Новости РОС    


Дискуссия о социологии

А.А.Давыдов «Фатальная ошибка социологии»   

Когда в XIX- начале XX века В.Дильтей предложил разделить все науки, на Науки о Природе и Науки о Духе, которые соответственно, различаются методологией (если говорить упрощенно, то Науки о Природе нацелены на Объяснение и выявление законов, а Науки о Духе нацелены на Понимание субъективных смыслов), он вряд ли мог предположить, что совершает фатальную ошибку, которая надолго затормозила развитие социологии, как научной дисциплины. Данное разделение привело, впоследствии, к «живучим» и карикатурным нападкам на позитивизм в социологии. Так, например, Президент Международной социологической ассоциации Michel Wieviorka в приветственном слове к будущим участникам XVII Всемирного конгресса социологов (Гетеборг, Швеция, июль, 2010 год) заявляет, что «Determinism is dead in the social sciences» (детерминизм умер в социальных науках) [1] , что противоречит неопровержимо установленным эмпирическим фактам в различных социальных науках. Некоторые социологи довели до абсурда принцип Понимания, где, якобы, «Каждый сам себе социолог» и потому «Все позволено», возвели в Абсолют отказ от использования полезных методов и моделей из естественно-научных и инженерных дисциплин, зациклились на так называемых качественных методах сбора и анализа информации, схоластических социально-философских умозрительных спекуляциях, которые, по сути, не что иное, как «игра в слова, как в мячики», которая выступает в качестве интеллектуальных «испражнений», которые не способствуют приращению нового плодотворного знания и ни к чему не обязывают. Излюбленными понятиями и вопросами для «салонного» времяпрепровождения здесь являются следующие: что такое социальное, социальная реальность, общество, социальные институты, как возможно изучение общества и т.д. Некоторые социологи ведут себя, как известный персонаж басни И.Крылова «Свинья под дубом», которые вкусив плодов Науки (электричество, лекарства, телефон, телевизор, компьютер и т.д.) без зазрения совести и с великим энтузиазмом «подрывают» древо Науки, пропагандируя антинауку и занимаясь псевдонаукой. В результате, социология значительно обеднила свой теоретический и методический потенциал и, в значительной мере, устранилась от анализа, прогнозирования и разработки научно обоснованных рекомендаций по решению действительно важных и реальных социальных проблем.

Но сила Науки состоит в том, что она способна преодолевать собственные ошибки и заблуждения, о чем свидетельствует история науки. В настоящее время происходит «воспоминание» о том, что Наука едина. Здесь речь идет о безусловном соблюдении очень жестких критериев научной деятельности (запрещены фальсификация научных данных, плагиат, научная бездоказательность утверждений, требование научной новизны полученных результатов и т.д.) и об интеграции естественнонаучного, технического и социального знания, в частности, в зарубежной социологии. Это и неудивительно, поскольку социальные проблемы носят системный характер и для их анализа, прогнозирования и разработки управленческих рекомендаций, требуется интеграция научного знания. Примером данного подхода может являться глобальный европейский проект FuturICT, в котором осуществлена интеграция теории сложных систем, социальных и естественных наук, суперкомпьютерных национальных Центров, IT-технологий,  вычислительных моделей социофизики и т.д. для выявления и прогнозирования социальных и природных явлений и законов. Если рассмотреть современный международный опыт (электронные базы научных журналов), то можно заметить, что в зарубежной социологии интенсивно развиваются следующие направления исследований, которые «пришли» в социологию из естественнонаучных и инженерных дисциплин и оказались чрезвычайно полезными для объяснения и понимания сложных социальных явлений и процессов:

  • Математическая социология — из математики.
  • Computational Sociology (компьютационная или вычислительная социология) — из Computer Science.
  • Cognitive Sociology (когнитивная социология) — из когнитивной психологии.
  • Systems Sociology (системная социология) — из Systems Science.
  • Sociology 2.0 (Интернет-социология) — из IT – технологий.
  • Sociogenetics (социогенетика) — из популяционной генетики человека.
  • Sociobiology (социобиология) — из биологии.
  • Sociocybernetics (социокибернетика) — из кибернетики.
  • Sociophysics (социофизика) — из физики.
  • Social neuroscience (социальная нейронаука) — из нейрофизиологии.


Данный список современных научных дисциплин, находящихся «на стыке» естественнонаучного, инженерного и социального знания в социологии, можно легко продолжить. Но что толку продолжать, если в российской социологии данные направления научных исследований практически не развиты и не наблюдается предпосылок для их развития. Причин здесь множество, о них уже неоднократно писали многие российские социологи, например, В.Радаев, А.Филиппов, Ю.Толстова, Л.Гудков, Н.Розов, М.Соколов, В.Воронков, Н.Демина, Д. Подвойский и другие авторы, поэтому я не буду повторяться. Отмечу только, что неоднократные призывы автора [2,3,4] к развитию данных направлений в российской социологии, остались «гласом вопиющего в пустыне», а коллеги язвительно говорили о моих попытках — «тяжелая это работа, из болота тащить бегемота», «не в коня корм», «рожденный ползать, летать не может» и т.д. В феврале 2010 года состоялась IV конференция памяти Александра Крыштановского «Современные проблемы формирования методного арсенала социолога», на которой был принят Меморандум. В данном Меморандуме и комментариях к нему на сайте РОС было зафиксировано катастрофическое отставание российской социологии в области методов сбора и анализа социологической информации. Ну и каковы практические действия по улучшению ситуации? Да никаких, «воз и ныне там». Вспоминаю также такой показательный случай. Лет 15 назад на Ученом совете Института социологии РАН я рассказывал об интеллектуальном анализе данных, который основан на системах искусственного интеллекта и реализован в компьютерных системах Data Mining. Это одно из современных и бурно развивающихся направлений в области анализа данных в зарубежной науке, в частности, в социологии. Коллеги мое сообщение встретили гомерическим хохотом и возгласами «У нас, что, своих мозгов нет, чтобы использовать искусственный интеллект?» Ну и где сейчас эти люди и где сейчас системы Data Mining, которые очень широко используются в зарубежной социологии, но не в российской социологии. Подобные примеры научной близорукости некоторых российских социологов можно без труда продолжить. Очевидно, что с таким близоруким подходом к полезным направлениям и инновациям в современной Науке, в частности, наблюдающейся интеграции естественнонаучного, инженерного и социального знания, российские социологи обречены «лаптем щи хлебать при свете лучины в покосившейся и обросшей, от времени, мхом избушке, глядя на общество сквозь маленькое, подслеповатое окошко».

Ссылки:

  1. http://www.isa-sociology.org/congress2010/
  2. Давыдов А.А. Социология 2.0: методические вызовы//IV конференция памяти Александра Крыштановского «Современные проблемы формирования методного арсенала социолога» (Москва, 2010).
  3. Давыдов А.А. Математическое образование социологов в США//Тезисы Всероссийской социологической конференции «Образование и общество» (Москва, 2009).
  4. Материалы на странице исследовательского комитета РОС «Системная социология»

 

Источник: Федеральный образовательный портал «Экономика, социология, менеджмент»

Перейти в раздел «Дискуссия о социологии»


назад

версия для печати

КОММЕНТАРИИ К ЭТОЙ СТРАНИЦЕ



Оставить комментарий
Читать комментарии [5]:

Комментарии к этой странице:
bougakov    08.11.2010
Читал пассажи господина Давыдова, и посмеивался. За академическую социологию не скажу, но вот в бизнесе отечественном тот же data mining используется не хуже, чем в западных компаниях. Внедрение всяких полезных штук типа ультрасовременных conjoint-методов происходит мгновенно. Со сбором данных также всё неплохо - пока западные коллеги чешут репу и решают "а что ж нам делать - оказывается значительная часть households не использует квартирного телефона, как же их обзванивать?", мы тут mobile phone research усиленно внедряем. Сбор данных с мобильных и multi-modal surveys - рабочие задачи сегодняшнего дня. Поминаемый им SNA - вовсе установившаяся будничная практика. В общем, пусть г-н Давыдов не путает проблемы своего академического заведения и отрасли в целом; и поменьше обращает внимание на buzzwords (из них половина перестанет существовать через два года). Перепечатано из ЖЖ http://nataly-demina.livejournal.com/914922.html


Андрей Давыдов    08.11.2010
Уважаемый господин bougakov! Я категорически с Вами согласен. В ряде аналитических отделов крупных компаний, например Google, Яндекс, Мегафон, Билайн, крупных маркетинговых компаниях, и в ряде российских министерств и ведомств, используются современные методы сбора и анализа информации. Очевидно, что имея большие электронные Базы Данных, штатных программистов и аналитиков, финансовые ресурсы для закупки современного программного обеспечения и "железа", можно решать сложные бизнес-задачи. Однако, известно, что немногие российские социологи работают в данных аналитических отделах и Центрах. Это скорее единичные случаи. Очевидно, что между Вашим опытом, и умениями и навыками подавляющего числа российских социологов, особенно, в регионах, существует огромная методическая "пропасть". Это одна из известных проблем развития российской социологии, когда образование социологов отстает от практики. В своем блоге на сайте Института социологии РАН (http://www.isras.ru/blog_Davydov.html) я опубликовал обзорные статьи по современным методам сбора и анализа информации, чтобы немного сократить данное отставание и привлечь внимание российских социологов к необходимости разработки современных методов сбора, анализа и моделирования социологической информации. С уважением, Андрей Давыдов


Андрей Давыдов    27.09.2010
Уважаемый Александр Иванович! Очевидно, что надо изучать сделанное, но еще важнее, с моей точки зрения, уметь разрабатывать подобные системы самими социологами. Говорю это как один из разработчиков компьютерной экспертно-диагностической системы МАКС (версия 3.1), компьютерных систем КОНТЕНТ-АНАЛИЗ Про (версия 1.6), КСЕНИЯ и АLEX. Также очевидно, что "каждый кулик свое болото хвалит", однако если Вы познакомитесь с современными зарубежными системами Data Mining, обзоры которых представлены в статьях в блоге А.Давыдова на официальном сайте Института социологии РАН (http://www.isras.ru/blog_Davydov.html), то "квасного патриотизма" у Вас бы поубавилось. С уважением, Андрей Давыдов


Орлов Александр Иванович, проф., д.т. и э.н    14.09.2010
Data Mining - это прикладная статистика, научная, практическая и учебная дисциплина, хорошо развитая в нашей стране. Дело не в отставании от кого-то там, а в том, что социологи не желают познакомиться с существующими научными наработками, делают вид, что этих наработок нет. Предъявляю указанные наработки: http://orlovs.pp.ru/ , http://ibm.bmstu.ru/nil/biblio.html . Может быть, хватит вопить об отставании, а пора изучать сделанное?


Шляпин    18.08.2010
Андрей Александрович - молодец!Надо возвращаться к мечте О.Конта о верховенстве социологии. А для этого её задачей должно быть развитие социума. А как же тогда без детерминизма и целостности?! Правда имитационное моделирование и оснащение инструментарием Data Mining требует всё-таки уточнения многих понятий, хотя процесс этот взаимоплодотворный и необходим.