Kausales Denken, Bayes-Netze und die Markov-Bedingung

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Nichtsdestotrotz lässt sich obiges Beispiel nicht mit den bereits bekannten
Theorien erklären, da die Inferenz auf der Ebene der Kausalstruktur und nicht
etwa auf der Ebene der Kausalstärkeschätzung stattfindet. Für das obige Beispiel
liegt es daher nahe, dem Basismodell (Kapitel 4) entsprechend für jede Kategorie
von Objekten (Fernseher mit Kabelanschluss, Fernseher mit Satellitenanschluss)
eine eigene gemeinsame Fehlerquelle zu definieren, die jeweils nur die zu einer
Kategorie gehörenden Effekte betrifft. Im obigen Beispiel würde man dann
inferieren, dass die zum Kabelanschluss gehörende Fehlerquelle aller Wahrscheinlichkeit
nach anwesend ist und damit nicht der eigene Fernseher betroffen
ist.
In anderen als den im obigen Beispiel benutzten technischen Kontexten
(z.B. sozialen oder natürlichen Kontexten) mag die Inferenz nicht so klar sein, da
die kausalen Konsequenzen der beobachteten Merkmale weniger offensichtlich
oder mit mehr Unsicherheit behaftet sind und auch mehrere Merkmale in Frage
kommen. In diesen Fällen bietet es sich an, über die verschiedenen möglichen
Kategorisierungen (oder mehr technisch: Partitionierungen) zu integrieren und
diese jeweils mit deren Wahrscheinlichkeit gegeben der beobachteten Merkmale
zu gewichten (siehe dazu das Causal-Schemata-Modell von Kemp et al., 2007).
Im Folgenden soll daher eine entsprechende Modellerweiterung hergeleitet
werden, die für den Fall eines Merkmals die Zielinferenz, also die Einschätzung
der Wahrscheinlichkeit der Anwesenheit eines unbeobachteten Zieleffekts
gegeben des Status der gemeinsamen Ursache sowie der weiteren Effekte, beschreibt.
Aus diesem Modell werden sodann Vorhersagen abgeleitet und in einem
Experiment getestet.
6.2 Modellierung
Aus Gründen der Übersichtlichkeit beschränkt sich die Ableitung im Folgenden
auf die wesentlichen Schritte. Eine ausführliche Variante findet sich in Anhang K.
6.2.1 Ableitung der Zielinferenz
Ausgangspunkt für die Modellierung ist wie in den vorhergehenden Experimenten
wieder die Zielfrage, die die Versuchspersonen zu beantworten hatten, also
die Beurteilung der Wahrscheinlichkeit der Anwesenheit eines unbeobachteten