À Voz Desconhecida, de Wassily Kandinsky
Guia das falácias

Falácias indutivas

Stephen Downes
Universidade de Alberta

O raciocínio indutivo consiste em inferir das propriedades de uma amostra para as propriedades de um elemento não pertencente à amostra ou para as propriedades da população como um todo. Suponha-se, por exemplo, que temos uma lata com 1000 feijões. Alguns são pretos e outros são brancos. Suponha agora que retirámos da lata uma amostra de 100 feijões e que 50 eram brancos e outros 50 eram pretos. Então, podemos inferir indutivamente que metade dos feijões da lata (500 feijões) são pretos e que a outra metade é branca.

Todo o raciocínio indutivo depende da semelhança entre a amostra e a população. Quanto maior for a semelhança entre a amostra e a população como um todo, maior fiabilidade terá a inferência indutiva. Por outro lado, se a amostra tiver diferenças relevantes face à população, então a inferência indutiva não será fiável.

Mesmo que as premissas de um raciocínio indutivo sejam verdadeiras, a conclusão pode ser falsa. Apesar disso, uma boa inferência indutiva dá-nos uma boa razão para pensar que a conclusão é verdadeira.

Generalização Precipitada

A amostra é demasiado limitada e é usada apenas para apoiar uma conclusão tendenciosa.

Exemplos:

  1. Fred, o australiano, roubou a minha carteira. Portanto, os Australianos são ladrões. (Claro que não devemos julgar os Australianos na base de um exemplo.)
  2. Perguntei a seis dos meus amigos o que eles pensavam das novas restrições ao consumo e eles concordaram em que se trata de uma boa ideia. Portanto as novas restrições são populares.

Prova: Identifique as dimensões da amostra e a população em questão. Depois mostre que a amostra é insuficiente. Note-se que uma prova formal requer cálculo matemático porque está em jogo a teoria das probabilidades. Mas em muitas situações podemos confiar no bom senso.

Referências: Barker: 189; Cedarblom and Paulsen: 372; Davis: 103.

Amostra limitada

Há diferenças relevantes entre a amostra usada na inferência indutiva e a população como um todo

Exemplos:

  1. Para ver como os Portugueses vão votar na próxima eleição sondou-se uma centena de pessoas em Bragança. Isto mostra, sem dúvida, que a direita vai limpar as eleições. (As pessoas de Bragança tendem a ser mais conservadoras e, portanto, mais propensas a votar em partidos de direita do que as outras pessoas no resto do país.)
  2. As maçãs do topo da caixa parecem boas. Todas as maçãs desta caixa devem ser boas.(As maçãs com bicho, claro, estão em camadas mais fundas...)

Prova: Mostre que há diferenças relevantes entre a amostra e a população como um todo. Depois, argumente que por a amostra ser diferente, a conclusão é provavelmente diferente.

Referências: Barker: 188; Cedarblom e Paulsen: 226; Davis: 106.

Falsa analogia

Numa analogia mostra-se, primeiro, que dois objectos, a e b, são semelhantes em algumas das suas propriedades, F, G, H. Conclui-se, depois, que como a tem a propriedade E, então b também deve ter a propriedade E. A analogia falha quando os dois objectos, a e b, diferem de tal modo que isso possa afectar o facto de ambos terem a propriedade E. Diz-se, neste caso, que a analogia não teve em conta diferenças relevantes.

Exemplos:

  1. Os empregados são como pregos. Temos de martelar a cabeça dos pregos para estes desempenharem a sua função. O mesmo deve acontecer com os empregados.
  2. Governar um país é como gerir uma empresa. Assim, como a gestão de uma empresa responde unicamente ao lucro dos seus accionistas, também a governação deve fazer o mesmo. (Mas os objectivos da governação e da gestão de uma empresa são muito diferentes; assim, provavelmente têm de encontrar critérios diferentes.)

Prova: Identifique os dois objectos ou eventos que estão a ser comparados e a propriedade que se diz que ambos possuem. Mostre que os dois objectos diferem de tal modo que a analogia se torna insuficiente.

Referências: Barker: 192; Cedarblom and Paulsen: 257; Davis: 84.

Indução preguiçosa

A conclusão apropriada de um argumento indutivo é negada apesar dos dados.

Exemplos:

  1. Hugo teve doze acidentes nos últimos 6 meses. No entanto, ele continua a dizer que se trata de coincidência e não de culpa sua. (Indutivamente, as provas apontam irresistivelmente para a culpa de Hugo.) Este exemplo foi retirado de Barker, p. 189.
  2. Sondagens e mais sondagens mostram que o N.D.P. ganhará menos de 10 lugares no Parlamento. Apesar disso o líder do Partido insiste em que o Partido terá muito mais votos do que as sondagens sugerem. ( De facto o N.D.P. só obteve 9 lugares.)

Prova: Acima de tudo pode insistir na força da inferência.

Referências:

Barker: 189.

Omissão de dados

Dados importantes, que arruinariam um argumento indutivo, são excluídos. A exigência de que toda a informação relevante e disponível seja incluída num argumento indutivo, é chamada "princípio da informação total".

Exemplos:

  1. O João é alentejano, e a maioria dos alentejanos vota no PCP, portanto o João provavelmente votará no PCP. (A informação deixada de fora é que o João vive em Évora e a maioria dos eborenses vota PS.)
  2. Muito provavelmente o Benfica vai ganhar este jogo porque ganhou nove dos últimos dez jogos. (Oito das vitórias foram obtidas sobre equipas de escalões secundários, na fase de preparação, e o Benfica vai agora defrontar uma equipa de primeiro plano.)

Prova: Exponha os dados em falta e mostre que eles mudam a conclusão do argumento indutivo. Note-se que não basta mostrar que nem todas as provas foram incluídas — é preciso mostrar que as provas em falta justificam outra conclusão.

Referências:

Davis: 115.

Stephen Downes

Tradução e adaptação de Júlio Sameiro