Scott Sumner escribe aquí:
La causalidad es un concepto ambiguo que depende de qué contrafácticos son los más útiles. Por lo tanto, se podría decir que la deflación de China está causada por un yuan sobrevaluado. O se podría decir que, asumiendo un valor fijo del yuan, la deflación es causada por malas políticas del lado de la oferta. Ambas afirmaciones son defendibles. La pregunta es: ¿qué solución es la más factible, la más útil?
Estaba revisando algunos artículos relacionados que tenía guardados sobre el asunto de la causalidad,
todos ellos de la órbita mal llamada racionalista y dos ellos de la pluma de Eliezer Yudkowsky, que dan vueltas alrededor del asunto de la causalidad y que traen dos definiciones distintas (e incompatibles) de la cosa.
En efecto, la primera definición discute la causalidad en términos de cosas que hacen que sucedan otras cosas. En tal caso, la causalidad estaría en el mundo, sería objetiva y pertenecería al ámbito de las cosas. La segunda dice que hay causalidad ahí donde un sujeto, un verbo y un objeto. En el tercer párrafo del tercero de los artículos citados más arriba pueden verse las dos, una al lado de la otra, como si fuesen una misma cosa o se implicasen mutuamente de manera tan obvia que no exige siquiera demostración. Pero ahí donde hay un sujeto, un verbo y un objeto tiene que haber necesariamente alguien que los piensa y los escribe o pronuncia. De acuerdo con la segunda forma de entender la causalidad, esta dependería del punto de vista.
He estado pesando durante las vacaciones sobre el asunto de la causalidad y su naturaleza. He llegado a la conclusión que resumo en esta entrada. Es posible que esté en contradicción con otras cosas que haya escrito o dicho previamente sobre el asunto. Quedan corregidas —enmendadas o deprecadas— por la presente.
Al hablar de causalidad hoy aquí no me refiero al problema, relacionado pero distinto, de medir el efecto de determinadas intervenciones y las dificultades que eso entraña. Me refiero a lo que la causalidad propiamente es —si se quiere, en términos filosóficos—.
Esta entrada trata sobre la causalidad; en particular, sobre que sobre ella nos enseña el artículo ¿Cómo reaccionan los individuos a los impuestos sobre ingresos “caídos del cielo”?. Aunque antes de llegar al meollo del asunto, me voy a permitir un par de digresiones.
El artículo fue publicado en NadaEsGratis, un blog de economía que ha conocido dos fases distintas y que son ambas interesantes por motivos casi opuestos:
De esas cuestiones traté una vez superficialmente aquí.
A pesar de lo intrincados que resultan muchos de los diagramas causales que aparecen en los textos, en la práctica abundan las cuestiones y los estudios alrededor de sus formulaciones más simples, es decir, la representada por
Este gráfico se resumen varios posibles escenarios:
Las discusiones alrededor de estos diagramas puede ser bizantina (y, generalmente, lo es), debido principalmente al interés que tienen tirios o troyanos en poner en marcha las acciones que parecen controlar el proceso según se dé importancia a unos u otros factores.
Frecuentemente, se postulan y estudian relaciones causales del tipo
donde, por simplificar, se han eliminado las variables de confusión, etc. para mostrar su versión más estilizada, la que acaba en los abstracts.
Frecuentemente, además, $C$ y $E$ hacen referencia a magnitudes macro: una campaña de publicidad y los ingresos; una medida económica y el PIB; la presión y el volumen de un gas, etc. Todos sabemos que en esos casos, el diagrama anterior es solo una manera abreviada de representar el verdadero diagrama causal,
En 1748, Hume propuso la siguiente (archifamosa, archidiscutida y archicontrovertida) definición de causalidad:
We may define a cause to be an object followed by another, and where all the objects, similar to the first, are followed by objects similar to the second. Or, in other words, where, if the first object had not been, the second never had existed.
Ha sido denunciada, entre otros motivos, por contener una contradicción lógica. En efecto, la primera frase viene a afirmar que la causa es condición suficiente para el efecto ($C \Rightarrow E$, si se quiere), mientras que en la segunda, que es condición necesaria ($\neg C \Rightarrow \neg E$).
En esta entrada es continuación y discusión de la primera de la serie. En esta se va a discutir su relevancia en la discusión sobre lo que es la causalidad más allá de las técnicas que puedan existir para identificar y medir el tamaño de los efectos una vez que la causalidad está postulada.
Comenzaré haciendo notar una obviedad: el concepto de causalidad es ajeno a las matemáticas. Los hechos matemáticos no tienen causas sino razones o explicaciones. Que los catetos de un triángulo rectángulo midan 3 y 4 no es la causa de que su hipotenusa mida 5, sino su razón.
En esta entrada voy a plantear y explicar el resultado de un experimento físico. Dejo para la siguiente la discusión de su relevancia para la discusión de la causalidad ya no tanto desde el punto de cuantificarla una vez postulada sino de su misma naturaleza.
El experimento —que aunque es físico, habrá de ser mental— es el siguiente: se toma un haz de palillos y se lanza hacia arriba de manera que los palillos roten en cualquier dirección, al azar. (Se supone, además, que no existe influencia notoria del rozamiento del aire, corrientes o alguna mano maliciosa que haya activado algún campo electromagnético arteramente).
Esta es la tercera entrada de la serie sobre diagramas causales hiperbásicos, que, como la segunda, no se entenderá sin —y remito a— la primera que define el contexto, objetivo e hipótesis subyacentes de la serie completa. Además, sería conveniente haber leído la segunda.
Esta vez, el diagrama causal es una pequeña modificación del de la anterior:
Ahora, la variable $X$ influye sobre $Y$ por dos vías: directamente y a través de $Z$. Variables como $Z$, conocidas como mediadores son muy habituales. Uno podría pensar que, realmente, ninguna $X$ actúa directamente sobre ninguna $Y$ sino a través de una serie de mecanismos que involucran a variables intermedias $Z_1, \dots, Z_n$ que constituyen una cadena causal. Puede incluso que se desencadenen varias de estas cadenas causales que transmitan a $Y$ la potencia de $X$. Que hablemos de la influencia causal de $X$ sobre $Y$ es casi siempre una hipersimplificación de la realidad.
Esta es la segunda entrada de la serie sobre diagramas causales hiperbásicos. No se entenderá sin —y remito a— la entrada anterior que define el contexto, objetivo e hipótesis subyacentes de la serie completa.
El diagrama causal objeto de esta entrada es apenas una arista más complejo que el de la anterior:
Ahora la variable $Z$ afecta tanto a $Y$ (como en la entrada anterior) como a $X$ (esta es la novedad). Es una situación muy común en el análisis de datos. Algunos ejemplos:
Comienzo hoy una serie de cuatro entradas (¡creo!) sobre diagramas causales supersimples que involucran a tres variables aleatorias: $X$, $Y$ y $Z$. En todos los casos, estaré argumentaré alrededor de en las regresiones lineales Y ~ X e Y ~ X + Z porque nos permiten leer, interpretar y comparar rápida y familiarmente los resultados obtenidos. En particular, me interesará la estimación del efecto (causal, si se quiere) de $X$ sobre $Y$, identificable a través del coeficiente de $X$ en las regresiones.
No obstante, quiero dejar claro que:
X escribe en 2020:
In particular, panel A presents the results when the municipalities are divided according to the real average Internet speed (Mbps). As is evident, the effect of extreme-right mayors on hate crimes is concentrated in municipalities where Internet speed is high, especially when the intensive margin is considered […]
Y escribe también en 2020:
Results show that Internet availability between 2008 and 2012 is associated with a better knowledge of (national) immigration dynamics and that it leads to an overall improvement in attitudes towards immigrants.
