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[方法] 漫谈定量与定性研究方法

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发表于 2009-10-14 13:02 | 显示全部楼层 |阅读模式
马戎: 今天我们请到了密歇根大学的谢宇教授,来跟我们的学生面对面,今天上午不是一个正式的讲座,是一个座谈。可能不需要太多介绍谢宇教授的情况了吧?他是我们系的老朋友,在 02 年 11 月份,是咱们系成立 20 周年搞的一个学术活动月,那个时候谢宇教授在我们这里待了一个月,讲了六节课,给了我们的活动很大的支持。他长期以来在方法论、中国研究,在各方面都有很多建树,他也希望进一步了解我们学生的想法、学生对社会学方法的一些理解,以及未来学习的一些打算。好,那我们开始,请。
8 \/ K) t6 `; D2 H! u! h    谢宇: 有方法方面的可以问,其他方面的也可以问,美国的教学,美国的学科发展啊,等等。随便吧。我先问一下,你们有多少人上过我的网站?没人上过吧?我有一个网站,就是 yuxie.com ,不是什么地方都可以上,好像安全部有的还没有全部开。国家安全部把以前一些网站,密歇根的网站都封掉了。被封杀了,不是每个地方都能上的。我自己的一个 domain ,我的教学等一些情况都在网上。随便问吧,你们有什么问题,要是没问题,你们也不会来了。
, Z6 p- @/ p8 \% M% a6 K( H# ^    生: 老师,我想问一下那个定量和定性这两种方法您怎么看。比如说现在社会学研究范围之内分成两派,一派就是在《社会学研究》这样权威的杂志上发表文章,基本上就是抽样、问卷,然后统计研究,这样子的思路,就是定量的分析。另外一个就是出专著,他们通过一本本书来说明自己偏向于根历史学的结合,通过对文本的一种叙述哇,就是叙述性的一种,质的分析吧。我就是想问一下,在您的研究中或者在您的取向中,您认为这两种方法,不说应该偏向于哪一个吧,就是说您怎么评论这两种方法?怎么应用?怎么取舍?
( y  U: B& D6 H6 g, M6 G% h    据我所知,似乎就是在美国吧,应该是定量比较为主,您能评价一下吗?
5 w! H# [0 q, M8 Q    谢宇: 哦,这个呢,定量和定性的矛盾呢,自古就有,就是从 19 世纪开始就有,已经争论很多年了。我觉得呢,很多,争这个东西并不是很有意义的东西。因为,我会讲到为什么。啊,社会科学很大的难度哇,李建新知道,我讲过很多遍的,最大的难度在于异质性。就是说每个家庭和每个家庭不一样,每个人和每个人不一样,每个地区和每个地区不一样。你同样的人同样的地区同样的团体,它随着时间的变化社会情况的变化会变化。所以这个异质性非常强。那异质性强有很多困难。一个困难就是说, sampling-ment ,异质性这么强,比如说中国变化这么大,这么快,地区之间这么差,作为人与人之间,在同一个地区同一个环境他也不一样。那假如说有的人调查了一个地方,两个地方,一个人,两个人,就说中国是怎么样,中国是怎么样。也就是说我昨天还和我的一个朋友讲,到底你说西周时候是怎么样,那我们知道的历史,一部分主要是中原的。那其他的,它可能没有文字记载,也可能没有陪葬的习惯,它很多东西没有保存下来,我们就不知道,我们就只能猜想,现在可能有其他的一些遗迹出来。我的意思是说,异质性强了以后,你看到什么东西,可能会导致你的结果。这就是说定性的有危险。定性的局限性并不就是说它的定性。
5 Z* |! S! g' p8 O! T, ]    定性实际上是很好的,描述性的,实际上定量的很多也是描述性的。比如说我们做长期的跟踪,有很多都是描述性的,比如说美国的离婚率增加,婚姻的这个年龄增加,还有同居的人增加,等等,很多都是描述性的,也是定量的,也是描述性的。很多,一个人的变迁,你小时候怎么样,我们知道你什么时候生,生下来多少磅,你什么时候上学,这也是描述性的。基本上也是定性的,不需要用统计的方法。还是可以把你的成长史讲清楚。最大的缺陷,也就是说定性,它个案做的可能比较少。做的比较少,就是说到底它的代表性,就有的时候受到一些威胁。到底你讲的这个村庄,是中国的,就比如说一家人的一个村庄,到底能代表中国什么层面,它总要有一个局限性。这个局限性呢,就使得你是不是能够,就是一般的定性,就是你局限性的一个样本,比如说长处在什么地方?长处就在于把它的逻辑关系讲清了。但它不一定有代表性。但它的逻辑,社会变迁的基本理论和过程,可能和其他一样。比如说最简单的讲,比如说讲经济学的吧,经济学它有一个理论,就是说婚姻要有经济基础,特别是男性要有一定的基础要求。没有经济基础就不和你结婚,结婚是有了经济基础以后保持的一个消费行为,实际上生孩子是一个消费行为,当然也可能是投资行为。那这样的基础,这样的理论,可能在不同的地方,它是不一样的。因为它的标准不一样,什么经济基础,以前都要讲八大件,我们小时候要电视机或者什么,现在不够了,要什么席梦思,房子,汽车。所以,在各个不同的地方、不同的阶层,它可能表现不一样。所以,假如说你找了一个定性的,找了一个个例,你把为什么结婚,结婚的经济基础,这些东西搞清了,但你可能是把这个关系搞清了,但是你并不能知道它是什么样的基础下才能结婚。因为不同的社会结构、不同的地区、不同的人,可能对这个经济基础的要求可能不一样。 4 k* U1 R! E8 W+ X8 B
    所以都有缺陷。 Qualitative 最大的缺点是它的样本小,它必须有代表性,所以选样本特别重要。你怎么理解这个内容,就是 interpretation 也很重要。而 quantitive 有一个好处就是我们可以用科学的方法来做一个样本,可以控制样本的质量, quantitive 最重要的呢,我觉得就是它能看到差异性。比如说我们刚才讲的经济对婚姻的影响,并不是每个人的影响都是一样的。就是同样的地方,就是有的人在乎有的人不在乎。有的人可能要求高有的人可能要求低。所以我们把这个差异视为很重要的研究对象。假如是 qualitative ,它就一个案例,就不可能知道差异性在哪。这是最重要的一个东西,就是说,做 quantitive 可以把差异性搞清楚。地区与地区的差异,家庭与家庭的差异,文化背景、教育水准的差异,人的观念对个人的行为的差异,等等,它都可以做出来。相对来讲,刚才回答第一个同学时也提到, quantitive 可以避免一些意识形态的一些先入为主的偏见。这也是好的方面。还有一个呢,就是 quantitive 是可以训练,可以教你,有一套方法,上四五门课,跟老师可以学很多东西。而 qualitative 呢,很多东西是要凭直觉。凭直觉呢,当然也有好的,可以做的很好。但很多程度上,我是不赞成年纪轻的人去做。因为做这个呢,你动不动就想做世界水平,动不动你就想出大师,动不动觉得我马上有悟性,我什么都能理解。但危险的东西,就是说你可能先入为主了。大家都想做大师,结果公说公有理,婆说婆有理,最后谁有理呢?谁的地位高、职位高,谁有理。所以这个呢也是有危险的,造成大家不统一的观点。我们在美国当然是 quantitive 占主流,这个是对的。但 qualitative 现在也蛮多的。现在我在 american sociology review 做副主编,他们讲,通常的一个事情就是 qualitative 和 quantitive 都有好有坏,文章也有好有坏,这个是差异性,很重要。但是 quantitive 的文章,定量的文章,一般的好坏,可以大家都同意。比如说,我找三个人去评价,大家都能够说这个是不好的,说不好大家都说不好,说好大家都说好。基本上意见相同,就是有一个衡量标准。相对来说,比较容易看。不好的,马上就能够看出来。我看两页,我就知道这个是垃圾,不好。好的,我一看就知道,好。就是说,比较容易看。但 qualitative 的东西呢,他们意见就会很分歧。好的,很多人说不好,大家都各有山头。衡量标准也比较差。就是跟它的个案和背景有关系。 + e9 f9 B* d) P( d
    还有一个,就是中国来讲, quantitive 很需要,很缺,几乎是空白。所以呢,这次我们在北大,主要是做 quantitive ,计量社会研究室。并不是我认为只有 quantitive 才能做社会学,而是说中国这方面中国是空白。假如说中国社会学想发展,这个方面就一定要发展,否则的话,就跟世界的社会学水平相差很大。所以呢,从中国的需要来讲呢,我觉得, quantitive 是很需要。 ' q6 A. h9 w; `9 U& d
    还有一个是数据的问题。美国的数据是公开的,各大学的所有学生,不是自己搞调查,而是用以前人家做好的调查,再做一些细的东西。这些数据在中国还没有成体系。所以学生自己收集数据哇经常是不可能的事情。所以很难用。也有这个方面的原因。还有整个风气呀,怎么做学问,老师对学生的影响,等等。所以,种种原因,中国的计量社会学没有产生。在这种情况下,强调 quantitive 和 qualitative 的什么分歧,我认为是没有意义的。因为中国基本上没有 quantitive 的东西,你就谈不上两者有什么竞争的问题。 % N" \' U+ n) ?. S. k. P
    比如说,据我了解,这边做博士论文的,量化的很少。我的学术基本上都是量化的。所以这里要有一个好的平衡点。都有好的地方,都有缺陷。 $ H- I8 q; C( R2 r) h" e
    生: 我的一个问题还是关于定性的和定量的。有一本书上说,定性的呢,它本身是一个分析的过程,也是一个理论生成的过程。而定量的结果呢,它往往就是一个具体的经验总结,不容易抽象到理论层面上。
7 i  A! {0 C. b) G* h8 b$ g% z6 e    谢宇: 这个观点我绝对不赞成。
) ?0 F" [. H# }* r1 Y- m    生: 嗯,还有一个问题 . @" u8 n% p0 m9 g
    谢宇: 你说吧 # J, B5 l, J9 T- U3 }! }4 g, x7 Y
    生:就是您怎么评价清华大学孙立平老师所提出的“过程——实践的分析方法”? / p$ z6 b! K5 x
    谢宇: 我对孙立平老师的研究没有做过研究,所以不能评价。第一个评价我是绝对不赞同的,这是对定量的一个误解。就是说好的量化,绝对是一个思维的过程。当然有一些,好象就是经验公式,就是盲目的。有的不懂量化的人,就认为定量就是人家数据收集好了,你只需要计算机,买个软件,什么东西就出来了。假如这么便当的话,你们自己买软件就好了,我出钱,看看你们能写出什么样的文章来。这是很幼稚的想法。量化是很难的。所以说真正量化做得好的人,做的文章出成果的人,他才有权利讲这样的话。实际上很少,我讲的中国目前这方面基本上是空白。就基本上没有人能讲这样的话。因为他没有真正做过很好的量化的工作,他不知道是怎么样的过程,这个过程是很难的。
; C$ Y9 H0 d' J. l* J    我们是跨学科的,我们用的东西很多,像刚才说的经济学,它有非常理论化的东西。它是思维推导、逻辑推导,不叫数学化。我们相对来讲不是很数学化。好的研究它一定有很好的理论前提,理论就包括了过去的经验,把理论和经验分割也是不好的、不应该的。理论应该是过去的经验的一个积累,一个提升。同时,又为以后的经验提供了一个基础。它们不断的提高。所以,把这个定量作为经验、把定性作为理论,这样的思考,我觉得是很幼稚的。我觉得这样的人对于定量并没有多少了解。提出这种观点的人对定量就是没有了解,只是一种偏见而已。 5 V% `* |) _/ u) e8 o' @+ \
    生: 但是您看我们这边用的主要一本教科书是艾尔•巴比的,研究方法, : t$ S- P- K  U' f" j
    谢宇: 艾尔•巴比有同样的问题,他自己没有做过定量研究。那个书我当然看了,我也是里面编委的成员,我看了这个书就讲了,上面说艾尔•巴比是一个著名的社会学家,他的这个教科书写的很好,我也用这本教科书。但是他不是一个做研究的社会科学家。他没有做过研究,他一辈子主要是写教科书。他这个人非常聪明,教科书写的非常好。但他并不是一个搞研究的人,所以他没有资格讲这样的话。当然这也不是他的书的一个侧重点。他最早的书是 81 、 80 年代的,他以前的书没有这样讲。后来呢,这个大概是第七版还是第八版才加进去的。为什么加进去呢?美国也有这个争论,就是定量和定性的争论。争论到后来呢,就是搞定性的势力很大,所以呢,就找一些理由为什么要作定性,所以这个呢是找的理由而已,这个可能对理论的提升有关,但这个并不是很极端的。我觉得这话讲得有一点过分。他不是做研究的。我从来没有看到他做过研究。艾尔•巴比在这儿我也会这么讲,无所谓。 6 |* {4 g; I& q( ?
    生: 我们做的定量研究吧,就是最简单的数据分析技术,基本上不包含什么理论。您能不能举个例子说说做定量研究的难处在哪里?
% }: C( ~7 U% Z, @4 u    谢宇: 难在什么地方呢,就是定量研究有三个脚,这三个脚缺一不可。最重要的一块实际上不是统计,是 conceptualization ,就是把这个问题想清。这个想清呢,就是 research design ,就是这个事情到底是怎么回事情,这个就是理论的发展。就是要把这个问题呀要能够想清楚。想清楚了呢,你才能够有一个统计的模型跟一个 conceptualization ,跟一个概念化的东西相联结,这个是最缺乏的,最难的。你有了这两个,有了 conceptualization ,有了统计和数据,第三个是从数据和统计到结果。这三个都是平行的。就是说这三个是同时进行的。所以很多人只知道做第二个和第三个,怎么弄数据,怎么一个先进的模型,得到一个结果。它没有 conceptualization ,这样做是没有意义的。所以难就难在哪里呢?难在一,很多人只有一块,没有两块,甚至不知道要做三块。有的人只知道一个方法,他知道模型和计算机,他认为统计方法和计算机模型学好了,就好了。这也是错误的。还有人说只知道结果,我已经知道了。我知道中国社会是什么样的情况,我根本不需要什么统计。有些人真的很聪明,知道中国的事情。我生在中国,长在中国,我在中国生活这么多年,我比你谢宇知道得多。但是可能他比我知道的多,我知道的很少,但问题是,他知道的和别人知道的不一样。所以这三者之间的关系是一个辩证的关系,是一个同时发展的关系,所以难就难在它是三者的统一。就是说你的 conceptualization 和 research design 和你的 result 三者要吻合。
- Z* V7 r& _8 i    我们讲文章好是什么好,哦,就是,我们并不讲这个文章好不好这样的话,我们讲一个好的文章是讲 tight ,“紧”,就是“紧凑”。这个“紧凑”就是三方面哪衔接在一块,就是三者越紧越好。你的问题的说明, conceptualization ,和你的 research design ,你的设计,以及你的结果,三者要很紧。越紧越好。有的研究这三者是分开的,就是它假如问题是一个层次的,它的设计是另一个层次的,它的结果又是另外一个层次上的。这就是“散”。它可能这三者都是对的,可能它的理论说明是对的,它的设计也是对的,它的结果可能也是对的,但是他们三者不衔接在一起,这个文章就不太好。因为这个文章的一块根本不需要另一块。都是对的,但拼在一起,也是不好的文章。所以,好的文章,就是这三个方面要衔接在一起,就是三个轴哇,要抵在一起,要平衡。要把它们 tight 。这个是很难做到的。美国的学者也一样,难就难在把这三者能够紧凑地衔接在一起。这是难的。不是说有一个就行了。有的人只知道计算机,有的人只知道收集数据,有的人只知道对中国的理解,但都不够,就是把这三者,换句话说,就是你的结果要是没有你的 research design ,没有你的 conceptualization ,就不能产生的。要做这样的结果才是你真正重要的结果。假如你这个结果任何人都可以得到,其他的 research design 也可以得到,就不是很紧的。
" w3 q: `6 J5 a6 W    比如说,我就讲最简单的,人都是要死的,这个定论大家都有的,普遍的,我不需要任何 study 都可以得到的结论。那你说这是一个真理,人都是要死的,这是鲁迅说的。人都要死的,这句话,我加在前面,我问是男的还是女的死得早,这是一个性别比的问题。我做这个 research design 也是对的,男的比女的寿命短,短多少,这就要根据实际情况呀,不一样。比如说,以前妇女因生育死亡,现在医疗好了,没有这种情况了,这个是对的,这是我的设计。我的理论是什么呢?我的理论可能说教育对人的收入的提高有影响,这也是对的。这三者都是对的,你摆在一起就不对。因为你的 conceptualization 和 research design 和你的 result 是不吻合的。就这个意思。难就难在你的 result 要来自你的 design ,而你的 design 要取决于你的 conceptulization 。这是中国最缺的。
% a! W2 H' Q, I2 V2 ~& P0 \$ o    我带学生的话,我会跟他们讲,这三者是怎么把握的。你命题和你的设计,和你的结果,是怎么使它们紧凑起来,这个很重要。这也是我的教学经验。 : A% z+ H1 i# O8 W1 B; _
     生: 但是您说的 conceptulization 在定性研究里就没有吗?定性研究里也要 % X4 K* Q3 G4 L- T/ ^  }
    谢宇: 也有。 / s+ @2 |! W# S% n8 D
    生: 那这两者有什么区别?
* K* X* E+ q3 ?" m- u) n' H! r3 C    谢宇: 很相似。定性的也是。你看 conceptulization 好了以后,你的 research design 就会自然产生。就是你读了好的文章,你读了 conceptulization ,你自然而然的就被它引诱了你的 research design ,这两个是都有的。但它们导致的结果不一样。就是一个往东面导,一个往西面导,但是你是接受了它的 conceptulization ,你就接受了它的 research design 。形式很类似,但它们走的路不一样。它讲的东西也不一样。
) c1 l- }7 a  C2 W; F    比如说搞定性的,有的东西你能强调,有的东西你就不能强调,并不是说这个东西不对,而是说你的 research design 不能回答这个问题。比如说地区差别是不一样的,你的 conceptulization 讲这些,地区差,但如果你研究只研究一个云南,那你这个就不吻合。因为你知道,已经讲了一大堆地区差别是不一样的,但你最终只找了一个云南,你为什么找云南?云南和别的地方有什么不一样?你根本没有作任何说明,就说明你这个 conceptulization 和你的 design 不吻合。 " G$ Y' D; T! ~: n8 m, g
    但假如是 quantitive ,就很不一样。比如说经济发展不一样,那我可以找一个落后的,找一个先进的,找一个国有比较厉害的,找一个外资比较强的。你讲你的地区差别在什么地方,然后你强调你的地区差别,然后你的 research design 把你讲的这些重要性差异包括进去。这就是你的强项。所以说这个过程是一样的,只不过导致的结论,导致的 research design 是不一样的。
& t; i/ I/ f9 z2 @( q$ Z2 Y    生: 您说的“紧”的意思是不是说它们是一致的? 8 _% _' b; h$ T
    谢宇: 不是说一致,我说的“紧”并不是说我事先有一个提法,然后这个提法一定得到承认。不是这个意思。我的“紧”的意思是说,是错是对,我有一个明显的答案,就叫 sharp ,就是说,我可能提的是对的或者是错的,但我可以说明这个问题。我的数据能够说明是对还是错,就是说没有模棱两可的。这个“紧”就是说,给你一个答案,这个是“紧”,并不是说我的,我觉得,希望我不是讲的很过分,我认为社会学的很多的理论的工作,可能是有意义的,但可能对实证的东西,可能并没有很多的帮助。有很多的东西,可能空虚的比较多。就是,我觉得,特别是年轻人,我总是讲,人要有理想,要有幻想,要想做大的事情,我觉得,中国教育缺乏的这一点,就是没有很大的胸怀,现在只想考试,只想工作。当然这是很重要很重要,很实际,人家有钱,我没钱,不行。所以呢,实际的考虑很多,利益的考虑很多,没有这种为知识而知识,为真的知识而很感兴趣的这种,对知识本身的意境和热情,这个很缺乏。这是我对中国教育的一个批评。就是说,很多人认为教育是一种手段,而不是一种目的。
8 n) I8 S3 W2 C    还有一个呢,我想讲的是,你有胸怀是好的,要做大事是好的,但是我还要讲的是,要有理想,要有大志,但是还是要做些实际的工作。动不动就想超世界一流,想放个卫星,不是这么容易的。就是说有很多事情是一砖一瓦具体做成的。当然很多人做很大的事情,提出很好的方法,但我觉得要一步一步来,特别是年轻人,要从最基础的做起,从最少的一砖一瓦做起,那等你过了这个过程,做了一段时间,你可能有大的发展,有开创性的理论性的东西。但是我觉得太追求这种理论性的想改造世界的东西,是一种很好的理想,但是也很多人会迷失自己的路,所以我觉得并不是很可取。可取的还是做一些实在的,从实在的基础上再逐渐的发展,不要求快,不要求一步登天。你提出新的理论,你是狂人还是伟人?实际上狂人和伟人很难区分,所以我觉得你还是从实际的事情开始,你要做伟人有的是时间,不在于一朝一夕。因为有这样的观点,我并没有在理论上有什么了不起的发现,我觉得我并没有做什么事情,我只是做一些一砖一瓦的工作。 # k5 X$ ]! m* h. v% A  p
    换句话说,我对很多社会学的理论是抱持批评态度的。这样说下来,我也不对我自己的理论和提法有特别的,不觉得是我的生命,不觉得我很重要。我觉得社会学要是要分工,就是理论和实证要分工。否则的话呢,你的理论你觉得这么重要,你会拼命地去证明它是对的。想法,你知道,绝大多数想法是错的,甚至我的很多想法都是错的,否则就没有社会的发展。很多人说,你要找到一百个的材料,才找到一个钨丝做灯泡,什么叫发明创造?发明创造就是做无数次的尝试,可能才有一次是对的,这就是发明创造。这就是文明进化的结果。所以很多理论是没有历史价值的。而一些经验性的结果性的东西,还是有历史价值的。我觉得很多方面,我们做的,只不过是历史的一个记载而已。所以我并不看重我自己的理论,所以我讲的“ sharp ”是说可以推翻,可以证明,并不是说我的观点多么重要。对我来说,我的提法并不是很重要的事情。 ' H1 k' y6 [( t9 O( ?
    马戎: 刚才谢老师说的, conceptulization , research design 和 analysis ,以及最后的 result ,这三个要“紧”。大家如果听到我们同学的论文答辩的话呢,你们会发现老师们经常说学生,你前提是做 review ,你前面那些 design 和你后面的 data analysis 是两张皮。 - u; h( [/ G' N7 }% Q. X0 G; t
    谢宇: 嗯,对。 5 M; A4 A; g6 Z3 z2 c9 M
    马戎: 实际上我们做论文的要求第一个是 research review ,不能说你没有理论你就谈事情,就事论事你就不要做证明了。所以同学们就会去看一些理论的东西,比如说搞社会分层的,就要看社会分层的书。但看的时候,往往是大而化之的,把那最有名的最基本的教科书式的东西完成了一遍,就很快地完成了,就进入 data analysis ,
, |9 C* w4 ?+ R0 U$ l0 e3 ^8 K( s" \  _    谢宇: 对,两个不搭界。 4 Z. f; Q" n; f! ^
    马戎: 对,实际上我们怎么说,你这个东西两张皮,前面是为了 research review 而去做 review ,但实际上你后面的 design ,从读者,从老师们来看,其实是没有关系的。
* a5 T- f, J" W4 o    谢宇: 很多人就是说,动不动就是韦伯,就是迪尔凯姆,再加上个布迪厄,不管写什么文章,先把这几个人写上。不搭界。 : H0 f6 l& ^4 s
    马戎: 你写的文章也许和这些人基本上没关系。不搭界。所以,谢宇教授今天谈的是什么呢,就是我们真正要做论文的时候呢,你的 research review 要做哪一个。不是说多有名就多引他,而是说他在你所研究的具体问题上,他确实有创见。这个人可能没有名,可能很多人不知道,但是他确实对你的这个研究, design 呢,有很直接的很突出的影响,然后你整个文章是从头到尾呢非常的密切,而不是像我们常说的那样两张皮。我们很多文章前后不搭界,前面没有它可以,后面没有它也可以,最后在讨论的时候呢,简单的说,这个对我有启发,那个对我有启发,就完了。其实谢宇老师刚才说的这三个部分要“ tight ”呢,是我们现在学生做论文的一个通病。 & `# z! H  P$ L4 H+ B
    生: 谢老师,我刚才听你讲的例子,是有一些很明确的,可以操作化的方面,比如说我们在谈到教育和收入的时候,实际上在每个研究者脑子里有很明确的印象,就是我研究教育的时候应该怎么来操作,但是我觉得我们目前在做东西的时候,很多时候是我们觉得社会中有很多我们认为值得去关注的东西,而且产生了一些问题,那么在做这些问题的时候,和您刚才提到的教育和收入实际上还不是同一个层次的问题。我觉得这两个阶层之间的跳跃对我们来说非常关键,但是又是非常困难的。您作为老师培养学生是应该从哪些方面去培养?而我们学生在学习和工作中又应该从哪些方面去培养自己这种素质?
8 p. J3 w8 y" @5 a) M1 D2 [    谢宇: 你的问题很好,实际上是这样,很多问题是操作性比较弱的问题,绝大多数问题都是很难操作的,你讲的很对。有两个建议,第一个是说,要是你实在不能操作就不要操作,不要强迫,你真的不能做的事情,你强迫做了也不行。就像谈恋爱结婚一样,有很多事情你做不成就不要做,就要放弃。所以选题很重要,对于年轻人来讲,选题,我觉得要考虑它的操作性。并不是可操作就一定好而是说可操作有意义——就是两者能够衔接得比较好。 & M% Y% ], Z5 @0 O- ?7 G( T
    那是不是不可操作的或者很难操作的就不可做了呢?也可以。如果你要做的话,最重要的就是你能把操作性能做一个新的推进。你就是说不可操作性的东西,你的操作性本身就是 conceptulization ,你把这个搞清楚了,你就是有贡献。就是说你有很多问题,比如说,最难的,比如说马克思讲的“异化”,“异化”是很难操作的,有的人要是把“异化”全部 conceptulization ,到底有多少内容,然后怎么去操作,即使是“异化”的来源和结果我都不知道,我的贡献就是讲“异化”是不是可以操作,这个命题,你操作性本身是一个命题,很重要。难的地方,你可以尝试性的把操作性作为一个命题,有了操作性,以后的人才可以做其它的命题,等等。
- W4 e; T0 E$ s! A, f3 j6 K    就说真正的不能操作的不要勉强,有的人就勉强。比如说,中国什么最重要,他就研究什么,流动人口很重要,他就做。这种 intuition ,感觉是好的,但是你真正能操作,你又不能做。所以,既然你想了,有这个 motivation ,你要 conceptulization ,到底是不是能做的。这一点还是蛮重要的,你实在不行的话,你不要勉强。但是我鼓励你假如你真的喜欢,这就很重要,至少你可以操作性这个尝试你可以做,这个本身就是研究。很多事情是不可操作的,所以要,只能用分析的方法,推理的方法,尽量要做的好。
/ W6 [7 C, @( I; f( \    生: 谢老师,目前美国的社会学教学上,有没有把定性和定量结合起来?为什么社会学的方法和别的不一样? / i7 ~' Z, m. ^* u% z" _9 G, q
    谢宇: 定性和定量,我觉得并没有差别,因为逻辑思考是一样的。你只要用同一种逻辑思考,我并不觉得它们是两个。我觉得不赞成的是,就是说定性的一定要把定量区别,觉得定性的一定会弥补定量的,这个是我不赞成的。有些东西是由社会现象本身造成的,而不是因为定量和定性。我讲方法,主要是讲方法的局限性在哪。因为方法不能盲目相信,它没有一个 conceptulization ,不可能产生很好的效果。很多人认为方法就是一个统计,迷信方法,这个 model ,那个 model 。同样,刚才马戎讲的 research review ,就是讲把所有人都讲一下,韦伯讲一下,迪尔凯姆讲一下,现在中国喜欢布迪厄,再把布迪厄讲一下,什么都来一遍,都过个台,这个我们叫 main jointing() ,就是说你什么都不知道,就把 main 过一遍。很多人方法也不一样。他觉得我不知道这个方法对不对,我先把这个好的方法,最新的方法拿过来,或者是过一遍,那些方法我都知道,都不好,我用这个方法。这个也很多,我觉得这个很肤浅。我觉得最重要的,在选择方法的时候,要看到弱点,为什么这个方法不好?哪些弱点?要是你不知道这个方法哪里不好,为什么不好,你就不可能有很好的方法。 & O4 B. T; r/ Z! R
    为什么社会学有自己的方法?为什么和别的学科不一样?是这样的,我对中国的大学教学有一点不太喜欢,在美国,但是我能理解。因为中国这个情况啊,是一个现实,这里面有招生的原因,有经济的原因,有权力的原因,所以分的院很多,动不动就是经济学院,什么机械学院、材料学院等等,其实这样不太好。学术是贯通的。我来讲讲我们那,我们那边是不分的。西方的教育是以人文为主,人文、科学和艺术,这三个,科学是很重要,但是是三个中间之一,一般是排第二。人文教育是最重要的,你看看美国的总统,你看看所有重要的人物,都是以人文为重的。所以我觉得北大是很重要的一个地方。人文教育是一个文明的最重要的支柱,也是作为发明创造的最重要的支柱。科学很重要,技术也很重要,但只会科学技术的话,就只能做个技术员。中国发展这么快,中国不是只需要技术员。这是很重要的问题。中国,我觉得,技术教育太强调了。只是培养一些技术员,没有真正思想上的开发,没有大家。" G2 q7 k- N" M, C$ d, @) w( m
    那我们是怎么分的呢?我们的社会科学是分为基础社会科学和应用社会科学。基础社会科学有这样几大类:经济,社会,心理,政治,人类,就这几大类。那其他的呢,就属于应用社会科学,包括管理,包括法学,包括公共卫生,包括社工,包括教育,还有传播,这几个是专业的、应用的社会科学。所谓的应用社会科学,和我们的方法是完全一样的。为什么强调说我们的很多成果是二次教化呢?我们是做基础科学的,很多社工的、保险的或者说管理的,它们可以用我们的很多东西,很多东西是贯通的。但是他们相对就强调应用性,而我们不强调应用性。 / V" B. Y5 T# ?. H( J
    方法论即使是在基础科学里面也是贯通的,是一家的。很多统计方法都是贯通的。所以在我们那边的话,有学生到我那边去,你可以看到我每天打交道的人并不都是社会学的人,有统计系的、有教育的、有心理的、有经济的。就是我们完全是交流,在学术思想上的交流是跨学科的。方法上也是互相运用的。他们的统计我们也用,我们的学生也看他们的,这都是贯通的。   \/ `" p% p' h0 M) }+ f
    那为什么还有社会学的特色呢?有两个原因。第一个原因呢,就是我刚才强调的,方法和研究的对象是不可分割的。我觉得方法论讲,除了社会问题,最好的研究方法的,他一定是研究社会问题的。比如说搞计量经济的,都是不仅在方法上有贡献,具体问题上也有贡献。光研究方法是没有出路的,是不应该的,你很容易走歪路。总觉得这个东西很重要,但是实际上离开了你的对象,你方法是没有用的。所以为什么说有社会学的方法,主要是因为它和研究对象是在一起。因为有社会学的对象,所以它有些侧重点不一样。第一,它们是联结的,第二,它的侧重点不一样。比如说我们的侧重点,对人的群体的变化,就是说把教育呀、性别呀、年龄呀、地区呀等等看的很重。但经济学相对来讲,这方面就看的稍微轻一些。心理学,经常用学生做实验。我们就从不用学生做实验,因为我们觉得他们的代表性不够。但他们强调共性比较多,就心理系。所以侧重点不一样,但方法论、科学的逻辑的东西是通的。所以,不同的有两点,一个是联结的研究对象不一样,一个是侧重点不一样,我们对人口结构、组成、社会地位等看的比较重。   i& h4 t6 c1 m3 {
    生: 但是有很多人鄙视统计。说统计的东西是比较肤浅的,说它可能发现的只是一些相关的,然后就把这些相关的上升到理论,然后推导因果。 ; V4 @  I- I$ B$ C$ x
    谢宇: 对呀,我承认,这是我讲的,是有很多缺陷。但是你要知道,这个缺陷不是统计方法的缺陷,这个缺陷是 research design 的缺陷。我刚才讲了,比如说教育,它这个缺陷并不是说这个回归不对,方向不对,数据不对。它的不对是因为你不能把人,随机的让他受教育不受教育,这是一个 subjece matter ,是一个 research design ,这不是统计的事情,不是统计的局限。你这个局限,你即使是做 qualitative ,你能解决吗?你也不能解决。
. C, N* B  h1 Y7 m; s4 m/ H- d    比如说教育的回报问题,教育程度高,收入回报就高,有一个问题,我们能看出,我知道,我做统计的。因为受教育水平高的人,他工作能力比较强,他比较守规矩等等,你有这样的 bias 偏见,这个偏见我也知道是存在的。但是我知道,不能解决的。那这个偏见,你说,你用定性的方法,你能解决吗?这是不可能解决的事情。并不是因为统计本身的问题,而是因为你研究的对象的局限。
$ P5 O; O. b3 A% n: A  D7 k    马戎: 就是说你这个方法如果用于物理学,你研究的是分子,是原子,没有任何问题。但是一旦你用到活生生的人的时候,人千变万化,很多东西实际上是你这单独一个方法无法控制无法解决的。人不是化学物质,不是物理物质,所以在它的解释上可能会出现一些偏差,一些缺陷,这个是研究对象的问题,不是统计学的问题。
) k/ E  H9 x+ o0 j7 p( T; j' d' Y/ h    谢宇: 对,不是统计学的问题,统计学解决不了的。我就讲了,统计学一定有缺陷,但是统计做的好的人呢,知道这些缺陷。这些缺陷你不要讲我也知道。很多人认为搞统计的人就迷信统计,但实际上搞统计的人他对于统计越高,知道的缺陷越多。就是它不是万能的,而且它缺陷很多。找任何一个不搞统计的人,他知道的缺陷肯定比我知道的少。他能知道的比我多吗?你找一个最不喜欢搞统计搞量化的人,他能指出几个缺陷?我可以指出他的三倍。你找任何一个人来,你能说你知道统计有多少问题?我比他知道的多。有的时候吧,就有的人说你们做那个东西不行,你们有这个缺陷那个缺陷,这些缺陷并不是我不知道,是我知道的,只是这些个缺陷很难补偿,我能补偿就补偿。
% c* y; p% x. e# N0 N8 j/ |    生: 谢宇老师您好!我想问一个问题,就是您刚才也说到,就是在中国,做研究的数据的可得性和质量问题。而且中国社会学方面的数据也很少,我看大部分是用人口学的。我就想问一下,不管是说从调查上的研究探索也好,还是研究也好,您能不能给我们一些建议? 1 k1 W9 q$ t1 r& H/ l
    谢宇: 我觉得,自己收集资料还是很冒险的事。你不知道资料质量怎么样。我是强调质量不强调数量。你做的小而做的好,可能要比你做得大而做的不好要好。所以,在质量和项目的大小上作取舍的话,我是选择小但是能做。这是第一个。第二个呢,我们想改变这个。我们这次来,(就是想做些这方面的努力。)(注:有关此行的三次目的与方法没什么关系,略)
- O" }) U' `# k( Z    我不是很赞成学生自己收集资料,这个收集是心里没底的,要是弄不好的话,可能两三年都泡汤了。特别是当他资源还比较少的情况下,质量不好的话。最简单的比如抽样问题,就很难。艾滋病怎么抽样?流动人口怎么抽样?你没有抽样,没有好的 sample 样本的话,你就很难得到一个原始数据。所以我还是建议跟老师做,用现有的数据,来解决你缺乏数据的问题。 6 U+ _+ W: s" @+ D/ q. M3 y
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谢宇教授:美国艺术和科学院院士,台湾“中研院”院士。
' Y% b* ^# Q  o" o7 b注:本文系 2005年 6月 19日,谢宇教授与北大社会学系学生座谈会。
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