Tipos de razonamiento


Hay varios tipos de razonamientos.  Es decir, hay varias formas de llegar a un conocimiento nuevo.  Veámoslas.
Una procede de un pensamiento general (un juicio que abarca a muchos seres)  y se vincula con un pensamiento particular o singular. A ésta se le llama razonamiento deductivo.  Tenemos el muy conocido ejemplo de:

Todos los hombres son mortales
Sócrates es un hombre
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Sócrates es mortal.
 Se dice que tenemos dos tipos de razonamientos deductivos: los que funcionan por medio de inferencias inmediatas y los que actúan por medio de las inferencias mediatas. Los primeros son conocimientos que se obtienen a partir de un solo juicio, mientras que los segundos sacan de dos o más.
Luego, tenemos el procedimiento inverso. De un pensamiento que se refiere a un caso y  que se compara con otros casos similares, llegamos a un pensamiento universal como conclusión. Por ende, se hace un razonamiento inductivo (o probable), es decir una argumentación que va de lo particular a lo general. Ejemplo: el  oro conduce elecricidad, la plata conduce electricidad, el cobre conduce electricidad, el aluminio conduce electricidad, etcétera, por lo tanto, los metales conducen electricidad. La condición para realizar un razonamiento inductivo es que sus premisas reproduzcan hechos empíricamente comprobables (que la experiencia de los sentidos me los compruebe y que responda a un comportamiento constante del fenómeno que reflejan). Luego, de las premisas particulares se da una ampliación lógica, un salto, de tal manera que la proposición universal es más que las particulares. 
Si la inducción abarca sin excepción a las partes de un todo será completa, si no, será incompleta. Obviamente la inducción completa es prácticamente imposible de realizar fuera de los casos donde los objetos estudiados existen en un pequeño número. Por lo tanto, los conjuntos infinitos o inmensamente grandes de objetos quedan excluidos. Ahora bien, la inducción ofrece algunas desventajas; tres, para ser específicos: 1) no asegura la objetividad, ya que todo el que realiza una inducción parte de una idea preconcebida; 2) no es un método para alcanzar la verdad universal, ya que siempre existe la posibilidad de que un caso concreto sea la excepción; 3) no es una forma pura de razonamiento,  ya que cuando se investiga, ésta se da mezclada con otras. 
Así pues, se han sugerido seis reglas para hacer una inducción correcta:
1)         Los casos observados deben ser suficientes para apoyar la generalización de una hipótesis; en otras palabras, deben de someterse a examen la mayor parte de los objetos en cuestión.
2)         Deben considerarse como causa de los hechos observados aquellas que efectivamente lo sean y no que lo parezca.
3)         Deben tomarse hechos que puedan repetirse.
4)         Debe irse de los casos particulares al general, jamás al contrario. No obstante, las inducciones incompletas pueden apoyarse en deducciones para volverse así más certeras. Cuando esto sucede, que se conjugan las inducciones con las deducciones, llamamos a este híbrido inducción científica
5)          El conocimiento inductivo debe responder a un aspecto esencial del fenómeno.
6)          Se debe concluir con la inducción el efecto de un hecho y no limitarse a creer que el hecho concreto es el efecto.
También se pueden hacer discursos procediendo por semejanzas entre ideas que comparten el mismo grado de particularidad con el conocimiento obtenido. A este proceso le llamamos razonamiento analógico.  En hechos particulares se encuentran similitudes. Tales hechos, al convertirse en elementos del razonamiento, se llaman analogones y la conclusión es una hipótesis. Por lo tanto, se aplica a casos concretos  y se queda en ese nivel  sin mostrar conclusiones contundentes, sólo probables. Ej. Si ayer fue bueno el desayuno de mi mamá y no le puso veneno, entonces con el desayuno de hoy deberá suceder lo mismo.  Como se puede ver, en sentido estricto,  la analogía es una variante de la inducción.
Dos son las formas del razonamiento analógico: la de atribución y la de proporcionalidad. El razonamiento por analogía de atribución a partir de una serie de características predicadas de un ente, las predica de otro ente similar. Pensemos que tenemos una bolsa obscura de mandado y que de ahí sacamos una manzana madura, luego sacamos una pera también madura y luego un durazno  maduro. Podemos inferir que la bolsa está llena de frutas maduras. Atribuyo una existencia común. Ya el propio concepto de fruta es el producto de una analogía, pues grandes diferencias hay entre la genética, textura, color y sabor de las tres frutas.
El razonamiento analógico de proporcionalidad, a partir de una característica “x”  que por el hecho de ser común a esos dos entes los vincula, y  predicar otra característica “y” de uno de los entes, deduzca “y” también del otro.  Supongamos que saco de aquella misma bolsa una manzana que es roja, jugosa y reluciente, digna de un museo más que del paladar, pero sorprendentemente tiene un gusano. Si de esa misma bolsa saco otra manzana que  se ve todavía más roja, jugosa y reluciente, puedo inferir que la otra también tiene su propio gusano y que éste es todavía más grande y rebosante que el anterior. La causa de esto está en una semejanza más bien de relaciones, que en este caso, tendría que ver con las propiedades y magnitud de éstas.
Al ser también inducciones las analogías, ciertas reglas han sido dadas para procurar un mejor resultado:
1) Establecer la mayor cantidad de rasgos similares en los objetos que se comparan.
2) Tratar de encontrar características generales, que sean esenciales desde el punto de vista del problema de estudio.
3) Que las características de los objetos que se comparan sean específicos –únicos- de los mismos (si es posible).
En la actualidad, también se habla de un cuarto tipo de razonamiento: el estadístico. Es aquel que transforma los juicios y los hechos colectivos (no individuales) que éstos representan,  en  números.  En otras palabras, un razonamiento estadístico no estudia un solo evento, como por ejemplo que un niño un día se rasque el ombligo, sino que estudia muchos eventos: la cantidad de veces que todo un año ese niño se rasca el ombligo, o bien,  un sinnúmero de niños realizando el mismo acto durante cierto período. Los hechos colectivos pueden ser  humanos o naturales. La estadística los mide, los calcula, ya sea para describirlos simplemente, ya sea para interpretarlos. Muestra correlaciones que son transitorias, pero esas correlaciones pueden apuntar hacia una conexión causal que tiene que ser descubierta.  Por eso, es que José Manuel Villalpando considera que este razonamiento no explica  la esencia de un fenómeno, sino simplemente explica su estado actual, aunque es verdad que antes, gente como Quetelet y Buckle, creyeron que los promedios estadísticos eran leyes inviolables.[1]
Toda estadística genera datos que, al ser interpretados y plasmados en una representación gráfica, derivan en un conocimiento cuyo estatus es el de una verdad probable (nunca contundente) y transitoria, pues la vigencia de los datos suele ser efímera, debido a los constantes cambios de su objeto de estudio y, además, su legitimidad depende del planteamiento bajo el cual es hecho.[2]  Esto permite señalar a Morris R. Cohen, que la estadística también es una variante de la inducción y que los fundadores de la Estadística estaban influenciados por sir Francis Bacon, el filósofo defensor del método inductivo.[3]
Tan es así que se ha usado al razonamiento  estadístico, por desgracia, para manipular el pensamiento de nuestra actual  sociedad del rating, que tiene fe ciega y religiosa en los números graficados e interpretados por agencias y especialistas. Así pues, las estadísticas pueden probar cualquier cosa, incluso la verdad, como expresó irónicamente Juan Domingo Argüelles.[4] Tomemos un ejemplo. Cuando se dio la guerra entre Cuba y España, los Estados Unidos intervinieron en dicho conflicto. La Armada estadounidense, para reclutar gente, se basaba en la estadística del porcentaje de muerte del 9% en la guerra, versus el 16% de mortandad en la población de Nueva York. Eso les permitía argumentar que es más seguro estar en la Marina que en la tierra firme. Sin embargo, la estadística era capciosa, pues omitía muchos factores, como la desproporción de gente que hay dentro de uno y el otro sector, y que en la Marina hay gente joven y sana, y en la sociedad civil gente mayor y enferma.[5] Todavía un argumento similar se usó para hablar de la guerra en Irak.    
En fin, tres son los procedimientos estadísticos de los que se sirve este tipo de razonamiento: el promedio, las variaciones y las correlaciones.  En el primero se funden todos los datos  respecto a un mismo evento y se busca un equilibrio en un modelo: el promedio; en cierta forma, se pretende extraer un caso que se repite con mayor frecuencia.  Pensemos que un grupo escolar, en determinada materia, saca en promedio 8 de calificación. Eso no significa que todos absolutamente hayan sacado el ocho, sino que la mayoría sacó ese número o en su defecto sus calificaciones oscilaron cerca de esa cantidad[6]
Una estadística de variaciones en cambio, diría, respecto a un mismo evento (o sea esa misma materia), que 16 alumnos sacaron 8, otros 5 obtuvieron 9,  uno obtuvo 7, otro 5 y uno más 10.  Estas variaciones desde luego se dan en función del promedio (que era de 8) y pueden estar “desviadas” por debajo o sobre éste.  En consecuencia, en esta estadística se miden las diferencias con respecto al promedio.
Por último, la estadística de correlaciones,  mide el vínculo entre dos eventos distintos.  Si comparamos los promedios de calificaciones de un grupo en todas sus materias, podemos observar  y medir una correlación entre los resultados obtenidos  matemáticas, español, física, química,  historia y civismo. De tal manera, que quizá se note que en las materias numéricas que tengan mayor índice de reprobación o viceversa[8] 
A la lógica formal, fundamentalmente le interesa más el razonamiento deductivo, ya que supuestamente es el modo más común de pensar y la ciencia, aunque funciona inductivamente, se transmite por deducciones. Así pues, concentraremos nuestra atención en dicho tipo de razonamiento, sin que por eso descalifiquemos el valor de los otros tipos.

Ejercicio


Investiga un ejemplo de cada tipo de razonamiento dando todo su contexto, a qué hace referencia, qué institución la realiza y dónde encontraste dicha información:

Tipo de razonamiento
Ejemplo
Inducción



Deducción



Analógico



Estadístico









[1] José Manuel Villalpando, Manual moderno de lógica, Porrúa, 5ª ed.,  México, 1997, p. 233;  Morris R. Cohen,  “Estadística y naturaleza” en Fernando Arias (comp). Lecturas para el curso de Metodología de la Investigación, Trillas, México, 2001, p. 182.
[2] Hans Georg Gadamer,  Verdad y Método. Tomo 1, Ediciones Sígueme, 7ª ed. España, 1997,  p. 371.
[3] Morris R. Cohen, Op. Cit., p. 181.
[4] Juan Domingo Argüelles, ¿Qué leen los que no leen? El poder inmaterial de la literatura, la tradición literaria y el hábito de leer, Edit. Paidós, México, 2004, p. 92-94.
[5] Darrell Huff, Cómo mentir con estadísticas, en Arias (comp). Lecturas para el curso de Metodología de la Investigación, Trillas, México, 2001, p. 190.
[6] Sacado de  José Manuel Villalpando, Manual Moderno de Lógica, 5ª ed., Porrúa, México, 1997, p. 242.
[7] Sacado de  José Manuel Villalpando, Manual Moderno de Lógica, 5ª ed., Porrúa, México, 1997, p. 245.
[8] Sacado de  José Manuel Villalpando, Manual Moderno de Lógica, 5ª ed., Porrúa, México, 1997, p. 250.

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