Help:Modeling causes/nl
.JPG)
Het beschrijven van de oorzaak van dingen is een fundamentele taak van menselijke kennis. Of het nu gaat om regenboog of vliegtuigcrash, we willen weten: "waarom?" Wikidata kan structuur bieden voor de basis antwoorden op deze vragen.
Een gebruikelijke manier om over oorzaken te praten is als een aaneenschakeling van gebeurtenissen. Een eerste gebeurtenis of toestand resulteert in een opeenvolging van gebeurtenissen, waarbij de ene de volgende veroorzaakt, die uiteindelijk aanleiding geeft tot een bepaald effect. Dit model kan dingen te simpel maken, maar in veel gevallen werkt het goed genoeg. Belangrijk is dat het voor mensen gemakkelijk te begrijpen is.
De twee belangrijkste onderdelen van een keten van gebeurtenissen zijn de eerste oorzaak en de laatste oorzaak. De eerste oorzaak - de eerste oorzaak die de andere in beweging zette - wordt de onderliggende oorzaak genoemd. De laatste oorzaak - de uiteindelijke oorzaak die resulteerde in een bepaald gevolg - wordt de onmiddellijke oorzaak genoemd. Onderliggende oorzaken en onmiddellijke oorzaken worden ook wel respectievelijk "ultieme" oorzaken en "nabije" oorzaken genoemd. Dingen worden vaak aanzienlijk beïnvloed door omstandigheden of gebeurtenissen die niet direct het effect veroorzaken. Zoiets wordt een bijdragende factor genoemd. Het verschil tussen een oorzaak en een bijdragende factor is dat het verwijderen van een oorzaak het gevolg zou hebben voorkomen, terwijl het verwijderen van een bijdragende factor dat niet zou hebben gedaan.
Wanneer mensen gewoon praten over de "oorzaak" van iets, hebben ze de neiging om de onderliggende oorzaak te bedoelen. Daarom, en voor de eenvoud, is heeft oorzaak het voorkeurslabel voor de hoofdeigenschap over oorzaak; Dit vertegenwoordigt de "onderliggende oorzaak" van iets.
Samengevat zijn de drie generieke eigenschappen voor het weergeven van oorzaken:
- has cause (P828) (alias onderliggende oorzaak): iets dat uiteindelijk resulteerde in het gevolg
- has immediate cause (P1478): iets dat in de buurt resulteerde in het effect
- has contributing factor (P1479): iets dat het effect significant beïnvloedde, maar het niet direct veroorzaakte
De afwezigheid van een oorzaak kan worden gemodelleerd met:
- does not have cause (P9353): expected cause, assumed cause or usual cause absent here
Achtergrond
De drieledige benadering voor het modelleren van oorzaken in termen van onderliggende oorzaken, directe oorzaken en bijdragende factoren komt uit de US Standard Certificate of Death, volgens richtlijnen van de Wereldgezondheidsorganisatie voor het structureren van gegevens over doodsoorzaken. Verklaringen over de doodsoorzaak van een persoon op deze akte vormen de basis voor veel werk en onderzoek op het gebied van volksgezondheid en demografie. Een kort overzicht van de akte is beschikbaar op Documenting Death; door het CDC.
Natuurlijk gaat de studie van oorzaken veel verder dan vitale gegevens. Want praten is alomtegenwoordig in het dagelijks leven en in academische disciplines. Moderne historische werken zoals Guns, Germs, and Steel onderzoeken waarom de Spaanse conquistador Pizarro de Inca van Peru veroverde, en niet andersom, in termen van Nabije oorzaken en uiteindelijke oorzaken: geweren, ziektekiemen en staal aan de ene kant en landbouw en geografie aan de andere kant. Ook in de filosofie neemt causaliteit een centrale plaats in. Klassieke denkers zoals Aristoteles zei dat dingen het gevolg zijn van vier soorten oorzaken. De moderne filosofie heeft oorzaken onderzocht vanuit het perspectief van metafysica, processen en counterfactuals. In het bedrijfsleven, Ishikawa-diagrammen (ook wel visgraatdiagrammen genoemd) geven oorzaken en gevolgen grafisch weer om productdefecten en technische ongevallen te helpen analyseren.
Het vertegenwoordigen van kennis over oorzaken is ook een aandachtspunt geweest in kunstmatige intelligentie (AI) en het semantische web. In processen en causaliteit, John Sowa bespreekt benaderingen voor het modelleren van causaliteit door Judea Pearl, John McCarthy en andere beroemdheden. Veel AI-representaties modelleren oorzaken in een gerichte acyclische grafiek (DAG). Sommige modellen wegen de link tussen elk knooppunt af met een waarschijnlijkheid om onzekerheid vast te leggen; Deze worden causale netwerken genoemd.
Onderscheidende oorzaken en bijdragende factoren
Wat is het verschil tussen een "oorzaak" en een "bijdragende factor"? In de volksgezondheid, het recht, de sociale wetenschappen en de natuurwetenschappen is het verschil dat een gevolg niet zou zijn opgetreden maar voor' een oorzaak, terwijl het nog steeds zou zijn gebeurd zonder een bijdragende factor. Met andere woorden, als men een bijdragende factor wegneemt, zou het effect nog steeds zijn opgetreden. Als men echter een oorzaak zou wegnemen, zou het gevolg niet zijn opgetreden. Deze test is afgeleid van het concept sine qua non, wat betekent "zonder welke nee". Het wordt ook wel de "counterfactual" basis genoemd voor het vaststellen van iets als oorzaak.
Hier is een test om iets als oorzaak of als bijdragende factor toe te wijzen:
Als iets was verwijderd, zou dat het effect hebben voorkomen?
ː Ja, het iets is een oorzaak ː Nee, maar het heeft aanzienlijk invloed gehad op het effect, het is een bijdragende factor.
Voorbeelden
Ramp met de Challenger
De ramp met de spaceshuttle Challenger explodeerde kort na de lancering in 1986. Waarom? Het rapport van de Rapport van de commissie-Rogers, de gezaghebbende analyse van de oorzaken van het ongeval, bevat afzonderlijke hoofdstukken over oorzaken en bijdragende oorzaken van het ongeval.
Hier is hoe de oorzaken op Wikidata zouden worden gemodelleerd:
Space Shuttle Challenger disaster (Q858145)
- heeft oorzaak: defect O-ringontwerp
- heeft directe oorzaak: structureel falen van externe tank, falen van de O-ringafdichting, cold weather (Q14212031)
- heeft bijdragende factor: communication failure (Q18037012), mismanagement (Q18037037), go fever (Q5574983)
Evolutie
Wat veroorzaakt evolutie -- dat wil zeggen, veranderende eigenschappen in biologische populaties over generaties heen?
Dit geval illustreert hoe het soms niet duidelijk is hoe we de oorzaken in onderliggende oorzaken en directe oorzaken kunnen breken. De sleutel is om te vragen: welke oorzaak komt voor de andere? Met dat in gedachten wordt de manier om de oorzaken van evolutie te modelleren duidelijker:
- heeft oorzaak: mutation (Q42918), genetic drift (Q486420)
- heeft een directe oorzaak: biological selection (Q1094654)
Naast het beschrijven van de oorzaken van de evolutie kunnen we ook deze aanpak gebruiken om de evolutie van specifieke biologische groepen (d.w.z. taxa), organen of eigenschappen te beschrijven. Welke mutaties en genetische afwijkingen waren de basis daarvan? Welke natuurlijke of kunstmatige druk veroorzaakte onmiddellijk de selectie van de geschiktere populaties?
Malaria
Malaria is een door muggen overgedragen ziekte die wordt veroorzaakt door microbiële parasieten die Plasmodium worden genoemd. Het is een verpletterende gezondheidslast in Afrika, waar het elk jaar honderdduizenden mensen doodt en resulteert in miljarden dollars aan economische verliezen. Het heeft facetten van de menselijke evolutie gevormd. De ziekte wordt versterkt door armoede, wat de distributie van preventieve maatregelen zoals muskietennetten, insectenwerende middelen en preventieve en therapeutische medicijnen belemmert.
- heeft oorzaak: Plasmodium (Q130948)
- heeft directe aanleiding: Culicidae (Q7367)
- heeft bijdragende factor: poverty (Q10294)
Krijt-Paleogeen
Waarom stierven de dinosaurussen uit? Zie hieronder.
Cretaceous–Paleogene extinction event (Q55811)
- heeft oorzaak: Chicxulub impactor (Q5096573)
- heeft directe oorzaak: starvation (Q853930), impact winter (Q3032301)
Amerikaanse Burgeroorlog
De De Amerikaanse Burgeroorlog is de meest dodelijke oorlog van het land, waarbij meer dan 750.000 mensen om het leven kwamen. Over de oorzaken van de oorlog wordt al meer dan 150 jaar door historici gedebatteerd. Een centraal meningsverschil is of slavernij of rechten van Staten de onderliggende oorzaak van de oorlog was. De consensus van moderne historici is dat slavernij in de Verenigde Staten de belangrijkste oorzaak van de oorlog was, waarbij de rechten van Staten een voorwendsel waren. Sommige historici beweren ongeveer het tegenovergestelde.
Deze tegenstrijdige beweringen tussen bronnen -- en hun relatieve gewicht -- kunnen worden gemodelleerd met de stelling rangen zoals hieronder weergegeven. De oorlog laat ook het voordeel zien van het kunnen modelleren van causaliteit op verschillende scopes (onmiddellijk tegenover onderliggend) en gradaties (oorzaak tegenover bijdragende factor).
- heeft een oorzaak: slavery in the United States (Q118382) (voorkeursrang), states' rights (Q48527) (ontraden rang)
- heeft directe aanleiding: Battle of Fort Sumter (Q543165), 1860 United States presidential election (Q698842),...
- heeft bijdragende factor: caning of Charles Sumner (Q5032419), Dred Scott v. Sandford (Q690462), Bleeding Kansas (Q331377), Uncle Tom's Cabin (Q2222),...
Dingen om te vermijden
Zeer causaal verre verklaringen
Beschouw de uitspraak "Universe (Q1) has part(s) (P527) Neptune (Q332)". Deze bewering is correct, maar geen goed idee om in 'universum' te zetten. Het universum bestaat uit vele, vele delen. In plaats van elk van die delen expliciet in 'universum' te vermelden, zouden we in plaats daarvan impliciet die deel van uitspraken moeten doen door middel van ketens als Universe (Q1) heeft deel A_1, A_1 heeft deel A_2,..., A_n heeft deel Solar System (Q544), Solar System (Q544) heeft deel Neptune (Q332).
Een soortgelijk idee is van toepassing op heeft oorzaak.
Hoewel het bijvoorbeeld correct kan zijn om te zeggen "Alps (Q1286)" heeft oorzaak "formation and evolution of the Solar System (Q3535)", is dat niet helemaal gepast. Het is beter om iets te zeggen als "Alps (Q1286)" heeft oorzaak "Alpine orogeny (Q661478)", dan, als u ambitieus bent, de schakels van de causale keten terug te verbinden met formation and evolution of the Solar System (Q3535). Met andere woorden, gebruik heeft oorzaak niet om een gevolg te verbinden met een oorzaak die buitengewoon ver weg is op de relevante keten van gebeurtenissen. Gebruik uw gezond verstand.
Vooringenomenheid over oorzaken, vooral bij controversiële gebeurtenissen
De War in Donbas (Q16335075), ook wel bekend als de oorlog in Oost-Oekraïne, is op het moment van schrijven een voortdurende, controversiële gebeurtenis. Betrouwbare bronnen zijn het vaak oneens over de oorzaken van die oorlog en vele andere conflicten.
Bronnen die op één lijn zitten met elke oorlogvoerende partij in een conflict zullen vaak verklaringen afleggen over onderliggende oorzaken, directe oorzaken en bijdragende factoren die elkaar tegenspreken. Het weergeven van deze uitspraken in oorzaak eigenschappen is OK -- Wikidata is ontworpen om te kunnen omgaan met kennisdiversiteit met rangen en gedetailleerde, robuuste referenties. Markeer controversiële uitspraken niet als "voorkeursrang", zorg voor de juiste bronvermelding en maak gretig gebruik van kwalificaties zoals statement disputed by (P1310). Geef niet te veel gewicht aan de ene of de andere kant.
Bijdragende factoren als onderliggende oorzaken
In de begindagen van de Amerikaanse Burgeroorlog zou Abraham Lincoln bij een ontmoeting met een anti-slavernijauteur hebben verklaard Harriet Beecher Stowe: "Dus dit is de kleine dame die deze grote oorlog begon." Dit betekent niet dat u moet vermelden "American Civil War (Q8676) has cause (P828) Harriet Beecher Stowe (Q102513), bron: Abraham Lincoln".
Stowe schreef wel de invloedrijke roman De negerhut van Oom Tom, die de gemoederen in de noordelijke staten van de Verenigde Staten deed ontbranden, maar noch Stowe, noch haar boek was een onderliggende oorzaak van de oorlog. Grotere krachten waren dat wel. Gezien de relatieve betekenis van de verschillende factoren, zou het veel passender zijn om te zeggen "American Civil War (Q8676) has contributing factor (P1479) Uncle Tom's Cabin (Q2222)".
Merk hier ook op dat Stowe's werk, niet Stowe zelf, als de bijdragefactor hierboven wordt gesteld, omdat het boek het ding was dat meer nauwkeurig het begin van de oorlog beïnvloed. Mensen kunnen aannemen en machines kunnen afleiden dat de auteur een oorzakelijke rol had, maar dat hoeft hier niet expliciet te worden vermeld.
Problemen
Niet waterdicht
Geen van de bovenstaande voorbeelden is perfect. In de Challenger ramp, verschillen bronnen van mening over de vraag of communicatiefouten een onderliggende oorzaak of een bijdragende factor waren. In evolutie zou men kunnen zeggen dat populaties die door moderne genetische manipulatie zijn voortgebracht, biologische selectie als hun onderliggende (d.w.z. eerste) oorzaak hebben en mutatie als hun onmiddellijke (d.w.z. laatste) oorzaak - het omgekeerde van wat het voorbeeld stelt. En ga zo maar door.
Niet helemaal precies
De voorbeelden zijn ook niet precies precies. De De Amerikaanse Burgeroorlog werd voornamelijk veroorzaakt door 'onenigheid' over slavernij, niet alleen over slavernij op zich. De dinosaurussen stierven uit vanwege de inslag van de asteroïde, niet door de asteroïde zelf. De directe oorzaak van malaria is het 'bijten' van muggen, niet de muggen zelf. Er is een stroming die beweert dat we alleen van oorzaken en gevolgen kunnen spreken in termen van gebeurtenissen. Vermoedelijk is het interpreteren van "mug" als "een mug die bestaat" en daarom een gebeurtenis niet geschikt voor studenten van die denkrichting.
De drieledige benadering is ook een minder robuuste manier om causaliteit te modelleren dan bijvoorbeeld een gerichte grafiek waarin elk hoekpunt een beïnvloedende factor is en elke rand een gewicht heeft dat de correlatie of het geschatte risico vertegenwoordigt van de ene factor die resulteert in de andere.
Een opmerking over compromissen
Deze kwesties maken deel uit van de afweging tussen expressiviteit, strengheid en eenvoud. Er zijn manieren om elk van deze tekortkomingen binnen het drieledige model te verminderen, bijvoorbeeld door uitgebreid gebruik te maken van rangen, kwalificaties en bots voor het controleren van beperkingen. Daarbij moeten we ervoor zorgen dat we Wikidata niet transformeren in een logisch consistent maar hoogdravend en ondoordringbaar netwerk van axioma's. Het is belangrijk dat Wikidata intuïtief is voor mensen (vooral niet-deskundige mensen) en in één oogopslag te begrijpen is.
Gerelateerde eigenschappen
De eigenschappen heeft oorzaak, heeft directe oorzaak en heeft bijdragende factor zijn gerelateerd aan andere eigenschappen:
- Inverse eigenschappen: has effect (P1542) en does not have effect (P7167), immediate cause of (P1536), contributing factor of (P1537)
- Gebeurtenisspecifieke oorzaakeigenschappen: cause of death (P509), cause of destruction (P770), end cause (P1534)
- Subeigenschappen van: follows (P155). Oorzaak van etc. zijn deeleigenschappen van followed by (P156).
Verder lezen
- Proximale en ultieme causaliteit: meer over onmiddellijke (proximate) en onderliggende (uiteindelijke) causaliteit
- Een betere manier om causaliteit te modelleren: achtergronddiscussie over het modelleren van oorzaken in Wikidata
- Documenting Death -- The Certificate: beschrijft de Amerikaanse overlijdensakte, een motiverend voorbeeld voor een drieledige benadering van het modelleren van causaliteit
- Processes and Causality, een essay van John Sowa
- Stanford Encyclopedia of Philosophy: the deep end
- causally_upstream_of: een equivalente eigenschap van heeft oorzaak in de Basis Formele Ontologie, een hogere ontologie die veel wordt gebruikt in de wetenschappen