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Conhecendo os argumentos falaciosos: Falácias indutivas

Muito comum na imprensa as falácias indutivas usam dados parciais, pedaços de informação selecionados a dedo, comparações tendenciosas e outros métodos para provar ou refutar conclusões.

Segundo Stephen Downes "o objetivo de um argumento é expor as razões que sustentam uma conclusão. Um argumento é falacioso quando parece que as razões apresentadas sustentam a conclusão, mas na realidade não sustentam".

Com este artigo damos sequência a série dedicada às falácias e argumentação, cujo primeiro artigo tratamos das falácias do tipo fugindo ao assunto.

Em um mundo recheado de pós-verdade e muito pouca reflexão o estudo, ou pelo menos a mínima compreensão, das falácias a que estamos expostos todos os dias é de suma importância. Compreender os erros e induções contidas nas frases que ouvimos todos os dias em todos os lugares nos ajudarão a aumentar nosso senso crítico, evitar cair em armadilhas que possam comprometer-nos seja na carreira ou em outros aspectos da vida.

Sendo assim no presente artigo trataremos das falácias do tipo 'indutivas' segundo a classificação de Stephen Downes*.

Um grande jornal lançou há muitos anos uma interessante campanha cuja ideia era de que falando apenas verdades podemos contar uma grande mentira. Pois bem, é este o espírito das falácias indutivas, bastante utilizadas por jornais, agências de notícias, revistas, agências de marketing etc. O público de certos meios de comunicação, através de informações verdadeiras mas parciais ou cuidadosamente selecionadas, pode ser induzido a uma conclusão que não condiz com a realidade. Pode-se, por exemplo, induzir os leitores a considerar uma pessoa corrupta selecionando pontualmente notícias ruins sobre ela ou propagandear um produto com análises que descartem seus pontos negativos.

Falácias indutivas

O raciocínio indutivo consiste em inferir das propriedades de uma amostra para as propriedades de um elemento não pertencente à amostra ou para as propriedades da população como um todo. Traduzindo para um linguajar mais claro suponha que temos uma lata com 1000 feijões. Alguns são pretos e outros são brancos. Suponha agora que retiramos da lata uma amostra de 100 feijões e que 50 eram brancos e outros 50 eram pretos. Então, podemos inferir indutivamente que metade dos feijões da lata (500 feijões) são pretos e que a outra metade é branca.

Todo o raciocínio indutivo depende da semelhança entre a amostra e a população. Quanto maior for a semelhança entre a amostra e a população como um todo, maior validade terá a inferência indutiva. Por outro lado, se a amostra tiver diferenças relevantes face à população, então a inferência indutiva não será válida (No caso do exemplo acima um feijão não difere em quase nada de outro feijão e por isso a inferência pode ser feita).

Mesmo que as premissas de um raciocínio indutivo sejam verdadeiras, a conclusão pode ser falsa. Apesar disso, uma boa inferência indutiva dá-nos uma boa razão para pensar que a conclusão é verdadeira.

Generalização Precipitada

A amostra é demasiado limitada e é usada apenas para apoiar uma conclusão tendenciosa.

Exemplos:

Amostra limitada

Há diferenças relevantes entre a amostra usada na inferência indutiva e a população como um todo

Exemplos:

Falsa analogia

Numa analogia mostra-se, primeiro, que dois objetos, (a) e (b), são semelhantes em algumas das suas propriedades, F, G, H. Conclui-se, depois, que como (a) tem a propriedade E, então (b) também deve ter a propriedade E. A analogia falha quando os dois objetos, (a) e (b), diferem de tal modo que isso possa afetar o fato de ambos terem a propriedade E. Diz-se, neste caso, que a analogia não teve em conta diferenças relevantes.

Exemplos:

Indução preguiçosa

A conclusão apropriada de um argumento indutivo é negada apesar dos dados.

Exemplos:

Omissão de dados

Dados importantes, que arruinariam um argumento indutivo, são excluídos. A exigência de que toda a informação relevante e disponível seja incluída num argumento indutivo, é chamada "princípio da informação total".

Exemplos:

* Esta classificação ou o nome utilizado pode variar dependendo do autor


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