o teísmo e o problema do mal em richard swinburne - FaJe

do que as hipóteses concorrentes. Confrontada com várias hipóteses, a sua
probabilidade não deverá ser necessariamente maior do que 0,5. Basta que
seja maior do que a probabilidade de qualquer a de qualquer uma das
hipóteses que a contradizem. À medida que novas razões forem apresentadas,
quanto mais próximo de 0 for a probabilidade das hipóteses contrárias, maior
será a probabilidade de sua verdade. 50
A probabilidade lógica resulta da aplicação dos critérios que determinam
como os dados ou as razões disponíveis fornecem graus diferentes de
justificação a diferentes teorias que se propõem explicar a ocorrência desse
fenômeno. O interesse no uso desses critérios não está em desconhecer o
universo de hipóteses levantadas para explicar o fenômeno, mas em permitir
concluir qual hipótese é mais provável à luz das razões disponíveis.
1.4.2. A crença justificada conta com a hipótese mais provável
Outro fato que faz uma crença estar justificada nessa teoria
epistemológica é quando ela é mais provável do que não. Chega-se a essa
conclusão com base nas considerações em torno das provas que são
esperadas e geram bons argumentos a favor da hipótese ou da sua negação.
Os argumentos a favor da hipótese surgem do tipo de implicação que há
entre a proposição que a exprime e as razões que a ela se associam. Essa
implicação é conseguida se houver um argumento dedutivo que vincule as
razões aduzidas à proposição. Esse vínculo pode indicar que a evidência
resultante da análise da proposição acarretou sua negação e por isso sua
probabilidade de ser verdadeira é zero.
50 Swinburne nos explica esta relação da seguinte forma: “So the addition of new data can only
either leave the probability of the data on the hypothesis unchanged or decrease it. P(e 1 & e 2 |
h & k) ≤ P(e 1 | h & k). Now, for each new piece of evidence e 2 , there will be some rival to h
that entails not-e 2 (that is, that predicts that with a probability of 1). For example, suppose h is
‘all ravens are black’, and e 1 is ‘a, b, c, and d are ravens, and a is black, and b is black and c is
black’, e 2 is ‘d is black’. P(e 1 & e 2 | h & k) = P(e 1 | h & k) and has some value between 0 and
1. But there are many hypotheses inconsistent with h that entail that d is not black. For these
hypotheses h n P(e 1 & e 2 | h n & k) = 0. More generally, the more data there are entailed by h,
the more data there will be ruled out (or rendered improbable) by rival hypotheses, and so the
smaller will be P(e | k) and so the larger will be P(h | e & k). Of course, many such rivals may be
very ‘implausible’ and what that amounts to is that their prior probability is low (P(h n | k) is low).
In that case, the additional evidence will not make much difference.” (SWINBURNE, Richard.
Epistemic Justification. Oxford:. Clarendon Press, 2001, p.106)
55