Журнал: Социологические исследованияТолстова Ю. Н.Соотнесение теоретического и эмпирического знания при использовании математических методов в социологическом исследовании

Институт социологии
ФНИСЦ РАН

версия для печати

Журнал: Социологические исследования

Толстова Ю. Н.

Соотнесение теоретического и эмпирического знания при использовании математических методов в социологическом исследовании

Толстова Юлиана Николаевна ,
untolstova@mail.ru

ID статьи на сайте журнала: 7458

Полный текст

Текст статьи.

Ссылка при цитировании:

Толстова Ю. Н. Соотнесение теоретического и эмпирического знания при использовании математических методов в социологическом исследовании // Социологические исследования. 2018. № 12. С. 39-48.
DOI:

Рубрика:

К XX Харчевским чтениям

Аннотация

Не подлежит сомнению, что теоретический и эмпирический виды знания должны тесно взаимодействовать друг с другом в процессе решения любой социологической задачи: эмпирическое должно подтверждать правильность теоретического, а теоретическое – служить основой для получения эмпирического. Однако конструктивные правила практической реализации подобного взаимодействия до сих пор не разработаны. Стремясь восполнить имеющийся методологический пробел, мы сформулировали ряд соответствующих правил для ситуации, когда новое эмпирическое знание получается с помощью математических методов традиционными для социологии способами. На наш взгляд, для обеспечения эффективной согласованности теоретического и эмпирического этапов исследования требуется, чтобы процесс применения математического аппарата сводился к построению серии таких математических моделей социальной реальности, которые отражали бы теоретические представления социолога об изучаемом явлении. Этому могут способствовать: а) понимание математики не только как строгой формальной науки (традиционная точка зрения), но и как научной ветви, направленной на выработку правил построения модели изучаемой реальности, записанной c помощью математического языка; б) рассмотрение всех моделей, лежащих в основе математических методов, как результата обобщенного измерения и обеспечение соответствия этих моделей априорным теоретическим представлениям; в) использование определенных методологических принципов применения математического аппарата в социологии.

Ключевые слова

математические методы; математическое моделирование; модель; теоретическое знание; эмпирическое знание

Литература

Адлер Ю. Наука и искусство анализа данных // Мостеллер Ф., Тьюки Дж. Анализ данных и регрессия. М.: Финансы и статистика. 1982. С. 5–13.

Блюм А., Меспуле М. Бюрократическая анархия: Статистика и власть при Сталине. М.: РОССПЭН, 2008.

Лазарсфельд П.Ф. Измерение в социологии // Американская социология: перспективы, проблемы, методы. М.: Прогресс, 1972. С. 134–149.

Суппес П., Зинес Дж. Основы теории измерений // Психологические измерения. М.: Мир, 1967. С. 9–110.

Типология и классификация в социологических исследованиях. М.: Наука, 1982.

Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных. М.: Научный мир, 2000а.

Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: Книжный дом «Университет», 2009.

Толстова Ю.Н. Может ли социология «разговаривать» на языке математики? // Социологические исследования. 2000б. № 5. С. 107–116

Толстова Ю.Н., Воронина Н.Д. О необходимости расширения понятия социологического измерения // Социологические исследования. 2012. № 7. С. 67–77.

Толстова Ю.Н., Мазина Е.Е. К истории контактов между социологией и математикой: на примере России середины XVII – начала XX веков // Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2007. № 24. С. 28–59.

Чупров А.А. Вопросы статистики. М.: Госстатиздат ЦСУ СССР, 1960.

Чупров А.А. Очерки по теории статистики. СПб.: М. и С. Сабашниковы, 1910.

Lazarsfeld P.F. Problems in Methodology // Merton R.K., Broom L., Cottrell L.S. jr. (eds) Sociology Today. New York: Basic Books, 1958. P. 39–78.

Seneta E. A Sketch of the History of Survey Sampling in Russia // Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General). 1985. Vol. 148. No. 2. P. 118–125.

Stevens S.S. On the Theory of Scales of Measurement // Science. 1946. Vol. 103. No. 2684. P. 677–680.