Политическая наука №1 / 2018

В книге «Голоса ради мест. Логические модели избирательных систем» [Shugart, Taagepera, 2017] предсказываются мировые средние распределения голосов, на национальном уровне и по округам – исключительно на основании числа мест в каждой отдельной ассамблее и округах. Разброс данных ощутим, но фактический паттерн мирового среднего невероятно близок к логической модели. Эти мировые средние обеспечивают исходные ориентиры для страновых исследований. Мы добавляем все новые связи и связываем их в постоянно расширяющийся спектр.

Наука шагает на двух ногах, а социальные науки пытаются скакать на одной

Если судить поверхностно, я преуспел в своей мечте усиления научности социальных исследований, раз получил премию Карла Дойча. Однако я должен признаться, что потерпел неудачу. По существу, мне не удалось превратить политологию в науку. Во всяком случае, политология, равно как и другие социальные науки, сегодня менее научна, чем полвека назад, когда Кохен и Дойч [Kochen, Deutsch, 1969] опубликовали свою модель децентрализации. Это произошло, поскольку бессмысленная обработка статистических данных вытеснила логическое моделирование, как, например, у тех же Кохена и Дойча. Политология от своей полной «не-научности» переходит все больше к «псевдонаучности».

Забудьте о бессмысленном противостоянии качественного и количественного подходов к изучению политики. Они оба незаменимы, и оба дополняют друг друга. Оба могут применяться хорошо или плохо. Моя озабоченность касается того неверного пути, по которому идут сегодня количественные подходы. Они создают сумбур в области политологии. Мало того что они так пышно процветают, так еще и некоторые журналы навязывают их, в том числе даже тем ученым, которые знают, как самостоятельно провести исследование намного лучше.

Приведу лишь один пример. Некоторое время назад мне попалось прекрасное исследование, расширяющее наше понимание политики и без использования большого количества цифр. По ходу чтения оно резко сошло на нет, подавленное приведением бесполезных статистических данных. Выведенная регрессия ничего нового не добавляла. Напротив, она размыла первоначальный замысел – хорошо, что не убила окончательно. Контраст был настолько очевидным, что я связался с автором. Я высказал предположение, что журнал потребовал добавить регрессию в качестве условия для публикации. Автор на это ответил: «Да, Вы абсолютно правы». Не правда ли, звучит очень привычно? Коли люди, делающие разумную качественную работу, вынуждены добавлять бессмысленные статистические методы, то что-то здесь не так.

Вот еще один пример. Выдающийся математический психолог Дункан Люче рассказывал мне, как он добивался публикации своей статьи [Folk, Luce, 1987]. Суть дела прекрасно выражала логарифмическая модель. Журнал настаивал на замене ее простой регрессионной моделью, что не имело логического смысла. В качестве компромисса авторам позволили оставить тот подход, который действительно имел смысл, но при условии добавления бессмысленной модели [Taagepera, 2008, p. 4]. Если людей, проводящих логически обоснованное количественное исследование, принуждают к добавлению бессмысленных линейных моделей, то что-то здесь не так, что-то не в порядке в этом королевстве.

Рис. 2.

Наука шагает на двух ногах: наблюдении и осмыслении [Taagepera, 2015]. Две ноги науки

Взгляните на рисунок 2. Здесь наука изображена на двух ногах. Именно наличие двух ног и позволяет ей шагать, приращивать знание. Как я уже говорил, шаг одной заключается в вопросе о положении дел. Этот шаг связан с наблюдением, измерением, наглядным отображением и статистическим описанием. Шаг другой ногой связан с выяснением логических оснований положения дел. И не только наблюдаемых, но возможных, а также и необходимых при последовательном использовании логических оснований.

Именно второй шаг ведет нас к построению логических моделей. И это придает дополнительный смысл первому. Пока мы фокусируем свой взгляд только на том, что перед глазами, мы действительно улавливаем, каково положение дел в конкретном случае. Вся полнота проблемы раскрывается целиком, только когда мы задаемся вопросом: «Каким положение дел должно быть?» Именно этот вопрос и связанный с ним шаг позволяют нам понять, что именно следует искать. Две ноги шагают дальше, когда мыслительные модели тестируются с помощью собранных данных, чаще всего статистически13.