Методическое руководство 2 страница

1. Анализ крупных выборок, или «статистический»[32]. При этом подбираются материалы по большому числу случаев (обычно несколько десятков или более), которые изучаются, чтобы увидеть, ковариантны ли переменные в соответствии с прогнозами теории.
2. Изучение частных случаев. Аналитик подробно рассматривает несколько (или даже один) частных случаев, чтобы понять, разворачиваются ли события в соответствии с прогнозами и (если предметом является человеческое поведение) насколько поступки и слова действующих лиц соответствуют прогнозам[33].

Какой же метод выбрать – эксперимент, анализ крупных выборок или изучение частных случаев? Следует отдавать предпочтение методам, обеспечивающим более сильную проверку (см. далее в этой главе). Чем больше проверок, тем лучше; сильные проверки предпочтительные слабых. Таким образом, наиболее приемлемым вариантом представляются многочисленные сильные проверки - и методы, обеспечивающие возможность таковых. Выбирать наиболее подходящий для проверки конкретной теории метод необходимо с учетом структуры имеющихся данных. Например, большинство военных теорий лучше всего проверять частными случаями, поскольку международные исторические документы о довоенной политике и дипломатии, которые выступают в качестве источников данных, обычно более пригодны для подробного анализа немногочисленных случаев, чем для охвата значительного их числа. Несколько случаев описаны подробно (две мировые войны), но если их число превышает 15-20, историческая достоверность резко снижается. В результате изучение частных случаев обеспечивает возможность более сильных и многочисленных проверок, чем анализ крупных выборок. И, напротив, анализ крупных выборок более эффективен для проверки теорий, описывающих американские избирательные политики, поскольку имеется значительный объем данных о многочисленных случаях (выборов или интервью с избирателями). Однако изучение частных случаев подходит и для исследования американской политики, особенно тогда, когда детальный анализ частных случаев позволяет получить важные данные, недоступные иным образом[34]. Аналогично анализ крупных выборок может оказаться исключительно эффективным механизмом исследования международной политики, если нужные данные зафиксированы для многочисленных случаев (например, существует множество примеров чрезвычайно удачных проверок демократической теории мира методом анализа крупных выборок[35].) Эксперименты – наименее пригодный подход, поскольку они редко возможны в политологии.

Сильные и слабые проверки; прогнозы и проверки

Сильные проверки предпочтительны, поскольку они более информативны и весомы, чем слабые[36].

Сильной называется проверка, результаты которой с высокой вероятностью зависят только от истинности или ложности теории. Сильные проверки оценивают прогнозы, которые носят уверенный и уникальный характер. Уверенный прогноз представляет собой недвусмысленное предсказание. Чем выше уверенность прогноза, тем сильнее проверка. Наиболее уверенные прогнозы представляют собой детерминистские предсказания результатов, которые непременно произойдут, если теория верна. Если прогноз не оправдывается, то теория неверна, соответственно объяснить ошибку прогноза можно лишь ложностью теории. Сила проверки также зависит от уникальности прогноза. Уникальным считается прогноз, который нельзя сделать на основе других известных теорий. Если прогноз оказывается верным, то это служит убедительным подтверждением истинности данной теории, поскольку другие объяснения результатов проверки немногочисленны и неприемлемы.

Уверенность и уникальность – параметры, характеризуемые степенью, которая может находиться в пределах от нуля до совершенства. Наиболее сильными являются проверки прогнозов, характеризующихся высоким уровнем уверенности и уникальности, поскольку они предоставляют решающие позитивные или негативные свидетельства. По мере снижения уровня уверенности и уникальности уменьшается и сила проверки. Самыми слабыми являются проверки прогнозов с малой уверенностью и уникальностью. Если прогноз лишен уверенности или уникальности, то проверять его бесполезно.

В зависимости от сильных и слабых сторон можно выделить четыре типа проверок:

1. Проверка «кольцом». Уверенные, но не уникальные прогнозы обеспечивают возможность решительного отрицания: если проверка не пройдена, то теория или объяснение неверны, однако пройденная проверка не доказывает ее истинности. Примером может послужить вопрос: «Находился ли обвиняемый в пределах штата в момент совершения преступления?» Если нет, то он невиновен, но факт нахождения в пределах штата не доказывает его виновность. Для доказательства жизнеспособности теория должна «пройти в кольцо», которое представляет собой проверка, однако ее прохождение не доказывает ее истинности.

2. Проверка «дымящимся ружьем». Уникальные, но не уверенные прогнозы обеспечивают возможность решительного подтверждения: прохождение проверки подтверждает истинность объяснения; неспособность пройти проверку не опровергает теорию. Например, если спустя несколько минут после совершения убийства подозреваемый был замечен с дымящимся ружьем в руках, это является весомым доказательством его вины; то, что его не видели с ружьем, отнюдь не означает, что он невиновен. Таким образом, пройдя проверку «дымящимся ружьем», объяснение получает сильное подтверждение, однако, если подобная проверка не пройдена, это не является основанием подвергнуть объяснение сомнению.

3. Обоюдно-решающие проверки. Прогнозы, характеризующиеся высокой уверенностью и уникальностью, предоставляют возможность решающей проверки в обе стороны: прохождение проверки является сильным аргументом в пользу истинности, неспособность пройти ее – столь же веским доводом в пользу ее ложности. Если камера слежения в банке зафиксирует лица грабителей, пленка будет решающим доказательством виновности или невиновности подозреваемого. Подобные проверки являются сочетанием «кольца» и «дымящегося ружья» и наиболее информативны. Фактически они предоставляют достаточно информации, чтобы разрешить проблему, однако встречаются крайне редко.

4. Проверки «соломинки на ветру». Большинству прогнозов свойственны незначительные уверенность и уникальность; соответственно, и проверки не будут решительными ни в одну сторону: прохождение или провал проверки подобны «соломинке на ветру». Результатов такой проверки недостаточно для принятия решения об истинности или ложности теории, однако она вносит свой вклад в общую совокупность свидетельств. Именно поэтому многие объяснения исторических событий предоставляют вероятностные прогнозы («Если бы Гитлер отдал приказ о Холокосте, мы, скорее всего, нашли бы какие-либо документы, отражающие этот факт»[37]). То, что они не проходят проверку, может свидетельствовать лишь о незначительной вероятности. Проверяя эти «соломенные» прогнозы, можно кое-что узнать, однако сами по себе эти проверки не позволяют дать решительного ответа на вопрос об истинности или ложности[38]. К сожалению, чаще всего приходится иметь дело именно с ними.

Нередко споры о результатах, предсказываемых теориями, принимают толковательный характер. Противоречит ли окончание холодной войны прогнозам, сделанным на основе реализма? Ученые расходятся во мнениях. Сузить это расхождение можно, если для начала четко сформулировать теорию (поскольку расплывчатые теоретические заявления оставляют больше простора для неоднозначных прогнозов), а также объяснить и доказать проверенные прогнозы.

Толковательные споры также часто вырастают из дебатов относительно уникальности и уверенности прогнозов. Является ли прогноз уникальным, т.е. предсказывают ли другие теории или объяснения те же результаты? Если да, то прохождение проверки производит меньшее впечатление. Приведу пример. Историки фишеровской школы утверждают, что 8 декабря 1912 г. немецкий «военный совет» - совещание кайзера Вильгельма II с военными руководителями (о котором стало известно лишь в 60-х годах) – предупреждал о готовящемся германской элитой заговоре с целью развязывания крупномасштабной войны[39]. Некоторые критики полагают, что воинственные высказывания кайзера в ходе этого совещания объясняются особенностями его личности: известно, что он нередко выпускал пар, говоря то, чего не имел в виду. Короче говоря, эти критики приводят иное объяснение событий, которые ряд последователей Фишера рассматривает как проверку «дымящимся ружьем» теории военного заговора элиты. В таком случае встает вопрос о том, насколько убедительно это иное объяснение.

Другими словами, если предсказание уверенно, является ли оно недвусмысленным? Если нет, то непройденная проверка менее трагична. Среди историков существует мнение, что причиной испано-американской войны 1898 г. стал заговор империалистически настроенных американских лидеров, надеющихся оттягать у Испании Филиппины. Доказательством противоположного мнения может служить отсутствие упоминания об этом заговоре в дневниках и частных письмах этих лидеров, а также в официальных архивах. С такой точки зрения теория заговора достаточно уверенно прогнозирует, что в этих документах должны содержаться упоминания о заговоре. Сторонники этой теории отвечают, что умные заговорщики тщательно конспирировали свои замыслы, зачастую не оставляя следов. Они утверждают, что теория заговора не может быть отвергнута, поскольку она лишь слабо предсказывает, что заговорщики должны были зафиксировать свои замыслы, соответственно отсутствие упоминаний является лишь «соломинкой на ветру», которая не в состоянии опровергнуть теорию. Проблема заключается не в доказательствах, а в расхождении оценок уверенности прогноза теории о том, что заговорщики должны были оставить упоминания и записи.

Приведенные выше рассуждения доказывают необходимость обсуждения уникальности и уверенности проверяемых прогнозов при толковании свидетельств. Свидетельства неравноценны, поскольку прогнозы, которые ими проверяются, неравноценны с точки зрения уверенности или уникальности. Соответственно авторы должны оценивать уверенность и уникальность своих прогнозов.

Сильные проверки предпочтительнее слабых, однако проверки могут быть слишком сильными, или пристрастными по отношению к теории. Так, проверка может проводиться в ситуации, когда действуют компенсирующие силы, препятствующие прогнозируемому действию теории. Прохождение подобной проверки производит сильное впечатление, поскольку свидетельствует о том, что причина теории имеет большую важность, т.е. более значительные последствия. Однако истинная теория может не пройти эту проверку из-за того, что уравновешивающий фактор маскирует ее действие. Результаты подобной проверки ведут к ошибочным отрицательным решениям, избежать которых можно, если аналитик, осознавая предвзятость проверки, даст теории некоторую фору.

Другая форма слишком сильной проверки предполагает оценку теории в отсутствие исходных предпосылок, необходимых для действия теории. И снова прохождение проверки представляется маловероятным и, соответственно, производит сильное впечатление. Если теория проходит такую проверку, можно предположить, что ее объясняющий диапазон шире, чем ожидалось. Однако такие проверки не позволяют корректно оценить общую действенность теории, поскольку оценка теории производится относительно постулатов, которых она не содержит[40].

Полезные советы по проверке теорий

При проверке теорий имеет смысл следовать следующим указаниям:

1. Проверять как можно больше гипотез теории. Если ограничиться лишь некоторыми из них, то теория будет проверена лишь частично. Теория считается полностью проверенной, если проверены все ее части.

Количество поддающихся проверке гипотез превосходит численность связей в теории. Рассмотрим теорию:

A → q → r → В

Полная проверка должна включать оценку исходной гипотезы теории (A → В), ее объясняющих гипотез (A → q, q → r, r → В) и их сочетаний (A → r и q → В). Таким образом, в теории, содержащей три связи, проверке поддаются шесть гипотез. Необходимо по возможности рассмотреть их все.

2. Вывести из каждой гипотезы и проверить как можно больше прогнозов. Большинство гипотез предоставляют несколько поддающихся проверке прогнозов, поэтому не следует успокаиваться, проверив один. Чтобы вывести дополнительные прогнозы, рассмотрите изменения значений переменных в пространстве и во времени (т.е. по регионам, группам и организациям или отдельным людям), которые прогнозирует теория. Обдумайте также, каков характер прогнозируемого теорией процесса принятия решений (если таковой предполагается), а также отдельных действий и высказываний.

Прогнозы определяют наблюдения, которые мы ожидаем сделать, если теория истинна. Они характеризуют ожидания относительно сферы охвата, последовательности, местоположения и структуры явлений. Избегайте тавтологических формулировок, прогнозирующих, что мы ожидаем увидеть действие теории («если теория истинна, я прогнозирую, что мы увидим, как ее причина обуславливает ее следствие»). Например, гипотеза «демократия ведет к миру» позволяет получить тавтологический прогноз «мы должны увидеть, как демократия ведет к миру». Нетавтологическим прогнозом был бы такой: «мы должны увидеть, что демократические государства реже участвуют в войнах, чем авторитарные».

3. Объяснить и подкрепить прогнозы, выведенные из теории. Как я уже упоминал, научные противоречия нередко вырастают из споров о том, какие прогнозы можно корректно вывести из теории, а какие – нет. Затем ученые приходят к согласию относительно данных, но не могут договориться об их толковании, поскольку расходятся во мнениях, что прогнозирует испытуемая теория. Чтобы свести эти споры к минимуму, необходимо как можно более полно объяснить прогнозы и подкрепить их доказательствами.

Прогнозы могут быть общими (когда предсказывается широкая парадигма) или конкретными (предсказываются конкретные факты или другие отдельные наблюдения). Общие прогнозы выводятся из общих гипотез («если благоприятные ситуации и слабые места в защите приводят государства к войне, то страны в состоянии упадка должны инициировать войны чаще») и используются для их проверки. Конкретные прогнозы выводятся как из общих гипотез («если удобные моменты и слабые места в защите приводят государства к войне, то мы должны увидеть, что Япония вела себя более агрессивно в 1941 г., когда ситуация складывалась в ее пользу»), так и из конкретных объяснений («если в 1941 г. благоприятная ситуация привела Японию к войне, мы должны найти документы о том, что облеченные властью лица в Японии рассматривали эту ситуацию как довод в пользу войны»), и используются для проверки тех и других.

4. Выбирать данные, которые с максимальной точностью характеризуют область проверки. При анализе крупных выборок необходимо отбирать данные, характеризующие всю сферу, охватываемую проверяемыми гипотезами. При изучении частных случаев пользуйтесь данными, отражающими общие условия рассматриваемых случаев. Полезными могут оказаться даже данные, вчерне очерчивающие сферу проверки[41]. И все же, чем точнее представление, тем лучше. Однако следует избегать тенденциозного подхода к отбору, т.е. учета данных, подтверждающих теорию, и исключения сведений, противоречащих ей. Отобранные подобным образом данные не будут точно характеризовать ситуацию.

Это правило может показаться тривиальным и само собой разумеющимся, однако в более ранней политологической литературе (я имею в виду труды по международным отношениям) оно нередко нарушалось, когда авторы начинали полемизировать «на примерах». Примеры можно применять для пояснения дедуктивных теорий, однако доказательствами они могут считаться лишь тогда, когда они характеризуют (даже в очень обобщенном виде) базу данных во всей полноте и/или содержат достаточно подробностей, чтобы их анализ можно было рассматривать как изучение единичных случаев.

5. Рассмотреть и оценить возможность того, что наблюдаемая взаимосвязь двух переменных носит не причинный характер, а является результатом воздействия третьей переменной[42]. Ковариантность двух переменных может объясняться как тем, что одна из них обуславливает другую, так и тем, что они обе обусловлены третьей. Так, на севере США наблюдается значительная корреляция между ежемесячными продажами перчаток и снегоочистителей, но ни одно явление не вызывает другое. Они оба обусловлены зимним похолоданием. Необходимо учесть возможность влияния третьих переменных прежде, чем сделать вывод, что корреляция переменных свидетельствует о наличии между ними причинных связей.

6. При толковании результатов выносить суждение о каждой теории отдельно.

Если теория проходит (или не проходит) проверку, это не должно априори означать того же для остальных аналогичных теорий. Каждая входящая в то или иное семейство (например, неоклассическое семейство экономических теорий, марксистское семейство теорий империализма, реалистическое семейство теорий международных отношений и т.п.) теория должна рассматриваться сама по себе. Не следует приписывать ей достоинства и недостатки других теорий, относящихся к тому же семейству, за исключением тех случаев, когда обе теории являются разновидностями единой более общей теории, которая только что была подтверждена или опровергнута в ходе проверки.

Прежде чем окончательно отвергнуть не прошедшие проверку теории, имеет смысл рассмотреть возможность их корректировки. Такие теории зачастую содержат истинные гипотезы, которые можно выявить и использовать для построения новой теории.

7. Скорректировать теории можно, заменив не нашедшие подтверждения гипотезы новыми объясняющими гипотезами, предлагающими иной промежуточный причинный процесс, или сузив охват теории. В последнем случае необходимо добавить новые исходные предпосылки (переменные условий), так, чтобы теория больше не претендовала на охват случаев, вошедших в непройденную проверку. Такая теория будет скромнее, зато пройдет проверку.

8. Можно проверять теории относительно нулевой гипотезы («обладает ли эта теория объясняющими возможностями?») или относительно друг друга («каковы объясняющие возможности данной теории – больше или меньше других?»)[43]. Оба формата проверок исключительно полезны, однако не следует их путать. Теории, успешно проходящие нулевые проверки, отнюдь не обязательно являются ведущими, т.к. они могут проигрывать по сравнению с другими теориями. И наоборот, не следует торопиться отказываться от теорий, не прошедших проверку относительно других теорий. Возможно, они все же обладают некоторыми объясняющими возможностями, а потому могут оказаться полезными, даже если эти возможности у них меньше, чем у других.

9. Проверка теории осуществляется путем ответа на вопрос о том, подтверждают ли эмпирические данные прогнозы, сделанные на ее основе. Вопрос о том, сколько случаев позволяет объяснить данная теория, не может являться критерием проверки. Число объясняемых случаев может быть невелико, например, потому, что причинные явления в рамках данной теории редки, или теория требует определенных условий – при наличии которых она, тем не менее, достаточно наглядно действует. Такая теория объясняет немного случаев, но она действенна.

Число случаев, объясняемых теорией, позволяет оценить ее полезность: чем их больше, тем полезнее теория – при прочих равных условиях. Однако, теории, объясняющие немногочисленные случаи, все же ценны, если эти случаи важны и удовлетворительно объясняются теорией.

10. Нельзя проверить теорию, оценивая действенность входящих в нее предположений (предполагаемых значений переменных условий), т.е. задаваясь вопросом, «действует ли теория при наличии условий, которые, согласно этой теории, необходимы для ее действия». Сформулированный таким образом вопрос аксиоматически исходит из того, что предположения верны. Проверки при условиях, не соответствующих предположениям теории, некорректны, и не следует отказываться от теорий, которые не прошли подобные проверки.

Однако действенность предположений теории определяет ее ценность. Предположения, которые никогда не оказываются верными, приводят к появлению теорий, работающих лишь в воображаемом мире и, соответственно, не пригодных для объяснения реальности или выработки политических рекомендаций[44]. Наиболее полезны теории, предположения которых соответствуют реальной действительности по крайней мере в наиболее важных случаях.

Как объяснить конкретные события?

Идеи, определяющие причину и следствия, делятся на два типа: теории и конкретные объяснения. Теории сформулированы в общем виде и применимы к многочисленным случаям («экспансионизм ведет к войне» или «столкновение с внеземными объектами приводит к массовому вымиранию видов»). Конкретные объяснения описывают отдельные события – определенные войны, вторжения, империи, революции или другие единичные случаи («немецкий экспансионизм привел к началу Второй мировой войны» или «столкновение с астероидом обусловило вымирание динозавров»). Выше были описаны способы формулирования и проверки теорий. Теперь рассмотрим, как оценивать конкретные события[45]. Необходимо задаться четырьмя вопросами:

1. Является ли объяснение проявлением истинной общей теории[46] (или, другими словами, охватывающего закона)? Для оценки гипотезы, что А в конкретном случае обуславливает b, сначала оценим общий вид гипотезы – «А обуславливает В». Если А не обуславливает В, можно исключить все объяснения конкретных примеров В, заключающиеся в том, что причиной являются примеры А, в том числе и гипотезу, что А обуславливает b в данном случае.

Оценим утверждение «петушиный крик вызвал сегодняшний восход», задаваясь вопросом, действительно ли обычно петухи вызывают восход своим криком. Если гипотеза «петушиный крик вызывает восходы» была проверена и оказалась ложной, можно сделать вывод, что сегодняшний восход нельзя объяснить криком петуха. Объяснение ложно, поскольку ложен охватывающий его закон.

Обобщенные конкретные объяснения предпочтительнее необобщенных, поскольку оценить степень соответствия охватывающему закону можно лишь для обобщенных конкретных объяснений (необобщенные не позволяют выявить охватывающий их закон для оценки). Поэтому для оценки соответствия необходимо переформулировать необобщенные конкретные объяснения в обобщенные.

2. Присутствует ли причинное явление охватывающего закона в случае, который необходимо объяснить? Конкретное объяснение убедительно, если значение независимой переменной общей теории, из которой вытекает объяснение, выше нуля. Даже если доказано, что А является причиной В, это не объясняет случаев возникновения В в отсутствие А.

Экономические спады приводят к войнам, но экономическим спадом нельзя объяснить войну, разгоревшуюся в период процветания. Капитализм приводит к империализму, но он не может служить объяснением возникновения коммунистических или докапиталистических империй. Столкновение с астероидом вызывает массовое вымирание видов, но не может объяснить случаев вымирания в отсутствие столкновения.

3. Наличествуют ли исходные предпосылки охватывающего закона в данном случае? Теории не могут объяснить результатов в случаях, не содержащих их необходимых исходных предпосылок. Укусы бешеных собак приводят к распространению бешенства; случай заболевания бешенством нельзя объяснить укусом здоровой собаки.

4. Наблюдаются ли в данном случае промежуточные явления охватывающего закона? Явления, связывающие постулированные охватывающим законом причину и следствия, должны проявляться наглядно, в нужное время и в нужном месте. Так, если столкновение Земли с астероидом 65 млн. лет назад привело к вымиранию динозавров, мы должны обнаружить следы катастрофического процесса, убившего ящеров. Например, ряд ученых предполагает, что при столкновении земной шар был залит потоками горячей лавы, от которой загорались леса, затемняя солнечный свет потоками дыма, что привело к похолоданию. В таком случае мы должны были бы обнаружить золу от этих лесных пожаров в геологических слоях 65-миллионнолетней давности. Кроме того, должны были остаться следы крупнейших (материкового или даже глобального масштаба) лавовых потоков и резкого вымирания видов[47].

Четвертый шаг необходим, поскольку первые три не являются определяющими. Если пренебречь им, остается возможность, что подтверждающий наше объяснение охватывающий закон носит вероятностный характер и не действует как раз в данном случае[48]. Кроме того, необходимо проверить прогнозы объяснения в пределах данного случая, чтобы исключить возможность, что охватывающий закон на самом деле ложен. Именно поэтому, чем полнее соответствие между фактическими параметрами и прогнозами для данного случая, тем с большей уверенностью можно утверждать, что объяснение пригодно для данного случая[49].

Вполне корректно в ходе анализа вывести охватывающий закон, лежащий в основе конкретного объяснения данного события, из самого события. Детали события предполагают конкретное объяснение, которое аналитик формулирует в общем виде, обеспечивающем возможность проверки относительно более широкой базы данных. Если объяснение проходит эту проверку, то аналитик повторно применяет теорию к конкретному случаю. Таким образом, проверка общей теории и объяснение отдельного случая могут осуществляться совместно и служить доказательством друг для друга.

Методологические мифы

Теоретики социальных наук приводят множество внешне правдоподобных рекомендаций, которыми, однако, лучше пренебречь, например:

1. «Данные, опровергающие теории, обычно более значительны, чем подтверждающие их факты». Карл Поппер и другие сторонники идеи опровержения, утверждают, что теории не поддаются проверке, но поддаются опровержению[50] и что проверки, опровергающие теорию, более значительны, чем подтверждающие ее[51]. Первое утверждение в узком смысле верно, второе – решительно нет. Нельзя доказать теорию с абсолютной уверенностью, поскольку нельзя выработать или проверить все без исключения следующие из нее прогнозы и всегда остается вероятность, что какой-либо из несделанных и непроверенных прогнозов не пройдет проверку. Опровержение возможно с более высокой степенью уверенности. Однако это не означает, что опровергающие проверки превосходят подтверждающие. Если теория успешно выдерживает множество сильных проверок, а затем не может пройти проверку не проверенного ранее прогноза, это обычно означает, что для ее действия требуются не выявленные до того исходные предпосылки. В таком случае необходимо переформулировать теорию с учетом этих предпосылок, сузив тем самым ее охват так, чтобы исключить непройденную проверку. С точки зрения Поппера, мы получаем новую теорию; однако все проверки, пройденные старой теорией, подтверждают действенность новой, которая благодаря этому очень сильна уже в момент зарождения. Таким образом подтверждающие проверки чрезвычайно информативны, они позволяют многое узнать: о старой теории, о ее корректировке и о последующих ее версиях. Возражения Поппера отчасти объясняются его странной уверенностью в том, что теории однозначно принимаются непосредственно в момент их формулирования[52] и, следовательно, подтверждающие их данные несущественны, поскольку они лишь укрепляют уже существующую веру в истинность теории. На деле гораздо чаще приходится сталкиваться с противоположной ситуацией: большинство новых теорий вызывают предубеждение и неприятие даже после накопления подтверждающих их истинность данных[53].

2. «Нельзя опровергнуть теорию, не выработав другой взамен». Имре Лакатос, утверждает, что «опровержение [теории] возможно не ранее, чем появится лучшая» и что «опровержение не может предшествовать появлению верной теории»[54]. Это утверждение не вполне корректно. Оно применимо лишь к теориям, не прошедшим некоторые проверки, но тем не менее имеющим определенные объясняющие возможности. Эти теории нельзя отвергать до того, как будут выработаны другие им взамен. Однако если проверки показывают, что теория не обладает объясняющими возможностями, от нее необходимо отказаться независимо от наличия замены[55]. Многие научные программы, в частности, исследования в сфере медицины, осуществляются посредством рутинной проверки теорий относительно нулевых гипотез. Теории, не прошедшие эту проверку, отвергаются независимо от наличия замены.

Если аналитик сообщает об опровержении теории или объяснения, можно попросить его предложить удовлетворительную замену – это станет своего рода проверкой опровержения. Так можно выявить случаи, когда теоретик, желая опровергнуть теорию, сравнивает ее со стандартом, которому ее объяснения не соответствуют. Это, в свою очередь, позволяет предположить, что стандарт оказался слишком высок, т.е. что аналитик ошибочно расценил «шум» в данных как однозначно опровергающие теорию факты. Подобное начинание небесполезно, однако оно ни в коем случае не означает, что единственный способ опровергнуть теорию – предложить взамен нее другую. Несомненно, можно узнать, что неправильно, даже не зная, что правильно.

3. «Данные, на основе которых возникла теория, не могут быть использованы для ее проверки». Этот аргумент[56] зачастую сопровождается предостережениями не проверять теории случаями, из которых они были выведены. Эта идея исходит из склонности к проверкам вслепую[57]. В основе лежит предположение, что аналитик хуже знает данные, не использовавшиеся для выработки теории, соответственно он менее склонен к тенденциозному их отбору.

Проверка вслепую полезна для избежания целенаправленной подтасовки фактов, однако она действует не всегда. Она не позволяет ученым выбирать проверки, подтверждающие истинность теории, и исключать опровергающие. Однако применить ее в социологии практически невозможно, поскольку на самом деле аналитики почти всегда до некоторой степени знакомы с данными еще до проверки теорий и потому имеют достаточно четкое представление о результатах проверок, даже если они исключат из них факты, вдохновившие создание теории. Поэтому необходимы другие препоны для фальсификации[58]. Наилучшим решением представляется культивация в сфере социальных наук высочайших стандартов профессиональной честности.

Дата добавления: 2014-12-07