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有人能总括一下社会学是什么吗?

有人能总括一下社会学是什么吗?2021瞎想(也是后期应用建模的基本思路)说明,该公式的理论渊源是法国社会学家布迪厄的实践“公式”(因为不怎么能对应数学公理系统)。

2021瞎想(也是后期应用建模的基本思路)

说明,该公式的理论渊源是法国社会学家布迪厄的实践“公式”(因为不怎么能对应数学公理系统)。

这里先转载《建筑师解读布迪厄》书中对布迪厄“实践”理论的解读供理解。该书第75页写到

作为例证,布迪厄写到:苏杰院长那种明亮又炫目的前卫美学之所以能够战胜克勒窝的圣伯尔纳铎的禁欲主义,正是上述三种因素综合作用的结果,即他们的人生经历[苏杰来自贵族家庭,因此喜欢奢华;而圣伯尔纳铎出身贫苦,于是崇尚克制]、社会地位(苏杰的社会地位高于圣伯尔纳铎,因此在开展文化创作工程上也有更大的权力)和社会环境的改变(包括城市化的加速以及大规模朝圣与集市活动的增多等)都带来了对崇尚奢华的新美学观的需求。

所以,布迪厄的公式为: 实践 = [惯习 + 资本] + 场域;

虽然联系上不可能完美一一对应,但可以发现人口学因素与惯习(成长经历)有联系;资本(社会地位、职位等级等与社会网络有联系;场域则包括了文化因素和地理因素;实践是指人的社会行为,在公式里可以定义为某个外显社会行为的产生概率。

社会结构影响的基本公式(也想成为社会学基本公式):

某个体社会行为的产生概率 := 地理因素 + 人口学因素 + 社会网络分析因素 + 文化因素(迷因) + epsilon (随机项,也许是正态分布)

基本思路是广义线性模型,其中符号“:=”是数学上定义为的意思,但这里是表示遵守广义线性模型的统计假设(但也可以是任意公式,如神经网络)。

不过,这里要重点讲下迷因的数学化。迷因应该可以理解成类似基因的结构,至少有两类“外显子”和“内含子”。前者具有表达作用,可以理解成各种符号,内含子则不是符号而是其调控各种符号(迷因的单元)的作用。因为与基因类似,可以使用图神经网络来处理。有点类似物理学的场(用拉普拉斯算子,即空间微分算子),但这里是离散的。所以如果是连续的符号,可以用拓扑学习学出结构,然后将结构离散化为图,再通过DeepMind交通模型中对图网络的运用一样(将每一个路口视为节点),然后计算符号与符号之间的非线性作用。现在的问题是,这还需要图生成算法和拓扑离散化学习这两个机器学习技术的成熟。

更早些的更新:

社会学是唯二个学科(还有一个是哲学,哲学好歹是科学之母,研究对象说不清楚真不重要,因为从逻辑学上其概念外延最大,内涵最小;与之相反的是数学。),连自己是研究什么都能众说纷纭的学科(社会学诞生150多年还能这样,真是牛13)。当初作为入门书读了日本大师青井和夫的《社会学原理》 ,

第一章开头表达了类似的观点,还认为这是社会学的“魅力”。同时在后面章节又加入了日本佛学(“第5章 向“无”的挺进与从“空”的回归”)。个人对社会学顿时产生了极其不佳的印象,所以只要是体系性的内容都可以往里加吗?

作为曾经的学生,研究对象还有如何研究是一个学科应该告诉它的学生的,而不是让学生自己去探索的;我那时候上的社会学,特别是理论课,其目的就是社会批判学课,加上社会学的想象力,教人做公共知识分子...学习社会哲学大师哈贝马斯、卡尔马克思、马克思韦伯。(附:纯说社会学想象力,有些做理论的会不服。但是社会学家最关注的实际上就是各种“社会结构”作为理想类型对个体社会行为的限制作用,往规范这一科学目的来说深了,就是容易成为“公知”)

作为一个社会学本科经历的前学生,没有资格谈论社会学是什么(这个问题留给象牙塔里的人吧),我只是从应用角度阐释个人的观点(遵循医学的转化原理,还有科学的操作化原理),主要参考了谢宇、刘军还有经济学的教科书第一章(保罗•萨缪尔森的《经济学》)。

首先,社会学混淆了经济学中提出的所谓“实证”和“规范”(哲学中的所谓工具理性和价值理性二分法)。社会学想象力是规范的社会科学的目的,但是实证是在规范之前的,只有一个问题得到证实了(例如社会资本、市民社会等概念),才能被拿出学术界变成应用的基础。问题是啥时证实?参考元分析、系统综述与循证医学。

其次,社会学理论中讨论最多的三大问题(社会唯名论,即个人塑造社会;还是社会维实论,即社会塑造个人)(定性定量之争) (宏观微观之争,微观怎么呈现出宏观现象,可以发现这个问题和社会唯名论有点重)。

这些问题混淆了科学研究是一个过程,华莱士科学环(定性是提出理论,定量是验证,就像现在大数据只是统计的补充一样,大数据是提出理论的好工具)。

补充说明: 关于大数据为何是提出理论好工具,看文末补充1。

而社会唯名论和社会维实论只是个人和社会学研究中心对象-社会结构相互作用的不同环节而已。

宏观现象在社会学中涉及多级层次性,在统计学对应于多层线性模型。在社会结构看来也只是一个具有层级的结构,每上一层就有新的行动者涌现出来(复杂性的涌现概念,或可参考机器学习中的词典学习)。社会网络分析中将这类层级表达为多模网络,在机器学习中可以用双曲嵌入将这些层级映射到双曲空间即庞加莱球中。也就是说社会学有工具可以处理宏微观的相互影响,而且也是个结构问题(懂数学的朋友都了解,这其实是一个几何体)。一个典型例子是用多层线性模型建模班级(班主任)和学生个体(性格)对成绩的影响。

最后,社会学中心对象的社会结构是什么?这里给出两个比较容易操作化的概念。一个是邓肯提出的人口学指标(相似的人口结构有相似的社会行为,这一点在谢宇的书中被提到了;个人在上社会研究方法课时,问卷设计部分讲到第二块社会行为测量问题、第三块人口背景问题;这样的设计思路背后的原理即是邓肯的逻辑)。

但是光有人口学指标是不够的,经验表明只能解释社会行为差异的10%。其它怎么办呢?刘军的《社会网分析讲义》将网络视角纳入进来,转述了SNA这一兴奋的领域认为人口学指标只是属性数据,而社会网络是关系数据,能够解释更多的社会行为变异。

综上,我认为社会学是研究社会结构的产生、运行和消亡的科学。这完全基于社会学早期学者之一斯宾塞的《社会静力学》和《社会动力学》的划分(也是社会学创始人奥古斯特 孔德的分类),并且与牛顿力学的静力学和动力学是雷同的。当然,这个社会学研究对象的定义只是“一家之言”。

有趣的是,我比较尊敬的实证学派美国社会学家乔纳森·特纳在其20世纪的著作《社会宏观动力学》中表达了与上面一段类似的观点,即社会学创始人是要做实证的(无论你认为实证是不是科学的),是他们之后的学者背离了创始人的目标。不过话又说回来,从来没有学科像社会学这样创始人出了一本带‘哲学‘’’名字的《实证哲学教程》就宣称社会学诞生了。物理学好歹牛顿力学定律(最初版本也不是很数学化)才宣告成立,亚里士多德在2000年前的形而上学也做了很多容易证伪的推断;数学起源于欧几里得《几何原本》创立的几何学公理化体系成就;心理学也有创始人冯特在感知觉领域的贡献;经济学则有亚当斯密的著作,虽然我比较认同经济学应该从边沁的边际理论开始算起。社会学有啥?一堆观点。在当下看来,社会学更像是走出思辨象牙塔去实地调查的哲学(并且对方法选择比较随意,这里指方法取向,不是具体的方法执行),所以社会学在做的本质是哲学系在做的事情,所以哲学直接吞并社会学好了。各位还是早日借鉴或拿走有用的工具,早日脱离苦海吧。

最后,再多嘴一句,作为社会学曾经的学生,本答案是对于更简便在行业外应用社会学结论和视角而言的,不是对社会学定义的理论的讨论。至于某些博士们或者学者们要从学理上讨论,正如本文开初那样,交给这些象牙塔里的学者吧,我不会参与。

这里之所以还会回答社会学的问题,是因为对社会学定性定量方法比较痴迷,欢迎各位分享,定性方法好久没新东西了。

补充1:关于大数据,了解数据库的同学都听过数据粒度的概念,社会数据的粒度不可能从一开始就无限细粒度的,这是其一。其二,无论何种大数据,只要一搜集并存储就代表着过去。而对于基于抽样方法的统计来说,基于大数据的粒度我们能提出假设,并主动抽样去寻找粒度更细的数据;其二,统计在抽样过程中是带着假设的,例如抽样目标群体和重复观察时间段,这些可能是在之前的大数据分析中可能因为各种原因没有包括在内,或者数据库中是很久以前的数据没有进一步跟踪。这些原因都能说明大数据和统计实际是相互补充的关系。但这一点不包括本文评论中的点估计和区间估计,这只是相关算法普及性的问题。

补充2:除了以上关系数据、属性数据,个人曾经提出过,地理属性数据和文化数据-自然语言(模因,meme,或模体motif,灵感来自蛋白质二级结构。或者meme和motif都是其表现)也是“社会结构”。地理属性数据体现在社会学量化研究中经常采用的探索因果关系的工具变量(借鉴了计量经济学模型中的外生性,常常是某地区河网密度之类的地理变量)。自然语言数据则是笔者在学习自然语言处理时,word2vec等模型将自然语言表达成n维欧式空间中的向量,实际上也是一种“几何体”。幸运的是,中国社科院社会学所举办的计算社会科学培训班,越来越重视自然语言处理机器学习工具的培训(paddle ERNIE等)。

注1:关于社会结构的思路,完全肇始于一篇统计学与社会学的交叉论文,Raftrey 《统计学在社会学中的应用,1950-2000——一个简要的回顾》

注2:对数理社会学感兴趣的,也可以参考本科时期的拙作《西方数理科学社会学进展》(PS,由于是2006年成文,年代久远,其中很多参考文献已经失效,特别是互联网部分;困于时间精力,不再更新)

注3:本人本科老师文军的《西方社会学理论》课程,帮助了解背景。

注4:网上找到一个相对比较粗浅的学科介绍视频(主要社会学,附带心理学),看来2020年了学界基本没变。如果遵循实证主义者的光荣传统,可以多做社会科学大数据和心理学实验,争取做出更多的诺奖级成果。例如可以参考基于卡内曼决策理论的2002年、2014年、2019年诺贝尔经济学奖-Nudge助推,及其他和记忆有关的诺贝尔医学奖,如Eric Kandel。大数据领域没有诺奖,应该多做智慧城市。

另,社会学的争论都是菜场争论鸡毛蒜皮。争论越多越发无意义。所以对这个问题感兴趣的,我觉得去哲学更有意义。别来社会学,非常无聊。

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