Eine wissenschaftliche Vorhersage ist ein aus einer wissenschaftlichen Theorie T abgeleiteter Beobachtungssatz S(p) über ein Phänomen p des Typs P.
Dabei ist eine Vorhersage erfolgreich, genau dann wenn S(p) wahr ist.
Formale Explikation:
T prognostiziert erfolgreich ein Phänomen p des Typs P, gdw. gilt:
a. Prognosebedingung: T ⊢ S
(p) (sprich: T ableitbar Satz über p).
b. Erfolgsbedingung: S (p) ist wahr, d.h. es ist der Fall,
dass p.
Ein Beispiel: Dmitri Iwanowitsch Mendelejew konnte mit seinem Periodensystem die Atommasse der bekannten 63 Elemente vorhersagen. Er konnte aus demselben Periodensystem aber auch erfolgreich die Atommasse der bis dahin völlig unbekannten Elemente Gallium, Scandium und Germanium vorhersagen.
Nun können zwei Arten von Prognoseerfolgen unterschieden werden:
Eine Akkomodation liegt vor, gdw. P nicht neuartig gegenüber T ist.
Eine Prädikation liegt vor, gdw. P neuartig gegenüber T ist.
Der zuerstgenannte Prognoseerfolg von Mendelejew war offenbar eine Akkomodation und der zweitgenannte eine Prädikation. Intuitiv bestätigen Prädiktionen Theorien viel stärker als bloße Akkomodationen. Aber stimmt das?
Hier können wiederum zwei Ansichten unterschieden werden:
Prädiktivismus: Eine Prädikaiton bestätigt eine Theorie stärker als eine Akkomodation.
Akkomodationism: Eine Prädiktion bestätigt eine Theorie nicht stärker als eine
Akkomodation.
Der Bayesianismus besagt, dass eine prognostische Evidenz E eine Bestätigung für eine Theorie T darstellt, nur wenn: P(T|E) > P(E). Nach Bayes Theoriem gilt:
Das Argument für den Prädikitivmus lautet dann:
Kritik: Der soeben beschriebene Umstand wird meistens als ein Argument gegen den Bayesianismus und nicht als eines für den Prädiktivismus gesehen.[1]
[1] siehe z.B.: Colin Howson: The "Old Evidence Problem"
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