Projekt

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Inferentialism, Bayesianism and Scientific Explanation

Gesuchsteller/in Weber Marcel
Nummer 160866
Förderungsinstrument Projektförderung (Abt. I-III)
Forschungseinrichtung Département de Philosophie Faculté des Lettres Université de Genève
Hochschule Universität Genf - GE
Hauptdisziplin Philosophie
Beginn/Ende 01.10.2015 - 30.09.2018
Bewilligter Betrag 111'805.00
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Keywords (8)

Bayesianism; Scientific explanation; Philosophy of science; Inferentialism; Biological function; Finance; Philosophy of biology; Philosophy of economics

Lay Summary (Deutsch)

Lead
Dieses Projekt untersucht die wahrscheinlichkeitstheoretischen Grundlagen von so genannten "Schlüssen auf die beste Erklärung" anhand von Fallbeispielen aus der Finanzmarkttheorie sowie der Biologe.
Lay summary
In den Wissenschaften wie auch im Alltag schliessen wir oft von einer Tatsache auf eine weitere Tatsache, welche die beste Erklärung der ersten Tatsache liefert. Z.B. schliessen wir von Bärentatzen im Schnee auf die Anwesenheit eines Bären oder von einer Reihe von Krankheitssymptomen auf das Vorliegen jener Krankheit, die die beste Erklärung für diese Symptome liefert. Die logischen Grundlagen solcher "Schlüsse auf die beste Erklärung" (inferences to the best expanation) sind in der Logik und Wissenschaftstheorie bis heute nur unzureichend geklärt worden. Besonders ist nicht klar, warum man vom Vorliegen einer Erklärung auf die Wahrheit der Aussagen schliessen darf, die diese Erklärung leisten. In diesem Projekt soll die Wahrscheinlichkeitstheorie, genauer gesagt: die Theorie bayesianischer Netzwerke, verwendet werden, um diese Frage zu klären. Zu diesem Zweck werden Fallbeispiele aus der Finanzmarkttheorie und aus der Biologie herbeigezogen.
Direktlink auf Lay Summary Letzte Aktualisierung: 26.01.2016

Verantw. Gesuchsteller/in und weitere Gesuchstellende

Mitarbeitende

Name Institut

Abstract

Explanation constitutes a cornerstone of scientific rationality. But what is valid explanatory reasoning? And when is valid explanatory reasoning a guide to truth? Although these questions have generated much debate, no unanimously accepted answers have emerged. Our research program aims to break the deadlock in the debate between different philosophical theories of explanation and to develop a new account of explanatory reasoning. To do so, the proposed research program synthesizes approaches from philosophy of language (inferentialism) and formal epistemology (Bayesianism). First, we will appeal to inferentialism to justify the interpretation of explanations as arguments that facilitate the inference the the explanandum by providing reasons. Secondly, we will use Bayesianism to quantitatively reconstruct the dynamics of explanatory reasoning in probabilistic terms. Finally, we will investigate the possibility to systematically integrate the two approaches in order to vindicate the rationality of an explanatory pattern commonly used in scientific practice, viz. inference to the best explanation. Our results will be informed by an in-depth analysis of two case studies - one from economics, viz. the explanation of the stylized facts of finance, and one from biology, viz. the explanation of biological functions - whose explanatory value is hard to account for by reference to traditional theories of scientific explanation. The combined use of inferentialism and Bayesianism and the application to the case studies will allow us to tackle the traditional task of interpreting scientific explanation from an innovative perspective, both normatively and scientifically informed.
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