O raciocínio indutivo é um tipo de pensamento que tenta criar teorias generalizadas a partir de observações específicas. Ao contrário do raciocínio dedutivo, ele se baseia em dados concretos para tirar conclusões que podem ser aplicáveis a outras situações semelhantes.
Para realizar um bom raciocínio indutivo, é necessário realizar um grande número de observações, encontrar um padrão entre elas e ser capaz de fazer uma generalização a partir dos dados coletados. Posteriormente, essa generalização pode ser usada para criar uma explicação ou uma teoria..
O raciocínio indutivo é usado tanto na ciência quanto na vida cotidiana. Embora suas conclusões não sejam tão infalíveis quanto as obtidas de outros processos lógicos, como o raciocínio dedutivo, ele pode servir de base para todos os tipos de teorias, previsões ou explicações de comportamentos..
Ao conduzir um processo de raciocínio indutivo, a conclusão alcançada é considerada mais ou menos provável do que infalível. No entanto, ao aplicar este tipo de pensamento, vários tipos de vieses podem surgir, o que torna os argumentos inválidos..
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A principal característica do raciocínio indutivo é que, ao usá-lo, ele começa com uma série de dados específicos que são usados para tentar criar teorias gerais sobre um determinado fenômeno. O método básico para realizar uma indução é observar uma série de casos concretos e procurar o que eles têm em comum.
Por exemplo, um etologista que está estudando uma nova espécie de pássaro observa que todos os espécimes que encontrou têm penas pretas. Por isso, chega à conclusão de que é provável que qualquer outro animal dessa espécie que encontrar no futuro também tenha a plumagem dessa cor..
Por causa da maneira como funciona, o raciocínio indutivo também é conhecido como "lógica de baixo para cima". Isso contrasta com a maneira como a dedução funciona, onde parte de uma teoria geral que é usada para tirar conclusões sobre uma situação específica..
Por sua natureza, as ciências sociais tendem a usar o raciocínio indutivo muito mais do que o raciocínio dedutivo. Assim, uma grande parte das teorias de disciplinas como a psicologia ou psicologia foram criadas observando um grande número de indivíduos e generalizando suas características para toda a população..
Quando realizamos raciocínio dedutivo, se as premissas são verdadeiras e o argumento bem construído, as conclusões sempre serão verdadeiras. No entanto, no raciocínio indutivo, esse não é o caso. Mesmo quando a lógica é bem usada, o resultado de um argumento nunca será infalível, mas é possível que esteja errado.
Isso porque, ao trabalhar com raciocínio indutivo, você está sempre falando em probabilidades. No exemplo dos pássaros pretos que colocamos anteriormente, bastaria que um animal de outra cor aparecesse para desmontar o argumento de que todos os espécimes daquela espécie têm a mesma tonalidade..
No entanto, nem todos os tipos de raciocínio indutivo são igualmente confiáveis. Quanto maior for a amostra para a qual olhamos, e quanto mais representativa ela for da população em geral (ou seja, quanto mais se assemelha ao conjunto que queremos estudar), menos provável será que haja algum tipo de erro.
Por exemplo, ao conduzir uma pesquisa sobre intenção de voto, será muito mais confiável se 10.000 pessoas selecionadas aleatoriamente forem questionadas do que se a pesquisa for conduzida em uma classe universitária com um grupo de 50 alunos.
Já vimos que as conclusões tiradas pelo raciocínio indutivo não são infalíveis, mas simplesmente prováveis. Isso ocorre mesmo quando o processo lógico foi executado corretamente. No entanto, como em outros tipos de raciocínio, é possível cometer erros ao conduzir uma indução.
O erro mais comum que ocorre ao usar o raciocínio indutivo é confiar em exemplos que não são realmente representativos da condição em estudo. Por exemplo, muitos críticos da psicologia como ciência apontam que os experimentos são frequentemente realizados em estudantes universitários, e não em pessoas comuns..
Outro dos erros mais comuns é basear nossas conclusões em um número muito pequeno de casos, com os quais os dados dos quais partimos são incompletos. Para chegar a conclusões realmente confiáveis por meio do raciocínio indutivo, é necessário ter o máximo de dados possível como base.
Finalmente, mesmo quando temos dados suficientes e a amostra é representativa da população em geral, é possível que nossas conclusões estejam erradas devido a vieses de pensamento. No raciocínio indutivo, alguns dos mais comuns são o viés de confirmação, o viés de disponibilidade e a falácia do jogador..
O mecanismo básico sempre permanece em um processo de raciocínio indutivo. No entanto, existem várias maneiras de chegar a uma conclusão geral sobre uma população a partir de uma série de dados específicos. A seguir, veremos os mais comuns.
A forma mais simples de raciocínio indutivo é baseada na observação de uma pequena amostra para tirar uma conclusão sobre uma população maior..
A fórmula seria a seguinte: se uma proporção da amostra tem uma característica X, então a mesma proporção da população geral a terá.
A generalização básica geralmente ocorre em ambientes informais. Na verdade, muitas vezes ocorre no nível inconsciente. Por exemplo, um aluno de uma escola observa que de seus 30 colegas de classe, apenas 5 têm pais separados. Olhando para isso, você poderia fazer uma generalização e pensar que apenas um pequeno número de adultos estão separados.
No entanto, existem outras formas de generalização mais confiáveis e científicas. O primeiro é a generalização estatística. A operação é semelhante à básica, mas os dados são coletados de forma sistemática em uma população maior e os resultados são analisados por meio de técnicas matemáticas..
Vamos imaginar que 5.000 pessoas foram entrevistadas por telefone sobre sua filiação política. Dessa amostra, 70% se identificam como “esquerdistas”. Supondo que a amostra seja representativa da população geral, pode-se inferir que 70% dos habitantes daquele país também se considerarão à esquerda..
Um silogismo estatístico é uma forma de raciocínio indutivo que parte de uma generalização para tirar uma conclusão sobre um fenômeno específico. Ao usar este método, a probabilidade de um resultado ocorrer é estudada e aplicada a um caso individual.
Por exemplo, em um país onde 80% dos casamentos terminam em divórcio, podemos dizer que é muito provável que um casal que acabou de se casar acabe se separando.
No entanto, ao contrário dos silogismos na lógica dedutiva, este resultado não é infalível (haveria uma chance de 20% de que o casamento funcionasse).
Ao usar silogismos estatísticos, podem surgir dois problemas diferentes. Por um lado, é muito fácil ignorar a porcentagem de casos em que a conclusão a que chegamos não se cumpre; e por outro lado, também é comum pensar que, como há exceções à regra, não é possível generalizar.
A indução simples é uma combinação de generalização e silogismo estatístico. Consiste em tirar uma conclusão sobre um indivíduo a partir de uma premissa que afeta um grupo ao qual pertence. A fórmula é a seguinte:
Sabemos que uma porcentagem X de um grupo possui um atributo específico. Para cada indivíduo que pertence a esse grupo, a probabilidade de que também apresente esse atributo é X. Por exemplo, se 50% dos membros de um grupo são introvertidos, cada indivíduo tem 50% de probabilidade de apresentar essa característica.
Outra das formas mais comuns de raciocínio indutivo é aquela que compara dois grupos ou indivíduos diferentes para tentar prever quais serão suas semelhanças e diferenças. A premissa é a seguinte: se dois indivíduos compartilham um conjunto de características, é mais provável que sejam semelhantes em outros também..
Raciocinar por analogia é muito comum em disciplinas formais, como ciência e filosofia, e em nossa vida cotidiana. No entanto, suas conclusões nem sempre são corretas, razão pela qual geralmente é considerado útil apenas como um método auxiliar de pensamento..
Por exemplo, imagine que observamos dois indivíduos e descobrimos que ambos são introvertidos, amantes da leitura e têm temperamento semelhante. Se observarmos mais tarde que um deles se interessa por música clássica, o raciocínio por analogia nos diria que o segundo provavelmente também o terá..
Quando observamos que dois fenômenos sempre ocorrem ao mesmo tempo, nosso primeiro impulso é pensar que um deles é a causa do outro. Esse tipo de raciocínio indutivo é conhecido como inferência causal..
Esse tipo de raciocínio tem o problema de que dois fenômenos que ocorrem ao mesmo tempo podem ser causados por um terceiro que não conhecemos, denominado "variável estranha". Portanto, embora a inferência causal seja muito comum, ela não fornece evidências suficientes para ser considerada válida em campos como a ciência..
Um exemplo clássico de inferência causal errônea é a relação entre o consumo de sorvete e o número de mortes causadas por afogamento no mar. Ambos os fenômenos tendem a ocorrer em maior extensão em certas épocas do ano; então, se usássemos inferência causal, poderíamos concluir que um deles está causando o outro.
No entanto, a explicação lógica é que há uma terceira variável que causa as duas primeiras. Nesse caso, seria o aumento das temperaturas durante os meses de verão, que faz com que as pessoas tomem mais sorvete e se banhem com mais frequência no mar, aumentando também as mortes por afogamento..
A primeira diferença fundamental entre o raciocínio dedutivo e indutivo é o ponto de partida para ambos. O raciocínio dedutivo é conhecido como "lógica de cima para baixo", pois parte de uma teoria geral e acaba tirando uma conclusão sobre um caso específico..
Pelo contrário, já vimos que o raciocínio indutivo também é chamado de "lógica de baixo para cima". Isso porque o processo é o oposto: o raciocínio parte de dados concretos e trata-se de chegar a uma conclusão lógica sobre um fenômeno geral.
Na lógica, um argumento é um raciocínio feito de premissas e uma conclusão. Na lógica dedutiva, os argumentos podem ser válidos (se forem bem construídos) ou inválidos (se as premissas não estiverem relacionadas entre si ou a conclusão for mal elaborada). Por outro lado, também podem ser verdadeiras (se as premissas forem verdadeiras) ou falsas.
Isso não funciona da mesma maneira no raciocínio indutivo. Nesse tipo de lógica, os argumentos podem ser fortes (se a probabilidade de algo acontecer for alta) ou fracos. Ao mesmo tempo, argumentos fortes podem ser convincentes (se as premissas em que se baseiam são verdadeiras) ou não convincentes..
A última diferença entre esses dois tipos de raciocínio tem a ver com a validade das conclusões. Na lógica dedutiva, se as premissas são verdadeiras e o argumento bem construído, a conclusão será verdadeira em absolutamente todos os casos..
Em contraste, no raciocínio indutivo, mesmo que o argumento seja forte e as premissas sejam verdadeiras, as conclusões nem sempre serão verdadeiras. É por isso que falamos de argumentos convincentes, e não de argumentos verdadeiros..
A seguir veremos mais alguns exemplos de raciocínios indutivos que podemos realizar no nosso dia a dia:
- Cada vez que Juan come amendoim, ele tosse e passa mal. Juan deve ser alérgico a amendoim.
- Um professor observa que, quando usa uma apresentação do PowerPoint em sala de aula, seus alunos mostram mais interesse. O professor conclui que o uso do PowerPoint ajudará a aumentar a motivação de seus alunos.
- Um advogado estuda como casos semelhantes ao anterior foram resolvidos e encontra uma estratégia que sempre valeu a pena. Com isso, chega à conclusão de que, se usar no seu caso, também alcançará seu objetivo.
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