Sem Lois Nov07

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Sem Lois Nov07

  1. 1. Y-a-t-il des lois de la physique sociale ? Federica Russo Institut Supérieur de Philosophie Université catholique de Louvain
  2. 2. Dans cet exposé <ul><li>Pertinence de la question </li></ul><ul><ul><li>Historiquement </li></ul></ul><ul><ul><li>Le débat courant </li></ul></ul><ul><li>Le consensus et le défi </li></ul><ul><li>Généralisations empiriques </li></ul><ul><li>dans les modèles structurels </li></ul><ul><li>A propos de l’invariance: </li></ul><ul><li>ouverture du vase de Pandore </li></ul>
  3. 3. La question est pertinente <ul><li>Quetelet (1869): </li></ul><ul><li>la société est régie par des lois , </li></ul><ul><li>autant que la nature </li></ul><ul><ul><li>La statistique, science du générale, </li></ul></ul><ul><ul><li>établie les lois de la société </li></ul></ul><ul><ul><li>par l’analyse des régularités </li></ul></ul><ul><ul><li>L’Homme Moyen, càd la moyenne autour </li></ul></ul><ul><ul><li>de laquelle oscillent les éléments sociaux, </li></ul></ul><ul><ul><li>est à la base d’une physique sociale </li></ul></ul>
  4. 4. La lecture de Quetelet nous montre: <ul><li>Le but de trouver de lois de la société a toute une histoire </li></ul><ul><li>« Lois » en sens fort, pas juste des régularités humiennes </li></ul>Toutefois: <ul><li>Le point de vue de Quetelet est critiquable, e.g.: </li></ul><ul><ul><li>On n’établie pas des lois à l’aide des régularités, </li></ul></ul><ul><ul><li>mais des variations </li></ul></ul><ul><ul><li>La statistique n’est pas l’étude de la moyenne, </li></ul></ul><ul><ul><li>mais de la variance </li></ul></ul>
  5. 5. La question est pertinent <ul><li>On en débat encore: </li></ul><ul><ul><li>Les sciences sociales ne peuvent pas établir </li></ul></ul><ul><ul><li>des lois car elles n’ont pas la même maturité </li></ul></ul><ul><ul><li>des sciences naturelles </li></ul></ul><ul><ul><li>Elles sont matures, mais il n’y a pas de lois </li></ul></ul><ul><ul><li>de la société à découvrir </li></ul></ul><ul><ul><li>Il y a des lois, mais on n’arrive pas à les connaître </li></ul></ul><ul><ul><li>Étant donné les lois, quelles sont leurs entités et </li></ul></ul><ul><ul><li>quelle est la nature des mécanismes </li></ul></ul>
  6. 6. À titre d’exemple <ul><li>1) Roberts 2004: </li></ul><ul><ul><li>Les lois sont des régularités universelles </li></ul></ul><ul><ul><li>Les sciences sociales </li></ul></ul><ul><ul><li>n’ont pas de telles lois </li></ul></ul><ul><ul><li>L’absence de lois marque </li></ul></ul><ul><ul><li>une différence essentielle entre </li></ul></ul><ul><ul><li>les sciences naturelles et sociales </li></ul></ul>
  7. 7. À titre d’exemple <ul><li>2) Kinkaid 2004: </li></ul><ul><ul><li>Des lois physiques n’établissent pas </li></ul></ul><ul><ul><li>des généralisations universelles </li></ul></ul><ul><ul><li>mais des mécanismes causaux </li></ul></ul><ul><ul><li>Ces lois décrivent des tendances </li></ul></ul><ul><ul><li>générales, parfois fragiles </li></ul></ul><ul><ul><li>Plusieurs lois en sciences sociales </li></ul></ul><ul><ul><li>sont de telle sorte </li></ul></ul>
  8. 8. À titre d’exemple <ul><li>3) Woodward & Hitchcock 2003: </li></ul><ul><ul><li>Les lois sont des </li></ul></ul><ul><ul><li>généralisations empiriques </li></ul></ul><ul><ul><li>qui ont la caractéristique </li></ul></ul><ul><ul><li>d’être invariantes </li></ul></ul><ul><ul><li>C’est l’invariance qui leur donne </li></ul></ul><ul><ul><li>pouvoir explicatif et prédictif </li></ul></ul>
  9. 9. <ul><li>Un consensus implicite: </li></ul><ul><ul><li>S’il y a des lois, elles n’ont pas les mêmes caractéristiques de lois de la physique </li></ul></ul><ul><li>D’où la question: </li></ul><ul><li>Que sont-elles ? </li></ul><ul><li>Réponse: </li></ul><ul><ul><li>Des généralisations empiriques </li></ul></ul>Un concept plus faible du concept de lois Un concept différent du concept de lois
  10. 10. Le défi <ul><li>Donner un compte rendu du concept </li></ul><ul><li>de généralisation empirique qui soit : </li></ul><ul><ul><li>Raisonnable, Significatif, Utile </li></ul></ul>
  11. 11. La stratégie d’attaque <ul><li>Qu’est-ce qu’une généralisation empirique </li></ul><ul><li>en sciences sociales ? </li></ul>Buts des sciences sociales Cognitif Orienté-action Rôle de la connaissance causale Modélisation structurelle : Établir des généralisations empiriques Les caractéristiques des g énéralisations empiriques dépendront de conditions des modèles structurels
  12. 12. Les buts <ul><li>Cognitif: </li></ul><ul><ul><li>Comprendre/expliquer </li></ul></ul><ul><ul><li>les phénomènes sociaux </li></ul></ul><ul><li>Orienté-action </li></ul><ul><ul><li>Informer/diriger </li></ul></ul><ul><ul><li>les politiques sociales </li></ul></ul>
  13. 13. Rôle de la connaissance causale <ul><li>Aspect cognitif: </li></ul><ul><ul><li>Au de-là de la description, </li></ul></ul><ul><ul><li>pour donner des fondements à l’action </li></ul></ul><ul><li>Aspect orienté-action: </li></ul><ul><ul><li>Ça présuppose qu’on intervienne </li></ul></ul><ul><ul><li>sur des relations/mécanismes causaux </li></ul></ul><ul><li>Comment acquiert-on </li></ul><ul><li>une telle connaissance causale? </li></ul>
  14. 14. Modèles structurels, l’approche quantitative  54  4  13  34  12  2 X 1 Economic development X 2 Social development X 3 Sanitary infrastructures X 4 Use of sanitary infrastructures X 5 Age structure Y Mortality
  15. 15. Ses éléments <ul><li>Hypothèses: </li></ul><ul><ul><li>Statistiques </li></ul></ul><ul><ul><li>Extra-statistiques </li></ul></ul><ul><ul><li>Causales </li></ul></ul><ul><li>Méthodologie: </li></ul><ul><ul><li>Hypothético-déduction </li></ul></ul><ul><li>Notions clef: </li></ul><ul><ul><li>Connaissance d’arrière plan </li></ul></ul><ul><ul><li>Exogénéité </li></ul></ul><ul><ul><li>Invariance </li></ul></ul>
  16. 16. Plus en détail: méthodologie H-D <ul><li>1) formuler l’hypothèse </li></ul><ul><li>2) construire le modèle </li></ul><ul><li>3) confirmer/infirmer l’hypothèse </li></ul><ul><li>Nota bene: </li></ul><ul><ul><li>Pas tout à fait H-D poppérienne </li></ul></ul><ul><ul><li>Difficultés terminologiques </li></ul></ul><ul><li>La méthodologie H-D donne de la </li></ul><ul><li>souplesse aux modèles structurels </li></ul>
  17. 17. Plus en détail: connaissance d’arrière plan <ul><li>Connaissance générale </li></ul><ul><li>du contexte socio-politique </li></ul><ul><li>« Evidence » du m ê me mécanisme </li></ul><ul><li>causal dans d’autres populations </li></ul><ul><li>Connaissance du mécanisme </li></ul><ul><li>physique-biologique-physiologique </li></ul><ul><li>Usage de méthodes et/ou données </li></ul><ul><li>différentes et/ou similaires </li></ul>
  18. 18. Plus en détail: exogénéité <ul><li>Variable exogène: « son » mécanisme </li></ul><ul><li>n’influence pas le mécanisme </li></ul><ul><li>auquel on s’intéresse </li></ul><ul><li>Dans un modèle structurel, </li></ul><ul><li>une variable exogène est </li></ul><ul><li>une variable causale </li></ul>
  19. 19.  54  4  13  34  12  2 X 1 Economic development X 2 Social development X 3 Sanitary infrastructures X 4 Use of sanitary infrastructures X 5 Age structure Y Mortality
  20. 20. Plus en détail: invariance <ul><li>La définition traditionnelle: </li></ul><ul><ul><li>Causalité requiert   invariance sous intervention , càd une relation doit être invariante sous une classe suffisamment large d’interventions ou de changements de l’environnement </li></ul></ul><ul><li>Le test: </li></ul><ul><ul><li>les paramètres sont invariants lorsqu’on </li></ul></ul><ul><ul><li>fixe des conditions initiales différentes </li></ul></ul><ul><li>Caractérisation contrefactuelle </li></ul>
  21. 21. Plus en d étail: invariance <ul><li>Woodward & Hitchcock 2003: </li></ul><ul><ul><li>A relationship R between variables X and Y is invariant if it would continue to be true (or approximately true) in at least some hypothetical situations or possible worlds in which the value of X is changed as the result of an intervention. That is, there must be some non-actual value x of X such that the following counterfactual is true: ‘if X were equal to x, then the values of X and Y would stand (approximately) in the relation R.’ </li></ul></ul>
  22. 22. Plus en détail: invariance <ul><li>Distinguer: </li></ul><ul><ul><li>Invariance  concerne les variables </li></ul></ul><ul><ul><li>Stabilité structurelle  concerne le modèle </li></ul></ul><ul><li>L’invariance n’est pas une propriété </li></ul><ul><li>du modèle mais des observations </li></ul><ul><li>Le test: </li></ul><ul><ul><li>les paramètres ont la même valeur ou le même </li></ul></ul><ul><ul><li>signe dans les sous échantillons de la base de données </li></ul></ul><ul><li>On a échappé à la contrefactualité </li></ul>
  23. 23. Plus en détail: stabilité structurelle <ul><li>Un modèle est structurellement stable si </li></ul><ul><ul><li>Les variables causales sont exogènes </li></ul></ul><ul><ul><li>Les relations sont invariantes </li></ul></ul><ul><ul><li>La connaissance d’arrière plan supporte: </li></ul></ul><ul><ul><ul><li>l’exogénéité, l’invariance, la structure </li></ul></ul></ul><ul><li>Distinguer: </li></ul><ul><ul><li>Stabilité interne vs stabilité externe </li></ul></ul>
  24. 24. Structurel, que signifie-t-il? <ul><li>Chercher des structures, </li></ul><ul><li>des mécanismes </li></ul><ul><li>Un cas particulier du </li></ul><ul><li>modèle statistique général </li></ul><ul><li>Un « parapluie » comprenant </li></ul><ul><li>différents modèles causaux </li></ul><ul><li>L’analyse qualitative est aussi structurelle </li></ul>
  25. 25. Tout ça pour dire: <ul><li>Les modèles structurels établissent des </li></ul><ul><li>généralisations empiriques </li></ul><ul><li>Des énoncés causaux qui présentent une </li></ul><ul><li>relation invariante dans un modèle structurel </li></ul><ul><li>Généralisation empirique  causal </li></ul><ul><li>Résumé des statistiques  descriptif </li></ul><ul><li>Les généralisations empiriques permettent </li></ul><ul><li>explication – prédiction – intervention </li></ul><ul><li>car elles sont le résultat d’un modèle structurel </li></ul>
  26. 26. Mais qu’ai-je dit de nouveau?
  27. 27. L’invariance de Woodward <ul><li>Buts </li></ul><ul><ul><li>Défendre une théorie de l’explication </li></ul></ul><ul><ul><li>et des généralisations explicatives </li></ul></ul><ul><li>La thèse </li></ul><ul><ul><li>Les généralisations empiriques </li></ul></ul><ul><ul><li>sont explicatives parce qu’invariantes </li></ul></ul><ul><li>Portée </li></ul><ul><ul><li>Explication dans les sciences spéciales, </li></ul></ul><ul><ul><li>càd sociales aussi bien que naturelles </li></ul></ul>
  28. 28. La divergence <ul><li>Woodward, l’idée centrale: </li></ul><ul><ul><li>Les généralisations empiriques montrent </li></ul></ul><ul><ul><li>des structures de dépendance contrefactuelle </li></ul></ul><ul><ul><li>Le pouvoir explicatif est d û à leur habilité </li></ul></ul><ul><ul><li>de répondre aux WITHBD-questions </li></ul></ul><ul><li>La contrefactualité est l’élément centrale: </li></ul><ul><ul><li>de l’invariance, </li></ul></ul><ul><ul><li>de l’explication </li></ul></ul><ul><ul><li>du modèle causal </li></ul></ul>
  29. 29. Divergences de plus en plus profondes <ul><li>Les approches basées sur l’invariance, </li></ul><ul><li>et toutes les approches contrefactuelles </li></ul><ul><li>prétendent établir des relations causales </li></ul><ul><li>par l’évaluation des effets des interventions </li></ul>
  30. 30. Le vase de Pandore est ouvert <ul><li>L’invariance de Woodward présuppose </li></ul><ul><li>une approche expérimentaliste </li></ul><ul><li>Mais que fait-on en science sociale </li></ul><ul><li>avec des données d’observation? </li></ul>
  31. 31. La contre-objection <ul><li>1) Les interventions n’ont pas une caractérisation anthropomorphique </li></ul><ul><li>OK, ça va </li></ul><ul><li>2) Si on ne sait pas intervenir, on fait appel à l’expérience hypothétique </li></ul><ul><li>Le vase de Pandore est </li></ul><ul><li>grand ouvert </li></ul>
  32. 32. Sauvetage in extremis? <ul><li>Woodward 2003 </li></ul><ul><ul><li>Instead, the role of [interventions] is to serve as a regulative idea: they tell us what must be true of the relationship between X and Y if X causes Y and in this way tell us what we should aim at establishing, perhaps on the basis of an imperfect or nonideal experiment, if we want to show that a causal claim is true. </li></ul></ul><ul><li>Mais c’est justement ça le problème! </li></ul>
  33. 33. En résumé <ul><li>Y-a-t-il des lois de la physique sociale? </li></ul><ul><ul><li>La question est pertinente </li></ul></ul><ul><ul><li>Il vaut mieux creuser le concept </li></ul></ul><ul><ul><li>de généralisation empirique </li></ul></ul><ul><ul><li>Je l’ai fait à travers la modélisation structurelle </li></ul></ul><ul><ul><li>La divergence avec les « approches reçues » </li></ul></ul><ul><ul><li>d’invariance a ouvert un vase de Pandore </li></ul></ul>
  34. 34. Quelques réflexions <ul><li>Le partisans des contrefactuels s’opposent </li></ul><ul><li>aux partisans de la théorie de la décision </li></ul><ul><li>L’opposition est d ue aux fondements fragiles </li></ul><ul><li>de l’approche contrefactuelle (observabilité …) </li></ul><ul><li>Soit on se débarrasse des contrefactuels, </li></ul><ul><li>soit on leur donne des fondements plus solides </li></ul><ul><li>Mais surtout, les contrefactuels ne disent pas </li></ul><ul><li>comment tirer des conclusions causales </li></ul><ul><li>des données d’observation </li></ul>
  35. 35. En conclusion <ul><li>Y-a-t-il des lois de la physique sociale? </li></ul><ul><ul><li>Peut-être, mais à présent nous n’avons </li></ul></ul><ul><ul><li>que des généralisations empiriques </li></ul></ul><ul><ul><li>Càd, des énoncés causales qui présentent </li></ul></ul><ul><ul><li>une relation invariante </li></ul></ul><ul><ul><li>dans un modèle structurel </li></ul></ul>

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