書籍　社会科学と因果分析ウェーバーの方法論から知の現在へ/佐藤俊樹（著）

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社会科学と因果分析ウェーバーの方法論から知の現在へ

佐藤俊樹(著)
出版社:岩波書店 (2019/1/30)
Amazon.co.jp：社会科学と因果分析

統計学の専門書に齧りつき、彼は、何を考え始めたのか。
その苦闘を追体験し、「社会科学とは何か」を考える。

従来のマックス・ウェーバー象と20世紀の学問的・思想的風景の更新

本書は、東京大学大学院総合文化研究科教授の著者が、因果分析の方法が社会科学の理論と実証の両面で、どのような影響を与えるかを検討し、どのような受け取り方が望ましいかをまとめた一冊です。

現代の社会科学の方法論、社会科学の創立者の一人であるウェーバーの業績を学ぶことができます。

本書は5章で構成されており、章の終わりにコラムとして、各章の議論と関係が深いが専門的になる主題や詳しい研究史などを取り上げて解説されています。

なお、巻末の「索引」では、重要な述語や概念が出てくるページが記載されていますが、特に確率的因果論と適合的因果については第七回、統計的因果推論は第十六回で解説されていますので、時折振り返ると頭の中を整理することができます。

・第1章では、社会科学について概観し、社会科学の特徴、自然科学や人文学との違い、ウェーバーの方法論の主な業績が解説されています。

・第2章では、これまでの100年間の社会科学の展開、リッカートの文化科学から計量分析の手法、ルーマンのシステム論など、現代の先端的な研究までの流れをたどりながら、社会学者ウェーバーの位置づけを明らかにされています。

・第3章では、当時の「自然科学対人文社会科学」の論争、歴史学や統計学とのかかわりの中でウェーバーの因果分析の方法論がどのように形成されていったかが解説されています。
そこで、反事実的な因果定義や確率的因果といった現代の因果分析手法にも触れられており、自然科学を含めた20世紀以降の科学の展開を見ていくことができます。

・第4章では、ウェーバーの因果分析の方法論を、自信の論考での解説と出てくる事例を用いて再構成されています。
その上で、その後のウェーバーの比較研究にどう結びついていくのかが解き明かされています。

・第5章では、「計量分析」対「事例研究」の論争や統計的因果推論などの具体的な手法をふまえながら、現代の社会科学でどのように展開しているかが解説されています。
その中で、「社会科学は何をしているのか」という問いかけに対して著者の考えが出されています。

マックス・ウェーバーは、「社会に関わる因果のしくみを解明し、それを他人に伝える営み」である社会科学の創始者の一人である。

彼が確立した「適合的因果」と呼ばれる因果分析の方法が、百年後の現代の社会科学における最先端の展開や論争、統計的因果推論等の手法にそのままつながっているとしたら？

その出発点で、社会科学が既に「人文学/自然科学」「文科系/理科系」といった二項図式ではとらえきれていないものだったとしたら？

従来のウェーバー像とは大きく異なるその学術の姿を明らかにしながら「古典」に新たな生命の息吹を吹き込み、その後の「百年の螺旋」をたどることで社会科学とは何をする学問なのかを追求する。

マックス・ウェーバー（Max Weber）

マックス・ウェーバー（1864年 - 1920年）は、ドイツの政治学者・社会学者・経済学者である。

西欧近代の文明を他の文明から区別する根本的な原理は「合理性」であるとして、その発展の系譜を「現世の呪術からの解放（die Entzauberung der Welt）」と捉え、それを比較宗教社会学の手法で明らかにしようとした。

西洋近代の資本主義を発展させた原動力は、主としてカルヴィニズムにおける宗教倫理から産み出された世俗内禁欲と生活合理化であるとした。

もう一つの大きな研究の流れは、「経済と社会」という論文集としてまとめられており、「経済と社会」は、教科書的・体系的な社会学を構築しようとしたのと同時に、宗教社会学における「合理化」のテーマを、比較文明史・経済史における特殊･個別事例の巨大な集積に照らし合わせて検証していくケーススタディ（Kasuistik、決疑論）を行ったものとしても位置づけられている。

また、「経済と社会」の中の「支配の諸類型」における正当的支配の三つの純粋型として、「合法的支配」「伝統的支配」「カリスマ的支配」は社会学や政治学の分野で広く受け入れられることとなった。

そして、社会学という学問の黎明期にあって、さまざまな方法論の整備にも大きな業績を残し、特に、人間の内面から人間の社会的行為を理解しようとする「理解社会学」の提唱が挙げられ、さらに純理論的にある類型的なモデルを設定し、現実のものとそれとの差異を比較するという「理念型（Idealtypus）」も挙げられる。

また、政治的価値判断を含む、あらゆる価値判断を学問的研究から分離しようとする「価値自由（Wertfreiheit）」の提唱も、大きな論争を引き起こした。

ウェーバーの方法論

マックス・ウェーバーは、20世紀以降の社会科学の基礎を築いた一人で、社会学のみならず、現在の社会科学全体の創始者の一人だと言ってもよい。

方法論の論考群の、それも従来あまり光をあてられなかった部分が、現代の社会科学の最先端の展開、「計量分析」対「事例研究」の論争や、反事実的な因果定義や統計的因果推論といった方法に、そのままつながっている。

因果分析の方法論をつきつめていくと、「質と量」「計量分析と事例研究」といった対立図式が虚偽問題にすぎず、むしろ程度の差を反省的に扱えさえすれば、どれも科学的手法になりうる。

・（１）最も妥当な因果同定手続きを明確にする。

・（２）データの特性に応じて、（１）に最も近い経験的な手続きを特定する。

・（３）特定の対象において、（２）に最も近い同定手段を具体的に特定する。

この3段階を踏めば、具体的な対象において、どの程度妥当な因果同定ができているかを見積もることができ、こうした反省的な形式化は特に二つの点で重要になる。

・①具体的な対象と手段ごとに、それぞれの因果的な説明がどの程度の信頼性をもつか、その上限を理論的に確認できる。

・②価値判断の水準で、自分が望ましいと考える因果関係の同定にも、望ましくないと考える同定にも、同程度の信頼性を要求せざるを得なくなり、二重基準を割けることができる。

ウェーバーの方法論は「価値解釈」という形で主観性を、「客観的可能性」という客観性を、両立可能な形で取り込むものであり、それによって、その両面をともに反省的に形式化した。

因果分析の方法論をめぐる影響関係

『社会科学と因果分析ウェーバーの方法論から知の現在へ』を参考にしてATY-Japanで作成

ウェーバーに最も近い人はラートブルフで、そのラートブルフを通した間接効果も合わせると、V・クリースからの影響が大きい。

リッカートの影響も重要であるが、ラートブルフは法則論的知識を客観的なものではなく、論理的なものだとした。

その延長上で、ウェーバーの「価値解釈」と等価な考え方は必ず入ってきており、V・クリースの確率論が論理主義に分類されるように、「法則論的/存在論的」の枠組み自体が、最初からそういう方向性を持っていた。

現代の方法論では、因果関係には統計的な関連性にはない仮定が含まれるため、統計的な関連性と因果関係の同定を明確に区別している。

・統計的な概念の例としては、
相関、回帰、条件付き独立、連関、尤度（ゆうど）、併合可能性、リスク比、オッズ比、傾向スコアなど

・因果的な概念の例としては、
無作為比、影響、効果、外生性、無視可能性、攪乱、疑似相関、パス係数、操作変数、介入、説明など

人文学と自然科学の間の社会科学

ウェーバーの方法論の持つ現代的な意義は、「文科系/理科系」という分類を超え出している。

社会科学は文化科学的な意味での文科系でもなければ、法則科学的な意味での理科系でもなく、どちらでもないものとして、ウェーバーは社会科学の方法論を組み立て、第三の分野としての社会科学の登場を告げるもであった。

最も大きな区分の「文科系/理科系」の内、文科系は人文社会科学から構成されており、人文学（humanities）と社会科学（social science）からなる。

社会科学の特徴は、①反省的な形式化、②社会に関わる具体的な因果の仕組みの研究である。

社会科学では、実験室のような人為的に操作できる閉じた系で因果を同定することができないし、観察者と観察対象が多くの場合は同じ社会の人間であるため、観察者側の認識に絶対的な優位を置けない。

社会科学は、内部観察性が強く、反証可能性を保ちながら因果を同定することが、自然科学に比べて難しい。

社会科学とは、社会における事象の成り立ちや仕組みを解明し、他の人々に伝えることでもある。

データがいかに生じてきたのかを反省するにも因果の形で考えるしかないため、観察者の前提仮説への依存と観察されたデータによる修正効果とを、ともに取り込める枠組みが社会科学では求められる。

自然科学

・因果が経験的に存在すると考えられる。

・その有無を、かなり厳密に判定できる。

社会科学

・因果が経験的に存在すると考えられる。

・その有無を、厳密に測定することは極めて難しい。

因果同定の議論の全体


（１）因果に関わる変数が一般的に定義できない
→　必ず一回しか観測できない　＝　「定義によって一回性の事象」
→　因果を科学的に固定できない（前提の完全な同義反復になる）　＝　リッカートの「個性的因果関係」
（２）因果に関わる変数が一般的に定義できる
→　複数回観察しうる
→　因果を科学的に同定できる（同定手続きを倫理的に組み立てられる）　　＝　適合的因果や統計的因果推論
	（２・１）実際には一回しか観測できなかった場合　＝　「事実として一回的な事象」
	→　同定の前提になる反実仮想が結論の因果と実質的に同義になる
	→　因果を経験的には観察できない（「因果推論の根本問題」）　　＝　統計的因果推論における個体レベルの因果同定
	（２・２）二回以上観察できた場合
	→　同定の前提になる独立性条件をみたすかそう仮定するかすれば、（結果が生じた/生じなかった）集まり単位の期待値の形であれば因果を経験的に観測できる　　＝　統計的因果推論における平均因果効果
		（２・２・１）二回（結果が生じた/生じなかった集まりごとに一回ずつ）観察できた場合
		→　事例一つで集まり単位を構成する　　＝　集まり単位の期待値が個体レベルの因果と一致する　　　　＝　個体レベルの因果が経験的に観測できる　　＝　差異法の理想的なケース
		→　特定の原因候補が原因かどうかは必ずしも判定できない
		→　統計的誤差は考慮できない
		（２・２・２）三回以上観察できる場合
		→　集まり単位に二つ以上の事例がふくまれる　　＝　集まり単位の期待値は個体レベルの因果と必ずしも一致しない　　　　＝　個体レベルの因果は経験的には観察できない
		→　無作為割当の実験や一定の仮定を置けば、集まり単位であれば、特定の原因候補が原因かどうかを判定できる
		→　統計的誤差も考慮できる

ウェーバーもV・クリースも（２・１）（２・２・１）（２・２・２）の三つ全てを扱っており、適合性の枠組みの解説も「法則論的知識」や「経験則」、「適合的/偶発的」などの定義の明確化も、三つに共通したものであることが望ましい。

（１）では、因果の同定手続きを論理的に組み立てられないのに対して、（２・１）では、手続き自体は成立するが、前提と結論が実質的に同じもになってしまう。

（２）では、変数が一般的に定義できるので、現時点での観察回数は偶発的なものになる。

その意味で、（２）の一般形は（２・２・２）であり、統計的因果推論の方が一般的な方法論になる。

（２・２・１）では未知の共変量だけでなく、確率の差をデータから推定する上でありうる統計的誤差にも対処できないため、（２・２・１）での因果同定は（２・２・２）に比べて信頼性が低い。

適合的因果　＝　統計的因果推論　＋　分析哲学の反事実的因果定義

一回しか観察できない場合も、複数回観察できる場合も、同じ枠組みで定式化することによって、それぞれの場合にどんな仮定が欠かせないのか（経験的にいえる部分はどこまでなのか）を、論理的に示すことに方法論の意義がある。

この本のなかでは、ウェーバーの方法論と、現代の社会科学の最新の手法や方法論をとりあげる。

ウェーバーの方法論について書かれた本は日本語だけでも膨大にある。

けれども、ここで述べたような「ウェーバーの方法論」が、少なくとも真正面から書かれたことはないと思う。

とりわけ現代の、ここでとりあげたような手法や方法に、それがどうつながっているかを描き出したものは。