Scoprire le cause. Reti causali, contesti, probabilità

Nel Trattato sulla natura umana, David Hume fornisce due definizioni non equivalenti di causalità. Secondo la prima, la causalità è una connessione regolare tra fenomeni; in base alla seconda, la causalità è individuata da una relazione controfattuale: se la causa non fosse occorsa neanche l'effetto avrebbe avuto luogo. Quest'ultima definizione è all'origine di un'articolata serie di sviluppi ai quali è prevalentemente dedicato il lavoro di Margherita Benzi Scoprire le cause. Il libro si propone di introdurre ad alcune recenti teorie in materia di causalità. In particolare, l'autrice, che ha al suo attivo un'altra monografia sul ragionamento e la logica, scandaglia con attenzione le teorie probabilistiche e i loro recenti sviluppi in termini di reti causali.

L'idea fondamentale delle teorie probabilistiche della causalità è che l'evento causa, ad esempio il cedimento di un certo pilastro, aumenta la probabilità dell'evento effetto, il crollo del ponte, così che possiamo asserire che il cedimento del pilastro ha causato il crollo del ponte. Questa lettura della causalità risulta particolarmente indicata nelle discipline di alto livello, come la psicologia, l'epidemiologia o l'economia, spesso basate su correlazioni tra serie di dati. Così, la presenza di campi elettromagnetici causa la leucemia se possiamo riscontrare una significativa correlazione probabilistica tra il darsi del primo evento e l'aumento della probabilità del secondo. D'altro canto, questa teoria si è prestata magnificamente alle analisi della nozione di causalità all'indomani della rivoluzione quantistica in fisica, in ragione del ripensamento degli assunti deterministici.

La storia recente di questa teoria muove da un lavoro di Hans Reichnebach del 1956. In seguito, un forte impulso lo si è avuto con Patrick Suppes nel 1970 e, per citare un caso non filosofico non menzionato, con Clive Granger, un economista che ha poi conseguito il Nobel per ricerche correlate a tale visione.

Nel corso della sua esposizione Benzi mette molto bene in luce vantaggi e punti critici di questa e di correlate concezioni, utilizzando in maniera efficace e misurata un apparato formale necessario ma mai invadente. Dall'esposizione risulta evidente che una difficoltà delle teorie probabilistiche è la causalità indiretta, come nel caso in cui A causa C attraverso B. Ad esempio, comporre il mio numero di telefono causa il trillare del mio apparecchio che causa il mio sollevamento del ricevitore. Tuttavia, poiché la relazione causale intesa è tra il comporre il numero e la mia risposta data la neutralità dello squillo - se si accendesse una luce andrebbe bene lo stesso - dobbiamo considerare il trillo quale causa spuria, causalmente irrilevante. Ma questo non è sempre il caso: il fumo causa l'aumento del catrame nei polmoni e questo causa il cancro. Però non possiamo annullare la rilevanza del catrame quale causa del cancro, esso è infatti cruciale. Ecco che in questo caso la causazione indiretta è pienamente efficace.

Più in generale, possiamo notare che questa teoria sembra crucialmente dipendente da una precedente intuizione di cosa possa essere rilevante al fine di poter selezionare su cosa eseguire i calcoli probabilistici. Come afferma Suppes, la difficoltà è isolare il campo causale. Un ulteriore difficoltà è quella di connettere asserzioni generali e particolari, alla quale si dedica Ellery Eells ipotizzando la fissazione di due teorie diverse. Benzi riesce assai bene nel coniugare chiarezza espositiva, dettaglio e rigore metodologico. Questo libro si presta quindi bene per soddisfare i palati dei filosofi, anche quelli già introdotti al tema, ma anche di tutti i ricercatori interessati a indagare più a fondo i presupposti metodologici della loro disciplina.