というエントリ（原題は「Is history probabilistic?」）の冒頭でDaniel Littleが以下のように書いている。
Many of our intuitions about causality are driven by a background assumption of determinism: one cause, one effect, always. But it is evident in many realms -- including especially the social world -- that causation is probabilistic. A cause makes its effects more likely than they would be in the absence of the cause. Exposure to a Zika-infected mosquito makes it more likely that the individual will acquire the illness; but many people exposed to Zika mosquitoes do not develop the illness. Wesley Salmon formulated this idea in terms of the concept of causal relevance: C is causally relevant to O just in case the conditional probability of O given C is different from the probability of O. (Some causes reduce the probability of their outcomes.)
There is much more to say about this model -- chiefly the point that causes rarely exercise their powers in isolation from other factors. So, as J.L. Mackie worked out in The Cement of the Universe: A Study of Causation, we need to be looking for conjunctions of factors that jointly affect the probability of the occurrence of O. Causation is generally conjunctural. But the essential fact remains: no matter how many additional factors we add to the analysis, we are still unlikely to arrive at deterministic causal statements: "whenever ABCDE occurs, O always occurs."
（拙訳）
因果関係に関する我々の直観の多くは、決定論的な前提を背景としている。一つの原因と一つの結果が常に対応する、というわけだ。しかし多くの領域――特に社会の領域では――因果関係は明らかに確率的である。原因は、その原因が無い場合に比べて、結果の生じる可能性を高める。ジカ熱に感染した蚊に晒されると病に罹患する可能性は高まるが、ジカ熱に感染した蚊に晒された多くの人は発症しない。ウェズリー・サーモンはこの考えを原因的な関係性という概念で定式化した。Cが与えられた時のOの条件付確率がOの確率と違う場合のみ、CはOに対し原因的な関係性を持つ、というわけだ（原因の中には結果の確率を下げるものもある）。
このモデルにはさらなる発展の余地がある。その主たるものは、原因が、他の要因と独立にその効力を発揮することは稀である、という点である。J.L.マッキーが「世界のつながり：因果関係の研究*1」で分析したように、Oの発生確率に対して合同して影響する要因の集合体を見る必要がある。一般に、原因は複数の要因が組み合わさったものである。ただ、基本的な事実はそのまま維持される。即ち、分析に追加要因を幾ら加えようとも、「ABCDEが起きれば必ずOが起きる」という決定論的な因果関係の文脈には依然として到達しないままであろう。
ただ、こうした考え方においても確実性が完全に排除されるわけではない、とLittleは言う。
But here is another kind of certainty that also arises in a probabilistic world. When sequences are governed by objective probabilities, we are uncertain about any single outcome. But we can be highly confident that a long series of trials will converge around the underlying probability. In an extended series of throws of a fair pair of dice the frequency of throwing a 7 will converge around 6/36, whereas the frequency of throwing a 12 will converge around 1/36. So we can be confident that the eventual set of outcomes will look like the histogram above.
Can we look at history as a vast series of stochastic events linked by relations of probabilistic causation? And does this permit us to make historical predictions after all?
（拙訳）
だが、確率的な世界では、別の種類の確実性も生じる。結果に至る過程が客観的な確率に支配される場合、どれか一つの結果については不確実であるものの、試行を何回も繰り返せば基底にある確率に収束するということについてはかなりの確実性をもって言える。細工されていない2つのサイコロを何回も放れば、合計値が7となる可能性は6/36に収束し、12となる可能性は1/36に収束する。従って最終的な結果が上記のヒストグラムのようになる、ということには確信が持てる。
確率的な因果関係で結ばれた非常に多くの確率論的な出来事として歴史を捉えることは可能だろうか？ その場合、歴史に関する予言をすることが可能になるのだろうか？
どこかアシモフの心理歴史学を想起させる発想だが、しかしこの後Littleは、この発想を展開しても例えば政体が中央政府、独裁制、民主主義のいずれになるかの客観的な確率を求めるのは無理（民主主義は稀な出来事としてしか出てこない）、という残念な結果を報告している。彼によれば、この分析には、目的を持って実際に歴史を動かす主体を無視しており、また、前提を単純化している、という致命的な欠陥がある、とのことである（このLittleの前者の考察は、心理歴史学がミュールの登場によって破綻したことを連想させなくもない）。
*1: The Cement of the Universe: A Study of Causation (Clarendon Library of Logic and Philosophy)
