On the unity between observational and experimental causal discovery

Abstract

In “Flagpoles anyone? Causal and explanatory asymmetries”, James Woodward supplements his celebrated interventionist account of causation and explanation with a set of new ideas about causal and explanatory asymmetries, which he extracts from some cutting-edge methods for causal discovery from observational data. Among other things, Woodward draws interesting connections between observational causal discovery and interventionist themes that are inspired in the first place by experimental causal discovery, alluding to a sort of unity between observational and experimental causal discovery. In this paper, I make explicit what I take to be the implicated unity. Like experimental causal discovery, observational causal discovery also relies on interventions (or exogenous variations, to be more accurate), albeit interventions that are not carried out by investigators and hence need to be detected as part of the inference. The observational patterns appealed to in observational causal discovery are not only surrogates for would-be interventions, as Woodward sometimes puts it; they also serve to mark relevant interventions that actually happen in the data generating process.; En “Flagpoles anyone? Causal and explanatory asymmetries”, James Woodward complementa su celebrada teoría intervencionista de la causación y la explicación con nuevas ideas sobre asimetrías causales y explicativas, extraídas de recientes métodos de descubrimiento causal a partir de datos observacionales. Entre otras cosas, Woodward establece interesantes conexiones entre el descubrimiento causal observacional e ideas intervencionistas inspiradas inicialmente en el descubrimiento causal experimental, aludiendo a cierta unidad entre el descubrimiento causal observacional y experimental. Al igual que el descubrimiento causal experimental, el descubrimiento causal observacional también se apoya en intervenciones (o variaciones exógenas, para ser más precisos), aunque sean intervenciones que no son realizadas por investigadores y por tanto tienen que ser detectadas como parte de la inferencia. Los patrones observacionales a los que se apela en el descubrimiento causal observacional no son los sustitutos de posibles intervenciones, como Woodward algunas veces sugiere; también sirven para marcar intervenciones relevantes que de hecho tienen lugar en el proceso de generación de datos.