Объяснение социального поведения. Еще раз об основах социальных наук

В-пятых, каузальное объяснение следует отличать от статистических объяснений (statistical explanations). Хотя многие объяснения в социальных науках носят характер статистических, они неудовлетворительны, поскольку не могут объяснить конкретные события. Применение статистических обобщений к частным случаям является грубой ошибкой не только в науке, но и в повседневной жизни[24].

Предположим, что мужчины действительно агрессивнее женщин. Сказать разгневанному мужчине, что его гнев вызван мужскими гормонами, вместо того чтобы заявить, что его гнев не оправдан в данной ситуации, означает впасть в интеллектуальное и моральное заблуждение (fallacy). Предполагать, что обобщение, справедливое для большинства случаев, верно в каждом отдельном случае, – это интеллектуальное заблуждение. Моральное заблуждение – считать, что собеседник находится во власти биологических факторов, а не открыт для доводов и убеждения.

Хотя статистические объяснения – это всегда объяснения «второго сорта», на практике может оказаться, что у нас нет ничего лучше. Однако важно отметить, что в таких объяснениях неизменно руководствуются наилучшим идеалом каузального объяснения. То, что в демократических странах продолжительность жизни больше, чем при недемократических режимах, представляется статистическим фактом. Прежде чем заключить, что продолжительность жизни предопределяется политическим режимом, мы должны проверить другие переменные, которые могут оказывать влияние на результат. Может выясниться, что демократические страны в большей мере, чем недемократические, обладают некоторым качеством Х

и что на самом деле это качество Х определяет продолжительность жизни. Но таких свойств бесконечное множество. Как узнать, какое именно нужно проверять? Ответ очевиден: мы должны руководствоваться каузальной гипотезой. Вполне правдоподобно, например, что граждане в индустриальных обществах живут дольше, чем граждане в менее развитых странах. Тот факт, что индустриальные общества бывают более демократическими, чем неиндустриальные, может объяснить наблюдаемые явления. Чтобы убедиться, что именно демократия, а не индустриализация, является каузальным фактором, нам следует сравнить демократические и недемократические режимы с равным уровнем индустриализации и посмотреть, сохранится ли различие. Как только мы будем иметь обоснованную уверенность в том, что проверили другие вероятные причины, можем попробовать выяснить, как, то есть при помощи каких причинно-следственных цепочек или механизмов, тип политического режима влияет на продолжительность жизни. Я буду рассматривать этот второй шаг в следующей главе. Здесь я только хочу заметить, что наша уверенность неизбежно основывается на

каузальных догадках о том, что является (и что не является) правдоподобными третьими факторами, которые нуждаются в проверке[25].

В-шестых, объяснения следует отличать от ответов на вопрос «почему?»

(answers to why questions). Предположим, мы читаем научную статью и, к своему изумлению, обнаруживаем, что автор не ссылается на важную и релевантную статью. У нас возникает вопрос: «Почему он ее не упомянул?» Наше любопытство может быть полностью удовлетворено, если мы узнаем, что на самом деле автор ничего не знал о более ранней работе (хотя нам, возможно, захочется выяснить, почему он не изучил литературу по теме с большей тщательностью). Но утверждение: «Он не упомянул статью, потому что не знал о ней», – это не объяснение. Использование его в качестве объяснения означает, что для объяснения одного несовершившегося события ссылаются на другое. Предположим, однако, что автор знал о статье, но решил ее не упоминать, поскольку сам не был в ней упомянут. В этом случае ответ на вопрос «почему?» даст, помимо прочего, объяснение. Имеется событие – решение не упоминать о статье, вызванное предшествующим событием – негодованием из-за отсутствия упоминания.

Наконец, каузальные объяснения следует отличать от предсказаний (predictions). Иногда мы можем дать объяснение, не имея возможности предсказать, а иногда предсказать, не имея возможности объяснить. Верно, что во многих случаях одна и та же теория позволяет нам делать и то и другое, но я полагаю, что в социальных науках это скорее исключение, чем правило.