Политическая наука №1 / 2018

18

Специфические количественные предсказания легко могут оказаться неверными при ближайшем рассмотрении; даже когда существует поддержка широкого направления изменений. Напротив, слишком много исследований в политологии находится в «безопасности» при попытке доказать их ложность, так как они только и предсказывают широкое направление изменений, оставляя его точное значение неопределенным.

19

Это единственное предложение действует как громоотвод, если опустить слово «часто». Как говорится в одном комментарии к рабочему варианту данной статьи: «Как таковое, оно хорошо применимо к политологии (особенно до недавнего времени), но неприменимо к другим дисциплинам в области социальных наук, например, к экономике, где лог-логарифмические и линейно-логарифмические модели являются обычным делом, и где пробит-, логит- и другие нелинейные оценивающие [курсив мой. – Авт.] модели становятся нормой. Это даже неприменимо в полной мере к некоторым искушенным сотрудникам журналов, таких как Political Analysis, где используются нелинейные модели (главным образом пробит и логит), а также эффекты взаимодействия».

20

Существует также множество других методологических проблем [Taagepera, 2008]. Одна из них – это то, что стандартная линейная регрессия является лишь базовым объяснением всех возможных связей, потому что линейная регрессия всегда направлена: наилучшие оценки МНК модели y на x отличаются от наилучших МНК оценок модели x на y [Taagepera, 2008, p. 154–174]. Слишком много политических исследователей, использующих стандартные линейные модели регрессии, не знают об этом.

21

Габриель Алмонд, Жан Лапонс, Хуан Линц, Чарльз Тилли, Джованни Сартори, Альфред Степан, Пиппа Норрис.

22

Гэри Кинг и его коллеги [King, Tomz, Wittenberg, 2000] внесли вклад в понимание и представление о статистическом анализе. Герд Гигеренцер [Gigerenzer, 2004] был обеспокоен «бездумной статистикой» и вместе с коллегами [Gigerenzer, Kraus, Vitouch, 2004] разоблачил бессодержательный «ритуал нулевой гипотезы», который еще ранее подвергался критике Джеффом Джиллом [Gill, 1999]. Николас Лонгфорд [Longford, 2005] полагал, что большинство современных исследований, использующих статистические методы, – «свалка необоснованной уверенности». Кристофер Ашен [Achen, 2005] предлагал выбросить на свалку истории «мусорные» нелинейные пробит-модели. Исследования Бернарда Киттела [Kittel, 2006] и Киттела и Виннера [Kittel, Winner 2005] показали, что различные статистические подходы к одним и тем же данным могут превращать некоторые факторы, выглядящие «чрезвычайно значимыми», в незначимые. Филипп Шродт [Schrodt, 2014] составил список семи смертных грехов количественного политического анализа. Валентайн и его коллеги [Valentine, 2015] показали, как можно описывать данные «без повсеместного использования p-value».

23

Большие надежды на развитие количественных исследований в области политологии возлагались на движение Empirical Implications of Theoretical Models (EITM). Оно возникло в 2001 г. и проводило ежегодные летние школы. Можно отметить похвальное стремление к «интеграции теоретической модели развития с эмпирической оценкой». Их определение «теоретических моделей» отличается от моего собственного, т.е. наши пути не пересекаются. Когда участники движения EITM установят их первое взаимоотношение вида С=42 года/N 2 или хотя бы хороший эмпирический пример SA/SB=(VA/VB)3, тогда я обращу более пристальное внимание на то, что означает их замысловатая методологическая терминология.

24

См.: Окунев И.Ю. Стэнфордская модель кризиса развития // Полис. Политические исследования. – М., 2009. – № 3. – С. 136–144; Crisis, choice, and change. Historical studies of political development / G.A. Almond, S.C. Flanagan, R.J. Mundt (eds.). – Boston: Little, Brown, and Company, 1973. – 717 p.

25

Tilly C. Big structures, large processes, huge comparisons. – N.Y.: Russell Sage Foundation, 1984. – 176 p.

26

Taagepera R. Making social sciences more scientific: The need for predictive models. – Oxford: Oxford univ. press, 2008. – 232 p.

27

Taagepera R. Science walks on two legs, but social sciences try to hop on one // International political science review. – Beverly Hills, Calif., 2018. – Vol. 39, Iss. 1. – P. 145–159.

28

См.: Оксфордский справочник по контекстуальному анализу: The Oxford handbook of contextual political analysis / R.E. Goodin, C. Tilly (eds.). – Vol. 5. – Oxford: Oxford univ. press, 2006. – 888 p.