1 ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ» КАФЕДРА ПОЛИТОЛОГИИ С.Б. БЫСТРЯНЦЕВ МЕТОДОЛОГИЯ И ТЕОРИЯ В СОЦИОЛОГИЧЕСКОМ ИССЛЕДОВАНИИ ИЗДАТЕЛЬСТВО САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ 2010 2 ББК 66.0 Б 95 Быстрянцев С.Б. Методология и теория в социологическом исследовании.– СПб.: Издво СПбГУЭФ, 2010.– В монографии рассматриваются вопросы, касающиеся формирования социологического знания из эмпирической информации, полученной в ходе исследований. Указывается на ведущую, определяющую весь дальнейший ход исследования роль методологической части. Методология определяет процедуры и технические приѐмы измерений, характерных для социологии. В монографии рассматриваются проблемы, возникающие в процессе использования математики и статистики в социологических исследованиях. В последней главе дана характеристика особенностей научных теорий в социологии, в частности в форме моделей социальной реальности и социальных процессов. Монография предназначена студентам, аспирантам, изучающим курсы методологии, методики и техники социологического исследования . Рецензенты: проф. А.В. Скоробагатько проф. А.Е. Карлик ISBN 978-5-7310-2556-0 © Издательство СПбГУЭФ, 2010 3 Введение Роберт Мертон заметил, что большинство социологов можно разделить на две группы. Первую составляют те, кто говорят: «Я не знаю, верно или нет то, что я изучаю, но это, по крайней мере, важно». Другие говорят: «Я не знаю, насколько важно то, что я говорю, но это, по крайней мере, верно». Далее мы и будем говорить об этой второй точке зрения. Относительно большинства проводимых в настоящее время в России исследований можно сказать, что в них практически отсутствуют ясные, специфические для социологии границы, которые в какой-то мере могли бы управлять формулировкой гипотез исследований социологов. Своего рода позиция «пансоциологизма». Похоже, мы вернулись в ситуацию, о которой писал Дюркгейм буквально на первой странице «Правил социологического метода»: Социальными фактами (которые и изучает социология) «обозначают почти все происходящие в обществе явления, если только последние представляют какой-либо общий социальный интерес. Но при таком понимании не существует, так сказать, человеческих событий, которые не могли бы быть названы социальными… Если бы все эти факты были социальными, то у социологии не было бы своего предмета, и еѐ область слилась бы с областью биологии и психологии»1. В то время, в конце 19 – начале 20 веков, проблемы, которые исследовались социологами, были связаны с реформированием каких-либо социальных институтов или филантропической работой. Например, в Англии имели большое значение и стали очень известны исследования Чарльза Бута о нищете среди различных групп жителей Лондона. Особенностью его исследований было то, что проблема нищеты в Лондоне стала отправной точкой для последующего эмпирического изучения лондонского общества того времени. Возможно, эти исследования можно рассматривать как первый опыт стратификационного исследования. В основе исследований Ч. Бута2 и позже Раунтри3 лежало своеобразное понимание роли социолога в проведении социальной реформы. Социолог собирает объективные факты для того, чтобы рассеять мифы и предубеждения о природе и причинах нищеты, распространенные в Лондоне в тот период. Но как бы ни был ценен с моральной точки зрения сбор такой информации, все-таки уместен вопрос об отношении таких исследований к социологии, то есть позволяют ли такие исследования судить о природе данного общества или о характере отношений между людьми и т.д. И снова напрашивается сравнение с современной ситуацией в России, переживающей очередные ре1 Дюркгейм Э. Социология. Ее предмет, метод, предназначение.– М.: Канон, 1995.– С. 29. Booth, Life and Labour of the People in London (1892-1902). 3 Rowntree, Powerty, A Study of Town Life (1902). 2 4 формы. Во многом российское общество – общество предрассудков, и одна из задач социолога – развенчание этих предрассудков: о рыночных реформах социальной направленности, о законной природе олигархических капиталов, о справедливости, которая в природе российских властей и других. Что предполагали узнать авторы приведенных выше исследований? Они выяснили, что в обществе есть некоторое количество человеческих индивидов, финансовые и социальные возможности которых таковы, что их шансы на биологическое выживание очень ограничены. И тогда, и сейчас вряд ли кто-нибудь будет осуждать и подвергать сомнению важность работ исследователей, которые привлекают наше внимание к подобным фактам. Тем не менее это больше попытка получить информацию о биологических особенностях человеческого организма. Эти исследования ничего не говорят нам о социальных отношениях, существующих между людьми: ни теми, кто находится в одной и той же группе по уровню доходов, ни теми, кто получает разный доход. Да и один только факт наличия разных уровней доходов не говорит нам о том, что люди с одинаковым уровнем дохода составляют некую группу. И уж тем более нельзя из составленных таким «механическим» образом групп получить «классовую структуру». Приѐм, который использовали Бут и Раунтри, теперь носит название «одномерной стратификации». Классовые же группы носят «кумулятивный» характер, согласно определению Питирима Сорокина, и образуются приемом «многомерной стратификации». К сожалению, такого рода легковесные оценки встречаются до сих пор, особенно в области экономической социологии, социологии образования, гендерной социологии. Наверное, можно предположить, что работы такого типа уместны в социологии, исходя из следующих соображений. 1. Можно утверждать, что факт дифференциации доходов и, как следствие этого, различные шансы на выживание сами по себе свидетельствуют о классовой системе. 2. Можно сказать, что эти факты фиксируют характер отношений между сложившейся экономической системой, жизнью семьи и организацией жизни сообщества в целом. 3. Продемонстрировав, что эти факты противоречат общепринятым представлениям (являются мифами), социальные исследователи могли бы заявить, что привлекают внимание к важной стороне жизни общества. Исследователи начального периода развития социальных исследований не имели в своѐм арсенале такого ориентирующего инструмента, как методология. Поэтому характер их работы можно определить как познавательный, но не научный. Своими работами авторы оповещали общество о проблемах и сигнализировали тем самым о необходимости действовать. Научная задача чаще всего не ставилась вообще. Постановка научной за- 5 дачи, еѐ реализация на основе эмпирического материала, без методологического базиса невозможна. Я склонен трактовать методологию довольно широко, как совокупность процедур, рекомендованных для изучения той или иной социальной проблемы с описанием, объяснением, обоснованием, почему используется тот или иной метод, техника и как в результате применения этих процедур появляется научно значимый социальный факт. Подобную же трактовку можно встретить в «Основах прикладной социологии», вышедшей под редакцией Ф.Э. Шереги и М.К. Горшкова: «...некая гносеологическая парадигма, основанная на теоретической или концептуальной позиции исследователя, лежащая в основе интерпретации социальной проблемы и предмета, а также результатов исследования»4. Наиболее значительный продукт, конечный пункт исследования, ориентированного методологией, – научная теория. В бытовой трактовке под теорией понимают всякую деятельность, которой присущи элементы рационального осмысления, поэтому хождение имеют «теория падающего бутерброда», «теория чтения и письма» и другие. В монографии именно и сделана попытка связать начало и конечный продукт исследовательского процесса в социологии. 4 Основы прикладной социологии / Под ред. Ф.Э. Шереги, М.К. Горшкова.– М.: Ред.-изд. фирма «Academia», 1996.– С. 6. 6 ГЛАВА 1. МЕТОДОЛОГИЯ КАК ВАЖНЕЙШАЯ ЧАСТЬ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ 1.1. Принцип автономии науки и научной логики В своей работе я не буду анализировать или каким-либо образом касаться конкретных методологических школ в социологии – классических, неоклассических или иных. В последнее время в русскоязычной социологии появилось очень много работ, посвященных этой проблематике5. Я попытаюсь остановиться на некоторых проблемах, которые появились в области методологии, еѐ роли в оформлении научности социологических исследований. Современная социология автономна и независима, и главную роль в становлении этой автономии сыграла, конечно, методология. История появления науки по существу совпадает с историей кристаллизации и автономизации научных методологий. Характерно, что история социологии совпадает с историей методологических школ. Надо заметить, что это характерно не только для социологии или какой-либо другой отдельной научной дисциплины, а для всех наук вместе взятых. Разумеется, методология отдельной дисциплины включает в свою структуру в качестве составной части онтологическое представление о предмете исследования. Исследование макро- или микропроцессов и явлений в физическом, органическом, социальном мире проводится с использованием различных орудий и приемов. Но ученые всегда, а в настоящее время всѐ активнее, заимствуют методы, приемы и процедуры своих коллег. В процессе поиска научной истины никогда не было и нет жестко очерченных методологических границ. Каждый ученый использует те методы, идеи, законы, данные, модели, теории или приемы объяснения, которые придают его исследованиям результативность, независимо от дисциплинарной принадлежности. В свою очередь, он должен быть готов поделиться своими достижениями со своими коллегами. В этом смысле научный поиск носит коллективный характер. Такая коллективность, зачастую сталкивающая специалистов разных научных дисциплин, ни в коем случае не отменяет принципа автономии какой-то конкретной науки. Этот принцип не предполагает, что каждый ученый в своем творчестве абсолютно свободен и не подотчетен комулибо. В каждой дисциплине на основе представления о предмете и предметном ряде складываются некие стандарты профессиональной компетенции, которые и стараются не пере5 История теоретической социологии: В 4-х т./ Ред. Ю.Н. Давыдов.– М.: Изд-во «Канон +», 2002; Ритцер Дж. Современные социологические теории. 5-е изд.– СПб.: Питер, 2002. 7 ступать специалисты. Существуют определенные правила интерпретации опросов общественного мнения среди социологов, определенные правила проведения археологических раскопок, принципы исторического анализа, требования к работе с архивными документами и так далее. Как подходить к изучению тех или иных ситуаций, ставить эксперименты, выдвигать гипотезы, теории – всѐ это процедуры (которые и составляют деятельность, называемую научной), требующие выполнения определенных условий и принятые в среде профессионалов. Часто правила проведения этих процедур четко не зафиксированы, более того, в разных дисциплинах в различные периоды становления научных дисциплин они могут отличаться. Но должны существовать правила, определенно и твердо выполняемые. Например, социология в России в течение последних двух десятков лет переживала этап становления, и зафиксировать какие-либо нормативы к выдвижению и опровержению социологических концепций и гипотез, к формулировке социологических законов и их доказательству было невозможно. Более того, это могло стать серьезным препятствием в развитии науки. В настоящее время накоплено достаточно материала, чтобы обсуждать и эти проблемы без ущерба для становления российской социологии. Чтобы не раствориться в проблематике других гуманитарных и общественных дисциплин, чтобы сохранить и закрепить лидирующую методологическую роль, социология должна обозначить, то есть конкретизировать формы представления научного продукта на любых этапах исследования. Такая конкретизация – составная часть становления, автономизации науки и деятельности профессионалов. Принцип автономности научной дисциплины не противоречит ведущей роли общественной практики. Скорее придает ей вес, авторитет и самостоятельность самой науки. Стандарты, формирующие научное исследование и в какой-то степени управляющие процессом проведения научного исследования, на любой его стадии сами могут быть подвергнуты процедурам проверки и опровержения. Важно, что принцип автономии науки защищает еѐ цельность и чистоту от посягательств иных социальных инициатив. Теология, метафизика, мораль, идеология и политика в целом – все они оказывали неоднозначное, часто репрессивное влияние на развитие наук, особенно общественных. В учебниках по истории философии зафиксирована и задокументирована история войны между наукой и теологией. Мы изучаем, как Коперник, Галилей, Гарвей, Дарвин и многие другие ученые отстаивали независимость естественных наук от теологии. А вот общественные науки во многом всѐ ещѐ подвержены влиянию (если не управлению) со стороны богословия. Например, можно говорить в этой связи о проблемах роста населения – бурного роста или, наоборот, сдер- 8 живания рождаемости, запрещения или введения смертной казни, наркомании, предотвращения или санации вооруженных конфликтов. Католическая церковь в Европе и православная церковь в России, невзирая на принципы секуляризации, высказывают своѐ мнение по различным общественным вопросам, оказывая противодействие или поддерживая те или иные общественные проекты. Давление идеологии на науку наблюдалось в периоды нацизма в Германии и сталинизма в России. История российской науки, к сожалению, дает многочисленные примеры такого рода. До настоящего времени на основе политических соображений переписывается история; эта традиция появилась именно в советский период, когда историки выполняли заказ на новую марксистскую историю. Затем стали экспериментировать с идеологической перестройкой иных наук, в том числе с математикой, генетикой, кибернетикой, антропологией, лингвистикой. Список наверняка совпадет с количеством научных дисциплин. Экономические, юридические науки были подавлены идеологией и в отрыве от нее существовать не могли. В России это привело к закрытию ряда перспективных направлений исследований или их полному исчезновению, но, разумеется, практика политического и административного давления на науку распространена повсеместно. Наука не может быть отделена от реальной жизни, однако управление или руководство научными исследованиями должно осуществляться с большой осторожностью. Между наукой и философией, невзирая на реальную автономию науки, существует значительная область пересечения. Это логика и еѐ законы. Один из философов заметил, что даже Бог не может нарушать законы логики, и, несомненно, наука им тоже следует. В частности, социологическое знание основано на логически приемлемых свидетельствах. В формирующейся метатеории социологии, распространяющейся и на другие общественные дисциплины, присутствует проблема нормативного принуждения логики в отношении социальной науки. Является ли логика и еѐ практическая разработка «методология» нормативным основанием для научных исследований? Каждый ученый стремится быть «логичным», используя законы логики в отношении вынесения суждений, умозаключений, выводов. Проблема заключается в том, какова позиция логики: первична ли логика по отношению к исследовательскому процессу, создает ли она научность исследования или научное исследование самостоятельно и только подтверждает выдвинутые ранее в логике положения. Слово «логика» происходит от древнегреческого слова «логос». Чаще всего его переводят как «понятие», «разум», «рассуждение». Употребляется оно чаще всего в следующих смыслах6 . 6 Ивлев Ю.В. Логика.– М.: Изд-во Моск. гос ун-та, 1992.– С. 7-11. 9 Прежде всего, «логика» обозначает закономерности в изменении и развитии явлений объективного мира. Это логика объективная. Далее под «логикой» понимают закономерности в связях и развитии мыслей. Это логика субъективная. И наконец, логика – это научная дисциплина со своим специфическим предметом – законами и правилами мышления. По традиции, восходящей к И. Канту, логика определяется как дисциплина о рассуждениях. Задача логики – исследовать законы правильного мышления. При таком определении нет сомнения в том, что логика – философская дисциплина, так как исследование процессов мышления всегда было одной из задач философии. Чтобы выявить логическую форму мысли, рекомендуют отвлечься от содержания нелогических терминов, входящих в словосочетание, выражающее мысль. Основная операция, которую производят логики – отвлечение от содержания, от онтологического смысла. Такая операция позволяет формулировать логические законы, представляющие собой связь между мыслями по форме, когда истинность одних из этих мыслей обусловливает истинность других. Законы логики, будучи сформулированы, становятся нормами, в соответствии с которыми должны осуществляться рассуждения. Таким образом, формальная логика есть нормативная наука о формах, законах и приемах интеллектуальной познавательной деятельности. И в науках, ориентированных на получение утилитарно применимого знания, логика стала играть вспомогательную роль, за ней остался рассужденческий аспект мышления. Логика чаще всего только оформляет в языке результаты процесса мышления или, шире, исследовательского процесса. Витгенштейн в своих философских исследованиях пишет о логике как о «нормативной науке». И замечает, что в философии часто сравнивают употребление слов с играми, вычислениями по строгим правилам, но употребляющий данный язык может играть в самые разные игры7. Дж. Дьюи не случайно во введении к своей работе «Логика, теория исследования» принципиально отказался от союза «и». По его мнению, логика – это ничто иное, как теория исследования8. Наверное, позиция Дьюи здесь слишком радикальна, но верно, что формальная логика содержательно пуста. Истины формальной логики неоспоримы, как и истины математики. Она всегда остается правильной формой, но не может быть истиной. И исходя из анализа современного состояния общественных дисциплин, в том числе социологии, был бы неверен вывод о том, что формальная логика – обязательный элемент методологии науки. Для современной социологии логика – только предпосылка к логике научного поиска. 7 8 Витгенштейн Л. Логико-философский трактат.– М., 1958.– С. 41. Dewey, J. Logic, the Theory of Inquiry.- N.Y., 1939.- Р.6. 10 Многое зависит от точки зрения на науку: учитывать ли прежде всего результат исследования и программу исследования считать удачной в зависимости от результата или характер процесса научного исследования, соответствие его нормам и формам логических рассуждений будет более важным. Мнение о значительности выводов, изложенных в отчете об исследовании, может значительно отличаться от отзыва о проведении исследования. Современная российская и зарубежная социология в большей степени ориентирована на первую точку зрения, на программу и результат. Это, кстати, больше соответствует прикладной ориентированности социологии. Мне не кажется устаревшим подход Джона Стюарта Милля, который критикуется в переведенной на русский язык и широко известной работе Питера Уинча «Идея социальной науки»9. Милль отводил логике и философии в целом довольно скромное место. Логика – это дисциплина, которая изучает операции человеческого понимания в процессе поиска истины. Современный социолог мог бы добавить, что искать следует ещѐ и приемлемые объяснения, предсказания и формы мониторинга социального процесса. То есть логика рассматривает «действия, связанные с человеческим пониманием» при решении общественных проблем. Только нам не надо связывать себя заранее никакими монистическими, единичными представлениями о том, что должно представлять собой искомое решение. Логика рассматривает исследовательские процедуры оценочно. Неважно, в какое время, при каких обстоятельствах и какими людьми они осуществляются. Важно, будут ли эти процедуры эффективны для исследовательского поиска. Логика ориентирована именно на это. Существует и неоценочное значение термина «логика», которое встречается во фразах типа «логика бессознательного» или «логика развития социального института». В этом случае, видимо, можно говорить об уместности или эффективности применения когнитивного стиля в том или ином случае. Иными словами, здесь логика относится к тому, что делают ученые, когда они добиваются успехов как ученые. Слово «логика» подобно словам «история» или «физиология». Они используются как для определения дисциплины, так и для фиксации еѐ содержания. Ученые и философы подобным образом используют логику – как когнитивный инструмент. Случаи использования «логики» неизбежно требуют объяснения. Считаю, что в нашем случае целесообразно различать «прикладную логику» и «реконструктивную логику». Социальные исследователи, социологи не должны воспринимать их одинаково, подобно тому, как заболевание человека не тождественно объяснениям врача по этому поводу. 9 Уинч П. Идея социальной науки и еѐ отношение к философии.– М., 1996.– С. 51-54. 11 Конечно, заявление психологов или экономистов, а также социологов о том, что они используют свою специфическую логику, можно рассматривать как несколько смелое. Однако в рамках прикладной социологии в связи с огромным массивом информации и опыта, полученных в процессе многочисленных социологических, маркетинговых, экономических, политических и иных исследований, проведенных в течение последних полутора десятков лет в России, накопился материал, достаточный для методологических обобщений. Такого типа обобщения, связанные с практическим применением формально логических приемов, делаются в основном в рамках социологии и распространяются на другие общественно-политические и гуманитарные науки. Это как раз то, что можно назвать «прикладной логикой социологии». Социология, таким образом, берѐт на себя функцию методологии гуманитарных дисциплин. В значительной степени мировоззрение осталось полем философии, а методология социальных исследований развивается как часть науки. Надо учесть, что мировоззрение и методология выполняют различные функции, ориентированные на две стороны познания: дескриптивную (описывающую) и прескриптивную (предписывающую). Мировоззрение, где царствует философия, дескриптивно, это система взглядов на природу, общество, и его составляют принципы познания, знания о наиболее общих связях и свойствах объективной действительности (научные законы), категории. В отличие от мировоззренческих принципов, принципы деятельности, т.е. методологические принципы, представляют собой наиболее общие предписания, указывающие, как следует осуществлять практическую деятельность, в нашем случае исследовательскую деятельность, в социальной сфере. Разумеется, мировоззрение и методологию, реконструктивную логику и прикладную логику мы можем разделить только аналитически. Но надо отметить важность такого разделения для прогрессивного развития социологии. Методологические принципы вырабатываются чаще всего на основе мировоззренческих принципов. Это сюжет, часто обсуждаемый философами. Науки, связанные с экономикой, психологией, и, конечно, социология, сформировавшие значительные прикладные разделы, всѐ же не могут в настоящий момент заявлять о существовании связанной с ними специфической логики, но массив практической логики они имеют значительный. Благодаря ему мы легко и достаточно определенно различаем экономические, психологические, социологические или другие специфические исследования в общественной сфере. А вот критика предметной специфической прикладной логики со стороны других предметно подготовленных методологов возможна и даже чрезвычайно плодотворна вследствие многоуровневости и всеобщей взаимосвязанности общественных явлений. Кроме того, этой критики требуют принципы позитивизма, ориентирован- 12 ные на существование единого научного метода и единые правила его применения. Существование практической логики доказывается всякий раз удачным исследованием, и самое главное доказательство существования социологической практической логики – эффективность и всеобщая востребованность социологических исследований. Эта востребованность, а также определение социологии как единственной науки, изучающей общество в целом10, ставит социологию в особое «наддисциплинарное положение». Мир научных идей не имеет границ, но это не означает, что им управляет одна единая для всех, актуальная в любой предметной области логика. Логика, изучая мышление, неизбежно сталкивается с проблемой языка. Между логикой и языком неизбежно возникает противоречие. Логика выстроена сугубо рационально и намеренно беспредметно и обезличенно. Язык полон оттенков, красок, он возник и развивается стихийно. Именно поэтому логика создает и пытается использовать искусственные языки, специальные языки логики. Одним из таких языков является язык логики предикатов, широко используемый при выявлении связей между мыслями по их логическим формам. Основное достоинство этого языка заключается в том, что его выражения однозначны. В нем нет омонимов и неясных выражений. Это язык формальной логики. Но широкого применения в социологии, так же как и в других гуманитарных дисциплинах, он не нашел он оказался непривлекательным для социальных исследователей. Язык обществоведов развивался, как, например, доказали лингвистические и антропологические исследования мифа о «натуральной логике» Бенджамина Ли Хорфа11 и его последователей, под сильнейшим влиянием культуры и еѐ особенностей в тот или иной момент времени при многочисленных межкультурных обменах. Для развития современной российской социологии, несомненно, большое значение имеет конкретизация мататеоретического раздела как совокупности принципов соответствия информации, полученной в результате социологических исследований и реалий окружающей социальной среды. «Если такое соответствие не выявляется или выявляется в незначительной степени, то это означает, что данная наука не достигла своей зрелости»12. Раздел прикладной логики в социологии (метатеория), формирующийся в настоящее время, должен решить главные фундаментальные эпистемологические и метафизические вопросы, стоящие перед социоло10 Общеизвестна формула П.А.Сорокина предмета социологии – «N + 1», где N – количество научных дисциплин и задача социологии связать их общей аналитической схемой. 11 Whorf, B.L. Language, Thought, and Reality.- N.Y., 1956. 12 Социология. Основы общей теории / Ред. Г.В. Осипов, Л.Н. Москвичев.– М.: НОРМА-ИНФРА-М, 2002.– С. 72-73. 13 гическим исследованием. Но это не отрицает существования реконструированной логики. Дж. Локк в основной своей работе «Опыт о человеческом разуме» (1690 г.) главу под названием «О разуме» подытожил изящной и характерной для автора сентенцией: «Господь Бог не был столь жаден по отношению к людям, чтобы создать их просто двуногими тварями и, предоставить Аристотелю, сделать их разумными»13. Локк показывает себя посовременному благоразумным и иногда отказывается от логической чистоты в пользу здравого смысла. Разум трактуется им двояко: во-первых, есть вещи, о которых мы имеем определенное знание; во-вторых, положения, которые подтверждаются на практике. Практический разум (в нашем случае практическая логика) существовал и до усилий Аристотеля реконструировать логику. А.М. Де-Морган, выдвинувший идею символической логики, Б. Рассел, У. Куайн14, так же как Дж. Локк, наталкивают нас на мысль, что практическая логика может предшествовать и быть важнее своей собственной реконструкции в трудах чистых логиков. И это утверждение верно не только для практической логики в повседневной жизни, совпадающей во многом со здравым смыслом, но и для практической логики в науке, совпадающей с метатеоретическим основанием, например социологии. Но и реконструкция логики может повлиять на дальнейшие исследования. Та же реконструкция логики, проделанная Б. Расселом15, сильно повлияла на логику в математике и связанных с ней науках. Логика Э. Дюркгейма оказала сильное влияние на социологические исследования. То, что Карнап и Райхенбах16 называли «рациональной реконструкцией» науки, является применением научного продукта, результатов научных исследований, но не результатом философского «логического» анализа. И в то же время это реконструктивная логика естественных наук. Было время, когда широко применялась реконструкция науки, определяемая как «гипотетико-дедуктивный метод», чаще всего в форме постулатов17. В соответствии с этой реконструкцией ученый путем комбинации тщательного наблюдения, догадок по поводу наблюдения и научной интуиции приходит к ряду постулатов, управляющих феноменами, которые его интересовали. Затем исследователь проверяет действенность постулатов экспериментом или наблюдением за общественной практикой, в случае социологии, и таким образом подтверждает или не подтверждает по13 Локк Дж. Избранные философские произведения.- М., 1960. - С.149. Quine, W.V. From a Logical Point of View.- Cambridge (Mass.), 1953. 15 Russell, B. The Principles of Mathematics.- Cambridge, 1903. 16 Карнап Р. Значение и необходимость.– М., 1959. 17 Меркулов И.П. Гипотетико-дедуктивная модель и развитие научного знания.– М., 1980. 14 14 стулаты, заменяя их при необходимости другими. И затем научный цикл повторялся. Такого типа реконструкции были некоторое время достаточно эффективными в основном в рамках некоторых развитых разделов физики, а также в некоторых частных проблемах биологии и поведенческой науке. Но реконструктивная логика в конечном итоге сама является гипотезой. Эта гипотеза, как и другие, со временем перестаѐт удовлетворять массиву накопленной информации, ей всѐ сложнее становится соединять гипотезы и факты. Это касается прежде всего социальных дисциплин и исследований в социологии. Здесь факты и их получение можно трактовать как практическую логику. Проблема заключалась не в том, может ли тот или иной факт быть истолкован тем или иным удовлетворительным образом, а скорее, стоит ли ещѐ его толковать, продолжается ли реконструкция, которая раскроет смысл и алгоритм используемых операций. В какой-то момент практическая логика перерастает «гипотетико-дедуктивную» реконструкцию, перестающую влиять на научные истины. Практическая логика и реконструктивная расходятся, их уже нельзя рассматривать как зеркальное отражение друг друга. Это характерно для социологов. Ученые начинают формировать объяснительные гипотезы, как будто бы вынося свои суждения за рамки логики. А с другой стороны, формальные выводы в системах постулатов практически любых наук, а особенно социальнополитических, встречаются так редко, что логика всегда склоняла ученого самостоятельно строить такую систему, обеспечивая свои реконструкции предметом науки. Реконструктивная логика, разумеется, не просто описание того, что реально делает ученый. На это есть как минимум две причины, проявляющие себя в социальных науках очень ярко. Прежде всего та, что логика связана с оценкой полноты и правильности алгоритма исследовательского процесса. Она в меньшей степени интересуется тем, что делается для достижения истин об обществе, нежели операциями, которые упущены. Но формирование гипотез в социальных науках и их замещение более удовлетворительными версиями всегда было основано больше на здравом смысле, нежели на логике. Социальные дисциплины, социология в том числе, всегда были примером нелогичного развития. Возможно, потому что ориентировались на воплощение не всегда рациональных духовных ценностей, вынесенных за пределы логики. Мы должны критически заметить, что в случае «гипотетико-дедуктивной» реконструкции наиболее важные события в развитии общественных наук, связанные с ростом знания об общественных явлениях, происходят вне логически объяснимого поля. Наращивание объема знания – основной смысл существования науки даже с точки зрения логики – остается за сценой. Обычная реконструк- 15 тивно-логическая схема – конечный этап исследования, но сюжет остается неизвестен. Во-вторых, реконструктивная логика не описание, а скорее идеализация научной практики. Даже у величайших ученых, тем более у всегда неравнодушных к общественным проблемам социологов, больше ориентированных на социальные реформы, нежели на чистую логику, стиль познания не является абсолютно логичным. И даже самая блестящая часть их исследований (Карл Маркс тому замечательный образец) включает в себя слишком много человеческого, гуманного, а потому противоречивого с точки зрения логики. Практическая логика находится в матрице нелогичной схемы. Реконструкция идеализирует логику науки, только демонстрируя нам, чем бы она была, будучи обработана до полной чистоты. Но, разумеется, критика увлечения реконструктивной логикой разумна до определенной степени. Идеализация познавательной схемы может быть осуществлена настолько, насколько это полезно для дальнейшего развития самой логики. Но она не должна препятствовать пониманию и оценке научной практики. Отсюда всегда начинался путь догматизации в общественно-политических дисциплинах. В классической социологии начала ХХ века реконструкции были настолько идеализированы, что, как заметил Макс Вебер, «всегда сложно специальным дисциплинам узнать самих себя невооруженным взглядом»18. Логика увлекает увеличение красоты и убедительности инструментария логики. Это основание для потери из вида материала, с которым работает наука. В лучшем случае логика скатывается к некой форме платонизма. А платонизм предполагает, что верный способ изучать и понимать вещи и явления – это отнести изучаемое к наиболее идеальной форме, то есть к форме, отделенной от любого конкретного окружения, вырванной из контекста событий. Идеализация действительно активно используется как научная процедура, в частности в форме создания «идеальных типов», согласно рекомендации М. Вебера. Но не следует ли еѐ использовать в комплексе с иными процедурами, например объективацией? Реальна ситуация смешения практической логики и в той или иной степени идеализированной реконструированной логики. Опасность для социальной науки заключается в том, что автономия науки, ориентированной на получение результата, шаг за шагом разрушается. Нормативная сила логики оказывает влияние, не обязательно улучшающее практическую логику, а просто приводя еѐ в соответствие с навязываемой реконструкцией. Часто отрицательно отзываются о попытках гуманитарных наук имитировать естественные науки. С нашей точки зрения, это не во всех 18 Weber, M. The Methodology of the Social Science.– Glencoe (Ill.), 1949.– P. 6. 16 случаях верная рекомендация. Важно не потерять ощущение границы возможной имитации. Например, когда реконструкция математически элегантна, точна – как в «гипотетико-дедуктивной» логике - еѐ привлекательности почти невозможно противостоять. Хороший пример такого типа дают работы Ю.Н. Толстовой, убедительные, привлекающие своей математической лаконичностью, но порой уводящие исследователя в бесплодную формализацию19. Но решающий, окончательный вопрос о роли реконструктивной логики в социальных исследованиях касается не внутренних плюсов реконструктивной логики самих по себе, а еѐ полезности в освещении практической логики. Может ли она поддержать социолога в его поиске или уведет в сторону от актуальных проблем общественной практики? Есть общеизвестная история о не совсем трезвом человеке, который ищет ключи от квартиры под фонарѐм, хотя уронил он их не там. Показателен его ответ на вопрос, почему он не ищет их там, где потерял: он ищет там, где светлее. Реконструктивная логика даѐт ясные, часто простые ответы на простые же вопросы. Однако насколько такой диалог связан с актуальной общественной практикой? Чаще всего социолог сталкивается с необходимостью прикладывать значительные усилия, чтобы преодолевать всеми принятые суждения реконструктивной логики, преодолевать «принцип пьяного поиска». Рациональная реконструкция может иметь что-то общее с рационализацией в психологическом смысле. Конечно, суждения, играющие роль рационализации, могут быть истинными. Но то, как работает рациональная реконструкция, похоже на то, что психоаналитики называют «вторичной разработкой сновидений». Сон, который мы пересказываем, это не то, что мы видели, а что-то более разумное, понятное. В случае со снами такая «реконструкция» не искажает полностью скрытое содержание, а даже способствует здоровой интерпретации. Человек, который видит сны и их интерпретирует, может обмануть только самого себя. Ответственность ученого намного выше. Часто в обычной логике многое из того, что делается в науке, игнорируется как относящееся, например, к социологии или психологии. Это объективно обедняет логику, замечающую только содержание, трансформированное в ранее найденную реконструктивную схему. Логика науки не интересуется тем, что ученый совершает некие действия или воздерживается от них. Логика науки пытается понять, оказывает ли он некое действие или влияние на получение результата исследования. Философылогики вполне обоснованно опасаются «психологизма», так как это сме19 Толстова Ю.Н. Логика математического анализа социологических данных.– М.: Наука, 1991. 17 шивает между два разных явления – то, как мы думаем, и то, как нам следует думать. То, как нам следует думать, конечно, зависит от того, что происходит, когда мы действительно начинаем думать определенным образом, или от того, что бы случилось, если бы мы так думали. Логика нормативна в противоположность психологии, которая описательна, но нормы базируются на том, что описано или может быть описано. Чтобы избежать «психологизма», нам не обязательно прибегать к реконструктивно-логическим приемам, где интеллект оперирует чистыми идеями. Логическая реконструкция не может адекватно отобразить даже то, что происходит в математике, не говоря уж об эмпирически ориентированных науках, прежде всего социологии. Попытки открыть логику для фактов научной практики предпринимались и с позиций оценки источника высказывания. Тут возникает другая опасность, я бы назвал еѐ «политической». Суть еѐ в том, что операции понимания признаются логичными, потому что выдвигаются «чистым арийцем» или «хорошим коммунистом» и так далее. Российская социальная наука переживала период подобных оценок и, хочется верить, получила иммунитет от такой «политизации». Важнейшим моментом здесь является не только то, что ученый использует некую операцию, но и последующая демонстрация еѐ полезности. Решающим является не происхождение процедуры, а еѐ результат. В российских высших учебных заведениях активно ведется преподавание «геополитики», несмотря на трагические корни данной дисциплины в германофильстве и даже нацизме (см. работы К.С. Гаджиева20, Ю.В. Тихонравова и других). Генетические экскурсы не являются ошибочными, когда они могут быть реконструированы как индуктивные умозаключения, показавшие в прошлом свою эффективность. В целом изучение истории науки очень важно. Истины абстрактной логики, несомненно, вносят свой вклад в понимание научного метода в той степени, в какой они были взяты из исторической реальности. Но логические нормы, связанные с историей научной практики, не могут более притязать на «достоверность» и «универсальность», которые для Платона были признаками истинного знания, в отличие от «доксы» (мнения). Логика, как дисциплина о мышлении, очень важна для науки. Но несомненно и то, что существует в настоящее время большая разница между логической истиной и истиной эмпирической. Если социальнополитические дисциплины эмпирически ориентированы, то не играет ли логика роль догмы, сдерживающей развитие социальных наук? Действия, совершаемые ученым в рамках социального исследования, можно классифицировать как действия, ориентированные на откры20 Гаджиев К.С. Геополитика.– М.: Логос, 1997. 18 тие нового знания. Логика предписывает ученому действия, ориентированные на доказательство. С этой точки зрения путь, которым ученый идет к своим выводам, может быть разным, но возникает вопрос, обоснованно ли он к ним приходит. Различие между исследованием и доказательством и, соответственно, между их смыслами существенно и важно. Полагаю, что ограничение логики контекстом доказательства происходит из-за пренебрежения различием между практической и реконструктивной логикой. Поскольку наши реконструкции заняты доказательством, мы можем сделать вывод, что при проведении исследований практическая логика отсутствует. Если логика это то, что делают методологи, и совсем не то, что делают ученые, тогда логика, конечно, ограничена контекстом доказательства. То, что воображение, вдохновение, интуиция имеют огромное значение в науке, признают все. Можно предположить, что они принадлежат к контексту исследования, точнее открытию нового. Следует ли из этого, что они не связаны с логикой, что они являются предметом только для психологии науки? Но интуиция, несомненно, имеет свою практическую логику и интуиция также должна найти место в подходящей реконструированной логической схеме. Существует важное различие между интуицией и догадкой, между интуицией опытного научного сотрудника и догадкой новичка. Предполагаю, что разница заключается в следующем. То, что мы называем «интуицией», это та же практическая логика, которая 1) предсознательна и 2) находится за пределами схемы предположений, для которых у нас есть готовые реконструкции. Мы говорим об интуиции, когда ни мы, ни любой делающий открытие человек не знаем, как его сделали. Но регулярность значительных научных достижений дает нам основания не приписывать их только случаю. Многие ученые, например математик Генри Пуанкаре, стремились к осознанию своих интуитивных способностей21. При попытке анализа выяснялось, что интуиция имеет свою специфическую логику. 1.2. Задачи, которые решаются в рамках методологии, и исследовательские методы социологии «Методология» прежде всего, так же как и «история», «логика», «физиология» – это слово, использующееся для обозначения научной или философской дисциплины и еѐ предмета. В широком смысле слова, под методологией можно иметь в виду всю совокупность процедур исследова- 21 Пуанкаре А. О науке.– М.: Наука, 1990. 19 ния: описание, объяснение, обоснование, связанные, прежде всего, с методами, но не только. В Большом социологическом словаре Коллинса22 указывается на следующие характеристики методологии. Прежде всего, «методология» предполагает философскую оценку исследовательских методов дисциплины, некую характеристику концептуальных, теоретических и исследовательских аспектов знания. Предполагается широкий взгляд, позиционирование исследовательского субъекта в пространстве знания вообще. Э. Дюркгейм, М. Вебер, К. Маркс стремились разработать особый подход к изучению общества, к знанию в целом. Это были самостоятельные методологии. Сужая этот подход, словарь определяет методологию как сумму методов и стратегию, используемую в дисциплине для манипулирования данными и приобретения знания. Считаю не лишним привести также определение методологии, которое дает замечательный российский социолог В.А. Ядов: «Всеобщая научная методология включает универсальные принципы развития научного знания… Общесоциологическая методология, функции которой выполняет социологическая теория, даѐт указание относительно принципиальных основ разработки частных социологических теорий в соотношении с их фактуальным базисом»23. Любопытно, что статья социологического словаря считает главной задачей методологий социальных исследований сравнение между социологией и естественными науками. Естественные науки связаны с экспериментальным методом, когда одна переменная манипулируется тщательно контролируемым способом. Это не подходит социальным наукам, поэтому здесь более уместен сравнительный метод, получивший развитие у Дюркгейма. Видимо, в наиболее широкой трактовке методология может пониматься как описание, обоснование и объяснение методов, и не только методов, но необходимости и согласованности различных частей исследования, их ориентированности на достижение исследовательской цели. Зачастую, когда мы говорим о «методологии», например экономики, мы имеем в виду методы и в целом процедуры, используемые экономистами (точнее, определенную школу экономистов), хотя широта задач методологии вызывает многочисленные споры и трактовки среди ученых и философов. Обратим внимание на некоторые аспекты употребления понятия «методология» и проблемы, существенные для трактовки методологии. 22 Большой толковый социологический словарь (Collins). Т. 1.– М.: Вече, АСТ, 1999.– С. 417. 23 Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. Описание, объяснение, понимание социальной реальности.– М.: Добросвет, 1998.– С. 62. 20 Наиболее важную роль играют методы. В работах российских социологов можно найти вполне удовлетворительные определения дефиниции метода. В целом же методами можно назвать особые процедуры, которые используются в данной науке для сбора, обработки и анализа данных. Это приемы изучения общественного мнения, психологические тесты для изучения личности, статистические методы, которые позволяют работать с формализованными фактами, методы проведения интервью и так далее. Изучая, например, «Рабочую книгу социолога»24, можно говорить о правильном и неверном способе использования того или иного социологического метода. Существуют, по крайней мере, лучшие и худшие способы использования научных методов, технических приемов делать что-либо. Методы науки – это способы выполнения исследовательских действий, которые рассматриваются как приемлемые. Они носят устойчивый, даже формализованный характер и, несомненно, выполняют принудительную функцию. Научная подготовка специалиста (непосредственно это касается социологов) представляет собой обучение применению исследовательских методов. Методология представляет собой не только описание методов, но и рекомендации по технике применения методов. Вероятно, можно даже говорить о технологиях применения методов. Например, в работе В.А. Ядова техника как часть методологии представляет собой совокупность специальных приемов для эффективного использования того или иного метода25. Техника стыкует формализованный метод и действия исследователя в конкретной ситуации. Методология во многом выражает отношение к методам. В частности, так называемые методологические исследования обычно направлены на изучение возможностей и ограничений того или иного метода или вариантов данного метода. Упомянутая уже «Рабочая книга социолога» предполагает использование различных видов наблюдения: структурализованное (контролируемое) и неструктурализованное (неконтролируемое), включенное (участвующее) и не включенное (не участвующее), полевое и лабораторное, систематическое и случайное и другие. В настоящее время, когда проявляется большой интерес к научным исследованиям, можно встретить ложный и искаженный интерес к методологической части исследования. Особенно часто такие примеры можно видеть в быстро развивающихся и набирающих силу российских политических исследованиях. Не секрет, что в России долгое время не было академически ориентированной политической науки и очень невелико коли24 Рабочая книга социолога / Ред. Г.В. Осипов.– М.: Наука, 1983. Ядов В.А. Социологическое исследование: методология, программа, методы. Изд. 2-е.– М.: Наука, 1987.– С. 31. 25 21 чество методологически грамотных, взвешенных трудов. Но потребность в них велика, так как в России проводятся глубокие социальнополитические преобразования. Поэтому к проблематике местного самоуправления применяются методологические категории, теории социальных трансакций, методы психологического анализа к политическому процессу и так далее. Методологическая часть таких ложных исследований просто прикрывает часто банальные и незначительные результаты от критики. Тем не менее настоящая методология всегда уместна и бывает связана со значительными работами в социальных науках, таких как работы Н. Лумана, Э. Гидденса, М. Олсона, Дж Колемана, Д. Бьюкенена и многих других. Методологические части в исследованиях появляются из-за высокого авторитета научного знания того или иного типа. При таком использовании (это часто можно наблюдать в студенческих учебных работах) методологическое начало представляет собой нечто вроде ритуала, обращения к авторитету прошлых научных заслуг, обеспечивает соответствующий научный «статус», дает возможность претендовать на некие стандарты научной преемственности. Но такого рода использование методологии бесплодно и бесполезно. Можно предположить, что некоторое время назад такого типа работы встречались чаще, и это было следствием низкого уровня развития «прикладной логики» отдельных общественных дисциплин, заимствовавших многие процедуры у прикладной социологии механически. Теперь, накопив некоторый опыт проведения самостоятельных исследований, уточнив круг приемлемых исследовательских процедур, методология стала выполнять функцию автономизации «новых» общественных дисциплин. Но надо всѐ же заметить, что принцип автономии не предполагает игнорирования норм научного исследования, а предполагает только то, что их нельзя привлекать в науку извне, из религии, философии и т.д. Часто, когда в философских работах используется понятие «методология», случаи его употребления совпадают с употреблением понятий «эпистемология» или «философия науки». Например, такого типа трактовку можно встретить в работе А.Б. Гофмана «Семь лекций по истории социологии»26. В этом смысле предмет методологии состоит в приблизительном, неточном смысле, из самых общих вопросов, которые можно поставить в процессе поиска научной истины. Характерно, что такого типа методология концентрирует внимание на самых общих моментах науки или отдельной науки «в принципе, в самом общем виде». Проблемы таких методологий возникают либо из собственных реконструктивных логических суждений, либо из различных философских позиций, но 26 Гофман А.Б. Семь лекций по истории социологии. 2-е изд.– М.: КДУ, 1997.– С. 8-12. 22 не из повторяющихся наблюдаемых явлений, с которыми сталкивается научное исследование. Извне, а не из самой науки. Например, проблема правомерности индуктивного вывода имела очень большое значение в философии со времен Д. Юма. Можем ли мы что-то знать о будущем, основываясь на опыте? Будет ли будущее похоже на прошлое и предполагает ли наука поиск каких-то принципов «единообразия природы и общества»? Это, безусловно, больше философские, чем научные вопросы. Можно предположить, что эти вопросы находятся вне рамок науки вообще или конкретных наук тем более. Научные прогнозы, особенно в социальных науках, чаще всего должны ограничиваться среднесрочным прогнозом. Картины далекого будущего нужно оставить философам. Часто в этом случае обсуждается проблема детерминизмаиндетерминизма со ссылками на квантовую механику, а в поведенческих дисциплинах – на так называемую «свободу воли». Но демонстрация реальности причинно-следственных связей никогда полностью не исчерпывала конкретной научной проблемы, а демонстрация индетерминизма снимала интерес к изучению проблемы вообще. Что же касается «свободы воли», которая для философов носит фундаментальный характер, то она имеет очень отдаленное отношение к свободе, которой интересуются ученые-политологи, экономисты, правоведы и другие. Нет сомнения, что широкие философские перспективы, отраженные в методологиях, и даже специфические метафизические доктрины, сыграли важную роль в истории науки, оказывая значительное, хотя часто и не прямое влияние на направление исследований и на формирование и принятие научных гипотез. Работа ума и изощренность исследователя оставляют следы в методологии. Различные влияния извне, прежде всего влияния других научных направлений, размышления на темы религии, политики, исторического времени, искусства отражаются в методологиях. Простейшая иллюстрация этого – метафизика Декарта – имела большое значение в истории такой, казалось бы, далекой от картезианских исследований области, как медицина. Она стимулировала распространение взгляда на человеческое тело, как на рутинную материальную вещь. Анатомы, проводившие исследования уже во второй половине 17 века, имели меньше сложностей в получении тел для препарирования, чем анатомы времен приходившего в отчаяние Везалиуса. А идеи физики и химии, появившиеся в течение последующих двух столетий, нашли прямое применение в биологии человека. Неудачи историков и археологов в попытке идентифицировать и найти Трою также можно объяснять метафизическими представлениями о времени как движущемся образе вечности. Для предшественников Шлимана и эволюционистов ХIХ века время не присутствовало в материаль- 23 ных останках. Это была исчезнувшая тень, которую вечные идеи отбрасывают на наблюдаемый материальный субстрат. В настоящее время влияние философских методологий на осуществление научных исследований невелико. Более того, постоянно появляются довольно радикальные точки зрения на уменьшившуюся роль философских методологий. «Философия науки имеет мало общего или ничего общего с тем, как осуществляются исследования в науке»27. И этот вывод отвечает тому факту, что интересы философии науки стали, прежде всего, философскими и почти не касаются науки. Различие между методологией, понимаемой как система взаимосвязанных сугубо научных методов, и методологией, связывающей научное исследование с широкими философскими принципами, можно проследить только условно и с различной степенью глубины. Методы, составляющие научные методологии, отличаются друг от друга масштабами их применения, некоторые подходят только к строго определенным областям исследования, другие распространены гораздо шире. Например, такой универсальный метод, как наблюдение. Точно так же философские проблемы различаются по широте взгляда на процесс познания. Так, проблема утверждения в науке индуктивного метода касается всего человеческого знания; в то же время проблема детерминизма больше относится к некой определенной науке или еѐ части. Научные методы – это приемы достаточно общие, чтобы найти применение во всех или в большом количестве научных дисциплин. Однако трактовать их как логические и философские принципы невозможно, они слишком специфичны, узко направлены, чтобы получить применение в иных областях человеческой деятельности. Специфика эта связана с тем, что научные методы ориентируются и включают в себя такие процедуры, как формирование концепций и гипотез, осуществление наблюдений и измерений, проведение экспериментов, построение моделей и теорий, объяснение и выдвижение прогноза. Цель методологии состоит в том, чтобы описать и проанализировать научные методы, показать их ограниченность и ресурсы, разъяснить их прогнозные возможности, связывая их потенциал с пограничными науке областями знания. Методолог должен пытаться сделать обобщение из показавших свою эффективность методов и раскрыть соответствующие стороны логических и метафизических принципов по конкретным проблемам, предлагая их новые формулировки. Методолог должен пытаться сочетать суждения научного типа и практичность философии. В целом цель методологии – помочь нам понять не результаты научного исследования, а сам исследовательский процесс в самом широком смысле слова. 27 Feigl, H. and Maxwell, G. Current Issues in the Philosophy of Science.- N.Y., 1961. - Р. 437. 24 Такая трактовка цели совсем не так проста, как может показаться. Ведь предполагается, что методолог лучше понимает смысл действий исследователя, чем сам исследователь. Конечно, любое удачное исследование содержит хоть небольшую крупицу методологического знания, и разделение труда, которое оставляет методологию наблюдателю, а не исследователю, очень условно. Цель методологии должна рассматриваться более или менее ограниченно: не брать на себя задачу научного поиска, но облегчить его, сделать задачу ученого проще. Этому следует решительно противостоять, так как это ограничение, лимитирование методологических трактовок в науке. Для такого рода ограничений нет никаких оснований. Методология, как верно заметил Макс Вебер, может дать нам отраженное понимание приемов, которые продемонстрировали свою ценность на практике, подтягивая их до уровня ясной, точной трактовки; это не более чем предварительное условие плодотворной интеллектуальной работы, не более чем знание анатомии является предварительным условием правильной ходьбы28. То есть методология представляет собой реконструированную логику, которая несколько отдалена и независима от практической логики действий ученого. Тем не менее ясное понимание методологических трактовок может только улучшить ситуацию исследования. Эстетика не продуцирует искусство, но еѐ роль важна, так как она освобождает художника и зрителей от препятствий, стоящих на пути создания произведения искусства и его восприятия. Ч. Пирс, в частности, отмечал, что методология разблокирует, освобождает дорогу исследователю. Однако знания и владения одной методологией недостаточно для серьезного научного достижения. Недопустимо думать, что если мы выбрали «правильную» методологию и эксплуатируем еѐ, то прогресс будет уверенным и быстрым. Озабоченность состоянием мышечной системы не обязательно ведет к здоровому образу жизни. Эти замечания касаются преувеличения роли методологии, но не подрывают нормативную силу и функцию методологии. Методология имеет смысл, только когда берет за начало отсчета реальную научную практику, она отражает еѐ, передает «методологический авторитет» родственным исследованиям. Отсюда проистекает нормативный характер научного метода. Проблема заключается не в том, существуют ли нормы, а в том, как они обоснованы. Не думаю, что суждение о подтверждении методологических норм научной практикой предполагает, что методология вообще должна отказаться от норм или что норм не существует вообще. Но методолог не может предписывать некие нормы или осуждать «неверные». 28 Weber M. The Methodology of the Social Science. - Glencoe (Ill.), 1949. - P. 115. 25 Даже на разумных и «правильных» нормах можно неразумно настаивать. Чрезмерные усилия в этом направлении могут увести в сторону от предметных проблем в методологические, и мы всѐ время будем улучшать то, как следует что-то делать, и не делать что-либо, пусть даже плохо. Наука, ориентированная на получение результата, не должна иметь запланированного характера, исходящего из методологической чистоты. Более того, исследовательская программа, использующая любые реальные возможности научной ситуации, ведущая к «верным в принципе» результатам, может иметь большой методологический и, конечно, философский интерес. Слишком нажимая на методологические нормы, мы рискуем снизить потенциал творческого воображения. Проблема заключается в том, что сама методология может обеспечить только средний уровень, уровень конформизма, то есть уровень соответствующий общепринятым реконструкциям и предпочтениям. Стремление к логико-методологической завершенности может спровоцировать преждевременное закрытие научных идей. Наверное, можно сравнить ситуацию в науке и ситуацию в искусстве. От критики, ориентирующейся на свои некие стандарты, больше всего достается плохим художникам, но именно критика поддерживает искусство в целом, которое, кстати, может не обращать на критику и вообще никакого внимания. Полагаю, что реальная научная практика должна оставаться в фокусе методологического внимания, но и принцип автономии научного исследования не должен ставиться под угрозу. Реконструкция действительности всегда в некоторой степени, как мы уже отмечали, является идеализацией. Однако мы не должны подтягивать научную практику к методологической модели. Со времен Канта было много попыток «спасти науку» от скептицизма Юма, но мало кому приходило на ум, что спасать надо философское направление скептицизма. Абсолютно неверно предположение, что ученый, подчиняющийся логическому порядку, обязательно придет к верным истинам, выраженным логическими формулами. Наука имеет интеллектуальную ценность, и этим можно доказывать еѐ истинность. Если исследователь, ориентированный на некую истину, достигая еѐ, нарушает некие правила логики, значит, это правила, а не наука являются несовершенными. Реконструктивная логика помогает понять и реализовать единство сложных процедур, включенных в научную методологию исследования. Например, становится понятно, что довольно большой класс заключений объясняется несколькими несложными дедуктивными правилами. Но осознание простоты реконструктивных схем, объясняющих методологии, не предполагает трактовку процесса исследования как что-то простое. Современные социологические методологии отличаются сложностью и сочетанием самых разных процедур для достижения цели исследования. Эм- 26 пирическая ориентированность социологии предполагает, что ученый для достижения результата должен использовать все возможные способы, даже вопреки рекомендациям методологов. Здесь, конечно, присутствует противоречие. Эмпирик склонен привлекать к получению результата самые разнообразные методы и использовать любые процедуры. Позиция методолога должна быть более щепетильной в отношении рекомендованных процедур и единства научного метода. И притом, что методолог находится в роли «догоняющего» (проведение исследований в каждой конкретной социальной ситуации требует хотя бы незначительной настройки метода), нам кажется, методологическим схемам нельзя отказывать в практической применимости. Они, прежде всего, значительно сокращают объем работы практика, хотя и не могут принять во внимание все аспекты исследования. Но методологические ориентиры позволяют рационализировать активность ученого, отсекая лишние, не имеющие особого смысла шаги. История и философия науки свидетельствуют об общенаучной значимости методологических исследований. Их результаты имеют характер работы на «общее дело» науки. Достижения в деле изучения методов, которые по каким-то причинам не используют, игнорируют ученые, расширяют горизонты науки. Методологические работы могут носить тавтологический характер, но именно они фиксируют уровень развития научных технологий, возможностей науки. И возможности эти постоянно расширяются за счет освоения методологами всѐ новых, ранее считавшихся «ненаучными», методов. Поэтому нет никакого смысла в жестком отсечении от научно-практической деятельности необычных, специфических процедур исследования. Большая опасность кроется в ситуации догматизации, окостенения некого ряда процедур в рамках отдельного метода. Кроме того, давление моды в науке так же велико, как и в других сферах общественной жизни, невзирая на все формально логические барьеры. В работе американского методолога Р.А. Фишера, посвященной правилам организации эксперимента, отмечается, что «любое блестящее достижение, на котором временно фокусируется внимание, может придать налет престижа использованному методу или его части, даже если он не уместен в данном случае»29. Это наблюдение подтверждается историей прикладной социологии. Кроме социального давления со стороны научного сообщества на исследователя, выбор метода исследования связан и с банальной психологической особенностью. Человек, в нашем случае исследователь, хорошо и даже с удовольствием делает то, что умеет делать хорошо. Абрахам Ка- 29 Fisher, R.A. The Design of Experiments. - N.Y., 1953. 27 план назвал это «законом инструмента»30. Ученый формулирует проблему таким образом, что еѐ решение возможно способами, которыми он владеет особенно хорошо. Чаще всего исследователь, подготовленный в рамках определенной методологической школы, за эти рамки, обозначенные методологическими принципами, не выходит. Отсюда большое значение придается программам подготовки социологов-исследователей для последующего развития социологии, любой социальной и других наук. Однако нельзя относиться к данной закономерности полностью отрицательно. Для людей нормально, осознав и сформулировав проблему, решать еѐ так, как они умеют это делать. Проблема появляется, когда методы абсолютизируются или даже сакрализируются, когда их начинают рассматривать в качестве единственных научных методов. Чем лучше мы усваиваем, как делать нечто, тем сложнее научиться делать это иначе. Получается, что важнейшая часть подготовки современного социолога – изучение практического использования как можно большего числа самых разнообразных методов и освоение навыков применения разных исследовательских процедур. К сожалению, в современных российских учебниках, с которыми мы сталкиваемся в учебной практике, обсуждается применение к конкретным ситуациям определенного и очень ограниченного круга методов получения социальной информации. Это приводит к тому, что, безусловно, эффективный метод, например метод типологизации, не только определяется как метод научный, но применяется так механически, что подрывается сам дух исследовательского поиска. Многочисленные программные продукты, игровые теоретические модели, статистические формулы в конечном итоге являются только инструментами, не они дают научный результат, а исследователь, который обучен использовать их научный потенциал. 30 Kaplan, A. The Conduct of Inquiry- San Francisco, 1964. - Р.28. 28 ГЛАВА 2. ПРОЦЕДУРА ИЗМЕРЕНИЯ В СОЦИАЛЬНО-ПОЛИТИЧЕСКИХ НАУКАХ 2.1. Функции и возможности процедуры измерения Научный метод базируется на исключении из исследования аргументов, оснований, рожденных субъективным видением. Со времен коперниканской революции и исследований Джона Локка известно, что основное отличие объективного и субъективного – измерение. Объективное поддается измерению, субъективное – нет. Измерение можно определить как процедуру сравнения изучаемого объекта со стандартом. По мысли В.С. Степина31, процедура измерения непосредственно связана с предметами и вещами, с которыми человек многократно сталкивался в производстве и обыденном опыте. Работая с ними, преобразуя их в нечто полезное, человек стремился построить модели таких изменений с тем, чтобы предвидеть результаты практического действия. Свойства и отношения между вещами фиксировались в форме идеальных объектов, замещающих объекты реального мира. Такого типа связь прежде всего можно обнаружить в первичных знаниях, относящихся к геометрии («гео» – земля, «метрия» – измеряю). Геометрия в самом первичном смысле термина обнаруживает связь с практикой измерения земельных участков. В формирующемся познании научного типа измерение и развитие процедур и операций с цифрами вывели культуру мышления на уровень теоретического исследования сначала в период античности, а позже – в эпоху Возрождения и Нового времени. И в современной науке, в том числе социально-политической, измерение продолжает играть роль важнейшего элемента научности32. Оценивать научную ценность процедуры измерения в социальнополитическом исследовании, по нашему мнению, следует с инструменталистской, утилитарной точки зрения: каким целям служит измерение, какую роль оно должно играть в научной ситуации, какую функцию оно выполняет в исследовании. Если не удается органически оформить эту инструментальность измерений в исследовании, это ведет к некоторой «мистике количества», когда на числа реагируют так, будто они являются хра31 Степин В.С. Теоретическое знание.– М.: Прогресс-Традиция, 2003.– С. 54-61. Теория измерения наиболее полно в русскоязычных изданиях изложена в работах: Лазарсфельд П. Измерение в социологии // Американская социология.– М.: Прогресс, 1966; Осипов Г.В., Андреев Э.П. Методы измерения в социологии.– М.: Наука, 1977; Пфанцагль И. Теория измерения.– М.: Мир, 1976; Толстова Ю.Н. Измерение в социологии: Курс лекций.– М.: ИНФРА-М, 1998; Чесноков С.В. Основы гуманитарных измерений.– М.: Наука, 1986; Хованов Н.В. Математические основы теории шкал измерения качестка.– Л., 1982. 32 29 нилищами оккультных сил. Эта мистика имеет разные основания, вплоть до веры в нумерологию и другие эзотерические доктрины пифагорейского типа. Мистикой количества можно назвать преувеличенное внимание к роли измерения только потому, что оно выражается цифрой, независимо от того, что именно измеряется или что можно сделать с тем, что измерено. К числу относятся как к имеющему безусловно присущую ему научную ценность. Думается, ХIX век был особенно подвержен этой мистике, но еѐ можно обнаружить и в современных исследованиях. Наиболее ярко эту позицию выразил выдающийся физик лорд Кельвин: «Когда можно измерить то, о чем идет речь, и выразить это в числах, об этом становится что-то известно. Но когда это невозможно измерить и выразить это в цифрах, ваши знания недостаточны и неудовлетворительны: это, может быть, начало знания, но вы вряд ли в мыслях продвинулись до стадии науки, каков бы ни был вопрос»33. Подсчет и измерение рассматривались как необходимое условие для научного прогресса. Можно предположить, что в физике XIX века особого прогресса, кроме уточнения уже открытых законов и достижения большей точности, достичь было нельзя. В биологии и социальных дисциплинах открытия в теории ещѐ были возможны, а в ХХ веке стало очевидно, что и в физике ситуация изменилась. Современная мистика количества многим обязана развитию инструментария: сейчас наука обладает такими точными, мощными техниками измерения, что использование их кажется единственным, что имеет значение. В истории науки постоянно выдвигались идеи о количественных и качественных методах и их соотношении, особенно это касается социальных дисциплин. Возьмем одну из древнейших теорий – атомарную теорию. В мире много качественно разных вещей, но очень рано и в Индии, и в Греции пришли к идее о том, что все они состоят из одного вещества и различаются только количественно, количеством и организацией составляющих их частиц. Суда и обувь, капуста и благовония – всѐ состоит из атомов. Качественное различие между атомами уже стало учитываться: предметы и вещи непохожи не только из-за количества атомов, которое они содержат или части пространства, которое они заполняют, но и из-за того, что это за атомы. Как в дальнейшем оказалось, сами атомы, объединенные в определенных пропорциях, отличаются друг от друга на количественной основе относительно веса. Существовали субатомные частицы, причем стали обнаруживать всѐ возрастающее количество этих частиц, поэтому качественные суждения вновь приобрели вес. Теперь снова делается попытка сократить это разнообразие до единообразности, до области, 33 Бройль Л. По тропам науки.– М., 1962.– С. 38. 30 где проявляются количественно различные формы. «Одно» и «много» постоянно меняются ролями, в зависимости от целей научного поиска. Как попыталась показать В.В. Семенова34, точность не так важна для научного исследования, как объективность, или, что лучше, интерсубъективность. Перед исследователем всегда стоят вопросы: как мы можем узнать больше, чем знаем сейчас; на основании чего мы приобретаем уверенность, что наше знание истинно, верно. Особенность процедуры измерения, конечно, играет немалую роль. Но надо помнить, что это не единственный метод расширения и фундаментализации знания. Если задать вопрос, чего нам позволяет достичь измерение, ответ, возникающий в наше время компьютеризации, как этапа индустриальной цивилизации, относится к технологии. Продукция технологии, полученный от неѐ результат, должны быть организованы в достаточно узких пределах допустимых стандартов, они должны быть свободно взаимозаменяемы. Одним словом, измерение - это средство стандартизации, при помощи которого мы приходим к равнозначности, эквивалентности объектов различного происхождения. Именно в этом смысле обычно используется измерение – как «мера образца». То есть измерение позволяет нам узнать, какое количество можно получить, или дать именно то, что требуется. Другая функция измерения, которая в большей степени связана с процессом научного познания, – сделать как можно более точными различия и, соответственно, более точными описания. Обратим внимание на различие между набором слов, обозначающих цвета, сколь бы обширным он ни был, и определением цветов по длине волны. Или словами, обозначающими предметы, и цифровыми индексами их размера и веса. Цифры используются для представления качеств, потому что среди других приемов измерение дает возможность легко и сразу дифференцировать разные, но похожие качества. В свою очередь, на этой основе можно прийти к точно обозначенным классификациям. Категории типа «старшая возрастная категория», «благополучие», «высокообразованный», очевидно, труднее использовать в научном исследовании, чем соответствующие категории, выраженные числом определения возраста, дохода или образования. Неопределенность качественных классов предполагает разночтения и недопонимание, но когда описание уступает место измерению, процедура вычисления снимает возможные дебаты. Это напоминает замечание Лейбница, в ХVII веке он ожидал появления универсального языка идей на основе символической логики, в котором все предположения, суждения могли бы быть сформулированы точно. С таким символизмом, замечал он, 34 Семенова В.В. Качественные методы: введение в гуманистическую социологию. – М.: Добросвет, 1998. 31 метафизикам больше не грозят ожесточенные и бесконечные противоречия. Они просто положат руки друг другу на плечи самым дружеским образом и скажут: «Давайте посчитаем!». Мечта Лейбница, возможно легендарная, не осуществилась, его идея не была реализована, и современная логика дает метафизикам достаточно пространства для споров. Но, безусловно, верно, что количественные определения позволяют сводить разногласия, возникающие в научных спорах, к более конкретным и сфокусированным спорам. Точные детальные классификации дают возможность устанавливать более точные взаимосвязи и более точно сформулированные законы. Знание о том, что один факт социальной жизни зависит от другого, взаимосвязан с ним, имеет не столь большое значение, чем основание судить, в какой степени изменения в одном соответствуют изменениям в другом. То, что мы, измеряя этапы роста, отмечаем возможности дополнительного потенциала, дает гораздо больше, чем просто утверждение типа: размер организма зависит от его возраста. Мы ведь не можем сказать, какую форму имеет функция без каких-либо измерений переменных, к которым она относится. А проводя такие измерения, можно осуществлять контроль и проверку первоначальной гипотезы конкурирующими. Процедура измерения делает возможным применение в исследовании математических методов с целью проверки, предсказания или объяснения. Джевонс в уже цитировавшейся выше работе пишет, что научное знание никогда не бывает совершенно точным. Он утверждает: «Превалирует мнение, что когда математические формулы успешно применяются в какой-то области наук, эта часть знания приобретает новую природу и допускает суждения более высокого характера, чем те области науки, которые ещѐ не математизированы».35 Эту точку зрения разделяют и современные исследователи. Например, Ю.Н. Толстова36, развивая эту мысль, пишет, что с помощью математики можно получить содержательные выводы, не лежащие на поверхности, не могущие быть полученными в результате обычных логических рассуждений. Прежде всего, это связано с большим объемом исходной информации, невозможности учесть влияние достаточно большого количества факторов, определяющих характер того или иного интересующего социолога явления. Неочевидные результаты могут быть получены также в результате того, что круг логических умозаключений, которым пользуется социальный исследователь, довольно ограничен; и, пользуясь арсеналом математических методов, мы резко расширяем возможности анализа изучаемой совокупности объектов. 35 Jevons W.S. The Principles of Science. - London, 1892. - Р.456. Толстова Ю.Н. Логика математического анализа социологических данных.– М.: Наука, 1991.– С.4-5. 36 32 Мы, разумеется, разделяем эту точку зрения, но при условии, что математика понимается достаточно широко, включая, например, неколичественные логические вычисления, скорее в широкой трактовке Платона. Платон заметил, что «арифметика возбуждает его, по природе сонного и бестолкового, и делает его проницательным, быстро обучающимся и с цепкой памятью». И далее: «...получая эту искусную помощь, он делает успехи больше его естественных возможностей»37. То есть математика не развивает возможности ученого, а дает свои силы в его распоряжение; получив еѐ в своѐ распоряжение, даже ученик получает доступ к математическому гению. Сегодня школьник легко справляется с проблемами, над которыми длительное время размышляли Архимед и Ньютон. Но ни измерения, ни математику не следует отождествлять с отношениями к количественным данным. Нужно признать, что использование математики не ограничивается только еѐ приложением к теориям и законам, которые, кстати, сами по себе являются по характеру количественными. Теория эволюции Дарвина, как он еѐ сформулировал, не носила количественного характера. Тем не менее, создавая еѐ, Дарвин делал много подсчетов образцов, делал анатомические измерения, использовал другие количественные данные, такие как появление индивидуальных различий или данные о географическом распространении. В целом, если мы работаем с количественно выраженными переменными, частота их появления может быть важной для нашего исследования, и это даѐт соответствующий набор количественных переменных. Точно так же надежность классификации в качественных категориях сама может стать вопросом количественным. Ни одна проблема в социально-политических дисциплинах не является чисто качественной по своей природе, всегда можно подойти к ней с количественной точки зрения. Возможен количественный обсчет качественных проблем. Но всегда ли такая возможность есть? Не существует ли проблем, вещей, фактов, которые по сути своей неизмеримы, и нельзя ли их найти в социальных дисциплинах? С нашей точки зрения, таких проблем нет. Прежде всего, это связано с характером процедуры измерения. Возможность измерить нечто зависит не от факта или вещи, а от того, как мы еѐ или его концептуализируем, от нашего знания о них. Более того, от умения, мастерства и изобретательности исследователя. Думается, прав был Нагель, говоря об измерении, что в широкой трактовке его можно рассматривать как «разграничение и фиксацию наших идей о вещах»38. Сказать о чем-то, что это невозможно измерить, – значит сказать, что это можно познать только до определенного предела, что наши знания об этом неизбежно должны ос37 38 Платон. Диалоги.– М.: Мысль, 1986.– С. 38. Danto A., and Morgenbesser S. (eds.) Philosophy of Science.- N.Y., 1960.- Р.7. 33 таваться неопределенными. Такой взгляд противоречит эпистемологическому принципу И. Канта об аксиоме интуиции, цель которой – гарантировать априорное знание; или метафизическому взгляду Бергсона, что математика ведет только к противоречиям, когда еѐ применяют к анализу потока опыта. Для целей научного исследования, по нашему мнению, достаточно, если к возможности измерять относятся как к методологическому предположению. То, что этого отношения достаточно, означает, что стоит предполагать возможность измерения до тех пор, пока неудачи это предположение не опровергнут. 2.2. Структура и порядок измерения В современной российской научной литературе хорошо отражена структура процедуры измерения. Прежде всего, нам бы хотелось упомянуть логическую схему математического анализа данных, представленную Ю.Н. Толстовой39. Это подробнейший, разделенный на семь блоков алгоритм работы с данными социально-политических исследований. Вначале предполагается создание эмпирической системы и эмпирической системы с отношениями между объектами, далее – создание математической системы и математической системы с отношениями, по сути, математической модели структуры эмпирических данных, проверки гипотез, интерпретации и представления результатов. Схема вполне пригодна как базовая для проведения и, особенно, для обучения проведению полевых исследований. Во многом, основываясь на опыте использования в обучении данной схемы, хотелось бы еѐ дополнить и несколько изменить. Говоря общими словами, измерение можно рассматривать как приписывание чисел объектам (событиям или ситуациям) в соответствии с каким-то правилом. Качество объектов, которое определяет приписывание в соответствии с этим правилом, можно называть величиной измеряемого качества; число, приписываемое определенному объекту, – размер, мера качества или степень его размера, значения. Следует обратить внимание, что правило определяет и меру, и величину объекта. Процедура измерения в социально-политических исследованиях не только должна определять количество, того, что измеряется, но также фиксировать это количество. Нельзя сначала определить какую-то величину, а потом изобретать способ и возможность еѐ измерить. Разработчики исследовательских программ обращают внимание на параллельное, совместное определение, «что» измерять и «как» измерять. В работах, посвященных программам измерения, в частности у Толстовой, можно заметить предпочтение в пользу того, «как» измерять, в пользу процедур и способов измерения и недостаточное 39 Толстова Ю.Н. Указанное соч.– С. 24-27. 34 внимание вопросу, «что» измерять. Однако наивно было бы предполагать, что величины в общественных науках могут быть правильно истолкованы независимо от процедур для определения их меры в конкретных случаях. Приписывание цифр к изучаемым объектам есть выражение отображения, вписывания объектов в абстрактное пространство какой-то определенной структуры. Отображение требует, чтобы между объектами и числами были установлены взаимоотношения таким образом, чтобы каждому объекту соответствовало бы одно число, одна точка в абстрактном пространстве, поле. Несколько объектов может быть отображено как наблюдаемые точки в одном поле. Когда объекты выбираются таким образом, что правило точек приписывания позволяет отображать одной точкой только один объект, говорят о соответствии «один к одному». В этом случае обычно говорят о «соответствии». Можно создать любое соответствие в зависимости от целей, предпочтений и удобства, но нужно учитывать последующий результат. Имея объекты и проблемные ситуации, в которых объекты проявляют себя, можно заметить, что некоторые правила приписывания гораздо плодотворнее других для того, чтобы анализировать те или иные проблемы. Одна из главных задач измерения заключается в нахождении, изобретении правила приписывания и исследовании качеств приписывания, чтобы его использовать. Пространство, в котором отображены объекты, не обязательно должно состоять из цифр. Точнее называть то, что мы приписываем каждому объекту, не числом, а цифрой. Правило приписывания должно предусматривать некое соотношение между цифрами, именно это соотношение представляет собой взаимоотношение в рамках абстрактного пространства. Следует заметить, что только в определенных специфических типах измерений этот образец может совпадать со знакомыми нам соотношениями между самими цифрами. Серьезные ошибки в интерпретации и использовании измерений могут быть результатом допущения такого совпадения. Важнейшая черта измерения любого типа – символическое представление. Измерение позволяет представлять объекты, социальные факты (в соответствии с признанной базой измерения – правилом приписывания) концептуально, посредством символов. Главный вопрос такого представления, как манипуляция символами, находящимися во взаимоотношениях, ставших значительными вследствие приписывания, обнаружит, продемонстрирует соответствующие взаимоотношения между реальными объектами. Цифры часто появляются в исследованиях, так как исследователи предполагают воспользоваться преимуществами системы отношений между цифрами, хорошо известными, понятными и привычными. Самая простая форма приписывания, базовая для большинства типов измерения та, которая создает порядок, последовательность между объектами. Начинать лучше всего с хорошо различимого, определенного набора 35 объектов, то есть такого списка объектов, для которого критерий членства определен так, что при наличии объекта можно уверенно принять решение, является ли данный объект членом данного набора. В этом случае порядок, который мы хотим создать между объектами, не является зафиксированным количеством набора как такового. Например, группа людей, явившаяся на предвыборный митинг, остается всѐ той же группой, в каком бы порядке она ни изучалась: политические позиции и взгляды, общительность, демографические характеристики. Порядком будут называться только те отношения, которые складываются и удерживаются между единицами, включенными в набор, вроде «менее общительные», «более правые (левые) политически». Такой ряд можно ещѐ назвать «полем» отношений, именно он задается отношением. Для того чтобы создать порядок, нужно зафиксировать асимметричность отношений. Если отношение организовано между двумя членами ряда в определенном направлении, от одного в направлении к другому, оно не может менять вектор своего действия на противоположный. Например, отношения родителей в семье как группе: если «х» – родитель «у», то не может быть ситуации обратной, когда «у» станет родителем «х». Конечно, существуют и отношения взаимонаправленные – в той же семейной группе отношения родных братьев/сестер, их можно назвать «симметричными». Существуют также несимметричные отношения, меняющие вектор направленности при определенных условиях. Например, отношения любви, любовь иногда вознаграждается. Все упорядоченные отношения, иногда говорят о договорных отношениях (в «социологии организаций» П. Блау40), должны быть асимметричными, но только в формальной сфере, где доминирует организационный порядок. Являются ли асимметричными отношения за пределами формальной сферы, в данном случае не столь важно. Далее нужно заметить, что упорядоченные отношения должны носить переходный характер. Если отношения существуют между двумя индивидами, один из которых имеет отношения с третьим, тогда первый так же должен соотноситься с третьим. Например, предок – социальная позиция, имеющая такой переходный характер. Если «х» – предок «у», а «у» – предок «z», то «х» также является предком «z». В структуре семьи можно найти отношения, которые не носят такого характера, например позиция отца. Если «х» – отец «у», а «у» – отец «z», то «х» не может быть отцом «z», может быть, допустим, дедушкой. Такие отношения можно классифицировать как непереходные. Существует и промежуточный вариант – полупереходные: друзья моих друзей иногда являются моими друзьями, 40 Блау П.М. Исследование формальных организаций // Американская социология. Проблемы. Перспективы. Методы.– М., 1972. 36 но не всегда. Все три варианта переходности остаются таковыми только в рамках данной социальной системы и, соответственно, символической системы, сформированной с целью исследования. Любое зафиксированное отношение, асимметричное и переходное, образует некий порядок. Его можно назвать частичным порядком, так как не все единицы ряда могут состоять в неких отношениях друг с другом. Если ко всему прочему каждые два члена ряда действительно относятся друг к другу каким-то образом, можно говорить о связанности и создании полного, законченного порядка. Предположим, что члены комитета приезжают на встречу по одному, тогда их можно распределить в отношении – «более пунктуальный, чем…». Член комитета «х» прибыл раньше «у», понятно, что «у» не мог прибыть раньше «х». Если «х» приехал раньше «у», а «у» раньше «z», то «х» приехал раньше «z» и так далее. Тот, кто прибыл первым, стоит первым в этой последовательности (он более пунктуален), затем второй и так до конца. Если некоторые члены комитета вовсе отсутствовали, то порядок является частичным для комитета в целом, так как относительная пунктуальность отсутствующих членов достаточно неопределенна. В данной последовательности можно присвоить числа как меру пунктуальности в соответствии с любым правилом, которое отвечает условию, что если «х» приехал раньше «у», ему присваивается большая цифра, чем та, которая присвоена «у» (то есть обозначающая большее число). Точно так же, приписывая меньшую цифру «х», чем «у», можно установить меру опоздания. Пространство, в котором располагаются члены комитета на основании их сравнительной пунктуальности, представляет собой только отношения более или менее зафиксированные этими цифрами, произвольно отмеченные числами. Вместо цифр можно точно так же использовать буквы алфавита, лучше, если учитывается их последовательность, алфавитный порядок (или любой другой фиксированный порядок). Это два одинаковых измерения, создающие один и тот же порядок относительной пунктуальности. То, какие конкретно цифры или, лучше, буквы алфавита используются, вопрос второстепенный. Когда порядок создан, исследование больше не ограничивают так называемые абсолютные термины, то есть те, которые просто являются утверждениями о качестве, вроде – «тяжелый» или «пунктуальный». Но тот факт, что в русском языке существуют сравнительные степени – «более» или «менее», может ввести в заблуждение. Эти грамматические формы предполагают существование какой-то величины – веса или пунктуальности, которая имеет меру совсем другого вида, количество. Мера, на которой основано сравнение, исходит из факта, что у одного объекта количество больше, чем у другого. Иногда это значение может быть верным, но обычно оно неверно. Можно утверждать, что одна вещь тяжелее, чем 37 другая, на основании взвешивания каждой из них и последующего сравнения цифр, представляющих их вес. Но можно взвешивать их и одновременно таким образом, чтобы не знать ничего кроме их сравнительного веса. Точно так же хорошо видно, что один предмет более интенсивно желтый, чем другой, хотя неизвестно, сколько же желтого цвета в каждом из них или хотя бы, не имея четкого представления, что имеется ввиду под формулой, «сколько желтого» в цвете. Это важные моменты для социальных, особенно политических, исследований, где качественные характеристики преобладают, где многое на полутонах. В целом меры количества можно изучать именно на основе порядков. Следует подчеркнуть, что порядок для многих объектов – это то, что мы им навязываем, при попытке их изучать. Они привносятся в исследование в определенном порядке, в самих же объектах этот порядок может не обнаруживаться. Этот момент часто скрыт, затуманен для исследователя полезностью, близостью привычных нам порядков, например пространственных и временных. Они для нас привычны, воспринимаются без принуждения, трудно представить себе, что такой порядок навязан извне. Тем не менее человек, для которого родным языком является китайский, арабский или иврит, воспринимает буквы на этой странице совсем в ином порядке, по-другому, нежели русскоязычный корректор или редактор. Социальный исследователь находится в столь же трудной ситуации среди множества объектов, порядок отношений среди которых до некоторых пор неясен. Первое, что можно найти среди незнакомых реальных объектов, это порядковые отношения, которые реально имеют требующиеся качества. Является ли некое отношение асимметричным или нет, по этому поводу нельзя принять волюнтаристское решение, это нужно обнаруживать, открывать, так как это зависит от фактов, информации, а не от наших предпочтений. Но именно исследователь выбирает порядковые отношения, делать выбор в этом смысле – его право. Буквы «а», «в», «о», «ю», «п» можно расположить по алфавиту, по частоте употребления в русском языке, по распределению на странице или на клавиатуре компьютера, по любому другому признаку. Выбирая отношение нужно, определить его с достаточным завершением, чтобы его можно было использовать как порядок. Можно, например, определить отсутствие на встрече скорее как минимальную степень пунктуальности, чем оставлять сравнительную пунктуальность неопределенной. Однако следует во всем последовательно придерживаться выбора, который сделан в ходе всего исследования. Предположим, что в данных отношениях упорядочения есть объекты в социальных областях, которые, хотя и не состоят непосредственно в таком отношении друг к другу, обмениваются отношениями подобного рода с другими объектами. То есть если у «х» есть подобные отношения с «z», 38 то есть и с «у», и наоборот, если «z» имеет их с «х», то эти отношения у него есть и с «у». В нашем примере относительной пунктуальности это была бы ситуация, когда два члена комитета прибыли бы на встречу вместе. Оба они оказались бы более пунктуальными, чем кое-кто из их коллег, и менее пунктуальными, чем некоторые другие. В этом случае можно говорить о слабом порядке, ведь приписывание чисел не определяет больше строгого соответствия «один к одному», потому что одно и то же число приписывается любым двум объектам, схема взаимоотношений которых должна быть как «х» к «у». Можно сказать, что такие объекты состоят в отношениях эквивалентности друг к другу: их отношение классифицируется как симметричное и переходное. Равенство двух вещей стандарту говорит об их эквивалентности. Идентичность, равенство и синонимичность – это всѐ примеры отношений равноценности. В целом очень слабый порядок предопределяет отношения равноценности, выстроенные посредством сочетания отношений упорядочения с противоположным, то есть то же отношение в противоположном направлении. Приведем наиболее знакомый арифметический пример. Если «х» больше или равен «у», а «у» больше или равен «х», то «х» и «у» равны. Здесь, как и до этого, количество или «размеры» не являются заранее предполагаемыми, наоборот, извлекаются из данных отношений. Если мы знаем о двух членах комитета, что каждый из них почти такой же пунктуальный, как и другой, из этого следует, что они должны были бы приехать на встречу в одно время. Слабые и частичные порядки можно перепутать с «эффектом катастрофы». Если порядок двух объектов неопределенный, отношения между ними ни в коем случае не дают оснований для вывода, что они занимают одно положение в порядке, то есть что они равны. Неспособность отдать предпочтение одной из двух альтернатив отличается от способности оценить, являются ли они в равной степени предпочтительными. Это очень важная проблема при измерении социально-политических феноменов. Установление отношений равенства часто также сталкивается с трудностью в создании переходности. Например, каждый из двух цветов можно рассматривать, по крайней мере, одинаково желтыми, но это не значит, что у них один и тот же оттенок желтого. Может оказаться, что в данном случае «х» нельзя отделить от «у», а «у», в свою очередь, от «z». Но, в то же время различия между «х» и «z» могут быть совершенно очевидными. На основании истинных отношений равенства мы можем сконструировать равнозначные классы, иначе говоря, некие «абстрактные наборы». Они будут состоять из объектов, равноценных по отношению друг к другу и содержащих каждый объект (из соответствующей области социальной 39 жизни), который равноценен любому члену данного класса. В нашем примере о сравнительной пунктуальности: каждый равнозначный класс состоит из членов комитета, которые все приехали одновременно. Равнозначный класс может, конечно, состоять только из одного члена. Если все выделенные классы подобны этому, образованный порядок является сильным. В слабом порядке равноценные классы имеют больше одного члена, однако сами равноценные классы всегда имеют сильный порядок. В этом случае можно рассматривать подсчет как один из видов измерения, как способ приписывания чисел объектам. Измеряемые объекты являются классами. Индивиды, просчитываемые единицы, нумеруются только для того, чтобы можно было обозначить меру класса, который они составляют. Когда мы считаем, мы всегда определяем, как много единиц определенного типа там присутствует. И процедура эта только кажется простой, для социально-политических исследований она одна из наиболее сложных. Прежде всего, объекты в классе, который просчитывается, должны быть расположены в каком-то порядке: объекты просчитываются поочередно. Верно, что в каком бы направлении мы ни считали, результат будет один и тот же, но тем не менее порядок всѐ-таки нужен. Числа, использующиеся для измерения, тоже находятся в определенном порядке, расположены определенным образом, в соответствии с неким направлением. Причем направление это не может быть произвольным. Если сначала идет хорошо знакомое, затем более известное или самое любимое – любое из этих направлений будет случайным. Когда соответствие последовательности установлено, объект, первый среди данного ряда объектов, ассоциируется определенным образом (меткой, цифрой, смещением в какую-то сторону) с первым номером серии, второй объект – со следующим номером и так далее. Нужно выдержать строгое соответствие, чтобы обеспечить просчет каждого объекта, но не более одного раза. (Соответствие одного к одному не предполагает числа «один», это только вопрос идентичности и отличий.) Правило подсчета звучит так: последнее число, соответствующее члену класса, приписывается классу как его мера; число объектов в классе – величина измеряемая, еѐ можно назвать магнитудой, выраженной количественно мощностью данного класса. Такой набросок процедуры измерения, конечно, очень упрощен. Например, мы с самого начала предположили, что всегда есть возможность идентифицировать «следующий» объект в упорядоченной серии, у нас есть возможность вписать в последовательность следующий номер. Это предположение не совсем верно, например, если объекты, которые надо пересчитать, это частицы дроби между «0» и единицей, они упорядочиваются как обычно в соответствии с размером, поскольку между любыми 40 двумя частицами всегда есть другая частица. Но существует способ упорядочения частиц таким образом, что удается выполнить и эти условия. Такие способы представлены в упоминавшейся работе Ю.Н. Толстовой, они связаны с созданием шкал различного типа, не только порядковых, но и номинальных. Следует признать конечность серии, которую просчитывают, и искать другие возможности измерить массив множества. Слово «измерение» (в латинском варианте – calculus), как утверждают филологи, происходит от слов «камешек», «галька», их накапливали для подсчета солдат и овец. Способов измерения таких камешков в науке накопилось довольно много, и они постоянно модифицируются. Того, что объекты можно просчитать или упорядочить, принимая во внимание некое качество, недостаточно, чтобы в социальной сфере измерять величину объекта для того, чтобы впоследствии выполнять какиелибо арифметические действия с приписанными числами и не оторваться от специфики социальной материи. Практически всегда можно ответить на вопрос, сколько существует объектов наблюдения в интересующей нас области, но не всегда – насколько велик их вес и величина, их соотношение. Затруднительно сказать, что величина одного социального объекта больше другого, например в два раза. Для того чтобы приблизиться к точности измерения в социальном исследовании, процедура измерения должна удовлетворять некоторым условиям. Наиболее простой тип измерений, пригодный для этой цели, – так называемое аддитивное измерение. Аддитивность признака означает, что для изучаемых свойств объектов (отвечающих отдельным значениям признака) имеется отношение порядка и определенная физическая или мыслительная операция их соединения. Аддитивность предполагает приписывание чисел в процессе измерения таким образом, чтобы порядку свойств соответствовал естественный порядок чисел, а реальному процессу соединения свойств отвечала операция сложения чисел. Аддитивность является центральным понятием для классических теорий измерения41. Возьмем ряд предметов, объектов, упорядоченных в соответствии с некими отношениями. Предположим, что можно найти или придумать какую-то операцию, которую можно осуществить над объектами, чтобы отвечать определенному набору требований. Эту операцию можно назвать комбинацией, далее мы увидим, что она соответствует операции прибавления фактов, информации на приписанные номера. Здесь важно не путать физическую комбинацию объектов с арифметическим прибавлением чисел, приписанных им, хотя обе операции должны иметь одинаковую логическую структуру. 41 Маликов М.Ф. Основы метрологии.– М., 1949. А также: Campbell N.R. An Account of the Principles of Measurement and Calculation. - London, 1928. 41 Требования, выполнение которых может реально обеспечить эту похожесть, одинаковость структур, таковы. 1. Прежде всего, операция должна быть коммутативной, то есть когда, предположим, два объекта объединяются, результат должен быть одинаковым независимо от того, какой объект окажется первым в серии. 2. Операция должна носить ассоциативный характер, то есть результат должен быть таким же, независимо от того, как объединяемые объекты группируются: результат объединения одного объекта с суммой двух других должен быть таким же, как объединение третьего с суммой первого и второго. 3. Операция должна носить возрастающий характер упорядочивания, то есть если два объекта равны в данном отношении, то комбинация каждого их них с каким-то третьим объектом больше не должна быть равна другому, но предшествует ему в порядке, созданном этим отношением. 4. И наконец, операция должна удовлетворять требованию эквивалентности, то есть, если каждый из двух эквивалентных объектов объединяется с другими объектами, равными между собой, результаты должны быть одинаковыми. Простой иллюстрацией такого типа измерения является измерение при помощи весов. Установим порядок расположения объектов, в соответствии с которым один объект опускает чашу весов, когда их кладут на ту или другую чашу. Такая сортировка даѐт слабый порядок: опыт показывает, что такой порядок является асимметричным и переходным при соответствующих условиях, а если два объекта уравновешивают друг друга, они равны. Операция объединения состоит в складывании двух объектов на одну чашу весов. Снова опыт показывает, что следует выполнить четыре указанных выше правила объединения, добавления. Например, последнее, четвѐртое: если два объекта уравновешивают друг друга, как и два других, тогда любой из каждой пары, будучи помещенным на чашу, будет уравновешивать любой другой из пары противоположной. Можно сказать, что этот прием объединения объектов для взвешивания является операцией добавляющей. Структура этой операции такая же, как и у операции сложения. Далее, два типа отношений являются изоморфными по отношению друг к другу, если между их полями можно было бы установить соответствие «один – к одному» таким образом, чтобы во всех случаях, когда первое отношение удерживается между двумя объектами, второе отношение также присутствует между соответствующими объектами, и наоборот. Определенный таким образом изоморфизм – это отношение эквивалентности, равенства. Структура – это класс эквивалентности изоморфов. Именно в этом смысле отношение, которое объект имеет с двумя другими 42 объектами, благодаря операции объединения, имеет такую же структуру, как отношение числа к другим числам, когда это их сумма. Значение данной выше операции в том, что она позволяет приписывать числа в процедуре взвешивания, добавления объектов друг к другу (а также вычитать, умножать, делить), так как сумма двух чисел – это число, которое будет приписано к комбинации двух объектов, к которым, в свою очередь, добавляемые числа будут приписываться. Например, сказать, что у объекта «х» вес в два раза больше, чем у «у», означает, что «х» равен по весу с объединенным «у» и ещѐ каким-то объектом, равным «у». И поэтому все они равны по качеству операции объединения, комбинации любых двух объектов, равных «у». Другими словами, числа, приписанные к «х», в два раза больше, чем цифры, приписанные к «у». В операции измерения проблемой, которая всегда так или иначе решается, является проблема стандартов. В физических дисциплинах, которые, конечно, более развиты в отношении измерений, проблема решается просто. Выбирается определенный объект, скажем кубик платины, и называется «килограмм» или «фунт». Это вопрос условного обозначения. Этот объект составляет или определяет единицу измерения. Если что-то весит 1 грамм, это означает, что объединение тысячи объектов, равных ему по весу, будет равно стандартному килограмму, платиновому кубу. В социально-политических дисциплинах выбор стандарта – более сложная задача. Нужно учесть, что выбор стандарта измерения – это вопрос соглашения, это не случайный выбор. Хороший пример – деньги как стандарт труда и богатства. Хороший стандарт обладает качеством устойчивости. Мы можем выбрать любой стандарт, какой нам нравится или по поводу которого удается достичь соглашения. Но будет ли он нравиться в дальнейшем, выполнять свои функции, зависит от того, что покажут факты в плане его восприимчивости, устойчивости к переменам. Чаще всего, проводя измерения, даже в естественных науках используют не непосредственный стандарт, а некий вторичный, вроде мерных гирек, которые есть в любой лаборатории, кроме социологической. Второстепенный стандарт признается эквивалентным реальному, и благодаря переходности равенства (эквивалентности), может обеспечивать измерения, соответствующие самому стандарту. После того как были сделаны определенные измерения, на их основе можно проводить измерения других величин. В классической теории измерения42 различают два вида измерений: фундаментальные (основные, первичные) и производные (вторичные). Фундаментальное измерение – это то, которое не предполагает никаких других, за исключением тех, которые состоят в процедуре создания порядка или подсчета. Производное 42 Campbell N. Measurement and Calculation. - N.Y., 1928. 43 измерение – это то, которое осуществляется с использованием законов, логических или эмпирических, связанных с фундаментальными измерениями. Это самый простой случай, когда применяемые законы являются чисто логическими. В этом случае произвольное действие – это вычисление на основе фундаментальных данных, так как вычисление – это не что иное, как выведение суждений из числовых законов. Простой пример из естественных наук: имея способы измерения массы и объема, мы можем вывести плотность, которая, как известно, равна отношению массы на единицу объема. Многие операции произвольного измерения протекают на основе эмпирических связей с уже созданной мерой. Американский психолог С.С. Стивенс, которому посвящена специальная глава в работе Ю.Н. Толстовой43, пишет в данном контексте об «указателе» как о «предполагаемом эффекте или корреляте» какого-то явления, которое изучается. «Как только мы узнаем о количественном отношении между указателем и объектом нашего интереса, указатель можно градуировать, калибровать и использовать для измерения явления»44. В этом смысле указатель в социальных науках чаще всего называется индексом. Например, исследователь может знать или иметь иные причины полагать, что мораль группы отражается на эффективности выполнения ею групповых задач. Если у исследователя есть способ измерения этой эффективности, предположим по частоте и скорости достижения успеха, можно использовать его как производную меру измерения групповой морали. В таких исследованиях ценность этой производной меры измерения или индекс будет зависеть от еѐ эмпирических связей с другими мерами измерения морали. Важное значение имеет применение произвольного измерения для уточнения значения концепции в случаях, когда данные измерения не покрывают полностью содержание концепции. Пример из естественных наук: невозможно определить вес отдельных молекул газа только посредством взвешивания, но можно это сделать, используя закон Авогадро, который говорит о том, что равные объемы всех газов при одинаковом давлении и температуре содержат равное количество молекул. Можно утверждать, что сложность такого рода измерений является чисто практической, но ведь в измерении любая операция – практика. Более того, есть много случаев, когда, исходя из теоретических причин, нельзя применять фундаментальные измерения, а производные – могут быть использованы. Например, мы не можем измерить при помощи 43 Толстова Ю.Н. Измерение в социологии: Курс лекций.– М.: ИНФРА-М, 1998.– С. 173-184. 44 Стивенс С.С. Математика, измерение, психофозика // Экспериментальная психология Т.1.– М.: ИЛ, 1960.– С. 37. 44 ртутного термометра температуру выше кипения самой ртути, но теория теплоты делает возможными другие способы измерения. С переходом законов от простых эмпирических обобщений к теориям могут происходить соответствующие изменения в методах, используемых для измерения величин, которые наличествуют в законе. В основе обычного термометра лежит наблюдение, что вещества расширяются при нагревании, но теория теплоты требует (и делает это возможным) введения термодинамической шкалы, не ограниченной какими-либо физическими точками. Как видно, в течение всего процесса измерения законы предполагаются. Именно открытие законов делает измерения возможными. Законы участвуют в создании некоего порядка, например обобщения эмпирического типа, когда определенное отношение действительно является переходным, создавая совокупную, дополнительную шкалу. Или, например, обобщение, что некая операция является коммуникативной, или процедура создания производной меры измерения, или то, что определенная переменная действительно является индексом величины, которую измеряют. Именно тот факт, что процедура измерения воплощает в себе самые разные системы законов (как из естественных наук, так и социальнополитических), лежит в основе того, что делает измерения первостепенно важными для науки. «Когда мы измеряем свойство, число, которое мы приписываем, чтобы представить это свойство, является результатом экспериментальных законов, приписывание предполагает законы… Надо полагать, можно открыть то, что другие законы могут быть созданы в отношении чисел, приписанных друг к другу и к чему-то ещѐ. Именно потому, что настоящее измерение важно для создания законов, оно имеет такое большое значение для науки»45. 2.3. Шкалы и процедура шкалирования Ранее процедура измерения описывалась нами как приписывание чисел в соответствии с правилом, что присваиваемые числа называются «величиной», а каждое число его «мерой». В процессе измерения каждому изучаемому объекту присваивается некое число или другой математический конструкт. Каждый такой конструкт называют результатом измерения или его шкальным значением. В соответствии с нашим предположением измерения совокупности шкальных значений – это определенная модель реальности. Различают шкалы номинальные, порядковые и интервальные. Номинальные шкалы, как известно, не отражают ничего реального, а просто кодируют объекты наблюдения. Составление порядковых шкал ориентируется на два отношения – равенства и порядка. Интерваль45 Campbell N. What is science? - N.Y.,1952.- Р.133-134. 45 ные же шкалы, кроме равенства и порядка, в совокупности объектов наблюдения фиксируют расстояние, пространство между объектами. Интервальные шкалы часто называют шкалами высокого типа, качественными, числовыми, а номинальные и порядковые – шкалами низкого типа, качественными, нечисловыми. Очень может быть, что противопоставление в современной прикладной социологии качественных и количественных методов идет именно от возможности построения того или иного типа шкал. Ранее цитировавшийся С.С. Стивенс предположил, что шкала измерения может быть определена, как правило присваивания, как принцип, по которому мера определяется для любой данной величины. Стивенс рассматривал четыре типа шкал, кроме уже указанных трѐх – ещѐ шкалы отношений. Шкалы отношений ассоциировались с ситуацией, когда признак имеет фиксированное начало отсчета и изменяющуюся единицу измерения. Это очень важное дополнение к процедуре измерения в социальнополитической сфере, это приближение к конструктивности в понимании того, каким образом следует приписывать объектам числа, отражающие свойства, не являющиеся аддитивными. Конечно, термин «шкала» иногда используется некорректно, чтобы просто сослаться на инструмент измерения, иногда на стандарт измерения. Мы его понимаем как обозначение логической структуры процедуры присваивания. В таком случае данная шкала достаточно точно определяет, в каком смысле числовые соотношения между мерами являются изоморфными в сравнении с соответствующими отношениями между величинами. Иными словами, шкала определяет, какие отношения между числами, присвоенными в измерении, дадут результат значимый для того, что измеряется. Шкала может сказать, как интерпретировать числа, полученные в результате измерения. Значит, практическая ценность некой шкалы, как и измерения в целом, состоит в математике, которую она позволяет использовать в процессе исследования. Каким математическим преобразованиям могут быть подвергнуты измерения, зависит от характера шкалы, при помощи которой к ним пришли. Хотя и от возможностей математики тоже. Разве есть преимущества в использовании шкалы, позволяющей производить операции, нам не известные? Поэтому предпочтения в использовании определенных шкал измерения зависят от состояния математики в данное время. Вот точка зрения американского методолога Дж. Г. Кемени: «Числовая теория даст нам возможность использовать сильные стороны математического метода, которые обычно берутся из вычислений. Теория, провозглашающая упорядочивание простыми словами, требует более сложной математики. Реальная причина того, что предпочтение отдается числовой шкале, – математическое удобство. Мы можем также предвидеть день, когда с развитием 46 математики числовые шкалы станут гораздо менее важны, чем сейчас»46. Таким образом, инструментальные законы имеют большое значение в измерении. Можно предположить, что определенные процедуры важны и востребованы в исследовании, когда ситуация в действительности такова, что эти процедуры наиболее доступны. По этой причине развитие процедур шкалирования и методов измерения в целом имеет большое значение. Законы, которые предполагаются в процедуре измерения, воплощены в шкале. Кумбс47 верно отмечал, что каждая шкала – это теория, а не только вопрос определения. Развивая шкалу для реализации какой-то цели (не просто абстрактно), исследование совершает настоящее открытие. Предположим, что предпочтения респондента среди данного ряда альтернатив, как эмпирически выясняется, являются непереходными. Можно рассматривать эти предпочтения как противоречивые и принять шкалу для измерения полезности выбора индивида, подразумевая, что альтернативы могут быть упорядочены. Совершая эти действия, исследователь связывает себя определенными идеями рациональности и полезности, а также их выражением в поведении. Если эти концепции оказываются несостоятельными, шкала измерения, соответственно, также ставится под вопрос. Другой пример, тоже связанный с теорией полезности, исходит из постулата Арроу48 о «независимости бесполезных альтернатив». Этот постулат нарушается домохозяйкой, которая хочет купить домашнюю птицу. Выбирая между уткой и гусем, она предпочитает уток. Когда продавец, изучив свои возможности, сообщает, что есть ещѐ индейка, хозяйка говорит в ответ: «В этом случае я возьму гуся». Такие шкалы предпочтения встречаются, и не только в магазинах, но среди теоретиков нет согласия о том, как этот выбор анализировать. Существует довольно много самых разных шкал, много больше, чем используется в настоящее время. Чаще всего речь заходит только о двух типах, соответствующих так называемым интенсивным и экстенсивным измерениям, хотя на самом деле существует несколько шкал каждого типа. Упоминавшийся выше Кумбс49 перечислил около десятка различных шкал. Ниже представлены некоторые из них. Самая простая из всех шкал – номинальная шкала, где числа присваиваются объектам как ярлыки или имена. Некая галактика определяется как «М 31» или «NGC 224» в соответствии с перечнем Мессьера или с 46 Kemeny J.G. A Philosopher Looks at Science. - N.Y., 1959. - Р. 154-155. Более подробное описание подхода Кумбса в книге: Клигер С.А., Косолапов М.С., Толстова Ю.Н. Шкалирование при сборе и анализе социологической информации.– М.: Наука, 1978. А также: Толстова Ю.Н. Измерение в социологии: Курс лекций.– М.: ИНФРА-М, 1998.– С.147-170. 48 Arrow K.J. Social Choice and Individual Values. - N.Y., 1951. - P. 163-166. 49 Coombs C.H., Dawes R.M., Tversky A. Mathematical psychology.- N.Y., 1970. 47 47 Новым общим каталогом, эта галактика также известна как Большая туманность Андромеды. Ряд терминов имеет такое же значение, как числовые выражения. Такое присваивание чисел с большой натяжкой можно называть измерением. Единственное отношение, фиксируемое номинальной шкалой, – изоморфность изучаемых объектов одному из объектов. Это отношение идентичности и различия. Ни одно из двух чисел не может быть присвоено одному и тому же объекту, и не может быть двух объектов, которым могло бы быть присвоено одно число. То, что числа появляются в наименовании, не делает их математическими выражениями. Высказывание «пусть “Х” = левой партии, не делает определение левизны вопросом математики. Для номинальной шкалы присвоение любого определенного числа объекту не возлагает никаких ограничений на присвоение другим объектам чисел, кроме требования, что уже присвоенный номер не должен использоваться снова. Любые два числа можно поменять местами без каких-либо последствий. Тем не менее номинальные шкалы используются и в дальнейшем могут стать даже более распространенными и широко употребимыми в социально-политических науках. Для обработки большого количества данных, особенно с помощью компьютера, может требоваться идентификация большого числа респондентов, ресурсы языка в данном случае кажутся ограниченными. Номера социального страхования, номера счетов и платѐжных карт, большое количество подобных средств имеют одинаковое происхождение и функцию. Номинальные шкалы могут способствовать систематизации информации. Конечно, числа номинальной шкалы часто присваиваются с учетом классификации, например, хоккеистам или футболистам (хотя они этого и не заслуживают) в соответствии с позицией, которую они занимают, или домам-номера – четные с одной стороны, нечетные – с другой. В частично упорядоченной шкале присвоение чисел определенному объекту обозначает либо высшую, либо низшую границу чисел, которые могут присваиваться другим объектам в данном поле. То есть определенные объекты так соотносятся друг с другом в смысле измерения величины, что одному из них должен быть присвоен меньший (или больший) номер, чем другому. Но иные пары сравнивать с данной нельзя. Напомним, что объединение ни в коем случае не одно и то же, что равенство или слабое упорядочение. Часто такая несовместимость является результатом того факта, что массив составляется из двух или более отчетливых качеств, которые противоположно направлены. Людей в группе можно частично упорядочить по размеру, но будет много случаев, когда высота, вес, толщина не одинаково соотносятся: «А» может быть выше «Б», но «Б» может быть более крепкого телосложения – кто из них «больше»? 48 В общем, частично упорядоченная шкала упорядочивает однородное подмножество данного поля. Разумеется, однородность поля неочевидна, независимо от того, что оно упорядочивается. Кинокритики могут присвоить от одной до четырех звезд фильму в качестве меры его развлекательной ценности, но ещѐ нужно различать, скажем, фильмы для взрослых, семейные фильмы или мюзиклы и серьѐзные драмы. Даже если мы признаем объективной оценку качества, проблема сравнения жанров является иной проблемой. Таким же образом Хаббл присвоил буквы a, b и c галактикам в соответствии со степенью их открытости, но ещѐ различал эллиптические, неправильные, спиралевидные галактики. В политических науках можно различать разные типы монархических режимов, но на судьбу и историю монархических династий культурная специфика накладывает серьѐзный и решающий отпечаток. В порядковой шкале присвоение любого числа фиксирует более высокую или низкую границу для всех других чисел, которые приписываются. Порядковые шкалы – завершенно упорядоченные, хотя это упорядочение может быть слабым: один и тот же номер может быть присвоен двум и более объектам. В самых простых случаях числа, которые в основном используются так, как будто они принадлежат к номинальной шкале, на самом деле отражают определенный порядок среди изучаемых объектов. В соответствии с этим порядком им дается ярлык. Например, серийный номер выпускаемых товаров является средством для идентификации, но больший номер серии ещѐ указывает на более поздний срок выпуска. Такие попутные упорядочения – обычное явление среди номинальных шкал, поскольку эти шкалы пытаются сделать и называть «систематическими». Когда именно функция систематизации является основной, такую шкалу называют порядковой. Величины, измеренные при помощи порядковой шкалы, иногда называют «серийным» или периодическим свойством или просто «серией» (об этом пишет Поль Лазарсфельд50). Объекты организованы таким образом, что находятся в сериях, так как каждая порядковая шкала изоморфична по принципу «раньше, чем» между соответствующим набором временных точек. В целом такая серия имеет довольно случайное происхождение, хотя, конечно, в данной области есть некая упорядоченность. Например, ураганы называют по буквам латинского алфавита, первый в сезоне называют на букву «А». В дискретных сериях (серии, в которых есть возможность говорить о «следующем» числе, шаге серии) объекты могут быть обозначены числом поколений или шагов, отделяющих их от какогото произвольного начального момента. Тем не менее эти шаги не следует понимать как единицы измерения в смысле возрастания (убывания). Ура50 Lazarsfeld P.F., Henry N.W. Latent structure analysis.- Boston, 1968. 49 ган «Карен» случился в сезоне позже, чем ураган «Джесика», и был после урагана «Иван», но это не говорит ничего о том, насколько позже происходил каждый, и даже был ли промежуток времени между каждым большим или меньшим. При обычном использовании порядковых шкал создаются «стандартные серии», номера присваиваются другим объектам в соответствии с их отношением к подходящим членам стандартной серии. Предположим, у нас есть шкала для измерения моральных правил поведения со стандартными сериями: «растленный», «аморальный», «приличный», «честный» и «безгрешный». Конечно, может и не быть сомнений, в каком порядке расположить эти категории (при условии, что мы знаем, как применять их в конкретных случаях), но могут быть большие сомнения, насколько близко они стоят к моральному совершенству. Неизвестно, насколько больший моральный прогресс происходит при переходе от «аморальности» к «приличности», а от последней – к «честности». Что труднее – отказаться от любимого зла или быть добропорядочным, избегая целого ряда грехов, не являющихся соблазнительными? Если на такого рода вопросы есть ответы, то мы имеем дело не просто с порядковой шкалой, а с порядковой метрической системой. Здесь объекты не только упорядочены, но упорядочены и промежутки между ними, по крайней мере частично. Игроков в шахматы разделяют на «начинающих», игроков третьего разряда, второго разряда, первого разряда, мастеров и гроссмейстеров. Допускается, что игрок данного ранга обычно может выиграть у противника низшего ранга. Различия между мастерством, характеризующим соседние ранги, можно сравнивать на той же основе. Предположим, что перворазрядники побеждают мастеров чаще, чем их самих побеждают гроссмейстеры. Тогда можно сказать, что их превосходство над мастерами больше, чем то, при котором они уступают гроссмейстерам, – здесь мы на пути к созданию порядковой метрической системы. Другой пример. Между рядом альтернатив «а», «в», «с» можно было бы создать шкалу предпочтений в порядке повышающейся предпочтительности. Предлагается выбор «в» и подбрасывается монетка, чтобы выбрать «в» или «с». Если предпочитается «в» подбрасыванию монетки, можно сказать, что оно («в») более предпочтительно, чем «а» и чем «с» над «в». А если подбрасывание монетки более предпочтительно, то промежуток между «а» и «в» меньше, чем между «в» и «с». Присвоение чисел для обозначения предпочтительности далее завершается, когда номера присваиваются двум соседним объектам, которые находятся на самом большом расстоянии. Пара номеров фиксируется для каждого объекта на верхней и нижней границе. 50 Использование четырех изложенных выше шкал – номинальной, частично упорядоченной, порядковой и порядковой метрической – иногда называется «интенсивным» или качественным измерением. Это измерение интенсивно, так как позволяет определить скорее степень, нежели количество. Это измерение качественно, так как позволяет ответить на вопросы «больше или меньше», «более или менее», а не на вопрос «сколько». Термин «градирование» также иногда используется в связи с данными измерениями, в противоположность измерению в смысле ограничения последнего количественной процедурой. Однако чаще приписывание «способности к градированию» к величине означает, что она одномерна, линейна, то есть изучаемые объекты могут быть полностью, а не частично упорядочены на этой основе. Есть ещѐ одна шкала, которую можно отнести к типу интенсивного измерения, хотя оно больше не является только качественным. Это шкала интервалов, которая дает равные интервалы из некоего случайного массива данных. Присвоение двух чисел любым двум объектам фиксирует номера для всех других объектов. Первоначальное двойное присвоение соответствует выбору как исходная точка, а также единица измерения. Например, температурная шкала Цельсия является интервальной шкалой: 0 и 100 произвольно присваивается точке замерзания и точке кипения воды. Температурные пределы между ними делятся на 100 равных интервалов, известных нам как градусы по Цельсию. Разумеется, нельзя совершать арифметические действия над самими присвоенными числами. Нельзя сказать, что температура в 20 градусов Цельсия в два раза больше, чем температура в 10 градусов. Шкала Фаренгейта также является шкалой интервалов, хотя и с другой исходной точкой и единицей измерения. Но арифметические действия могут совершаться над различиями между температурами: она вдвое дальше от 0 градусов до 20, чем от 0 до 10 градусов. Это утверждение остаѐтся верным, когда эти температуры измеряются на шкале Фаренгейта. Шкала соотношения – это шкала, которая дает равные интервалы, но с нулевой точкой, которая больше не является произвольной, случайно выбранной. Все присвоенные цифры можно увеличить при помощи постоянной, не повлияв ни на что, кроме условного обозначения, так как это соответствует только изменению единицы измерения: измерили длину в дюймах, умножили на 12 и получили длину в футах. Но прибавлять постоянную ко всем измерениям мы не можем, так как это вводит произвольную точку отсчета и у нас окажется только шкала интервалов. В шкале соотношения присвоение цифры только одному объекту означает присвоение соответствующих цифр и всем другим. Одно присвоение определяет единицу, а точка отсчета задается самой операцией измерения. Разницы температур представляют шкалу соотношения (хотя сами темпера- 51 туры измеряются при помощи шкалы интервалов), так как разница в нуле не подвергается случайному определению. Таким образом, разницы температур дают основу для измерения количества тепла: например, калория – это количество тепла, необходимое для повышения температуры 1 грамма воды на 1 градус Цельсия. Как только нулевая точка зафиксирована, сами числа будут демонстрировать фиксированные различия, соотношение которых остаѐтся постоянным независимо от случайного выбора единицы. Их можно подвергать любым арифметическим действиям. Иными словами, шкалы соотношений изоморфны с измерением самого множества: измерение при помощи шкалы соотношения имеет такую же структуру, как подсчет числа единиц, которые можно найти в данной величине. Мера, присвоенная величине, – это не что иное, как сам подсчет. Именно по этой причине подобные меры можно складывать, умножать, вычитать и делить. Шкалы соотношения условно можно назвать «шкалами мощности множества» для обозначения изоморфизма, особенно для того, чтобы отличать их от порядковых шкал, которые изоморфны с порядковыми числами. Лошадь, пришедшая в первой гонке второй, а во второй гонке третьей, ничего общего не имеет, видимо, с пятой. Но игрок, который выиграл 2 у. е. в первой гонке и три у. е. во второй, имеет кое-что общее с 5 у. е. – это та сумма, которую он может проиграть в следующей гонке. Измерение при помощи шкалы сравнения представляет собой экстенсивное измерение. Совокупное (кумулятивное) измерение, обсуждавшееся ранее, дает шкалу сопоставления. Этот факт можно заметить в формулировке Кэмпбелла51, что такое измерение развивается посредством создания «стандартных серий». Начинают со стандартного объекта «а», затем продолжают серию с «а + а`», «а +а`+а``» и так далее, здесь первые объекты равны «а» и друг другу, а символ «+» обозначает операцию сложения, удовлетворяя условиям сложения, установленным предварительно. Количественные числительные последовательно присваиваются членам этих серий таким образом, что каждое число после единицы является фактически номером единицы, эквивалентной комбинации объектов в серии. Шкалы сопоставления составляются именно таким образом, в отличие от шкал интервалов. Если измерение в целом – это отображение объектов в абстрактном пространстве, то следует помнить, что границы возможного связаны только представлениями и оригинальностью исследователя, создающего такое пространство. Процесс измерения, разумеется, не состоит только в применении некой линейки, это ещѐ и изобретение этой линейки, которую примеривают к объекту. В истории науки случалось, что, казалось бы, наибо51 Campbell N. Measurement and Calculation. - N.Y., 1928. 52 лее абстрактная и даже причудливая математика впоследствии находила вполне приземленное и конкретное применение. Измерение в социальнополитических науках, в социологии постоянно совершенствуется, используя всѐ более сложный математический аппарат. Валидность измерения заключается в том, чего можно достичь с помощью данного измерения. Очевидно, это зависит от контекста использования измерения. Валидность не ограничивается только инструментом и шкалой измерения, даже не присущей природе самой измеряемой величины. Мы должны принимать во внимание функции, которые, как предполагается, должно выполнять измерение в исследовании, или по отношению к которым, намеренно или нет, его валидность оценивается. Главным всегда остается вопрос – были ли результаты получены таким образом, что их можно рассматривать как эффективное средство достижения конечного результата исследования. Обычной характеристикой валидности является та, что оно делает возможным измерение намеченного объекта. Даѐт ли оно такую возможность, можно установить двумя совершенно разными способами. Первый способ связан с определением, второй – с эмпирическими связями. Измерение может быть эффективным, потому что сама процедура играет важную роль в определении значения термина, называя величину, которую надо узнать. Правила для присвоения чисел включают операционное определение для величины. Если феномен «интеллект» (как психологический термин) определять со ссылкой на определенные тесты, не возникнет вопроса о том, что эти тесты действительно измеряют. К сожалению, в социально-политических дисциплинах часто случается, что суждение, которое называют определением, на самом деле этой роли не выполняет. Характеризуя ранее случаи псевдоопределения, мы отмечали: термин не всегда впоследствии используется так, как это было зафиксировано в определении. Опасность заключается в возможности поддаться тому, что Кумбс называет «операционизм наоборот»52, то есть «обеспечение измерения со всеми значениями, связанными с понятием». Эта ошибка менее заманчива, когда истинность измерения подтверждается только его эмпирическими связями с другими показателями величины. Такое подтверждение можно назвать тестовым предсказыванием, или предсказыванием критерия. Здесь правильность измерения – это вопрос успеха, при котором измерения, полученные в определенных случаях, дают возможность предсказать результаты, которые можно получить при помощи других способов и в других контекстах. Например, тот же тест на интеллект подтверждается в такой степени, в какой IQ позволяет предсказывать достижение определенного уровня образования или участие в других ситуа52 Festinger L., Katz D. Research Methods in the Behavioral Sciences. - N.Y., 1953. - P. 476. 53 циях решения проблем. Однако в целом валидность предполагает учет и определения, и предсказания, особенно когда проводится измерение величины, которая концептуализирована не только в описательных обобщениях, но также в какой-то теории. Процедура измерения может вполне справляться с основным своим предназначением – измерять. Но результат будет не таким плодотворным, каким бы мог быть, если бы присвоенные цифры были несколько другими. Валидность требует, чтобы измерение было по возможности свободно от ошибок. Ошибка при измерении является признаком неудачи в достижении цели исследования и валидность – это мера научной значимости результата исследования. Удовлетворить любопытство людей полностью невозможно, точно так же измерения не могут быть совершенно свободны от ошибок. Тем не менее как ученые мы должны работать над тем, чтобы сократить количество ошибок до минимума. Один из источников ошибок – материальная основа измерений, приборы и оборудование, задействованные в измерении. У каждого инструмента есть ограничение различения, которое он может делать. Специфические значения, находящиеся вне этого предела, не распознаются, и объекты, отличающиеся друг от друга ненамного, измеряются как эквивалентные. Если с эмпирической точки зрения мы говорим о таких недоступных для измерения различениях, то это не означает их неизмеримости вообще. Это означает невозможность их измерить в данной процедуре. Впоследствии с появлением более точных измерительных приборов они могут быть обнаружены. Либо накопление информации о ранее неразличимых объектах обратит наше внимание на них. Ведь согласно аксиоме Архимеда, независимо от того, насколько мало различие между очевидно равными объектами, накопление этих различий должно постепенно стать достаточно большим, чтобы его можно было обнаружить. Способность инструмента или процедуры различать называется чувствительностью. Следовательно, один из типов ошибок связан с недостаточной чувствительностью. Другой тип ошибок заключается в том, что при повторном измерении трудно получить идентичный результат. Неизбежно присутствует определенное количество вариаций между результатами повторяющихся измерений. Иногда говорят, что они подвержены «случайному отклонению». Значит, каждое измерение можно понимать как состоящее из двух компонентов: первый – соответствует величине, которая измеряется, а второй – состоящий из положительного или отрицательного отклонения, являющегося результатом других неконтролируемых факторов. Чем меньше эти отклонения, тем более надежным, как говорят, является измерение. Другими словами, надежность, в свою очередь, – это степень, в которой измерение остается постоянным, поскольку оно повторяется в условиях, которые воспринимаются как неизменные. Среди этих условий осо- 54 бое значение имеет наблюдатель, который проводит измерение, особенно в социальных науках. Соответственно, надежность часто интерпретируется как вид интерсубъектности: согласие разных наблюдателей относительно присваивающих значения измерений в конкретных исследованиях. Но изменения в обстоятельствах, обстановке измерения, иных обстоятельствах, касающихся личности исследователя, проводящего измерение, также понимаются как надежность. Существование случайных отклонений является такой же неизбежной характеристикой процесса измерения, как и существование ограничения различения. Можно ожидать, что при большей внимательности при проведении измерений случайные отклонения могут уменьшиться, подобно выстрелам по мишени, которые будут, вероятно, менее разбросаны при тщательном прицеливании. Но даже легендарный Робин Гуд не мог бы до бесконечности попадать в одну и ту же точку – всегда будет случайное отклонение. Результатом повышения чувствительности измерений не всегда будет эффект сокращения ошибок. Такое сокращение происходит только тогда, когда присущая ошибка или недостаток чувствительности близки к случайной ошибке. «Увеличение нечувствительности прибора за пределы определенной точки может просто закончиться тем, что измерение будет невозможно, потому что наблюдаемый результат будет погублен случайными отличиями, если только отклонения не удастся уменьшить до соответствующего уровня»53. Отклонения, которые возникают, не всегда хорошо разделяются на положительные и отрицательные отклонения. Например, представим серию измерений длины, которые осуществляются при помощи измерительной линейки не совсем правильно градуированной и слишком короткой по сравнению со стандартной длиной. Тогда, хотя результаты измерения и покажут как всегда некоторые случайные отклонения, ошибки будут суммарно склоняться к положительным – измеряемые длины чаще будут большими, чем меньшими. Или рассмотрим, какой будет результат, если бы случаи преступлений измерялись ссылками на отчеты правоохранительных органов в недели, предшествующие выборной компании администрации, находящейся у власти. Во всех подобных случаях можно говорить о систематической ошибке, в противоположность ошибке в результате случайных отклонений. Здесь отклонения не случайны, а склоняются в одном или другом направлении в соответствии с определенным существенным искажающим фактором. Но для того чтобы иметь основания говорить о систематической ошибке, нужно определить искажающий фактор. Измерение, свободное от систематической ошибки, – это правильное измерение (не надо путать с 53 Ritchie A.D. Scientific Method, Paterson. - N.J. 1960. - P. 130-131. 55 точным измерением, которое зависит от чувствительности и надежности). Но правильность измерения – это вопрос того, что, как предполагается, мы измеряем. Если исследователь интересуется распространенностью не преступного поведения, а арестами или осуждениями, результат выборной компании не будет систематической ошибкой, а будет частью того, что мы измеряем. Другими словами, что является случайной ошибкой, а что систематической ошибкой, зависит от того, что учитывают при присвоении и интерпретации в процессе измерения. Как пишет Кумбс: «Теория измерения, которая, как полагают, анализирует данные, становится частью этих данных. И такой частью этих данных, которая несовместима с априорной, абстрактной допустимой системой»54. Короче говоря, систематическая ошибка – это та, которая является результатом фактора, эффект которого уже включѐн в теорию этого измерения. Результаты влияния других факторов называются случайными. Является ли ошибка систематической или случайной, является ли она результатом недостатка чувствительности или надежности, но сама концепция ошибки предполагает концепцию истины. В каком бы случае ни говорилось об ошибке измерения, очевидно, подразумевается противоположный случай, измерение, свободное от ошибки. Зачастую под истинным, верным измерением подразумевается такое, которое верно для реальной измеряемой величины. Однако здесь не всѐ так просто. Можно представить реалистическую и идеалистическую версии данного суждения. С точки зрения реалиста, факты абсолютно детерминистичны и объективны сами по себе, независимо от наших знаний о них. Объекты и события определенны, детерминированы как в отношении количества, так и в отношении качества. Для идеалиста то, что дано в опыте, всегда является приближенным к довольно определенно очерченной абстрактной сущности, которая единственная является верной целью истинного знания. Точки зрения противоположны, однако обе точка зрения признают, что все реальные измерения имеют недостаточно ясное представление о том, что они понимают под реальностью. Именно по этой причине обе концепции можно рассматривать как фикции. То, что в таких измерениях является название «истинным», правильным измерением, по существу является тем, что произошло бы, если бы проводимое измерение было свободно от ошибок. Но именно этого добиться нельзя. Такой идеальной ситуации не существует: «нет экспериментального метода присвоения цифр способом, свободным от ошибок»55. 54 Coombs C.H. A Theory of Psychological Scaling // Univercity of Michigan Engineering Research Bulletin. - 1952. - № 34. - P. 484. 55 Campbell N. Measurement and Calculation. - N.Y., 1928. - P. 137. 56 С позиций эмпирика «истинное измерение» должно определяться несколько иначе. Определение «истинности», приведенное выше, сводится к объяснению наблюдаемого со ссылкой на нечто, лежащее за пределами нашего опыта. Конечно, видимые ошибки корректируются, но всегда до определенной границы. Ссылка на то, что бы случалось, если бы измерение не было подвержено никаким ошибкам, – это только фигура речи. И она не демонстрирует эмпирического значения «истинного измерения», она сама требует эмпирического уточнения. Как писал Д. Юм в «Трактате о человеческой природе», знание любого исправления есть только фикция разума, он бесполезно и непонятно. По этому поводу нужно заметить следующее. С повышением чувствительности, надежности и точности измерений какой-то величины можно обнаружить, что измерения всѐ в большей степени демонстрируют конвергенцию к некой ценности. Эту ценность можно использовать утилитарно, с пользой, как и математические ограничения, к которым склонны измерения. «Истинное» измерение некой величины есть не что иное, как эти ограничения. Наверное, только таким способом можно уточнить значение «истинности» в смысле скорее результатов реальных измерений, чем сравнения этих измерений с чем-то недостижимым, абстрактным. Измерение корректируется, и количество ошибок сокращается. Нет препятствий, чтобы говорить об этом процессе, как о последовательном приближении к «реальной ценности» величины, которую ищут. То, что данное измерение ближе к реальной ценности, чем другое, может означать только то, что оно отклоняется меньше, чем другое от предела бесконечной последовательности таких измерений. Другая сторона фикции содержится в понятии бесконечного повторения изменения. Вопрос в том, что улучшение измерения, скорее, касается данных, которые доступны или могут быть доступны, а не малодоступной истины того, что измеряется. Данные об измеряемом объекте никоим образом не ограничиваются результатами дополнительных измерений. В значительной степени они состоят из эффективности измерения, в выполнении сопутствующих процедур измерения, которые необходимы, так как применяются или входят составной частью в различные законы и теории. Вместо того чтобы сказать, что новая процедура или инструмент измерения это улучшение по сравнению со старым, потому что она позволяет подойти ближе к «реальному значению», было бы меньшим заблуждением говорить, что это улучшение позволяет определять «истинное измерение» более плодотворно в научном смысле. В целом шкалы выбираются таким образом, что определенные эмпирические законы получают определения настолько интуитивные и/или настолько математически простые, насколько это возможно. Если теоретическая структура меняется или расширяется, то часто меняются шкалы измерения. Это просто другое выражение для описания исследова- 57 тельских шагов как приближение к истинной или более обоснованной шкале. Сама по себе любая шкала не является более действенной, чем любая другая. Одна из причин, почему заблуждение по поводу «истинности» измерения важно методологически, а не только с философской точки зрения, то, что в этом случае чрезмерное значение придается точности. Если улучшение измерения означает приближение к истине, у нас появляется искушение предположить, что чем точнее измерение, тем оно лучше, так как тогда оно ближе к абсолютно определенному факту, который исследуется. Это преувеличенное значение, связанное с точностью, с нашей точки зрения, является частью того, что ранее называлось «мистикой числа». Большие числа, множество знаков после запятой – они только выглядят внушительно, усиливают ярлык «точных наук». С точки зрения инструменталистской перспективы значение точности измерения рассматривается по-другому, в соответствии с различными функциями, с которыми связана процедура измерения, и в другом отношении, а именно в отношении того, как адаптировано и выполнено измерение. Иногда бывает, что неточность измерения, не представляющая особого научного интереса, объясняется тем, что точности нельзя добиться вследствие недостаточной чувствительности прибора или шкалы либо ограниченности процедуры измерения. Такая «мнимая точность» связана с нечеткими границами объекта изучения. Нельзя посчитать точно число людей, умерших в России в результате проведения «шоковой терапии» правительства Ельцина, как это предлагали коммунисты. Даже если бы была возможность получить точные статистические данные, относящиеся к делу, всѐ равно неясно было бы, что следует считать. Очень трудно, если это вообще возможно, сформулировать критерий такого счета. В подсчетах Коммунистической партии РФ объединялись измерения разных степеней точности, брались не средние, а максимальные значения. Такая практика несет даже не интеллектуальный, а моральный вред. Мнимая точность является результатом довольно очевидных грубых ошибок или очевидной же идеологической преднамеренности. Более трудно уловимой и, соответственно, более распространенной является ошибка «бессмысленной точности», то есть использование более точного измерения, чем это нужно. С нашей точки зрения, использовать измерение более точное, чем это необходимо, так же неверно, как и делать их недостаточно точно. В так называемых точных науках распространено использование приблизительных величин, часто говорят «о порядке величины». Стремление ученых обществоведов быть точными в своих измерениях часто, по нашему мнению, является чрезмерным и отражает недостаток уверенности в научной ценности их усилий. Свободная аппроксимация, округление цифр могут быть обманчивыми, вводящими в заблуждение и 58 даже губительными для исследования, но они же могут иметь большое эвристическое и практическое значение. Вопрос здесь в том, насколько важны различные возможности и значения точности для изучаемой проблемы. Если они не столь важны, когда нам известно, что все варианты в определенных границах эквивалентны, что приблизительное значение величины находится в этих границах, использование округления, приблизительность полностью оправданы. Как уже отмечалось, измерение это, по сути, координация, согласование по поводу изучаемого объекта системы символов, обычно числовых. Исследователь может проводить любые операции с присвоенными числами при условии, что он понимает последствия своих действий. Среди таких последствий может случиться, что результат либо процедуры измерения, либо математических манипуляций с измерением может оказаться составленным из чисел, которые невозможно привести в какоелибо оптимальное отношение с реальными объектами или с любыми другими. Ряд измерений даѐт данные точные только в пределах первого десятка после запятой, например из-за чувствительности измерительного инструмента. Результат умножается или делится с получением чисел с тремя, четырьмя позициями после запятой. Однако только первое является важным – такую настоятельную рекомендацию дают, в частности, демографы. Измерение никогда не лучше, чем эмпирические и концептуальные операции, при помощи и вследствие которых оно выполняется. Ричи благоразумно предлагает избегать искушения «заменять плохие эксперименты затейливыми вычислениями»56. Математика может избавить нас от необходимости размышлять самостоятельно, но мы должны расплачиваться за привилегию, размышлять до и после использования математики. 2.4. Особенности измерения в социальных науках В социально-политических науках, как видно в настоящее время, более распространенной является не мистика количества, а «мистика качества». Этой мистике, как ни странно, также подчинены магии чисел. С этой точки зрения знания, особенно те, которые касаются человека и отношений между людьми, состоят из интерпретации качеств, которые по природе избегают сети чисел, как бы мелка ни была еѐ ячея. Для трактовки поведения человека или изучения феноменов культуры измерения в лучшем случае бессмысленны, а в худшем представляют собой безнадежное искажение того, что действительно важно. Точными науками называют только науки о природе, но не науки о культуре и человеке. Однако такие дисциплины, как демография, экономика, социология и другие, ис56 Ritchie A.D. Scientific Method, Paterson.- N.J., 1960.- P. 131. 59 пользуют математические методы. В то же время есть много физических наук, в которых преобладают качественные суждения. Поэтому «мистика качества» – явление общенаучное. Что лежит в основе мистики качества? Прежде всего, каждое измерение предполагает некоторую степень абстракции: определенные аспекты непременно опускаются в числовом описании, так как оно всегда основано на определенном наборе качеств и отношений, исключающем иные качества и отношения. Определение веса ничего не говорит о размере или плотности. Ни одно количественное описание не отражает весь объект. Характерно ли это и для качественных описаний? Очень важно, чтобы количественное описание включало всѐ, что содержится в соответствующем качественном. Мы многого не знаем о дне в июле, о котором нам сообщили, что температура тогда была + 30 градусов, но мы знаем наверняка, что день был тѐплым. Когда говорят о дне как «редком» – замечательном, приятном, не противопоставляют качество и количество, но ссылаются на целый ряд качеств, которым, в целом или по одному, могут быть даны количественные определения. Аргумент, что если бы количественные показатели были представлены, то они всѐ равно что-то упустили бы, кажется нам противоречивым. А позиция, что они на самом деле не могут быть получены, – беспомощна и бесплодна. Дело заключается в том, что и количество и качество понимаются неверно, если рассматриваются как противоположности или альтернативы. Количества состоят из качеств, а измеряемое качество имеет ту величину, которая выражается в его измерении. В методологическом смысле можно утверждать, что обозначается ли нечто как количество или как качество, зависит от того, как мы решаем представить это в наших символах. Прилагательные, не получающие места в шкале, определяют качества. Когда предъявляется соответствующая шкала, определяют ссылки на количество. И наоборот, можно начинать с ряда измерений, затем присваивать ярлыки, которые демонстрируют качества, то есть свойства, рассматриваемые помимо шкал. Превращение количества в качество или, наоборот, качества в количество – это семантический или логический процесс, а не вопрос онтологии. Значения слов «горячий», «холодный» не имеют другого смысла, кроме того, который связан с температурной шкалой; слова, обозначающие цвет, не называют ничего другого, кроме того, что обозначает длина световой волны, и так далее. Предположение, что измерение неизбежно что-то упускает, примитивизирует, коренится, как нам кажется, в следующем. Очень часто в социально-политических науках измерения действительно не учитывают качества и отношения, которые имеют значение в концептуальных рамках, очерчивающих изучаемый предмет. Например, интеллект, измеряемый при помощи тестов IQ, не включает такие способности, как креативность 60 (творческие способности), или то, что часто называют «практичностью, практическим здравым смыслом». Из этого, понятно, не следует, что данные тесты – пример плохого измерения. Из этого следует, что их можно плохо использовать, неверно интерпретировать. Критика подобных тестов, в связи с введением единого государственного экзамена в России такая актуальная, сводится большей частью к мнению, что тесты не измеряют всего, что бы мы хотели рассматривать как интеллектуальные способности. Мистика качества появляется, когда вероятная истина начинает восприниматься как предпосылка для самостоятельного вывода, например такого, что тесты ничего важного не измеряют вообще. Ограничения, которым подвержено каждое измерение в исследовании, интерпретируются как недостаток, а затем обобщенно относятся ко всему измерению. Критическое отношение к измерению происходит частично и из-за путаницы, смешения знания о чем-то и опытом по этому поводу. Одно дело знать, что день «теплый», другое – чувствовать, что он теплый. Хотя процесс познания сам по себе - это опыт, такой же конкретный как любой другой, то, что известно, – это нечто абстрактное, что можно сформулировать в предположении. Мы знаем нечто и можем об этом выносить суждения, но ограниченный набор предположений не может исчерпать содержания опыта ситуации. О качествах обычно думают как об объектах непосредственного опыта, в то время как к количеству можно прийти только посредством символически опосредованных познавательных действий. Измерение критикуется как операция, производящая чистую абстракцию, не дающую качественных описаний. Но необоснованным является суждение о том, что количество только известно, а качество только ощущаемо. Можно непосредственно воспринимать многочисленность, если элементы еѐ внятно сгруппированы. Но могут быть, с другой стороны, и опосредованные, символически опосредованные понятия о качестве. Что действительно является неоспоримой истиной, так это то, что опыт даѐт возможность иметь гораздо больше знания. И одновременно знание о том, что какое-то предположение верно, состоит именно из знания этого конкретного предположения, а не неопределенного ряда других логически независимых предположений. К тому же наличие опыта не состоит из знания чего-то вообще, по крайней мере из знания, относящегося к научному контексту. Опыт предоставляет возможность познания, гарантирует какое-то свидетельство познания (никоим образом не окончательное). Таким образом, мы вернулись к аргументу, что измерение не скажет всего, но этого не делает и качественное описание. Иногда утверждается, что измерение не только выпускает нечто важное, но даже отрицает его существование. Существенные качественные отличия нивелируются сходством количества. Наиболее существен- 61 ной социальной характеристикой человека является то, что каждый индивидуален. Это как раз то, что отрицается, когда определяют особенности психики при помощи ряда измерений. Но такая позиция наивно, прямолинейно рассматривает ошибочные математические равенства для строгих тождеств и неверно объясняет утверждение об измеряемом равенстве между двумя объектами как утверждение, что это один и тот же объект. Сходство действительно есть, но это только сходство формальных структурных качеств, которые соответствуют шкале и процедуре измерения. В большей степени критике подвергаются интерпретации уравнений как буквенные обозначения различных количественных континуумов и отнесение к ним реальных, подлинных характеристик различных социальных фактов. Что касается сходства, то можно сказать, что качественные описания группируют индивидов в классы и страты, определяемые по обладанию общим качеством. Это, разумеется, числовое описание, у которого есть преимущество, поскольку оно демонстрирует, насколько абстрактна общность. Думается, что корни мистики качества, особенно в социальнополитических науках, лежат в том обстоятельстве, что измерение играет разные роли в деятельности человека, но не всегда соответствует нашим ценностям. Одна из наиболее важных функций измерения, как мы уже указывали, – это стандартизация. Но признавая значение стандартизации в мире вещей и природных явлений, человек чувствует себя униженным, когда оказывается измеряемым, оцифрованным. Вспомним хотя бы протесты ортодоксально настроенных православных против индивидуальных налоговых номеров (ИНН). Сопротивление стандартизации со стороны людей полностью оправдано и понятно. Но надо помнить, что не измерение разрушает нашу индивидуальность. Такой диагноз означает путаницу ценностей с процессом оценки. Он проецирует на изучаемый объект черты, которые принадлежат только процессу поиска знания. Измерение ценности не сводится только к числу, которое преуменьшает значение ценности. Если присваивается число какому-то аспекту поведения или социальному действию людей, это не означает, что оно лишается своего гуманитарного этико-эстетического значения. Интересуются только гносеологическим аспектом, и это, возможно, способствует улучшению знания об объекте. Проблема состоит в том, что научное познание может использоваться способами, не совсем благоприятными для существующих ценностей. Измерительные процедуры действия и поведения индивидов часто стимулируют результативность различных инструментов социального контроля. Чем точнее известны ответные реакции социального поведения и действий, тем легче ими манипулировать. Скрытое недоверие и даже открытое неприятие измерения социального поведения людей, с этой точки зрения, 62 совершенно понятны. Но это не значит, что от измерения в социальнополитической сфере следует отказаться. Мистика качества может корениться в морали, которая настаивает, что к человеку следует относиться как к чему-то законченному, а не только как к существу экономическому, политическому, в целом общественному. Моральный импульс здесь явно понят неправильно. Порочна ни в коем случае не наука, а еѐ использование. То, что знание – это сила, не означает, что еѐ жертвы заинтересованы в незнании. Ирония ситуации заключается в том, что апологетика качества неявно признает, как многого можно достичь, используя количественный подход, и противостоит ему именно по этой причине. Но социальные дисциплины уже вкусили плод познания числовых оценок и обратной дороги уже нет. Противостоять нужно не росту знания о поведении и действиях людей, а использовать то, что мы знаем, чтобы сохранять и совершенствовать гуманизм. В социальной сфере существуют некоторые особенности, которые связаны с проблемой измерения. Одна из основных характеристик поведения и действий людей – это их целесообразность, преднамеренность. Цели и соответствующие им задачи, а также ценности далеко не так едины и просты, как того требует и предполагает процедура измерения. Они разнятся не только от человека к человеку и время от времени, они переплетаются друг с другом так, что в любом данном контексте наверняка несколько из них будут присутствовать одновременно. В политике, когда говорят о господстве, вспоминают классическое трио Гоббса: власть, деньги, славу – вещи, безусловно, измеряемые, но как их соотнести с верностью избранной цели? Как трио Гоббса объединено в одной цели? Разные ценности трудно сопоставимы друг с другом: как можно сравнивать свободу с безопасностью, стабильность жизни семьи или сообщества в целом с промышленным развитием, прогрессом? Конечно, измерение сталкивается здесь с реальными трудностями, но ситуацию не следует заранее расценивать как безнадежную. Для анализа специфических целей можно найти основу для сравнения различных ценностей. Такие показатели, как денежные затраты или потреблѐнная энергия, могут быть полезны как легко измеряемые, без скрытого значения, их собственная ценность часто взаимозаменяема с той, которая измеряется. Измерения в социальной сфере не ограничены скалярными величинами, то есть величинами, которые можно подвергнуть простому упорядочению. Могут быть использованы векторы и многомерные измерения. Индивид выбирает работу или дом после первой прикидки и взвешивания по отдельности ряда компонентов (заработная плата, условия труда, жизненные перспективы; арендная плата, площадь, месторасположение), а затем принимает решение, просуммировав, взвесив результаты так, будто 63 компоненты можно свести к ординарному измерению. Но люди не выбирают себе друзей, суммируя свои оценки о различных чертах и привычках, они скорее реагируют на личность в целом. Такой конфигурационный (комплексный) метод, вероятно, более подходит в практике социальнополитических измерений, чем просто суммирование скалярных величин. Обычно такой комплексный метод измерения связан с экспертами. К измерению сложных социальных ситуаций, которые тяжело поддаются количественному анализу – например, влиянию политического руководства на ту или иную сторону общественной жизни – проще всего подойти со стороны «человеческого измерения». Оценку делают предположительно компетентные наблюдатели, и затем в качестве стандарта измерения берѐтся некая, подходящая статистическая комбинация. В итоге ученый, использующий такое измерение, описывает не поведение субъектов, а скорее, поведение группы, состоящей из субъектов и экспертов (судей). Однако эта комбинация не даѐт оснований говорить о таком измерении, как о субъективном. Получаемые измерения касаются не качеств, присущих измеряемому объекту, а отношений между этим объектом и другими, взятыми как стандарт измерения. Если это отношения с другими людьми или даже с самим наблюдателем, их нельзя рассматривать как субъективные. Как всегда, здесь всѐ зависит от контроля, который может осуществляться, и от чувствительности и надѐжности, с которыми делаются различные оценки. Есть мнение о невозможности применять процедуру измерения в социально-политических науках на том основании, что в этой сфере нельзя произвести полноценную операцию соединения, которая будет иметь структуру арифметического сложения. В истории естественных наук такие мнения высказывались о многих явлениях природы, но всякий раз скепсис бывал отброшен, хотя измерительные процедуры осуществлялись в иной, нежели первоначально предполагалось, форме. Ресурс измерения ни в коей мере ещѐ не исчерпан. «Систематическое исследование может быть проведено в социальных науках, как и в любых других, всюду при помощи многих приѐмов, которые менее точны, чем строгое количественное измерение, но тем не менее они намного лучше, чем индивидуальное суждение, ничем не подкрепленное. Существует непосредственная линия логической последовательности, состоящая из качественной классификации, подводящей к строгим формам измерения через приемы систематических оценок, классифицирующих шкал, многомерных классификаций, типологий и простых количественных индексов. В широком смысле термина “измерение” социальные феномены измеряются каждый день»57. 57 Lerner D. and Lasswell H.D. (eds.) The Policy Science. - Palo Alto, 1951. - Р.155. 64 Однако большие ресурсы, предоставляемые математикой, подводят исследователей социальной жизни к важной дилемме, когда начинается разработка процедуры измерения. Эту дилемму сформулировал Кумбс: «Если исследователь избирает сильную систему аксиом, типа интервальной шкалы или шкалы отношений, он вкладывает больше в данные, он будет иметь сильные математические и статистические инструменты, и он более вероятно найдѐт решение, и оно будет более простым. С другой стороны, у него будет больше несоответствий, ошибок, он будет ограничивать количество данных, а то, что он получит, будет в большей степени представлять то, что он вложил в данные через свои предположения… Социальный исследователь сталкивается с дилеммой, когда делает выбор между приведением своих данных в простой порядок и запросом на эти данные, которые должны соответствовать этому простому порядку»58. Для этой дилеммы не существует общего, единого решения. Эта дилемма из разряда тех экзистенциальных дилемм, как та, что существует между разработкой теории и постановкой эксперимента, с которыми учѐные должны просто сжиться. Жизнь учѐного становится легче, когда возрастает понимание им цены выбора. Следует заметить, что выбор затрудняется ситуацией, когда измерение происходит в ином контексте действий, чем это определялось целями научного исследования. Часто начинают измерять разнообразие ненаучных причин. Общество как бы требует простых шкал, простых оценок (плохо – хорошо, следует покупать, потреблять – не следует покупать, потреблять). Социальный исследователь часто вынужден быть «ненаучным», вынужден относиться к своей теории измерения или шкале как к «правильной, несмотря на данные». Ученый не должен принимать решения, какие цели и оценки более важны. Но для него важно ясно понимать, какая цель для него главная в данном контексте и каковы требования социальной среды. Часто задают вопрос «как», не размышляя над вопросом «зачем». 58 Coombs C.H. A Theory of Psychological Scaling // Univercity of Michigan Engineering Research Bulletin. - 1952. - № 34. - Р.486-488. 65 ГЛАВА 3. СТАТИСТИКА В СОЦИОЛОГИИ 3.1. Использование статистики в социальных науках Описанная нами выше процедура измерения – важнейший элемент исследования в области любой научной дисциплины. И в любой, даже очень хорошо организованной, процедуре измерения содержится элемент ошибки. Самое точное описание или попытка предсказать развитие событий, что, собственно, и составляет смысл деятельности ученого, носят только приблизительный характер. Если предсказанное ученым событие происходит в предсказанных же параметрах, это следует рассматривать как случайность и, как отмечает Джевонс, «это скорее должно возбудить подозрение, чем удовлетворение»59. Статистика в социальнополитических исследованиях часто указывает на ошибки в измерении. Статистику можно назвать теорией ошибки, конечно, это не конкретная процедура поиска ошибки с характерными процедурами, но теория абстрактных или структурных характеристик ошибки. Статистика демонстрирует эти характеристики для определения ошибки, подсказывает величины ошибки и способы учесть ошибку в исследованиях. Это важнейшая функция статистики в исследовательской программе. В общем же виде статистику определяют как область науки, имеющую дело со сбором, анализом и интерпретацией данных. Еѐ основная задача – помочь понять многие проблемы, касающиеся не только научной деятельности. Перед нами не стоит задача детально разобраться в особенностях и специфике статистических методов, важно осветить только методологически важные для социологических исследований проблемы. Разумеется, в своих исследованиях мы опирались на специальные работы по статистике60. Даже если конкретное измерение было бы свободно от ошибки и было совершенно точным, повторение измерения почти наверняка не могло бы дать всегда одни и те же результаты. Надо учесть, что концептуальные схемы и контексты, в которых будут применяться полученные результаты, носят открытый характер и разные наблюдатели будут иметь в некоторой степени разные концепции, будут по-разному рассматривать то, что называют «одной и той же ситуацией». Чтобы делать предметными результаты исследования, нужно обеспечить некоторую степень меж59 Jevons W.S. The Principles of Science. - London, 1892. - Р. 457. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. 4-е изд.– М.: Финансы и статистика, 1998; Воронов Ю.П. Методы сбора информации в социологических исследованиях.– М.: Статистика, 1974; Джессен Р. Методы статистических обследований.– М.: Финансы и статистика, 1985; Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие / Под ред. А.Г. Гранберга.– М.: Финансы и статистика, 1990. 60 66 предметного постоянства. И здесь проявляет себя ещѐ одна функция статистики. Некоторые ученые даже определяют статистику через фиксацию этой функции: «...искусство работать с неопределенностью и межличностными различиями в ситуациях, требующих принятия решения… Статистика в целом исследует сходства во мнениях определенных групп людей и ищет приемы уместного в данном случае наблюдения, которые минимизируют различия мнений людей»61. Ряд наблюдателей, каждый из которых дает свою оценку некой величине, или один наблюдатель, который дает оценку о последовательном ряде наблюдений,– все эти случаи дают множество данных, которые нужно свести к некоему единству, некоему непротиворечивому ряду. Зачастую разнообразие относится к предмету исследования и только вторично соотносится с наблюдениями, которые над ним производятся. Исследование может быть направлено на большой класс объектов и ситуаций, которые в достаточной степени похожи, чтобы их сгруппировать в один класс, хотя, разумеется, они не идентичны. Они могут быть отнесены к данному классу с различной степенью приближения к характерным чертам этого класса. Вновь выявленное разнообразие снова надо свести к некоему единству. Какое из описаний наилучшим образом характеризует класс, объединяющий гетерогенные объекты, ситуации? Предположим, есть объяснение, которое должно дать возможность объединить большую группу случаев. Данные, подтверждающие это, никогда не могут быть абсолютно убедительными, уверенность в них никогда не будет полной, несомненной. Ведь обычно факт – это только некоторое количество случаев, примеров и степень неопределенности будет соотносима с оставшимися случаями, например теми, которые относятся к ненаблюдаемому будущему. Даже в сравнительно редких случаях, когда данные можно считать исчерпывающими (когда удается изучить каждого члена группы), возможность ошибки нельзя отбрасывать при оценке всех данных, подтверждающих вывод. Более сложным можно назвать случай, когда есть группа фактов, подтверждающая вывод, и группа фактов, ему противоречащая, и тогда исследователь стоит перед необходимостью сравнивать позитивные и негативные факты. Здесь статистика сталкивается с задачей определения степени вероятности правдоподобности вывода, который будет результатом исследования, в свете присутствия негативных фактов. Можно сказать, что статистика в широком смысле слова состоит из способов, приемов работы с множеством разнообразных данных для определения, какие выводы эти данные подтверждают и с какой степенью вероятности. 61 Savage L.J. The Foundation of Statistics. - N.Y., 1954. - Р. 154, 156. 67 С этой точки зрения статистику можно характеризовать как операции с данными, сопутствующими рассуждениям, когда принимается решение в ситуации неопределенности. «Статистический вывод – это принятие разумных решений в условиях неопределенности»62. Вероятно, в области социально-политических исследований все решения носят характер неопределенности, за исключением чисто математических действий. Решения, принимаемые ученым-эмпириком в любом исследовании, безусловно, сталкиваются с моментом неопределенности. Ведь ни одно исследование нельзя считать окончательным, всегда есть что-то, что ещѐ можно учесть, чтобы сделать принятое решение более обоснованным. Можно столкнуться с двумя видами неопределенности, прежде всего – с риском. Это ситуация, когда мы знаем о действующем законе, но предполагаем элемент случайности. Вероятность этой случайности присутствует, но каков будет результат в данном конкретном случае – неизвестно. Другой тип неопределенности – статистическое невежество. Какой закон действует – неизвестно. Неизвестны не обязательно все обстоятельства, но достаточно важные, поэтому нет возможности определить степень вероятности того или иного варианта. Различие между этими двумя видами неопределенности иллюстрируется тем, к каким решениям можно прийти, играя в карты с незнакомцами (исключая самое правильное решение – не играть вообще): существует элемент риска, присущий самой игре, и статистическое невежество, то есть незнание игроков, их умений, стиля и, конечно, честности. По ходу игры элемент риска остаѐтся фиксированным правилами игры, тогда как статистическое невежество постепенно сокращается. Является ли различие между двумя типами неопределенности значительным, фундаментальным? Мы никогда полностью не находимся в неведении относительно возможностей, с которыми сталкиваемся. В приведенном выше примере тот факт, что другие игроки – незнакомцы, уже говорит об определенных ожиданиях, и у этих ожиданий есть рациональные основания. С другой стороны, риски не настолько определенны, как может первоначально показаться. Никогда нельзя знать наверняка, какова вероятность, можно только дать ей оценку. Эта оценка может быть более или менее ошибочна, и если бы было известно хотя бы направление, наши оценки были бы более верными. Тем не менее методологически различия между двумя типами неопределенности важны. Не так уж редко, особенно в социальных науках, по незнанию ситуация статистического невежества трактуется как ситуация определенного риска. Вызывает возражение не 62 Кимбл Г. Как правильно пользоваться статистикий.- М.: Финансы и статистика, 1982.- С.24. 68 то, что выдвигается предположение, которое лежит вне границ доступных фактов, это свойственно всем предположениям. Возражение вызывает то, что неизвестно, как много предполагается. Незнание служит поводом для того, чтобы утверждать, что что-то знают. Вероятность наступления того или иного события неизвестна, но это не повод делать вывод, что вероятность = ½. Априорная интерпретация вероятности возможна, но всегда есть условия, которые должны удовлетворяться. Опасность кроется в предположении, что эти условия относятся к данному случаю, без понимания того, какие это условия. Незнание хорошо до тех пор, пока не приходится расплачиваться за ошибки. Иногда кажется, что знание статистики – это некая подмена, паллиатив знания. Использование статистики воспринимается как признак отсутствия знания, статистика понимается как знание второго плана, фон. Возможно, это проистекает ещѐ из теории знания Платона, в соответствии с которой ничто не может называться знанием до тех пор, пока истинность этого не станет и универсальной, и необходимой. То, что только, вероятно, относится скорее к «мнению», чем к знанию. Противоположность знания и мнения стирается в современной науке и практике. Ортодоксальный детерминизм умаляет значение статистического знания. Каждое событие имеет свои причины, а научное знание – это понимание причинноследственных законов, при помощи которых событие можно увидеть как необходимое следствие прошлого. Если бы знать о монете достаточно много, можно предсказывать еѐ падение на «орѐл» или «решку». Вероятность используется только из-за незнания. За последние примерно сто лет, возможно благодаря развитию самой статистической науки, такой взгляд оказался значительно потесненным. Сейчас многие считают причинно-следственные законы упрощением того, что является по существу статистическими отношениями. Эта позиция защищалась Райхенбахом: «Причинно-следственные законы вводятся в процессе схематизации. Мы допускаем, что они верны для идеальных условий, зная, что неизбежные ошибки наблюдения приведут к отклонениям от идеала. Говоря здесь об ошибках, мы делаем уступку априорной философии, которая настаивает на том, что существует строгий закон в основе наблюдаемых случаев. Это больше соответствует установлению корреляции только с высоким процентом, опуская иные интерпретации отклонений, как ошибочные. Затем можно прийти к утверждению, что процент подтверждающих наблюдений может быть повышен посредством подходящего выбора благоприятных факторов»63. Какое бы мнение ни высказывалось о природе научных законов, статистическое предположение следу63 Цитата из книги: Lerner D. and Lasswell H.D. (eds.) The Policy Science. - Palo Alto, 1951. - p.122. 69 ет рассматривать как знание в самом полном смысле слова. Статистика дает возможность узнать больше, выясняя вероятность наступления целого класса событий, нежели когда точно известно только, каков будет конкретный результат. Но, как и любой другой вид знания, статистическое знание не является случайным, у него есть специфическая природа и технология производства. Сама по себе статистика - это не источник знания. В статистических вопросах особенно широко распространена «мистика количества», как будто статистическая сводка дает своѐ собственное содержание. Магия чисел не может доставать мыслящих кроликов из действительно пустых шляп. Похожая на все другие ветви математики, статистика является только инструментом трансформации данных, а не их производства. Когда данные представлены в статистической форме, это всѐ же только данные, они не превращаются в научные выводы. Смысл статистической формулировки и трансформации – дать возможность извлечь всю информацию, которую содержит массив данных, чтобы наделить их затем соответствующими гипотезами. В социально-политических науках наблюдение остается основным источником информации. В процессе исследования наблюдают, измеряют, возможно, даже ставят эксперименты. Статистику можно рассматривать как общую и абстрактную теорию этого ряда процедур. Еѐ роль - это получение информации и еѐ обработка, когда требуется, и приложение информации к решению проблем, которые мотивированы исследованием. Разумеется, математическая статистика совершенствуется сама по себе. Но с точки зрения методологии статистика полностью подчинена эмпирическим процедурам. 3.2. Вероятность и индукция Теория вероятности является наиболее распространенной, даже основной, для различных операций статистики. Исчисление вероятности для любой концепции, для любой математической системы можно развивать до очень большой степени. «Вероятность» можно взять как первичный, базовый термин для вычислений, не определенных постулатами, которые определяют его формальные качества. Само исчисление не дает никаких особых вероятностей, к ним приходят иными путями. И эти пути зависят от конкретной используемой теории. Что действительно даѐт вычисление, так это возможность преобразовывать характеристики вероятности в другие вероятности. Это, в свою очередь, дает возможность выполнять вычисления при условии, что в наличии есть данные, на которых можно основываться в расчетах. Это очень похоже на арифметику. Если известно, что 1,5 курицы откладывают в среднем 1,5 яйца за 1,5 дня, можно легко 70 подсчитать производительность семи кур в течение семи дней. Но арифметика ничего не говорит о размножении домашней птицы, птичьем гриппе и так далее, эту информацию нужно получать где-то ещѐ. Мы не ставим своей целью описать математические процедуры вычислений вероятности. Но обратим внимание на характеристики исчисления, важные при их использовании. Мы представим здесь их свободно, даже не обращая особого внимания на различие между формальным свойством исчисления и интерпретацией результатов. Термин «вероятность» применяется непосредственно, скорее к классам событий, чем к конкретным индивидуальным случаям, из которых такие классы состоят. Если говорят о вероятности наступления какого-то отдельного события, то «по умолчанию» относят его к классу событий, для которого вероятность дана или может быть просчитана. Более того, нужно учитывать, что такой класс фактически бесконечен. Можно различать только конечный набор альтернатив, который должен рассматриваться, однако каждая из них затем рассматривается, как способная повторяться бесконечно. У монеты, конечно, только две стороны, но еѐ можно бросать снова и снова. В частности, вероятность не следует рассматривать как относящуюся к достаточно большим подклассам только для того, чтобы можно было рассматривать все альтернативы. Вероятность «1 к 4-ѐм» (1:4), например, не означает, что 1 из каждых 4-х случаев является «благоприятным». Наоборот, много рядов из 4-х не будут иметь благоприятных случаев вовсе, тогда как другие будут иметь 2 или 3 или даже будут состоять только из благоприятных случаев. Это так называемый эффект полноты, характерный для случайных последовательностей: случается, что в течение месяцев или лет определенный термин, имя не встречается, а затем вдруг они встречаются 2-3 раза в неделю. Вероятности связаны с некоторым набором обстоятельств. Эти обстоятельства определяют класс вероятностей: если обстоятельства меняются, то и вероятности будут иными. Вероятность вытащить определенные карты из колоды, очевидно, зависит, например, от того, возвращается ли каждая вытащенная карта в колоду или откладывается в сторону; перемешивается ли колода или определенным образом складывается; состоит ли она из обычных карт или нет. Рейхенбах и другие используют в этой связи термин референтного класса, подчеркивая, что вероятности, связанные с различными референтными классами, не могут непосредственно сравниваться друг с другом. Во многих случаях интересующий нас референтный класс абсолютно ясен и понятен и какие-либо уточняющие его процедуры не нужны. Это всегда связано с ситуацией и требует внимания. Любой сколько-нибудь связанный с политикой житель Белоруссии лучше предскажет, как изменится режим правления в стране, чем какой-либо 71 аналитик в Брюсселе, учитывая, что каждый из них будет оценивать развитие форм правления, исходя из своих представлений. Измерение вероятности довольно часто проводят по шкале от 0 до 1 включительно. Отрицательная вероятность и вероятность больше единицы исключаются правилами исчисления. Появление таких значений свидетельствует об ошибке в вычислениях или в интерпретациях, а возможно, и в том и в другом. Вероятность может быть вычислена в долях или процентах, а также в реальных числах с интервалами. Например, говорят о вероятности наступления какого-то события с вероятностью 1 к 3. Формулировка в смысле шансов предполагает закон дополнения: если предполагать, что вероятность некоего события «Р», то вероятность того, что оно не произойдет, «1 – Р». Используя в социополитической сфере этот закон, мы должны быть уверены, что наблюдаемое событие действительно не произошло и не произошло событие, альтернативное данному. В общественной жизни, где всѐ переплетено и взаимосвязано, сделать это не просто. Используем для объяснения, например, цвета. Если наблюдаемый случай «белый», закон дополнительной вероятности применим к любому цвету, кроме белого, а не только, скажем, к чѐрному. И конечно, следует зафиксировать, что референтным остаѐтся всѐ тот же класс. Когда есть отдельные вероятности появления двух событий, вероятность того, что произойдет либо одно, либо другое, даѐтся суммой двух вероятностей при условии, что события являются взаимоисключающими. В том случае, если события нельзя специфицировать как исключающие друг друга, следует применять закон суммирования. Он гласит, что осуществление по крайней мере одного из событий находится суммой их возможных вероятностей минус вероятность их одновременного появления (как будет показано ниже). Игнорирование условий исключаемости может привести ко многим ошибкам. Иногда эти ошибки проявляются в том, что сумма просчитанных вероятностей превышает единицу. Сложнее найти ошибку, когда она никак не проявляет себя. В теориях частотности на ошибку можно указать, обратив внимание на события, повторяющиеся дважды. Простой пример, традиционный для теории игр: вероятность вытащить из колоды карт карту с фигурой – 3 к 13, а одну из мастей – пики – 1 к 4. Вероятность просчитывается для каждого случая, но не суммируется, хотя валет, дама и король пик можно просчитать и как карты с фигурой, и как пики. Подсчет вероятности появления одной из этих карт будет связан с исключением одного из возможных вариантов подсчета. Вероятность появления обоих событий является результатом их специфических возможностей, потенций, при условии, что события независимы одно от другого. Если проводится подсчет вероятности, надо проследить, чтобы независимость не трактовалась в причинно-следственных 72 терминах. Два события статистически независимы одно от другого, если вероятность появления их обоих не меняется в результате появления или непоявления одного из них. Иными словами, вероятность одного события остаѐтся той же, когда оно относится к референтному классу, измененному только в том отношении, что появление другого события включается в спецификацию класса. Таким образом, вероятность вытащить из колоды две пиковые карты – квадрат вероятности, что одна карта – пики, при условии, что первая вытащенная карта заменена в колоде, затем перемешанной. В другом случае обстоятельство, что первая карта – пика, сократит вероятность того, что следующая карта тоже пика; здесь два события не являются независимыми. Закон результата заключается в том, что вероятность одновременного появления двух событий даѐтся вероятностью первого, помноженного на вероятность второго в таких обстоятельствах, что первое уже произошло. Когда это обстоятельство неуместно, эта формула эквивалентна перемножению отдельных вероятностей. Мы уже обращали внимание, что вероятность, скажем, «m к n», не означает, что из первых «n» случаев следует появление «m». Наоборот, это скорее сомнительный результат. Более вероятны шансы, что в «2n» случаях появляется приблизительно «2m», и это соотношение становится ещѐ более вероятным с возрастанием количества рассматриваемых случаев. В то же время шансы точности соотношения «m к n» будут сокращаться. Этот эффект, столь часто наблюдаемый в общественной жизни 64, обычно описывается как закон больших чисел (теорема Бернулли). Его можно сформулировать следующим образом: если есть достаточно большое количество случаев, наблюдаемое отношение всегда следует считать более вероятным, чем заранее определенное приближение. То, насколько большим здесь будет число, зависит от степени приближения, избранной заранее. И ситуации, когда наблюдаемое соотношение будет точно совпадать с предполагаемым соотношением, очень маловероятны. У закона больших чисел был случай продемонстрировать себя в историческом казусе «дела Дрейфуса». Обвинение утверждало, что корреспонденция Дрейфуса зашифрована, так как частотное распределение букв алфавита, содержащихся в его корреспонденции, отклонялось от «нормы» французского языка. Свидетельские показания Пуанкаре, сводившиеся к защите того, что предполагаемая вероятность распределения маловероятна, показались судьям неубедительными, несмотря на то, что это действительно так. Возможно, сыграло роль то обстоятельство, что Пуанкаре назвал самого себя самым компетентным из живущих экспертов в теории 64 Ядов, В.А. Стратегия социологического исследования. С.45-46 в объяснении содержания социального факта. 73 вероятности. То есть это была тактическая ошибка, которую Пуанкаре позже объяснял своим друзьям тем, что тогда он находился под присягой. Надо заметить, в социальных исследованиях теорема Бернулли, под именем «закона о среднем арифметическом», часто применяется неверно. Ошибочно предполагают, что преобладание непредсказанных, неблагоприятных случаев в одной части последовательности должно «уравновешиваться» в другой части, где, как ожидается, соответственно, будет большая часть благоприятных случаев. Возможно, это связано с бытующим представлением, что жизнь – «в полоску»; если вначале чѐрная полоса, то затем должна быть белая, и нельзя терять надежды на лучшее в будущем. К сожалению, это хорошо известная математикам «ошибка картѐжника». Делается неверный вывод, что появление решки при подбрасывании монеты реверса, обратной стороны монеты, делает более вероятным в следующем броске аверс – орел. ( В действительности более рационально продолжать ставить на решку.) Нельзя забывать, что каждый бросок независим от предыдущих. У монеты нет памяти о прошлом, она не подсчитывает «среднее арифметическое». С математической точки зрения, какое бы предпочтение ни наблюдалось, оно имеет всѐ меньшее значение с увеличением числа наблюдаемых случаев – в результате нечего «усреднять». Итак, вычисление вероятности даѐт возможность трансформировать или объединять данные вероятностей так, чтобы прийти к иным данным. Но как мы получаем первоначальные данные и что узнаем, когда перейдем к другим – эти вопросы не решаются с помощью процедур вычисления, они зависят от интерпретации. Исторически самая ранняя и во многом самая простая интерпретация – та, что даѐтся априорной теорией, имеющей дело, как говорят, с математической вероятностью в узком смысле слова. Грубо говоря, вероятность интерпретируется как отношение благоприятных случаев к общему числу альтернатив. Самая простая иллюстрация – карточные игры. Кости, карты, рулетка и другое – это устройства, которые дают фиксированный набор четких альтернатив. Шансы ставок, связанных с этими альтернативами или их сочетаниями, можно вычислить. Априорные теории к первоначальным вероятностям рекомендуют идти путем анализа ситуации и еѐ альтернативных результатов; подсчитываются возможности, а они определяются природой случая. И их не надо раскрывать, организуя специальные наблюдения. Важно, чтобы альтернативы были одинаково вероятны, или им следует давать соответствующий различный вес при подсчѐтах. Использование приѐмов исследования, рекомендованных теорией вероятности, даѐт возможность приходить к индуктивным выводам. Следует заметить, что индуктивная логика в течение последних полутора веков вошла в новую фазу развития и теперь значительно отличается от то- 74 го, чему учили Аристотель, Бэкон, Милль. Новизна связана с тем, что теперь индуктивная логика тяготеет к алгоритму «логики открытия», представляя собой алгоритмы ряда практик, ориентированных на инновацию. Сегодняшняя индуктивная теория представляет собой ряд процедур, ориентированных на возможно более полную реконструкцию процесса открытия нового знания. Хорошим примером такого типа алгоритма является «логическая последовательность действий при установлении социальных фактов» В.А. Ядова65. Как замечал Карнап, ситуация здесь стала походить на ситуацию дедуктивной логики: не существует более рутинных путей открытия дедуктивных теорем и их доказательств, нет более таких путей и для индуктивных гипотез или свидетельств их наличия. Но у нас есть пути установления, фиксации обоснованности неких данных доказательств, а также фиксации значения данной суммы свидетельств. В настоящем достигнуто согласие среди ученых, что использование индуктивной логики опирается на какой-то вариант теории вероятности, требующий ко всему прочему интерпретации. Заключения индуктивного вывода не могут содержать абсолютной, универсальной истины, а только приближаются к ней в той или иной степени. А вот в какой степени – неизбежно зависит от предпосылок, из которых делается вывод, то есть, так или иначе, от общего состояния нашего знания. С точки зрения Райхенбаха, ученый всегда должен рассматривать как можно более узкий класс явлений, для которого у него имеется надежная статистика. Карнап сформулировал соответствующее требование: использовать все доступные свидетельства66. Это простой и действительно верный принцип, ведь в любом случае мы всегда исходим из того, что мы знаем, и вероятность остаѐтся нашим гидом в науке, так же как и в жизни. С точки зрения методологии значение теории вероятности заключается в реконструкции, которую теория вероятности может подтолкнуть к индуктивному выводу. Что касается философского истолкования проблемы индукции, которая столь долго обсуждалась философами со времен Д. Юма, то для методологии социальных наук достаточно идеи Ч. Пирса, что свидетельство истинности любого частного предположения не будет одинаково долго разделяться всеми учеными: вероятность, вес или степень подтверждения любого предположения не остаются неизменными бесконечно долго. Ведь проблема, которую мы решаем, организуя научное исследование, заключается не в том, как мы вообще получаем какое-либо знание, а в том, как мы можем наилучшим образом использовать имеющееся знание в качестве средства узнать больше о том, чего мы ещѐ не знаем. 65 66 Ядов В.А. Указанное сочинение.– С. 50. Carnap R. Logical Foundations of Probability.- Chicago, 1950.- Р. 211. 75 С точки зрения методологии социальных наук имеют значение различные образцы получения индуктивных выводов. У Карнапа в указанном ранее сочинении можно найти четыре вида случаев, в которых такие выводы уместны: от населения (генеральной совокупности) к выборке – то, что он называет «непосредственным выводом»; от выборки к населению – «обратный вывод»; от одной выборки к другой – «предсказательный вывод»; от выборки к индивиду за пределами выборки – «частный предсказательный вывод». Последний случай представляется Карнапу основным, а все другие сводятся к нему. С точки зрения Райхенбаха, основным является «обратный вывод» – от выборочной совокупности к генеральной, что называется «индукцией посредствам простого перечисления». С нашей точки зрения, какой бы из случаев мы ни взяли за основу, подчиняясь принципу «максимальной схожести», наше исследование будет продолжено в рамках индуктивного метода. Особенность социальной реальности – еѐ разнообразие. Разнообразие социальных ситуаций, к которым можно приложить модели индуктивного вывода, бесконечно. Каждая социальная дисциплина, экономическая, политическая или иная может сформировать на основе этой модели свой специфический метод. То, на какой из моделей останавливаются исследователи того или иного аспекта социального мира, зависит от частоты верных прогнозов, от частоты ошибочных оценок, от простоты и удобства вычислений, даже, возможно, от эстетических характеристик. И разумеется, знание о социальном мире не может быть абсолютным, так же как абсолютно правильными не могут быть методы исследования этого мира. 3.3. Статистическое описание Многие статистические процедуры носят формализованный характер, они стандартизированы. Точно известно, какие вычисления надо сделать и в каком порядке. Их можно уложить в некие формулы. Обычным является вопрос о том, насколько ценным является знание, полученное с помощью формул. Используемые теперь программы СПСС и «Статистика» являются не чем иным, как алгоритмом, серией шагов. Хотя надо заметить, что эти шаги – результат предыдущих, когда-то показавших хорошие результаты, что не гарантирует того же в будущем. Применением статистики в исследовании нельзя считать просто применение формул для вычислений, в этом случае можно говорить о неполноте статистической функции. Формула организует вычисление, но не может подменять ход размышления о том, что надо вычислять, как интерпретировать и что делать с результатами. Непродуманное использование статистических формул можно назвать «поваренной книгой статистики». Даже обычной до- 76 мохозяйке недостаточно просто следовать рецепту. Она учитывает вопросы диеты, соображения экономии, эстетику и так далее. Каждое применение формулы должно быть основано на ряде существенных предположений о природе проблемы, на ряде гипотез о том, что может продвинуть решение проблемы. Когда в решении научной проблемы ориентируются на статистику, появляется проблема второго плана, но разобраться с ней необходимо. Это структурирующая проблема: проблема создания модели проблемной ситуации, при которой возможен рациональный, имеющий смысл, приемлемый выбор статистических техник и приѐмов, а также возможных объяснений результатов. Решение структурирующей проблемы требует уточнения, детализации альтернатив, вытекающих из изучения данного случая; типа распределения между этими альтернативами, природы их зависимости (если она есть) друг от друга; величины ошибок в оценках, на которых может быть основана классификация; величины этих ошибок по некоей шкале; наконец, значения ожидаемых результатов для последующих ступеней исследования. Коротко говоря, чтобы точно знать, какую же операцию мы совершаем и какие результаты получим, используя статистику, мы должны знать значительно больше, чем просто статистику. Результативное применение статистического инструментария, как и любого другого, зависит от нашего знания об изучаемых материалах, а также о том, как результат будет использован. Наиболее простой случай использования статистики – когда пытаются сократить, свернуть большое количество данных до приемлемых в использовании величин. В социальных исследованиях, где нет устойчивой, общепринятой системы измерений, зачастую сталкиваются результаты измерения одной и той же величины, сделанные по-разному или сделанные разными наблюдателями. В этом случае нужно найти простой способ охарактеризовать этот массив данных в целом, найти единую оценку или репрезентирующий элемент, который может быть использован либо как основа для сравнения с другими массивами, либо как способ идентификации образца отношений между соответствующими элементами. Это область дескриптивной статистики. В начале постулируется некая структура массива данных, которая и будет описываться, а затем будут использоваться разнообразные приемлемые процедуры измерения для оценки характеристик этой структуры. Каждая процедура измерения – это статистика, а оцениваемые характеристики – это параметры описанного распределения. Какая бы статистическая процедура ни использовалась, она имеет свои отличительные черты, являющиеся решающими для вынесения суждения о еѐ соответствии и для верной интерпретации, объяснения результата измерения, произведенного с еѐ помощью. В практике современных российских социальных исследований можно отметить довольно много ошибок, являющихся результатом того, что специфические 77 черты статистических процедур не учитывались. С нашей точки зрения, причина этого – невысокий уровень подготовки в этом направлении российских социальных исследователей. Дескриптивная статистика чревата и еще одной типичной ошибкой – когда оцениваемые параметры, относящиеся к распределению в целом, переносят на отдельные случаи, составляющие это целое. Наиболее распространенная и наиболее знакомая процедура в статистике – получение средних величин. Средними величинами в статистике называют показатели, дающие сводную характеристику совокупности или еѐ части по количественно варьирующему признаку. Средняя величина в статистике предполагает отражение общего, характерного, типичного для совокупности, благодаря взаимному погашению в ней случайных, нетипичных различий между признаками отдельных еѐ единиц. Процедура получения среднеарифметических величин хорошо описана в многочисленных учебниках по статистике. Нам же хотелось бы обратить внимание на некоторые важные для методологии социальных исследований моменты. Общеизвестно, что среднеарифметическая величина состоит из суммы, которую дают наблюдаемые переменные, деленной на число этих переменных. Среднеарифметическая величина имеет свойство минимизировать вариативность индивидуализированных переменных. Можно взять все отклонения от среднеарифметической, возвести в квадрат (эта операция, кроме всего прочего, убирает различие между положительными и отрицательными отклонениями), затем сложить квадраты. Полученный результат будет меньше, чем если пытаться сравнивать отклонения непосредственно с любой точки зрения. Именно поэтому средняя арифметическая величина рассматривается как репрезентативная статистика. Предположим, что делается выборочная совокупность из какой-то группы населения. Можно вынести некие суждения о выборке на основании того, что известно о данной группе населения в целом, можно сделать «непосредственный вывод». Если в процедуре выборки не совершена систематическая ошибка и отклонения в одном и другом направлении одинаково вероятны, тогда получение среднеарифметической величины наиболее ожидаемо. Она в большей степени свободна от ошибки, если факторы, вызывающие ошибку, действуют одинаково во всех направлениях. Если просчитываемая переменная является субъектом, подверженным случайным вариациям, то наблюдаемые характеристики группы населения проявляются с частотой, характерной для так называемого нормального распределения. Привлекательность среднеарифметической величины заключается в том, что, независимо от того как переменная распределена среди всей группы населения (насколько велик разброс от «нормы»), при условии, что варьирование переменной остается в определенных границах, средние величины выборок, беспристрастно взятых из группы населения, 78 имеют тенденцию к нормальному распределению. Статистикой этот факт подается как наиболее элегантный и важный результат приложения теории вероятности. Использование операций получения средних арифметических величин по большей части гарантирует исследователя от совершения ошибки в выводе о характеристиках наблюдаемой группы населения. Но как бы репрезентативна ни была средняя арифметическая величина, нельзя забывать, что она относится ко всей группе населения в целом. Если демографы фиксируют преобладание в населении СевероЗападного округа РФ женщин над мужчинами, это не означает, что женщины преобладают в составе профессорско-преподавательского корпуса Санкт-Петербургского государственного университета. Средняя величина игнорирует различие того, как распределяются индивидуальные величины. Этот факт может ввести в заблуждение, когда, например, сравниваются две группы. В качестве примера можно указать на переменную, характеризующую уровень дохода населения двух групп: средняя величина дохода в этих группах может быть приблизительно одинаковой, даже если в одной группе доход распределен более или менее равномерно, а в другой наблюдается разрыв между низкодоходным населением и небольшим числом богатых. Другой, часто используемой средней величиной, является геометрическая средняя. Геометрическую среднюю величину получают перемножением всех наблюдаемых параметров, а затем, если число параметров «n», извлекают «n-й» корень. Чаще всего геометрическую среднюю используют для расчетов средних темпов роста в рядах динамики. В этой статистической операции предельным значениям переменных уделяется меньшее внимание, чем это имеет место при получении средней арифметической. Например, если группа из трѐх индивидов имеет характеристики переменной: 2, 8 и 32, геометрическая средняя величина – 8, тогда как арифметическая – 14. Средняя геометрическая, как видно, уместна там, где сравнение индивидуальных показателей имеет большее значение не в смысле их отличий, а в их соотношениях. И ещѐ одна величина из этого ряда – средняя гармоническая величина. Она вычисляется для индивидуальных варьирующих признаков, выраженных в форме обратных показателей. Во многом результат здесь получают противоположный средней арифметической, так как имеет место деление на «единицу». Такая величина может быть полезна, если нас интересует усреднение параметров изменений, колебаний того или иного признака. Статистика рекомендует использование ещѐ двух разновидностей средних величин, которые вытекают из характеристики статистических рядов и не являются результатом каких-либо алгебраических действий (то 79 есть вполне доступны для не слишком хорошо математически подготовленного исследователя). Это структурные средние: мода и медиана67. Модой называется наиболее часто встречающееся в данной совокупности значение. Это значение стабильно наблюдается при повторяющихся выборках, и на моду не влияют предельные характеристики. Мода интересует, например, производителей небольшого количества обуви или одежды либо продавцов этого товара. Им не интересны средние размеры, но им нужно реализовать как можно больше ограниченного по количеству продукта. Политиков также зачастую интересуют не средние, а наиболее часто встречающиеся характеристики общественного мнения. Средние показатели переменных, характеризующих общественное мнение, могут никого не удовлетворять, тогда как мода, по определению, соответствует взглядам большого количества людей. Мода – продолжая политическую метафору – управление большинством. Это не функция всех единиц и даже не характеристика большинства из них. Мода есть то, что может меняться в избранном интервале количественных характеристик, разделяя это пространство на ясно различимые классы, группы. Гораздо более запутанной для социального исследователя является ситуация, когда мода трудно различима: довольно большое количество групп, классов в частотном распределении признаков могут быть одинаково распространены. В этом случае, в результате разбиения частотного распределения интересующего нас признака, выделение классов, групп может быть сгруппировано на два, три или любое другое удобное для исследователя число интервалов. Унимодальное распределение, то есть распределение с одной модой, встречается в практике социальных исследований не столь часто. Обычным явлением для политических наук является бимодальное распределение, то есть частотное распределение с двумя модами. Однако и на бимодальные распределения выйти довольно непросто. Чаще социологи работают с мультимодальными распределениями. В этом случае используют статистическую операцию получения медианы. Медиана – это среднее значение показателя в ранжированном ряду. Медиана характеризует всю совокупность значений, при этом предельные значения не оказывают на медиану решающего влияния. Определяемые только в смысле порядковых отношений, средние значения не имеют алгебраических качеств, не усложнены в получении и интерпретации. Они особенно эффективны в случае использования порядковых шкал. В случае, если социальное исследование близко к экономикостатистическому анализу, вычисляют «вариации». Вариацией признака 67 Кимбл Г. Как правильно пользоваться статистикой.– М.: Финансы и статистика, 1982.– С. 55-70. 80 называется его изменение у единиц наблюдаемой совокупности. Средняя величина дает обобщающий показатель признака для всей совокупности, но не дает представления о различиях между единицами совокупности. Показатели вариации, такие как масштаб (или размах) вариации, среднее линейное отклонение, дисперсия, коэффициент вариации, относят к числу обобщающих показателей, характеризующих вариацию признака статистической совокупности. Эти показатели дополняют средние величины, характеризуют степень однородности статистической совокупности по некоему признаку, границы вариации признака. Соотношение показателей вариации определяет взаимосвязь между признаками. 3.4. Выборка и статистическая гипотеза Все индуктивные выводы в социальных науках основаны на выборочных методах, на выборках. Как правило, делается обобщение о целом классе случаев, а исследователи наблюдают только их небольшую часть. Или, в случае исторических ретроспекций, будущий результат предсказывается на основе прошлого. Даже если вывод касается одного индивида, одной группы, с которыми проводятся операции наблюдения, измерения и другие действия, это тоже может трактоваться как выборка, так как определенным переменным приписываются операционализируемые характеристики, выбранные на основе неких соображений. Исследователь всегда первоначально имеет базовый массив информации, но его понимание, трактовка этой информации всегда шире, а понимание уже частично является знанием. Видимо, можно сказать, что все гипотезы в социальных науках в широком смысле слова – статистические гипотезы. Конкретная задача, которую решает статистическая часть исследовательской программы, – задача оценки веса свидетельств в пользу той или иной гипотезы. Исследователя, обосновавшего свои выводы на выборке, что представляется вполне обычным, ожидает дилемма, которую можно назвать «парадоксом выборки». С одной стороны, выборка бесполезна, если не является репрезентативной, если проведена небрежно. С другой стороны, чтобы быть уверенным в репрезентативности выборки, нужно иметь представление о характеристиках генеральной совокупности, об изучаемой группе населения, чтобы сделать вывод, отражает ли выборка характеристики правильно. И в этом случае в выборке вовсе нет необходимости. Как правило, этот парадокс разрешается соображениями, что репрезентативность является, скорее, не качеством выборки, а качеством процедуры, посредством которой приходят к выборке, – посредством плана выборки. Можно иметь представление о неких переменных, характеризующих исследуемую группу населения (хотя и не всегда это очевидно), знать, что 81 именно это исследуется. В любом таком случае содержание знания подтверждается методом, использующимся для того, чтобы получить данное содержание. Но в свою очередь эффективный метод в целом базируется на представлении об исследуемом содержании. Эту ситуацию можно сравнить с «парадоксом использования»: подтверждается, что некое использование слова является верным через консультацию со словарем, но сам словарь основан на реальном, фактическом использовании слов. План выборки можно представить как по сути дела спецификацию, уточнение, из чего могли бы быть выведены иные выборки и каковы были альтернативные шансы для иных возможных выборок. Чтобы это выяснять, надо действительно иметь какое-то знание об исследуемой группе. Причем достаточное для того, чтобы делать разумные предположения о распределении внутри группы изучаемого признака. Проблема структурирования должна быть решена заранее, хотя необязательно окончательно и бесповоротно. Здесь вновь мы сталкиваемся со случаем: нужно использовать некоторое знание, чтобы получить ещѐ большее. Например, решение о размере выборки может быть принято на основе того, что у Рейхенбаха названо «перекрѐстной индукцией»: вывод об адекватности альтернативных выборок из данной группы населения или иных, схожих с данной, должен быть сделан на основании переменных, которые можно оценивать как относящиеся к делу. Химик удовлетворѐн, когда устанавливает точку кипения какого-то вещества на основе двух или трѐх детерминантов, в то время как сто или более измеряемых переменных недостаточны для установления степени толерантности или иных общественных состояний, характеризующих поведение людей. Выборка химика достаточна, потому что уже известно об относительной неизменности химических свойств различных образцов одного и того же вещества. Но различные группы людей существенно отличаются друг от друга по характеристикам поведения, поэтому и выборка должна быть достаточно большой, учитывающей эти отличия. На основании предшествующего знания должен решаться не только вопрос о размере выборки, но также и вопрос о выборе процедур коррекции и стандартизации данных, получаемых в результате исследования, проводимого на основе плана выборки. Так же как результаты каждой процедуры измерения нуждаются в коррекции для правильной интерпретации, так и процесс выборки должен корректироваться. Здесь нельзя использовать довольно грубый приѐм получения средних величин. Нельзя сказать, достаточно ли хороша выборка без ссылки на процедуру, в результате которой она была получена, и на соответствующие процедуры обработки данных. Самая простая иллюстрация: сам акт включения некой единицы в нашу выборку может придать выборке определенные качества, которые не следует принимать во внимание в последующих выводах. 82 Факт, что респондент демонстрирует определенную стеснительность или агрессивность при опросе, вряд ли является основанием для вывода о стеснительности или агрессивности изучаемой группы населения. План выборки не должен быть составлен так, чтобы в выборку исследуемой группы населения отбирались единицы, резко отличающиеся от других групп характеристиками, каким-либо образом проявляющими себя в исследовании. Либо должны быть указания на ясный и простой способ коррекции. В противном случае выборка будет критиковаться за смещенность, пристрастность – ожидаемые переменные и их характеристики в выборке будут отличаться от реально существующих переменных изучаемых групп населения. Любопытно, что понимание смещенной выборки существовало издревле. Известно предание о человеке, которому показывали храм, с рисунками всех людей, которые были спасены после кораблекрушения и которые принесли обет богам в благодарность за спасение. Когда его спросили, признаѐт ли он теперь силу богов, он ответил: «Покажите мне рисунки тех, кто утонул, после того как дал обет». Ясно, что смещение выборки не имеет ничего общего с какими-либо предубеждениями наблюдателя. Это свойство принятого плана выборки. Смещение может быть хорошо понятным и, как следствие, корректируемым. Например, изучение изменений размеров семьи в России. Можно начать с простой выборки нынешнего населения, выяснить у каждого из респондентов, сколько у него родственников, затем сколько родственников было у его родителей, дедушек и бабушек и так далее до более ранних поколений. Такие исследования теперь в России приобретают известную популярность. Но этот план выборки является, при всей сложности и, как правило, трагичности историй российских семей, изначально смещенным в пользу больших семей в прошлом. Ясно, что чем больше семья, тем более вероятно, что она оставила потомков в нынешнем поколении, с которого начинают выборку. Причем бездетные семьи в ранних поколениях вообще не могут быть представлены в подобной выборке. От плана выборки требуется не только отсутствие смещения в выборках, характеризуемое как точность выборки, но также такая характеристика, как стабильность. Чтобы использовать выборку, нужно знать, что другие выборки, предпринятые по этому же плану, дадут подобные результаты. Характеристика стабильности выборки так же важна, как репрезентативность. Нестабильность наиболее заметна в небольших по масштабам выборках: их можно сформировать практически без какого-либо заметного смещения вообще. Но вследствие их небольших размеров может сложиться, что повторяющиеся выборки продемонстрируют результаты, между собой различающиеся. Надо заметить, что использование нестабильных выборок – общий недостаток современных российских социологических исследований. Даже если выборки были сформированы без сме- 83 щения, они не могут служить надежной базой для широких обобщений по поводу всех случаев, характеристик, связанных с исследованием данной группы населения. Выборка может считаться свободной от смещения, если это случайная выборка. Однако нет единого мнения о том, что именно представляет собой процедура достижения «случайности». Распределение «благоприятных случаев» (то есть тех, в которых есть заинтересованность) в последовательности случайно, если отсутствует возможность выбора последующего события и ссылка на благоприятное событие, что может привести к более высокому проценту таковых событий. Этот принцип можно назвать «принципом игровой системы», так как выборка респондентов подобна ставкам в рулетке (например, можно ставить на чѐрное через раз, или после двух выпавших подряд красных, или по другой системе). Последовательность можно назвать случайной, если еѐ нельзя сформулировать по законам какого-либо человеческого языка (который так или иначе описывает последовательность). Как бы строго ни была определена случайность, в целом есть согласие относительно того, что члены случайной последовательности статистически независимы друг от друга. Частота благоприятных случаев является неизменной, когда последовательность регулярно разделена на части или, другими словами, когда частота одна и та же в любых последовательностях, состоящих из каждого «n-го» члена первоначальной последовательности. Так же как и ясность (несмещенность) выборки, случайность является качеством скорее плана выборки, нежели самой процедуры выборки. Так называемое случайное число никак не отличается от любого другого числа. Является ли оно случайным, невозможно определить, изучая само число. Случайна последовательность, членом которой оно является, даже скорее некий способ прихода к этой последовательности. На практике используются механические приѐмы, устройства для создания такой последовательности, вроде подбрасывания монеты или костей. Это оправдано, так как, если бы перед нами стояла задача сформировать последовательность, делая ряд выборов, которые, как мы полагаем, являются произвольными, случайными, результат почти наверняка случайным не будет. Разумеется, механические методы не нужно отрабатывать в каждом исследовании отдельно. Существуют таблицы случайных чисел, которые составлены при помощи таких методов. Один из вариантов такой таблицы приводит И.Ф. Девятко68. В статистике и социологии описано довольно много образцов, на основании которых можно построить план выборки, отличающихся характером выборочных процедур. Существуют случайные и индивидуальные 68 Девятко И.Ф. Методы социологического исследования.– М.: КДУ, 2006.– С. 205. 84 выборки, систематические, групповые и кластерные. Можно создавать стратифицированную выборку, разделяя изучаемую группу населения на подклассы и делая выборку из каждого: вероятностные выборки, где каждый подкласс входит в общую выборку пропорционально его доле в генеральной совокупности; многоступенчатые выборки, включающие промежуточные этапы общего плана выборки, и многие другие. Тип выборки всецело зависит от цели исследования: чем конкретнее, точнее сформулирована цель, тем менее дискуссионным будет решение вопроса о плане выборки. С нашей точки зрения, важно признать, что каждый план выборки требует своей особой процедуры стандартизации и своего особого пути достижения стабильности. Так же как и в процедуре измерения, где существует много шкал и способов, которые могут быть использованы, каждый со своими достоинствами и недостатками, выборка не является одинаковой, единообразной процедурой, но такой процедурой, которая меняется от проблемы к проблеме, от одной цели к другой, так как предполагает и даже требует разных математических подходов. На основе выборки можно сформулировать статистическую гипотезу, которую Дж. Фон Нейман определил как любое предположение, касающееся частотных функций наблюдаемых случайных переменных69. Гипотеза может заключаться в том, что данная переменная исследуемой группы населения имеет некие параметры, или что эти параметры ограничены определенными рамками, или что некие переменные статистически независимы друг от друга, или что распределение наблюдаемой единицы в последовательности нормальное, и другом. Как будут реализованы эти гипотезы, зависит от способа применения теории вероятности, к которой прибегают в таких случаях. В среде исследователей можно встретить точку зрения, согласно которой, поскольку статистические гипотезы по умолчанию относятся к пределам бесконечных последовательностей, они не являются, строго говоря, предположениями вообще, так как никакой конечный набор наблюдений не может их фальсифицировать. Утверждение, что бесконечная последовательность имеет определенный предел, логически сравнимо с первоначальным сегментом последовательности, каким бы он ни был масштабным и длительным, имеющим такое значение, которое ему может быть приписано. Показательный пример: монета, падающая «орлом» первые десять раз подбрасывания. Это не означает, что она «фальшивая», она вынуждено падает «орлом» десять раз подряд рано или поздно, и то, что это произошло, может быть случаем «рано». С такой точки зрения статистические гипотезы следует рассматривать не как предположение, а как процедурное правило – правило для соз69 Neumann J., Morgenstern O. Theory of Games and Economic Behavior. - Princeton, 1944. 85 дания предположений или для вывода одного предположения из другого. Наиболее важным здесь является то, что при любой интерпретации приемлемость гипотез зависит от наблюдаемых частот. Поведение монеты, если это монета «честная», может вовсе и не фальсифицировать гипотезу, но может повлиять на решение, заключать ли пари на следующий бросок. Гипотеза может и не повлечь за собой определенных частот в конечных, ограниченных выборках, но она может приписать вероятности нахождения выборок с определенными частотами70. В логике прикладного исследования, каким бы образом эта логика ни реконструировалась, статистические гипотезы о группах населения испытываются при помощи того, что даѐт выборка, которую сформировали по поводу этой группы. Значение, вес свидетельства за или против гипотезы не зависит, однако, полностью от самих частот. Другие гипотезы, ранее созданные, могут быть допустимы при условии вероятностей второго уровня, касающихся наблюдаемых частот при предположении, что основная гипотеза является ложной. Из этого выстраиваются средние величины, то, что у Райхенбаха названо «цепочками свидетельств». Цепь вероятных выводов может быть сильнее, чем еѐ самое слабое или даже самое сильное соединение. Статистика изначально стремилась заменить выражения вроде «вероятно – невероятно», «маловероятно – мы можем с уверенностью сделать вывод» и тому подобные другими более определенными числовыми характеристиками. Когда полученные доказательства дают нам возможность сказать: «можно с уверенностью сделать вывод» или нечто этому противоположное, способ поддержать такие утверждения статистически – статистический тест. Он состоит из вынесения суждения, правила. Подобные правила могут иметь следующий вид: действие «А» предпринимается, когда точка выборки, определенная наблюдателем, попадает в специфицированную категорию точек, а действие «В» предпринимается во всех остальных случаях. Можно сформулировать довольно большое количество такого типа правил. Выбор зависит от последующих действий исследователя в соответствии с данным правилом. Если решение об использовании правила принято, возможны два вида ошибок. Ошибка первого рода состоит в отрицании гипотезы, которая тестируется, хотя на самом деле она верна. Ошибка второго рода состоит в принятии гипотезы, которая проверяется, хотя на самом деле она неверна. Следует обратить внимание, что эти два вида ошибок, сосуществующих в нашей жизни, имеют разные последствия. Например, в ситуации контроля качества процесса производства лекарств намного меньше потерь при отбраковке партии, возможно и подходящей по спецификации, 70 Braithwaite R.B. Scientific Explanation. - Cambridge (Engl.), 1956. - Р.131. 86 невзирая на то, что показала выборка, нежели при принятии партии, которая окажется вредной, хотя выборка показала противоположное. Иная ситуация, когда принимается решение о сдаче вступительных экзаменов абитуриентами: студент, принятый по ошибке, впоследствии проявит недостаточные способности, тогда как знания и умения не принятого по ошибке студента могут быть потеряны для общества навсегда. Статистическая гипотеза обычно формулируется таким образом, что наиболее серьѐзная ошибка относится к первому роду ошибки. Негативная форма гипотезы известна как нулевая гипотеза. Согласно нулевой гипотезе, не существует зависимости одной переменной от другой или нет серьѐзного различия между двумя типами измерений одного и того же параметра. Следовательно, ошибка первого рода заключается в ошибочном отрицании нулевой гипотезы, а ошибка второго рода – в ошибочном еѐ принятии. Данный статистический тест будет в целом более чувствителен к одному роду ошибки, чем к другому. Вероятность появления ошибки первого рода, когда данный тест используется, называется уровнем значимости теста, или уровнем достоверности, которую тест даѐт. Таким образом, утверждение, что гипотеза создана с ориентацией на уровень 05, означает: применяемая статистика будет иметь, по крайней мере, наблюдаемую величину, если гипотеза окажется ложной, то есть, если бы истинной была безрезультатная гипотеза. Вероятность обнаружения ложности безрезультатной гипотезы, если она действительно ложная (что является дополнением вероятности ошибки второго рода), носит название значения теста. Значение увеличивается с увеличением масштаба выборки, грубо говоря, в большей выборке «совпадение» становится менее вероятным. Здесь, как и везде при использовании статистики с соответствующими вычислениями, практически всѐ зависит от того, как изучаемая проблема была структурирована. Исследователь всегда действует на основе ряда предположений, особенно это касается социальных исследований различных групп населения. Чем значительнее эти предположения, тем мощнее применяемый статистический тест; с другой стороны, тем менее обширен в применении избранный вариант структурирования проблемы. 3.5. Статистика в социологических дисциплинах Ученый-социолог использует статистику как точку выбора в непрерывном потоке его поведения: проведение исследования в конечном итоге можно рассматривать как одну из разновидностей поведения. Результатом каждого исследования в этом случае является решение на основе выбора. Решение, разумеется, не обязательно должно формулировать, как на этом может настаивать вульгарный прагматизм, каких действий следует при- 87 держиваться за пределами контекста исследования, а от каких воздерживаться. Действие не обязательно должно состоять из применения научного результата к прикладной, практической проблеме. Научная деятельность, в частности исследование, сама является сферой практического: здесь делают нечто важное для общества, и общество должно быть заинтересовано в том, чтобы делалось это хорошо. Получение научного вывода – это особый случай принятия решения, совершения выбора между альтернативами, с которыми сталкиваются в проблемных ситуациях. Рациональность решения предполагает ориентацию на определенные ценности71. Одну из двух альтернатив выбирают, так как предпочитают один результат другому и предполагают, что избранная альтернатива даст предпочтительный для нас результат. В игру вступает система «полезных вещей» – назовѐм таким условным термином сумму ценностей, предпочтений или любого желаемого в ситуации принятия решения. Решение принимается с ориентацией на факторы, которые, как ожидается, до максимума увеличивают функциональную полезность или стимулируют создание благоприятной обстановки. Однако известно, что положительные функции сопряжены с дисфункциями (Роберт Мертон) и результат может не соответствовать ожиданиям, и ситуацию выбора придется повторять вновь и вновь. Появляется суждение о том, чтобы воздержаться от выбора вообще, так как выбор лучшего варианта может повлечь за собой катастрофические последствия, если в конечном итоге он лучшим не окажется. Такая стратегия изначально дает некоторые гарантии выигрыша без приобретения страховки, просто сохраняя некий потенциал, который может быть использован для реализации решения. Давайте присмотримся к тому, какие факторы задействованы в оценке некой величины, например протяженности объекта, причем этот объект – часть социального мира, которым и интересуются общественные науки. Можно предположить, что какие-то измерения уже были сделаны, ведь общественные вопросы – вопросы «вечные» для общественной практики во все времена, и что полученные данные нам доступны. Эти данные не обязательно сообщают нам протяженность объекта, так как говорят на разных языках. Прежде всего, нужно перевести, о чем эти данные, и решить, чему верить. Этот момент наиболее актуальный и самый основной для политических наук и для политической философии: глас народа можно трактовать как глас Бога, но люди не говорят одним голосом, и только Бог знает, что они говорят. 71 Лейси Х. Свободна ли наука от ценностей? Ценности и научное понимание.– М.: Логос, 2001. 88 Принимая решение на основе полученных данных, играют против Природы, против сложившегося естественным образом порядка вещей. И это решение не часто не просто игра, то есть ничего важного на кону не стоит. Более того, не предполагается, что Природа собирается одержать верх над нами. Но есть призовой фонд, который можно выиграть, – прежде всего, это знания или истина. И есть цена, которую придется платить за плохую игру. Игра, разумеется, предполагает правила, которые придумали не мы, – это то, что мы называем законами Природы и обстоятельствами дела. Они как раз определяют награду или наказание, но мы свободны в выборе стратегий в соответствии с этими правилами. Ясно, что, для того чтобы принять рациональное решение, касающееся протяженности объекта, нужно рассмотреть ряд вопросов, помимо тех, на которые даѐтся ответ данным набором измерений. Перечень таких вопросов может быть нижеследующим. Какова ставка, ради которой играют, то есть, что будут делать с оценкой, когда еѐ получат, и что, в свою очередь, она сделает? Всегда ли есть победитель и как его выбирают, то есть что определяет лучшую оценку из возможных в данной ситуации? Позволяет ли ситуация сделать больше нежели один выбор? Какова цена оценки, то есть какими последствиями сопровождается включение в ситуацию? Какова цена ошибки и как эту ошибку определить? Является ли эта цена фиксированной или может меняться в зависимости от величины ошибки? Может ли ошибка быть исправлена впоследствии? Можно ли изъять неверное действие? Каких усилий потребуют дополнительные измерения? Сколько времени нужно для принятия решения? Сколько должно быть заплачено в соответствующих единицах за использование человеческих ресурсов, компьютерного времени и других ресурсов, доступных научному проекту? Эти и им подобные вопросы нельзя отложить как нелогичные и, по сути, «чисто практические». Они возникают независимо от того, насколько точно они формулируются в каждом реальном содержании исследования, они вытекают из положения науки. Теперь в российском обществоведении, как нам кажется, зачастую реконструктивная логика использует для объяснений теологические термины: Бог есть Истина, и каждый научный поиск приводит к благоприятному решению или к ереси, проклятию. На кону научного решения – не что иное, как истина или ложь, другое во внимание не принимается. У американского ученого, специалиста по исследованию систем Чѐрчмена можно найти такую мысль: «...если бы шанс сделать ошибку был единственной основой для методов оценки вывода, мы бы никогда не приняли решения, но просто продолжали бы наращивать до бесконечности размер выборки»72. Строго говоря, даже эта аль72 Churchman C.W. Theory of Experimental Inference. - N.Y., 1948. - P. 255. 89 тернатива для нас не открыта, так как принятие полученного в результате исследования результата как части, следствия полученных данных само по себе является решением, даже если мы не предпринимаем попыток сделать какие-либо выводы из данных. Признавая правильным ход исследования и верными полученные данные, мы вынуждаем себя делать из них вывод. Тот факт, что у социального исследователя есть ценности, выраженные в такой приверженности, является существенным фактором, ведущим к рационализации компонентов социального исследования, таким же важным, как важно наличие глаз, ушей, чувственных рецепторов для исследования эмпирического. Некоторые из этих ценностей73 предполагаются каждым статистическим исследованием, хотя это и не означает, что они могут оказаться подправленными на основе исследования. В связи с этим мы полагаем, что Чѐрчмен прав, указывая74, что критерии правильного вывода из статистических данных не являются фундаментально статистическими по своей природе, статистика их не содержит. В этих критериях должно быть уточнение затрат на принятие решения и потерь, которые будут результатом принятия ошибочного решения. Особенно важна относительная цена ошибок первого рода и второго рода. Исследователь вкладывает время и средства в исследования, и если его выводы ошибочны, наносится вред обществу и его собственной репутации. Ученые чаще более склонны связывать большие потери с принятием неверного решения, чем с неспособностью признать правду. В результате в науке, в том числе социальной, присутствует определенный консерватизм или инерция во всякого рода научных проектах, рассматриваемый как рациональный, оправданный консерватизм. Мы полагаем, что социальные науки в настоящее время в России больше страдают от этого механизма, чем получают преимущества. Складывается впечатление, что смелые инновационные предложения более вероятны, например, в генетике, астрономии, чем в политических науках или экономике. Хотя, казалось бы, общественная ситуация для общественных наук благоприятна, стимулирует новаторский взгляд. Возможно, было бы оправданно рассматривать некоторую часть доступных социально-политическим дисциплинам средств как своего рода венчурный, рисковый капитал, инвестируемый в теоретические исследования. Значительная часть этого капитала может быть потеряна без особой пользы. Однако общеизвестно, что фундаментальные, базовые исследования, как правило, имеют малую вероятность коммерческого успеха, но огромную научную отдачу, когда они успешны. 73 Лейси Х. Свободна ли наука от ценностей? Ценности и научное понимание.– М.: Логос, 2001.– С. 65-84. 74 Churchman C.W. Theory of Experimental Inference. - N.Y., 1948. - P. 257. 90 Логика в самом широком смысле слова никоим образом не отделена от этики и аксеологических проблем, как иногда об этом говорят. В работах методологов логика включает этику из-за проблемы единичного случая. В частности, согласно теории вероятности, согласованное с этой теорией действие рационально, если рассматривается как единица бесконечной последовательности сравнимых с ним случаев. Но никто из обществоведов с подобной последовательностью не сталкивался и не столкнѐтся. Мы нерациональны до тех пор, пока не определимся, как соотноситься с бесконечным сообществом других лиц, принимающих решение. Именно этот этический принцип – согласовывать наши интересы с интересами всего человечества, как настаивал Ч. Пирс, стал основным для логики вероятности в социальных дисциплинах. Брейтуэйт пишет: «Самое важное оправдание любого научного предположения будет зависеть от основной цели, о которой мы научно размышляем, – о предсказании и, таким образом, о контроле над будущим. Особенность статистических размышлений заключается в том, что они предполагают уже на ранней стадии утверждения относительно того, какое будущее нам нужно. Рассматривая логические обоснования такого образа мыслей, мы не можем избежать этики, прорывающейся в индуктивную логику»75. Основная мысль, ради которой мы привели эту цитату: разграничение между фактами и ценностями просто и однозначно провести невозможно. Любой вывод относительно того, каковы факты, в данном случае является результатом процесса, в котором определенные оценки также играют существенную роль. Все так называемые научные факты предполагают суждения об их ценности и значении. Если признать эту идею здравой, то науки об общественном поведении, о рациональном социальном действии в определенном смысле (идея, которую можно найти у классиков социологии О. Конта и Э. Дюркгейма, М. Вебера, П.А. Сорокина) являются основой для других, в том числе естественных, не говоря уже о статистике. Каким бы ни был предмет науки, рациональное принятие решения – это часть поведения человека, поэтому его теоретические суждения в той степени, в каковой они выходят за пределы чистой логики и математики, принадлежат социологии и социальным дисциплинам. Приблизительно таким же образом классический позитивизм сделал психологию основной, базовой наукой – путѐм феноменологической эпистемологии: каждое научное предположение сообщает нам или систематизирует определенные ощущения, чувства, так что теория чувств становится фундаментальной. Однако нужно непременно заметить, что зависимость других наук от социологии должна быть сформулирована осторожно. Одно дело – утверждать, что нельзя понять поведение ученого, пока не зна75 Braithwaite R.B. Scientific Explanation. - Cambridge (Engl.), 1956. - Р. 174. 91 ешь что-то о человеческом поведении в целом. И совсем другое дело – предполагать, что, изучая только человеческое поведение, можно выяснить всѐ, что ученый пытается изучать. Первое это почти трюизм, второе – очевидный абсурд. Таким образом, социальные науки для статистики играют решающую роль. А какова роль статистики для социологии? Исторически статистика развивалась из попыток объяснить проблемы, связанные с массовым поведением. Однако в социальных дисциплинах всегда наблюдался скептицизм в отношении статистики. Критика использования статистики в общественных науках шла, как нам кажется, в двух направлениях. Прежде всего, утверждалось, что поведение человека по существу непредсказуемо, поскольку оно свободно. Такое убеждение основано на двух ошибочных предположениях: что свободный выбор – это тот, который не имеет причины, и что предсказания, прогнозы о будущем могут основываться только на знании причинноследственных связей. Метафизическая свобода, если таковая существует, разумеется, не интересует социологию, так как социология исходит из того, что зависимость людей друг от друга – атрибут социального. Другое предположение неверно, так как и задолго до появления знания об имеющихся причинах удачные предсказания существовали. Действительно, в поведении людей есть элемент случайности, спонтанности. Но социальное поведение составляют стандарты, которые даѐт культура, обычаи, традиции, привычки, социальный порядок, социальные институты и так далее. Да и спонтанность, случайность социологи, с помощью статистики, научились предсказывать. В подобных утверждениях всѐ же есть важный момент, основанный на здравом смысле – сложность, которая сталкивает социальные науки с реальной методологической проблемой, но никак не с метафизической загадкой. Использование статистики здесь практически проблем не оставляет. Статистика помогает справиться со сложностью. Другое направление сопротивления статистике заключается в следующем. Утверждается, что цель науки состоит только в открытии универсальных законов, в то время как статистическим корреляциям не хватает этой универсальности. Однако коэффициент корреляции настолько точен, то есть настолько же открыт и ощутим, как это предполагает закон. И в некотором смысле он даже более общий, чем «общие» законы природы, которые рассматриваются наукой всѐ-таки в «особых», часто лабораторных, условиях. Обнаружение важных корреляций обогащает научное знание и не только в отношении частностей. Разумеется, научное знание нельзя с уверенностью приложить к любому конкретному случаю. Но и законы, не подкрепленные статистикой, использоваться не могут. Эта большая проблема для российского обществоведения – утверждать, что в 92 общественных науках не может быть законов – означает неверие или плохую подготовку в области статистики. С нашей точки зрения, критическое отношение к использованию статистики в социологии связано с тенденцией забывать, что статистические методы – это инструменты мысли, а не замена мысли. К статистическим методам обращаются, потому что они нужны при проведении исследований, а не потому, что они существуют. 93 ГЛАВА 4. ТЕОРИИ И МОДЕЛИ В СОЦИОЛОГИИ И СОЦИАЛЬНЫХ НАУКА 4.1. Виды, структура и функции моделей в социологии В общем поле методологического пространства модель как форма представления научного знания играет роль переходного звена от сугубо теоретического представления материала к относительно свободным прикладным формам. Она, как правило, представляет собой сочетание ряда составляющих еѐ единиц, которые частично выражены в формализованном языке научных теорий, частично – это допущения и представления ценностного характера, частично – здравый смысл и популяризация. Мы поддерживает ту точку зрения76, что моделированию предшествует теоретическая интерпретация моделируемых процессов и поэтому модель не что иное, как в той или иной степени формализованное выражение интерпретации изучаемого объекта. Модель и моделирование – довольно распространенные формы в современной науке, хотя и, как нам кажется, появившиеся недавно. Но в энциклопедических словарях последнего времени можно найти утверждение, что модель является основной категорией научного познания и на идее модели по существу базируется любой метод научного исследования. Разумеется, это не совсем верно, однако свидетельствует о популярности данной формы. Модель – в переводе с французского языка – мера, образец, эталон. Это нечто, стоящее имитации, особенно если это касается массового тиражирования, производства. Следует заметить, что «модель» и «мода» слова, происходящие из одного корня. Модель и моделирование стали довольно популярными и распространѐнными формами представления научного обществоведческого знания. Это стимулировалось следующими их особенностями. Не существует жестких правил построения моделей, их форма более или менее свободна. «Искусством моделирования могут овладеть те, кто обладает оригинальным мышлением, изобретательностью и находчивостью, равно как и глубокими знаниями… Не существует магических формул для выработки переменных, параметров, отношений, описывающих поведение системы, ограничений, а также критериев эффективности модели»77. Кроме того, модели зачастую трактуются как упрощенная схема реальности. Такие редукции понятнее неспециалистам и они более наглядны. В то же время наиболее популярна для критики ха76 Ожиганов Э.Н. Моделирование и анализ политических процессов.– М.: Изд-во РУДН, 2006. 77 Шеннон Р. Имитационное моделирование систем.– М.: Мир, 1978.– С. 35. 94 рактеристика моделей – чрезмерное упрощение, в том числе упрощение исходных допущений, предпосылок. Кроме того, предполагается, что модель является научной формой, близкой к общественной практике, готовой к реализации. Поэтому модели часто определяют как научное знание, готовое к использованию в управлении, предсказании и прогнозировании. Моделирование уже стало составной частью экономического образа мышления. Экономисты рассматривают модели как упрощенные теории, позволяющие изучать взаимосвязи между различными экономическими индикаторами. Относительно свободная форма представления моделей ориентирует в попытках разобраться и классифицировать модели, бытующие в настоящее время, на основе стилей интерпретации моделей. В целом интерпретация предполагает решение следующих задач: 1) довести результаты эмпирических исследований до презентабельных суждений о состоянии объекта исследования; 2) создать теоретическую схему объекта с целью объяснить основные связи между его структурными элементами; 3) сконструировать формальную, по возможности готовую к компьютерному использованию модель объекта или процесса. Однако можно встретить различные стили познания, стили мысли, то есть решения означенных выше задач в социальных науках и исследованиях. С нашей точки зрения, их можно классифицировать по критерию формализации, приближению к математизации языка изложения. Разумеется, возможны и иные подходы. Литературный стиль. Исследовательская модель, ориентированная на раскрытие феноменологической сущности отдельной личности или социальной группы. Уделяется большое внимание последовательности поведенческих актов, событий и их значению. Понятия культуры, общественного развития, общественного процесса, социального института, личности интерпретируются, но в смысле абстрактных, общих категорий, без которых исследование может и обойтись, но перестанет быть социологией, наукой. Сюда можно отнести большинство антропологических работ, в которых автобиографический метод доминирует. Стиль становится всѐ более популярен, вследствие распространения феноменологических исследований в европейской и российской социологии. Академический стиль. Здесь абстрактные и общие социологические понятия играют большую роль, чем в предыдущем случае. Есть стремление быть точным, но точность здесь больше вербальная, чем операционная. Обычные слова начинают использоваться в особом смысле и составляют особый «технический словарь». Заметен особый «жаргон», характерный для определенной школы, особый подход или позиция к исследованию. Материалы исследований могут носить сугубо теоретический ха- 95 рактер. Они ориентированы, прежде всего, на формирование и восприятие идей, а не на данные наблюдений. Теоретическую основу составляет система универсальных принципов, применяемых к конкретным случаям, иллюстрирующим скорее обобщения, чем доказательства. Примерами стиля можно считать работы О. Конта, марксизм, работы историковсистематизаторов, например А. Тойнби, работы П.А. Сорокина, Т. Парсонса, Веблена, классиков экономической науки. Полемический стиль. Стиль ориентирован в большей степени на доказательство, чем иные стили. Здесь много предположений, выдвигаемых с целью демонстрации познавательных возможностей в изучении предмета. Важны экспериментальные и статистические данные. Уделяется внимание дедуктивным отношениям, логическим производным от ранее сделанных предположений. Достаточно отчетливо проводится различие между реальными эмпирическими утверждениями и чисто логическими, типа определений. Определения носят характер ясных суждений, ориентированных на каноны «научного метода». Это, видимо, наиболее распространенный стиль на современном этапе развития российской социологической науки. Символический стиль. Здесь доминирует математика. Предмет науки концептуализируется в математических терминах. Проблемы и их решения формулируются более или менее искусственным языком, неологизмы представлены в большом количестве. Важное место занимает измерение, так как дает содержание математическим формам. Статистические данные, в отличие от полемического стиля, служат не только как доказательство, но используются для генерирования новых гипотез, новых образцов концептуализации. Этот стиль наиболее органичен для исследований, выполняемых с помощью компьютерных программ. Стиль характерен для математизированных разделов экономики, социометрии, имитационного моделирования социальных, особенно политических, процессов. Постулирующий стиль. Похож на символический стиль, этот стиль можно рассматривать как развитие символического. Отличие заключается в иной, не математизированной логике. Здесь в центре внимания обоснованность доказательств, но не содержание предположений. Акцент делается на системе в целом, части которой связаны между собой логически. Правила отклонений от системы по возможности точно сформулированы. Базис всей системы составляют ряд предположений, постулатов, часто их называют аксиомами. В целом постулаты имеют эмпирическое содержание, и их истинность зависит от обоснованности фактов. Из постулатов получают теоремы, доказательство которых опосредованно утверждает постулаты. Такой стиль требует меньше экстенсивных, рутинных измерений и менее связан с различными количественными шкалами. Разделами 96 социологии, где такой стиль наиболее распространен, являются теории коммуникации, социология обучения, теории международных отношений. Формальный стиль. Очень близок к постулирующему стилю. Разница в том, что здесь основные термины не получают никакого объяснения, нет ссылок на какое-либо особое эмпирическое содержание. Обоснование получают не от онтологических суждений, а от соотношений, устанавливаемых между самими символами, отсюда – «формальность». Формальной системе можно дать несколько разных интерпретаций с одинаково значимым обоснованием, насколько это касается самой системы. Например, геометрию Евклида можно развивать чисто формальным путем, а можно создавать неевклидову геометрию или привязывать еѐ к специфике физических явлений. И тогда истинность постулатов будет зависеть от специфики физического факта. Преимущество формальной системы заключается в возможности применения в различных предметных областях, имеющих ту же формальную структуру. В социальных дисциплинах этот стиль теперь встречается редко, хотя некоторое время распространена была формальная школа социологии, ведущая свою историю от Георга Зиммеля. Примерами формального стиля в формировании теоретических концепций и моделей являются теории организаций, опирающиеся на математическую теорию графов, или социологические исследования, основанные на изучении абстрактных отношений, возникающих в коммуникативных сетях, структурах властных отношений, структурах рынка и так далее. Приведенные нами когнитивные стили намеренно не привязаны к каким-либо существующим классификациям научных направлений. Нам было важно показать не онтологическое, предметное различие, а различие стилевое, познавательное. Конечно, в данной классификации отсутствует оценка научных достоинств того или иного стиля. В истории социальных дисциплин можно найти примеры хорошего или не очень удачного использования различных стилей. Термин «модель» часто используют относительно произвольно и относят к любой научной теории. Эту мысль можно найти в работе Ю.М. Плотинского со ссылкой на К. Гемпеля78. Теории – это модели, чьи элементы и отношения связаны с реальностью посредством правил соответствия. Правила включают в себя три типа соответствий: 1) между способом организации социального объекта и способом, которым модель этот объект описывает; 2) между аппаратом, используемым при моделировании, и концептуальным аппаратом моделируемой теории; 78 Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов. Изд. 2-е.– М.: Логос, 2001.– С. 87. 97 3) между теорией и социальным объектом. Это признаки, характерные для формального и постулирующего стилей. Можно говорить, что любая система «А» – это модель системы «Б», если изучение «А» полезно для понимания «Б» вне зависимости от наличия прямых или опосредованных причинно-следственных отношений между «А» и «Б». В этом случае «А» должно быть в некотором смысле похоже на «Б». «А» имеет свойство r, «Б» имеет свойство q, выясняется, что «А» и «Б» как-то связаны в соответствии с особыми отношениями между r и q. Тогда для того, чтобы сделать вывод о наличии у «Б» свойства r, нужно будет выяснить, что «А» и» Б» похожи соответствующим образом, хотя на самом деле между ними мало общего. С другой стороны, известно, что никакие условия не навязываются физическим отношениям между двумя системами. Эти системы должны быть похожи друг на друга как системы, то есть эта похожесть не должна быть связана с наличием определенных элементов, из которых состоит каждая система. В противном случае нужно будет выяснять, как эти элементы влияют друг на друга. Иными словами, когда одна система является моделью другой, они напоминают друг друга по форме, а не по содержанию. Модели являются изоморфами друг друга. Обе системы имеют одинаковую структуру, в том смысле, что при существовании устойчивых отношений между двумя элементами одной системы соответствующие отношения сохраняются между соответствующими элементами другой системы. Для систем не обязательно находиться в каких-либо причинноследственных отношениях, надо только, чтобы отношения соответствовали означенному выше требованию, это и является основанием думать о системах как о соответствующих. Образцы, стандарты внутренних отношений одной системы, очевидно, совершенно не зависят от наличия таковых в другой системе. Если фиксируется изоморфизм систем, они должны в значительной степени напоминать друг друга только по своим структурным качествам, дополнительные сходные черты, если они есть, к делу отношения не имеют. Структурные свойства системы – это те, которые будут разделяться другой системой, изоморфной по отношению к данной. Такие свойства можно назвать «логическими свойствами» системы, отличая их от описательных. Это действительно очень абстрактные свойства, так как они касаются только тех характеристик отношений, которые полностью независимы от материальности. Но структурные свойства нельзя назвать логическими, противопоставляя их эмпирическим. Любая система имеет реальную структуру как факт, если только система не была определена со ссылкой на абстрактные свойства. Например, кардинальные различия между общественными классами можно рассматривать как структурные отношения различий, дифференциации, а количество единиц, включаемых в 98 класс, – вопрос эмпирический. Таким же эмпирическим является вопрос о том, можно ли представить наследование каких-то свойств в данном обществе через структуру математической прогрессии как последовательность, например, положительных целых чисел. Отсюда понятно, почему термин «модель» используется иногда как синоним теории, особенно если изложение ведется в постулированном стиле. Модель понимается как структура символов, особым образом интерпретируемых, а объект, уточняемый интерпретацией, – это как раз то, по отношению к чему система является моделью. Предполагается, что отношения между символами демонстрируют соответствующие отношения между элементами изучаемого объекта. Теория более или менее абстрактна, то есть она пренебрегает некоторыми переменными, а то, что она включает, является во многом идеальными сущностями, которые имеются только в контексте самой теории. Предполагается, что система таких сущностей будет изоморфной в определенных смыслах по отношению к реальной системе, являющейся объектом изучения для теории. Исходя из таких соображений, модель должна иметь одинаковую протяженность, быть соизмеримой с теорией. В этом случае модель можно определить как теорию в постулированной форме. Но, строго говоря, не все теории фактически являются моделями: мы узнаѐм в общем виде что-то об изучаемом объекте из теории, не исследуя при этом свойства самой теории. Теория утверждает, что объект имеет определенную структуру, но теория не обязательно демонстрирует структуру в себе самой. Конечно, все теории предлагают абстракции в смысле отношения как к иррелевантным к некоторым свойствам их объектов. Но не все теории столь абстрактны в плане отношения как к релевантным только к структурным свойствам. Например, теория эволюции совсем не похожа на модель, которую создаѐт генетик для того, чтобы математически изучить степень диффузии в гипотетическом население характеристикой определенной степени выживаемости. Нам кажется неверным ставить знак равенства между теорией и моделью. Такой взгляд основан на старомодных представлениях, в соответствии с которыми, во-первых, истинное предположение о социальном факте должно иметь такую же структуру, как и сам факт. А во-вторых, теория должна предполагать детальные и всеобъемлющие картины социальной реальности. Всѐ же построение моделей, моделирование - это одна из научных стратегий, еѐ не следует идентифицировать с процессом научного исследования в целом. Более правильно рассматривать как модели только те теории, которые однозначно привлекают внимание к определенным сходствам между теоретическими сущностями и реальными объектами, изучаемыми наукой. В этом случае модели можно определить как «научные метафоры». 99 Метафора, как афоризм или пауза М. Жванецкого, концентрирует самое важное сходство. В модели, как в метафоре, концентрируется ситуация и она подается через аналогию. Исследователь ищет сходства, ранее ускользавшие от нашего внимания, и систематизирует их. Электричество демонстрируется как поток, «ток», оказывающий давление, ток имеет силу, напряжение и так далее. Аналогии, которые приводят к формулировке теорий, затем не могут быть просто отброшены и забыты. Они становятся «существенной частью теорий, без которых теории были бы совершенно обесценены и потеряли бы право называться теориями»79. И подчѐркивая эту черту, о теориях говорят как о моделях. Вызывает сомнение, весь ли язык метафоричен, хотя без сомнения метафоры расширяют, обогащают язык путем подчѐркивания реальных или воображаемых схожестей. То же можно сказать о теориях: все ли теории построены на аналогиях, поскольку они обращают внимание на сходства? Любая теория группирует явления, которые вне еѐ рассматриваются как явления разные. Суждения классифицируют и таким образом утверждают сходство по отношению к какому-то классу явлений. Но содержание теорий не может состоять только в утверждении сходства и доказательстве, что это сходство почему-то важно. Доказательство значительности сходства может быть представлено и иным способом, аналогия – это только один из них. Движение Луны по орбите похоже на падение яблока. Сходство, по Ньютону, содержится в том факте, что и Луна и яблоко представляют собой массы, которые притягиваются к Земле в соответствии с законом гравитации. Но здесь важное сходство заканчивается и трудно провести другие аналогии. Герберт Спенсер проводил аналогию между обществом и организмом, усматривая между ними функциональное сходство. Любую теорию нельзя определять просто как аналогию только потому, что аналогия используется. Свойством социальной реальности является то, что не может быть двух вещей, полностью похожих друг на друга, и каждая аналогия в социальных науках может быть разведена очень существенно. Но, с другой стороны, и это тоже свойство социальной реальности, две некие вещи не могут быть настолько непохожи, что возможность аналогии исключается. Между социальными объектами всегда можно нащупать аналогию, если мы захотим это сделать. Вопрос, который должен задавать себе исследователь каждый раз: есть ли что-то, что можно ещѐ узнать из аналогии, в случае, когда она уже приведена? Можно утверждать, что модель в социальных науках – это воплощение структурной аналогии. Это воплощение материализуется в упорядоченном наборе символов, то есть в концептуальной структуре, которую символы уточняют, или в некоей физической системе. Такие модели мож79 Feigl H., Brodbeck M. (eds.) Readings in the Philosophy of Science.- N.Y., 1953.- Р. 297. 100 но называть аналогами, используя понятие «аналог» как общий термин для концептуальных и физических изоморф. Далее напрашивается их деление на семантические и физические модели. Образцы таких моделей довольно просто устанавливаются на основе хорошо различимых соответствий, распространение компьютерных программ облегчает такую процедуру, а затем свойства образца изучаются, чтобы можно было узнать что-то о системе, которой образец соответствует. В социально-политических науках аналоги распространяются под такими обозначениями, как симуляции, имитации, моделирование, операционные игры и прочее. Наиболее строгая трактовка смысла понятия «модель» присутствует в исследованиях, связанных с формальным стилем. При наличии формализованной системы модель представлена любой интерпретацией системы, которая демонстрирует истинность еѐ постулатов. Это нелингвистическая сущность, в рамках которой удовлетворяются основные положения теории. Это фундаментальный, базовый смысл, при помощи которого можно от теории переходить к прикладным аспектам. В развитии формальных дисциплин, к которым стремятся, но не могут приблизиться, социологические модели долгое время были важны как средство, демонстрирующее последовательность изучаемой системы, на основании другой, назначение которой – служить интерпретацией, объяснением. Противоречивая система не может иметь какой-либо нелингвистической интерпретации. Если можно составить «словарь» для второй, объясняющей лингвистической системы, первая, объясняемая система будет противоречива, только если и вторая такова же. Кстати, именно таким путѐм была формально представлена и доказана неевклидова геометрия. В эконометрии такие структуры носят название «структур». Но, с нашей точки зрения, их можно называть интерпретирующими моделями, это делает их происхождение более понятным. Интерпретирующая система является моделью, особенно когда для интерпретации выстраивается ещѐ одна лингвистическая система. Здесь уже можно говорить о формализованных моделях. Интерпретативная модель, таким образом, является моделью для теории, в то время как формализованная модель – это модель теории. И ещѐ следует отметить, что интерпретативная модель предполагает ясно обозначенную формальную теорию; семантическая модель представляет или составляет теорию. Семантическая модель должна вытекать и соответствовать предмету науки, системе явлений, изучаемых данной наукой, в то время как интерпретативная модель соответствует набору постулатов или системе уравнений, которые с предметным рядом науки могут быть и не связаны. Таким образом, мы выделяем пять различных смыслов использования термина «модель», актуальных в социологии. 1. Прежде всего, это любая теория, сформулированная более строго, чем это характерно для литературного, академического или полемическо- 101 го познавательных стилей. Теория, которая представлена с некоторой степенью математической точности и логической строгости. 2. Семантическая модель, репрезентирующая концептуальную аналогию, соотнесенную с предметным рядом социологии. 3. Физическая модель, нелингвистическая система, аналогичная другой, изучаемой социальной модели. 4. Формальная модель – модель теории, которая представляет теорию как структуру неинтерпретируемых символов. 5. Интерпретативная модель, обеспечивающая объяснение для формальной теории. Нам кажется, что в ситуации разрастания моды в российской социальной науке на модели и моделирование социальных, экономических, административных, политических и иных процессов и явлений такая классификация моделей может быть полезна. Неупорядоченность представлений о роли модели в современной российской социологии приписывает ей функции, которые выполняются любой теорией, каким бы ни был познавательный стиль этой теории. Модели представляются как значимые дискурсы, контексты, в которых частные факты, открытия могут размещаться как важные детали. То, что модели это делают, и важно и истинно, но это не является отличительной чертой модели. Ведь каждая теория частично является исследовательской директивой. Именно теория направляет сбор эмпирических данных, их последующий анализ. Она показывает заранее, где эти данные должны быть, как их преобразовать и что получится в результате. Неправильно подчѐркивать, что слово «данные» в социологии термин, который носит незавершенный смысл. Существуют эмпирические данные для обоснования той или иной гипотезы. Без теории, как бы свободно она ни была сформулирована, есть только набор наблюдений, которые не имеют значения ни сами по себе, ни по отношению к какому-либо социальному факту, в связи с которым они были произвольно или случайно вырваны. Понятно, что чем хуже определена, прописана теория, тем более неясно и неопределенно организующее влияние, которое она оказывает на данные. В этом случае проявляет себя достоинство моделей: они не позволяют исследователю задержаться на мысли, что он следует «идее», в то время как он движется от одного наблюдения к другому наблюдению, между собой мало связанным. Часто можно заметить, что гипотезы, с которыми работают, представляют собой только дрожащие контуры, не вполне проявляющиеся на фоне социальной реальности. Модели в любом случае осознанно более точны, конкретны. Конечно, в исследовании важен подсознательный интуитивный поиск. Идея, вначале исследования неясная, движется через модель к теории. Но модель появляется раньше. 102 Иные функции более характерны для полемического и символического исследовательских стилей. Модель позволяет ученому сделать свою мысль более понятной, ясной для других. Надо помнить, что наука является коллективным действием и каждый ученый сильно зависит от своих коллег в плане критики и подтверждений своих исследований. Более того, наука – это накапливание знания: каждый ученый выстраивает свою конструкцию на том, что уже создали другие и, в свою очередь, делает некий вклад. Научное движение требует, чтобы учѐные контактировали друг с другом с наименьшей степенью недопонимания. Коммуникации научных идей – это важнейший вопрос не только социологии науки, но и присущей ей логики. Литературный и академический стили исследований редки, если вообще соответствуют требованиям коммуникации такого типа. Литературный стиль требует от читателя способности к образной интерпретации. Такая позиция читателя требует, чтобы исследование было ярким, запоминающимся, однако данными литературный стиль беден. Поэтому такие исследования стимулируют научное общение, но сами по себе не научны. Что касается академического стиля, то жесткие систематизированные значения усложняют выделение любого частного предположения от матрицы всего исследования. С подобной сложностью сталкиваются исследователи, которые пытаются изучать современное российское общество с позиций бесклассовой марксистской доктрины. Что касается символического стиля, то матрица значений здесь менее жесткая. Полемический и особенно символический стили наполнены различными определениями и эмпирическими предположениями. Здесь среди эвристических лозунгов можно потерять суть знания, нить исследования. В подобных исследованиях присутствует неопределенность, характерная для литературного и академического стилей, когда суждение можно интерпретировать по-разному, чтобы получить различные степени приоритетов. Вначале суждение принимается как тавтология, ориентированная на выяснение истины, хотя стать истиной ему не даѐт бедное эмпирическое содержание, а затем это же суждение принимается как эмпирическое утверждение для придания ему значительности, хотя на самом деле оно может быть и ложным. Примером такого типа могут служить доктрины мотиваций поведения людей, положенные в основу некоторых классических политических теорий (например, Томаса Гоббса). Именно этого недостатка позволяют избежать модели. Кроме того, точные определения могут разъяснить, упростить и систематизировать отношения между концепциями. Постулирующий стиль даѐт возможность исследовать сложные явления, не прибегая к искусственным упрощениям. Могут быть предложены отдельные постулаты для каждой из переменных, характеризующих 103 изучаемую ситуацию, и довольно определенно сформулированы любые теории, объясняющие их взаимосвязь. Изучение ситуации в таком случае становится вопросом дедукции или даже простого подсчета. Таким путѐм проводят исследования, например, в некоторых областях экономики. Создание постулированных систем обнаруживает пробелы в общем массиве знания. Это позволяет идентифицировать нужные предположения, чтобы делать нужные выводы: ведь пробелы в знании проявляют себя пробелами в доказательствах. Это один из приѐмов, с помощью которых тщательно сформулированная теория направляет, регулирует поиск данных. Например, когда наступило время более строгих и точных выводов в экономических науках, экономисты стали больше интересоваться данными, характеризующими мотивацию экономической деятельности, такими как отношение к риску, удовлетворѐнность в будущем, польза, и другими данными, не отражаемыми в денежном выражении. Расширение концепции измерения путѐм включением процедур шкалирования, которые нельзя назвать полностью количественными, также связано с использованием постулирующего стиля. Здесь применяются математические методы, хотя действий над цифрами и не производится. Следствиями такого использования процедуры измерения являются последовательность, точность, постоянство, это ведѐт в конечном итоге к концепциям рациональности (типа теории рационального принятия решения). Развитие теории игр в социальных науках, большая часть теорий полезности в настоящее время, во всяком случае в российской науке, развиваются в рамках постулирующего познавательного стиля. Большое преимущество постулирующиго стиля – ориентация на дедуктивные методы. Это позволяет перерабатывать информацию так, чтобы выжать из неѐ максимум содержания, которое иначе было бы недоступно. Система постулатов в отношении социальной действительности тем ценнее, чем богаче она неожиданными и разнообразными последствиями. Это показывает, что нам известно больше о социальном мире, чем мы об этом думаем. Разумеется, сделанные выводы нельзя считать полноценным научным знанием до тех пор, пока нет убедительных доказательств, что постулаты, из которых сделаны выводы, сами истинны. Обоснованность доказательств свидетельствует только о том, что имеется теорема системы, но саму систему ещѐ надо оценить. Как раз здесь, в процессе подтверждения гипотез, постулирование незаменимо. Постулирующий метод сокращает и упрощает процесс так, что подтверждение постулатов представляет собой одновременно подтверждение всех теорий, которые из них вытекают. И наоборот, если оказывается, что какие-то теории неверны, постулат в целом фальсифицируется, так как теория касается системы постулатов, а не каждого постулата в отдельности. Таким образом, может быть использо- 104 вано преимущество отдаленных последствий, что является своего рода тестом для идеи. Литературный и академический стили неопределенны и двусмысленны, и трудно с уверенностью сказать, каковы логические последствия теории. Постулирующий стиль позволяет установить, какие теории сомнительны, когда тот или иной постулат ставится под сомнение. А строгость выводов даѐт возможность выявить скрытые предположения, которые для теории важны, но сформулированы неточно. И наконец, постулирующий стиль даѐт сжатое, экономичное представление об открытой теории, о еѐ последствиях. Постулаты логически содержат в себе всю информацию, воплощенную в теории или теориях, которые за нею следуют. Предположения теории присутствуют в постулатах таким образом, что неопределенное множество фактов передаѐтся единственным законом, управляющим ими. Разумеется, важно, чтобы содержание только логически присутствовало в постулатах. То, что содержится в теории, уже не является вопросом личностной оценки. Преимущества моделей, на которые мы ранее обратили внимание, относятся к моделям, понимаемым в самом широком смысле слова. Для более строгой трактовки нужно обратить внимание на некоторое сходство структур модели и того, что она моделирует. Здесь важно знать, какие исследовательские действия нужно выполнить, создавая изоморфные системы. Самый древний и наиболее широко используемый тип изоморфы – это физическая модель. В форме кукол, идолов, статуй, вырезанных изображений различного вида физическая модель так же универсальна, как магия и ранние формы религии, ведѐт своѐ начало от палеолитических ритуалов и продолжается до актуальных демонстраций мусульманами своей ненависти к Западу в виде сжигания флагов и чучел с последующими плясками на их остатках. Можно легко наблюдать, как выполняется физическими моделями основная когнитивная функция в любой отрасли технологии: от шитья одежды до архитектуры, судового, авиационного, космического машиностроения. Модель здесь является аналогом, поэтому должна подчиняться тем же законам, что и оригинал, но как физическая система она может отличаться от оригинала, например, по масштабам, что даѐт модели значительные преимущества. Будучи более доступной и управляемой, модель очень удобна в процессе обучения: хороший пример – планетарий, где можно моделировать солнечную систему или галактику в целом. Поскольку такие модели дешевле, безопаснее и легко воспроизводятся, их использование позволяет проводить эксперименты, которые иначе были бы невозможны. Варьируя конструкцию и производя с ней действия, можно наблюдать последствия альтернативных предположений и таким образом вычислять, оценивать результат или теорию. Потенциальный вклад физических моделей в социальные дисциплины только сейчас начи- 105 нают серьѐзно изучать. Компьютерные имитации, моделирование социальных действий или поведение личности, или (что уже широко используется) физические системы, моделирующие экономику или еѐ часть,– такие модели служат аналогами для компьютерного решения экономических проблем. Ролевые или операционные игры можно трактовать как использование физических моделей, компонентами которых являются действия и события, а также изучаемые объекты. Семантическая модель – это символическая или концептуальная аналогия. Эти модели представляют собой как можно более точно определенную структуру, позволяющую использовать статистику или иные математические инструменты. В целом использование этих инструментов возможно, если удовлетворены определенные требования. Прежде всего нужно решить, какие именно условия должны удовлетворяться в модели. Следует заметить, что термины «модель» и «структура» часто используются в статистике, более чем где-либо ещѐ за пределами чисто формальных дисциплин вроде логики и математики. Конструкция семантической модели позволяет использовать редуцированные, упрощенные предположения, задача которых – сделать просчитываемыми уравнения, описывающие модель, сохраняющую структурное сходство с первоначальной ситуацией. Такие редукции можно встретить, например, в формулировках на экономических или политических переговорах, при организации игровых симуляций. Одно из преимуществ семантических моделей заключается в том, что они позволяют систематически, последовательно исследовать неудачи. Это важно, так как прогресс в науке в равной степени зависит как от неудач, так и от успехов. Если бы дело обстояло иначе, то прогресс здесь был бы гораздо более медленным, так как ошибочные суждения в общественных науках всѐ-таки встречаются чаще, чем истинные. В целом научные исследования более эффективны, когда извлекают пользу и из неудач, и из успехов. Видимо, можно отметить, что теперь модели часто используются не в расчѐте на сиюминутный успех, а с целью успешно идентифицировать, выявить причины неудачи и с этой стороны постепенно подойти к разработке приемлемой теории. Можно сказать, что хорошая модель подобна одному из членов семьи, где все входящие единицы похожи друг на друга, так как основаны на многих общих упрощающих предположениях, вспомогательных гипотезах и отличаются друг от друга тем, что исключают или добавляют одну или несколько гипотез, предположений. Часто ценность модели заключается в еѐ «фамильных» отношениях. Даже если она не может предоставить исследованию нечто необходимое, она может предоставить полезного родственника. Формальные модели, напротив, сами вносят вклад в придание концепции гибкости, даже без семейных вариантов. Конструируя модель 106 как формальную, намеренно опускают некоторые переменные, по отношению к которым есть основания считать их не столь важными, но также освобождают теорию от неуместных суждений, неизбежно присутствующих в любом конкретном воплощении структуры. Это большое преимущество, которое вытекает из дедуктивного метода. Именно дедуктивный метод позволяет не смешивать в исследовании постоянно навязываемые опытом внешние картины явления с внутренним его видением, которое выбирается исследователем произвольно и в этом случае развивается яснее и без излишних противоречий. Ясность исследования в социальных дисциплинах очень страдает от слишком раннего смешивания с предшествующим социальным опытом и лучше всего сохраняется с помощью дедуктивного способа представления. Формальная модель в конечном итоге может дать возможность изучать именно то, что относится к делу: можно предположить, что объекты социальной жизни близки к объективности, истинности, если они представлены в исследовании некой абстрактной формой. Абстрактность формальной модели имеет дополнительное значительное преимущество в чрезвычайной обобщенности. Разнообразие вопросов к изучаемому социальному объекту может быть сконструировано таким образом, чтобы демонстрировать идентичную форму. Интерпретативная или объяснительная модель, поскольку она состоит из конкретного объекта абстрактной формы, должна предполагать, «в какой момент должны быть представлены правила для установления соответствия между теоретическими и экспериментальными понятиями»80. Но самое большое достоинство таких моделей для практики социальных исследований состоит в том, что они позволяют использовать знания, полученные в рамках одного предметного ряда науки, чтобы перейти к гипотезе, касающейся другого предметного ряда, структурно похожего на первый. Новая предметная область может представлять собой интерпретативную модель для старой теории. Хорошей иллюстрацией здесь может служить развитие в начальный период (60–70-е годы ХХ века) теории нейронных сетей и искусственного интеллекта на основе структурного сходства между нервной системой и компьютерной сетью. То есть можно сказать, что интерпретативные модели специфическим образом применимы к междисциплинарным исследованиям, подобно тому, как кибернетическая (позднее когнитологическая) модель мысли в свою очередь в смысле обратной связи и переработки информации приводит к общей трактовке навыков, знаний и интересов как психологов, так и инженеровкомпьютерщиков. В социологии, социальной психологии, политических и экономических науках существует много областей, где две совершенно разные концепции могут быть идентифицированы или сокращены до ва80 Nagel E. The Structure of Science. - N.Y., 1961. - P. 113. 107 риантов единичного, лежащего в основе явления, так же как оптика и электромагнетизм были, в конечном счете, идентифицированы при помощи структурной общности, сформулированной в уравнениях Максвелла. Интерпретативная модель ещѐ и сигнализирует о том, что более общая теория может быть приспособлена к более узко очерченной сфере путем демонстрации возможностей истолкования одной модели для объяснения другой. 4.2. Недостатки модели как формы представления научного знания и критика моделирования Модель как форма представления теоретического материала очень удобна. Всеобщая компьютеризация также стимулирует развитие и распространение моделей и моделирования. Мы уже отмечали, что в моделях можно удачно соединять теоретические положения и практические рекомендации. Но как и любой из элементов научной схемы, будучи вырванным из общего потока исследования, этот элемент не лишен изъянов. Нами уже отмечалось такое психологически понятное состояние ума ученого, как «магия чисел». Представляется, что в некоторой степени привлекательность моделей, большие ожидания, которые на них возлагают, лежат в бессознательной вере в «магию символов». Исторически традиция символизма стара и далеко не чужда социальным исследованиям, хотя основатели социологии и указывали на необходимость избавиться от «предпонятий». В развитии символической логики, безусловно, большую роль сыграл интерес крупнейших философов от Лейбница до Рассела и Витгенштейна к «идеальному языку». Свою лепту в признание первостепенной важности математических символов в человеческом познании вносят популярные в смутное время в России оккультные доктрины, пифагореизм, Каббала, астрология. В нынешнее время символы везде в центре внимания, их начинают рассматривать как силы добра и зла. Расширение виртуального, компьютерного интернет-пространства предполагает необходимость производить и демонстрировать правильные символы для всего, начиная от успехов в учѐбе и заканчивая национальной безопасностью. Символический стиль станет, вероятно, неотъемлемой чертой нового века. Полагаю, что в современной российской социальной науке символический стиль во многом всѐ ещѐ остаѐтся просто способом выражения, за которым совсем не обязательно следует мысль. В манере говорить, что очевидно, нет ничего, кроме манеры говорить. Изощренные системы обозначений часто только кодируют очевидное и общеизвестное, создавая впечатление, будто символы могут быть более экономичны или понятны. Посредством использования символов суждения получают форму науко- 108 образного утверждения, но не всегда это отражается в содержании, сути суждения. Р. Брайтуайт по этому поводу заметил: «Не должно быть никакого исчисления без вычисления, подсчета… Сущность математики не в символизме, а в математическом методе дедукции»81. В лучшем случае такое использование символического стиля может иметь некоторую методическую или обучающую ценность. Модели этого вида можно сравнить с показательными демонстративными экспериментами: из них можно узнать только то, что известно и без них. Хотелось бы обратить внимание и ещѐ на одну опасность. Если преувеличение значения символов – наивно, то преувеличение значения формы более изощренно. Смысл его заключается во взгляде на модель с точки зрения рационалистической метафизики, определяющей степень истинности посредством ссылки на логическую систему и порядок счета. Здесь, видимо, можно проследить влияние современной философии. Даже логический позитивизм, несмотря на его очевидный эпистимологический эмпиризм, подвержен влиянию скрытой тенденции рационализации. В частности, философия науки озабочена тем, что должно быть истинно «в принципе». В то время как ход реального социологического исследования всегда зависит от того, что истинно в действительности в настоящее время, научное исследование развивается не на основе того, что логически возможно, а того, что исследованию доступно в конкретной проблемной ситуации. Можно согласиться с математиками, что любое предположение можно выразить в математической форме, если, как отмечал Платон, в данной области существует возможность оцифровки. Но это выражение совсем не обязательно приемлемо для области математической теории. Модель всегда возможна, но она не всегда полезна в конкретном социальном исследовании. Польза от модели может быть ограничена нашими не всегда достаточными знаниями математики и логики, что характерно для современных обществоведов, но ещѐ чаще – неадекватностью знания предмета науки. Сформированная модель ограничивает, навязывает ограничение проблематики. Нельзя сказать, что выстраивание модели вводит исследователя в заблуждение и создаѐт иллюзорное представление о приращении благодаря модели нового знания. Быстрее наоборот, упорядоченное наблюдение за моделью позволяет выяснить, какие из выдвинутых предположений действительно верны. Опасность заключается в том, что модель ограничивает видение неисследованных ранее сторон объекта. Чаще всего социальный исследователь пытается подправить модель, вместо того, чтобы корректировать общее представление о предмете. Во многих случаях действия социологов остаются на уровне народных мудростей и здравого 81 Braithwaite R.B. Scientific Explanation. - Cambridge (Engl.), 1956. 109 смысла (то, что Чарльз Мерриам назвал «политическим благоразумием). Но введение здравого смысла в модель совсем не обязательно автоматически придаст такому знанию научный статус. Зрелость научной идеи – это качество, которое, как правило, появляется медленно, и искусственно ускорить его нельзя. Ход, развитие исследования может сориентировать, изменить представления таким образом, что это окажется неожиданной постановкой проблемы для ранних этапов исследования. Завершение поиска новых параметров преждевременно, если нельзя с достаточной долей уверенности судить о том, является ли одно или другое направление более многообещающим. Выстраивание каркаса модели может «зацементировать» наши идеи на той стадии, когда их лучше освободить для генерации новых идей. Характерно, что рационализм больше внимания обращает на логическую форму, нежели на эмпирическое содержание. И в этом случае сама модель становится объектом интереса, и таким образом, средство исследования узурпирует значение результата исследования, которому служит. Опасность заключена в тенденции «втянуться» в создание модели ради неѐ самой. Эта тенденция столь же реальна в социологической практике, как опросы – ради опросов, эксперименты – ради экспериментов и так далее. В случае если социолог видит, что представленная модель не помогает разобраться в эмпирическом материале, возможно, ответственность за это несѐт такая особенность модели, как упрощение. Точнее, излишнее упрощение. Это самый распространѐнный упрѐк, который предъявляют моделированию в социологии. Но следует учитывать, что наука в целом склонна к упрощению. Еѐ цель – не воспроизвести социальную реальность, а только сформулировать то, что существенно, наиболее важно для понимания, предсказания и контроля за состоянием текущих социальных процессов. То, что модель, является схематическим отображением изучаемого социального явления или процесса, в равной степени является и еѐ достоинством и еѐ недостатком. В любом случае упрощение при моделировании неизбежно. Здесь очень многое зависит от оснований, исходных посылок, на базе которых проводилось моделирование и которые привели к неким совершѐнным упрощениям. Одно дело – игнорировать в социологических исследованиях какие-то черты сложной социальной действительности на основании предположения, гипотезы о том, что то, чем пренебрегают несущественно. Например, в социально-экономических исследованиях потребления, по сути маркетинговых исследованиях, вполне можно игнорировать классовую принадлежность респондентов. И совсем другое дело – следовать принципу «поиска пьяного», то есть видеть то, что знаем и хотим знать, и там, где нам «светлее всего». Соответственно, упрощать определенным образом сложности социального мира, создавая 110 элементарную модель, с которой действительно будет просто работать. Таковой являлась модель социальной структуры советского общества согласно официальной марксистско-ленинской идеологии: формула «два плюс один», т.е. два класса и одна прослойка. Закон У. Томаса (ситуации, определяемые как реальные, реальны в своих последствиях)82 не может не натолкнуть на мысль, что детские игры «давайте представим себе...» или более взрослые «если бы я был...» не являются просто развлечением. Под более внушительными именами, освященными идеологией, религией или философской идеей, они могут стать гигантским социальным экспериментом и приобрести статус серьѐзного научного предприятия, при условии, что удовольствия от созерцания фантастического мира не мотивируют уход от реальности. Настораживает то, что данный недостаток моделирования – излишнее упрощение, является в то же время достоинством. Некоторые известные модели, обобщающие сложные теоретические суждения, популярны вследствие именно своей простоты. Проблема, возникающая перед исследователем здесь, чаще всего связана не с излишней простотой, глубиной упрощения, а с неверно избранным направлением упрощения. Наибольшие риски в этой связи несѐт использование статистики. Например, вытягивание разноцветных шаров из ящика, или карт из колоды – это колоссальное упрощение реальных социальных механизмов, работающих в экономике, политике или при использовании выборочных методологий в социологических исследованиях. Такие упрощения могут быть очень полезны при демонстрации, но, с другой стороны, модель может быть неподходящей даже для игр в карты. Возможно, излишнее упрощение оборачивается своей иной стороной – недостаточным усложнением, означающим, что в процедурах было пропущено, незамечено нечто важное. Самое важное в таких случаях связано с тем, что оказалось неучтенными параметры, являющиеся на самом деле важными для целей именно этой модели. В сложной социальной реальности всегда есть что-то ещѐ, что можно сказать о любой ситуации, чтобы получить об объекте изучения больше знаний. Дело в том, что социологи всегда излишне упрощают сложную социальную материю, и то, что мы находим у них, строго говоря, неверно, даже если так оно и есть на самом деле. Математическое решение любой социальной проблемы, когда его пытаются переформулировать словами, терминами модели можно отрицать как даже приблизительное решение соответствующей проблемы в реальности. Как известно, математическая модель блефа в играх с неполной информацией была разработана в результате анализа и критики модели, предполагающей действия Цитата по Мертон, Р. Социальная теория и социальная структура/Роберт Мертон. - М.: АСТ: АСТ МОСКВА: Хранители, 2006, с.605. 82 111 трѐх игроков с двумя картами. А, в конечном итоге, отразилась на трактовке разнообразия политических и экономических стратегий. Но вот попытка создать модель действий для покера или политической управленческой деятельности, где бы анализировались действия семи игроков с пятидесяти двумя картами, и которая бы предполагала, что игроки имеют полную информацию, была бы либо очень громоздка, либо опасно упрощена. Конечно, в такой «прозрачной, транспарентной» модели вообще нельзя было бы говорить о блефе. Подобную проблематичность можно заметить и у физических моделей. Например, когда меняется масштабирование, размеры моделей. Изменяя размер, но, не изменяя структуру модели, получают и иные серьѐзные отличия. Двигаясь от модели в уменьшенном масштабе к реальному физическому феномену, десятикратно увеличивают линейные размеры, увеличивают, соответственно, площади в сотни раз, а объем в тысячи. Полномасштабный двигатель может потребовать десятикратно больше мощности, нежели тот, который работает в модели. Даже простой геометрический масштаб не столь прост, как выглядит на первый взгляд. В неэвклидовой геометрии вообще нет простых чисел, и два треугольника не могут иметь одинаковые пропорции, и отличаются по площади. Предположить вероятность идентичности треугольников равноценно предположению, что геометрия всѐ-таки Эвклидова. Часто грубый, даже примитивный, но реалистический набор гипотез может служить в определенных случаях целям исследования лучше, чем изощренная, но слишком упрощенная модель. Это может случиться в социальных исследованиях тогда, когда неизвестно, какими факторами можно пренебречь. Или в случаях, когда неясно как с помощью математики, статистики приложить к модели факторы, имеющие значение в контексте исследования. По этому поводу Дж.С.Милль замечает: « Это пофилософски неверно (следует отметить и ненаучно) выстраивать целую науку из некоторых факторов, связанных с неким явлением, а иные, оставлять рутине практики или здравому смыслу. Мы либо не должны претендовать на научность, либо следует одинаково внимательно изучать все сколько-нибудь заметные факторы (насколько это возможно) и стараться включить их в поле науки; иначе мы обязательно будем уделять непропорционально большое, гипертрофированное внимание тем, кого наша теория принимает во внимание, в то же время неправильно оценивать остальных».83 Разумеется, эти соображения относятся не только к конструированию моделей. Модель, в которой учитываются все существенные для данной стадии исследования факторы, по мере развития исследования уточняются 83 Mill, J. S. A System of Logic, London, 1936, p.583. 112 и улучшаются. Другие модели, в которых хотя и не пренебрегают чем-то важным, тем не менее, сформулированы «с запасом» и имеют научную ценность. В любом случае, модель может быть полезна, даже если в ней нечто упущено при условии, что известно хотя бы направление, в котором следует корректировать результаты. Модель в социологических науках может быть использована даже в том случае, если она даѐт только наивысшие или минимальные границы, приемлемые для оценки и осмысления социального факта (например, модели семьи – нуклеарная или патриархальная – будучи различными, по количественному составу, они рассматриваются как «модели семьи»). Не все упрощения, предпринимаемые социологами, являются излишними упрощениями, но опасность этого всегда присутствует. Ещѐ одна опасность, подстерегающая социолога при использовании модели и моделировании – чрезмерное внимание к точности, строгость в выстраивании модели. В связи с этим можно вспомнить некую рекомендацию, приписываемую Аристотелю, о том, что образованный человек не требует большей точности, чем позволяют это дисциплины, с которыми он имеет дело. Эта рекомендация появляется в контексте споров об этике, и я полагаю, Аристотель не настаивал на мысли, что сама научная дисциплина устанавливает реальные ограничения на точность, на приближение к истине. И все же мне ближе позиция И.Канта, вытекающая из аксиомы «наглядного представления» и «антиципации восприятия».84 Каждый изучаемый наукой объект имеет больший временной и пространственный масштаб, чем нам то подсказывает опыт. Не существует такого предмета в науке, который бы сам себя ограничивал. Но вот состояние нашего знания, методы наблюдения и доступные нам способы измерения в любой данный момент не только могут, но обязательно навяжут такие ограничения. И это касается в равной мере естественных наук и социологии, объект которой в ещѐ большей степени не приемлет жестких границ. В социологии можно заметить стремление к ошибочной точности моделей: требуют измерений, которые в социальных науках нельзя получить, или, если даже они получены, не понятно как их использовать. С моей точки зрения, неинформативны какие бы то ни было вычисления, ориентированные на построение моделей социальных норм как части социального института, или мнений о мотивациях социального действия. Конечно, сами модели, сама процедура моделирования может освободить социолога от слишком большого доверия к чисто количественным измерениям, и могут подталкивать к использованию разнообразных шкал. Однако не может игнорироваться и вопрос о точности выводов, в котором И.Кант. Критика чистого разума. Перев.Н.О. Лосского, - СПб: ИКА «Таймаут», 1993, с.138-145. 84 113 и при моделировании не легко пойти на компромисс, и который может влиять на социолога даже сильнее, чем чрезмерное требование к точности измерения. Думается, что эта особенность является отличительной чертой формальных, «постулированных моделей». Такие модели, несмотря на всю их тягу к точности, не богаты выводами: соотношение количества действительно важных закономерностей и количество постулатов и определений очень невелико. Но и модели богатые на выводы нельзя воспринимать как показатель соответствующего «эвристического богатства» богатство значений для дальнейших наблюдений, экспериментов или последующей концептуализации. Известно, что классики социологии, которые внесли значительный вклад в изучение общества и человека, несмотря на то, что их идеи воспринимаются по-разному, в любом случае признаются людьми с богатыми идеями, несмотря на то, что их работы не были выдающимися в смысле точности выводов. Я не утверждаю, что есть некое противопоставление богатства идей точности, но было бы одинаково неверно принимать как должное обязательность корреляции между ними. И если приходится делать выбор, то и с точки зрения приоритета эмпиризма богатство идей важнее всего. Есть и ещѐ одна крайность, опасность в использовании моделей в социологии. Это ошибочное понимание того, что модель – это определенный способ видения реальности, ведь не все характеристики, черты модели существуют в реальности, модель – это аналитика. Исторически, вероятно, самый значительный пример такой ошибки из истории естественных наук. Долгое время неверно понималось соотношение между Эвклидовой геометрией и физическим пространством. Требования и допущения, относящиеся к геометрии, еѐ теоремам и постулатам, распространялись и на строение самого пространства, как что-то наполненное физическим объемом, потому что было обосновано, было необходимо в геометрии. Однако то, что существуют некие отношения между элементами внутри модели, не является неизменным, раз и навсегда зафиксированным структурным элементом. Такие отношения имеют отношение к самой модели, но не к моделируемому реальному объекту. У моделей социальной жизни всегда есть характеристики, отсутствующие в реальной жизни общества, не имеющие отношения к изоморфизму, благодаря которому модель как карта может быть разноцветной, даже, несмотря на то, что она демонстрирует только размеры и формы. Если наши картографы изображают СССР и Россию на всех картах красным цветом, ошибочно соотносить красный цвет со всем российским. Это бросающаяся в глаза ошибка вытекает из излишнего упрощения. При трактовке модели должно быть опущено, то, что является существенно для самой модели, но существующее объективно в изучаемой социальной реальности. 114 На возможность возникновения такой проблемы обращал внимание Е.Нагель особенно в связи с интерпретативными (объяснительными) моделями. Он предупреждает, что несущественная черта модели «может быть ошибочно воспринята как представляющая собой обязательную характеристику теории, которая иллюстрируется моделью.… Вследствие такой ошибки использование теории может быть ориентировано в неверных направлениях, а поиск псевдопроблем может отвлечь внимание от оперативной значимости теории».85 И более того отмечается, что свидетельства в пользу теорий, какими бы всеобъемлющими они ни были, не являются доказательствами физического существования определенной модели для теории со всевозможными еѐ характеристиками. Буквальное «чтение» модели может зайти так далеко, что наблюдается полная идентификация теории и иллюстрирующей еѐ теории. Это может быть отнесено и к семантическим, формальным, интерпретативным и иным моделям.86 В этом случае предполагают, что теория указывает на элементы системы, представленные в интерпретативной модели, как на реально существующие в общественной жизни, со всеми их характеристиками. Если компьютер может служить базовой моделью для теорий о работе человеческого мозга, это никак не связано с фактом, что и работа компьютера и функционирование мозга – это электрические импульсы. И это никоим образом не означает, что человеческий мозг ни что иное, как компьютер, или что артефакт это ни что иное, как думающая машина. Любая научная модель, в том числе модель социального объекта, процесса, напоминает то, что она иллюстрирует только своими структурными качествами. Изоморфизм – главное, что требуется от модели, а также то, что модель социологу может предоставить. Качества системы, которые не имеют отношения к еѐ структуре, но проявляют себя в функционировании, нельзя отнести к статусу и функциям системы как модели. В работах Лазарсфельда они названы экзогенными качествами или переменными, в отличие от эндогенных качеств, внутренних для системы.87 Экзогенные качества будут в общем виде различными в разных интерпретативных моделях для одной и той же теории. Для любого данного случая они могут оставаться постоянными так долго, как долго сохраняется система. Они могут подвергаться изменениям только при условии, что эти изменения не зависят от эндогенных факторов: мы можем рисовать политические карты любым цветом, при условии, что соседние страны изображаются разными Nagel, E. Structure of Science. N.Y.,1961, p.115. См. E.Nagel, p.117. А также Braithwaite, R.B. Scientific Explanation, Cambridge (Engl.), 1956, p. 93. 87 Lazarsfeld, P. (eds.) Mathematical Thinking in the Social Sciences, Glencoe (Ill.), 1955, p.119. 85 86 115 цветами. Ошибка буквальной трактовки моделей, которая обсуждалась ранее, заключается в том, что не удаѐтся правильно провести различие между эндогенными и экзогенными качествами. Если же ошибка всѐ-таки произошла, легко потерять из вида тот фундаментальный факт, что эндогенные качества системы являются таковыми только в перспективе, когда социальная система начинает соотноситься с другой системой, таким образом, что одна может служить моделью для другой. При исследовании социальной реальности, имеющей свойства многуровневности, подвижности, социальные факты «как вещи» могут рассматриваться с разных точек зрения на разных «уровнях» анализа, поэтому разные характеристики могут актуализироваться в различных моделях. Например, изучая семью можно демонстрировать иерархическую структуру социальных субъектов и, соответственно, для этого моделью может служить некая абстрактная, имеющая геометрическую форму, система. Ясно, что иерархия, в смысле отношений власти и влияния, привязанности, даже любви людей друг к другу, лояльности, уважения и другое здесь являются экзогенными. И все эти же отношения могут быть в равной мере основополагающими, отправными для построения модели семьи. Далее, каждый член семьи может быть вовлечѐн во властные отношения с теми, кто семье не принадлежит. Отец семьи связан со своим начальником на работе, дети с учителями, мать – с родителями мужа. И эти отношения, разумеется, могут оказывать влияние на отношения в семье. Нашей задачей может быть изучение позиции каждого индивида не как независимой автономной единицы, а как составной единицы властной структуры. Выстаиваемые модели могут быть очень разнообразны. Но модель семьи, как группы людей наиболее близко контактирующих друг с другом, будет иметь первенство над любой из «властных» моделей. Дело в том, что модель семьи – вовсе не картина семьи, а средство получения или средство формулировки знаний о ней. Брейтуэйт пишет: «Размышление о научных моделях посредством моделей – всегда размышления «как-будто». Цена использования моделей – бесконечная бдительность».88 Потеря бдительности приводит к тому, что модель принимается за социальную реальность. Даже если социолог правильно различает эндогенные качества модели, он может неправильно понять их как составляющие элементы того объекта, который моделируется. Ясно, что модель наиболее полно выполняет свою функцию в исследовании благодаря точности представления моделируемых признаков. Сходство моделируемых признаков структурно. Ошибка может проявляться, в случае если социальный исследователь забывает о том, что сходство модели с реальностью существует только при определенном ракурсе, взгляде на реальность, 88 Braithwaite, R.B. Scientific Explanation, Cambridge (Engl.), 1956, 93. 116 только в данной перспективе, от определенного способа представления. Взглянем на географическую карту России, которой мы пользуемся. Наверняка можно заметить искажение северной полярной области, и это искажение на хорошей карте является эндогенным для этой модели. Модель – это научная метафора. Еѐ нельзя понимать как буквальное утверждение. И чем лучше обоснована, чем более знакома метафора, тем больше опасность того, что еѐ будут воспринимать буквально. Сталкиваясь с научной моделью, люди не являющиеся специалистами в социальных науках размышляют о моделях: «это как раз то, что есть на самом деле» вместо того, чтобы думать «это то, на что это похоже». Социальный исследователь постоянно ищет сходства. Существует даже технология метафорического представления социальной проблемы или объекта. Ищется то, что может продвинуть исследование, или то, что может быть полезным для предсказания или контроля. Но рабочая метафора не может преобразовать сходство в идентичность. С такой же проблемой сталкиваются естествоиспытатели. Точка зрения Поля Дирака: «Главная задача физических наук вовсе не создание картинок… Знание природа имеет столько же общего с моделями природа, как религия с идолами.89 И в физике, и в социологии модель становится реально существующим образом, только если еѐ хотят видеть таковым. Идол не является просто формой, или некой сущностью, идол есть идолопоклонство верующих в него. Вероятно, банальное утверждение, что истина одна в какой-то мере верно. Но если это и так, то такое утверждение верно только для буквально понимаемых утверждений. И это не предполагает ограничений на метафорические модели, с помощью которых можно эффективно передавать знания. Если модель не понимать как прямое отражение реальности, можно использовать несколько дополняющих друг друга моделей, иллюстрирующие разные ракурсы моделируемой части социальной реальности. Для изучающих более простую физическую реальность это стало рутиной. Например, точка зрения Л.Больцмана, член-корреспондента СанктПетербургской Академии Наук: наука стала разнообразной и появляется возможность «создавать систему картинок внешних объектов различными путями. До сих пор твѐрдо придерживались принципа, что существует только одна истина. Что существует множество ошибок, но истина одна. С нашей настоящей точки зрения, такому взгляду нужно возразить.… В соответствии с одной из точек зрения нужно обращать свой взор на идеал, который будут единственным и недостижимым, другая точка зрения – видеть множество того, что достижимо».90 Одна из функций научной теории Freudenthal, H. (eds.) The Concept and the Role of the Model in Mathematics and the Natural and Social Science, Dordrecht (Holland), 1961, p.178. 90 Danto,A. (eds.) Philosophy of Science, N.Y., 1960, p.247. 89 117 – объединять и систематизировать, чтобы достигать всѐ большего единства научных концепций. Но это не следует принимать во внимание, выбирая одну из моделей, как картинку, которую только нужно доработать, чтобы она стала копией, говорящей о социальной реальности. Иначе говоря, точка зрения, что научное достижение ученого в общественных науках отличается его способностью формулировать истину о предмете изучения в единственной всеобъемлющей модели, сформулированной формализовано, выраженной системой постулатов, - есть не что иное, как предубеждение. Моделей, которые нельзя упрекнуть в такой ошибке, в российских социальных науках совсем немного. Это не означает, что российские ученые неизощренны логически, или безразличны к методологическим требованиям. Это означает только, что пока реконструктивную логику предпочитают практической логике исследования. Вероятно, это следует рассматривать как определенный этап методологического роста российской социологии. 4.3. Теоретизирование и особенности социологических теорий Теория – один из наиболее значительных продуктов, результатов научной деятельности, а теоретизирование – деятельность характерная для ученого. В широкой, бытовой трактовке под теорией и теоретизированием зачастую понимают всякую деятельность, в которой присутствуют элементы рационального осмысления чего-либо. Со времени появления социальных наук в обществе утвердилась тенденция рационализировать различные виды общественных практик. Опыт в этой области накоплен значительный и позитивный, и негативный. Это основание для традиционалистов сомневаться в важности, общественной необходимости инновационной проективной исследовательской деятельности. Возможно, этим объясняется достаточно часто зримо или незримо присутствующее в среде современных российских мыслителей мнение, что для социологии и иных социальных дисциплин следование нормам рационализирующих формулировок научной теории не столь и важно. Общественная жизнь либо уже давала ответ на искомый вопрос, либо даст, но без вмешательства со стороны неразумного субъекта. Исследовательский поиск, проективная деятельность социальных исследователей, на которые и «заточены» теории не имеет оснований. Зададимся вопросом: является ли формирование теории в процессе социологического исследования важной и заметной частью научной деятельности либо теоретизирование не имеет утилитарного прикладного значения для социологии и им можно пренебречь или оставить на усмотрение самого учѐного, его инициативе. С того времени как наука приобрела доминирующие позиции в деле «вооружения людей знаниями и новыми средствами практического гос- 118 подства над миром»91 создание научных теорий можно рассматривать как наиболее важную и значимую деятельность. Эта значимость заключается в том, что теория ориентируется на идеализированное, символическое отображение опыта в противоположность простому, незамысловатому, сенсуативному восприятию фактов социальной реальности.92 Содержание нашего социального опыта, разумеется, не является последовательностью простых событий, хотя поиск исторических законов и оказался пока безрезультатным. Но мы всѐ же знаем, что социальную реальность составляет последовательность более или менее значимых событий, которые имеют значение, связанных с удовлетворением общественных потребностей сами по себе. Общественно значимые события значимы ещѐ и по способам и формам проявления. Кстати, эта мысль связана с главной темой моей работы: научная деятельность, как разновидность общественно важной практики становится таковой, когда приобретает специфические, по выражению Н.Лумана «отдифференцированные» формы выражения. Факты общественной жизни, социальной реальности являются логически связанными друг с другом, вытекающими и обуславливающими друг друга, то есть важными по отношению друг к другу. Каждое социальное действие, как это в своей книге показывает, например, Ханс Йоас93 может быть ассоциировано с утверждением, смысл которого заключается в том, что предпринятое действие в каждой данной ситуации служит осуществлению некого импульса. В свою очередь импульс, побудивший данное действие, служит удовлетворению неких потребностей и интересов, которыми действие и было мотивировано. Конечно, тот факт, что исходное суждение принимается во внимание или нет субъектом, совершающим действие, может проявлять себя только при ретроспективном анализе. Здесь происходит смещение от суждений типа «как будто», каковые хотя и иллюзорны, но не менее полезны, к суждениям типа «безусловно верно». Здесь можно предположить, что сознанию современных людей присуща привычка верить в научный закон, или в существование последовательности, которая, как кажется, необходима, всеобща и универсальна. 4.4. Особенности и функции теорий в социологии Обучение, функция первостепенная в социальной системе, может быть представлена как действие, дополняющее природные рефлексы человека привычками, полученными в результате научения. Обучение подСоловьев, Э.Ю. Прошлое толкует нас: (Очерки по философии культуре).- М.: Политиздат, 1991, с.167 92 Рузавин, Г.И. Научная теория. Логико-методологический анализ. – М., «Мысль», 1978, с.11-18. 91 93 Йоас, Ханс Креативность действия. – СПб.:Алатейя, 2005. 119 талкивает человека к отказу от действий привычных, стандартных, по М.Веберу - традиционного типа действий, к новым реактивным действиям в незнакомых, нестандартных ситуациях. Обучение ориентирует на творческое решение тех проблем, с которыми ранее действующий субъект не сталкивался. Надо заметить, что стимулирование системы обучение и образования, предпринятое российским правительством в последнее время, имеющее целью вызвать инновационные поведенческие реакции общества, выглядит вполне социологически оправданным. Вот эти новые, нетрадиционные («инновационные») реакции составляют поведенческую корреляту теоретизирования. Теория, с такой точки зрения, это способ восприятия и понимания новой, ранее не встречавшейся ситуации. Теория позволяет наиболее эффективно использовать обычные, стандартные типы действий, и, что важнее, менять их или совсем от них отказываться, заменяя их новыми, как того требует ситуация. В реконструктивной логике теория, соответственно, играет роль средства стимулирующего интерпретацию, критику, объединения уже созданных законов, путем их модификации, так чтобы они подходили к данным, переменным, неучтѐнным, непредусмотренным в их формулировке. Теория указывает пути открытия новых и более убедительных обобщений. Включаться в теоретизирование, как специфическую деятельность, означает не просто обучаться по опыты предшественников, но ориентироваться в том, чему надо учиться. Иначе говоря, наиболее низко продуктивный уровень обучения – догматически затвердить научные законы, но не подняться до уровня научной теории. Это обучение при помощи опыта, а, не отталкиваясь от него, так как из опыта требуется извлечение символических конструкций, дающих субъекту некий вторичный, косвенный опыт, который субъект не ощутит никогда. В этом смысле теория противостоит практике. Теория - это нечто нематериальное, форма сознания, отличная от действия, дающего материальные, ощутимые результаты. Решающим же здесь, с нашей точки зрения, является то, что это дискурс имеет значение только тогда, когда он относится к контексту проблемной ситуации, о которой мы размышляем. В более широкой трактовке теоретизирование можно рассматривать как деятельность вполне прикладная, весьма материальная. Теоретизирование как один из разновидностей деятельности сознания может характеризоваться и как пассивное, и как свободное. Критические замечания, которые довольно часто можно слышать в России, о том, что план действий соответствует теоретическим положениям, «но не будет работать на практике», могут быть вполне справедливы, но их нужно правильно понимать. Теория в социологии может уточнять условия, которые не выполняются в конкретном случае. В этом случае критика сведѐтся к высказыванию, что предложенное планируемое дейст- 120 вие удовлетворительное, но для решения другой проблемы. Теория может включать или предполагать условия, которые никогда не выполнялись и не могут быть выполнены, так как хорошая теория – это хорошая эластичность, то есть идеализация. Такая критика может привести к мысли, что для данного конкретного случая выдвинутые условия являются излишне упрощенными и в данном случае теория не может предложить приемлемого решения. Теории в социологии всегда касаются общественной практики и коррелируют, совпадают с ней тогда, когда соответственно уточняются способы и контекст применения. Теория в социологии, также как в других науках, это символические конструкции. Даже те специалисты в области философии науки и ученые, которые рассматривают законы естествознания в числе элементов составляющих мироздание, научные теории к мирозданию «не подпускают». Теорий социальных наук, в том числе исторических теории это касается в наибольшей степени. В любых случаях теории созданы человеком и даже в случае своей истинности, они должны соответствовать «тому, что есть в мире Бог». То, что теории основаны и пронизаны символизмом, означает, что они не связаны с неизбежностью социальных фактов. Каждый факт социальной жизни самодостаточен: он есть то, что он есть. И теорию, как любой символ, можно воспринимать как факт, точнее как исходный факт для истории идей или для всей социологии знания. Но в этой своей функции теория выходит за рамки очерченного символом содержания. Символ стремится, ориентирован на поиск точного смысла, значения, в ином случае ему не удастся выполнить свою символическую функцию, быть символичным. Развитие научных теорий в социологии всегда должно учитывать возможность неудачи, их стремление к научным истинам неизбежно должно сопровождаться дискуссиями и постоянным присутствием риска ошибки, подобно тому, как опасность смерти является ценой, которую платят живые. Иными словами, теория выдвигает предположение, является гипотетический, своей неопределенностью противоположна смыслу существования научного факта как известной, подтвержденной истины. Ученые иногда говорят: в конце концов, это только теория, что свидетельствует о продолжающемся поиске и приглашает к дискуссии. Но, разумеется, научные теории в социологии лучше обеспечены эмпирическими подтверждениями, более тщательно логически доказываются, чем простой набор эмпирических обобщений или некоторые предположения о существовании социального факта. Таким образом, социологическая теория по самому смыслу своего существования противопоставляется общественной практике и научному факту. Она также противостоит опыту (в том числе и пресловутому «жизненному опыту»). Теоретические концепции противопоставляются концепциям, созданным на основе наблюдения, а также теоретическим зако- 121 нам с эмпирическими обобщениями. Хотя следует заметить, что формулировка самой концепции в общественных науках предполагает использование символов и именно это выделяет еѐ из общего потока восприятия социальной реальности. В некоторых случаях это относится к характеристике и восприятию самого материала (например, легко различить экономику и политику), в то же время в других случаях – ещѐ более глубокая проработка социальной реальности символическими процедурами. Прежде всего, важна формулировка теоретических терминов, значение которых важно уточнить сопряженными, «горизонтальными» признаками, устанавливающими их взаимосвязь и взаимную опосредованность. Поэтому «теоретический» неизбежно означает абстрактный, выделенный, кристаллизованный из материалов опыта, но одновременно это означает концептуализированный, созданный из отселектированных материалов, то, что не имеет аналога, двойника в опыте и социальной практике. Если сформулирована теоретическая «сущность», а не только теоретический термин со специфическим, ограниченным использованием, нужно попытаться обеспечить для таких «сущностей» специфическую же «закрытую» область существования или способ использования. Аналогично этому теоретические законы опосредованы эмпирическими обобщениями, которые ближе, более непосредственно относятся к фактам. Можно сказать, что они находятся на более «высоком уровне», имея дело с абстракциями, а не с конкретными субъектами или конкретными случаями социальных отношений; скорее с теоретическими сущностями, а не с составляющими наблюдаемых социальных фактов. Наверное, поэтому, неправомерно говорить, что они в строгом смысле слова описывают социальных мир, они скорее служат тому, чтобы предоставлять возможность объяснять некоторые социологические истины. Иными словами есть теоретические термины, теоретические законы и теории, которые можно анализировать, ссылаясь на два-три других, и порядок их раскрытия будет связан с их своеобразием. Концепции, суждения и выводы являются взаимоопределяющими, как это детально показал И.Кант. Изменения в любой из увязанных в систему единиц неизбежно будут ощущаться в других. В частности, новая теория требует специфических терминов и разработки специфических законов: старые концепции не просто реорганизуются, но воссоздаются в новом виде, старые законы не просто исправляются, но получают новое значение. Как и почему это происходит в социологии, в целом в социальных науках – один из основных методологических вопросов, касающихся формулировки теорий в социологии. Прежде всего, нужно зафиксировать, что теория представляет собой систему законов и закономерностей. И законы изменяются, когда их начинают приводить в систематизированную, упорядоченную связь друг с 122 другом, как, например, заключение брака между двумя людьми, которые после этого уже не будут такими как раньше. Каждый из законов вбирает что-то в себя от сущности других. Он становится в большей степени обобщающим, заново формулируется, или в любом случае заново интерпретируется. Часто в социальных науках теория представляет собой не совокупность новых законов, а их новая взаимосвязь. Точно так же из одних и тех же балок можно соорудить разные мосты, соединяя балки различным образом. Теория объясняет законы не как что-то, что методологически выше законов, но как внутренняя составляющая, задающая законам цель и значимость, заимствованные у иных единиц теории. С нашей точки зрения, именно в этом смысле теория объясняет социальный факт: относя его не к абстрактной сущности или регулярности, а к другим фактам. Что управляет частностями – так это именно соотношения с другими частностями. Даже если некоторые методологи утверждают, что законы означают реальные универсалии, они не обязательно переносят это на теории. Нам представляется, что гносеологические системы, которые составляют теории в социологии, можно разделить на два типа. Наверное, на первый взгляд, можно было бы различать теории, находящиеся на более ранних и более поздних стадиях формирования. Но предпочтительнее выстраивать типологию теорий в социологии на основе двух разных типов реконструктивных логик. Теории в социологии представляют собой не столько разные теории, сколько различаются в рациональной реконструкции теорий социологами, выполняющими методологические действия. Прежде всего, обратим внимание на группу теорий, которые состоят из законов, более или менее плотно увязанных между собой сетью взаимных связей и отношений. Здесь теория представляет собой хорошо различимую конфигурацию или образец. Единицы, составляющие теорию, сходятся в некой центральной точке, которая фиксирует один из факторов, играющих заметную роль в феномене, теорией объясняемом. Такие теории можно назвать теория объединенного типа (или "факторного типа"). Эти теории, состоят из утверждений, тенденций, имеющих смысл, если они применяются совместно. Закон или социальный факт объясняется теорией объединенного типа, когда еѐ место в исследовании очевидно и необходимо. В качестве примера можно указать на теорию социального института, теорию конфликта и теорию обмена, в биологии, вероятно, это теория эволюции, в космологии – теория "большого взрыва". Иной тип теорий – теории иерархического типа – состоят из законов, которые представлены как выводы из некоего количества основных принципов. Закон здесь объясняется демонстрацией того, что являются логическим следствием данных принципов. Существование социального факта объясняется демонстрацией того, что он вытекает из заданных принципов, вместе с определенными первоначальными условиями. 123 Иерархия – это дедуктивная пирамида, по которой и поднимается исследователь к наименьшему количеству эмпирических фактов и более общим суждениям, даже законам. Вследствие решающей роли дедукции и дедуктивных отношений между суждениями в таких теориях, они выдержанны в постулированном или формальном стиле. Такую теорию можно описывать как состоящую из: 1) вычисления и утверждения, содержащего названия для «теоретических сущностей» социальной реальности, элементы которой исследуются и которые дают горизонтальные уточнения значению этих названий; 2) набора «координирующих суждений», дающих сущностям вертикальное уточнение, словарь, организованный в терминах наблюдения; и 3) из интерпретативной модели, системы, в которой постулаты вычислений верны, когда их интерпретитуют так, как это определено. В качестве примера иерархических моделей можно назвать экономическую теорию Дж.М.Кейнса, теорию социальной организации А.И.Пригожина, теорию политической социологии В.Д.Виноградова. Несколько иная классификация может быть основана на характеристиках скорее содержания, чем формы.94 Можно предположить, что любая теория в социологии и иных социальных науках разграничивает объяснительную оболочку, окружение для феномена социальной реальности, с которым она имеет дело. Данное окружение вокруг события или социального факта представляет собой содержание, относящееся к теории этого события или социального факта. Содержание этой оболочки с точки зрения теории содержит то, что является эффективно изолированной системой. Такая система состоит из суждений, которые необходимы и достаточны для объяснения в соответствии с теорией события или социального факта, которые изучаются. На этой основе можно говорить о макро теориях, коренных, основных и микро теориях в соответствии с обширностью объяснительной оболочки. Такое различение зависит от масштаба законов, заключенных и проявляющих себя в рамках теории, а также, вероятно, от величины социальных групп, на которые она распространяется. Здесь теории общей социологии могут быть увязаны и могут зависеть от теорий среднего уровня, теорий социальных институтов, от социальной психологии или теорий интеракции. Высказывания социологов о теориях позволяют предполагать, что микро теории рассматриваются как более удовлетворительные и понятные. Возникает ощущение, что только формулировка микро теории даѐт возможность реального научного понимания любого социального феномена, потому что только это даѐт нам понимание внутреннего механизма социального явления. В результате большая группа теорий общей социологии рассматривалась как просто не понятные. Так было с теорией соци94 Рузавин, Г.И. Указ. соч., с.29-30. 124 альных институтов или с теорией социальных систем Т.Парсонса. В основе такой позиции, как нам представляется, лежит то, что можно назвать принципом локальной детерминации: радиус объяснительной оболочки социологической теории должен быть как можно ближе к действию субъекта в конкретной ситуации. В случае, где невозможно избежать статистических выкладок, теорий, социологическое объяснение статистики не может касаться группы, меньшей, чем та, которая присутствует в статистике. Такого типа локальная детерминация – есть принцип детерминизма, соединенный с характерной чертой социальной реальности отрицанием исключительной привязки социального действия ко времени и пространству. Любое событие, где-либо произошедшее, может быть объяснено ссылкой на то, что должно быть обнаружено в определенном месте, в определенное время. Эту точку зрения можно сопоставить с тем, что Уайтхед назвал заблуждениями «простой локализации».95 Для всех очевидно, что личность это не то, что заключено внутри физического тела, так же как деньги не следует понимать в смысле местных особенностей монеты или валюты. В любом случае, в изучении социальной реальности методологически нет необходимости в жесткой локальной детерминации. Конечно, следует отдавать предпочтение более формализованным, например, экономическим объяснениям, нежели сложным аналитическим абстрактным понятиям. Ещѐ одна возможная классификация походит на изложенную выше – классификация по области, сфере деятельности. Теория может в основе своей иметь некую зафиксированную систему отношений между единицами социальной жизни, объясняя социальные факты при помощи ссылок на эти отношения. Истоки этой классификации следует вести не от методологического требования Э.Дюркгейма, а от «Монадологии» Г.В.Лейбница.96 Монадология – наиболее радикальный пример классификаций по сфере деятельности, так как здесь совершенно отрицается возможность влияния и пересечения различных сфер деятельности. Каждая из монад Лейбница заключает в себе самой весь универсум. Соответственно, теорию личности в плане изучения социальных ролей можно противопоставить теории, в которой роли объясняются ссылкой на ряд потребностей индивидов, связанных между собой в социальных процессах. Насколько велика сфера, на которую распространяется теория, зависит не от социальных масштабов законов, составляющих теорию, а от того, как законы определяют социальные факты. Таким образом, символический Whitehead, A.N. Science and the Modern World, N.Y., 1948, p.187-214. Лейбниц, В.Г. Монадология// Лейбниц, В.Г. Сочинения» в 4-х тт., М.:Мысль, 1982, т.1. 95 96 125 интеракционизм, концентрируя исследования на «Я», и «обобщенном другом» может стать теорией общества. Классифицируя теории, часто говорят о теориях более высокого или менее высокого уровня, и понимают под уровнем самые разнообразные характеристики, прежде всего социальный масштаб. Например, теория может касаться поведения человека в целом, или какого-то типа поведения, являющегося разновидностью человеческого поведения. Уровень теории может быть связан с еѐ абстрактностью, длиной или сжатостью цепи, соединяющей теоретические термины с наблюдаемыми характеристиками социальных фактов. То, что можно назвать «уровнем» теории может зависеть от длины цепочки умозаключений в теории, шагов между еѐ первичными, базовыми принципами и законами, которые дают возможность применять теорию в конкретных случаях. Так, социологические теории, как правило, касаются общества в целом, а вот социальнопсихологические более миниатюрны. Что более существенно для классификации – это функции. Остановимся на функциях теорий в социологии и в целом социальных науках. Теория укладывает сведения, суждения, более или менее известные, в систему, или хотя бы их упорядочивает. Эта функция, функция упорядочивания, предполагает больше, чем просто вопрос об «экономии мысли», который является вопросом сугубо позитивистским, и больше, чем просто логическое восстановление недостающей для полноты научной картины информации. Верно, что систематизация, невозможная без какой-либо теории, упрощает законы и приводит в порядок разнообразные факты социальной жизни. Но это, с нашей точки зрения, только сопутствующий продукт более важного, более широкого действия, производимого теорией: осмыслить, понять то, что иначе было бы лишено смысла, что оставалось бы ничего не значащими эмпирическими сведениями. Теория в социальных науках это всегда больше, чем просто краткое изложение детерминистических связей между фактами общественной жизни и социальных действий. Теория даѐт некоторые идеи, о правилах, принципах, в результате которых эти связи и действия становятся понятны. Давая значения, смыслы, теория фиксирует некоторые истины. Научная гипотеза может рассматриваться как верная, не только потому, что объясняет исторические факты и факты социальной жизни, но и если она не противоречит теории. В этом случае, в пользу выдвигаемой гипотезы будут свидетельствовать и факты, суждения базовой теории. Подобно тому, как научный закон в социологии не только подтверждается эмпирическими и историческими данными, а также помогает придать собранным данным статус социальных фактов, так же и теория – не только подтверждает, формулируемые в еѐ рамках законы, но и играет значительную роль в их содержании. Теория Дарвина о происхождении видов нашла 126 поддержку в фактах об ископаемых, которые интерпретировались не как древние останки, а как переходные формы биологической жизни. Теория социальных институтов находит своѐ подтверждение в исторически закрепившихся стереотипах поведения в ситуациях удовлетворения общественных потребностей через коллективные действия. Иными словами, следы действия теории в исследовании имеет место не только тогда, исследование успешно завершается. Теория влияет на ход исследования в гораздо большей степени, чем любые другие апостериорные дополнительные факторы: теория направляет поиск данных и обобщений их касающихся. Можно встретить утверждение о том, что теории в физических науках – это конструкции, которые главным образом служат объединению, интеграции в единую дедуктивную систему ряда эмпирических законов, связь между которыми ранее не замечалась. В науках о поведении человека, и в социологии и в психологии, дело обстоит несколько иначе. Здесь теории служат средством, с помощью которого формулируются эмпирические обобщения и законы. Именно поэтому они состоят из догадок о том, как неконтролируемые или неизвестные факторы в системе, которая изучается, связаны с экспериментально полученными переменными или данными, полученными в результате наблюдения. Эту точку зрения чаще всего высказывают психологи, в частности К.Спенс.97 Он определенно высказывает точку зрения, что теория в исследовании – это не процесс, а только продукт. Считаю возможным присоединиться к такой точке зрения. Роль теории в социологии, психологии вряд ли отличается от еѐ роли в физике или биологии. Разумеется, есть отличия в количестве, силе, научном весе теорий, которые были созданы в отношении разных предметов, но везде теории работают, по сути, одинаково. Важно то, что законы популяризируются, распространяются, находят применение в социальной практике, когда они объединяются в теорию. Теория служит и свахой, и повивальной бабкой, и крестной матерью одновременно. Это та роль, которая в работе Г.И. Рузавина названа «эвристической функцией» теории.98 Конечно, законы могут формулироваться на основе разных эпистемологических источников – прямым изучением социальных фактов, или в результате сравнения и аналоги с теми законами, которые уже известны – то, что можно назвать пространственными обобщениями. Однако возможность таких формулировок становится с проведением каждого исследования всѐ менее вероятной в рамках сформированных научных предметных рядов. Более или менее непосредственно наблюдаемые регулярности почти тавтологически узнаются сразу, Marx,M.H. (ed.): Psychologica Theory, N/Y., 1955, p. 178-9. Рузавин Г.И. Научная теория: Логико-методологический анализ.- М., 1978, с. 158-165. 97 98 127 прежде всего. Чтобы преодолеть ограниченность предметного ряда, развивать исследование на более высоком или просто ином уровне, нужно двигаться от материалов наблюдения к теоретическим конструкциям. И в настоящее время, в наиболее методологически развитых науках практически не бывает, чтобы новый закон был открыт или предложен просто после проведения экспериментов и наблюдений, изучения их результатов. Практически всегда движение в направлении формулировки новых законов следует вслед за созданием теорий для объяснения известных ранее законов. В социологии науки это зафиксировано ещѐ в середине прошедшего века как закономерность. «История науки свидетельствует, что действительно революционные и значительные шаги вперѐд в науке происходят не из эмпиризма, а от новых теорий».99 Разумеется, теория не сможет послужить основанием для продуцирования новых законов или знаний иного типа, объясняя старые, до тех пор, пока накопленные старые объясняются неубедительно. Социология, в том числе российская социология, как это формулируется в последнее время (например, выступление В.В.Радаева на III Всероссийском социологическом конгрессе в 2008 году100или статьи Р.Коллинза и других авторов в сборнике, посвященном Никласу Луману101) находится на некотором рубеже развития, когда классические парадигмы, связанные с теорией социального действия уже перестали удовлетворительно объяснять наблюдаемую социальную реальность. Однако это не значит, что деятельность социологов должна приостановиться. Быстрее наоборот. Можно сказать, что проблемой для социологии стало не отсутствие интересных теорий, а еѐ быстрое распространение на новые, значительные пространства. Историю науки можно представить как историю последовательной замены плохих теорий более подходящими. И важен способ движения вперѐд, важно как современные ученые учитывают достижения предшественников. В современной, в том числе российской социологии теоретизирование в большой степени строится на том, что уже было создано. На старой основе создаются новый набор проектов. Важно, что новые научные теории не «опрокидывают» старые, а только в той или иной степени переделывают их. Но, как мы знаем из концепции Т.Куна, даже научные революции сохраняют некоторую последовательную связь со старыми, отбрасываемыми концепциями. Часто в этом случае сохраняется «внешняя форма» предшествующей теории. Мы ведь видим, что земля – Conant, J.B. Modern Science and Modern Man, Garden City (N.Y.), 1953, p.53. В.В.Радаев К вопросу о программе российской социологии. Доклад. III Всероссийский социологический конгресс «Социология и общество: пути взаимодействия», 21-24 октября 2008, Москва, 2008. 101 Теория общества. Сборник. М.: «КАНОН-пресс-Ц», 1999. 99 100 128 плоская. В этом, безусловно, есть доля истины – она так выглядит. А гипотеза, что она на самом деле круглая относится по-существу к большому радиусу кривизны. Важно, что эти две разные геометрические теории не отрицают друг друга, а дополняют. И геометрия плоскости применима в измерениях на небольших участках поверхности сферы. Любопытно, что в российской социологии в конце 80-х – начале 90-х годов сосуществовали для объяснения разных социальных фактов марксизм и «создание идеальных типов» М.Вебера, марксизм и теория социальных систем Т.Парсонса. Можно утверждать, что согласование между объяснительными уровнями в рамках одной теории является вопросом сохранения целостности и статистической чистоты данных. Но законы и законообразные суждения, связывающие эмпирические данные, также передаются в некой форме. Иногда старые законы сохраняются как особый случай в рамках более широких законов, значимых для новой теории. Однако такой вариант последовательного, «встраивающегося» развития теорий в науке не единственный. Старые убеждения могут быть трансформированы новым знанием, но сохраниться трансформированными, а не быть просто отвергнутыми. Знание совершенствуется не только в результате количественного роста и последующей замены сомнительных, двусмысленных элементов на более четкие, но также в результате переосмысления и переделывания старых когнитивных материалов в содержание новой теории. Иерархически организованные теории в социальных науках обычно улучшаются посредствам замены некоторых их постулатов другими. Или мы можем переформулировать новую комбинацию данных и социальных фактов, образуя из них старую теорию или иную форму научного теоретического знания. В случае если теория представляет собой последовательно связанные между собой элементы, выстроенные «цепочкообразно» изменяемый элемент либо укрупняется, захватывая более широкое социальное пространство, а чаще всего просто меняется. Развитие науки даѐт этому многочисленные примеры. Так, получаемые современными астрономами знание о том, что некоторые так называемые туманности не являются обычным скоплением вещества, но далѐкими системами звѐзд, не только позволило создать новые концепции эволюции звѐзд, но и серьѐзно изменило современное понимание устройства Вселенной. Точно также обнаружение З.Фрейдом того факта, что существует сходство между лунатиком, влюбленным и поэтом, не только демонстрировало формы сумасшествия, но изменило понимание психологами психической нормы. В социологии изучение Э.Дюркгеймом самоубийства привело к появлению теории «аномии» и распространению этого состояния на общества с целью объяснения общественных деструктивных явлений. В целом, вероятно, можно говорить, что научное знание и социологическое знание в том числе, растет и меняется двумя путями: экстенсив- 129 но расширяя объѐм эмпирического материала и теоретических элементов для объяснения или интенсивно, значительно изменяя объяснительные схемы. Рост путем расширения в социологии состоит в том, что сравнительно полное объяснение отдельного социального факта (например, обмена или конфликта) переносится на объяснение других социальных единиц. Рост посредством насыщения можно представить в виде мозаики или картинки, паззла: научная доктрина выгладит состоящей из отдельных кусочков, в большей или меньшей степени смонтированных друг с другом. Если мы имеем дело с ростом посредством насыщения, то вначале неполное объяснение изучаемой части социальной реальности делается всѐ более и более адекватным. Рост такого типа, как мне кажется, был связан с концепцией эволюции живых организмов Ч.Дарвина, концепцией личности З.Фрейда, доктриной общественно-экономической формации К.Маркса. Вклад этих ученых велик не потому, что они детально, полно описали и объяснили некую часть предмета научного поиска или некую совокупность социальных фактов. Их концепции значительны тем, что указали пути для развития последующих наблюдений и формулировки на их основе новых научных теорий. И в свою очередь это дало возможность лучше понимать широкомасштабные социальные явления. Метафорами такого типа роста научного знания могут быть, например, проявление фотографического негатива, настраивание оптического прибора на фокус и резкость, постепенное освещение затемнѐнной комнаты, то есть прогресс не по частям, но постепенный широкомасштабный прогресс. Представляется, что и то и другой вид роста имеют место в теоретическом движении социологического знания, причѐм это касается и теорий иерархически организованных теорий и для последовательно, «цепочкообразно» связанных. Новая теория в социологи добавляет какое-то знание, но также изменяет взгляд на то, что было известно ранее, разъясняет это, даѐт новое значение, а также подбирает эмпирическую базу для подтверждения. Доктринальные системы в науке растут исключительно посредством экстенсивного расширения.102 Это по существу закрытые системы знания. Это несколько ущербный рост, так как «рост» в науке не просто прибавляет некие элементы к уже существующим, остающимся неизменными. Вся структура, скелет теории изменяется с ростом, даже если теория в целом и частями остаѐтся узнаваемой и похожей на то, что было ранее. Система наука не может быть охарактеризована гибкой, если бы структура, составляющая еѐ, не могла бы меняться с ростом знания. Общеизвестное суждение, что научная теория организует знание, не должно скрывать столь же важную истину о том, что социологическая теория мо102 Hutten, E.H. The Origins of Science, London, 1962, p. 230. 130 жет менять содержание знания об общественных явлениях, так же как и форму. 4.5. Особенности развития научных теорий в социологии В ранний и по большей части классический периоды развития социологии, общественных наук в целом, доминировал взгляд на миссию и концепцию научной теории, которую я назвал бы реалистической. Такой же реализм лежал в основе наук о природе, по образцу которых создавались позитивистские концепции социологии. Научные теории об обществе и отдельных социальных явлениях рассматривались как открывающие картину, точнее карту социальной реальности. Конант, американский методолог, предположил, что эта точка зрения основана на ошибочной аналогии, вполне понятной в историческом контексте оптимизма ХIХ века. «Те, кто утверждал, что исследует структуру социальной вселенной, представляли себя первопроходцами и составителями географических карт». 103 Научный прогресс, согласно такому взгляду, рассматривался как вопрос расширения области того, что известно. Детали могут быть дополнены со временем, а наиболее важные события, изменения происходят только на границах уже открытого мира. Формулировка новой теории означала, что она нанесена на карту, на ней вывешен наш флаг и она наша навсегда. Однако чтобы территории сделать действительно своей люди должны на ней жить, обустраивать, колонизировать, развивать и таким образом менять облик территории. Обновлѐнная территория потребует новых карт, новых схем. Это и есть взгляд на природу социальных теорий, который можно назвать инструменталистским. Научные теории – это инструменты исследования социальной реальности и рефлективного выбора проблемных ситуаций. Научная теория – это не символ веры, кредо исследователя, а быстрее идеология и чаще всего политика. Теория нужна, чтобы предполагать, стимулировать, направлять наблюдения, измерения, проведение экспериментов. Конечно, еѐ основная роль – соединять и координировать различные явления и действия, но выполнение этой роли достигается не в создании связующей картины, а в предписаниях, указаниях, при помощи которых социолог движется от одного элемента к другому. С этой точки зрения инструментализм ни в коем случае нельзя рассматривать как альтернативу реалистическим концепциям и взглядам на теорию. Инструментализм – это уточнение, «конкретизация», по мнению петербургского социолога В.Г.Овсянникова, общественной идеи, социальной ценности, которая стоит за попыткой социального исследователя отражать каким либо образом социальную реальность. Карта некоего фрагмента социальной ре103 Conant, J.B. Modern Science and Modern Man, Garden City (N.Y.), 1953, p.92-93. 131 альности это приспособление, при помощи которого можно перемещаться с места на место. Соответствие карты реальности, той территории, которую она представляет, заключается в самом факте возможности еѐ использовать. Маршрут движения не нужно рисовать, изображать, представим, что он определѐн чередой парных цифр – для каждого поворота, расстоянием до поворота и угол, на который следует изменить направление дальнейшего движения. Числа можно представить сдвоенными цифрами и огнями, зажигающимися в соответствии с цифрами «1» или «0», как раз это мы видим в работе информационных систем. Такая модель с огоньками ни коим образом не напоминает маршрут прохождения, путь, тем не менее, это тоже карта, полностью эквивалентная карте нанесѐнной на бумагу. Смысл моего примера заключается в мысли о том, что в социальном исследовании не следует смешивать внутренние и внешние элементы модели, а также, что внутренние элементы определяют действия в рамках модели. В научной литературе можно найти суждения о том, что как раз инструментализм не может объяснить, почему та или иная научная теория успешна. Тогда как реализм «даѐт очень простое и убедительное объяснение, что существует некие социальные сущности, составляющие объективно существующую реальность, которые и реферируют хорошо подтвержденные теории».104 Здесь, прежде всего, обращает на себя внимание то обстоятельство, что с точки зрения учѐных, успех научной теории приходит со стороны другой теории. Теории, которая ясно даѐт понять в каком смысле первая теория позволяет или не позволяет справиться с объяснением эмпирических данных. Наверное, объяснить, что некая теория в общественных науках актуальна, полезна, так как то, что она говорит о социальном мире верно, довольно просто. Хотя с моей точки зрения эта задача не связана с собственно пониманием общественной жизни. Но инструментализм и не предполагает теорий с такими объяснениями. Инструментализм в данном случае, означает акцент на основаниях для подтверждения существования интересующих социальных сущностей. Именно это является свидетельством успеха теории в социологии. Карта хороша, так как она хорошо передаѐт форму территории, но в социальных науках может случиться так, что форма обнаруживается в процессе составления карты. Конечно, так бывает не всегда: социологические исследования могут давать и первичные непосредственные данные наблюдений. Следует обратить внимание и на то обстоятельство, что для инструменталистского взгляда несколько необычно, когда то, что было сформулировано как чисFeigl,H. and G.Maxwell (eds.) “Scientific Explanation, Space, and Time”, Minnesota Studies in the Philosophy of Science, Vol.III, Minneapolis, 1962, p.22. 104 132 то теоретическая сущность становится, благодаря улучшению инструментария, наблюдаемым. В общественных науках вследствие развития технических и методических приѐмов в социологии время от времени такое изменение статуса социальных фактов и феноменов становится возможным. С моей точки зрения это нельзя рассматривать как методологическую проблему для социологии. Следует также принимать то, что никакие социальные сущности, зафиксированные дефинициями, не являются «чисто наблюдаемыми». Вполне допустимо, что значение, важность нового научного статуса исходит из свидетельства, дополнительно представленного теорией, даже если теория связана с иным контекстом, иным содержанием. Научная теория, в любом случае, не совпадает с наблюдаемыми явлениями общественной жизни. В социальных науках теория, несомненно, продолжает играть важную роль в исследованиях, даже если с точки зрения реалиста она рассматривается как фикция. Так классовые теории в настоящее время в исследованиях российских социологов потеряли своѐ повсеместное значение, однако продолжают оказывать на них своѐ влияние. Что действительно имеет здесь методологическое значение, в отличие от более общей философской постановки вопроса, так это то, что реализм склонен слишком много внимания уделять явным, грубым эмпирическим детерминантам научной теории. Если теория по существу является картиной реальности, для того чтобы перейти к последовательной теории следует сконцентрироваться на изучении качественного состояния социального явления или факта, а не на изобретении способов, при помощи которых можно их утилитарно концептуализировать. Среди социологов встречается точка зрения, ориентирующаяся, как утверждается, на индуктивный метод Бэкона: рассматривать факты до тех пор, пока законы, детерминирующие их, являются очевидными, затем следует найти самый простой путь для объединения законов во всеобъемлющую теорию. Опираться здесь на Ф.Бэкона значит упрощать его. Сам Бэкон характеризует ученого, как человека не склонного к абстрактному теоретизированию. Ученый как паук раскидывает сеть – свою трактовку предмета. Он также не должен основывать своѐ знание полностью на опыте, но как муравей он собирает известные данные в кучу, и как пчела, питающаяся собираемым нектаром, перерабатывает его, превращая в чистейший мед. Традиция методологов науки Бэкона, Милля и других в целом склоняет исследователя более к муравьям, а вот традиция классической французской социологии – более связана с развѐртыванием предметных полей. Формулировка рабочих теорий требует креативной созидательной работы, работы воображения, как постоянно подчѐркивают выдающиеся ученые, например, А.Эйнштейн. Допустимо говорить об «открытии» законов, особенно в естественных науках, но о теории, по словам того же А.Эйнштейна, надо говорить, что она «изобретается» или «создаѐтся». 133 Можно выделить некий класс паззлов, который будет зависеть от сложности, с которой мы сталкиваемся, осмысливая способ репрезентации, проецируемый на то, что воспринимается как факт. Возьмѐм числа следующей последовательности: 1898, 1903, 1905, 1906, 1907, 1917. Последовательность этих цифр, сейчас основательно подзабытая, была хорошо известна всем, кто изучал в Советском Союзе историю КПСС. Следующая буква в последовательности: О, Д, Т, Ч, П, Ш - С. Это первые буквы числительных: 1, 2, 3, 4, 5, 6 – 7. Такие последовательности представляют собой своего рода ловушки для того, кто ищет продолжения этих последовательностей в качествах самих вещей, а не что-то, представленное формами размышления. Освобождение от иллюзии, что знание есть только способность воспринимать факты независимо от способа репрезентации, это как раз то, что Иммануил Кант назвал Коперниканской революцией. Я полагаю, учитывать это существенно важно при оценке роли тории в социологии. Я не хочу сказать, что креативное воображение играет важную роль в процессе формирования социологической теории, еѐ контекста. Оно также предполагается, содержится в продукте, результате и таким образом входит в контекст обоснования. Очень заманчиво предполагать, что социолог использует свою изобретательность только для того, чтобы представлять, чем может быть, изучаемая им социальная реальность, чтобы объяснить свои наблюдения общественной жизни. Теория в социальных науках становится понятной и востребованной, если социолог услышал «vox populus», или актуальную общественную потребность, что требует умения отстраниться от сиюминутности жизни и работы воображения. Проще естествоиспытателям – они только пытаются угадать замысел Бога, творца физического мира о возможности актуализации теории. Показателен знаменитый, общеизвестный «взрыв научного воображения» Кекуле, представившего бензольное кольцо, как возможный способ организации атомов бензола в молекуле. Именно таким образом они и оказались организованы. Но формулировка теории в социологии это не просто обнаружение скрытого факта, здесь теория – это возможный способ взгляда на факты, их организацию и репрезентацию, возможность создать «идеальный тип». Конечно, пространственная химия не является собранием выдумок, я просто хочу продемонстрировать, что пространственные модели, которые представляют научные теории, не являются простым выводом из рутинного наблюдения или эксперимента. Так же орбиту электрона можно «увидеть» только в контексте сформулированной теории атома, еѐ (орбиту электрона) не отождествляют с орбитой планет. Теория в социальной или естественной науке должна отражать объективность общественного бытия, замысел творца природы, но важнейшая черта научной теории – теория создаѐт свой собственный мир. 134 Разумеется, нельзя недооценивать требования, которые предъявляют факты. Вопрос здесь в том, как эти требования дают о себе знать. Ещѐ Аристотель характеризовал истину как высказывание о том, что существует и о том, что не существует. Известно много вариантов высказываний. А теория не просто говорит что-то отличающееся от того, утверждает наблюдатель. Теория говорит об этом иначе. Иными словами теория играет дифференцирующую роль в контекстах обычных утверждений. Различие между теоретической и описательной формулировками, по-моему, очень похожа на различие между метафоричными и буквальными утверждениями. Метафора создаѐтся поэтом. Но некоторые метафоры играют когнитивную роль, хорошо обоснованы и являются хорошим инструментом объяснения. А другие неестественны и надуманы. К какому из этих видов отнести ту или иную метафору зависит от реальных характеристик того, к объяснению чего метафору прилагают. Можно утверждать, что теория в социологии основываются на фактах, но она не представляет собой вариант прямой репрезентации фактов. С этой точки зрения, бессмысленно искать единственную, действительно правильную теорию. Следует искать опору, поддержку в различных теориях, не рассматривая их как возможных кандидатов на единственное свободное место. "Знание обычно развивается в рамках множества теорий" – указывал Куин. "Каждую можно использовать в какой-то мере. Теории зачастую частично совпадают, перекрывают проблематику друг друга в своих логических законах и во многом другом. Но то, что они добавляют нечто к единому и последовательно организованному наукой целому – это только идеал. К счастью это совсем не то, что определенно требуется для научного прогресса". 105Цель теоретизирования – унифицировать и систематизировать знание, но даже при стечении самых удачных обстоятельств, как известно из практики социологических исследований, такая цель никогда полностью не может быть достигнута. Новое знание каждодневно прибывает в большом количестве, принося с собой новые задачи, которые и пытается решать социологическая теория. И не следует ожидать от теории, что она будет способна разрешить эти задачи полностью даже в ограниченной сфере какого-либо предмета общественной науки. Реконструктивная логика, которая на основе законов тождества и непротиворечивости представляет идеал чистой науки, если бы выполняли все задачи стоящие перед ней, способна только запутать, затруднить понимание социологии как она есть. В данном случае, как мне кажется, верен принцип «сиадвара» древнеиндийского учения джайнизма: каждое предположение верно до определенного момента, каждое является только образом речи, в определѐнной социальной ситуации. Этот принцип в Рос105 Quine, W.V. Word and Object, N.Y., 1960, p.251. 135 сии известен из легенды о слепцах, изучавших слона и рассказывавших о нѐм разное. Я не хочу сказать, что социологи слепы, но и умеренность притязаний является также интеллектуальным достоинством. Ведь даже с наилучшими теориями социологи видят социальную жизни только частично и никогда во всем еѐ многообразии. Такой инструменталистский взгляд на научную теорию, когда предполагается, что значение теории, еѐ функция исчерпывается действиями теорией предполагаемыми, не следует смешивать с вульгарным прагматизмом, который трактует действие настолько узко, что исключает проведение исследования. Напротив, требования по организации исследований и интеллектуальным операциям с эмпирикой, которые даѐт теория в социологии, ориентированы на широкий спектр задач и продуктов научной деятельности – для поиска и формирований концепций и законов, постановки и осуществление наблюдений и экспериментов, проведения измерений или шкалирования, объяснения и формулировки прогноза. Точку зрения инструментализма не следует совмещать со строгостью позитивизма, для которой только суждения на основе наблюдения признаются имеющими когнитивное содержание. Функции теории для социолога-позитивиста – это функции посредника между различными наблюдениями. А для инструменталиста на определенных этапах исследования именно теория рекомендует и направляет наблюдения, а не наоборот. Теории это не только средство для получения иного социологического знания или для получения результата за пределами социологии. Теории в социологии имеют ценность сами по себе - как возможность обеспечить понимание социальной реальности. Образно выражаясь, понимание социального мира не означает получить на руки отпечатки, при помощи которых Бог его создал, но означает получить доступ к конспектам, наброскам, созданным человечеством, при помощи которых мы можем найти свой собственный путь. Важной проблемой любой научной теории является проблема признания, утверждения теории в среде социологов. Следует иметь ввиду, что такое утверждение социологической теории или иного научного суждения не является вопросом некоего официального решения, заявления о важности такого суждения. Нередко в истории случались случаи «платонизация» социальной теории, когда она понималась как единичная, замкнутая на себя сущность, а не результат деятельности многих учѐных, работающих в широком разнообразии конкретных и постоянно меняющихся социальных и исторических контекстах. В некий данный момент теория будет принята учѐными в связи с какой-то целью. Но в то же время другими она может отвергаться или просто не использоваться. Даже ученые, продемонстрировавшие выдающиеся достижения в науке, могут высказывать отрицательное отношение или неудовлетворенность теориями, уже получивши- 136 ми широкое признание. Известно, что Гюйгенс был неудовлетворѐн механикой Ньютона, между Эйнштейном и Бором долгое время шѐл спор о волновой или корпускулярной природе света. Социология классического периода – это постоянные дискуссии по самым разным проблемам и феноменам науки и общественной жизни. В целом состояние опровержения или доказательства можно рассматривать скорее как правило, нежели как исключение. Очень мало теорий в социологии принимается всем социологическим сообществом и сразу. Разумеется, можно, воссоздавая ситуацию, найти решение проблем становления научной теории. Ясные и точно сформулированные критерии для таких решений разрабатывали Р.Карнап и его последователи. Но всѐтаки следует признать, что такие рекомендации ограничены естественнонаучными теориями, сформулированными очень простым и полностью формализированным (математизированным) языком, поэтому влияние логических позитивистов на социологию незначительно. Многие методологи высказывают сомнения о возможности когда-либо сформулировать для общественных дисциплин, дисциплин о поведении подобные критерии общепринятыми логическими приѐмами, и, вероятно, с этой точкой зрения следует согласиться. Ситуация в современной социологии, и ещѐ более это характеризует современную российскую социологическую науку, неустойчива, подвижна. Кажется невозможным сформулировать все свидетельства и аргументы, статистические и неформализованные, которые можно было бы приводить в поддержку или с целью критики той или иной социологической теории. Утверждать, что существует некий обязательный компонент для хорошего научного суждения, конечно, недостаточно. В своѐ время И.Кант утверждал, что такое суждение возможно, даже обязательно, так как именно там, где есть правила для применения, требуется использовать для формулировок правильные правила – правление закона невозможно без судов и судей. Но вопрос, из чего же состоит, что создаѐт «хорошее научное теоретическое суждение» остаѐтся. Теорию в науке нельзя считать валидной, подтвержденной только потому, что она принята учѐными. Часто она принимается научным сообществом, потому, что оно предполагает, что теория валидизированна. Вопрос о нормах валидности теории в науке остаѐтся важным. Следует только прояснить - какие нормы для этого требуются. Валидизация теории в социологии не может рассматриваться как еѐ одобрение или не одобрение. Однако это действие, которое в дальнейшем предполагает широкое распространение теории через публикации, стоит ли обучать этой теории, или даже применять в исследованиях и общественной практике. Большая или меньшая востребованность социологической теории в любом случае зависит от того веса, значения, который еѐ 137 приписывается. От общественной значимости теории зависит более или менее широкий или ограниченный размах еѐ применения. Нормы валидизации теорий в социологии, вероятно, можно сгруппировать в три группы: нормы корреспондирования (соответствия фактам), нормы когерентности (связности, последовательности), нормы функционирования (применимости). Основная, конечно, первая, группа норм корреспондирования, две другие можно рассматривать как интерпретацию корреспондирования. Фундаментальным, основным принципом, управляющим наукой является принцип реальности. Научные суждения проверяются и контролируются через свойства вещей, о которых наука говорит нечто. В науке, в том числе и социальной, просматривается определенное подчинение, следование логике и смыслу мира, который был уже создан, когда мы в него пришли. Знаменитая формула: «свобода – есть осознанная необходимость» и в этом случае актуальна. В России, где проводились широкие не только социальные эксперименты, но и эксперименты над природой, мы теперь видим, что позитивные изменения по воле субъекта возможны, только если действия субъекта подчиняются логике и смыслу мира. Научная мысль, научная теория должна соответствовать смыслу и логике наблюдаемого объекта. Альтернатива этому то, что Бертран Рассел назвал «субъективистским сумасшествием». Следует, прежде всего, сделать некоторые замечания о том, что названо нами нормами корреспондирования. Общеизвестно, что попытки достичь или даже представить идеальную истину - бесплодны. В науке, а в социальных науках и социологии в особенности, истина характеризуется как относительная. Поэтому и как критерий для валидизации теории в социологии апелляция к истине непригодна. Когда кого-либо просят обосновать свои убеждения, нет смысла говорить, что они истинны, так как всем очевидно, что ключевой здесь вопрос: что позволяет людям думать, что их убеждения истины. Для социолога более приемлемой является позиция, рекомендованная Чарльзом Сандерсом Пирсом: характеризовать истину как результат исследования, которое осуществлено надлежащим образом.106 Конечно, это несколько не то, что философы понимают под истиной, но определение истины не может влиять или составлять критерий еѐ компетенции. Можно утверждать, что теория истина, если она устанавливает социальные факты и на основании этих фактов предсказывает развитие событий. Тем не менее, нельзя забывать, что то, как концептуализируются факты в свою очередь зависит от теорий, которые лежат в основе исследований. Это своего рода замкнутый круг. Он становится порочным, если представлены только факты, подтверждающие данную теорию, если они собраны небрежно и если теория 106 См. Мельвиль Ю. К., Философия Ч. С. Пирса, М., 1964. 138 отрывает их из общего социального контекста. Вера в существование колдовства была нелогична, не потому, что принимала как должное существование фактов, которые она пыталась объяснить, но потому, что давала такое неудачное объяснение тем самым реальным фактам, которые приводились в еѐ поддержку. Любое обращение к «социальным фактам» должно быть основано на здравом смысле, как бы модно ни было недооценивать его значение. Каждая проблемная ситуация возникает в рамках окружения, которое Дж.Мид назвал «мир, который там», матрице непроблематичного. И каждая гипотеза в социологии возникает на основе некоего предположения. Конечно, иногда преодоление таких предположений становились проблемой на пути развития социологии, и прогресс социологической науки требовал смелости, чтобы их отбросить. Но тотальный скептицизм настолько же бесплоден, как и некритическое принятие доктрин. Каждое исследование должно иметь своѐ начало. И в социологии это начало ушло далеко от картезианского высказывания: «мыслю, следовательно, существую». Один из отцов церкви в споре с оппонентом выдвигал следующее возражение против того, что земля круглая. Он обращает внимание на то, что когда сторонников этого спрашивают, почему люди не падают на другой стороне с земли, отвечают о существовании некой силы, оказывающей давление внутрь земли одинаково во всех направлениях. И это можно понять: попав в одну абсурдную ситуацию, защищая еѐ люди, нагромождают следующую небылицу, и разубедить их рациональными доводами невозможно. Доводы отца церкви нам кажутся не более чем забавными, но не потому, что он формально неправ. Критиковать теорию следует, демонстрируя какой большой ущерб она наносит тому, что уже воспринимается как факт общественной жизни, находящейся в неком равновесном состоянии. И это несмотря на то, что критикуемая теория может оказаться верной. Защищая теорию можно принимать во внимание масштаб социальных фактов, которые охватывает теория, особенно их разнообразие и разброс. Научная теория неприемлема, если создаѐтся для объяснения частного случая. А факты, свидетельствующие в еѐ пользу, подобраны так, чтобы быть объяснѐнными после выдвижения самой теории. При ложности, сомнительности антецидента суждение может быть как истинным, так и ложным.107 Именно на это обратил внимание упомянутый отец церкви. Если социологическая теория подогнана под факты, которые объясняет, если она объясняет только данные факты, нет оснований ожидать от неѐ, что она приложима к фактам иного рода, круг которых будет всѐ более расширяться. Легко переоценить вес и влияние теории, когда на еѐ основе Логика: наука и искусство. Ред. В.С.Меськов. - М.: Высшая школа, 1993, с.8486. 107 139 было сделано удачное предсказание развития событий. Но ведь и обычное эмпирическое обобщение также позволяет делать предсказания такого рода. Что следует учитывать, прежде всего, оценивая валидность теории на основании подобранных в еѐ пользу свидетельств, так это сочетаемость, совместимость этих свидетельств. То есть оцениваемая социологическая теория должна быть корреспондирована, соотнесена с имеющимися уже знаниями об общественной проблеме. Отсюда идея норм корреспондирования в оценке, валидизации теории в социологии. Ещѐ более важны нормы когерентности, логической последовательности и связности теории. Различные ненаучные и псевдонаучные доктрин часто неудачны, неубедительны, потому, что плохо стыкуются с уже созданными теориями, на основе которых они паразитируют. Требование когерентности теории с существующим научным знанием так же важно, как и опора на хорошо подобранные факты. Можно говорить о чувстве узнавания, когда какой-то мало знакомый феномен внезапно становится знакомым и признаѐтся как само собой разумеющийся. Очень разные, отдаленные ранее друг от друга явления неожиданно совмещаются. Это как некое чувство полноты, целостности, когда фрагменты совпали и образовали нечто цельное. Такая предсказуемая совместимость является необходимым испытанием, которое проходит любая теория в социологии. Например, средства массовой информации частенько говорят о существовании телепатии. Конечно, прежде всего, уместны вопросы о приемлемости приводимых свидетельств: как фиксировался случай, адекватны ли были средства контроля, является ли убедительной статистика и так далее. Но самое главное, что это противоречит всему, что нам известно о способах передачи информации. Однако, очевидно также и то, что в оценке социологической теории нельзя ориентироваться исключительно только на интегрированность и когерентность научного знания. Это означало бы ставить барьер любому реальному прорыву в нашем мышлении. Нормы когерентности – это консервативный принцип, который всегда подавлял свободу мысли, которая могла бы привести к перевороту в социологии. Постоянное напоминание о том, что каждая новая теория в социологии должна быть связана с теориями классического периода, создавало характеристику социологии как закрытой системы знания. И это серьѐзно противоречит самой идее науки как системы открытого и даже фальсифицируемого знания. Принятие научной теории учѐными в значительной мере затрудняется, если она сформирована изолированно. Ошибочно предполагать, что в этом случае Валидизация вытекает из столкновения «данной» теории с «данными» фактами наблюдений. Важна опора на иные теории и факты, а также апробированный инструментарий наблюдений. 140 В любом случае при оценке теории должен быть принят во внимание набор альтернативных ей теорий. То, что социологическая теория получает признание, не означает, что она даѐт более правильное, близкое к истине объяснение, а только то, что она более приемлема как объяснение, чем другие возможные. На каждой стадии исследования социолог должен как можно более полно использовать ресурсы, имеющиеся в его распоряжении. Если в процессе размышлений возникает целесообразность во временном принятии той или иной теоретической конструкции, это следует сделать, невзирая на идеологические препятствия. Философская истина может трактоваться как вечная, но наука требует теоретической чистоты именно столько, сколько достаточно на данный момент исследования. Более того, с моей точки зрения, методология должна помочь исследователю отказываться от трактовки альтернативных теорий как идеологических барьеров. Альтернативы имеют не более чем психологическое значение и не должны повлиять на результат, к которому реально приходит ученый. Тем более не должны продиктовать этот результат. Для понимания и восприятия социологической теории очень важна такая норма как простота, которую, разумеется, не следует путать с упрощенностью и поверхностностью. Здесь, прежде всего, следует проводить различие между тем, что Райхенбах называл «описательной» и «индуктивной» простотой. Первая – это простота самого описания, вторая – простота того, чему даѐтся описание. Это может быть представлено как две теории, одна из которых описательно проще, чем другая, но на самом деле они эквивалентны по содержанию. Иллюстрацией этому может быть эквивалентность выражений ( а + в )2 и а2 + 2ав + в2 . Заключение 141 В монографии нашли отражение некоторые проблемы методологической оформленности социально-политических наук. Разумеется, это, прежде всего, касается социологии. В опубликованной не так давно на русском языке работе Н.Лумана "Дифференциация" указывается, что наиболее значительные социальные сферы, которые предполагают специфическую, жизненно важную для всего общества сферы, проходят период "отдифференцированности" и институционализации. Момент "отдифференциации" – это не только формирование новых социальных институтов и организаций, появление новых профессий и видов деятельности. "Отдифференцированность" – это ещѐ и специализация, появление устойчивых стандартов, форм деятельности. Социология, социальные науки в целом, длительное время не могли вырваться из объятий социальной философии и стать полноценными самостоятельными видами интеллектуальной деятельности. Приобщение социологов к общенаучным формам проведения исследований можно рассматривать как один из этапов, проходящих часто достаточно незаметно, институцианализации и "отдифференцированности" из социальной философии. Исследования социальных философов не нуждаются в жѐсткости научных форм и формулировок. Такие формы во многом сужают, накладывают ограничения на свободный полѐт философской мысли. Социальная наука лишена этого преимущества. Еѐ суждения неизбежно должны быть значительно более строги. В монографии сделана попытка показать наиболее важные элементы методологической матрицы, характерной для социологических исследований. Методология, процедуры измерения, формирование моделей и формулировка теорий все эти формы ориентированы на объективность, всеобщность, точность, открытость – качеств, которые и отличают социальную науку, социологию делают еѐ практически ориентированной и привлекательной. 142 Библиографический список 1. Абель Т. Социология: основы теории.- М.: Вузовская школа, 2003. 2. Абдильдин Ж., Нысанбаев А. Диалектико-логические принципы построения теории. – Алма-Ата, 1973. 3. Августин Аврелий. Исповедь.- М.: Республика, 1992. 4. Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах.- М., 1974. 5. Андреев И.Д. Научная теория и методы познания. М., 1975. 6. Андреев И.Д. Методологические основы познания социальных явлений. М., 1977. 7. Андреенков В.Г., Косолапов М.С. (ред.) Сравнительный анализ и методика социологических исследований. - М., 1989. 8. Аристотель. Сочинения. Т.1 «Метафизика».- М.: Мысль, 1975. 9. Батыгин Г.С. Обоснование научного вывода в прикладной социологии. - М.: Наука, 1986. 10. Бауман З. Мыслить социологически.- М.: Аспект-Пресс, 1996. 11. Башляр Г. Избранное. Т.1. М.- СПб.: Университетская книга, 2000. 12. Бергер П., Лукман Г. Социальное конструирование реальности. М.: Academia-Центр, «Медиум», 1995. 13. Берталанфи Л. Общая теория систем – критический обзор// Исследования по теории систем. - М., 1969. 14. Богданов А.А. Всеобщая организационная наука. Т. 1-2.- М.: Экономика, 1989. 15. Большой толковый социологический словарь (Collins). Т. 1-2.- М.: Вече, АСТ, 1999. 143 16. Бунге М. Причинность.- М.: Иностранная литература, 1962. 17. Бурдье П. Практический смысл. – СПб.: Алатейя, 2001. 18. Бэкон Ф. Новый Органон.- М., 1935. 19. Бэкон Ф. Сочинения. Т. 1-2.- М., 1977-1978. 20. Василенко И.А. Геополитики.- М.: Логос, 2003. 21. Валлерстайн И. Конец знакомого мира: Социология ХХ1 века.М.: Логос, 2003. 22. Вартовский, М. Репрезентация и научное понимание.- М., 1988. 23. Вебер М. Избранные произведения.- М.: Прогресс, 1990. 24. Вертгеймер М. Продуктивное мышление.- М.: Прогресс, 1987. 25. Витгенштейн Л. Логико-философский трактат.- М., 1958. 26. Витгенштейн Л. Философские работы. Ч.1.- М., 1994. 27. Войшвилло Е.К. Понятие. – М., 1967. 28. Войшвилло Е.К. Понятие как форма мышления: логикогносеологический анализ.- М.: Изд-во МГУ, 1989. 29. Волгин Л.И., Левин В.И. Непрерывная логика. Теория и применения.- Таллинн, 1990. 30. Воронов, Ю.П. Методы сбора информации в социологических исследованиях.М.: Статистика,1974. 31. Гаджиев К.С. Геополитика.- М.: Логос, 1997. 32. Гаек П., Гавронек Т. Автоматическое образование гипотез.- М.: Наука, 1984. 33. Гемпель Г. Мотивы и «охватывающие» законы в историческом объяснении // Философия и методология истории.- М., 1977. 34. Гидденс Э. Устроение общества: Очерк теории структурации.М.: Академический Проект, 2003. 35. Голофаст В.Б. Методологический анализ в социальном исследовании.- Л.: Наука, 1980. 36. Горский Д.П. Вопросы абстракции и образование понятий. – М., 1961. 37. Горский Д.П. Логика.- М., 1963. 38. Готтсданкер Р. Основы психологического эксперимента.- М.: МГУ, 1982. 39. Гофман А.Б. Семь лекций по истории социологии. Изд.2.- М.: Университет, 1997. 40. Грушин Б.А. Массовое сознание.- М.: Политиздат, 1987. 41. Давидюк Г.П. Прикладная социология.- Минск: Вышэйшая школа, 1979. 42. Девятко И.Ф. Модели объяснения и логика социологического исследования.- М.: ИС РАН, 1996. 43. Девятко И.Ф. Диагностическая процедура в социологии. Очерк истории и теории.- М.: Наука, 1993. 144 44. Девятко И.Ф. Социологические теории деятельности и практической рациональности.- М.: Аванти плюс, 2003. 45. Декарт Р. Разыскание истины.- СПб.: Азбука, 2000. 46. Джессен, Р. Методы статистических обследований.- М.: Финансы и статистика, 1985. 47. Дюверже М. Политические партии.- М., 2000. 48. Дюркгейм Э. Социология. Еѐ предмет, метод, предназначение.М.: Канон, 1995. 49. Дюркгейм Э. О разделении общественного труда. Метод социологии.- М.: Канон, 1991. 50. Елисеева, И.И. , Юзбашев, М.М. Общая теория статистики. 4-е изд.-М.: Финансы и статистика, 1998. 51. Здравомыслов А.Г. Методология и процедура социологических исследований.- М.: Мысль, 1969. 52. Зотов А.Ф. Структура научного мышления. – М., 1973. 53. Ивлев Ю.В. Логика.- М.: МГУ. 1992, с.7-10. 54. Интерпретация и анализ данных в социологических исследованиях / Отв. Ред. В.Г.Андреенков, Ю.Н.Толстова. М., 1987. 55. Йоас, Ханс. Креативность действия. – СПб.:Алатейя, 2005. 56. Кант И. Критика чистого разума.- СПб.: Тайм-аут, 1993. 57. Кант И. Критика практического разума.- СПб.: Наука, 1995. 58. Карнап Р. Значение и необходимость.- М.: ИЛ, 1959. 59. Качанов Ю.Л. Начало социологии.- СПб.: Алатейя, 2000. 60. Конт О. Дух позитивной философии. (Слово о положительном мышлении).- Ростов н/Д.: Феникс, 2003. 61. Копнин П.В. Диалектика, логика, наука. М.- 1973. 62. Корнфорт М. Наука против идеализма.- М., 1957. 63. Костюк В.Н. Методология научного исследования.- Одесса, 1976. 64. Крымский С.Б. Научное знание и принципы его трансформации.Киев, 1974. 65. Куайн У. Слово и объект.- М.: Логос-Праксис, 2000. 66. Кузнецов В.Н. Немецкая классическая философия второй половины 18-начала 19 века.- М.: Высшая школа, 1989. 67. Кун Т. Структура научных революций.- М.: Изд-во АСТ, 2003. 68. Кюнг Г. Великие христианские мыслители.- СПб.: Алатейя, 2000. 69. Лазарсфельд П. Методологические проблемы социологии // Социология сегодня: Сб. статей.- М.: Прогресс, 1965. 70. Лазарсфельд П. Измерение в социологии // Американская социология: Перспективы, проблемы, методы / Под ред. Г.В. Осипова.- М.: Прогресс, 1972. 145 71. Лакатос И. Фальсификация и методология научноисследовательских программ // В Т. Кун. Структура научных революций.М.: Изд-во АСТ, 2003. 72. Лейбниц, В.Г. Сочинения», 4 тт., М.:Мысль, 1982. 73. Лейси, Х. Свободна ли наука от ценностей? Ценности и научное понимание.- М.: Логос, 2001. 74. Логика: наука и искусство.- М.: Высшая школа. 1993. 75. Локк Дж. Избранные философские произведения.- М., 1960. 76. Луман Н. Глобализация мирового сообщества: как следует системно понимать современное общество // Социология на пороге ХХ1 века: новые направления исследований / Под ред. С.И. Григорьева, Ж. КоэненХуттера.- М.: Интеллект, 1998. 77. Луман Н. Дифференциация.- М.: Логос, 2006. 78. Луман Н. Медиа коммуникации.- М.: Логос, 2005. 79. Луман, Н. Эволюция.- М.: Логос, 2005. 80. Магазов С.С. Формально-логический анализ функций противоречия в когнитивном процессе.- СПб.: Алатейя, 2001. 81. Маковельский А.О. История логики.- М., 1967. 82. Мамчур Е.А. Проблема выбора теории.- М., 1975. 83. Мангейм Д., Рич Р. Политология. Методы исследования.- М.: Изд. «Весь мир», 1997. 84. Мелихов С.В. Количественные методы в американской политологии.- М.: Наука, 1997. 85. Мельвиль Ю. К., Философия Ч. С. Пирса, М., 1964. 86. Мерзон Л.С. Проблема научного факта.- Л.: ЛГПИ, 1972. 87. Меркулов И.П. Гипотетико-дедуктивная модель и развитие научного знания.- М., 1980. 88. Меркулов И.П. Эпистемология. Т.1-2- СПб.: РХГИ, 2003. 89. Мертон Р. Социальная теория и социальная структура.- М.: АСТ; АСТ Москва; Хранитель, 2006. 90. Метер К. ван. Методология социологии // Международный журнал социальных наук.- 1994.- №6. 91. Методы сбора информации в социологических исследованиях / Отв. ред. В.Г.Андреенков, О.М.Маслова. Кн. I, М., 1990. 92. Нарский И.С. Очерки по истории позитивизма.- М., 1960. 93. Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение.- М.: Наука, 1970. 94. Никитин Е.П. Объяснение – функция науки.- М.: Наука, 1970. 95. Общая социология / Ред. А.Г. Эфендиев.- М.: ИНФРА-М, 2004. 96. Овсянников В.Г. Методология и методика в прикладном социологическом исследовании. Л., 1989. 146 97. Ожиганов Э.Н. Моделирование и анализ политических процессов.- М.: Изд-во РУДН, 2006. 98. Олсон М. Логика коллективного действия.- М.: ФЭИ, 1995. 99. Орлова И.Б. (научн. ред.) Сравнительная социология. Избранные переводы.- М.: Academia, 1995. 100. Осипов Г.В., Андреев Э.П. Методы измерения в социологии.- М.: Наука, 1997. 101. Пальчевский Б.А. Научное исследование: объект, направление, метод. Львов, 1979. 102. Паниотто В.И., Максименко В.С. Количественные методы в социологических исследованиях.- Киев, 1982. 103. Парсонс Т. О структуре социального действия.- М.: Академический Проект, 2000. 104. Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов. Изд. 2-е.- М.: Логос, 2001. 105. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в экономических исследованиях.- М.: Статистика, 1980. 106. Полани М. Личностное знание. На пути к посткритической философии.-М., 1985. 107. Поппер К.Р. Логика и рост научного знания.- М.: Прогресс, 1983. 108. Поппер К.Р. Открытое общество и его враги. Т. 1-2.- М.: Феникс, 1992. 109. Поппер К.Р. Нищета историцизма.- М.: Прогресс – VIA, 1993. 110. Пригожин А.И. Современная социология организаций.- М., 1998. 111. Пуанкаре А. О науке.- М.: Наука, 1990. 112. Пэнто Р., Гравитц М. Методы социальных наук.- М.: Прогресс, 1972. 113. Рабочая книга социолога / Отв. ред. Г.В.Осипов.- М.: Наука, 1983. 114. Разум и интуиция: Анализ научных и вненаучных форм мышления.- СПб., 1999. 115. Рассел Б. История западной философии. Т.1-2.- М.: Миф. 1993. 116. Рассел Б. Человеческое познание: Его сфера и границы.- Киев: Ника-Центр, 1997. 117. Ролз Дж. Теория справедливости.- Новосибирск: Изд. Новосиб. ун-та, 1995. 118. Рэдклифф-Браун,А.Р. Метод социальной антропологии.- М.: КАНОН-пресс-Ц,2001. 119. Рузавин Г.И. Методы научного исследования.- М.: Мысль, 1974. 147 120. Рузавин Г.И. Научная теория: Логико-методологический анализ.- М., 1978. 121. Саймон Г. Наука об искусственном.- М.: Мир, 1972. 122. Сорокин, П. Социальная и культурная динамика: Исследование измерений в больших системах искусства, истины, этики, права и общественных отношений.- СПб.: РХГИ, 2000. 123. Социоанализ Пьера Бурдье.- СПб.: Алатейя, 2001. 124. Социология. Основы общей теории / Ред. Г.В. Осипов, Л.Н. Москвичев.- М.: НОРМА - ИНФРА-М, 2002. 125. Статистическое моделирование и прогнозирование: Учебное пособие. / Под ред. А.Г. Гранберга.- М.: Финансы и статистика, 1990. 126. Степин В.С. Становление научной теории.- Минск, 1976. 127. Степин В.С. Теоретическое знание.- М.: Прогресс-Традиция, 2003. 128. Татарова Г.Г. Типологический анализ в социологии.- М.: Наука, 1993. 129. Теория общества: фундаментальные проблемы / Ред. А.Ф. Филиппов.- М.: Канон-Пресс - Ц-Кучково Поле, 1999. 130. Тѐрнер, Дж. Структура социологической теории.- М.: Прогресс, 1985. 131. Типология и классификация в социологических исследованиях / Ред. В.Г. Андреенков, Ю.Н.Толстова.- М.: Наука, 1982. 132. Тихомиров, Б.И. Техника социального анализа.- Изд-во СПбГУ, 1992. 133. Толстова Ю.Н. Логика математического анализа социологических данных.- М.: Наука, 1991. 134. Толстова Ю.Н. Измерение в социологии.- М.: ИНФРА-М, 1998. 135. Томпсон Мел. Философия науки.- М., 2003. 136. Тулмин Ст. Человеческое понимание.- М., 1984. 137. Уинч Питер. Идея социальной науки и еѐ отношение к философии.- М., 1996. 138. Фармер М. Рациональный выбор: теория и практика // Политические исследования.- 1994.- №3. 139. Фейерабенд П. Избранные труды по методологии науки.- М., 1989. 140. Фейерабенд П. Против методологического принуждения.- М., 1998. 141. Фуко Мишель. Археология знания.- СПб.: ИЦ «Гуманитарная академия»; Университетская книга, 2004. 142. Фундаментальные и прикладные социальные исследования: Методологические проблемы взаимодействия / Под ред. В.Я.Ельмеева, В.Г.Овсянникова. Л., 1988. 148 143. Хинтикка Я. Логико-эпистимологическое исследование.- М.: Прогресс, 1980. 144. Швырев В.С. Неопозитивизм и проблема эмпирического обоснования науки.- М., 1966. 145. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем.- М.: Мир, 1978. 146. Шепелин Г.И. Особенности моделирования общественного развития.-М., 1993. 147. Штомпка П. Социология. Анализ современного общества.- М.: Логос, 2005. 148. Штомпка П. Социология социальных изменений.- М.: АспектПресс, 1996. 149. Эволюционная эпистемология и логика социальных наук: Карл Поппер и его критики / Ред. В.Н. Садовского.- М.: Эдиториал УРСС, 2000. 150. Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. Описание, объяснение, понимание социальной реальности.- М.: «Добросвет», 1998. 150. Achinstein, P. Concepts of Sience. Baltimore, 1968. 151. Alexender, J.C. Theoretical Logic in Sociology. 4 vols.Berkeley: Univ. of California Press, 1982-1983. 152. Alexender, J.C. Twenty lectures. N.Y.: Columbia Univ. Press, 1987. 153. Alker, H.R. Mathemetics and Politics. N.Y.; London: The Macmillan Co., 1964. 154. Anttila, St. Aspects of Macro-sociological Methodology. Uppsala: Uppsala Univ. Press, 1996. 155. Blum, A.F. Theorizing. London, 1974. 156. Brady, D. Logic of Scientific Method. N. Y., 1974. 157. Braithwaite, R.B. Scientific Explanation, Cambridge (Engl.), 1956. 158. Carnap, R. Logical Foundations of Probability, Chicago, 1950, p. 211. 159. Churchman, C.W. Theory of Experimental Inference, N.Y., 1948. 160. Collected Papers of Ch. S. Pierce. Ed. Ch.Hartshorne, P.Weiss, A.Burks. 8 vols. Cambridge (Mass), Harvard Univ. Press, 1931-1958. 161. Coleman, J. Foundation of Social Theory. Cambridge, MA: Harvard Univ. Press, 1990. 162. Conant, J.B. Modern Science and Modern Man, Garden City (N.Y.), 1953, p.53. 163. Continuities in the Language of Social Research. Ed. P.F.Lasarsfeld, A.K.Pasanella, M.Rosenberg. The Free Press, N.Y., 1972. 164. Danto,A. (eds.) Philosophy of Science, N.Y., 1960. 165. Dewey, J. Logic, the Theory of Inquiry. N.Y., 1939. 149 166. Drass, K. Qualitative Comparative Analysis. Center for Urban Affairs and Policy Research: Northwestern Univ., 1992. 167. Duhem, P. Le systeme du monde. Historie des doctrinas cosmologiques de Platon a Copernic. Paris, 1954. 168. Frank, P. The Validation of Scientific Theories. N.Y., 1961. 169. Friedrichs, R. Sociology of Sociology. N.Y., 1970. 170. Feigl,H, Brodbeck, M. (eds.) Readings in the Philosophy of Science, N.Y., 1953. 171. Feigl,H. and G.Maxwell (eds.) “Scientific Explanation, Space, and Time”, Minnesota Studies in the Philosophy of Science, Vol.III, Minneapolis, 1962. 172. Freudenthal, H. (eds.) The Concept and the Role of the Model in Mathematics and the Natural and Social Science, Dordrecht (Holland), 1961. 173. Giddens A., Turner R. Social Theory Today. Oxford: Polity Press, 1987. 174. Greer, S. The Logic of Social Inquiry. Chicago, 1969. 175. Hempel, C. Aspects of Scientific Explanation. N.Y.: Free Press, 1965. 176. Hesse, M. Models and Analogies in Science. London, 1960. 177. Hutten, E.H. The Origins of Science, London, 1962, p. 230. 178. Jones, R. A. Ambivalent Cartesians: Durkheim, Motesquieu and Method // American Journal of Sociology. 1994. Vol. 100. N 1. 179. Kalberg, St. Max Weber`s Comparative- Historical Sociology. Chicago, 1994. 180. Kaplan, A. The Conduct of Inquiry. San Francisco, 1964. 181. Kaufmann, F. Methodology in the Social Science, London, 1944. 182. Kuhn, T.S. The Copernican Revolution. Cambridge, 1957. 183. Lakatos, I., Musgrave, A. (eds.). Criticism and Growth Knowledge. Cambridge, 1970. 184. Lazarsfeld, P.(eds.) Mathematical Thinking in the Social Sciences, Glencoe (Ill.), 1955, p.119. 185. Lerner, D and Lasswell (eds.). The Policy Science. Palo Alto, 1951. 186. Lerner, D (ed.) The Human Meaning of the Social Science. N.Y., 1960. 187. Lundberg, G.A. Foundations of Sociology. N.Y.: Macmillan, 1939. 188. Mackie, T., Marsh, D. The Comparative Method // Theory and Methods in Political Science. London: Macmillan Press LTD, 1995. 189. Manheim, J., Rich, R. Empirical Political Analysis. Research Methods in Political Science. 3d ed. N.Y.; London: Longman, 1991. 190. Marx, M.H. (ed.): Psychological Theory, N/Y., 1955. 191. McKinney, J.C. Constractive Typology and Social Theory. N.Y: ACC, 1966. 150 192. Merton R. К.On Theoretical sociology. Five Essays, Old and New. N.Y.: Free Press, 1967. 193. Merton, R.K. Social Theory and Social Stracture. N.Y.: Free Press, 1957. 194. Mill, J.S. A System of Logic. London, 1936. 195. Nagel, E. Structure of Science. N.Y., 1961. 196. Neumann, J., Morgenstern, O. Theory of Games and Economic Behavior, Princeton, 1944. 197. Philosophy of Science: The Central Issues, M. Curd and J.A.Cover, Norton & Co, 1998. 198. Popper, K.R.The Logic of Scientific Discovery. London, 1959. 199. Quine, W.V. From a Logical Point of View. Cambridge (Mass.), 1953. 200. Quine, W.V. Word and Object. N.Y., 1960. 201. Reichenbach, H. Experience and Prediction, Chicago, 1938. 202. Rescher, N. Metodological Pragmatism. Oxford, 1977. 203. Rex, J. Key Problems of Sociological Theory, London, 1963. 204. Tilly, C. As Sociology Meets History. N.Y.: Academic Press, 1981. 205. Toward a General Theory of Action. Eds. T.Parsons, E.Shils. N.Y.: Harper & Row, 1962. 206. Tuomela, R. Theoretical Concepts. Wien, 1973. 207. Turner, J. The Structure of Sociological Theory. Homewood, 1986. 208. Turner, J. The Social Theory of Practices: Tradition, Tacit Knowledge and Presupposition. Cambridge: Polity Press, 1994. 209. Weber, M. The Methodology of the Social Science. Glencoe (Ill.), 1949. 210. Whitehead, A.N. Science and the Modern World, N.Y., 1948. 211. Whorf, B.L. Language, Thought, and Reality. N.Y., 1956. 212. Yin, R. Case Study Research. Design and Methods. Newbury Park, London, New Delhi: Sage Publications, 1989. 151 Оглавление Введение………………………………………………………………….. 3 Глава 1. Методология как важнейшая часть социологического исследования ……………………………………………………………….6 1.1. Принцип автономии науки и научной логики………………..6 1.2. Задачи, которые решаются в рамках методологии и исследовательские методы в социологии……………………23 Глава 2. Процедура измерения в социально-политических науках……36 2.1. Функции и возможности процедуры измерения……………36 Глава 3. Статистика в социологии………………………………………..86 3.1. Использование статистики в социальных науках……………86 3.2. Вероятность и индукция……………………………………….92 3.3. Статистическое описание……………………………………..101 3.4. Выборка и статистическая гипотеза………………………….107 3.5. Статистика в социологии……………………………………. 116 Глава 4. Теории и модели в социологии и социальных науках……….123 4.1. Виды, структура и функции модели в социологии…………123 4.2. Недостатки модели как формы представления научного знания и критика моделирования…………………………….143 4.3. Теоретизирование и особенности социологических теорий………………………………………………………….157 4.4. Особенности и функции теории в социологии……………..159 4. 5. Особенности развития научных теорий в социологии…….175 Заключение………………………………………………………………190 Библиографический список……………………………………………...192 152
