データを計量する社会を推論する:「新たな」手法が見せる社会科学と社会 Making Sociological Inferences by Quantifying Data::Society and Social Science Shown by "New" Mathematical Methods

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抄録

<p>最近注目されている統計的因果推論やベイズ統計学は, 効果量 (効果サイズ) の分析などとともに, 社会学にも大きな影響をあたえうる. これらは基本的な考え方ではウェーバーの適合的因果や理解社会学と共通しており, 量的データにもテキスト型データにも適用できる.</p><p>例えば, 統計的因果推論は個体レベルの因果の多様さを前提に, その期待値として集団単位の因果効果を厳密に測定する方法であり, 一回性の事象にも理論上は適用できる. 潜在的な結果変数と原因候補と全ての共変量の同時分布を想定することで, 適合的因果をより正確かつ一貫的に再定義したものにあたる. 理解社会学であれば, 主観的で仮説的な先入観をデータの客観的な情報を用いてくり返し修正していくベイズ更新として, 再定式化できる.</p><p>こうした方法群は主観性と客観性の両面を同時にもっている。それゆえ, これらを通じて観察される社会の実定性もこの両面をつねにもつ.</p>

<p>Several recently introduced methods in the social sciences, such as statistical causal inference and Bayesian statistics, have had profound effects on the science of sociology as well as the analysis of effect size. These methods share some fundamental concepts with traditional methods, especially Weber's adequate causation and interpretive sociology, and can be applied not only to numerical data but also to discourse.</p><p>For example, statistical causal inference is a method that accurately estimates the average causal effect based on the assumption that causality varies at the individual level. By assuming the joint distribution of potential outcomes, causal candidates, and all covariates, we can define the adequate causation more accurately and consistently. Thus, theoretically, this method can be applied to a one-time-only phenomenon. Additionally, interpretive sociology can be reformulated as a Bayesian update, which modifies subjective and hypothetical assumptions through iterative process applying objective and observable data.</p><p>These methods have both factual and assumptive aspects; therefore, the sociological phenomena inferred through these methods also have subjective and objective aspects.</p>

収録刊行物

  • 社会学評論

    社会学評論 68(3), 404-423, 2017

    日本社会学会

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    130007599254
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00109823
  • 本文言語コード
    JPN
  • 雑誌種別
    大学紀要
  • ISSN
    0021-5414
  • NDL 記事登録ID
    028787321
  • NDL 請求記号
    Z6-265
  • データ提供元
    NDL  J-STAGE 
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