In den Vorlesungen des GSSM 2007 gestern und heute ging es unter anderem um Kausalität. Dabei kamen wir auf David Hume zu sprechen. Ihm zufolge ist Kausalität immer eine Konstruktionsleistung des Bewusstseins, da Ursache und Wirkung aus zeitlichen Gründen nie beobachtet werden können. Diese Vorstellung ist meiner Meinung nach gar nicht so veraltet…

Im Anschluss an Hume formuliert Mill, dass zur Feststellung von Kausalität viel zu viele Bedingungen berücksichtigt werden müssten. Auch Luhmann beschreibt in seinem Aufsatz Kausalität im Süden die Kausalität als

(…) ein Medium lose gekoppelter Möglichkeiten, dessen Verwendung eine Bildung von relationalen Formen, also eine feste Kopplung bestimmter Ursachen und bestimmter Wirkungen erfordert.

Kausalität ist also ein Beobachtungsschema, das nur selektiv aus einer Menge potenziell möglicher Ursache-Wirkungs-Beziehungen bestimmte aussucht und viele andere außer Acht lässt. Und es ist ein Schema, das eng mit der Funktion des Gedächtnisses: Vergessen, zusammenhängt. Eben weil die Hauptfunktion des Gedächtnisses vergessen ist (so Heinz von Foerster), ist es laufend auf „Reimprägnierungen“ angewiesen. Kausalitätsschemen helfen – aufgrund von Erfahrung, also ständigem wiederholten Einsatz – etwas zu planen oder zu lernen.

(Sie) fixieren deshalb zugleich Unterscheidungen gegenüber dem, was außer Acht bleiben und Vergessen werden kann. Das Kausalschema ist eine Unterscheidungen bewahrende Struktur. Und selbst wenn Korrekturen notwendig werden, muß man zurückgreifen können auf das, was sich bewährt hat, und das, was sich nicht bewährt hat.

Um kurz den Bogen zum GSSM-Seminar wieder zu spannen: In der Statistik empfiehlt es sich daher unter Umständen, nicht mit Kausalmodellen, sondern mit Wahrscheinlichkeiten zu arbeiten: Folgt B aus A? Oder ist das Ereignis B wahrscheinlicher, wenn A als Bedingung vorliegt?