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2023-07-01
社会科学现有的实证方法可以分为六大类:①调查、民意调查、(深度)访谈和民族志;②聚焦于行动的形式模型(如博弈论/理性选择理论);③聚焦于结果的模型(如宏观经济模型、经济增长模型)和计算机模拟(如行为体建模、系统动力学);④实验;⑤大样本和中等样本的回归分析或定性比较分析;⑥深度过程追踪分析的小样本案例研究,历史叙述是其必要部分或相近的方法。[107]每种方法都有各自的效用和局限,并且效用和局限因不同的任务而不同。但总体来说,最后两种方法更为常用,这一事实很大程度上解释了它们在实证社会科学中的主导地位。
第一,调查、民意调查、(深度)访谈和民族志对于理解个体关于特定事物的观念(或知觉)很有用。它们在某种程度上也有助于理解行动,因为行动是部分由观念驱动的。这些方法对理解社会结果并没有太多用处。更重要的是,这些方法主要用于收集数据。仅凭它们无法解释行动和结果,[108]其实它们并没有甚至不能解释观念。
第二,聚焦于行动的形式模型(如博弈论)对于在特定的社会约束下猜想通过互动来驱动行为体行为的特定因素和机制是很有用的。它也有助于理解仅由行动所驱动的社会结果(如因战争行为而爆发的战争)。但这种方法对理解大多数社会结果的用处非常有限,因为大多数社会结果并不仅仅是行动及其互动的产物。
第三,聚焦于结果的模型和计算机模拟有助于证明一些声称在推动特定社会结果方面有重要价值的因素和机制。行为体建模(agent-based modeling)的优势在于它能模拟微观行动及其互动如何涌现出宏观结果,而系统动力学的优势在于它能模拟宏观过程如何驱动宏观结果。宏观经济模型和经济增长模型更有助于说明(如“玩具”般的)经济动力和组织实证数据。但这些方法对真实世界的社会结果给出的真正解释则价值有限。[109]
第四,实验方法是度量行动背后的驱动因素的有效方法。实验其实是实验社会心理学的基本原则,但在社会科学中,实验不太可能为真实世界中的行动提供真正的解释。在对社会结果做出解释时,实验的价值甚至更加有限,它只有助于证明一些声称在推动特定社会结果方面有重要价值的因素和机制。
从根本上说,即使我们能为实验建立一些外部有效性,[110]但社会科学中的实验其实价值有限,因为社会系统无法像自然科学的实验那样实现“实验封闭”。[111]最近的研究表明,发表在三大社会心理学期刊的论文中,只有39%可以被重复验证,[112]这给了我们足够的理由去质疑经济学和政治学中正流行的田野实验结果的可重复性。
第五,大样本和中等样本的回归分析或定性比较分析有助于理解所有三类客体。回归分析的优势在于,能识别可能影响行动及结果的因素和因素之间(最多三个因素)潜在的互动。定性比较分析提高了对几个因果因素的联合效应的识别。因此定性比较分析可能比传统的回归分析更有效地揭示因果机制。[113]但无论是大/中等样本的回归分析,还是中等/小样本的定性比较分析,都不能自身揭示机制。因此这两者都不能对特定的行动或结果给出真正的解释。[114]不幸的是,很多回归分析和定性比较分析的支持者不仅混淆了统计结果(即相关)和解释,还混淆了制订假说和理论化。[115]
第六,深度过程追踪分析的小样本案例研究和前者一样,有助于理解社会科学的所有三类客体。和前者相比,小样本案例研究弱于识别诸多因果因素,但擅长处理几个因果因素。深度过程追踪分析的小样本案例研究的特别优势在于,能捕捉因素的互动和揭示或确认机制的实际运作。所以与回归分析和定性比较分析相比,它在构建行动和结果的特定因果解释方面更强大。[116]
对于构建特定的因果解释,深度过程追踪分析的小样本案例研究能对不同客体使用更具体的技术。具体地说,当试图解释行动时,深度过程追踪分析的小样本案例研究倾向于使用档案、日记和(决策者或旁观者的)回忆录,来重建特定行动背后的真实决策过程。[117]同样地,在处理具有严重的殊途同归性的宏观社会结果时,深度过程追踪分析的小样本案例研究试图用因素和机制来构建解释,而不仅仅是影响的推断。如此一来,这种方法能强化特定因果解释的有效性。这一逻辑解释了为什么对宏观社会结果更感兴趣的社会科学家更倾向于依赖深度过程追踪分析的小样本案例研究,以及为什么他们更加强调揭示机制在构建解释时的必要性。[118]
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