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• W2156128982 abstract "Deutsche Zusammenfassung:Diese Dissertation beschaftigt sich mit dem Problem einer quantitativen Theorie der Bestatigung. Letzteres kann folgendermasen beschrieben werden: Gegeben sind eine (wissenschaftliche) Theorie T, ein (empirisches) Datum E und eine Menge von Hintergrundannahmen B. Die Frage ist, wie sehr wird T durch E relativ zu B bestatigt. Eine Losung dieses Problems besteht in der Definition einer Funktion C, sodas C(T,E,B) den Grad mist, zu dem T durch E relativ zu B bestatigt wird.In Kapitel 1 wird prazisiert, was unter einer (wissenschaftlichen) Theorie, einem (empirischen) Datum E und einer Menge von Hintergrundannahmen B zu verstehen ist. Dem folgt ein Kapitel uber formale Adaquatheitsbedingungen fur jede formale Theorie(nicht nur einer Theorie der Bestatigung): Eine formale Theorie soll nicht beliebig, verstandlich und auf lange Sicht berechenbar sein. Kapitel 2 endet mit einer kritischen Bemerkung zur Bayesianischen Bestatigungstheorie.In Kapitel 3 werden inhaltliche Adaquatheitsbedingungen fur jede quantitative Bestatigungstheorie formuliert: Ein Bestatigungsmas mus den Bestatigungstugenden (und nur diesen) Rechnung tragen.Diese Bedingungen geben Anlas zu zwei Losungsstrategien: Die erste besteht darin zu argumentieren, das es eine ausgezeichnete Eigenschaft von Theorien in Relation zu Daten und Hintergrundannahmen gibt, die die Bestatigungstugenden (und nur diese) vereint. Der Kandidat ist hier Koharenz bezuglich der Daten, welche in Kapitel 4 uber fundierungstheoretische Koharenz diskutiert wird. Dieser Ansatz stellt sich als erfolglos heraus.Die zweite Strategie besteht darin, zuerst fur jede Bestatigungstugend V eine Funktion f_V zu definieren, sodas f_V(T,E,B) das Ausmas mist, zu dem V von Theorie T, Datum E und Hintergrundinformation B veranschaulicht wird; in einem zweiten Schritt definiert man das Bestatigungsmas C als eine Funktion (einiger) dieser Funktionen f_V.In Kapitel 5 wird argumentiert, dass diese Strategie erfolgreich ist. Kurz gesagt wird festgestellt, das es zwei konfligierende Bestatigungsbegriffe gibt, namlich den loveliness- und den likeliness-Begriff der Bestatigung. Der erste hat informative Theorien zum Ziel, der zweite wahre Theorien. Es wird gezeigt, dass es ausreicht, diese beiden primaren Bestatigungstugenden zu betrachten. Die zwei wichtigsten Theorien der Bestatigung sind der Hypothetische Deduktivismus, HD, und die wahrscheinlichkeitstheoretische Induktive Logik, IL: HD basiert auf dem loveliness-Begriff der Bestatigung, wahrend IL den Fokus auf den likeliness-Begriff der Bestatigung richtet. Die Idee ist nun sehr einfach: Man kombiniere diese beiden Aspekte, behalte deren Vorteile, und lasse ihre Nachteile fallen.Kapitel 6 behandelt die Diversitat, allgemeiner: die Gute von (empirischen) Daten. Es wird ein Gutemas definiert, weches zusammen mit dem loveliness-likeliness Mas ein verfeinertes Bestatigungsmas C^* liefert. C^* kann die Frage beantworten, warum Wissenschafter nach Daten streben (sollen), und es bietet eine Losung des Rabenparadoxes.English abstract:This dissertation deals with the problem of a quantitative theory of confirmation. The latter can be sketched as follows: You are given a theory T, a piece of evidence E, and a body of background information B. The question is how much does E confirm T relative to B. A solution of this problem consists in the definition of a function C such that C(T,E,B) measures the degree to which E confirms T relative to B.Chapter 1 makes precise what is meant by theory, evidence, and background information. Next comes a chapter on formal conditions of adequacy for any formal theory (not only of confirmation): A formal theory has to be non-arbitrary, comprehensible, and computable in the limit. Chapter 2 closes with a critical remark on Bayesian confirmation theory. In chapter 3 we list a set of material conditions of adequacy for any quantitative theory of confirmation: A measure of confirmation has to be sensitive to (and only to) the confirmational virtues.These give rise to two strategies of solving the problem under consideration: The first is to argue that there is one distinguished property of theories in relation to pieces of evidence and bodies of background information that takes into account all (and only) the confirmational virtues. The candidate here is coherence with respect to the evidence, which is discussed in chapter 4 on foundationalist coherentism. This approach is found to be unsuccessful. The second strategy is first to define for every confirmational virtue V a function f_V such that f_V(T,E,B) measures the extent to which V is exhibited by theory T, evidence E, and background information B; and then to define the measure of confirmation C as a function of (some of) the functions f_V.In chapter 5 it is argued that this strategy is successful. In a nutshell, it is observed that there are two conflicting concepts of confirmation, viz. loveliness and likeliness. Loveliness aims at informative theories, whereas likeliness aims at true theories. I reason that it suffices to consider these two primary confirmational virtues. The two main approaches to confirmation are Hypothetico Deductivism, HD, and probabilistic Inductive Logic, IL: HD is based on loveliness, whereas the focus of IL is on likeliness. The idea is simple: Combine these two aspects, keep their merits, get rid of their drawbacks.Chapter 6 is on evidential diversity, more generally, the goodness of the evidence. A goodness measure is defined which together with the loveliness-likeliness measure gives rise to the refined measure of confirmation C^*. C^* can answer the question why scientists (should) gather evidence, and it provides a solution to the ravens paradox." @default.
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