Метод. Московский ежегодник трудов из обществоведческих дисциплин. Выпуск 4: Поверх методологических границ

В качестве особого кластера структурные науки отличают от естествознания или шире – от так называемых опытных наук, базирующихся на получении опытного знания и экспериментальном подтверждении теорий. В отличие от них, «структурные науки» нацелены на разработку универсальных абстрактных моделей действительности, которые посредством формализации могут вводиться в контексты различных дисциплин в качестве оснований для построения там соответствующих этому контексту прикладных моделей. Для моделирования структур они используют максимально общие абстрактные понятия, независимые от предметного содержания, которые приобретают содержательную фокусировку лишь, входя в определенные предметные контексты и дисциплинарные пространства [Küppers, 2000]. В этом смысле знания структурных наук имеют метанаучный статус, позволяющий им действовать «поверх» дисциплинарных границ, что и делает их сходными со знаниями трансдисциплинарного типа.

Важную роль в разработке абстрактных моделей структурных наук играют формализации, поэтому приоритетное место в их составе занимают формальные науки – математика и логика, которые сами понимаются как структурные науки. Структурный характер математики связывают с формированием в ней абстрактного понятия «алгебраической структуры», дополненного затем понятиями «топологической» и «упорядочивающей» структур. Разработавшие теорию математических структур авторы из группы «Бурбаки» называли эти три вида структур «материнскими» для всех математических дисциплин и обеспечивающих интеграцию математики [Bourbaki, 1950, p. 221–223]. Представленные в математических структурах множества и их отображения составляют основу практически всех отраслей математики – от самых элементарных до наиболее абстрактных и сложных.

При всем своем значении логико-математические теории все же обнаруживают определенные недостатки при моделировании различных абстрактных структур, о некоторых из них уже упоминалось выше. Поэтому круг структурных наук циклом логико-математических дисциплин не ограничивается. Он включает и целый ряд других научных областей, в той или иной мере отличных от последних.

В качестве примера здесь можно привести теоретическую информатику, она очень тесно связана с математикой, используя взятые из нее понятия алгоритма, вычисления и целый ряд других средств и приемов. Но в то же время она разрабатывает и ряд своих специфических понятий и методов, связанных с проблемами хранения, размещения и доступа к информации, не играющими в математике существенной роли [Fuchs-Kittowski, Wohlgemuth, 2010, S. 115–117]. Другой пример – системология или общая теория систем. Она тоже разрабатывает свои понятия: система, среда, самоорганизация, обратная связь и т.д., используемые для моделирования особого круга проблем, свойственных комплексным структурам. Математика здесь может использоваться как вспомогательное средство, а не как источник базовых понятий.

Примеры можно продолжать. Тем более, что кластер структурных наук постоянно пополняется. Называя лишь самые известные, можно упомянуть, например, кибернетику, синергетику, семиотику, теорию самоорганизации и мн. др. [Strukturwissenschaft, б.г.]. В эпистемологическом плане знания структурных наук можно рассматривать с точки зрения степени их приближения / удаления по отношению к предметному содержанию опытных наук и, следовательно, по степени или уровню абстрактности их моделей. Тогда, например, математические абстракции окажутся выше, чем абстракции системной теории или семиотики. Соответственно, целая группа структурных наук будет располагаться в «пространстве» между математикой и опытными науками [Fuchs-Kittowski, Wohlgemuth, 2010, S. 104]. Отсюда вытекает проблема их отношений с этими «соседями». И спектр мнений здесь достаточно широк – от сближения их с математикой до сближения с опытными науками [Küppers, Hahn, Artmann, 2013].

Не останавливаясь подробно на всех оттенках этих позиций, отметим лишь интересующий нас общий вывод – структурные науки являются, по преимуществу, видом универсального формально-прикладного знания инструментального характера. Оно находит применение на многих предметных полях, реагируя определенным инструментальным образом на особенности этих контекстов. Многообразие этих реакций составляет инструментальный или методологический потенциал структурного знания.

С этой универсальностью структурных наук и их одновременной методологической нацеленностью на освоение различных предметных контекстов связывал возможности формирования в будущем единого поля и единого «структурного» языка наук Карл фон Вайцзеккер [Weizsäcker, 1971]. На практике элементы такого поля действительно возникают. Структурные знания системной теории, теоретической информатики, кибернетики, семиотики и других наук этой группы активно осваивают предметные поля самых разных научных дисциплин – от естественных и инженерно-технических до социальных. Не говоря уже о математике, которая неразрывно связана с естествознанием и техникой и ведет активную экспансию в область социальных и гуманитарных наук.

В этом смысле знание структурных наук во многом совпадает с трансдисциплинарным, а большинство из них являются важными носителями трансдисциплинарной интеграции.

Исходя из этого, сказанное выше о методах трансдисциплинарной интеграции может быть дополнено с позиции концепции «структурных наук». Ее, в частности, выразил в своем исследовании Штефан Артманн [Artmann, 2010]. Предельно кратко: она сводится к следующему. Отмечая ключевую роль структурных наук в формировании научных программ трансдисциплинарных исследований, он формулирует идею так называемой «структурной прагматики» или «прагматики структурного знания» [Artmann, 2010, S. 170–182]. Ее можно понять как область работы со знанием структурного типа в трансдисциплинарном исследовании. Для приведения процесса к эффективному познавательному результату подчеркивается важность единства как самого процесса исследования, так и единства исследуемого объекта. Структурное знание помогает обеспечить и то, и другое. Первый момент, как пишет автор, обеспечивается «рекурсивностью» процедуры и применением минимальных или мягких моделей, а второй – «модульной контекстуализацией» объекта и его «кодированием» [Artmann, 2010, S. 226–290].

Не вдаваясь в дальнейшие подробности, следует отметить, что в данном случае, хотя и в несколько иной форме, выражаются идеи, сходные по своей сути с уже упоминавшимися выше. Там тоже речь шла о рекурсивности, мягком моделировании и контекстуализации. Здесь же акцентируется роль именно структурного знания в обеспечении этих процессов и, следовательно, в эффективной трансдисциплинарной интеграции в науке.

Итак, обзорное рассмотрение тенденций и моделей методологической интеграции в науке, предпринятое в интерналистском ключе и осуществлявшееся преимущественно на теоретико-рефлексивном уровне, позволяет отметить следующее. Первое – это перспективная роль в методологической интеграции науки структурных знаний, которые сами во многом являются знаниями методологического типа, что предполагает дальнейшее рефлексивное исследование связанной с этим тематики. Проведенный анализ выявил в ней релевантные проблемы и направления и позволяет это сделать. Второе – применявшийся в обзоре интерналистский подход, как рамка рассмотрения предложенной проблематики, обнаруживает определенные сложности при работе с реферируемым теоретическим контекстом. Многие аспекты его содержания, по крайней мере в том объеме, в каком они затрагивались в обзоре, говорят о тенденциях к пересмотру интерналистской парадигмы в исследованиях науки. В этой связи важной представляется критическая ревизия интерналистского подхода к рассматриваемой проблематике. Третье – проведенный обзор указывает на возможность выхода на эмпирическое исследование данной проблематики.

Литература

Автономов В.С. От «экономического империализма» к стремлению к взаимообогащению // Общественные науки и современность. – М., 2010. – № 3. – С. 173–176.

Арнольд В.И. Теория катастроф. – М.: УРСС, 2004. – 98 с.

Вайнгарт П. Отношение между наукой и техникой: социологическое объяснение // Философия техники в ФРГ. – М., 1989. – 138 с.

Гиндилис Н.Л. Из истории советского науковедения: 70‐е годы // Науковедческие исследования, 2012 / РАН. ИНИОН – М., 2012. – С. 161–215.

Гуриев С.М. Три источника – три составные части экономического империализма // Общественные науки и современность. – М., 2008. – № 3. – С. 134–141.

Гусев C.C. Математизация науки. Энциклопедия эпистемологии и философии науки. – М.: Канон+; РООИ «Реабилитация», 2009. – 1248 с.

Ефременко Д.В. Концепция общества знания как теория социальных трансформаций: достижения и проблемы // Вопросы философии. – М., 2010. – № 1. – С. 49–62.

Князева Е.Н. Трансдисциплинарные когнитивные стратегии в науке будущего // Вызов познанию: Стратегии развития науки в современном мире. – М., 2004. – С. 29–48.

Койре А. Очерки истории философской мысли. О влиянии философских концепций на развитие научных теорий. – М.: Прогресс, 1985. – 140 с.

Кун Т. Структура научных революций. – М.: Прогресс, 1975. – 288 с.

Лебедев С.А. Философия науки. – М.: Академический проект, 2010. – 731 с.

Либман А.М. Границы дисциплин и границы сообществ (Два аспекта экономического империализма) // Общественные науки и современность. – М., 2010. – № 1. – С. 134–146.

Мирский Э.М. Междисциплинарные исследования и дисциплинарная организация науки. – М.: Наука, 1980. – 303 с.

Огурцов А.П. Дисциплинарная структура науки. – М.: Наука, 1988. – 256 с.

Олейник А.Н Расширенная версия теоремы Коуза и пределы «экономического империализма» // Общественные науки и современность. – М., 2008. – № 4. – С. 147–162.

Поппер К. Объективное знание. Эволюционный подход / Пер. с англ. Д. Г. Лахути. – М.: Эдиториал УРСС, 2002. – 384 с.

Пригожин И., Николис Г. Познание сложного. – М.: УРСС, 2008. – 352 с.

Радаев В.В. Экономические империалисты наступают! Что делать социологам? // Общественные науки и современность. – М., 2008. – № 6. – С. 116–123.

Федотова В.Г. Штарнбергская группа (ФРГ) о закономерностях развития науки // Вопросы философии. – М.,1984. – № 3. – С. 125–133.

Шилков Ю.М. Дисциплинарный образ современной науки. Новая философская энциклопедия: В 4 т. / Ин-т философии РАН; Нац. обществ.-науч. фонд; Предс. Науч.-ред. совета В.С. Степин. – 2‐е изд., испр. и допол. – М.: Мысль, 2010. – Режим доступа: http://iph.ras.ru/enc.htm (Дата обращения: 10.11.2013.)

Щедровицкий Г.П. Философия. Наука. Методология. – М.: Школа культурной политики, 1997. – 656 с.

Artmann S. Historische Epistemologie der Strukturwissenschaften. – München: Wilhelm Fink Verlag, 2010. – 359 S.

Balsiger P.W. Transdisziplinarität. Systematisch-vergleichende Untersuchung disziplinenübergreifender Wissenschaftspraxis. – München: Wilhelm Fink Verlag, 2005. – 326 S.

Bourbaki N. The architecture of mathematics // American mathematic monthly. – N.Y., 1950. – Vol. 67. – P. 221–223.

Checkland P. From optimizing to learning: A Development of Systems Thinking for the 1990s // The journal of the operational research society. – Oxford; N.Y., 1985. – Vol. 36. – P. 757–767.

Evolution of semantic systems / Küppers B.O., Hahn U., Artmann S. (eds.). – Berlin: Heidelberg: N.Y.: Springer, 2013. – 232 P.

Fischer K. Interdisziplinarität im Spannungsfeld zwischen Forschung, Lehre und Anwendungsfeldern // Interdisziplinarität und Institutionalisierung der Wissenschaft: Wissenschaftsforschung. Jahrbuch 2010 / Hrsg. Fischer K., Laitko H., Parthey H. – Berlin: Wissenschaftlicher Verlag, 2011. – S. 37–58.

Fleischer L.-G., Komplexität, Inter- und Transdisziplinarität // LIFIS ONLINE. – Mode of access: http://www.leibniz-institut.de/archiv/fleischer_15_04_2010.pdf (Дата обращения: 15.04.2013.)

Fuchs-Kittowski K., Wohlgemuth V. Umweltinformatik und Umweltforschung in ihrer Institutionalisierung und Interdisziplinarität // Interdisziplinarität und Institutionalisierung der Wissenschaft: Wissenschaftsforschung. Jahrbuch 2010 / Hrsg. Fischer K., Laitko H., Parthey H. – Berlin: Wissenschaftlicher Verlag, 2011. – S. 99–153.

Haken H. Synergetik. – Berlin; Heidelberg; N.Y.: Springer-Verlag, 1982. – 382 S.

Handbuch Wissenschaftssoziologie / Maasen S., Kaiser M., Reinhart M., Sutter B. (eds.). – Wiesbaden: VS-Verlag für Sozialwissenschaften, 2012. – 485 S.

Maasen S. Wissenssoziologie – Eine Einführung. – 2 ed. – Bielefeld: transcript, 2009. – 126 S.

Hummell H.-J., Opp, K.-D. Die Reduzierbarkeit von Soziologie auf Psychologie. – Braunschweig: F. Vieweg, 1971. – 102 S.

Interdisziplinarität und Institutionalisierung der Wissenschaft: Wissenschaftsforschung. Jahrbuch, 2010 / Hrsg. Fischer K., Laitko H., Parthey H. – Berlin: Wissenschaftlicher Verlag, 2011. – 302 S.

Interdisziplinarität. Theorie, Praxis, Probleme / Jungert M., Romfeld E., Sukopp T., Voigt U. (eds.). – Darmstadt: WBG, 2010. – 209 S.

Krohn W. Epistemische Qualitäten transdisziplinärer Forschung // Transdisziplinäre Forschung. Integrative Forschungsprozesse verstehen und bewerten / Hrsg. Bergmann M., Schramm E. – Frankfurt a. Main: Campus Verlag GmbH, 2008. – S. 39–68.

Küppers B.O. Die Einheit der Wirklichkeit. – München: Fink, 2000. – 208 S.

Küppers B.O. Nur Wissen kann Wissen beherrschen. – Hannover: Fackelträger-Verlag, 2008. – 570 S.

Laitko H. Das Max-Planck-Institut zur Erforschung der Lebensbedingungen der wissenschaftlich-technischen Welt: Gründungsintention und Gründungsprozess // Interdisziplinarität und Institutionalisierung der Wissenschaft: Wissenschaftsforschung. Jahrbuch, 2010 / Hrsg. Fischer K., Laitko H., Parthey H. – Berlin: Wissenschaftlicher Verlag, 2011. – S. 199–238.

Laitko H. Grenzüberschreitungen // LIFIS ONLINE. – Mode of access: http://www.leibniz-institut.de/archiv/laitko_08_07_12.pdf (Дата обращения: 12.06.2013.)

Laitko H. Interdisziplinarität als Thema der Wissenschaftsforschung // LIFIS ONLINE. – Mode of access: http://www.leibniz-institut.de/archiv/laitko_26_10_11.pdf (Дата обращения: 26.06.2013.)

Lifis online. Internet-Zeitschrift des Leibniz-Instituts für interdisziplinäre Studien. – Mode of access: http://www.leibnizinstitut.de/page/index.php?katID=26&folder=Wissenschaft%20im%20Kontext&archiv_offset=5 (Дата обращения: 26.06.2013.)

Luhmann N. Die Wissenschaft der Gesellschaft. – Frankfurt a. Main: Suhrkamp, 2009. – 732 S.

Mittelstraß J. Methodische Transdisziplinarität // LIFIS ONLINE. – Mode of access: http://www.leibniz-institut.de/cms/pdf_pub/mittelstrass_05_11_07.pdf (Дата обращения: 20.03.2013.)

Mittelstraß J. Methodische Transdisziplinarität // Technikfolgenabschätzung – Theorie und Praxis. – Konstanz, 2005. – Vol. 14, N 2. – S. 18–23.

Nowotn H., Scott P., Gibbons M. Re-thinking science. Knowledge and the public in an age of uncertainty. – Cambridge (UK), 2001. – 278 p.

Parthey H. Institutionalisierung disziplinärer und interdisziplinärer Forschungssituationen // Interdisziplinarität und Institutionalisierung der Wissenschaft: Wissenschaftsforschung. Jahrbuch 2010 / Hrsg. Fischer K., Laitko H., Parthey H. – Berlin: Wissenschaftlicher Verlag, 2011. – S. 9–36.

Pohl Ch., Hirsch Hadron G. Methodenentwicklung in der transdisziplinären Forschung // Transdisziplinäre Forschung Integrative Forschungsprozesse verstehen und bewerten / Hrsg. Bergmann M., Schramm E. – Frankfurt a. Main: Campus Verlag GmbH, 2008. – S. 69–92.

Robinson J. Being undisciplined: Transgression and intersections in academia and beyond // Futures. – Cedar Falls, Iowa, 2007. – Vol. 40(1). – P. 70–86.

Ropohl G. Allgemeine Systemtheorie als transdisziplinäre Integrationsmethode // Technikfolgenabschätzung Theorie und Praxis. – Karlsruhe, 2005. – N 2. – S. 24–31.

Ropohl G. Jenseits der Disziplinen – Transdisziplinarität als neues Paradigma // LIFIS ONLINE. – [21.03.2010]. – Mode of access: http://www.leibniz-institut.de/archiv/ropohl_21_03_10.pdf (Дата обращения: 10.11.2013.)

Small H., Garfield E. The geography of science: Disciplinary and national mappings // Journal of information science. – Los Angeles, 1985. – Vol. 11. – P. 147–159.

Stichweh R. Wissenschaft, Universität, Profession. Soziologische Analysen. – Frankfurt a. Main: Suhrkamp, 1994. – 402 S.

Stichweh R. Zur Entstehung des modernen Systems wissenschaftlicher Disziplinen. Physik in Deutschland 1740–1890. – Frankfurt a. Main: Suhrkamp, 1984. – 559 S.

Störig H.J. Kleine Weltgeschichte der Wissenschaft. – Stuttgart: W. Kohlhammer Verlag, 1954. – 778 S.

Strukturwissenschaft. – Б. г. – Mode of access: http://de.wikipedia.org/wiki/Strukturwissenschaft (Дата обращения: 10.11.2013.)

The new production of knowledge. The dynamics of science and research in contemporary societies / Gibbons M., Limoges C., Nowotny H., Schwarzman S., Scott P., Trow M. (eds.). – L.: New Delhi: SAGE Pulications, 1995. – 170 p.

The Oxford handbook of interdisciplinarity / Frodeman R., Klein T., Mitcham J. (eds.). – Oxford: Oxford univ. press, 2010. – 624 p.

The science studies reader / Biagoli M. (ed.). – N.Y.; L.: Routledge, 1999. – 608 p.

Weizsäcker C.F.von Die Einheit der Natur. – München: Carl Hanser Verlag GmbH & Co. KG, 1971. – 492 S.

Enhancing transdisciplinary research: A synthesis in fifteen propositions / Wiesmann U., Hirsch Hadron G., Hoffmann-Riem S., Biber-Klemm W., Grossenbacher M., Joye D., Pohl C., Zemp E. // Handbook of transdisciplinary research / G. Hirsch Hadron et al (eds.). – Dordrecht: Springer, 2008. – P. 433–441.

Wissenschaftsphilosophie interdisziplinärer Umweltforchung / Baumgärtner S., Becker C. – Marburg: Metropolis Verlag 2005. – 176 S.

Беседа с редколлегией ежегодника об отношении предмета и способа его изучения

А.В. Коротаев

Михаил Васильевич Ильин (далее – М.И.). Нас интересует несколько очень важных вещей, связанных с тем, что происходит, когда в науках меняются предмет и изучение и способы изучения. Как они соединяются? Могут возникать очень парадоксальные эффекты, когда несколько разных предметов и способов изучения накладываются друг на друга. Появляются междисциплинарные и межпарадигмальные эффекты. Как тут быть?

В последнее время у нас возникла идея, что некоторые дисциплины могут играть роль интеграторов. Если они действительно способны играть эту роль, то может быть поставлена задача (не знаю, чтобы в литературе кто‐то ее ставил, хотя на практике, в жизни, проблема давно уже означена) по поводу того, чтобы соответствующие дисциплины, соответствующие подходы выработали свой органон-интегратор, т.е. некоторый аппарат, который создается в расчете на универсальное или почти универсальное использование в различных областях. В качестве претендентов мы назвали когнитивную науку, семиотику, математику, системный подход, морфологию. Идея ближайшего номера сборника «МЕТОД» – хотя бы подойти к этой проблематике, поставить соответствующие вопросы, а затем, в течение двух-трех последующих номеров, эту идею конкретизировать, развить, при этом связывая ее с другими интересующими нас вопросами, в частности с социальной воображаемостью, альтернативными представлениями, альтернативными мирами, способами изучения и тем, как они соединяются друг с другом.

Первый вопрос, который я хотел бы задать, связан с тем, как вы ухитряетесь в своем научном творчестве соединять амплуа ученого-востоковеда, теоретического социолога и специалиста в области клиодинамики. Возникают ли у вас внутренние конфликты, когда одна ваша ипостась начинает спорить с другой или же все это удается органично соединять?

Андрей Витальевич Коротаев (далее – А.К.). Наверное, то, что дало мне возможность работать в таких действительно очень разных областях, как историческая динамика восточных обществ, политология, фольклористика, экономика, это, наверное, использование прикладного статистического анализа, и – в последнее время – еще и математического моделирования. Эти методы приложимы к целому ряду областей. Мой опыт показывает, что такой базовый научный метод все-таки очень эффективен.

В 1998 г. я принял участие в летней школе по кросскультурным исследованиям, организованной Human Relations Area Files (HRAF)10 при Йельском университете (основателем этой организации был Джордж Питер Мёрдок [подробнее об этом см.: Коротаев, 2003]. Школа проводилась президентом и исполнительным директором HRAF Мелвином Эмбером и Кэрол Эмбер. Эта школа, пожалуй, очень мне помогла освоить математические методы работы с данными. Эта методика применима при исследованиях в области фольклористики, палеонтологии, экономики и других дисциплин.

Моя дальнейшая работа во многом определялась тем, есть ли для данной области исследования базы данных, которые можно обрабатывать при помощи соответствующих методик. Вначале идя вслепую и, начиная с древней Южной Аравии, я при помощи архаичных методов, которыми тогда владел, целиком создавал базу данных сам для последующего ее анализа.

Потом я понял, что с нуля создавать базу данных это не вполне мое, мне намного интереснее анализ. (На создание базы данных уходит около 99,9% всего времени, а анализ же – хорошо, если хотя бы 0,5%.) Например, наши палеонтологические статьи [Марков, Коротаев, 2006; 2008 а; 2008 б; Марков, Анисимов, Коротаев, 2010; Markov, Korotayev, 2007] появились благодаря моему знакомству с Александром Марковым, сотрудником Института палеонтологии, который стал теперь известен благодаря получению высшей премии в области популяризации науки за книгу об антропогенезе. После знакомства с ним я обнаружил, что есть совершенно прекрасные базы данных, поэтому наше взаимодействие оказалось очень плодотворным.

М.И. А что делать, если у нас в принципе нет баз данных или – еще хуже – существует какая‐то фактура, которую непонятно, как преобразовать в базу данных?

А.К. Мой опыт показывает, что очень продуктивен научный метод, предложенный Поппером, который предлагает прежде всего формализацию. Не все знают, но там на самом деле не требуется, чтобы это были какие‐то данные, измеряемые привычным нам путем – метрами, киловаттами, долларами и т.д. Достаточно только формализации, чтобы был набор каких‐то четких категорий. Эти так называемые номинальные данные тоже нормально анализируются и есть целый набор методов для их обработки. Принято обозначать это неглубоким измерением. Есть большая область дисциплин, где формализация осуществляется с большим трудом, но я не видел ни одного случая, когда бы хоть какая‐то формализация не была возможна, вопрос здесь в удачности или неудачности идеи. В принципе, иногда бывает очень сложно операционализировать гипотезу, но я все-таки не думаю, что это невозможно, хотя порой это и жуткое напряжение для мозгов.

М.И. Сошлюсь на свой собственный опыт совместной работы с коллегами в Высшей школе экономики. Все время возникает необходимость создать какую‐то очень простую классификацию. Но сразу же слышатся возражения: как это делать экспертным образом, если мы экспертам не верим. Нужны точные данные, hard data и т.д. Вот то, что вы делаете, производится экспертным образом.

А.К. Да, но на самом деле в прикладной математической статистике существует много процессов проверки того, насколько та или иная классификация вразумительна или невразумительна. Например, есть несколько общепринятых вариантов измерения одной и той же величины. Но самый простой способ – измерение уровня корреляции. Если по одной классификации вы провели какие‐то тесты и устойчиво появляется более высокая корреляция, то значит, эта классификация более жизнеспособна, т.е. она уже в чем‐то более полезна, чем альтернативная классификация, которая устойчиво дает более низкий уровень значения коэффициентов корреляции, – значит, она содержит больше информационных шумов. По крайней мере, если альтернативная классификация вносит меньше информативного шума, значит, она этим уже полезнее. Поэтому та же самая прикладная статистика – это возможность измерения полезности тех или иных классификаций того, насколько соответствующий инструмент хорошо работает.

Существует следующая проблема отечественной науки. Даже выпускники физтеха не владеют именно прикладной математической статистикой, хотя и знают теоретическую. Мой опыт показывает, что обычный выпускник физтеха не отличает коэффициент корреляции Пирсона от коэффициента Спирмана. Хорошо, что наших студентов этим заставляют заниматься на втором курсе, но в большинстве случаев, если и преподают математическую статистику, то преподают ее не в стиле user friendly, т.е. не в расчете на пользователя. Преподают ее очень сложно, хотя на самом деле все очень просто. Это я понял, кстати, на той самой летней школе, о которой уже говорил. Всё это вещи совершенно элементарные, просто нужно расставлять акценты в других местах. То, что я видел в свое время у Крыштановского на Социологическом факультете ВШЭ, близко к тому, что нужно, хотя и это не самый оптимум. Главное, чтобы там не было того, что принято в нашей математической школе, когда делают упор на теоретическую сторону взамен прикладных сторон.