים סיבתיים הם בעלי חשיבות גדולה בחיי היומיום לא רק על מנת להסביר כיצד עובד מנגנון מכניסטי.[7] אלא אף כשמספרים לאדם סדר התרחשות של מאורע יומיומי או כשמנסים ללמד אותו חומר עיוני. ה"דבק" המחבר סיבתית בן המאורעות שאחרת היו נתפסות כמנותקות וחסרות פשר, הוא הדבר שמאפשר את ההבנה והזכירה של ההתרחשויות ושל החומר העיוני. ממחקרים עולה כי היחסים הסיבתיים משחקים תפקיד קריטי בייצוג המנטלי של ספורים שונים כמו מהלך עניינים והתרחשויות של אירועים.[15][16] כמו כן נמצא כי שימוש בפעלים הוא קריטי לייצוג ההסבר ולהבנת ההתרחשות הן כשמדובר בספורים[17] והן כשמדובר הסברים סיבתיים הנוגעים למנגנון.[18] בנוסף, הסברים סיבתיים הם קריטיים בהבנת טקסטים לימודיים.[19]

מה יותר משכנע? ראיות מתאמיות או הסבר סיבתי

עריכה

כפי שציין הפילוסוף עמנואל קנט קשר (מתאם) אינו מעיד בהכרח על סיבתיות. למעשה, בלי קיומו של מנגנון באמצעותו הסיבה יוצרת את התוצאה, קשרים בהם נצפה עשויים להיות תוצר של צרוף מקרים או מתאמים מזויפים.[10] לדוגמה, במחקר נמצא כי דווקא במדינות בהם הייתה גדילה בכמות המוצרים הדיאטטיים כמות האנשים עם עודף המשקל גדלה.[20] כל עוד לא יוצע מנגנון באמצעותו התרחש קשר זה, תמיד תתקיים האפשרות כי מדובר במתאם מזויף: (גדילה בשפע בעולם)⇒(עליה ביצור מוצרים דיאטטיים)⇐(עלייה בצריכה ובמשקל). הסבר באמצעות מנגנון יראה כך: (עליה ביצור מוצרים דיאטטיים)⇐ (ירידה בשליטה על כמות האכילה)⇐ (עלייה בצריכה ובמשקל).

מרבית הראיות האימפריות לכך שהסברים סיבתיים הם בעלי חשיבות מכרעת בקוגניציה האנושית, מתקבלות ממחקרים בהם הסבר סיבתי הושווה למידע שהוא מתאמי באופיו, ונמצא עדיף עליו.[13] במחקר אופייני מסוג זה הנחקר מקבל אחד משני סוגי מידע לגבי קשר בין שני משתנים (למשל, העדר ברזל וסרטן) או מידע מתאמי ("מבין 10 אנשים שסבלו מחוסר ברזל, 9 חלו בסרטן, ואילו מבין 10 אנשים שלא סבלו מחוסר ברזל, רק אחד חלה בסרטן")[21] או הסבר סיבתי (למשל: "העדר ברזל גורר החלשה של המערכת החיסונית ובכך מעלה..."). לאחר מכן הוא מתבקש לדרג את המידה בה הוא מאמין בטעון הסיבתי (העדר ברזל גורם לסרטן). ממחקרים אלה עולה כי קבלת מידע מתאמי התבטא בייחוס סיבתיות חלש בלבד כשלנבדקים לא מוצג המנגנון המסביר את הקשר בעוד נוכחות מנגנון גם בהיעדר מתאם הובילה לרמה מתונה של יחוס סיבתיות.[22] אנשים מספקים הסברים לגבי המנגנון יותר מאשר ראיות מתאמיות כשהם מתבקשים להצדיק את התיאוריות הסיבתיות שלהם.[13] במחקר בו נבדקה השאלה איזה סוג מידע המפריך את האמונה הרווחת כי הדבקות באיידס קורית בעקבות מגע מקרי (או דרך יתושים), משכנע יותר.[23] נמצא כי אצל נבדקים שקבלו נימוק מנגנוני באופיו ("הווירוס לא מרוכז מספיק/ שברירי ולכן מת מהר בתנאים אלה"), החלשת האמונה והמחויבות להתנדב ולקחת חלק בפעילויות לעזור לחולי איידס הייתה גדולה יותר מאשר כשהנבדקים קבלו מידע מתאמי באופיו (ראיות ממחקרים כי אין קשר בין מגע מקרי/ דרך יתושים לבין הדבקות באיידס).

העדפת מנגנון על פני מידע מתאמי נמצאה אף כשמדובר בחיפוש מידע. מחקרים מראים כי בייחוסי סיבתיות אנשים נוטים לחפש מידע אודות המנגנון יותר מאשר אודות מתאם[2]. אנשים קבלו תיאורים של מאורעות ספציפיים (למשל "גון נסע בכביש 5 והייתה לו תאונה") ולכל תיאור הם נתבקשו לפרט שאלות עליהם היו רוצים תשובות על מנת להחליט מה הסיבה למאורע (לתאונה). הסתבר כי אנשים מחפשים מידע על המנגנון באמצעותו התרחשה התוצאה (למשל: "האם גון אבד את הבלמים"? או "האם היו תנאי ראות גרועים"?) יותר מאשר מידע שהוא מתאמי באופיו (למשל: "האם לג'ון יש נטייה יותר גדולה מאשר לאחרים להיות מעורב בתאונות"?).

דוגמה מוכרת מאוד מהספרות הרפואית המצביעה על החשיבות של הבנת הסיבה, נוגעת לאיגנץ זמלווייס, רופא נשים בן המאה התשע עשרה שנחשב לאבי תורת האפידמיולוגיה. זמלווייס נתקל בתופעה בה היה קשר חזק בין המוות לאחר לידה לבין מחלקת היולדות בה התאשפזה היולדת בבית החולים הכללי של וינה בו עבד. הסיכוי של יולדת ללקות ב"קדחת הלידה" ולמות לאחריה, היה גבוה יותר לנשים שילדו במרפאה א' מאשר במרפאה ב' (כ-10% לעומת 4%). דבר שגרם לנשים לסרב ללדת במחלקה א. היה ברור לזמלווייס שהקשר בין שתי התופעות הוא סיבתי. הדבר שהיה חסר לו הוא הסבר לגבי המנגנון האחראי לקשר. הניסיון המאומץ שלו להבין או למצוא הסבר לקשר היא שהובילה אותו בסופו של דבר לגילוי העובדה שחיידקים הם מובילי מחלות ולכן את הצורך בהיגיינה.[24]

הסבר סיבתי הוא ספציפי לתוכן (content-specific), שכן מנגנון אחד יתאים במצב אחד ולא לאחר.[2] יתרה מכך, המנגנון המוצע חייב להתאים לידע סיבתי קודם.[18] למשל, תוסף מזון X (סיבה) הטוען להורדה במשקל (תוצאה) יכול להסביר כיצד זה קורה באמצעות שימוש במנגנון, שמידע סיבתי קודם ברור לנו כי הוא קשור לירידה במשקל כמו "הורדה בתיאבון". הבאת מנגנון לא רלוונטי לתוכן הספציפי (למשל, מוריד את כמות השומנים בדם) לא נתפסת כהסבר. ואומנם מחקרים מראים כי על מנת שמנגנון ישכנע וייתפס כהסבר הוא חייב להתאים לידע סיבתי קודם.[11][25]

בסיס פילוסופי

עריכה

גישה זו הרואה את מושג המנגנון כמרכזי בהגדרת סיבה מבוססת על מודל המסירה המחוללת (Generative Transmission) של הפילוסוף קאנט, התופסת את הסיבה כמחוללת או יוצרת את התוצאות על ידי העברת אנרגיה. למשל, אם כלב ינשוך אדם בידו, סביר שהוא יפצע אותו. נשיכה עם השיניים (הסיבה) מטבע האפיונים הייחודיים שיש לה (חדות, ננעצות בכוח) פועלת על האובייקט (ידו של האדם) ליצירת התוצאה (פציעה, דמום וכדומה). כדור שנבעט בכוח לכיוון שמשת חלון יסתיים בניפוצו. האנרגיה שהושקעה בכדור מועברת על ידו לשמשה, דבר שמסתיים בניפוצה. עוצמת הנזק תתאים לעוצמת הבעיטה.

אשליית עומק ההסבר (The ILLusion of Explanatory Depth)

עריכה

זוג חוקרים מאוניברסיטת ייל חשפו את התופעה אותה כינו "אשליית עומק ההסבר" (The Illusion of Explanatory Depth)[26].[27] הם ואחרים[28] מביאים ראיות לכך שאנשים חשים שהם מבינים תופעות ברמה גבוהה יותר מאשר הם מבינים באמת. החוקרים בקשו מנבדקים בשלב ראשון לדרג את המידה בה הם יודעים כיצד פועלים מכשירים מוכרים שונים (כגון מאוורר, רוכסן וכדומה) על סולם שבין 1 (כלל לא מבין) ל-7 (לחלוטין מבין). בשלב שני הם נתבקשו להסביר כיצד פועל כל אחד מהמכשירים ובשלב שלישי לדרג שוב עד כמה הם מבינים כיצד פועל כל מכשיר. דרוג ההבנה בשלב הראשון נמצא גבוה בהרבה מזה שהתקבל לאחר ניסיונות ההסבר (בשלב השלישי). מחקרים הראו כי ניתן להשתמש באותה פרדיגמת מחקר על מנת לשכנע. כך למשל, במחקר על עמדה פוליטית[29], בארצות הברית נשאלו דמוקרטים (בוחרי אובמה) ורפובליקנים, לדרג עד כמה הם מבינים את תוכנית הבריאות של אובמה (שלב א) להסביר אותה (שלב ב) ולדרג את הבנתם אותה בשנית (שלב ג). הדרישה מהנחקרים להסביר את התוכנית, העמידה אותם נוכח העובדה שהם לא ממש מבינים אותה ומכאן, היכולת לשכנע אותם באיכותה נמצאה קלה יותר.[29]

פסאודו-הסברים

עריכה

פרקטיקה נפוצה בתקשורת השיווקית היא לספק לצרכן הפוטנציאלי "פסאודו הסברים" באמצעות שימוש במונחים טכנולוגיים.[25] למשל שימוש במונחים טכנולוגיים כגון "צ'יפ" חדשני, "אלגוריתם" מהפכני או "טכנולוגית AI" (בינה מלאכותית) כדי "להסביר" שמשקפי הקסם "מג'יק" מסייעים למניעת בעיות קשב, הם פסאודו-הסברים. הם "נראים" כהסברים סיבתיים משום שהם משתמשים באותו מבנה של הסבר סיבתי (סיבה: משקפי מג'יק ← "הסבר סיבתי": אלגוריתם/ציפ/AI ← תוצאה: מניעת בעיות קשב). אך "הסברים" כאלה חסרים את המרכיב המרכזי של הסבר סיבתי והוא ספציפיות-תוכנית, משום שהם כלליים ומתאימים לכל תוכן.[2] מחקרים מראים כי אנשים לא תופסים פסאודו הסברים כהסברים סיבתיים ובהתאמה, המוכנות לרכוש מוצר שמשתמש ב"הסבר" כזה על מנת לשכנע קטן יותר מאשר הסבר סיבתי (או אפילו טעון בלבד).[25]

הסברים מסוג אחר

עריכה

יש הסברים שאינם סיבתיים[26]. למשל הסבר של פרוצדורות (כיצד להפעיל מחשב, מכונת כביסה וכדומה), הסבר של היררכיות למשל, מה המבנה הארגוני של צהל, חברת גוגל, קופת החולים לאומית וכדומה. מובן שלעיתים קרובות מאחורי הסברי פרוצדורות והיררכיות מסתתר הגיון של מבנה שהוא של הסבר סיבתי באופיו[26].

ראו גם

עריכה

הערות שוליים

עריכה
  1. ^ 1 2 Woo-kyoung Ahn, Charles W. Kalish, The Role of Mechanism Beliefs in Causal Reasoning, 2000-06-22 doi: 10.7551/mitpress/2930.003.0013
  2. ^ 1 2 3 4 5 6 Woo-kyoung Ahn, Charles W. Kalish, Douglas L. Medin, Susan A. Gelman, The role of covariation versus mechanism information in causal attribution, Cognition 54, 1995-03, עמ' 299–352 doi: 10.1016/0010-0277(94)00640-7
  3. ^ Merry Bullock, Causal Reasoning and Developmental Change over the Preschool Years, Human Development 28, 1985, עמ' 169–191 doi: 10.1159/000272959
  4. ^ 1 2 Einhorn, Hillel J.,Hogarth, Robin M, Judging probable cause, Psychological Bulletin Vol 99(1), Jan 1986, עמ' 3-19
  5. ^ 1 2 3 Peter A. White, The power PC theory and causal powers: Comment on Cheng (1997) and Novick and Cheng (2004)., Psychological Review 112, 2005, עמ' 675–682 doi: 10.1037/0033-295X.112.3.675
  6. ^ 1 2 Alison Gopnik, Explanation as Orgasm and the Drive for Causal Knowledge: The Function, Evolution, and Phenomenology of the Theory Formation System, The MIT Press, 2000-06-22, עמ' 299–324, ISBN 978-0-262-27691-7. (באנגלית)
  7. ^ 1 2 3 Philip M. Fernbach, Steven A. Sloman, Robert St. Louis, Julia N. Shube, Explanation Fiends and Foes: How Mechanistic Detail Determines Understanding and Preference, Journal of Consumer Research 39, 2013-02-01, עמ' 1115–1131 doi: 10.1086/667782
  8. ^ 1 2 Clare R. Walsh, Steven A. Sloman, The Meaning of Cause and Prevent: The Role of Causal Mechanism, Mind & Language 26, 2011-02, עמ' 21–52 doi: 10.1111/j.1468-0017.2010.01409.x
  9. ^ Susan A. Gelman, Gail M. Gottfried, Children's Causal Explanations of Animate and Inanimate Motion, Child Development 67, 1996, עמ' 1970–1987 doi: 10.2307/1131604
  10. ^ 1 2 Schlottmann, A. (1999). , , 303., Seeing it happen and knowing how it works: how children understand the relation between perceptual causality and underlying mechanism., Developmental psychology (1)35, 1999, עמ' 303-317
  11. ^ 1 2 3 4 .Saporta-Sorozon, K, God is in the Details": The effect of directional verbs in process explanations on text coherence., Global Journal of Management and Business Research: E Marketing, (1)18, 2018, עמ' 1-13
  12. ^ Amnon Glassner, Michael Weinstock, Yair Neuman, Pupils' evaluation and generation of evidence and explanation in argumentation, British Journal of Educational Psychology 75, 2005-03, עמ' 105–118 doi: 10.1348/000709904X22278
  13. ^ 1 2 3 Deanna Kuhn, How do People Know?, Psychological Science 12, 2001-01, עמ' 1–8 doi: 10.1111/1467-9280.00302
  14. ^ 1 2 Craig A. Anderson, Mark R. Lepper, Lee Ross, Perseverance of social theories: The role of explanation in the persistence of discredited information., Journal of Personality and Social Psychology 39, 1980-12, עמ' 1037–1049 doi: 10.1037/h0077720
  15. ^ Trabasso, T., & Van Den Broek, P, Causal thinking and the representation of narrative events, Journal of memory and language 24(5), 1985, עמ' 612-630
  16. ^ Trabasso, T., & Stein, N. L., Narrating, representing, and remembering event sequences., Developmental spans in event comprehension and representation: Bridging fictional and actual events., 1997, עמ' 237-270
  17. ^ Tom Trabasso, Linda L Sperry, Causal relatedness and importance of story events, Journal of Memory and Language 24, 1985-10, עמ' 595–611 doi: 10.1016/0749-596X(85)90048-8
  18. ^ 1 2 Kelly Saporta-Sorozon, [Online ISSN 2249-4588 God is in the Details": The Effect of Directional Verbs in Process Explanations on Text Coherence], Global Journal of Management and Business Research: E Marketing Volume 18 Issue 1 Version 1.0, 2018
  19. ^ Deborah Kelemen, The Magic of Mechanism: Explanation-Based Instruction on Counterintuitive Concepts in Early Childhood, Perspectives on Psychological Science 14, 2019-04-24, עמ' 510–522 doi: 10.1177/1745691619827011
  20. ^ Pierre Chandon, Brian Wansink, The Biasing Health Halos of Fast-Food Restaurant Health Claims: Lower Calorie Estimates and Higher Side-Dish Consumption Intentions, Journal of Consumer Research 34, 2007-10, עמ' 301–314 doi: 10.1086/519499
  21. ^ Fugelsang, J. A., & Thompson, V. A., A dual-process model of belief and evidence interactions in causal reasoning., Memory & Cognition (5)31, 2003, עמ' 800-815
  22. ^ Barbara Koslowski, Doreen Spilton, Ann Snipper, Children's beliefs about instances of mechanical and electrical causation, Journal of Applied Developmental Psychology 2, 1981-01-23, עמ' 189–210 doi: 10.1016/0193-3973(81)90001-0
  23. ^ Morgan P. Slusher, Craig A. Anderson, Using causal persuasive arguments to change beliefs and teach new information: The mediating role of explanation availability and evaluation bias in the acceptance of knowledge., Journal of Educational Psychology 88, 1996-03, עמ' 110–122 doi: 10.1037/0022-0663.88.1.110
  24. ^ Ny Vasil, Tania Lombrozo, Explanations and Causal Judgments Are Differentially Sensitive to Covariation and Mechanism Information, Frontiers in Psychology 13, 2022-08-01 doi: 10.3389/fpsyg.2022.911177
  25. ^ 1 2 3 Keli Saporta, Are Technological Terms Seductive? The Effect of Technological Terms on Persuasion, Business and Management Studies 6, 2020-02-18, עמ' 28–39 doi: 10.11114/bms.v6i1.4723
  26. ^ 1 2 3 Leonid Rozenblit, Frank Keil, The misunderstood limits of folk science: an illusion of explanatory depth, Cognitive Science 26, 2002-09, עמ' 521–562 doi: 10.1207/s15516709cog2605_1
  27. ^ Frank C. Keil, Explanation and Understanding, Annual Review of Psychology 57, 2006-01-01, עמ' 227–254 doi: 10.1146/annurev.psych.57.102904.190100
  28. ^ Stafford, T, ?Isn't it all just obvious, The Psychologist, 2007
  29. ^ 1 2 Philip M. Fernbach, Todd Rogers, Craig R. Fox, Steven A. Sloman, Political Extremism Is Supported by an Illusion of Understanding, Psychological Science 24, 2013-06, עמ' 939–946 doi: 10.1177/0956797612464058
אוחזר מתוך "https://he.wikipedia.org/w/index.php?title=הסבר_סיבתי&oldid=40028532"