Журнал: Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М)Шродт Ф. А.Семь смертных грехов современного количественного анализа в политической науке / Пер с англ. А.А.Широкановой

Институт социологии
ФНИСЦ РАН

Журнал: Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М)

Шродт Ф. А.

Семь смертных грехов современного количественного анализа в политической науке / Пер с англ. А.А.Широкановой


Шродт Филип А.
Parus Analytical Systems
Старший исследователь в Parus Analytical Systems, в прошлом – профессор политических наук, Университет штата Пенсильвания

Полный текст

Открыть текст

Ссылка при цитировании:

Шродт Ф. А. Семь смертных грехов современного количественного анализа в политической науке / Пер с англ. А.А.Широкановой // Социология: методология, методы, математическое моделирование (Социология:4М). 2016. № 43. С. 154-210.

Рубрика:

ПЕРЕВОДЫ

Аннотация:

Технологические изменения, методологические течения и толика интеллектуальной неряшливости и нерасторопности, особенно по части философии науки, привели к тому, что современная количественная методология политической науки накопила ряд опасных привычек, делающих значительную часть современных исследований с научной точки зрения более-менее бесполезными. Лекарство от этого – не в том, чтобы отбросить количественные методы, и, совершенно определенно, не в постмодернистском нигилистическом отрицании любого систематического метода, а в том, чтобы, обратившись к началам, рассмотреть некоторые неприятные проблемы, не пытаясь приращивать знание исключительно с помощью все более интенсивного использования быстросокращающихся мышц для нажатия на клавиши компьютерной мышки. В данной работе «семь смертных грехов» определены следующим образом.Модели по принципу «танцуют все!», игнорирующие эффект мультиколлинеарности. Донаучное объяснение при отсутствии предсказания. Бесконечный анализ одних и тех же баз данных, пока они не взвоют. Использование сложных методов без понимания их исходных предположений. Интерпретация частотной статистики, как если бы она была байесовской. Линейная статистическая монокультура, поддерживаемая в ущерб альтернативам. Смешение понятий статистического и экспериментального контроля.Ответом на эти проблемы должна быть серьезная, продуманная, оригинальная работа, основанная на уважении и к теории, и к данным. Не постмодернизм. В заключительной части приводится обзор того, как мы пришли к нынешнему состоянию с точки зрения философии науки с XVII по ХХ в., и высказывается ряд предложений по изменению философского и педагогического подходов, которые могут служить для решения некоторых из изложенных проблем.

Ключевые слова:

количественный анализ; частотная статистика; байесианство; методы анализа данных; линейные модели

Литература:

  • Schrodt Ph. Beyond the Linear Frequentist Orthodoxy // Political Analysis. 2006. Vol. 14. No. 3. P. 335–339.
  • Achen Ch. Toward a New Political Methodology: Microfoundations and ART // Annual Review of Political Science. 2002. Vol. 5. P. 423–450.
  • King G. How Not to Lie with Statistics: Avoiding Common Mistakes in Quantitative Political Science // American Journal of Political Science. 1986. Vol. 30. No. 3. P. 666–687.
  • Ward M, Greenhill B., Bakke K. The Perils of Policy by P-Value: Predicting Civil Conflicts // Journal of Peace Research. 2010. Vol. 47. No. 5. P. 1–13.
  • Хафф Д. Как лгать при помощи статистики. М.: Альпина Паблишер, 2015.
  • How to Lie with Statistics. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/How_to_Lie_ with_Statistics (date of access: 15.05.2017).
  • Goldstone J., Bates R., Epstein D., Gurr T., Lustik M., Marshall M., Ulfelder J., Woodward M. A Global Model for Forecasting Political Instability // American Journal of Political Science 2010. Vol. 54. No. 1. P. 190–208.
  • O’Brien S. Crisis Early Warning and Decision Support: Contemporary Approaches and Thoughts on Future Research // International Studies Review. 2010. Vol. 12. No. 1. P. 87–104.
  • Hempel C. Explanation and Prediction by Covering Laws // Hempel C. The philosophy of Carl G. Hempel: studies in science, explanation, and rationality / Ed. J. Fetzer. Oxford: Oxford Univ. Press, 2001. P. 69–86.
  • Гемпель К.Г. Логика объяснения. М.: Дом интеллектуальной книги; Русское феноменологическое общество, 1998.
  • Oneal J., Russett B. Assessing the liberal peace with alternative specifications: Trade still reduces conflict // Journal of Peace Research. 1999. Vol. 36. No. 4. P. 423–442.
  • Beck N., Katz J., Tucker R. Taking Time Seriously: Time-Series-Cross-Section Analysis with a Binary Dependent Variable // American Journal of Political Science. 1998. Vol. 42. P. 1260–1288.
  • Gill J. The Insignificance of Null Hypothesis Significance Testing // Political Research Quarterly. 1999. Vol. 52. No. 3. P. 647–674.
  • Freedman D. Statistical Models: Theory and Practice. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2005.
  • Statistical Models and Causal Inference: A Dialogue with the Social Sciences / Ed. D. Freedman, D. Collier, J. Sekhon, Ph. Stark. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2009.
  • The Significance Test Controversy: A Reader / Ed. D. Morrison, R. Henkel. New Brunswick, NJ: Transaction Publishers, 1970.
  • Anderson T. W. The Statistical Analysis of Time-Series. New York: Wiley, 1958.
  • Lazarfeld P. Some Remarks on Typological Procedures in Social Research // Zietschrift Fuer Sozialforschung. 1937. Vol. 6. P. 119–139.
  • Richardson L. Statistics of Deadly Quarrels. Chicago: Quadrangle, 1960.
  • Data, Data Everywhere: A Special Report on Managing Information // The Economist. 27 February 2010.
  • Schrodt Ph. Reflections on the State of Political Methodology // The Political Methodologist. 2009. Vol. 17. No. 1. P. 2–4.
  • Duda R., Hart P., Stork D. Pattern Classification, 2nd ed. New York: Wiley, 2001.
  • Bishop Ch. Pattern Recognition and Machine Learning. New York: Springer, 2006.
  • Theodoridis S., Koutroumbas K. Pattern Recognition, 4th ed. London: Springer, 2009.
  • Schrodt Ph. A Methodological Critique of a Test of the Effects of the Maharishi Technology of the Unified Field // Journal of Conflict Resolution. 1990. Vol. 34. No. 4. P. 745–755.207
  • Markovsky B., Fales E. Evaluating Heterodox Theories // Social Forces. 1997. Vol. 76. No. 2. P. 511–525.
  • Orme-Johnson D., Alexander C., Davies J., Chandler H., Larimore W. International peace project in the Middle East: The effects of the Maharishi Technology of the Unified Field // Journal of Conflict Resolution. 1988. Vol. 32. P. 776–812.
  • Vertzberger Y. The World in their Minds: Information Processing, Cognition and Perception in Foreign Policy Decision Making. Stanford: Stanford Univ. Press, 1990.
  • Tetlock Ph. Expert Political Judgement. Princeton: Princeton Univ. Press, 2005.
  • King G., Keohane R., Verba S. Designing Social Inquiry. Princeton: Princeton Univ. Press, 1994.
  • Куайн В. О. Две догмы эмпиризма // Куайн В. О. Слово и объект. М.: Логос, 2000. С. 342–368.
  • Sokal A. Fashionable Nonsense: Postmodern Intellectuals’ Abuse of Science. New York: Picador, 1998.
  • Pioneer anomaly. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Pioneer_anomaly (date of access: 15.05.2017).
  • King G., Zeng L. Improving Forecasts of State Failure // World Politics. 2001. Vol. 53. No. 4. P. 623–658.
  • McKeown T. Case Studies and the Statistical Worldview: Review of King, Keohane, and Verba’s Designing Social Inquiry: Scientific Inference in Qualitative Research // International Organization. 1999. Vol. 53. No. 1. P. 161–190.
  • Turner Ch., Thies C. What We Mean by Scope and Methods: A Survey of Undergraduate Scope and Methods Courses // PS: Political Science and Politics. 2009. Vol. 42. No. 2. P. 367–373.
  • Gill J. Bayesian methods: a social and behavioral sciences approach. Boca Raton, FL: Chapman and Hall, 2003.

Содержание выпуска

>> Содержание выпуска 2016. № 43.
>> Архив журнала