5

Часть 5. ЛОГИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА АНАЛИЗА ПРИЧИННЫХ СВЯЗЕЙ

Методы Бэкона-Милля в приложении
к теоретической истории

Анализ причинных связей начинается с составления и обоснования списка существенных для динамики объекта признаков или переменных. Как правило, существенность определяется относительно одной или двух зависимых переменных, объяснение динамики которых составляет главную цель исследования. Назовем эти переменные переменными-экспланандумами, или для простоты в рамках этого контекста — экспланандумами. Соответственно, в список первоначально включаются все переменные, изменения которых явно (прямо или косвенно) влияют на изменения экспланандумов. При этом получается список переменных-экспланансов или просто экспланансов. На эти экспланансы тоже влияют некоторые переменные, которые назовем субэкспланансами.

Следующий этап состоит в отсечении переменных как несущественных, избыточных, подчиненных в целях сохранения обозримого числа наиболее значимых переменных-экспланансов, которые составят основу идеализированной объяснительной модели. Как правило, такой отбор делается интуитивно, но для критики и дальнейшего развития исследований нужно пытаться задать эксплицитные критерии отбора переменных. Соответственно, обоснованием состава переменных будет демонстрация того, что каждая переменная, попавшая в окончательный состав, удовлетворяет принятым критериям, а каждая переменная из составленных списков экспланансов не удовлетворяет тем же критериям. Критерии эти должны касаться представленности значений переменных в единичных экземплярах объекта, их разнообразия, предположительной связи с экспланандумами (объясняемыми переменными) согласно уже имеющимся в литературе теоретическим представлениям и т.д.

Описание методов исследования причинных связей Бэкона-Милля есть в каждом учебнике логики. Воспользуемся классическим изложением Б.Бирюкова, В.Швырева и А.Суханова в Философской энциклопедии ("Философская энциклопедия", т.3, с.421-423], в котором, во-первых, приводятся оригинальные формулировки самого Дж.Ст.Милля, во-вторых, достаточно полно представлены главные предпосылки и ограничения методов. Рассмотрим, в какой мере и каким образом каждый из этих методов использовался в накопленном опыте теоретической истории, каковы основные трудности и перспективы его применения.

Эмиль Дюркгейм весьма скептически относился к методам Бэкона-Милля, за исключением метода сопутствующих изменений, который он ценил высоко и широко использовал. Однако критерием оценки для Дюркгейма служила лишь доказательная сила методов, а не их эвристичность для нахождения причинных связей. Поскольку основной груз доказательности в современной теории познания (идеи Дюгема, Карнапа, Поппера, Гемпеля) сместился к формулированию и проверке теоретических гипотез, то на методы Бэкона-Милля, главным образом, возлагается ответственность уже не за доказательную силу, а лишь за эвристичность.

Считается, что методы Бэкона-Милля относятся к эмпирическому исследованию; это верно в целом, но нельзя не учитывать, что это исследование всегда нагружено онтологическими, концептуальными и методическими предпосылками. Само выделение категорий "случаи" и "обстоятельства" (или "признаки") является сильным онтологическим допущением. Далее, выделение различных обстоятельств (признаков) осуществляется всегда с помощью понятий, за которыми нередко лежат определенные неосознанные или осознанные представления (модели, концепции).

Суть методов Бэкона-Милля состоит в предварительном эмпирическом исследовании, направленном на получение теоретической гипотезы о причине явления, после чего эта гипотеза будет уже подвергаться детальной теоретической и эмпирической проверке. Методы Бэкона-Милля — это как бы начало челночного движения между теоретическими и эмпирическими уровнями.

Все таблицы методов представляют собой формы представления данных, где именами строк являются названия случаев, именами столбцов — обстоятельства (признаки явлений, параметры или переменные), а в ячейках проставляются данные о каждом обстоятельстве в каждом случае или значения переменных (например, есть/нет). Весьма сомнительно, что после первого же составления и заполнения таблицы появится открытие (формулировка новой гипотезы). Судя по всему, методы Бэкона-Милля сами всегда включают челночное движение, формулирование промежуточных гипотез, переформулирование признаков, соответствующее изменение формы таблицы и т.п. Это означает, что, как и в теоретическом исследовании (идущем "сверху" — от теории и гипотезы), в эмпирическом исследовании по Бэкону-Миллю основная драма разыгрывается на ступени 5, в "поле эмпирической проверки" методологической лестницы (см. часть 2 настоящего издания).

Метод (единственного) сходства. Пример понятийного приспособления. Согласно Дж.Ст.Миллю:

Если два или более случаев подлежащего исследованию явления имеют общим лишь одно обстоятельство, то это обстоятельство, — в котором только и согласуются все эти случаи, есть причина (или следствие) данного явления [Милль, 1914, с.354, цит.по "философская энциклопедия", т.3, с.421].

Обстоятельства или признаки явления — это всегда переменные, т.е. понятия, имеющие некоторую совокупность упорядоченных по величине значений. В простейшем случае это двузначные переменные (есть признак — нет признака, 1/0), но значения могут быть также структурированы по шкале наименований, шкале интервалов, шкале отношений или абсолютной шкале.

Поэтому далее анализ методов Бэкона-Милля будем вести в терминах переменных и их значений. Как правило, в макросоциологии и теоретической истории задача стоит в выявлении причин известных явлений, соответственно, переменная, значения которой представляют известные явления, отделяется от переменных — претендентов на причину. Кроме того, удобно сгруппировать только "позитивные" случаи, когда интересующее следствие имело место. При этом таблица метода сходства имеет следующую форму.

Таблица 5-1. Форма представления данных по методу (единственного) сходства на примере исследования Р.Карнейро.

ПЕРЕМЕННЫЕ СЛУЧАИ	A	B	Стесненность	…	E(следствия) – создание государственности
Случай 1	1	0	1	.......	1
Случай 2	0.......	1	1		1
Случай 3	0	0	1		1
.......

Согласно логике данного метода "согласование обстоятельств", т.е. совпадение (или большая близость) значений С указывает на то, что следствие Е в каждом случае имеет своей причиной именно обстоятельство С=1.

Сопоставим эту таблицу с логикой начального этапа исследования Робертом Карнейро причин происхождения государства. Здесь случаями 1-4 являются случаи автохтонного происхождения государства в долине Нила, в Междуречье, в долине

Инда и в долинах Перу. Переменные A,B,D,С,F... — всевозможные параметры, среди которых Карнейро искал сходство, такие как: широта, средняя температура, количество осадков, высота над уровнем моря, характер почв и т.п. Переменная С — стесненность (наличие высокой концентрации ресурсов в области, огражденной географическими препятствиями для миграций). Значение С=1 здесь означает высокую степень стесненности в каждом из указанных случаев (огражденность плодородных земель либо непроходимыми горами, либо пустынями, либо морями и океанами при отсутствии мореходства, либо комбинацией этих границ.

Особый интерес в этом примере вызывает происхождение самого понятия стесненности. Несложно заметить, что стесненность является комплексным понятием, включающим две главные части: наличие ресурсно-богатой середины и замкнутость ее внутри географических границ, препятствующих миграции. Каждая из этих частей является, в свою очередь, продуктом обобщения. Вместо рисовых, пшеничных или маисовых полей нужно было увидеть ресурсное богатство, а горные цепи, пустыни и океанские побережья — объединить в географические границы. Обо всей этой мыслительной работе Карнейро не рассказывает, давая читателю лишь конечный продукт — понятие стесненности и результаты сопоставления мест со стесненностью и мест с появлением автохтонной государственности. Когда это сопоставление уже сделано, возникает впечатление прозрачной простоты — можно только удивляться, как этого никто не замечал раньше. Все дело в том, что самая трудная и интеллектуально-емкая часть применения методов Бэкона-Милля находится вне самих этих методов. Продукт этой работы состоит в установлении именно того набора обстоятельств (признаков, переменных) и случаев, в приложении к которому "срабатывает" тот или иной метод, например, метод сходства в данном примере теории Карнейро. Что же приводит к этому установлению?

Эту важнейшую часть интеллектуальной работы предлагается назвать понятийным приспособлением или, применяя "более научные" латинские корни, концептуальной адаптацией. В процессе этой работы понятия приспосабливаются к двум моментам одновременно: во-первых, к специфике эмпирического материала, во-вторых, к общей проблеме и исходной гипотезе выявления причинной связи между явлениями. По сути дела, здесь опять действуют некие "клещи". "Сверху" к понятиям предъявляются требования с точки зрения общей проблемы теоретического объяснения и связанной с ней исходной гипотезы, всегда касающейся сходства причин для сходных следствий. В то же время, "снизу" материал ограничивает совокупность эмпирических случаев. Действительно, случаи долин Инда, Нила, побережья Перу можно было описывать сотнями и тысячами понятий, выявлять сотни и тысячи сходств и различий, но проблема и гипотеза вывели Карнейро именно к комплексированию нескольких признаков в понятие стесненности. С другой стороны, без детального анализа самих случаев, чисто спекулятивно, такое понятие вряд ли могло появиться.

Метод (единственного) различия, отбор признаков и соразмерность сходства-различия.

Если случай, в котором исследуемое явление наступает, и случай, в котором оно не наступает, сходны во всех обстоятельствах, кроме одного, встречающегося лишь в первом случае, то это обстоятельство, в котором только и разнятся эти два случая, есть следствие, или причина, или необходимая часть причины явления [Милль, 1914, с.355, цит.по "Философская энциклопедия", т.3, с.421].

Рассмотрим применение этого метода в теории происхождения государства Р.Карнейро. Сравниваются долины Перу, где образовалась империя Инков и джунгли Амазонии, по большей части населенные лишь редкими деревнями без какой-либо политической интеграции. Выделим такие переменные как: этническая и культурная принадлежность, время заселения земли, выращиваемые культуры и тип хозяйства, наличие/отсутствие стесненности. По первым трем переменным значения являются сходными: и в Перу, и в Амазонию приходили, в принципе, сходные по культуре и этнической принадлежности группы индейцев из Северной Америки по узкому Панамскому перешейку Мезоамерики. И те, и другие занимались большей частью оседлым земледелием. Радикальное отличие имеется только по признаку стесненности — крайняя степень стесненности в Перу (зажатость между океаном при отсутствии развитого мореплавания и непроходимыми мертвыми горами) и полная противоположность стесненности в бассейне Амазонки — практически безграничные джунгли, почти в равной степени приспособленные для заселения, вырубки и земледельческого освоения.

Табл.5.2. Представление данных по методу (единственного) различия на примере исследования Р.Карнейро.

ПЕРЕМЕННЫЕ

СЛУЧАИ

Стесненность

E(следствия)- создание государственности

Случай 1

Случай 2

Дюркгейм справедливо утверждал:

Как нельзя составить даже приблизительно полный перечень всех фактов, сосуществующих в данном обществе или преемственно сменявших друг друга в его истории, так никогда нельзя быть даже в малой степени уверенным, что два народа совпадают или различаются во всех отношениях, кроме одного [Дюркгейм, 1894/1995, с.143].

Сопоставим этот верный тезис с успешным применением метода различия в теории Р.Карнейро. Несомненно, народ империи Инков и народ, населяющий джунгли Амазонии, отличались друг друга неисчислимым количеством признаков. Почему же взяты лишь четыре признака-переменных? Оказывается, отбор велся не по всем, а лишь по базовым признакам, которые не могли быть следствием объясняемого следствия — становления империи в Перу и "застревания" жителей Амазонии на ступени разрозненных деревень. Все перечисленные выше признаки — этнокультурные истоки, время заселения земли, тип хозяйства, наличие/отсутствие стесненности — характеризовали сравниваемые народы не только после, но и до их дивергенции по линиям политической эволюции. Итак, данный урок Карнейро состоит в отборе лишь тех признаков (переменных, обстоятельств), которые могли бы сыграть роль причин и не могли быть следствием объясняемых следствий.

Далее, совершенно очевидно, что каждое установление сходства между обстоятельствами (значениями переменных для разных случаев) может превратиться в установление различия. Действительно, не может быть полной идентичности ни в этничности, ли в базовой культуре, ни во времени заселения, ни в типе хозяйства. Тем не менее, всеми такого рода различиями Карнейро пренебрег, но упор сделал лишь на одном — на стесненности, почему?

По-видимому, здесь должна идти речь о некоей соразмерности сходства-различия между возможными причинами и следствиями в двух сравниваемых случаях. Масштаб различия между следствиями - разрозненными деревнями (Е=0) и централизованной империей (Е=1) огромен. Соответственно, столь же ярким и значительным должно быть различие между причинами того или иного следствия. Даже при выявлении различий по этничности, базовой культуре, времени заселения, типу хозяйства между случаями Перу и Амазонии, такого внушительного масштаба различия явно достичь бы не удалось. Зато по признаку стесненности масштаб различия между этими случаями столь же велик, что и по признаку политического развития. Трудно представить себе большее различие, чем между бескрайними джунглями Амазонии, представляющими полный простор для миграций (С=0) и считанными короткими долинами Перу, зажатыми между океаном и неприступными горами — хребтами Анд (С=1).

Итоговое правило можно сформулировать так: при сомнениях относительно сходств или различий между возможными причинами, учитывать, что масштаб различия между действительными причинами должен быть соразмерен масштабу различия между следствиями.

С этим принципом тесно связан и императив относительно выборки случаев: для метода (единственного) различия следует подбирать случаи с максимальным — полярным — различием следствий при принципиальном сходстве большинства базовых признаков (могущих быть причинами). Тогда, если удастся найти различие между обстоятельствами (точнее, значениями переменных), столь же значительное, сколь и различие следствий, то наиболее вероятной будет гипотеза о том, что именно различие по этой переменной и является причиной объясняемых явлений.

Соединенный метод сходства и различия как форма эмпирических гипотез.

Если два или более случая возникновения явления имеют общим одно лишь обстоятельство, и два или более случая невозникновения того же явления имеют общим только отсутствие того же самого обстоятельства, то это обстоятельство, в котором только и разнятся оба ряда случаев, есть или следствие, или причина, или необходимая часть причины изучаемого явления [Милль, 1914, с.359-60, цит.по "Философская энциклопедия", т.3, с.421].

С учетом принятого языка переменных попробуем обновить данную формулировку. Если два или более случая с высокими значениями переменной E (наличие или большая выраженность явления) имеют общим лишь высокие значения, в то время как два или более случая с низкими значениями (отсутствие или крайне малая выраженность явления), имеют общим только противоположные значения, то различия по этой переменной С, по которой только и разнятся оба ряда случаев, есть причина или необходимая часть причины изучаемого явления.

Обращаясь к тому же примеру теории происхождения государства Р.Карнейро, получаем следующий порядок применения метода в данном исследовании по теоретической истории.

Большие автохтонные империи (Египет, Перу, долина Инда) как случаи с высокими значениями по переменной Е (уровень политической эволюции) имеют общим лишь высокие значения по переменной стесненности С; в то время как случаи разрозненных деревень и племен (индейцы Амазонии, Северной Америки, варварские племена Европы, Северной Азии, деревни джунглей Индии и Африки, кочевники Центральной Азии и др.) имеют общими только низкие значения по параметру стесненности (практическое отсутствие стесненности); соответственно, различия по этой переменной стесненности, по которой только и разнятся оба ряда случаев есть причина или необходимая часть причины изучаемого явления (возникновения и невозникновения автохтонной государственности — высоких или низких значений переменной E — уровня политической эволюции).

Табл.5.3. Форма данных для применения объединенного метода сходства и различия

Позитивные случаи – есть объясняемое явление (Е=1)
Случаи/факторы-экспаланасы	А	В	….	Е
Случай 1				1
Случай 2				1
…				1
Негативные случае – нет явления (Е=0)
Случай 11				0
Случай 12				0
…				0
…				0

Таблица 5.3 призвана наглядно показать верность тезиса о том, что соединенный метод сходства и различия следует рассматривать как развитие метода сходства.

К методу 1 (сходства) в его обычном применении (т.е. к сравнению случаев, в которых изучаемое явление происходит) здесь присоединяется сравнение случаев, в которых явление отсутствует, а также сравнение первого ряда случаев со вторым; вопреки буквальному смыслу принятого названия метода 3 (соединенного метода сходства и различия ), последний не следует рассматривать в качестве последовательного применения методов 1 и 2 (метода различия ) [Философская энциклопедия, т.3, с.422].

Действительно, двойная таблица является, по сути дела, соединением двух таблиц метода сходства. В одной группе случаев единственное сходство по переменной С устанавливается для наличия явления (или высоких значений переменной E), а в другой группе случаев устанавливается иное единственное сходство по той же переменной С для отсутствия явления (или для низких значений переменной E). Никакого единственного различия здесь нет.

Верно отмечается, что данный метод дает бóльшую достоверность, чем предыдущие. С другой стороны, применение его возможно, как правило, только после того как применены метод сходства и метод различия, то есть вся номенклатура переменных уже установлена. Иначе говоря, соединенный метод применяется скорее для обоснования и доказательства, а не в эвристических целях.

Как было сказано выше, настоящей достоверностью может обладать только проверка теоретических гипотез, направленная на их фальсификацию. В этом смысле наиболее перспективным представляется применение соединенного метода в качестве формы представления эмпирической гипотезы, а таблицы метода — в качестве формы представления данных.

Общая форма такой эмпирической гипотезы будет такова. Если верна теоретическая гипотеза о том, что необходимым и достаточным условием объясняемого явления (Е=1) является наличие фактора (С=1 или высокие значения переменной С), тогда во всех случаях (или в их представительной выборке) с наличием Е единственным сходством будет наличие фактора (С=1), в то время как во всех случаях (или в их представительной выборке) с отсутствием объясняемого явления (Е=0) единственным сходством будет отсутствие фактора (С=0).

Метод сопутствующих изменении и комментарии Э.Дюркгейма.

Всякое явление, изменяющееся определенным образом всякий раз, когда некоторым особенным образом изменяется другое явление, есть либо причина, либо следствие этого явления, либо соединено с ним какою-либо причинной связью [Милль, 1914, с.365, цит.по "философская энциклопедия", т.3, с.421].

Здесь необходимо также привести высокую оценку данного метода со стороны такого авторитета как Эмиль Дюркгейм.

Но совсем другое дело — метод сопутствующих изменений. Действительно, для того чтобы он имел доказательную силу, не нужно, чтобы все изменения, отличные от сравниваемых, были строго исключены. Простая параллельность изменений, совершающихся в двух явлениях, если только она установлена в достаточном числе разнообразных случаев, служит доказательством существования между ними причинного отношения. Преимущество этого метода заключается в том, что с его помощью причинная связь постигается не извне, как в предыдущих методах, а изнутри. Он обнаруживает нам не просто внешнюю связь двух фактов, при которой они сопровождают или исключают друг друга, но при которой ничто прямо не доказывает наличия внутренней связи между ними. Наоборот, он обнаруживает нам причастность друг друг другу, и причастность постоянную по крайней мере, в значительном масштабе. Уже одной этой причастности достаточно, чтобы доказать, что они не чужды друг другу. Способ развития какого-гибудь явления выражает его сущность; для того, чтобы процессы развития двух явлений соответствовали друг другу, необходимо соответствие выражаемых ими сущностей [Дюркгейм, 1894/1995, с.143-144].

Далее Дюркгейм делает весьма глубокие замечания относительно доказательной силы метода и порядка фальсифицирования положений, полученных на основе его применения.

Постоянное сосуществование изменений, следовательно, само по себе есть закон, каково бы ни было состояние явлений, остающихся вне сравнения. Поэтому, чтобы опровергнуть его, недостаточно показать, что он опровергается некоторыми отдельными случаями применения метода совпадения (единственного сходства) или различия. Это значило бы приписать этому роду доказательств такое значение, какого они не могут иметь в социологии. Когда два явления регулярно изменяются параллельно друг другу, следует признавать между ними это отношение даже тогда, когда в некоторых случаях одно из этих явлений появилось без другого, так как может быть так, что или действие причины на следствие было прервано воздействием противоположной причины, или же что следствие налицо, но в другой форме, нежели та, которую наблюдали ранее. Конечно, есть повод пересмотреть заново факты, но не надо отбрасывать сразу результаты правильно осуществленного доказательства [там же, с.144].

Совершенно правомерно Дюркгейм указывает на неоднозначность интерпретации результатов применения метода.

Правда, законы, обнаруживаемые этим методом, не всегда представляются сразу в форме отношений причинности. Совпадение изменений может зависеть не от того, что одно явление есть причина другого, а от того, что об они — следствия одной и той же причины, или от того, что между ними существует третье, промежуточное, но незамеченное явление, которое есть следствие первого и причина второго. Результаты, к которым приводит этот метод, должны быть, следовательно, подвергнуты интерпретации [там же, с.144-145] .

Здесь же Дюркгейм дает свою версию дедуктивного анализа сущности причинной связи, стоящей за сопутствующими изменениями.

Вначале надо посредством дедукции обнаружить, каким образом одно из двух явлений могло произвести другое; затем надо постараться проверить результаты этой дедукции при помощи опытов, т.е. новых сравнений. Если дедукция возможна и проверка удалась, то доказательство можно считать оконченным. Наоборот, если между этими фактами мы не заметим никакой прямой связи, особенно если гипотеза такой связи противоречит уже доказанным законам, то нужно приняться за разыскание третьего явления, от которого оба другие одинаково зависят или которое могло бы служить промежуточным звеном между ними [там же, с.145].

В подкрепление своему подходу Дюркгейм приводит пример из своего классического исследования причины самоубийств.

Можно установить, например, самым достоверным образом, что склонность к самоубийству изменяется параллельно со стремлением к образованию, но невозможно понять, как образование ведет к самоубийству; такое объяснение противоречило бы законам психологии. Образование, особенно сведенное к элементарным познаниям, затрагивает лишь самые поверхностные области сознания; наоборот, инстинкт самосохранения — одна из наших основных наклонностей. Следовательно, он не может быть чувствительно затронут столь отдаленным и слабо отражающимся фактором. Таким образом, возникает вопрос, не представляют ли собой оба факта следствия одной и той же причины. Этой общей причиной является ослабление религиозного традиционализма, которое одновременно усиливает потребность в знании и склонность к самоубийству [там же].

Адекватной формой представления данных для метода сопутствующих изменений являются таблицы с численными данными, а также соответствующие гистограммы и графики. Так, если по оси Х отложить уровень ослабления религиозного традиционализма в некотором сообществе, то две диагональные кривые (чем правее, тем выше) будут обозначать средний уровень образования и количество самоубийств. В реальном эмпирическом исследовании континуум многих переменных, например, силы религиозного традиционализма, выявить практически невозможно. В таких случаях используют отдельные ступени, скажем, общности с сильно выраженным, средне выраженным религиозным традиционализмом, или вовсе с отсутствием такового. При этом адекватной формой представления данных становится гистограмма.

С переходом на язык переменных становится прозрачной внутренняя связь между методом сопутствующих изменений и соединенным методом сходства и различия. Действительно, если наличие объясняемого явления сопоставить с крайне высокими значениями зависимой переменной E (effect — следствие), а отсутствие явления — с крайне низкими значениями той же переменной E, то соединенный метод отражает как бы соответствия между значениями переменной E и предполагаемой причинной (независимой) переменной C (cause — причина) в самых верхних и самых нижних точках колебания их значений. Метод сопутствующих изменений является более полным и богатым в этом смысле, поскольку с его помощью отражаются также соответствия между явлениями по всем промежуточным значениям переменных C и E.

Как известно, в основе современной экспериментальной методологии естественных наук лежит именно метод сопутствующих изменений (в лабораторных условиях изменение экспериментатором независимых переменных (аналогов факторов-экспланансов) приводит или не приводит к сопутствующим изменениям значений зависимых переменных – объясняемых явлений - экспланандумов).

Очевидно, что в теоретической истории непосредственное осуществление такого подхода невозможно. Зато вполне возможно и осуществляется на практике такое искусственное сочетание случаев (кросс-секционные замеры между странами, провинциями в разные периоды времени), в котором случаи роста одной переменной (например, обнищания страны) ставятся в соответствие со случаями роста другой переменной (например, степенью включенности в миросистему в роли периферии). Разумеется, здесь встают все законные вопросы сопоставимости величин, периодов и т.п., для их разрешения обычно требуются изощренные процедуры и методики, но главное, что в принципе такой подход возможен и исключительно перспективен.

Метод остатков.

Если из явления вычесть ту его часть, которая, как известно, из прежних индукций, есть следствие некоторых определенных предыдущих, то остаток данного явления должен быть следствием остальных предыдущих [Милль, 1914, с.361, цит.по "Философская энциклопедия", т.3, с.421].

Современный учебник логики предлагает более простое определение и схему вывода:

Если установлено, что причиной части сложного исследуемого явления не служат известные предшествующие обстоятельства, кроме одного из них, то можно предположить, что это единственное обстоятельство и есть причина интересующей нас части исследуемого явления [Философская энциклопедия", т.3, с.421].

Метод остатков можно выразить следующей схемой:

1. Предшествующие обстоятельства АБВХ вызывают явление абвг.

2. Известно, что обстоятельства АБВ вызывают явление абв.

Вероятно, обстоятельство Х есть причина явления г. [Формальная логика, 1977, с.185].

Как верно замечал Дюркгейм, этот метод не является популярным в социологии и, тем более, в истории, поскольку "вычитание обстоятельств" можно производить лишь при достаточной достоверности порождения одними и теми же причинами одних и тех же следствий в разных случаях. Тем не менее в современной теоретической истории есть направления, направленные на выявление не специфики, а сходства разных фрагментов человеческой истории. Речь идет о критике такими авторами как А.Г.Франк, Б.Гиллс, Дж.Блаут европоцентрических доктрин "европейского чуда", характерных для модернизационной школы В.Ростоу, Э.Джоунса, Э.Геллнера и др. [Frank and Gills, 1993; Blaut, 1993].

Задача состоит в объяснении "европейского чуда" — мощного взлета Европы, начиная с периода Возрождения, становления и быстрого развития капитализма, последующей мировой гегемонии Европы и научно-технической революции. Здесь нас будет интересовать не само решение этой задачи, а реконструкция рассуждений Джеймса Блаута в терминах метода остатков.

Блаут критикует всевозможные указания на специфические характеристики Европы до 1492г. (времени открытия Колумбом Америки) по сравнению с другими центрами развития экономики (Китай с сателлитами, арабо-мусульманский мир и бассейн Индийского океана). Явления-следствия, казавшиеся характерными только для Европы, — развитая международная торговля, товарное производство и мануфактуры, финансовые инструменты (векселя и др.), наемный труд, сеть рынков и ярмарок, автономные торговые города и др.- все это было не только в Европе, но и у арабов, индусов, китайцев, причем с опережением на десятки и даже сотни лет. Блаут с завидным упорством и скрупулезностью показывает, что в средневековой Европе не было никакой принципиальной специфики. Согласно Блауту, практически все, что появлялось в Европе, появлялось раньше или позже и в других мировых регионах. К примеру, развитие морской торговли на дальние расстояния приводило к совершенствованию финансовых инструментов, развитию ростовщической и банковской деятельности как в Европе, так и торговых городах Аравии, Индии и Малакки.

Блаут перечисляет признаки Европы и европейцев, которые использовались разными авторами для объяснения"европейского чуда": раса, демографические паттерны, климат и почвы, технология, рациональность, любовь к свободе, социальные институты (государство, церковь, классы, семья). Некоторые из особенностей (к примеру, становление национальных государств) относятся лишь к позднему периоду — XVII-XVIII вв., а остальные, как доказывает Блаут, вовсе не были уникальными и специфическими для Европы.

При этом необъясненным является такой крупный "остаток", как последующая мировая гегемония Европы и научно-техническая революция. Среди причинных явлений соответствующим "остатком" Блаут считает трансконтинентальный колониализм Европы. Действительно, и китайцы, и арабы, и русские колонизовали окружавшие их земли, но никто, кроме европейцев, не добился успеха в открытии, освоении и колонизации отдаленных, ресурсно и культурно разнородных континентов. Именно через этот "остаток" Блаут и пытается объяснить феномены мировой гегемонии, становления крупных капиталистических производств и научно-технической революции, резкое обогащение третьего сословия в Европе Нового времени, становления среднего класса с последующими либерально-демократическими реформами [Blaut, 1993].

При составлении перечня возможных причин есть два принципиальных источника — имеющиеся парадигмы, концепции и теории, касающиеся данной области явлений, а также разного рода эмпирические данные. Разумеется бессмысленно пытаться перечислять действительно бесконечные возможные единичные причины явления. Речь должна идти только о классах причин, а их-то оказывается, как правило, не слишком много, в любом случае число основных классов возможных причин вполне обозримо. Абсолютных гарантий полноты, разумеется, нет, однако пополнение таких классов — весьма редкое в науке явление, каждый раз знаменующее кардинальный сдвиг парадигм.

Географические (включая ресурсные и климатические), биологические (демографические, связанные с естественными потребностями в пище, тепле и проч.), психологические (связанные с внебиологическими потребностями, мотивами, интересами, установками, эмоциями и проч.), социальные (экономические, политические, военные), технологические, культурные (духовные) факторы исторической динамики были известны в принципе уже начиная со времен Н.Макиавелли, Ж.Бодена и Дж.Вико, а некоторые из них — даже со времен Платона и Аристотеля.

Новые факторы (например, солнечная активность по Чижевскому) или генетические (социал-дарвинизм, социобиология), экологические (социоестественная история) в принципе, сводимы к прежним классам, например, географическиму и биологическим факторам.

По-видимому, новое слово науки о причинах исторических изменений следует ожидать не в пополнении уже имеющихся крупных классов факторов, но в раскрытии сложных взаимосвязей между ними. Такой взгляд снимает остроту проблемы полноты (см.выше) и сосредоточивает наше внимание на устойчивых паттернах взаимодействий между причинами уже известных классов.

Опять же блестящими примерами являются теория происхождения государства Р.Карнейро и теория геополитической динамики Р.Коллинза, в которых авторы сумели представить паттерны взаимодействий между географическими, военными, хозяйственными, демографическими и политическими факторами.

Чтобы отличить различие причин в разных случаях от одновременной комплексности причин, будем первое значение множественности называть альтернативностью причин. Здесь следует вспомнить прямо противоположный тезис Эмиля Дюркгейма, который стремился изгнать представление об альтернативности причин из науки вообще и из социальной науки, в частности.

Что же касается тех случаев, которые приводятся в подтверждение и в которых будто бы наблюдается множественность (альтернативность) причин, то, для того, чтобы они имели доказательную силу, нужно было бы предварительно установить или то, что эта множественность не просто кажущаяся, или что внешнее единство следствия не скрывает в себе действительной множественности. Сколько раз в науке приходилось сводить к единству причины, множественность (альтернативность.) которых казалась на первый взгляд несомненной! Стюарт Милль сам дает пример этого, указывая, что согласно современным теориям производство теплоты трением, ударом, химическим действием и т.д. вытекает из одной и той же причины. Наоборот, когда дело касается следствия, ученый часто различает то, что смешивает воедино непосвященный. По ходячим воззрениям, слово "лихорадка" обозначает одну и ту же болезнь, для науки же существует множество специфически различных лихорадок и множественность причин находится в связи со множественностью следствий. Если же между всеми этими нозологическими видами существует нечто общее, то это потому, что причины их тоже сходны в некоторых своих свойствах [Дюркгейм, 1894/1995, с.141-142].

Далее Дюркгейм обращается к своим излюбленным примерам по теории преступлений-наказаний и самоубийств.

Тем важнее изгнать этот принцип из социологии, что многие социологи до сих пор находятся под его влиянием, даже тогда, когда они не возражают против применения сравнительного метода. Так, обыкновенно говорят, что преступление может быть одинаково вызвано самыми различными причинами; что то же самое относится к самоубийству, наказанию и т.д. Если вести опытное исследование в таком направлении, то, как бы много фактов мы ни собрали, мы никогда не получим точных законов, определенных причинных связей. В таких условиях можно лишь связать плохо определенное следствие со смешанной и неопределенной группой причин [там же, с.142].

В итоге Дюркгейм приходит к чеканной формулировке онтологического и методологического принципа, подтверждая его примерами из собственных исследований.

Если, следовательно, применять сравнительный метод научно, т.е. сообразуясь с тем принципом причинности, который сформировался в самой науке, то за основание осуществляемых сравнений нужно взять следующее положение: _ одному и тому же следствию всегда соответствует одна и та же причина. Так, учитывая вышеприведенные примеры, если самоубийство зависит от нескольких причин, то это значит, что в действительности существует несколько видов самоубийств. То же самое можно сказать и о преступлении. Для наказания же, наоборот: признать, что оно одинаково хорошо объясняется различными причинами, — значит не замечать общего всем его антецедентам элемента, в силу которого они и производят свое общее следствие [там же].

Рассуждения Дюркгейма представляются весьма убедительными. С точки зрения строгости и всеобщности теорий, ради получения которых собственно и ведутся теоретические исследования, следует признать, что тезис "одно следствие — одна причина" весьма плодотворен, а, может быть, даже необходим. По крайней мере, понятийное приспособление (концептуальную адаптацию) следует вести именно в том направлении, чтобы он выполнялся.

Удачен пример Дюркгейма с "лихорадкой", когда выяснилось, что эта "болезнь" может быть вызвана и заражением крови, и простудой, и гриппом, и отравлением, и прочими причинами, то стали говорить о разных болезнях как разных следствиях разных причин. Вместо "лихорадки" стали употреблять слова "жар" или "повышение температуры", обозначая так лишь общий симптом для многих болезней-явлений.

Можно увидеть противоречие с ранее одобренным подходом того же Карнейро, который пользовался жестким понятием-критерием государства. Действительно, там, где жар — там "лихорадка", а там, где есть правительство, способное принуждать население к труду и войне — там государство.

Все дело в том, что Карнейро как раз открыл одну причину появления государства, поэтому дальнейшего расщепления этого понятия-класса ему не понадобилось. Допустим, к примеру, что обнаружилось бы: некоторые государства образуются по Карнейро (вследствие стесненности, демографического давления, войн, укрупнения сообществ, совершенствования социальных институтов и инфраструктуры, роста внутренней специализации для более эффективной мобилизации ресурсов для войны и т.д.,), а другие - не по Карнейро, а, например, по Платону, Гоббсу и Руссо, вследствие добровольного общественного договора. Применяя здесь принцип Дюркгейма, необходимо было бы понятийно разделить два класса таких государств. Нет никаких сомнений, что это было бы социологически и исторически оправдано, поскольку вследствие добровольного общественного договора могла появиться только сущностно иная общность, даже если бы формально она и подпадала под определение Карнейро (наличие правительства, способного принуждать население к труду и войне).

Проблема упорядочения во времени причины и следствия является достаточно стандартной для эмпирической истории, где всегда в первую очередь ставятся задачи привязки явления к оси времени, т.е. установления хронологии событий. Скорее всего, в этой области совершаются ошибки и даже весьма крупные, что, видимо, связано с несовершенством "линейки" или "позвоночного столба" современной хронологии — последовательности египетских династий и шумерских царей, правления афинских архонтов, римских консулов, императоров и пап, с помощью которой устанавливается абсолютная датировка (год, десятилетие или век от Рождества Христова) событий истории всех народов планеты

При всем этом следует признать, что для решения задач относительной датировки близких событий (какое из двух случилось раньше) у историков накопился немалый опыт, наработаны логические, текстологические, лингвистические, физико-химические и иные средства. Опять же здесь нет еще совершенства и полной гарантии правильности, но результаты в этой области фальсифицируемы, соответственно есть прогресс в развитии методов и средств, поэтому в принципе, при всех сделанных оговорках можно считать, что современная эмпирическая наука история в состоянии распознавать предшествующие и последующие события или обстоятельства сложного явления.

Как видим, представленные ограничения методов Бэкона-Милля в принципе преодолимы либо путем обращения к более изощренным логическим средствам, либо через совершенствование эмпирического анализа, либо через понятийное приспособление, либо через технику теоретической выборки случаев. Это означает, что методы Бэкона-Милля следует воспринимать не как музейное достояние учебников логики, слишком примитивное для сложных современных проблем теоретической истории, а как комплекс до сих пор весьма эффективных рабочих инструментов анализа, которые, хоть и имеют известные ограничения, но в сочетании с применением иных инструментов остаются одним из важнейших интеллектуальных средств научного познания причинности явлений.

Каков оптимальный порядок применения указанных методов? Начинать лучше всего с метода сходства по Бэкону-Миллю. Суть его — в выявлении общего набора причин в двух или более существенно различных случаях со сходным (структурно тождественным) результатом. Так Р.Карнейро выявлял сходства автохтонного происхождения государств в долинах Хуанхэ, Инда, Двуречья, Нила, Мехико, побережья нынешнего Перу [Carneiro 1970а]. Т.Скочпол обобщала сходства условий социальных революций во Франции, в Китае и России [Skocpol 1979]. П.Кеннеди и Дж. Тэйнтер выявляли сходные условия разрушения империй [Kennedy 1987; Tainter 1988]. В своем классическом исследовании условий и фаз демократизации Д. Растоу сравнивал процессы становления демократии в Турции и Швеции и обнаружил набор сходных условий (национальное единство как сам собой разумеющаяся общая установка, патовая ситуация в силовом противодействии, продолжительные безрезультатные споры и конфликты, перекрещивающиеся расколы и т.д.) [Растоу 1996].

Найденные сходные обстоятельства обычно трудно разделить на существенные и случайные, трудно определить, значениями каких факторов они служат. Важным средством уточнения такого рода вопросов служит метод различия. Здесь сопоставляются два максимально схожих случая (оптимально – одно и то же сообщество в разных периодах, соседние или родственные сообщества, близкие по большинству параметров) с диаметрально противоположными исходами; соответственно, найденные различные обстоятельства и трактуются как причины расхождения результатов. Так, Карнейро выделял различия, обуславливающие разную политическую эволюцию южноамериканских индейцев, попавших в долины нынешнего Перу (где появилась мощная централизованная империя Инков) и попавших в Амазонию (мелкие деревушки в бескрайних просторах джунглей) [Carneiro 1970а].

Метод сопутствующих изменений сейчас полностью покрывается корреляционным анализом и сам по себе уже практически не используется.

Схема Дж.Маки для выявления причин (INUS-условие)

Обратимся к конструктивной схеме анализа причинности, разработанной Дж.Маки [Mackie, 1975]. Суть этой схемы достаточно удачно передана в статье М.Мерфи, посвященной обзору критики и развития знаменитой концепции Карла Гемпеля о функции общих законов в истории.

Анализ проводится в терминах необходимых и достаточных условий. В таком суждении как "короткое замыкание вызвало пожар в доме", короткое замыкание не является единственным условием пожара — должны присутствовать также сгораемые материалы, должна отсутствовать предохранительная система и т.д. Но когда эти условия взяты вместе, короткое замыкание является необходимым компонентом для пожара. В то же время, другие множества условий также могли вызвать пожар — условия, включающие непогашенные сигареты или зажигательные бомбы. Таким образом, короткое замыкание было "недостаточной, но необходимой частью условия, которое само по себе является ненеобходимым, но достаточным для результата", или тем, что Маки называет INUS-условием (Insufficient Necessary part in Unnecessary Sufficient condition). Данное условие А есть по меньшей мере INUS-условие для результата Р, если А является INUS-условием или минимально достаточным условием для Р, или частью единственного минимального достаточного условия Р, или необходимым и достаточным условием Р. Затем единичное причинное суждение "А вызвало Р" понимается как утверждающее, что А есть по меньшей мере INUS-условие Р и присутствовало в данной ситуации, другие условия, которые вместе с А также достаточны для Р, также присутствовали, но ни одного из других достаточных условий для Р не было [Murphey, 1986, p.47].

По сути дела, Дж.Маки представил здесь вполне разумную шкалу значимости некоторого явления в качестве причины (наряду с другими явлениями-причинами) для явления-следствия. Эта логическая конструкция представляется крайне важной для метода теоретической истории, поскольку позволяет уже при поиске причин и формулировке гипотез уточнять, какой именно статус причинности будет использован.

Логическая квалификация причины с помощью принципа INUS-условия важна для формулирования теоретических и, в особенности, эмпирических гипотез. Эта квалификация показывает, какими еще условиями нужно "снабдить" конструируемую эмпирическую гипотезу, чтобы достичь уровня необходимости и достаточности, когда предсказание явления становится однозначным.

Для лучшего прояснения логической сути INUS-условия представим пример самого Дж.Маки как совокупность случаев — строк в двойной таблице возникновения/невозникновения пожара .

Таблица 5-4. Пример INUS-условия по Дж.Маки.

Случай	Материал	Предохранительная система	INUS-условие	Возникновение пожара
1	Бетон	нет	Короткое замыкание	нет
2	Дерево	Улавливатель дыма	Непотушенная сигарета	нет
3	Кирпич	Огнеупорная крыша	Зажигательная бомба	нет
4	Дерево	нет	Короткое замыкание	есть
5	Ковры	нет	Непотушенная сигарета	есть
6	Пластик	нет	Зажигательная бомба	есть

Структура таблицы явно напоминает двойную таблицу соединенного метода сходства и различия, поскольку случаи сгруппированы по наличию и отсутствию явления. Однако прямо применить соединенный метод не удается, поскольку ни в первой, ни во второй группе случаев нет единственного сходства. Важны именно определенные комбинации условий.

Сопоставив и обобщив комбинации, вызывающие пожар, можем сконструировать комплексное условие: соединение любого источника неизолированного открытого огня со специфической для него пожароопасной обстановкой (наличие любых сгораемых материалов при отсутствии предохранительной системы, защищающей от этого источника).

Это комплексное условие будет необходимым и достаточным условием возникновения пожара, в то время как зажженная сигарета, вошедшая в соприкосновение со сгораемыми материалами (или короткое замыкание), является INUS-условием, поскольку она: недостаточна (Insufficient), так как сама по себе сигарета без наличия сгорамых материалов не является причиной пожара; необходима (Necessary), поскольку при специфической пожароопасной обстановке (когда для остальных источников огня есть предохранительные системы) только сигарета (непогашенная спичка, сигара и т.д.) может вызвать пожар; является частью ненеобходимого (Unnecessary) условия — того самого комплекса специфической пожароопасной обстановки и специфического источника огня; причем это условие само по себе является достаточным (Sufficient), поскольку любой из этих комплексов вызывает пожар, не нуждаясь в каких-либо дополнительных условиях.

Для анализа таких сложных структур требуется более рафинированная логика, чем просто группировка по сходству и различию, как это было возможно в методах Бэкона-Милля. В качестве такого логического средства может выступать, в частности, формализм булевой алгебры, примененный Чарльзом Рэгином к социальным исследованиям.

Аппарат булевой алгебры как средство причинного анализа

Чарльз Рэгин предлагает использовать булеву алгебру в индуктивном анализе социальных и исторических явлений [Ragin, 1987]. Рассмотрим этот аппарат в контексте задач теоретической истории.

Предпосылка бинарности. Булева алгебра бинарна, но насколько этот формализм адекватен описанию социально-исторической реальности с ее известной качественно-количественной сложностью? Рэгин, во-первых, ограничивает рамки применимости булевой алгебры качественным анализом, что явно сближает этот подход с индуктивными методами Бэкона-Милля, во-вторых, рекомендует переводить шкалированные переменные в шкалу наименований с большим числом переменных, имеющих лишь бинарные значения (наличие-отсутствие признака). Утверждается, что потеря информации при этом невелика. Во многих сравнительных исследованиях это ограничение не составляет большого препятствия, поскольку, как правило, явления (и причины, и следствия), интересующие компаративистов, уже измеряются в шкале наименований. Это качественные явления, такие как присутствие или отсутствие событий, процессов и структур, которые трудно измерять в шкале интервалов [Ragin, 1987, p.86]. Странно, что Рэгин опускает здесь промежуточную по точности шкалу — шкалу порядка. Так или иначе, следует признать, что значительный массив данных эмпирической истории может быть представлен в шкале наименований (множество признаков-переменных с двумя значениями — отсутствие 0 и присутствие 1). Булева алгебра является аппаратом, адекватным для обработки такого рода данных.

Формализм булевой алгебры по Ч.Рэгину В булевом формализме условная формула

S = A + b + c + DbC

означает, что явление S происходит (1) при наличии хотя бы одного из следующих условий: А присутствует (1), b отсутствует (0), c отсутствует (0), D присутствует (1) в сочетании с отсутствием b(0) и присутствием С (1).

Как видим, здесь большие буквы означают присутствие признака (1), а малые — его отсутствие (0). Знак булева сложения + означает нестрогую дизъюнкцию, а булево умножение (группировка букв в один блок) означает сочетание признаков в одном явлении.

Рэгин показывает, как в этом языке представляются необходимые и достаточные условия [Ragin, 1987, p.100].

S = AC + Bc (никакая из отдельных причин не является необходимой или достаточной);

S = AC + BC = C(A + B) (С необходимо, но недостаточно);

S = AC (A и C по отдельности необходимы, но не достаточны; при этом само сочетание AC необходимо и достаточно);

S = A + Bc (A достаточно, но не необходимо);

S = B (B необходимо и достаточно).

Пример формализации причин забастовок

Откуда появляются формулы булевой алгебры? Рэгин на условном примере показывает способ составления и анализа булевых выражений [Ragin, 1987, p.95-98].

Допустим, социального исследователя интересует, какие причины влияют на успешность или неуспешность забастовок (т.е. были или нет выполнены требования забастовщиков). Берется полная известная (разумеется, в априорно заданных рамках) совокупность случаев забастовок — как успешных, так и неуспешных. Выделяются условия, предположительно, влияющие на успех-неуспех забастовки. Отсекаются незначимые условия (наличие и отсутствие которых в комбинации с любыми другими признаками дает и успех, и неуспех). В принципе, формальный метод отсечения незначимых условий (т.н. булева минимизация) тоже имеется в данном аппарате [Ragin, 1987, p.93-95], но он крайне громоздок, поэтому данный шаг опустим. В результате получаем таблицу (табл.5.5), сходную с истинностной таблицей в классической логике. В ней каждый из трех левых рядов соответствует значениям отдельного признака: A –большой спрос ("бум") на продукт, производимый забастовщиками; B угроза солидарных забастовок в той же отрасли; C — большой забастовочный фонд (накопления, предназначенные для расходования в условиях прекращения выплаты жалования забастовщикам).

Таблица Гипотетическая истинностная таблица, показывающая три причины успешных забастовок [Ragin, 1987, p.96]

Условие Успех Частота

A B C S

1 0 1 1 6

0 1 0 1 5

1 1 0 1 2

1 1 1 1 3

1 0 0 0 9

0 0 1 0 6

0 1 1 0 3

0 0 0 0 4

Условия			Успех забастовки	Частота
А	В	С	S	Частота
1	0	1	1	6
0	1	1	1	5
1	1	1	1	2
1	1	1	1	3
1	0	0	0	9
0	0	0	0	6
0	1	0	0	3
0	0	0	0	4

Четыре верхние строки таблицы переводятся в следующую формулу булевой алгебры

S = AbC + aBc + ABc + ABC

Эти "исходные" или "сырые" (primitive) выражения далее подвергаются логическому "сжатию". Вначале выделяются "первичные импликанты".

ABC вместе с AbC дают AC.

ABC вместе с ABc дают AB.

ABc вместе с aBc дают Bc.

Нетрудно в этой процедуре упрощения заметить аналогию с методом единственного сходства по Бэкону-Миллю. Действительно, в первой строчке есть или нет признак B, но AC остается при этих различиях единственным сходством, поэтому остается в качестве "первичного импликанта", сам же признак B из этой пары элиминируется. Тот же принцип используется в остальных двух случаях.

В результате получаем:

S = AC + AB +Bc

Возможность сжатия на этом не заканчивается. Строится "таблица первичных импликантов" (табл.).

Таблица 5.6. Схема первичных импликантов, показывающая покрытие начальных терминов первичными импликантами (гипотетические данные о забастовках)[Ragin, 1987, p.97].

Исходные ("сырые") выражения
Первичные импликанты		ABC	AbC	ABc	aBc
	AC	X	X
	AB	X		X
	Bc			X	X

Для освобождения от лишних членов используется идея "покрытия". Из таблицы видно, что оба случая "действия" импликанта AB на "сырые выражения" покрываются импликантами AC и Bc. Таким образом, формула упрощается до вида:

S = AC + Bc

Это уравнение фиксирует, что успешные забастовки происходят либо при сочетании бумового спроса на продукцию забастовщиков с наличием большого забастовочного фонда, либо при сочетании угрозы солидарных забастовок с отсутствием большого фонда [Ragin, 1987, p.97].

Результаты такого рода, полученные почти формально из большого массива данных, уже позволяют делать общие теоретические предположения. Именно в этой точке логика исследования переходит из индуктивной фазы в дедуктивную.

Факторизация булевых выражений. Полезной представляется также предложенная Рэгином факторизация булевых выражений. Так, при факторизации выражения:

S = AB + AC + AD

в явном виде выделяется необходимое условие A

S = A(B + C + D).

Здесь опять же имеется полная аналогия с методом единственного сходства. Даже в случае усложнения выражения (при добавлении новых членов) факторизация делает его более ясным.

Например, исследователь получает следующее выражение для S :S = abc + AbC + abd + E Теория могла бы усилить противоположные (контрарные) эффекты A в различных контекстах, и результаты, похоже, поддерживают этот акцент. В некоторых контекстах A должно присутствовать, чтобы S произошло; в других оно должно отсутствовать. Уравнение может быть факторизировано так, что выделяет условие A в состояниях его отсутствия или присутствия:

S = a(bc + bd + E) + A (bC + E)

Уравнение показывает, какие контексты требуют присутствия A для того, чтобы S произошло, а какие требуют, чтобы A отсутствовало. Заметим, что условие E появляется в обоих случаях [Ragin, 1987, p.101].

Формализация INUS-условия.

Рассмотрим теперь логику выделения INUS-условий по Дж.Маки с помощью аппарата Ч.Рэгина. Таблица случаев возникновения пожара представляется в следующей формуле:

S = Md₁E₁ + Md₂E₂ + Md₃E₃

где S — возникновение пожара, которое происходит либо при сочетании наличия сгораемых материалов M с коротким замыканием E₁ и отсутствием предохранительной системы в электрической цепи d₁, либо при сочетании того же M с зажженной сигаретой E₂, оставленной в неизолированном месте, и отсутствием сигнальной системы d₂ (дымоуловителя, регулярных обходов дома и т.д.); либо при сочетании того же M с зажигательной бомбой E₃, брошенной на крышу дома при отсутствии огнеупорной изоляции и системы дежурств по охране домов от таких бомб d₃. После факторизации получаем

S = M (d₁E₁ + d₂E₂ + d₃E₃)

При этом наличие сгораемых материалов M является необходимым, но недостаточным условием (NI), каждый из блоков в скобках вместе с M является ненеобходимым, но достаточным условием (US), а каждый из членов любого блока является недостаточной, но необходимой частью этого комплексного ненеобходимого, но достаточного условия (INUS).

Булево сложение и проблема альтернативности причин. Мы натолкнулись на серьезное противоречие. С одной стороны, был в целом принят тезис Э.Дюркгейма о том, что одно и то же следствие вызывается только одной и той же причиной. С другой стороны, не было никакого запрета на обсуждение альтернативных (дизъюнктивных) причин явлений, выражаемых в булевом формализме через сложение.

Следует отвергнуть либо тезис Дюркгейма, либо соответствующую часть подхода Рэгина, либо искать какой-то компромисс между ними.

Рассмотрим вначале пример Маки с причинами пожара в доме и сравним его с рассуждениями Дюркгейма.

Пожар может возникнуть либо из-за короткого замыкания при отсутствии предохранительной системы, либо из-за брошенной на ковер сигареты при долгом отсутствии людей в комнате и отсутствии сигнальной системы, реагирующей на дым. Согласно логике Дюркгейма следует различать соответствующие типы пожаров. Насколько это оправдано? На первый взгляд причины существенно разные (короткое замыкание в проводке, сигарета на ковре или зажигательная бомба), а итог только один — головешки и угли вместо дома. Однако, следование ходу мысли Дюркгейма приводит к иным выводам. Если следствие одно, то и причина должна быть одна. Обобщение, казалось бы, столь разных причин действительно приводит к одной глубинной причине: пожар (S) происходит вследствие возникновения открытого огня (E) вблизи со сгораемыми материалами (M) в неизолированном месте (O) и при отсутствии адекватных систем контроля и защиты (d).

Применяя формализм булевой алгебры, получаем:

S = EMOd

Как видим, здесь нет никакого сложения, а формула означает, что каждое из условий необходимо, причем все вместе они достаточны для возникновения пожара. Вообще говоря, достижение знания о необходимых и достаточных причинах явления есть идеал теоретического познания. Действительно, вместо безнадежных попыток полного перечисления сигарет, сигар, папирос, спичек, типов зажигательных бомб, взрывчаток и т.п. устанавливаются общие категории, позволяющие достаточно надежно предсказывать, что, где бы в доме ни появился открытый огонь, если он не изолирован (как в камине или газовой плите), входит в соприкосновение со сгораемыми материалами, а системы защиты (люди, выполняющие роль смотрителей, или технические системы) не работают, то пожар непременно возникнет. Мораль тут состоит в том, что булевы сложения и первоначально принятые переменные не должны гипнотизировать исследователя, в итоге своей теоретической работы он должен стремиться к выявлению комплекса необходимых и достаточных причин (или, что то же, единой комплексной необходимой и достаточной причины единого явления). В ходе этой работы могут и должны изменяться (как правило, обобщаться) первичные переменные, участвовавшие в "альтернативных причинах".

Не менее продуктивным оказывается и второй путь дюркгеймианского рассуждения: если причины точно разные, то разными должны быть и следствия. Рассмотрим те же альтернативные причины: короткое замыкание в электрической проводке, непогашенная сигарета, упавшая на ковер, и зажигательная бомба, брошенная на крышу. Есть ли контекст, в котором было бы осмыслено считать последующие пожары принципиально разными пожарами? Да, такой контекст есть. Стоит только отвлечься от физической реальности пожара (которая в целом является сходной, хотя профессионалы и здесь, наверное, выделяют специфику динамики возгорания) и обратиться к социальному смыслу случившегося, то мы действительно получаем три принципиально отличных типа событий. Одно дело, когда пожар случился от неисправности проводки, тут вина падает на инженеров или электриков, другое дело, когда кто-то из хозяев или гостей обронил по оплошности непогашенную сигарету на ковер, наконец, совсем иной случай, когда дом сгорел в результате попадания зажигательной бомбы при воздушной атаке противника во время военных действий. Ясно, что социальные последствия при точном выявлении причины пожара будут в каждом случае существенно различными. Это может касаться и страховок, и готовности помочь погорельцам, и возможности апелляции к суду для привлечения к ответственности компании, ответственной за электрическую проводку в доме, за исправность технических защит и т.д. Тезис Дюркгейма оказывается верен и в этом случае: поскольку были разными причины, то существенно разными (в социальном контексте) оказались и следствия — пожары.

Анализ функциональной причинности по Литтлу

Требования к функциональному объяснению. Книга Дэниэла Литтла "Вариации социального объяснения: введение в философию социальной науки" [Little, 1991] замечательна тем, что логический и методологический анализ в ней подкрепляется множеством примеров социальных объяснений из реальных исторических, социологических и антропологических исследований. Если в главе, посвященной причинному объяснению Литтл, опирается на логические схемы Бэкона-Милля, К.Гемпеля, Дж.Маки и др., уже представленные внастоящей работе, то для оценки правомерности функционального объяснения он предлагает логические критерии, развивая идеи Ричарда Миллера [Miller, 1987, p.121], которые мы и приведем здесь вместе с анализом объяснения одного антропологического факта Марвином Харрисом.

Итак, объяснению подлежит некоторый социальный институт или практика P (practice), которая приносит пользу B (benefice) в рамках охватывающей социальной системы S (system). Суть функционального объяснения состоит в том, что практика P воспроизводится в системе S именно потому, что она приносит пользу B данному сообществу, например, в форме укрепления социальной сплоченности, повышения экономической эффективности, устранения асоциального поведения и т.д. Д.Литтл считает, что полноценное объяснение должно включать три следующих утверждения:

1. P сохраняется (воспроизводится) в S.

2. P, как правило, производит B в обстоятельствах S.

3. P сохраняется в S, потому что, как правило, производит B.

В первом утверждении выражается открытие того, что практика P имеет определенное постоянство в системе S, не имея тенденции к исчезновению в результате случайных явлений. Во втором — утверждается, что практика P обладает некоей причинной силой в продуцировании определенного следствия B. Третье утверждение представляет собой гипотезу о том, что склонность P к продуцированию в будущем полезного эффекта B является причиной сохранения P в настоящее время. Иными словами:

Диспозиция P к продуцированию B вызывает сохранение P в S. В контрфактуальной логике это означает, что, когда практика P прекратит производить полезный эффект B, то вследствие случайных флуктуаций эта практика постепенно ичезнет из системы S [Little, 1991, p.94-95].

Объяснение продленной лактации по М.Харрису. Далее Литтл анализирует правомерность объяснения Марвином Харрисом продленной лактации (кормления грудью) в обществах охотников-собирателей через снижение вероятности забеременеть у кормящих женщин, как фактора, препятствующего излишнему демографическому росту.

В терминах Миллера-Литтла практика продленной лактации P сохраняется в сообществе охотников-собирателей S, поскольку продуцирует снижение вероятности кормящих женщин забеременеть как эффект B, полезный с точки зрения сдерживания роста популяции в условиях ограниченности ресурсов на кормовой территории.

Далее Литтл последовательно проверяет каждое их трех утверждений, установленных как необходимые для полноценного функционального объяснения.

Во-первых, нужно установить, что у охотников-собирателей действительно практикуется лактация, существенно более длительная, чем в других человеческих популяциях (например, в аграрных, индустриальных или современных). Антропологические данные говорят о том, что это имеет место. Матери в сообществах охотников-собирателей кормят детей грудью до 4-5 лет, в то время как в других сообществах лактация прекращается, как правило, после достижения ребенком 1-1,5 лет, когда он обретает зубы и становится способен самостоятельно пережевывать пищу.

Во-вторых, необходимо убедиться, что продленная лактация действительно существенно снижает вероятность забеременеть. Это вопрос уже относится к физиологии и медицине, где данное утверждение подтверждается. У молодых матерей овуляция, как правило, не происходит до тех пор, пока пропорция жира в теле не достигнет определенного предела (около 20-25 процентов от веса тела); кормление грудью существенно замедляет восстановление этой пропорции, соответственно отодвигает, как правило, следующую беременность, и так может продолжаться несколько лет.

"Бушменские матери благодаря продленной лактации оказываются отодвигать возможность забеременеть на более чем четыре года" [Harris, 1978, p.23].

Наконец, осталось подтвердить гипотезу о том, что именно из-за этого полезного эффекта практика продленной лактации сохраняется в обществах охотников-собирателей. Здесь Литтл утверждает, что Харрису не удалось привести убедительные аргументы в пользу этого утверждения. Харрис не приводит никаких причинных механизмов, которые послужили бы посредниками в отношении между производством полезного эффекта и сохранностью практики при смене поколений. На этом основании Литтл считает функциональное объяснение Харриса неполноценным (defective).

Гипотезы о механизме функциональной связи. Далее Литтл сам приводит некоторые гипотезы такого рода механизмов. Во-первых, сами матери могли догадываться о том, что, продлевая кормление грудью, они отодвигают наступление новой беременности. Во-вторых, это могли знать не они, а другие влиятельные лица, например, колдуны и ведуны (magic specialists), которые могли внушать матерям необходимость такой практики, поскольку она, например, угодна богам. Такое знание означало бы интенциональное поведение и было бы достаточным причинным механизмом с точки зрения полноценности функционального объяснения [Little, 1991, p.100]. Однако свидетельств о такой информированности самих представителей сообществ охотников-собирателей нет. Поэтому далее Литтл обращается к гипотезам скрытых, неинтенциональных механизмов.

Гипотеза "социального отбора" состоит в том, что люди могут свободно переходить из сообщества в сообщество. Там, где практика продленной лактации не используется, наблюдается излишнее демографическое давление, голод, люди уходят из таких сообществ в те, где благодаря такой практике сохраняется оптимальная численность популяции в отношении к кормовой территории. Гипотеза отвергается просто потому, что все антропологические данные говорят против возможности свободного перехода охотников-собирателей из группы в группу [ibid., p.101].

Следующая гипотеза касается не столько отбора среди сообществ, сколько отбора социальных черт. Тут Литтл развертывает гипотезу для другого примера (принцип дележа земли между крестьянами в горной местности), остается недоволен результатами и выносит достаточно суровый приговор логической правомерности функционального объяснения.

Функциональные объяснения в социальной науке подозрительны и являются в лучшем случае внутренне незавершенными (хотя в биологии это и не так). В частности, они должны быть дополнены детальными перечнями социальных процессов, через которые потребности социальных и экономических систем влияют на другие социальные процессы, чтобы добиться ответов, удовлетворяющих эти потребности [Little, 1991, p.102].

Социобиологическая гипотеза и фактор полифункциональности. Попробуем применить гипотезу отбора социальных черт к случаю продленной лактации на основе идей социобиологии. Могло быть так, что дети часто беременеющих матерей постоянно недоедали, были более слабыми, менее ухоженными, хуже приспособленными к социализации, подвергались с детства насмешкам и унижениям, в результате имели меньше возможностей составить брачную пару и оставить потомство, то есть имели меньший репродуктивный успех. Напротив, не столь многочисленные дети матерей, беременевших существенно реже благодаря продленной лактации, были более сытыми, социализированными и уверенными в себе, получая благодаря этому больший репродуктивный успех. Склонность к продленной лактации, таким образом, могла передаваться как через механизм биологического наследования (через немутационную перекомбинацию генов), так и через культурный механизм подражания, поскольку молодые матери могли ориентироваться в своем поведении на старших соплеменниц, имеющих меньшее количество детей, зато более сытых, ухоженных и социально успешных. Для проверки этой гипотезы требуются дополнительные эмпирические исследования.

Кроме того, Литтл упускает из виду фактор полифункциональности многих социальных практик. Он говорит о том, что продленная лактация, возможно, вызвана вовсе не полезным эффектом с точки зрения вероятности забеременеть, а просто тем, что матерям легче покормить ребенка грудью, чем трудиться над сбором для него пищи [ibid.,p.97]. Но здесь дизъюнктивный подход может оказаться вовсе неправомерным. В ситуации дефицита пищи матери практикуют продленную лактацию попросту чтобы не тратить дополнительного "рабочего времени" для сбора пищи ребенку. Эта практика имеет побочный полезный эффект в форме снижения вероятности забеременеть. Функциональность здесь сохраняется. Концептуально, в качестве переменной для измерения "полезного эффекта" следовало взять не "вероятность забеременеть", а "достаточность пищи". При дефиците пищи усиливается склонность к продленной лактации. Для матерей это означает избавление от необходимости трудиться дополнительное время для розыска пищи ребенку. Для популяции это означает полезный эффект с точки зрения сдерживания плодовитости.

Почему же практика продленной лактации "отмирает" в аграрных сообществах? Видимо, прежде всего, потому, что детская пища уже всегда под рукой, становится легче накормить ребенка кашей, чем терпеть то, как он терзает грудь выросшими зубами. Вероятность забеременеть при этом растет, но оседлые земледельцы уже избавлены от необходимости носить малых детей на себе на дальние расстояния, их пищевой ресурс резко вырос, поэтому большое количество детей уже не является столь пагубным. Концептуально, при принятии гипотезы об отрицательном воздействии переменной "достаточность пищи" на активность практики продленной лактации, вовсе не удивительно, что ослабление дефицита пищи ведет к ослаблению и исчезновению практики продолжительного кормления грудью. Собственно, здесь дан эскиз классического объяснения известного резкого демографического взрыва при переходе к оседлому земледелию.

Критика Д.Литтлом функционального объяснения представляются излишне жесткой. Зато совершенно верен его вывод о том, что функциональное (как и структурное) объяснение является частным случаем причинного объяснения [ibid.,p.112].

Логика проверки причинных гипотез по Дюркгейму-Стинчкомбу

Проверка теории и прогресс достоверности. В книге "Построение социальных теорий" Артур Стинчкомб предлагает последовательный ряд способов проверки теории, каждый из которых повышает достоверность ее положений [Stinchcombe, 1968/1987]. Формально речь идет о верификации. Однако каждый последующий шаг верификации является более "опасным" для теории, делает ее более уязвимой для фальсификации. Если в результате проверки на этом шаге теория выстояла, то Стинчкомб не делает вид (подобно Попперу), что "ничего не произошло", а придает теории больше достоверности.

В качестве поясняющего примера Стинчкомб приводит классическое исследование Э.Дюркгеймом причин самоубийства. Речь идет о следующем теоретическом положении: более высокий уровень индивидуализма в социальной группе вызывает более высокий уровень самоубийств в этой группе.

Первый шаг: проверка на одном случае. Индивидуализм более высок у французских протестантов, чем у французских католиков. Соответственно формулируется эмпирическая гипотеза: среди самоубийц во Франции больше протестантов, чем католиков. Если бы эта эмпирическая гипотеза была опровергнута, то либо теорию следовало бы отвергнуть по правилу modus tollens как фальсифицированную (по Попперу, Ситуация 1.0), либо работать над новой версией теории, преодолевающей появившуюся аномалию в рамках той же исследовательской программы (по Лакатосу). Поскольку эмпирическая гипотеза подтвердилась (Ситуация 1.1), теория становится "более достоверной"[ibid., p.17].

Ситуация 1.0 Ситуация 1.1

А => В А => В

В неверно В верно

_______ ____________+

А неверно А более достоверно

Второй шаг: проверка на нескольких случаях. Используется также предпосылка о католиках и протестантах, что и на первом шаге. Дюркгейм сформулировал такие эмпирические гипотезы: в протестантских странах уровень самоубийств выше, чем в католических, в протестантских районах Германии уровень самоубийств выше, чем в католических; среди районов Австрии, чем больше в районе протестантов, тем больше уровень самоубийств. Поскольку и эти гипотезы подтверждаются, теория становится "существенно более достоверной" (Ситуация 2) [ibid., p.19].

Ситуация 2

А => В₁,В₂,В₃

В₁,В₂,В₃ все верны

_____________________

А существенно более достоверно

В дополнение к этому шагу следует сказать, что полной проверкой теории по данной эмпирической предпосылке было бы рассмотрение всей генеральной совокупности. Если она слишком велика (по отношению к имеющимся исследовательским ресурсам), то можно использовать тот или иной способ выборки, важно, чтобы все классы генеральной совокупности были представлены в данной выборке, но с исключением подозрений о преимущественном отборе лишь "выигрышных" случаев.

Третий шаг: проверка на разнородных случаях. Используются иные предпосылки и иные типы эмпирических данных. Так, наряду с предпосылкой о протестантах и католиках Дюркгейм использовал предпосылку о том, что у мужчин с детьми индивидуализм ниже, чем у холостяков и мужчин без детей. Соответственно формулируется и проверяется эмпирическая гипотеза о том, что среди самоубийц больше холостяков и бездетных, чем женатых и отцов семейств. Совместно с предыдущими проверками получаем уже разнородные проверки (Ситуация 3) [ibid., p.20].

Ситуация 3

А => В

А => В1,В2,В3 разнородные

В1,В2,В3 все верны

_________________________

А гораздо более достоверно

Четвертый шаг: опровержение альтернативных теорий. Вернемся к первому шагу и ситуации 1.0. Опровержение тем достовернее, чем больше случаев опровержения (ср. со вторым шагом, и чем они разнороднее (ср. с третьим шагом).

Ситуация 4

А (или В,С,D) => E

не-Е

___________________

А не верно

Стинчкомб начинает рассуждение в духе идеи "возможных миров", говоря о возможных в принципе теориях, многие из которых никому не известны.

Что руководит нашей интуицией, заключающей, что множественные разнородные проверки последствий теории лучше, чем единственная изолированная проверка? Чтобы ответить на этот вопрос, мы должны рассмотреть _ альтернативные теории_, которые могли бы быть объяснениями различных явлений в мире. Многие из них окажутся теориями, о которых кто-то еще уже думал, многие из них будут теориями, о которым мы будем думать во время нашего исследования. Однако многие из теорий, которые могли бы быть верными, могут оказаться теориями, о которых никто вообще никогда не думал. Иными словами, у нас имеется очень большой класс возможных теорий, соответствующих накопленному знанию, некоторые из которых известны, а некоторые нет [ibid.,p.20].

Далее Стинчкомб соединяет рассуждение о возможных теориях с результатами проверок.

Для любого данного наблюдения с импликацией, скажем,

A => B1

будет _ несколько_ возможных альтернативных теорий, согласно которым будет имплицировано не-B1. Если мы затем показываем, что случается именно B1, эти альтернативные теории оказываются фальсифицированными. Это оставляет нас меньшим числом альтернативных возможных теорий по отношению к нашей собственной (теории). Схематически мы можем представить эту ситуацию следующим образом (что явно сопоставимо с ситуацией 2, но сформулировано иным образом).

Ситуация 2 (переформулированная)

(Ситуация перед проверкой B1)

A или (C, D,E, ... Q,R,S,...)

A => B1

(C,E,...Q,S,...) => B1

D, R => не-B1

B1 верно

______________________________________-

D,R не верны (согласно классической логике)

A или (C, E, ... Q,S,...)

A более достоверно

(но C, E, ... Q,S,... тоже более достоверны)

Таким образом, с помощью проверки B1 мы устраняем D и R из возможных альтернатив, делая все из тех, что имплицируют B1 более достоверными. Среди тех теорий, ставших более достоверными благодаря этому устранению соперничающих теорий, есть и наша собственная теория A [ibid., p.20-21].

Пятый шаг: критические эксперименты (отсечение альтернативных объяснений и теорий). Специально выбираются такие случаи, чтобы эмпирические гипотезы E_a и E_b, выведенные из разных теорий T_a и T_b, предсказывали относительно них противоположные или максимально различающиеся факты (E_b= не-E_a). Наиболее строгие требования в данном случае предъявляются к эмпирическим предпосылкам, связывающим теоретические положения (гипотезы) с эмпирическими гипотезами. Эмпирические предпосылки P_a (соответственно и эмпирические гипотезы Ea) должны быть в идеале приняты защитниками самой теории Т_а, а не только теми, кто желает эту теорию опровергнуть. Соответственно и собственные предпосылки P_b, соответствующие эмпирические гипотезы E_b(=неE_a) должны быть приняты не только защитниками теории Т_b, но и защитниками опровергаемой теории Т_а (Ситуация 4).

Ситуация 4

вывод из опровергаемой теории (T_a & P_a) => E_a

вывод из собственной теории (T_b & P_b) => E_b(= не-E_a)

обоюдное принятие предпосылок P_a, P_b

факты эмпирической проверки Eb, не-Еа

________________________________________

вывод об альтернативной теории: Ta неверна

вывод о своей теории: Tb намного более достоверна

Именно с помощью этой логики Дюркгейму удалось опровергнуть альтернативную теорию происхождения самоубийств (будто они вызываются душевными заболеваниями).

Ту же логику применил Коллинз в сравнении своей геополитической теории и демографической теории Дж.Голдстоуна относительно устойчивости-неустойчивости государства [Collins, 1995/1998]. Согласно теории Коллинза опасность распада государства (т.е.успешной социальной революции) возникает прежде всего из-за роста геополитического давления, которое ведет, во-первых, к фискальному кризису (из-за растущих издержек на вооружения и мобилизацию), во-вторых, к утере легитимности правящей элиты, а в пределе — к делегитимизации всего политического режима. Согласно теории Голдстоуна фискальный кризис и инфляция также лежат в основе распада государства, но к нему ведет, прежде всего, демографический кризис перенаселенности. Напротив, Коллинз считает большое количество населения важным геополитическим ресурсом, который скорее приведет к успеху государства во внешних отношениях, к снижению геополитического давления, соответственно, к ослаблению фискального кризиса и кризиса легитимности.

Коллинз в качестве будущего критического эксперимента приводит Китай, огромное население которого, как известно, несмотря на более или менее успешные программы контроля рождаемости, быстро растет. Коллинз утверждает, что будущий уровень крепости Китайского государства при дальнейшем росте демографического давления позволит ответить на вопрос о том, какая из альтернативных теорий является верной.

Применим к данному случаю логическую схему Стинчкомба. Из геополитической теории Коллинза T_a следует эмпирическая гипотеза, состоящая в том, что при дальнейшем демографическом росте в Китае (предпосылка P_a), его государство не станет слабее, не распадется, а напротив, усилится (E_a).

Из демографической теории Голдстоуна T_b следует эмпирическая гипотеза, состоящая в том, что при дальнейшем демографическом росте в Китае (предпосылка P_b), его государство не усилится, а станет слабее или даже претерпит распад (E_b = не-E_a).

Поскольку, оба автора не могут не согласиться, что предпосылка P_a = P_b (продолжающийся демографический рост в Китае) имеется налицо, то в силу логики критического эксперимента дальнейшее усиление Китая (E_a) сделает более достоверной геополитическую теорию Коллинза и станет аномалией для теории Голдстоуна. Напротив, будущее ослабление Китая, тем более государственный распад (E_b = не-E_a) сделает более достоверной демографическую теорию Голдстоуна и станет аномалией для теории Коллинза. Будущее покажет, чья теория более достоверна, а чья нуждается в серьезных модификациях.

Итак, в проделанном рассмотрении логических средств мы прошли путь от эвристических в своей основе методов Бэкона-Милля, через детальный анализ разных типов сочетания причин в аппаратах

INUS-условий по Дж.Маки и булевой алгебры по Ч.Рэгину, через логику анализа особенно важной для социальных систем функциональной причинности в разработке Д.Литтла к логическим методам проверки уже построенных теоретических гипотез и теорий в работах Э.Дюркгейма и А.Стинчкомба.

Шкалы и шкалирование в исторической макросоциологии

Проблема сопоставления и стандартизации шкал в социальных науках и истории.

Поскольку общие и специальные вопросы математизации исторических исследований, в частности применения количественных, статистических методов весьма детально разобраны в доступной русскоязычной литературе, мы останавливаться специально на них не будем (в частности, о проблеме построения, стандартизации и сопоставимости шкал см.Стивенс, 1960; Герчиков, 1969; Патругин, 1970; Щеголев, 1972; Пфанцагль, 1976; Социальные исследования...1978; Толстова, 1986; Чесноков, 1986; Высоцкий, 1987; Берка, 1987; Дэйвисон, 1988; для исторических исследований наиболее практичными являются работы: Количественные методы ... 1984; Бородкин, 1986].

Почему же, несмотря на такое обилие литературы (выше приведена лишь ее малая доля) до сих пор шкалы и численные методы достаточно слабо используются в теоретико-исторических исследованиях? Немалое количество чисто эмпирических исследований, характерные для клиометрики (особенно в экономической истории и исторической демографии) принципиально не меняют ситуацию (см.обзоры в работах: [Количественные методы...1984 и Бородкин, 1986]. Ответ видится в том, что для строгого статистического (кластерного и т.п.) построения и стандартизации шкал в истории, за исключением немногих областей и эпох, данных крайне мало. Преимущественно, дело приходится иметь с нестрогими качественными оценками, описанием процессов и событий в традиционном историографическом дискурсе. Именно этот разрыв требует преодоления, и никакие имеющиеся методы измерения и статистики пока не могут этого обеспечить.

В общем случае исходная методика каждой шкалы может быть самой различной. Кроме порядковых шкал и квазиинтервальных шкал (см. ниже) в представлении переменных могут быть использованы более точные интервальные шкалы, отношений, абсолютные шкалы (например, количество населения, величина армии, количество продукции и т.д.). Если одна шкала измеряется в единицах, а другая в тысячах и миллионах единиц, то могут возникать трудности в исчислении и сопоставлении между собой силы причинных связей. В статистике эта проблема хорошо известна (см. например, [Бородкин, 1986, с.14-16]). Рассмотрим, тем не менее, как реально производится работа над шкалами в одном из отечественных теоретико-исторических исследований.

Структура и правила построения квазиинтервальных шкал. Отстаивая возможность теоретической истории в ответ на ее критику Карлом Поппером [Розов, 1995], я обращал особое внимание на перспективное использование в теоретико-исторических исследованиях шкалы порядка, которая не так точна, как применяемые в естественных науках, численных методах психологии и социологии абсолютная шкала, шкала отношений и интервальная шкала [Стивенс, 1960; Берка, 1987; Толстова, 1998; Ядов, 1998], зато вполне соответствует точности, привычной для эмпирической истории. Позднейший анализ реально применяемых шкал в теоретической истории, исторической и макросоциологии показал, что ориентироваться скорее следует на особый промежуточный вид шкал между порядковыми и интервальными, который назовем квазиинтеравальными шкалами.

Как известно, в порядковых шкалах "расстояния" между значениями не играют никакой роли: последовательности 1,2,3,4 и 1,2,100,102,10000 равным образом удовлетворяют требованиям порядковых шкал. Такие скачки между значениями никак не могут нас удовлетворять, поскольку в численном анализе мы ориентируемся на задачи исчисления тренд-структур с помощью аппарата тренд-графов и алгебры линейных операторов. Следующие по строгости - интервальные шкалы - оказываются слишком жесткими, поскольку требуют точного численного равенства всех промежутков (интервалов) между значениями шкалы. Такая точность практически недостижима в эмпирической истории, а значит и в теоретической истории.

Определим квазиинтервальную шкалу как результат ослабления требований к интервальной шкале, состоящего в том, чтобы считать интервалы между значениями шкалы не точно, а лишь приблизительно равными. Квазиинтервальные шкалы фактически являются весьма распространенными. К ним, например, относятся известные 12-балльные шкалы оценки силы ветра волнения на море. Никто не может утверждать, что интервал между значениями силы волнения 4 и 5 баллов в точности равен интервалу между значениями 8 и 9 баллов, зато принимается, что интервалы между всеми 0-12 значениями шкалы приблизительно равны. Для силы ветра ситуация упростилась, когда появились приборы, определяющие скорость ветра, т.е. при появлении возможности использовать абсолютную шкалу (например, с единицей измерения метр в секунду). Но, во-первых, такие приборы дают лишь измерение максимальных порывов или средних значений силы ветра, во-вторых, реально, все равно используются приблизительные интервалы (ветер имеет скорость "от 5 до 8 метров в секунду, с порывами до 10-12 меторов в секунду"), т.е. фактически используется та же квазиинтервальная шкала.

Обратившись к истории, в том числе вполне традиционной эмпирической истории, обнаруживаем в ней немалое количество шкал, выражаемых обычно как списки исторических реалий или их аспектов, упорядоченные, например, по силе выраженности какого-либо признака или комплекса признаков: сильный, умеренный, средний, слабый, слабейший (или отсутствующий). Так сравниваются между собой крупнейшие, средние и мелкие поселения, наиболее мощные, средние и слабые армии, ведущие, средние и слаборазвитые экономики и т.д. и т.п. Обычно подразумевается, что значение "сильный" больше значения "умеренный" (требование шкалы порядка), но не в 10 или 100 раз по отношению к разнице между значениями "умеренный" и "слабый" (усиление шкалы порядка), но в то же время никто не поручится, что эти интервалы имеют точное численное равенство (ослабление интервальной шкалы). Итак, в традиционной истории, как правило, используются именно квазиинтервальные шкалы, хотя, разумеется, в клиометрии, особенно в областях экономической истории и исторической демографии, используются и более точные шкалы [Хвостова, 1980; Бородкин, 1986; Чесноков, 1986].

Приведем несколько основных правил построения квазиинтервальных шкал.

Правило "достататочность ступеней с условием достоверности". Количество ступеней должно быть достаточным, чтобы не утерялись наиболее существенные для исследования факты изменчивости переменной. В тоже время, при увеличении числа ступеней должно быть выполнено с максимальной достоверностью главное правило шкалы: все значения каждой последующей ("большей") ступени должны быть "больше" (по избранному параметру), чем любое значение из предшествующей ступени, причем интервалы между соседними значениями приблизительно равны.

Правило операциональности (определения значений). Определение каждого значения шкалы должно быть максимльно операциональным, допускающим однозначную квалификацию эмпирических данных с помощью имеющихся методов как значений шкалы.

Следует избегать теоретически нагруженных, трудно проверяемых элементов в определении любого значения.

Правило однородности (логики, метода и данных). Определения значений шкалы должны быть по возможности логически и методически однородны, данные должны браться из одного "пула". Это означает, что в идеале с помощью одних и тех же логики и метода каждое значение шкалы "наполняется случаями" при квалификации одного и того же набора эмпирических данных. Это правило не всегда удается выполнить, но оно нужно в качестве ориентира для создания наиболее стройных, прозрачных и достоверных шкал.

Упрощенный подход к стандартизации 12-балльных шкал. Статистически корректным является подход к построению сравнимых шкал и их стандартизации, основанный на средних квадратичных отклонениях [Бородкин, 1986, с.14-16]. При отсутствии достаточного набора данных для соответствующих статистических вычислений (что в реальной науке-истории не редкость) возможно применение упрощенного подхода. Он математически скандально примитивен, не выдерживает критики с точки зрения стандартов математической статистики, но все же является более точным, чем чисто качественные и интуитивные "дискурсы", принятые до сих пор в большинстве трудов по философии и теории истории.

Наличие или отсутствие нуля в шкале каждый раз определяется на основе содержательных рассуждений о возможности полного блокирования данной переменной как причинного фактора действия на другие переменные.

Вообще говоря, "натуральные" шкалы естественно считать только положительными (возьмем ту же плотность населения, уровень развития земледелия, продолжительность рабочего дня и т.д.). Каков же смысл отрицательной части шкалы? Он появляется только при введении понятия гомеостазиса, функционального равновесия, то есть "нормального" значения переменной, которое в общем случае никак не действует на состояние других переменных. Допустим, "нормальная" продолжительность среднегодового рабочего дня крестьян "в поле" причинно связана с "нормальным" урожаем. Отсутствие действия означает блокирование эффекта, то есть нулевое воздействие. При более высоких значениях длительности уже начинается воздействие (появляется прибавочный продукт), при более низких - также есть воздействие, но уже в сторону уменьшения (урожай меньше "нормального"). Таким образом, на натуральную, всегда положительную шкалу накладывается вторая функциональная шкала, в которой "нормальное", "равновесное" значение или "гомеостатический нуль" могут принимать, вообще говоря, любое значение по натуральной шкале между 0 и 12.

Представление данных: таблицы, гистограммы и графики. Эмпирические данные, как правило, могут быть организованы в таблицах того или иного вида. Наиболее стандартный и удобный тип таблиц включает в качестве имен столбцов имена признаков - отдельных сторон или аспектов идеализированных объектов как элементов теоретической модели, а в качестве имен строк - имена пространственно-временных сегментов реальности (например, рассматриваемых исторических случаев или периодов). В простейшем варианте в ячейках такого рода таблиц проставляются данные о наличии-отсутствии признака (0-1 или И-Л). В частности, все таблицы, используемые в рамках классических индуктивных методов Бэкона-Милля, INUS-условия по Дж.Маки и булевой алгебры по Ч.Рэгину подпадают под этот общий стандарт.

Сходным является тип более детализированных таблиц, когда признак как переменная с двумя значениями становится переменной со многими значениями, причем значения имеют структуру некоторой шкалы: шкалы наименований, шкалы порядка, (квази)интервальной шкалы, шкалы отношений или абсолютной шкалы [Андреев 1982; Берка 1987; Толстова 1998].

Для наглядности такого рода таблицы могут изображаться также в виде столбчатых, секторных или иных диаграмм, гисторамм и т.п.

При использовании (квази)интервальных шкал с высокой дробностью и более точных шкал эмпирическую модель уже удобнее представлять в виде графика, где вместо имен столбцов уже имеются градации оси Y (ординат), а вместо имен строк градации оси X (абсцисс). Если по оси X откладывается историческое время, то такого рода графики отражают тренды (тенденции), т.е. изменения некоторой переменной (представленной осью Y) в течение исторического времени.

Сопоставление эмпирических значений одной или нескольких переменных относительно выбранной базовой (как правило, независимой) переменной наглядно могут быть отображены как линии уже не на временном, а на функциональном графике, где базовая переменная обозначается как ось X, используются одна или несколько стандартизированных осей Y для остальных переменных, а случаи, понимаемые как сочетания значений базовой и сравниваемой переменной, обозначаются как разного типа геометрические фигуры (или разноцветные точки), которые можно соединять между собой также разнотипными линиями.

Вообще говоря, данные каждой таблицы в принципе могут быть представлены через график, а данные каждого графика с конечной разрешимостью измерений - через таблицу. Графики более наглядны и "синтетичны", но таблицы более точны и "аналитичны". С точки зрения логики преобразований удобнее считать, что все имеющиеся эмпирические данные о случаях сочетания переменных организованы в таблицах. Тем более это касается социально-исторических исследований, где совокупность случаев в генеральной совокупности, как правило, не велика и дискретна.

Важно, что сами уже построенные графики (равно как и заполненные таблицы) относятся к уровню эмпирических данных, в то время как формами представления данных являются лишь сами концептуальные каркасы графиков и таблиц (значения и имена осей графиков, значения и имена строк и столбцов таблиц).

В каждой ячейке заполненной таблицы, равно как и в каждом столбике гистограммы, в каждой нанесенной точке графика должно быть представление некоторого факта (пусть даже весьма примитивного по своей структуре). Допустим, что в рамках эмпирической модели выделены 12 уровней развития стратификации (например, от 1-го уровня как приблизительного равенства в рамках каждой половозрастной группы до 12-го уровня как наличия развитой формализованной бюрократии и разделения практически всего населения по рангам). Тогда в графике тренда растущей стратификации некоторого общества в течение такого-то времени (например, 100, 500 или 1000 лет) каждая нанесенная точка (либо заполненная ячейка в соответствующей таблице) должна быть фактом - суждением о том, что в такой-то период был именно такой уровень развития стратификации (к примеру, 5-й), полученным на основе современных критериев исторической достоверности.

ЛИТЕРАТУРА

К началу книги - оглавлению

Другие публикации