Raciocínio indutivo: características, tipos e exemplos

O raciocínio indutivo é um tipo de pensamento que tenta criar teorias generalizadas baseadas em observações específicas. Ao contrário do raciocínio dedutivo, é baseado 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. Mais tarde, 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, elas podem servir de base para todos os tipos de teorias, previsões ou explicações de comportamentos.

Quando um processo de raciocínio indutivo é realizado, diz-se que a conclusão alcançada é mais ou menos provável em vez de infalível. No entanto, ao aplicar esse tipo de pensamento, vários tipos de vieses podem surgir, o que torna os argumentos inválidos.

Funcionalidades

Vá do concreto para o geral

A principal característica do raciocínio indutivo é que, ao usá-lo, começa-se 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 ave percebe que todos os espécimes que encontrou têm penas pretas. Por causa disso, ele conclui que é provável que qualquer outro animal dessa espécie que ele encontre no futuro também tenha a plumagem dessa cor.

Devido à maneira como funciona, o raciocínio indutivo também é conhecido como "lógica de baixo para cima". Isso se opõe à maneira como a dedução funciona, a partir de uma teoria geral 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, muitas das teorias de disciplinas como psicologia ou psicologia foram criadas observando um grande número de indivíduos e generalizando suas características para toda a população.

Suas conclusões são prováveis, não infalíveis

Quando executamos o raciocínio dedutivo, se as premissas são verdadeiras e o argumento é bem construído, as conclusões sempre serão verdadeiras. No entanto, no raciocínio indutivo, isso não acontece. Mesmo quando a lógica é bem usada, o resultado de um argumento nunca será infalível, mas é possível que esteja errado.

Isso acontece porque, ao trabalhar com o raciocínio indutivo, estamos sempre falando de probabilidades. No exemplo das aves negras que colocamos antes, seria necessário que um animal de outra cor parecesse desmantelar o argumento de que todos os espécimes dessa espécie têm a mesma tonalidade.

No entanto, nem todos os tipos de raciocínio indutivo são igualmente confiáveis. Quanto maior a amostra em que olhamos, e quanto mais representativa é a população em geral (ou seja, quanto mais se assemelha ao conjunto que queremos estudar), menos provável é que haja algum tipo de erro.

Por exemplo, ao conduzir uma pesquisa sobre a intenção de votar, será muito mais confiável se 10.000 pessoas escolhidas aleatoriamente forem perguntadas se a pesquisa é conduzida em uma turma de uma universidade para um grupo de 50 alunos.

Podem ocorrer erros ao aplicá-lo

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. Contudo, como com outros tipos de raciocínio, é possível cometer erros ao realizar uma indução.

O erro mais comum que ocorre quando se utiliza 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 muitas vezes os experimentos são realizados com estudantes universitários, e não com pessoas comuns.

Outro dos erros mais comuns é basear nossas conclusões em um número muito pequeno de casos, com os quais os dados a partir dos quais começamos são incompletos. Para chegar a conclusões realmente confiáveis ​​através do raciocínio indutivo, é necessário basear o máximo de dados possível.

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.

Tipos

O mecanismo básico é sempre mantido em um processo de raciocínio indutivo. No entanto, existem várias maneiras de se chegar a uma conclusão geral sobre uma população a partir de uma série de dados específicos. Em seguida, vamos ver o mais comum.

Generalização

A forma mais simples de raciocínio indutivo baseia-se na observação de uma pequena amostra para tirar uma conclusão sobre uma população maior.

A fórmula seria a seguinte: se uma proporção da amostra tiver uma característica X, então a mesma proporção da população geral terá essa característica.

A generalização básica geralmente ocorre em ambientes informais. Na verdade, isso geralmente ocorre inconscientemente. Por exemplo, um aluno de uma escola observa que, dos seus 30 colegas, apenas 5 têm pais separados. Vendo isso, eu poderia fazer uma generalização e pensar que apenas um pequeno número de adultos é separado.

No entanto, existem outras formas mais confiáveis ​​e científicas de generalização. O primeiro é a generalização estatística. A operação é semelhante à básica, mas os dados são coletados sistematicamente em uma população maior, e os resultados são analisados ​​usando técnicas matemáticas.

Vamos imaginar que uma pesquisa telefônica de 5.000 pessoas seja realizada sobre sua afiliação política. Desta amostra, 70% é identificado como «esquerda». Supondo que a amostra seja representativa da população em geral, pode-se inferir que 70% dos habitantes desse país também serão considerados de esquerda.

Silogismo Estatístico

Um silogismo estatístico é uma forma de raciocínio indutivo que parte de uma generalização para tirar uma conclusão sobre um fenômeno particular. Quando esse método é usado, 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 recém-casado acabe se separando.

No entanto, diferentemente do que acontece com os silogismos na lógica dedutiva, esse resultado não é infalível (haveria 20% de chance de que o casamento funcionasse).

Ao usar silogismos estatísticos, dois problemas diferentes podem ocorrer. Por um lado, é muito fácil ignorar a porcentagem de casos em que a conclusão a que chegamos não é atendida; e por outro lado, também é comum pensar que, como há exceções à regra, não é possível generalizar.

Indução simples

A indução simples é uma combinação de generalização e silogismo estatístico. Consiste em extrair uma conclusão sobre um indivíduo de uma premissa que afeta um grupo ao qual ele pertence. A fórmula é a seguinte:

Sabemos que uma porcentagem X de um grupo tem um atributo específico. Para cada indivíduo que pertence a esse grupo, a probabilidade de também apresentarem esse atributo é X. Por exemplo, se 50% dos componentes de um grupo são introvertidos, cada indivíduo tem 50% de chance de apresentar esse atributo.

Raciocínio por analogia

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, eles serão mais parecidos em outros.

O raciocínio por analogia é muito comum em disciplinas formais como a ciência e a filosofia, como no nosso dia a dia. No entanto, suas conclusões nem sempre são corretas, por isso é geralmente considerado que é útil apenas como um método auxiliar de pensamento.

Por exemplo, vamos imaginar que observamos dois indivíduos e descobrimos que eles são ambos introvertidos, amantes da leitura e têm um temperamento semelhante. Se observarmos mais tarde que um deles está interessado em música clássica, raciocinar por analogia nos diria que o segundo provavelmente será também.

Inferência causal

Quando observamos que dois fenómenos ocorrem sempre 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, chamado de "variável estranha". Portanto, embora a inferência causal seja muito comum, ela não fornece evidência suficiente 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 pelo afogamento no mar. Ambos os fenômenos tendem a ocorrer em maior medida em certas épocas do ano; então, se usássemos a inferência causal, poderíamos concluir que uma delas está causando a outra.

No entanto, a explicação lógica é que existe uma terceira variável que causa os dois primeiros. Neste caso, seria o aumento das temperaturas durante os meses de verão, o que faz com que as pessoas bebam mais sorvetes e se banhem mais frequentemente no mar, aumentando assim a morte por afogamento.

Diferenças com o raciocínio dedutivo

Ponto de partida

A primeira diferença fundamental entre raciocínio dedutivo e indutivo é o ponto a partir do qual começa em ambos. O raciocínio dedutivo é conhecido como "lógica de cima para baixo", já que começa com uma teoria geral e acaba chegando a uma conclusão sobre um caso particular.

Pelo contrário, já vimos que o raciocínio indutivo é também chamado de "lógica de baixo para cima". Isso ocorre porque o processo é o oposto: o raciocínio parte de dados concretos e trata de chegar a uma conclusão lógica sobre um fenômeno geral.

Argumentos

Na lógica, um argumento é um raciocínio composto de premissas e uma conclusão. Na lógica dedutiva, os argumentos podem ser válidos (se forem bem construídos) ou inválidos (se as premissas não tiverem relação um com o outro ou se a conclusão for erroneamente extraída). Por outro lado, elas também podem ser verdadeiras (se as premissas são 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 fraca. Ao mesmo tempo, argumentos fortes podem ser convincentes (se as premissas em que se baseiam são verdadeiras) ou não convincentes.

Validade das conclusões

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 é bem construído, a conclusão será verdadeira em 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 certos argumentos.

Exemplos

Abaixo, veremos mais alguns exemplos de raciocínio indutivo que podemos realizar no nosso dia a dia:

- Toda vez que Juan come amendoim, ele tosse e se sente doente. Juan deve ser alérgico a amendoim.

- Um professor observa que, quando ele usa uma apresentação em PowerPoint em uma 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 foram resolvidos com o que ele teve no passado e encontra uma estratégia que sempre deu bons resultados. Devido a isso, ele conclui que, se ele usa no seu caso, ele também irá atingir seu objetivo.