förklaringsmodeller

Förklaringsmodeller är teoretiska konstruktioner som syftar till att ge förståelse för varför ett fenomen uppkommer och hur olika faktorer hänger samman. De fokuserar på mekanismer och kausala relationer snarare än enbart förutsägelser, även om goda förklaringsmodeller ofta också har goda förutsägelser. En förklaringsmodell beskriver hur variabler påverkar varandra och vilka mekanismer som ligger bakom ett observerat samband.

Modellerna kan vara mekanistiska, där processen beskrivas steg för steg, eller statistiska och empiriska, där samband mellan variabler anges med teoretiska antaganden. De kan också vara konceptuella eller matematiska, och ibland simulera systemet med datorprogram. Förklaringsmodeller kan vara narrativt formulerade eller formellt modellbaserade.

Utveckling och prövning: man utgår ofta från en teoretisk ram och uttrycker variabler, samband och mekanismer. Antaganden klargörs och begränsningar definieras. Data används för att testa särskilda förutsägelser och modellen kan revideras när nya fakta framkommer. Viktiga bedömningar inkluderar förklarande styrka, generaliserbarhet, falsifierbarhet och enkelhet.

Användning och begränsningar: Förklaringsmodeller används inom naturvetenskap, samhällsvetenskap, medicin och politik för att förstå komplexa fenomen, tolka data och informera beslut. Begränsningar inkluderar förenklingar, osäkerhet i data, problem med kausal inferens och att en modell kan vara giltig endast inom specifika kontexter.

Relation till andra begrepp: modeller används i experiment, observation och simulering; de står ofta i spetsen för forskning och policyutveckling.