Page 244 - 《社会》2014年第5期

重新思考量化社会研究的模式

可以想象，如果物理学家也不关心这些系数的实际值，那么繁多的物理
学公式还有什么意义？
塔氏认为，社会科学家所建立的量化模型之所以没有真正起到“量
化”作用，是因为他们走错了路。在确立起 犱犞 ／ 犱犖＞ ０ 这个方向性模
型后，人们还有许多逻辑上的信息可以利用，然而这些信息都被社会科
学家忽视了。在 犞＝犪＋犫犖 这个模型中， 犞 和 犖 两个变量并没有取
值范围的限制，可是，当我们从所研究的问题入手时便能看到： 犞 的取
值只能在 ０ 到 １００ 之间，而 犖 的取值则不能小于 １ 。于是，我们就得到
了关于变量取值的理论禁区（ 犮狅狀犮犲 狆 狋狌犪犾犾 狔犳狅狉犫犻犱犱犲狀犪狉犲犪狊 ），这对我们
选择何种模型会产生重要影响。进一步思考可以发现，当 犖＝１ 时， 犞
只能等于 ０ ，也就是说（ 犖＝１ ， 犞＝０ ）这个点必然是方程的一个解，于是
我们就为该模型找到了一个锚点（ 犪狀犮犺狅狉 狆 狅犻狀狋 ）。
在这里，作者指出了社会科学家们的第二条思维定势。由于社会
科学研究者关注整体的社会现象，使用大规模的数据，试图发现其中的
普遍规律，这就导致他们容易忽视数据或理论中的极端值，而这些极端
值在自然科学家的眼中往往正构成建构逻辑模型的重要基石。从前面
的分析可以得到，在 犖＝１ 时， 犞＝０ ，把这一对取值代入 犞＝犪＋犫犖 这
个模型，便可得到 ０＝犪＋犫 ，即 犪＝－犫 。这样的话，模型 犞＝犪＋犫犖
便可以简化为 犞＝－犫＋犫犖＝犫 （ 犖－１ ）。这样的简化使模型减少了一
个未知量，是对模型简洁性的很大贡献。
紧接着，作者根据自己的研究经验选取了 犖＝６ 这样一个极少出
现的很大的取值。根据人们的常识，即使在这样的情况下， 犞 也不可
能达到 １００ 。也就是说，根据（ 犖＝６ ， 犞＝１００ ）与（ 犖＝１ ， 犞＝０ ）所画出
的直线构成了回归方程在逻辑上的一个边界，在此边界以外便是研究
的奇异区（ 狊狌狉 狆 狉犻狊犲狕狅狀犲 ）（见图 １ ）。
可以看到，回归方程位于期望域（ 犲狓 狆 犲犮狋犲犱狕狅狀犲 ）中。作者指出，此
时我们已利用理论信息将范围圈定，在这样一个区域中我们不妨就直
接取均值进行预测，所谓的“大胆猜测，小心检验”从此时便可以开始。
在 犞＝０ 和 犞＝２０ （ 犖 －１ ）的 范 围 内 取 均 值，我 们 可 以 得 到 犞 ≈
１０ （ 犖－１ ），这样一个 方 程 就 是 有 预 测 性 的。比 如 当 犖＝４ 时，我 们
可以预测更换党派的选民比例为 ３０％ ，这便体现出模型的意义。相
比较来看，社会科学家们却早早地就停步了。

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