Sejak manusia pertama kali mengangkat pandangannya ke langit, atau merenungkan jatuhnya sebuah apel, pertanyaan fundamental yang selalu menghantui adalah: mengapa? Seluruh tatanan pemikiran manusia, baik dalam filsafat, sains, maupun kehidupan sehari-hari, dibangun di atas premis kausalitas—prinsip bahwa setiap peristiwa memiliki sebab, dan setiap sebab menghasilkan akibat. Upaya mencari sebab bukan sekadar kegiatan intelektual; ia adalah insting dasar yang memungkinkan kita memprediksi masa depan, memperbaiki kesalahan masa lalu, dan memahami struktur realitas itu sendiri.
Kausalitas adalah jembatan yang menghubungkan masa lalu dengan masa kini. Tanpa kemampuan untuk mengidentifikasi hubungan sebab-akibat, dunia akan tampak sebagai serangkaian peristiwa acak dan tidak terduga, menjadikannya mustahil untuk dikendalikan atau bahkan dipahami secara rasional. Namun, pencarian sebab yang sejati—akar tunggal atau jaringan faktor pemicu—jauh lebih rumit daripada yang terlihat. Seringkali, apa yang tampak sebagai sebab adalah sekadar korelasi, atau bagian dari rantai peristiwa yang jauh lebih besar dan tersembunyi.
Sejarah pemikiran adalah sejarah usaha terus-menerus untuk mendefinisikan apa itu 'sebab'. Para filsuf kuno meletakkan dasar bagi pemahaman kita, sementara para pemikir Pencerahan menantang keyakinan kita yang paling mendalam mengenai kepastian kausal.
Aristoteles, dalam upayanya memahami perubahan dan eksistensi, memperkenalkan konsep Empat Sebab (Four Causes). Kerangka ini tidak hanya bertujuan mencari pemicu suatu peristiwa, tetapi juga mendefinisikan mengapa sesuatu itu ada dan berfungsi sebagaimana mestinya. Memahami empat dimensi ini sangat penting dalam setiap proses mencari sebab yang komprehensif:
Dengan menggunakan kerangka Aristoteles, proses mencari sebab menjadi multi-dimensi. Kita tidak hanya mencari pemicu (efisien), tetapi juga struktur (formal), bahan baku (material), dan tujuan (final) dari fenomena yang diamati.
Di era Pencerahan, David Hume menghadirkan tantangan paling radikal terhadap kepastian kausalitas. Hume berargumen bahwa kita tidak pernah benar-benar mengamati hubungan kausal; kita hanya mengamati konjungsi konstan: peristiwa A selalu diikuti oleh peristiwa B. Keyakinan kita bahwa A menyebabkan B adalah kebiasaan pikiran, atau induksi, bukan kebenaran yang dapat dibuktikan secara rasional.
Hume menekankan bahwa kita tidak dapat secara logis membenarkan bahwa masa depan akan menyerupai masa lalu. Keyakinan kita pada kausalitas adalah psikologis, bukan metafisik. Tantangan skeptisisme Hume memaksa sains modern untuk lebih ketat dalam membedakan korelasi dari kausalitas sejati.
Menanggapi Hume, Immanuel Kant berpendapat bahwa meskipun kausalitas mungkin tidak dapat ditemukan dalam dunia itu sendiri (Dunia Noumenal), ia adalah sebuah 'kategori' yang harus dimiliki oleh pikiran manusia (Dunia Fenomenal) untuk dapat menyusun pengalaman. Bagi Kant, kemampuan untuk mencari sebab dan memahaminya bukanlah hasil pengalaman, melainkan prasyarat untuk pengalaman yang koheren. Kausalitas adalah lensa yang kita gunakan untuk melihat dan memahami dunia.
Dalam ranah sains, pencarian sebab haruslah ketat, teruji, dan dapat direplikasi. Metodologi saintifik didesain untuk menyaring kebetulan dan bias, memastikan bahwa hubungan yang diidentifikasi adalah kausal sejati, bukan sekadar kebetulan statistik.
Ini adalah dogma paling mendasar dalam sains. Dua peristiwa mungkin terjadi bersamaan, tetapi ini tidak berarti salah satunya menyebabkan yang lain. Terdapat tiga skenario utama ketika korelasi muncul tanpa kausalitas langsung:
Tantangan utama dalam mencari sebab di bidang ilmu sosial atau ekonomi adalah mengontrol semua variabel pengganggu. Karena kita jarang dapat menjalankan eksperimen terkontrol murni (Randomized Controlled Trials/RCT) dalam konteks sosial, ilmuwan harus menggunakan metode statistik canggih, seperti analisis regresi, pemodelan struktural, dan instrumentasi variabel, untuk mencoba mengisolasi efek kausal.
Untuk membantu para peneliti—khususnya dalam epidemiologi—menilai apakah suatu hubungan observasional adalah kausal, Sir Austin Bradford Hill menetapkan serangkaian kriteria pada tahun 1965. Kriteria ini bukan aturan keras dan cepat, tetapi panduan penting dalam proses inferensi:
Penerapan kriteria ini memaksa peneliti untuk tidak puas dengan korelasi sederhana, melainkan membangun narasi bukti yang kokoh untuk membenarkan klaim kausal.
Di akhir abad ke-20, Judea Pearl merevolusi ilmu kausalitas dengan memperkenalkan kerangka matematika yang memungkinkan identifikasi dan penghitungan kausalitas bahkan dalam data observasional yang kompleks. Inti dari karyanya adalah penggunaan Grafik Model Kausal Asiklik (DAGs) dan konsep Intervensi atau do-calculus.
Pearl membedakan tiga tingkat pemahaman kausalitas, yang ia sebut sebagai 'Tangga Kausalitas':
Pemodelan Pearl menawarkan alat untuk secara eksplisit memetakan asumsi kausal kita dan menggunakan matematika untuk menyimpulkan kausalitas, memungkinkan proses mencari sebab melampaui keterbatasan statistik tradisional yang hanya berfokus pada hubungan linear.
Sementara sains mencari sebab objektif di dunia luar, psikologi berfokus pada bagaimana manusia mengidentifikasi dan menjelaskan sebab-sebab—sebuah proses yang sangat rentan terhadap bias dan interpretasi subyektif.
Teori atribusi, yang dirintis oleh Fritz Heider, menjelaskan bagaimana kita menjelaskan perilaku kita sendiri dan orang lain. Ketika kita mencari sebab untuk suatu tindakan, kita cenderung mengkategorikannya menjadi dua jenis utama:
Bernard Weiner kemudian memperluas teori ini dengan menambahkan dimensi stabilitas (apakah sebab itu permanen atau sementara) dan kontrolabilitas (apakah sebab itu dapat dikendalikan oleh individu). Pola atribusi ini sangat memengaruhi motivasi, emosi, dan kesehatan mental seseorang.
Salah satu bias paling kuat yang memengaruhi kemampuan kita untuk mencari sebab yang akurat adalah Kesalahan Atribusi Fundamental. Ini adalah kecenderungan untuk melebih-lebihkan peran faktor internal (disposisional) dan meremehkan peran faktor eksternal (situasional) ketika menjelaskan perilaku orang lain. Kita cenderung menganggap kegagalan orang lain disebabkan oleh kekurangan karakter, padahal mungkin disebabkan oleh hambatan sistemik atau situasional.
Sebaliknya, ada juga bias aktor-pengamat, di mana kita cenderung menggunakan atribusi eksternal untuk menjelaskan kegagalan kita sendiri. Jika orang lain terlambat, itu karena dia tidak bertanggung jawab; jika kita terlambat, itu karena macet atau jam alarm rusak.
Dalam dunia modern, hampir tidak ada masalah besar yang disebabkan oleh satu faktor tunggal. Kemiskinan, perubahan iklim, atau konflik geopolitik adalah hasil dari interaksi kompleks dan non-linear dari banyak variabel. Ini menuntut pendekatan yang berbeda dalam mencari sebab—yaitu, pencarian Akar Penyebab (Root Cause Analysis/RCA).
RCA adalah metodologi yang bertujuan mengidentifikasi penyebab dasar suatu masalah, yang jika dihilangkan, akan mencegah masalah tersebut terulang. Metodologi ini membedakan antara gejala, sebab langsung, dan akar penyebab:
Dua alat RCA yang paling terkenal dalam proses mencari sebab mendalam adalah:
Ketika berhadapan dengan sistem kompleks (seperti ekologi, pasar saham, atau masyarakat), kausalitas sering kali bersifat non-linear, rekursif, dan memiliki umpan balik. Dalam sistem ini, sebab dan akibat dapat saling memperkuat atau melemahkan:
Dalam kerangka berpikir sistemik, proses mencari sebab tidak bertujuan menemukan A menyebabkan B, tetapi bagaimana A berinteraksi dengan X, Y, dan Z untuk menciptakan pola atau perilaku tertentu dalam sistem secara keseluruhan.
Kausalitas dalam sejarah dan ilmu sosial memiliki tantangan unik: subjeknya adalah tindakan manusia yang dipenuhi niat, konteks, dan moralitas. Mengidentifikasi sebab jatuhnya sebuah kekaisaran atau munculnya sebuah ideologi membutuhkan analisis yang jauh melampaui statistik.
Sejarawan sering kali menggunakan penalaran kontrafaktual—menanyakan "apa yang akan terjadi seandainya..."—untuk menguji kekuatan sebab yang diusulkan. Jika kita berargumen bahwa penemuan X adalah sebab penting Revolusi Industri, kita harus bertanya: Seandainya X tidak ditemukan, apakah Revolusi Industri tetap akan terjadi, hanya saja sedikit lebih lambat, atau apakah hal itu tidak akan pernah terjadi sama sekali?
Kontrafaktual membantu membedakan antara:
Sangat jarang ada kondisi yang diperlukan dan cukup (NS) dalam sejarah. Biasanya, kita berurusan dengan kombinasi sebab (INUS Condition: Insufficient but Necessary part of a condition which is itself Unnecessary but Sufficient).
Dalam ilmu sosial, sering muncul perdebatan besar saat mencari sebab: Apakah perubahan didorong oleh struktur besar (ekonomi, geografi, institusi) atau oleh agensi individu (keputusan pemimpin, inovasi pahlawan)?
Pendekatan yang paling canggih menyadari bahwa kedua jenis kausalitas ini berinteraksi. Struktur menentukan batasan dan peluang, tetapi agensi lah yang mengambil keputusan dalam batasan tersebut, sering kali memicu perubahan cepat yang disebut sebagai 'titik balik' (tipping points).
Ambil contoh runtuhnya Kekaisaran Romawi Barat. Selama berabad-abad, sejarawan mencari 'sebab tunggal'—apakah itu serangan barbar, kristenisasi, inflasi, atau timah dalam pipa air. Namun, analisis modern menegaskan bahwa keruntuhan adalah hasil dari interaksi kausal yang kompleks dan saling memperkuat:
Proses mencari sebab di sini adalah proses ekosistemik: memahami bagaimana kegagalan di satu sektor memperburuk kegagalan di sektor lain, hingga seluruh sistem mencapai titik keruntuhan.
Saat kita semakin mendalami lapisan realitas, kita dihadapkan pada pertanyaan yang lebih dalam mengenai sifat kausalitas itu sendiri: Apakah segala sesuatu sudah ditentukan, atau apakah ada ruang untuk kebetulan sejati?
Determinisme klasik, yang diwakili oleh fisikawan Pierre-Simon Laplace, menyatakan bahwa jika kita mengetahui posisi dan momentum setiap partikel di alam semesta pada satu waktu, kita dapat memprediksi seluruh masa depan (dan menjelaskan seluruh masa lalu). Dalam pandangan ini, kausalitas bersifat linier, ketat, dan universal.
Namun, penemuan pada abad ke-20 menguji pandangan ini:
Ini mengubah tujuan mencari sebab dari menemukan kepastian mutlak menjadi menentukan probabilitas dan rentang kemungkinan. Dalam ilmu yang lebih lembut (soft sciences), kita tidak mencari 'sebab' yang pasti, tetapi 'faktor risiko' atau 'kontributor utama'.
Kausalitas modern sering kali diungkapkan dalam istilah probabilitas: A meningkatkan probabilitas terjadinya B. Kita menerima bahwa intervensi kausal (misalnya, obat tertentu) tidak akan bekerja 100% dari waktu, tetapi secara signifikan meningkatkan kemungkinan hasil yang diinginkan.
Dalam konteks Big Data dan Pembelajaran Mesin (Machine Learning), meskipun algoritma dapat memprediksi hasil (B) dengan sangat akurat berdasarkan input (A), mereka sering kali tidak memberikan pemahaman kausal mengapa prediksi itu benar. Mereka menemukan korelasi yang sangat kompleks, tetapi bukan mekanisme kausal yang dapat ditafsirkan oleh manusia. Ini menciptakan ketegangan baru: apakah prediksi akurat lebih penting daripada pemahaman kausal?
Untuk menghadapi kompleksitas realitas, sejumlah disiplin ilmu telah mengembangkan teknik yang sangat terspesialisasi untuk mengungkap jaringan kausal yang tersembunyi. Teknik-teknik ini sangat penting bagi profesional yang bertugas mencari sebab kegagalan sistem, penyakit, atau krisis.
Sering digunakan dalam keselamatan industri dan investigasi kecelakaan (misalnya, penerbangan atau nuklir), analisis ini fokus pada kegagalan pertahanan. Kecelakaan jarang disebabkan oleh satu kesalahan operasional, melainkan oleh serangkaian kegagalan pada beberapa lapisan pertahanan (penghalang) yang dirancang untuk mencegah bahaya.
Model keju Swiss (Swiss Cheese Model) menggambarkan ini: Setiap lapisan pertahanan (sepotong keju) memiliki lubang (kelemahan atau kegagalan sementara). Kecelakaan hanya terjadi ketika lubang-lubang di semua lapisan pertahanan sejajar, memungkinkan 'jalur kegagalan' dari bahaya awal hingga kerugian akhir. Oleh karena itu, mencari sebab berarti mencari mengapa penghalang-penghalang itu gagal, bukan hanya mencari siapa yang melakukan kesalahan operasional terakhir.
Dalam ilmu sistem dinamis, kausalitas dipetakan menggunakan Diagram Lingkaran Kausal. Ini adalah alat visual yang menunjukkan bagaimana berbagai variabel dalam sistem saling memengaruhi melalui panah kausal dan mekanisme umpan balik. Alat ini memaksa analis untuk keluar dari pemikiran linier (A -> B) dan beralih ke pemikiran sirkular (A <-> B <-> C).
CLD sangat berguna dalam memahami masalah sosial yang kompleks, seperti mengapa upaya penanganan obat terlarang sering kali gagal: peningkatan penegakan hukum (A) menyebabkan harga naik (B), yang meningkatkan profitabilitas (C), yang pada akhirnya meningkatkan insentif untuk penyelundupan lebih lanjut (A kembali ke C, yang kembali ke B).
Dalam ekonomi digital dan ilmu data, RCT (eksperimen A/B) tetap menjadi standar emas. Perusahaan teknologi terus-menerus menjalankan eksperimen untuk memahami sebab akibat dari perubahan desain. Jika Facebook ingin tahu apakah mengubah warna tombol (A) menyebabkan lebih banyak klik (B), mereka membagi pengguna secara acak. Pengacakan (randomization) adalah mekanisme yang paling efektif untuk membatalkan semua variabel pengganggu potensial yang mungkin mengaburkan hubungan kausal, menjadikannya metode paling bersih untuk mencari sebab dalam lingkungan yang terkontrol.
Ketika kita berhasil mengidentifikasi sebab suatu peristiwa, implikasi etis segera muncul. Siapa yang bertanggung jawab? Di mana letak batas antara kausalitas fisik dan tanggung jawab moral?
Dalam sistem global yang kompleks, sebab-sebab dapat tersebar secara geografis dan temporal. Keputusan konsumen di satu negara (sebab) mungkin memiliki dampak lingkungan yang merusak (akibat) di negara lain. Ini menimbulkan pertanyaan tentang kausalitas jauh:
Kausalitas dalam etika modern sering kali bergeser dari model "aktor tunggal" ke model "tanggung jawab kolektif" atau "tanggung jawab struktural". Kita harus mencari sebab tidak hanya pada individu yang melakukan tindakan terakhir, tetapi juga pada desain sistem yang memungkinkan tindakan itu terjadi.
Sistem hukum harus berjuang secara konstan dengan konsep kausalitas. Hukum sering kali tidak puas dengan sebab-sebab filosofis yang mendalam; ia memerlukan proximate cause—sebab yang secara hukum cukup dekat atau penting untuk membenarkan pembebanan tanggung jawab. Meskipun banyak faktor berkontribusi pada suatu kecelakaan, sistem hukum harus memilih sebab mana yang akan digunakan untuk menetapkan kelalaian atau kejahatan.
Meskipun kita memiliki alat filosofis, ilmiah, dan statistik yang canggih, proses mencari sebab akan selalu dibatasi oleh beberapa faktor fundamental.
Seringkali, untuk membuktikan kausalitas, kita memerlukan intervensi. Dalam bidang medis atau psikologis, menjalankan RCT mungkin tidak etis (misalnya, memaksa kelompok kontrol untuk merokok untuk melihat efeknya). Dalam situasi ini, kita terpaksa menggunakan data observasional yang rentan terhadap variabel pengganggu yang tidak terukur.
Di masa depan, AI akan mengambil peran yang semakin besar dalam mengidentifikasi pola kausal. Alat AI dapat memproses data dalam skala yang tidak mungkin dilakukan manusia, menemukan korelasi yang berfungsi sebagai penunjuk kausal. Namun, tantangan besar yang tersisa adalah keterjelasan kausal (causal explainability). Jika AI mengatakan X menyebabkan Y, tetapi tidak dapat menjelaskan mekanismenya dengan cara yang intuitif bagi manusia, apakah kita benar-benar telah menemukan sebab, atau hanya menemukan prediksi yang sangat baik?
Pada akhirnya, setiap sebab yang kita temukan hanyalah akibat dari sebab lain yang lebih dalam, yang pada gilirannya adalah akibat dari sebab sebelumnya. Rantai kausalitas (The Causal Chain) terbentang tanpa batas, baik ke belakang (regresi tak terbatas) maupun ke samping (jaringan kausalitas yang tak terbatas).
Pencarian sebab bukanlah tentang menemukan titik awal kosmis, melainkan tentang menemukan titik intervensi yang paling efektif. Ketika kita mencari sebab, kita tidak mencari kebenaran mutlak filosofis, tetapi kebenaran operasional yang memungkinkan kita untuk mengendalikan, meningkatkan, dan merespons dunia kita dengan lebih baik. Perjalanan untuk memahami mengapa sesuatu terjadi adalah perjalanan tanpa henti menuju pemahaman yang lebih dalam tentang realitas itu sendiri.
Dalam menghadapi kompleksitas yang semakin meningkat, kemampuan untuk secara kritis menganalisis klaim kausal, membedakan korelasi dari mekanisme, dan mengakui peran bias kita sendiri, adalah keterampilan intelektual yang paling berharga bagi manusia di era modern.
***
Untuk benar-benar menguasai seni mencari sebab, kita harus beralih dari sekadar mengidentifikasi pasangan sebab-akibat menjadi memahami mekanisme yang menjembatani keduanya. Mekanisme kausal adalah serangkaian entitas dan aktivitas yang terorganisir sedemikian rupa sehingga menghasilkan output tertentu secara berulang.
Dalam ilmu alam, penemuan mekanisme memberikan kekuatan eksplanasi yang superior. Contohnya adalah penemuan mekanisme molekuler di balik penyakit. Mengetahui bahwa merokok (A) berkorelasi dengan kanker (B) adalah satu hal; menemukan bahwa zat karsinogenik dalam asap rokok merusak DNA (C), yang mengaktifkan onkogen (D), yang menyebabkan pertumbuhan sel tak terkendali (E), adalah pemahaman mekanistik. Mekanisme ini memungkinkan kita untuk mengembangkan intervensi yang jauh lebih efektif, seperti terapi target.
Ilmuwan berpendapat bahwa inferensi kausal sejati harus didukung oleh bukti mekanistik, bukan hanya bukti statistik. Tanpa mekanisme, hubungan A-B mungkin hanya kebetulan atau disebabkan oleh variabel pengganggu yang tidak kita ukur.
Beberapa filsuf, seperti Wesley Salmon, fokus pada konsep transfer kausal. Mereka berpendapat bahwa hubungan kausal sejati melibatkan transfer entitas fisik (seperti energi, momentum, atau informasi) dari sebab ke akibat. Ketika bola biliar A memukul bola B, ada transfer momentum. Konsep transfer ini memberikan dasar ontologis yang kuat untuk membedakan kausalitas dari korelasi. Namun, model transfer kausal menghadapi kesulitan ketika diterapkan pada sebab-sebab yang melibatkan ketiadaan (misalnya, kegagalan mengambil obat menyebabkan penyakit) atau pada sebab mental.
Kebijakan publik, pada intinya, adalah hipotesis kausal. Setiap program intervensi didasarkan pada asumsi bahwa jika kita melakukan X, kita akan mencapai Y. Kegagalan kebijakan sering kali terjadi karena asumsi kausal di balik desainnya keliru atau terlalu sederhana.
Untuk meningkatkan efektivitas kebijakan, para evaluator menggunakan evaluasi berbasis teori. Daripada hanya bertanya apakah program (A) menghasilkan hasil (B), mereka memetakan seluruh 'rantai hasil' (Theory of Change atau ToC): A menyebabkan langkah menengah 1, yang menyebabkan langkah menengah 2, dan seterusnya, hingga mencapai B. Ini adalah proses mencari sebab yang lebih rinci karena memungkinkan pengujian kausalitas di setiap langkah. Jika program gagal, evaluasi dapat menunjukkan di mana rantai kausalitas terputus, apakah itu karena implementasi yang buruk, atau karena asumsi kausal awalnya salah.
Kebijakan sering kali memiliki tenggat waktu politik yang pendek, sementara sebab-akibat sosial sering terwujud dalam rentang waktu yang panjang (latency). Contohnya, kebijakan pendidikan yang diterapkan hari ini mungkin baru menunjukkan dampak ekonomi penuh 20 tahun kemudian. Ini menimbulkan dilema dalam mencari sebab; evaluasi segera mungkin hanya menangkap sebab-akibat jangka pendek yang bersifat dangkal, sementara sebab-sebab sejati yang mengubah tatanan masyarakat baru muncul jauh di masa depan.
Selain Kesalahan Atribusi Fundamental, pikiran manusia memiliki banyak cara lain untuk secara sistematis menyabotase pencarian sebab yang jujur.
Ini adalah kecenderungan untuk mencari, menafsirkan, dan mengingat informasi yang menegaskan hipotesis kausal kita yang sudah ada. Jika seorang manajer yakin bahwa masalah dalam timnya disebabkan oleh kemalasan (atribusi internal), ia hanya akan memperhatikan saat karyawan mengambil waktu istirahat dan mengabaikan jam kerja tambahan. Bias ini membuat kita berhenti mencari sebab begitu kita menemukan penjelasan yang 'nyaman' atau yang sesuai dengan pandangan dunia kita.
Manusia cenderung melebih-lebihkan tingkat kendali mereka atas peristiwa. Dalam konteks kausalitas, ini menyebabkan atribusi yang keliru: menganggap kesuksesan disebabkan oleh keahlian kita (sebab internal yang dapat dikontrol) dan mengabaikan faktor keberuntungan (sebab eksternal yang tidak dapat dikontrol). Ilusi ini menghambat pembelajaran dari kesalahan, karena akar penyebab eksternal yang sebenarnya tidak pernah diselidiki.
Setelah suatu peristiwa buruk (atau baik) terjadi, kita cenderung percaya bahwa kita sudah tahu peristiwa itu akan terjadi. "Saya sudah tahu tim itu akan gagal," adalah contoh klasik. Bias ini berbahaya dalam investigasi kausal karena membuat sebab-sebab tampak jelas dan tak terhindarkan, mengurangi motivasi untuk melakukan analisis akar penyebab yang mendalam. Jika kita yakin runtuhnya sistem sudah 'jelas' dari awal, kita tidak akan berusaha keras untuk menemukan sebab-sebab struktural yang tersembunyi.
Cara kita memahami dan mengkomunikasikan sebab-akibat sangat dibentuk oleh budaya. Narasi adalah mekanisme kausal utama dalam masyarakat.
Sebelum sains, kausalitas dijelaskan melalui sebab supranatural atau teologis. Banjir disebabkan oleh murka dewa (sebab efisien supernatural), atau kekeringan adalah hukuman untuk keangkuhan (sebab final moral). Meskipun sains telah menggantikan banyak penjelasan ini, pola pikir ini tetap ada: kita cenderung mencari 'pelaku' (agen) di balik peristiwa besar, bahkan jika peristiwa itu adalah hasil dari proses alam yang impersonal.
Ketika sistem gagal atau terjadi krisis sosial, ada kecenderungan kuat untuk mencari sebab yang mudah dan menyalahkan kelompok tertentu (kambing hitam). Ini adalah cara pintas kognitif yang memuaskan kebutuhan psikologis akan penjelasan, tetapi secara kausal, ini hampir selalu merupakan simplifikasi yang berbahaya. Kausalitas sejati melibatkan proses sistemik, sementara kambing hitam mengalihkan perhatian dari akar masalah struktural yang sulit dan mahal untuk diperbaiki.
Perjalanan untuk mencari sebab tidak pernah mencapai akhir, melainkan terus menyesuaikan alatnya sesuai dengan kompleksitas realitas yang baru ditemukan.
Filosofi kausalitas modern semakin menerima perlunya pluralisme. Tidak ada satu definisi tunggal yang mencakup kausalitas kuantum, kausalitas hukum, dan kausalitas psikologis. Beberapa sebab adalah deterministik (seperti gravitasi), sementara yang lain probabilistik (seperti perilaku manusia), dan yang lainnya muncul dari interaksi sistemik yang kompleks.
Pluralisme kausal mendorong kita untuk menggunakan alat yang tepat untuk domain yang tepat. Analisis RCA cocok untuk kegagalan mekanis; Pemodelan DAGs cocok untuk inferensi statistik; dan analisis kontrafaktual cocok untuk sejarah. Tidak ada solusi tunggal untuk setiap 'mengapa'.
Mungkin langkah terpenting dalam pencarian sebab adalah mengakui batasan epistemologis kita. Ada kalanya kita tidak dapat mengetahui sebab sejati, baik karena data yang hilang, terlalu banyaknya variabel, atau karena sifat acak yang melekat pada fenomena tersebut. Menerima 'ketidaktahuan kausal' adalah tanda kedewasaan intelektual. Ini menghindari atribusi yang tergesa-gesa dan berlebihan, yang merupakan sumber utama kesalahan dan konflik.
Kesimpulannya, seni dan ilmu mencari sebab adalah upaya berkelanjutan untuk memecahkan misteri di balik layar peristiwa. Ini adalah disiplin yang menuntut kerendahan hati filosofis, ketelitian saintifik, dan kesadaran psikologis akan bias kita sendiri. Melalui upaya ini, kita tidak hanya menjelaskan masa lalu, tetapi juga memberdayakan diri kita untuk merancang masa depan yang lebih baik.