Quantity vs Quality
Шляпник широко распахнул глаза, услышав это; однако вслух он произнес лишь:
- Чем ворон похож на конторку?
"Ага, теперь будет веселее! - подумала Алиса. - Я рада, что они начали загадывать загадки".
- Полагаю, я смогу это отгадать, - добавила она вслух.
- Ты имеешь в виду, что думаешь, будто сможешь найти ответ? - спросил Мартовский Заяц.
- Именно так, - ответила Алиса.
- В таком случае, тебе следовало сказать то, что ты имела в виду, - продолжал Мартовский Заяц.
- Я так и делаю, - поспешно откликнулась Алиса, - ну, по крайней мере, я имею в виду то, что говорю - ведь это же то же самое.
- Ничуть не то же самое! - возразил Шляпник. - Ты бы еще сказала, что "я вижу то, что ем" - это то же самое, что и "я ем то, что вижу"!
- Ты бы еще сказала, - подхватил Мартовский Заяц, - что "я люблю то, что получаю" - это то же самое, что "я получаю то, что люблю"!
- Ты бы еще сказала, - добавила Соня, которая, по всей видимости, говорила во сне, - что "я дышу, когда сплю" - это то же самое, что "я сплю, когда дышу"!
- Для тебя это и впрямь то же самое, - сказал Шляпник, и на сем беседа оборвалась.
Компания минуту просидела молча, в то время как Алиса пыталась вспомнить все, что знала о воронах и конторках - впрочем, знала она о них не слишком много.
*** Льюис Кэролл (а в жизни - Чарльз Лютвидж Доджсон, профессор математики и логики Оксфордского университета) написал книгу «Алиса в стране чудес» для того, чтобы преподать основы логики для дочери своего друга, декана колледжа Christ Church. Мне кажется, что эта книга может быть полезна не только 10-летним девочкам; она должна войти в обязательную программу всех социологических факультетов [по крайней мере, она будет явно полезнее для социологов, чем теория смены правящих элит В. Парето].
Я долго не могла сформулировать, почему у меня не вызывает доверия большинство количественных исследований. Теперь я знаю ответ - в них не хватает логики. Как правильно отметил на одной из лекций Jeff Coulter, есть исследования социоМЕТРИЧеские (количественные), а есть социоЛОГИЧеские (качественные). Дело не в том, что качественные исследования соответствуют всем требованиям логических суждений. Это, конечно, не так. Дело в том, что часто в основе количественных исследований лежат изначально ложные предпосылки, такие как, например, наличие причинно-следственных связей. Несмотря на то, что количественные исследования выглядят более структурированными и что именно благодаря строгим критериям количественной методологии исследования общества в принципе получают статус научности, на самом деле, стремление к поиску каузальности и ведет к потери логики.
Количественные исследования построены на том, чтобы обнаружить n-е количество причин, приводящих к тому или иному событию. Список причин обычно закрытый, а их влияние безусловно. Мы подразумеваем, что есть Б и есть А1, А2.... Аn, которые являются причиной Б. Грубо говоря, без А не могло бы возникнуть Б. И вот тут появляются ошибки логики, так как, пытаясь обнаружить причину, а не дать объяснение, мы часто приходим к выводу, что кислород есть причина пожара, так как без кислорода пожар не мог бы возникнуть. Однако, кислород - это всего лишь условие, без него, действительно, пожар не может возникнуть, но ни какой каузальной связи здесь нет.
Точно также, если проводить количественное исследование причин возникновения капитализма, то можно прийти к заключению, что протестантизм является причиной капитализма, в то время как протестантизм - лишь одно из условий, одно из возможных объяснений, но никак не причина.
Сейчас мне приходится слушать много подобных нелогичных исследований на семинарах по экономической социологии, которые проводятся в MIT и Harvard. Собрать много бессмысленных статистических данных и построить много бессмысленных таблиц и распределений здесь считается правилом хорошего тона. Я не могу говорить про всю социологию, но в экономической социологии - это безусловный трэнд. Аспиранты Harvard и MIT делают исследования на узкоспециализированные темы, определяя при этом социальный капитал через одну переменную - «вместе ходили в колледж», а потом еще с помощью полученных данных пытаются внести вклад в определение социального статуса в социологии.
Конечно, я не хочу сказать, что количественные исследования совсем бесполезны, но они, действительно, больше отношения имеют к социометрике, чем к социологии; к измерению, а не к объяснению. Когда мы обсуждали это с Jeff Coulter, он сказал, что не видит смысла в том, чтобы заниматься исследованиями, которые через 5-10 лет перестанут быть актуальными и о них все забудут. Надо браться за важные категории и большие темы, которые и через 50 лет будут не менее значимыми. Можно работать над ними 10-20-30 лет, но результат будет видимым. Такие исследования чаще всего строятся на качественных данных.
При этом статистика может быть интересным материалом для качественного анализа. Один из примеров - новое исследование Andrew Abbott, о котором он рассказывал на недавней конференции в Бостоне. Abbott через анализ рубрик кроссвордов в журнале New York Times пытается посмотреть на изменения, произошедщие в обществе за последние 60 лет. Он, конечно, столкивается со многими проблемами анализа статистических данных, но попытка, согласитесь, все же интересная.
(небольшой кусок Wonderland в Philadelphia)
- Чем ворон похож на конторку?
"Ага, теперь будет веселее! - подумала Алиса. - Я рада, что они начали загадывать загадки".
- Полагаю, я смогу это отгадать, - добавила она вслух.
- Ты имеешь в виду, что думаешь, будто сможешь найти ответ? - спросил Мартовский Заяц.
- Именно так, - ответила Алиса.
- В таком случае, тебе следовало сказать то, что ты имела в виду, - продолжал Мартовский Заяц.
- Я так и делаю, - поспешно откликнулась Алиса, - ну, по крайней мере, я имею в виду то, что говорю - ведь это же то же самое.
- Ничуть не то же самое! - возразил Шляпник. - Ты бы еще сказала, что "я вижу то, что ем" - это то же самое, что и "я ем то, что вижу"!
- Ты бы еще сказала, - подхватил Мартовский Заяц, - что "я люблю то, что получаю" - это то же самое, что "я получаю то, что люблю"!
- Ты бы еще сказала, - добавила Соня, которая, по всей видимости, говорила во сне, - что "я дышу, когда сплю" - это то же самое, что "я сплю, когда дышу"!
- Для тебя это и впрямь то же самое, - сказал Шляпник, и на сем беседа оборвалась.
Компания минуту просидела молча, в то время как Алиса пыталась вспомнить все, что знала о воронах и конторках - впрочем, знала она о них не слишком много.
*** Льюис Кэролл (а в жизни - Чарльз Лютвидж Доджсон, профессор математики и логики Оксфордского университета) написал книгу «Алиса в стране чудес» для того, чтобы преподать основы логики для дочери своего друга, декана колледжа Christ Church. Мне кажется, что эта книга может быть полезна не только 10-летним девочкам; она должна войти в обязательную программу всех социологических факультетов [по крайней мере, она будет явно полезнее для социологов, чем теория смены правящих элит В. Парето].
Я долго не могла сформулировать, почему у меня не вызывает доверия большинство количественных исследований. Теперь я знаю ответ - в них не хватает логики. Как правильно отметил на одной из лекций Jeff Coulter, есть исследования социоМЕТРИЧеские (количественные), а есть социоЛОГИЧеские (качественные). Дело не в том, что качественные исследования соответствуют всем требованиям логических суждений. Это, конечно, не так. Дело в том, что часто в основе количественных исследований лежат изначально ложные предпосылки, такие как, например, наличие причинно-следственных связей. Несмотря на то, что количественные исследования выглядят более структурированными и что именно благодаря строгим критериям количественной методологии исследования общества в принципе получают статус научности, на самом деле, стремление к поиску каузальности и ведет к потери логики.
Количественные исследования построены на том, чтобы обнаружить n-е количество причин, приводящих к тому или иному событию. Список причин обычно закрытый, а их влияние безусловно. Мы подразумеваем, что есть Б и есть А1, А2.... Аn, которые являются причиной Б. Грубо говоря, без А не могло бы возникнуть Б. И вот тут появляются ошибки логики, так как, пытаясь обнаружить причину, а не дать объяснение, мы часто приходим к выводу, что кислород есть причина пожара, так как без кислорода пожар не мог бы возникнуть. Однако, кислород - это всего лишь условие, без него, действительно, пожар не может возникнуть, но ни какой каузальной связи здесь нет.
Точно также, если проводить количественное исследование причин возникновения капитализма, то можно прийти к заключению, что протестантизм является причиной капитализма, в то время как протестантизм - лишь одно из условий, одно из возможных объяснений, но никак не причина.
Сейчас мне приходится слушать много подобных нелогичных исследований на семинарах по экономической социологии, которые проводятся в MIT и Harvard. Собрать много бессмысленных статистических данных и построить много бессмысленных таблиц и распределений здесь считается правилом хорошего тона. Я не могу говорить про всю социологию, но в экономической социологии - это безусловный трэнд. Аспиранты Harvard и MIT делают исследования на узкоспециализированные темы, определяя при этом социальный капитал через одну переменную - «вместе ходили в колледж», а потом еще с помощью полученных данных пытаются внести вклад в определение социального статуса в социологии.
Конечно, я не хочу сказать, что количественные исследования совсем бесполезны, но они, действительно, больше отношения имеют к социометрике, чем к социологии; к измерению, а не к объяснению. Когда мы обсуждали это с Jeff Coulter, он сказал, что не видит смысла в том, чтобы заниматься исследованиями, которые через 5-10 лет перестанут быть актуальными и о них все забудут. Надо браться за важные категории и большие темы, которые и через 50 лет будут не менее значимыми. Можно работать над ними 10-20-30 лет, но результат будет видимым. Такие исследования чаще всего строятся на качественных данных.
При этом статистика может быть интересным материалом для качественного анализа. Один из примеров - новое исследование Andrew Abbott, о котором он рассказывал на недавней конференции в Бостоне. Abbott через анализ рубрик кроссвордов в журнале New York Times пытается посмотреть на изменения, произошедщие в обществе за последние 60 лет. Он, конечно, столкивается со многими проблемами анализа статистических данных, но попытка, согласитесь, все же интересная.
(небольшой кусок Wonderland в Philadelphia)