作者：谢宇 美国密西根大学社会学系教授
马戎主任：我们今天的讲座现在开始，这是北大社会学系为庆祝建系20周年举办的学术活动月系列讲座的一部分。今天我们非常荣幸地请到了美国密西根大学社会学系谢宇教授来给我们做他的第一次讲座。我想从事社会学研究的人对谢宇教授应该不会陌生，下面我把谢宇教授的生平简历给大家做一个简单的介绍。1982年，谢宇教授在上海工业大学获得了本科学士学位；1984年，在威斯康星大学获得了社会学、科学史两个硕士学位；1989年，获得了威斯康星大学的社会学博士学位，并且在这一年还被聘为社会学系正教授。之后，谢宇教授在美国许多著名的学校担任教职工作，并在很多方面做出了突出的成绩，成为美国很多著名杂志的主编或副主编，得到过很多教学奖和研究奖。2000年，谢宇教授出版了他的学术著作，另外在明年，谢宇教授还将出版他的另一部学术著作。而谢宇教授的学术论文则多得数不胜数，我就不一一列举了。下面，我们用掌声欢迎谢宇教授给我们做第一讲报告。
谢宇教授：首先，感谢大家来听我的讲座，感谢马戎主任和他的同事对我的邀请，也感谢周浩博士花了很多时间和精力帮我把英文讲义翻译成了中文。我一共要做六个报告，前五讲是关于方法论的东西，最后一讲我讲一下关于美国社会和美国社会学的发展趋向。今天这一讲是第一讲，这一讲比较抽象，有很多哲学的东西，最重要的是思想的东西，是观念上的东西，而不是技术上的东西。假如你想学技术的东西，我有这方面的教材，在座的同行中也有很多是做这方面研究的。我讲的思想上的，观念上的东西可能和你以前学的不一样，这是我多年来对方法论的理解，对社会科学和自然科学的了解和自己的一些体会。我从1989年到现在已经教了13年的书了，我教书喜欢用相互交流的方式，给这么多人做讲座对于我而言还是第一次。中国到底是人多，对社会学感兴趣的人也多。我习惯于在小课堂讲课，这么大的讲座不便于交流，因此我会采用两种方式来弥补，一是我会提一些问题，由大家来回答，另外，我住在勺园6楼405室，感兴趣的同学可以来和我一起交流。我现在问一下这里学本科社会学的同学有多少？不是学社会学的本科生有多少？好，谢谢！我会提一些问题来刺激你们的思想，调节现场气氛。
第一讲我讲的是社会科学和自然科学的关系。其实，这个问题是很大的，任何一个搞社会科学的人都会接触到这个问题，就是社会科学与自然科学的关系是什么？你们当中有不少是学社会学的，很多老师也学过社会学方面的课，了解很多社会学的知识，所以我想你们对社会学有一定的认识，从一些课程中学到了很多社会学的知识，比如中国的现状，中国的人口，中国的家庭，中国的文化，中国的民族等等。但是我想提出这样一个命题，我觉得你可能学了很多东西，对社会有很多了解，有很多关于社会的知识，但是你可能还没有学到社会学的核心。社会学的核心是什么呢？我认为社会学的核心并不是知识，并不是关于社会的知识，而是关于得到知识的手段和方法。并不是说你从一些学者的言论中得到多少知识，而是你对他们的言论的一些批判的见解，这是更重要的。也并不是说你一定要知道什么理论，对于我而言，知道什么并不重要，而是要知道你应该知道什么，什么是对的，什么是衡量知识的标准。所以就我个人看来，社会学的学习就是要培养一种批判性的思考。知识是变化的，社会是变化的，尤其是中国社会现在变化得那么快，你今天学的东西到明天可能就没有用了，但是你应该知道什么样的知识是对的，什么是错的，就是你要对它作一个评价，他的结论是不是有道理，并不是说名人说的话就一定是正确的，不要跟着人家跑。所以我在训练学生的时候，特别强调学生的独立性思考，批判性思考，质疑他说得对不对，结论有没有道理。我为什么这样讲呢，我做过很多这方面的研究，知道的东西比较多，刚才马老师也讲了，我做过美国最重要的社会学刊物的副主编，还做过一些其它的工作。
假如你仔细看一下社会学的东西，很多社会学的东西在方法来上是靠不住的，错误很多。有的人认为社会学就是技术性的东西，只是做简单描述；也有的人认为社会学只是对政策表示赞同意见。其实，社会学是一门严格的科学，要做好并不容易。很多人在方法论上犯错误，是因为他的研究在方法论上站不住脚。一个好的学者，不但要发表自己的言论和观点，还要知道自己的言论和观点的缺陷和不足在什么地方。比如说现在他有一个假设，但是他拥有的证据不足，并不能说明他的假设是成立的，就应该知道自己的论点的缺陷性，尤其是在方法论上的缺陷性，假如不能认识到这点缺陷性，你的研究就可能出问题。我现在讲一个很简单的例子，这是一个在假设上犯错误的例子。我有一个研究生，他提出了这样一个假设，说一个人的数学成绩取决于他的语言能力，语言能力强，数学成绩就高。这就是一个假设出来的理论模型。他有了这个理论模型之后，就想做一个验证，他就制定了这样一个研究方案。他去了两个班，一个是数学101班，这个班是一个基础班，有100个学生。另外一个班是数学501班，是给研究生上的高级班，这是一个小班，只有10个学生。这个研究生到了这两个班上收集了这样一个数据，他问这两个班上的同学，你认为你的语音能力怎么样，数学成绩怎么样，强还是不强，强就用1表示，不强就用0表示。在101班上，100个学生有90个学生说他的语言能力强，有94个学生说他的数学能力强。在501班上，10个学生有8个说他语言能力强，有9个学生说他的数学能力强。这个研究生收集好数据之后，第二天就很高兴地跑到我办公室来，说他收集的数据证明了他的假设，因为一个班上的同学语音能力强，数学能力也将，另一个班上，学生的语言能力低，数学能力也低，这就证明了他的理论假设，让我给他答辩。假设你是我，你会给他提出什么样的批评？这样的数据存在什么毛病？我想听听你们的意见。
学生一：1和0是定类变量，不足以客观描述出具体的强弱状态；另外，他是通过一种主观测评来获得数据，是被测者自己说的，因此数据的客观性不强。
学生二：我认为他在抽样上存在问题，他得出的数据不具有统计上的意义。
学生三：两种能力的相关可能是虚假的。
学生四：他是通过集体的语言能力和数学能力来判断个人在这两种能力上的相关性。
学生五：样本太小，调查的数量不够。
学生六：他调查的学生是两个不同层次的，他们之间不具有可比性。好，很不错。这个数据存在很多问题，一个是样本规模太小，其中的差异在统计学上未必是显著的。二是这两种能力并不存在因果关系，这种相关是一种伪相关。第三个是天花板效应，这是一个测量的问题，在做好与差两种选择时，大家都感觉很好，这是美国社会的一个普遍现象，这就显示不出其中的差异性。还一个是选择性偏差，他收集数据时是以班级为单位，而他选择的班级存在级别上的差异，他们之间不具有可比性。第五个是测度问题，他的数据是由被测者自己报的，学的简单的就感觉好，自我感觉好的就报好，这是由主观因素主导的，缺乏客观性。
第六个是他的验证存在一个生态学谬误，他的理论假设是以个人为单位的，是说个人的语言能力高会导致数学成绩好，这是对于个人而言的，而他做的数据和得出的结论中是以班级为单位的，但是在班级中有些人可能数学成绩好，但是语言能力差，有些人数学成绩差，但是语言能力强，他们的关系可能是正的，可能是负的，也可能不存在关系。这就是说，当你的数据层次和你的理论层次不吻合的时候，你的数据可能说明不了你的理论，甚至有可能和你的理论是相反的。这就是为什么以团体为单位来研究问题经常会出错误，因为这反映不了个人层次上的现象。
这一点我在以后的讲座会详细讲到。
下面，我开始讲今天的主题：社会科学与自然科学的本质区别。我想从三个方面来讲社会科学与自然科学的差异。第一个是讲社会科学与自然科学在本体论上的差异；第二个是讲社会科学与自然科学在认识论上的差异；第三个是讲社会科学与自然科学在方法论上的差异。我讲前面两个差异的目的是为了讲第三个差异，因为我侧重的是对方法论的研究。我只有先把社会科学与自然科学在本体论和认识论上的差异讲清楚，才能讲他们在方法论上的差异。当然有很多人并不同意我的观点，我也讲过这是我自己总结的观点，大家可以各持己见。有的人认为社会科学就是自然科学的延伸，社会科学就要按照自然科学的模式去做，这是我不赞同的。我认为社会科学与自然科学是有根本的区别的，这一点在后面我会讲到。
那我们先从本体论上来讲社会科学与自然科学的差异。大家都知道什么是本体论，本体论是研究世界本质的一个哲学分支。就是什么是世界的本质，什么是世界最重要的东西。换句话说，哲学也好，科学也好，我们到底要研究什么，什么是重要的，什么是世界最重要的部分。刚才马老师也介绍了，我本科是学工科的，研究生最开始是学科学史的，当时一个很热的话题就是为什么古代中国没有科学，科学为什么起源于西方而不是起源于东方？中国的技术很发达，但为什么没有科学？很多人都考虑过这个问题，提出过这方面的见解。我认为这个问题提得并不是很好，为什么呢？因为科学是偶然产生的，科学的产业受到很多因素的影响。技术是人人都需要的，要生存，要发展都需要技术，科学和技术在本质上是不一样的，有技术不一定有科学。科学很重要的一个来源就是柏拉图对真正知识的定义。柏拉图对自然哲学提出了很高的要求，他提出真正的知识并不是对你看得见摸得着的现实社会的认识，而是对抽象的，超现实的理念世界的了解，这样的知识才是真正的知识。因此，他把世界分成两种，一个是“永恒世界”（the world of being）和“变化世界”（the world of becoming）。柏拉图讲的这两个世界是有很大区别的，我们一般人接触的都是the world of becoming，是现实的东西，是具体的东西。而柏拉图说，你要做一个哲学家，就不应该研究这些具体的东西，抛开你接触到的东西，而提出一种永恒的，放之四海而皆准的真理性的东西。举个例子，我们日常生活中会接触到很多圆，但是柏拉图说，如果你要研究圆，你就不应该研究你说接触到的圆，因为你接触到的只是圆的一种具体形态，并不是真正的圆，不是完美的圆。完美的圆不存在于现实，而存在于哲学家的思想中。你要研究圆就必须抛弃具体的圆，而想象一个圆，这个圆是没有形状，不占空间的，既画不出，也得不到。科学就是要了解这个圆，你知道了这个圆的特征，你就可以把它推广到任何具体的圆，这就是科学的来源。它不是要你去寻找一种具体的东西，而是要找到一种永恒的，到处适用的真理性的东西。柏拉图讲的the world of becoming是什么呢，就是现实的东西，是我们人为的仿造品。所以，如果你要得到知识，就要透过现象看本质，要看到那个抽象的圆。柏拉图的理论是科学产生的一个很重要的基础。追求真理是科学家和科研活动者一个永恒的动力。而这些东西在中国古代都是没有的，中国古代的东西都是很实用的，都是为了生存而设计的，并没有这种对真理性认识的追求，这是中国古代没有科学的一个很重要的原因。所以，我认为自然科学是以发掘“永恒世界”（the world of being）中的真理为最终目的，也是其精华所在。而社会科学是以了解“变化世界”（the world of becoming）为最终目的。历史上很多人想在社会科学领域找到一种真理，能够适用于各个方面，并且做过这方面尝试。我认为社会科学不应该是这样，在社会科学中，我们的目的是要去了解现实社会，而不是要去挖掘永恒的真理，这可能和你们想象的不一样。
社会科学与自然科学本体论上的区别也导致了它们在认识论上的差异。认识论是什么，认识论是探索人类知识的起源、本质、方法及局限的一个哲学分支。你到底能知道什么，你怎样认识世界，这是认识论的东西。自然科学的关注点是什么，它追求的是永恒的真理性的东西，因此他的关注点在于一些典型的现象，你知道了一个圆就可以把它应用到很多地方，你知道一个分子也可以应用到很多地方，甚至知道一个疾病也可以应用到很多地方。所以，你需要的是一个典型的例子，通过这个典型的例子可以使你了解一个类别的东西。因此你的重点并不在于了解具体的现象，而在于了解典型的现象。而社会科学则不一样，社会科学的关注点在于所有个案组成的总体的状况。你了解一个典型的例子并没有很大的用处，你最好是能够了解所有的个体，对所有个体的了解就是对总体的了解。你最终要了解总体，但你是通过了解每一个个体来了解总体。这是一个辨证的关系，我会讲到为什么会是这样，怎样才能做到这一点。
社会科学与自然科学在方法论上也有差异。自然科学在可能的情况下，都希望用实验的方法来证明他的结论。虽然有些情况也是不可能的，但是至少他们是希望用实验的方法来隔离外来因素的影响。比如，你想知道温度的变化，在实验时你就可以对压力等其他因素进行控制。通过实验，隔离外来因素的影响，就可以得到一个很纯的规律。而社会科学不一样，我们社会科学家只能运用一定社会环境下的数据（被称为观察数据），而观察数据必然受到外来因素的影响。我们也可以做一些实验，但是很多情况下是无法实现的，它有很大的局限性。社会科学之所以复杂，是应为我们的数据是通过观察所得，而观察所得的数据必然受到外来因素的影响，这些外来因素都可能能够解释你的数据。你可以用统计的方法排除一些外来因素，但你不可能排除所有因素。我下一讲讲因果关系就是讲为什么这些外来因素会给你一种假的现象，致使因果关系不一定成立。所以说我们的数据都有问题，如果一个人说，我的数据非常好，那么他在说假话，要么他根本就没有去收集数据。收集数据和分析数据的人都知道数据来之不易，但也不能回答所有的问题，你应该知道这个局限性，因为他来自于现实生活，受到其它因素的干扰太多。学过统计的人就知道，统计上两个东西很重要，一个是平均值，一个是差异。我在这里把柏拉图的两个观念“永恒世界”和“变化世界”用统计学的东西来进行对照。这是科学史上发展演变过来的东西。关于平均值，我举一个例子，对于一根一米长的棍子，在测量时就会碰到问题，你让几个人去测量，如果数字很精确的话，有几个人测量就会得到几种结果。你需要得到的长度只有一个，而你得到的数据却有一串，这时候你怎么办？取平均值，平均值在统计上的理论基础是大数定律和中心极限定理。大数定律就是讲，测量的平均值会随着测量次数的增加而越来越可靠和稳定。它可能永远不能达到真正的值，但它存在这种倾向。所以你要得到一个比较准确的平均值，你就要增大测量次数。这是平均值在测量上的一个很好的依据。另外一个是中心极限定理，随着样本数量的增加，其平均值越来越趋向于成正态分布。大数定理和中心极限定理这两个定理对于平均值而言具有十分重要的意义，他给我们的测量提供了帮助。但这两个定理也有条件，就是差异的来源必须是独立的、非系统的微小因素，如果没有这个条件，这两个定理并不适用。比如是由你的疲劳，气候等微小因素造成的差异就可以通过取平均值的方法得到基本消除。这两个定理对社会科学很重要，有一位数学家、天文学家叫Quetelet，他认为社会科学很简单。柏拉图认为科学是要找到永恒的真理性的东西，但是柏拉图讲的科学不包括社会科学，因为社会科学研究的是现实的东西，而现实的东西是不断变化，因此柏拉图的科学中没有社会科学，只有自然科学和哲学。但是Quetelet说社会科学中也可以得到永恒的，一成不变的东西。怎么办呢？我们就取平均值。当样本足够大的时候，我们就能很准确的通过平均值来预测一些现象。因此，他提出了“社会物理学”，要获得永恒性的东西就取平均值，这就得到他提出的“平均人”概念。“社会物理学”是研究“平均人”的，“平均人”是永恒不变的，是能够符合柏拉图对科学的定义的。这是他的一段话，“我们人类多悲哀啊，我们每年可以知道将有多少人的双手会沾满他们同胞的鲜血，多少人编造谎言，多少人死于毒药……”这些都是可以通过“平均人”来预计的。因此他就用统计的方法，用取平均值的方法来研究社会学，他的社会学就是取平均值的社会学。自然科学是研究典型现象，而社会科学的“平均人”也是一个典型，但这个典型不是一种个别现象，而是一个平均数。这就是Quetelet的观点，他这种观点是用柏拉图的传统意义上的科学对社会科学研究的一个尝试，就是通过统计的方法得到一个不变的东西，这个东西是抽象的，不是具体的。但这种思想在19世纪受到很大的冲击。我下面要讲的是达尔文的人口思维对我们社会科学的影响。我认为社会科学起源于达尔文，虽然我们今天记住达尔文主要是因为他的自然选择学说，但是他对社会科学的影响是非常大的，你想一下，他的自然选择学说是哪里来的，自然选择的基础是差异，假如每一个孩子和他的父亲或母亲是一模一样的，这个社会就不会有变化，更不会有进化。进化的前提是差异。同样的原因会出现不一样的结果，相同的父母会生出不同的孩子，同样的家庭环境会给孩子造就不同的性格。这里就有一个随机的因素，这是一种自然想象。而这种差异对于达尔文来讲就是世界本质，而不是人为的差错。既然差异是世界的本质，那差异就应该是研究的对象，我们研究的对象不应该只是一个简单的平均数，虽然这对我们也很重要，但我们不能仅仅局限于此，我们不能光讲平均，而更要讲差异，比如经济上北京和上海等大城市很发达，但内地怎么样呢，这里就有一个地域差异，因此差异是很重要的。对于达尔文而言，差异并不是一种人为造成的错误，而是一种现实的必然，是精华所在，是值得研究的东西，而不是说你知道了一个平均值了，差异就可以扔掉。这是很大的一个思想上的转折。因此，今天我讲的最重要的东西就是差异的重要性。我把达尔文的这种思想叫做“人口思维”（Population Thinking），而前面讲的柏拉图的思想就叫“典型思维”（Typological Thinking），我在后面会详细对比这两种思维。“人口思维”（Population Thinking）是对科学的传统定义的一个挑战。传统科学是要求你得到一个典型的规律，而达尔文的人口思维是要你得到一种分布，得到所有由个体组成的一个整体。达尔文是一个生物学家，他并没有做什么社会科学的研究，那是谁把这些东西介绍到社会学呢？是他的一个表弟，叫Galton，是他将人口思维引入社会科学。Galton去的地方多，见的世面广，他认为平均值并没有多大意义。他觉得有的人聪明有的人笨，平均值根本没有意义。美国有一个笑话，有人问一个统计学家把一支手放进冰箱，一支手放进火炉里感觉会怎样，他说从统计上来讲两者平均一下刚刚好，这就是平均值的毛病。平均值在很多情况下并不能反映真实的现象。Galton还认为Quetelet的社会物理学的用处不大，“平均人”并不是万能的。我想现在不论是中国社会学还是美国社会学都还存在这种传统，就是对数据做平均值，不管什么都平均一下，这只能反映一个很小的方面，还有很多方面被忽略了。Galton说科学的探索必须关注差异与协同差异。差异有个体之间的差异，比如有的人聪明，有的人笨，有的人勤奋，有的人懒等，而且不仅仅是一个变量存在差异，多个变量之间也有差异，我这里把它翻译成协同差异，就是什么东西和什么东西一起变化。他说这才是重要的东西。这里我用图表来解释Galton的一个理论，这个图可以用来解释很多东西，比如教育和收入，经济发展程度和消费水平的相关性。Galton首先发现这种相关性是通过父亲的身高与儿子的身高的关系发现的。他把一些父亲与儿子的身高数据画成图表后发现这些点在一个椭圆之内，但这个椭圆不会变成直线，因为直线就意味着完全相关。这里的相关性意义就是父亲的特征会影响到儿子的特征，比如父亲聪明，儿子也偏向于聪明，父亲高，儿子也偏向于高，这和达尔文的自然选择也是相对应的。除了相关还有一个回归，回归就是说这种相关关系不是决定性的，不是说父亲高，儿子就一定高。回归就是一种倒退，就是没有原来那么好，比如你父亲很高，但你可能没有你父亲那么高，但这种倒退不会倒退到平均一下，如果倒退到平均值一下，就意味着没有相关关系了。因此相关关系并不是决定性的，偶然性起着非常重要的作用，回归是一种往均值方向的倒退。社会变迁有随机的因素，再好的人家也会出败类，再不好的人家也会出凤凰。所以，相关与回归似乎是矛盾的，因为相关是讲前者对后者的影响，可能是一种因果关系，而回归是把这种关系往回拉，就是弱化这种关系。相关和回归是一个问题的两个方面，相关是存在的，但这种关系不是决定性的，这就要通过回归来把这种关系拉回来。相关和回归的关键在于差异，没有差异，就不会有相关，也不会有回归。相关和回归是Galton发现并命名的。Galton是一个很优秀的科学家，但由于他叙述不清，致使相关系数的发明权落入他人手中。Galton发起过一个优生运动，因为通过统计，他发现有的人聪明有的人笨，他认为通过科学的方法可以促进优生，以改进社会的质量。下面，同学们有问题的话，可以先提几个问题。
问题一：“平均人”的概念是不是一个“永恒世界”的概念？
谢教授：对，Quetelet是用统计的方法来满足柏拉图的“永恒世界”的要求。他并不研究具体的东西，他认为通过“平均人”的办法可以找到永恒不变的真理。
问题二：谢教授，您刚才说差异是世界的本质，您讲社会科学与自然科学存在差异，而差异是本质的东西，那么是不是说共性的东西就不是本质，就不需要研究呢？
谢教授：我讲社会科学和自然科学的差异并不是要给某个具体的研究定性，也不是说只要研究差异，不需要研究共性，而是因为以前我们讲差异讲的太少，对差异不够重视，所以我在这里突出的讲一下差异。当然平均也很重要，但在平均的基础上要知道差异，要知道整个分布的情况，而不是说了解了平均就足够了，就能够了解社会。
问题三：您讲的父子特征的关系到底是一种统计上的相关性，还是一种遗传的结果，这是自然科学的东西还是社会科学的东西？
谢教授：当然，这种相关性可以通过基因遗传来解释，但这种遗传也是有偶然性的，受一定的随机因素的影响的。这一点，统计学与自然科学中的生物学有一定的相似性。统计学有三个奠基人，一个时搞人类学的加尔顿，一个是搞农业的皮尔逊，另外一个是埃"菲舍，他把这一套统计的东西理论化，提出了一套系统的统计理论。后两个学者都是以研究农业为主，但是我们也用他们的研究方法，因为他们的方法对于我们的研究也很适用。
问题四：谢教授，您讲社会学的核心是一种批判性的思考，但这种批判性思考是其他学科也需要的，因此我想问您一下，您讲的社会科学与社会学是一种什么关系，是包容，还是等同？
谢教授：可能是我开始讲得概括性强了一些，我讲的核心并不仅仅是批判性的思考，还包括人口思维，包括后面我会讲的事实性。像心理学，它比较重视个案的研究，而比较少的考虑社会规律性的东西，我们社会学考察的是社会事实，注重对社会现象的解释和社会规律的探讨。政治学讲政治体系，经济学讲经济实体，这些跟我们社会学都是有区别的。
问题五：我们求相关系数是为了发现一种规律，而规律是一种共性，而您却强调差异性，我想问一下您的解释。
谢教授：我理解你的问题，相关系数确实反映一种共性，但这种相关是会变化的，因为相关是受到偶然因素的影响，产生这种偶然因素的原因就是差异，有差异才会有偶然，有偶然才会有变化，只有在变化中才能寻找相关。好，我们接着讲下去，到后面有时间我再回答一些问题。下面我讲一个反例，这是一个数据“太好”的例子。社会科学用的是观察数据，而观察数据是有规律的，如果有人伪造数据的话，我们就可以分辨出来，因为伪造的数据一般可信度比较低。下面是一个真实的例子，讲的是一个英国著名科学家Sir Burt，Sir是爵士，这也反映了西方文化和东方文化对科学的不同看法。在中国，书读得好，学问做得好的人要给官，而西方是给荣誉，这个Sir就完全是一个荣誉，非常优秀的科学家都会得到这样一个称号。Burt是一个心理学家，其主要贡献在于对智商代际遗传的研究。为了得到更科学的数据，他增加了样本数量，但是得到的相关系数却是不变的，不变到第四位小数都是相同的。按统计学规律，随着样本的增加，相关系数也会随之发生适当变化，而他的数据太“完美”了，真像柏拉图讲的那样永恒不变，这就好得不可信。但是由于当时他是非常有名的科学家，因此没有人提出质疑，直到本世纪80年代初，才有人提出质疑。我们现在知道他的数据是伪造的，这是科学界一个很大的伪造事件，他发表的文章中的合作者都是虚构的，他做的访问也是捏造的，得出的数据都是自己编的，因此我们说任何学科都要有批判性，没有一种批判性的反思，这门学科就很难发展。我这里总结一下“典型思维”（Typological Thinking）和“人口思维”（Population Thinking）的区别。“典型思维”（Typological Thinking）来源于柏拉图的“永恒世界”（the world of being）。而这种典型思维在社会科学中的运用，就是Quetelet的社会物理学，用统计的方法来满足柏拉图对科学的定义。再具体而言就是用实验的方法，把外来因素排除，通过控制变量来达到目的。在这方面，心理学做得比较多，经济学也有，最近经济学出来一个分支叫实验经济学，但是实验的方法还是有很多缺陷的，我在最后一讲我会讲到实验方法的缺陷性。
另外，“人口思维”（Population Thinking）有什么特点呢？它来源于达尔文的进化论。这种人口思维并不是社会学独有的，在很多其它学科也用到这种思维，但在社会学里，这种思维特别重要，我下面会讲到为什么他对社会学特别重要，我有自己的一些看法。把这种“人口思维”（Population Thinking）应用于社会学的主要是Galton，他提出了差异和协同差异。社会科学之间虽然有差异，但是他们都会用到达尔文和Galton的人口思维，并且他们都要应用到统计的方法，我们一方面要把事实描述得准确、全面，另外我们又要重视整体下面的每一个个体，把整个过程、事实、变量描述得准确是我们的责任。但是，我们在做这件事情的过程中又会遇到一个问题，就是我们的思考能力，分析能力是有限的，当样本数量增加时，为了使我们对事实的描述更准确，我们就要运用到统计方法和统计工具。真正的科学是简单的，相同的理论，越简单的越可信。很多有名的科学家都信教，最典型的例子是开普勒和牛顿，他们都相信上帝。上帝一定是一位很聪明的数学家。因此越简单的东西越可信，哥白尼的“日心说”之所以能够说服后人，是因为他的解释比托勒密的“地心说”简单很多，省去了很多繁琐的公式。
我是搞统计的，而统计是要求实证的，因此很多不了解我的同事就认为我是实证主义者。实际上，我不是实证主义者。实证主义是一种哲学观点，它认为自然科学与社会科学没有本质的区别，换言之，社会科学可以做得和自然科学一样严格，而且社会科学应该照着自然科学去做。这里就有两种提法，一种是说社会科学还不够完善，还不够科学化，需要通过采用实证的方法把它提高，使他向自然科学靠近；另外一种是要把自然科学降低，这种说法讲自然科学也受到社会的影响，受到阶级的影响，在这方面和社会科学一样，因此可以把自然科学降低，和社会科学靠拢。这两种提法在本质上是一样的，就是社会科学和自然科学没有本质的差异。但我是不同意这种观点的，所以认为我是实证主义者是很不公平。实证主义受到很多方面的挑战，包括马克思主义、后现代主义、后后代主义等方面的挑战和冲击。我虽然不属于实证主义者，但是我承认我的思想属于一个流派，这个流派我把它翻译成人口学“派”Demographic Approach），这个流派在美国社会学界有很大的比重和影响力，他是以Duncan为代表的。“人口学”是一个包容性很强的综合性学科，它和社会学，人类学，经济学，心理学都是有关系的。中国的人口学太闭塞，还没有发展为一个综合性的学科。Duncan对“人口学”的一个定义是人口学是对人口数量、人口构成及其变化的研究。
这个定义是很广的，人口数量就包括出生、死亡和迁移，而人口结构就包括家庭、学校、教育、职业等等。所以Duncan对人口学的定义下得很广，很多人问我是人口学的还是社会学的，我说我既是人口学的，也是社会学的，我是用人口学的定义研究人口学和社会学的。我还给人口学流派一个名字，叫做实用经验主义（pragmatic empiricism），这里的经验是以你从现实世界收集的资料为基础的，而不是你的主观经验。“实用”是说你收集的资料可能对你的想法很有说明力，但是它并不是十全十美的，只是它是可用的，对你的研究有可用性。我要举的例子是Lieberson，他是一位很优秀的社会科学家，他讲到，“社会学的重要贡献之一，就在于它提供信息的能力。这些信息包容了社会普遍关心的内容，有关种族平等、强奸、贫困、无家可归者、代际流动的统计。我选择这些问题是因为他们的答案提供了有关社会的有用信息，即使它们有时候并不一定为某种理论服务（顺便说一句，谁说多了解一些事实是一件坏事呢？）”。社会学的重要贡献是它能够提供信息，在这方面的能力上，社会学比其它学科要强，比如说人类学、经济学、心理学、政治学。因此，在提供信息方面，我们的责任更多。在美国几乎所有的对社会信息的描述都是社会学家提供的。对于家庭，家庭的破裂，小孩的生育，就业等比较概括性的，描述性的东西，都是我们提供的。因为其它的学科往往重视了一方面而忽视了全面的东西。美国的趋势是怎么样，家庭是怎么样，父母离婚对小孩的影响怎么样，贫富差别怎么样，上代人对下代人的职业影响怎么样，犯罪率是增还是减，离婚率是增还是减，这些东西都是由社会学家来做，所以我们的学科和其它学科是有很大差别的。因此社会学家的使命是很重要的，有时我们讲社会学家就是历史学家，只不过我们描述的历史是发现在现在，而不是发生在过去。我们是把现在发生的过程和现象系统的表现出来。Lieberson的这段话其实是对纯理论学家提出批评，他批评理论学家常常忽略了经验性的结果，他们是空谈理论而不重视实际，理论和研究是没有根本区别的，理论是知识的全部内容，理论应该超越事实，但它必须包含已知的信息。一个忽略了已知事实的理论，只能是一个片面的、错误的理论。他认为爱因斯坦的理论是好的理论，他的理论是尊重过去的经验事实的，而我们一些社会学家却不去了解社会事实，而只是空谈理论。他批判了三个例子，一个是吉登斯，他写了一本关于美国社会分层的书，书里对美国分层的描述根本不符合美国社会的真实情况。第二个是研究文化社会学的哈德，他认为社会参与性在降低，而他这个结论是建立在猜想的基础上。另外一个就是布尔迪厄，他提出一个品味阶级差异理论，Lieberson说他的理论缺乏论证的严密性。因此，我讲的人口思维就是理论要建立在事实的基础上。
社会学有两种，一种是先写方法，再写结果，再写结论；还有一种是先写结论，再写方法，再写开头。我是第一种人，我习惯先摆出我使用的方法，再描述结果，然后总结出我得到的结论。我就讲这些，还有十分钟，由大家来提问题。
问题一：我想请您谈一谈社会学的科学性和它的发展未来。
谢教授：我在第六讲就会讲到这个问题，社会学的科学性和社会学的未来，特别是美国社会学，我觉得还是有令人担忧的地方。这个问题有几个方面，第一是什么是科学性，我认为科学性就是要以事实为基础，这个问题我会在十一月一号详细的讲。
问题二：您讲到自然科学是以发掘“永恒世界”（the world of being）中的真理为最终目的，而社会科学是以了解“变化世界”（the world of becoming）为最终目的，这是您个人的归纳和演绎推理的结果还是有现实证据的支持？
谢教授：这是我个人的判断，所以我说不一定所有人都同意我的观点，有的社会学家就追求一些与自然科学一样的规律性的东西，这只是我个人的观点，也是我要强调的，是我认为从达尔文以来的社会科学的一个特定的东西，并不要求其他人都接受我的看法。
问题三：您在讲社会科学和自然科学的差异的时候讲到自然科学重视典型现象，而社会科学要研究全部个体，但是在韦伯的“理想模型” 中提出一种理论分析方法，就是对经验现象进行理论概括和抽象，从经验事实中抽象出主要特征，以之与经验中各具体类型作比较。这也是一种典型性分析，您怎么看待这个问题呢？另外，社会学科和自然科学都存在一种相互借鉴，相互使用对方的一些适用的研究方法和研究工具的现象，您怎么解释这种现象呢？
谢教授：社会科学和自然科学确实在方法和思想是有相互的借鉴，这是对的。现在科学越来越走向跨学科的趋势，自然科学和社会科学之间的界限也不是很严格的，但是他们之间还是有差别，这种差别是一个侧重点的问题，是侧重点的不同，而不是说他们之间在方法和思想上完全没有相似性。关于典型性，韦伯讲自然科学的定律越普遍越好，而社会科学的定律越普遍，它的实用性越弱，社会学理论越具体越深刻，越宽泛越肤浅。人与人之间虽然有差异，但是他总有一个主要的倾向，根据这个趋向的不同，我们可以把人分成不同的组，先比较组与组之间的差异，然后再来比较同组的人之间的差异，这样就可以解释很多现象。比如在美国，黑人与白人存在种族差异，另外还有性别差异，还有年龄差异，受教育水平的差异，我们就可以通过分组，通过组与组之间的比较来解释这种差异。
问题四：您开头讲过古代中国没有科学，您能不能讲一下为什么。
谢教授：这个问题可以从很多学科角度去看，有很多国家有很好的技术，比如阿拉伯国家，印度、中国，但是他们都没有形成科学。我认为这是因为他们的需求起点不一样。在中国，很多知识是很注重实用的，功用性心理很强，这就缺少了对追求科学的思想起点，科学是为科学而科学，而不是为实用而科学。因此，中国没有能够形成科学是由中国传统的文化背景，思想观念决定的。
问题五：谢教授，我想问一下，您认为社会学研究要强调差异，是不是意味着可以忽视对共性，对规律的研究，或是这种研究不重要？
谢教授：我可能过多地强调了差异，而对共性讲的不够，但是我认为共性也是重要的，但是仅仅知道了共性是不够的，你还要知道他们的差异在什么地方。相对来讲，心理学和经济学对共性强调的比较多，社会学也需要研究共性，但是只知道共性也是不够的，共性是建立在个性的基础上，所以我们要研究共性，也要强调对个性，对差异的研究。因为一般的人对共性研究的比较多，而讲差异讲的比较少，所以今天我更侧重讲差异。
问题六：从本体论上来讲，社会是分为很多层次的，对社会的分析也应该是从多个层次来分析，您直接把两种不同的思维合并在一个层次上，不是有不妥；另外，实验是一种观测的方法，统计是一种分析方法，把这两者混在一起是不是有些不恰当？
谢教授：我并不是说社会科学就不能有典型思维，也可以有，但是存在一个侧重点的差异。另外，实验是一种方法，它可以排除外因干扰，而我们得到的数据是观察的数据，这种观察是以事实为基础的，而现实社会中的事实是受到外部因素干扰的，我们不能够强制性的排除外部因素，而通过实验就可以对变量进行控制，但是社会学主要是通过观察来得到数据，而不能通过强加条件来排除外来因素。好，谢谢大家！
马戎主任：今天晚上的讲座就到这里，谢谢大家！
来源：社会学视野网
