인과의 두 수준에 대한 결정론적 인과의 해명과 그것의 한계
Deterministic Causation of Probabilities and Two Levels of Causation
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초록
이 글에서 필자는 결정론적 인과를 토대로 속성 수준의 인과와 사건 수준의 인과의 연관성을 주장하는 하우스만(Hausman 1998)의 이론을 비판하고 두 수준의 인과의 관계를 바르게 이해하는 데 무엇이 필요한지를 제시한다. 하우스만은 결정론과 배경 조건의 다양성을 토대로 그리고 비결정적 상황에서는 확률에 대한 결정론적 인과를 토대로, 속성 수준의 인과는 사건 수준의 인과에서 도출된다는 의미에서 속성 수준의 인과는 사건 수준의 인과의 일반화라고 주장한다. 필자는 그 관계에 대한 문제를 제기하고 이 문제는 사건 수준의 인과에 본질적인 인과 연결을 주목하지 않은 채 변수들 간의 의존 관계만으로 두 수준의 인과의 관계를 단순히 해명하는 데에 있다고 지적한다. 필자는 두 수준의 인과의 관계는 단순히 한 가지 관점이나 방식으로 파악될 수 없고 해명, 설명, 예측 등 다양한 관점에서 복합적으로 파악되어야 한다고 주장한다. 특히 사건 수준의 인과는 속성 수준의 인과에 개념적으로 의존하는 관계를 주목한다.
Abstract
In this paper, I criticize Hausman's argument for the deterministic theory of causation and the deterministic causation of probabilities in terms of which to explicate the relation between type-level causation and token-level causation. Hausman(1998) argues that, holding the deterministic theory of causation and the deterministic causation of probabilities, type-level causation is a generalization of token-level causation; type-level causation is reduced to, or derived from, token-level causation. I pose a problem for Hausman's theory while putting forth counterexamples to his argument. The reason Hausman's theory confronts the problem is that he explicates the relation between the two levels of causation in the single way, that is, in terms of only the relation between variables without considering causal connection intrinsic in token-level causation. I argue that the relation between the two levels of causation should be carved up in many different ways with regard to explication, explanation, and prediction. In particular, I show that token-level causation depends conceptually on type-level causation.
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