人文科学认识论 -第7部分
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从原则上讲，测量就是把数应用于所要评价的不连续的或连续的材料。而人们之所以求助于数，并非因为数学的威望或某种认为数量高于一切的偏见，因为数量只不过是质与质之间的一种关系而已，而且也不可能把任何一种结构甚至纯逻辑结构的质与量这两个方面分割开。数的工具价值来自数构成一个远比组成它的那些逻辑性结构要丰富得多的结构，即类的包含。它一方面统治着分类体系和顺序，另一方面又标志着系列的特征。因此，数作为包含与顺序的综合体，具有丰富性和灵活性，这两种特性使得它的结构对于一切有关比较的问题，亦即一致与同构的问题格外有用，由此产生度量的必要性。
不过，度量和数的应用都必需以建立“单位”为前提，也就是要有为求同而可能忽视异质的那种对要素的考虑。在单位制度未能建立之前，结构分析只能朝套入体系或顺序体系这两个互相补充的方向进行，所得到的多少是不完全的代用物或测量的或大或小的近似值。但要作任何准确的测量就无能为力了。的确，物理学、化学、天文学等领域的准确测量只是从建立单位制度——确定单位的固有性质以及从一个单位过渡到另一个单位的关系——之时起才开始的。
综上所述，人文科学的主要困难，同时也是一切涉及总体结构而非孤立的个别过程的生命科学所遇到的主要困难，就是缺乏计量单位。这或许因为还无法把单位建立起来，或许因为相应的结构尽管极可能是逻辑－数学性的（代数的、序数的、拓扑学的、概率的等等），但却不呈现纯数字的特性。
（a）人文科学中唯一不遇到这一基本困难的学科是人口学。人口学的计量是由具有这种或那种特性的个人的数字来提拱的。但是，正因为在这种情况下所应用的方法——统计方法——可以比较简单（尽管某些增长问题带有复杂性），这些方法也就不能搬用到其他人文学科的领域里去。因此，尽管人口学对于经济学和社会学的研究关系重大，它的研究领域仍是相对封闭的，但却兴旺发达。不能进行实验（指狭义的因素分解）为测量的相对精确以及种种有关变元和各种可计算的函数关系的统计方法的成功所补偿。
（b）从某些方面看，科学心理学正好与人口学的情况相反，这是从两个意义上说的：心理学在实验方面比较容易，但在形成过程或功能运转过程方面，却几乎完全缺乏计量单位。正如以上所说的，心理学的实验与生物学的实验属于同一类型，因为心理学的研究对象就是一般生命面貌之一的行为。在某些情况下，相对来说可以使其他因素多少不起作用而使一个或一组因素变化，但无论在心理学还是人口学中，困难仍然是保持“所有东西都一样”，因为机体和行为一样构成一个功能性整体，其因素在不同程度上相互依存。至于人类的行为，由于伦理的和技术的原因，因素分解并不总是可能的，但病理状态却经常向实验者提供了那些禁止实验的东西。例如，失语症或聋哑症实际上就实现了语言与思想的分解等等。另外，虽说人不如动物那样易于操纵，但人具有一般都能口头描述他的部分反应的巨大优点。至于心理学的历史或历时方面，虽然从精神观点来看，几乎不存有人类古生物学和史前的资料（除非像勒鲁瓦·古尔汉那样通过技术设法重新构造智力），个体发展心理学却能利用对各级年龄的实验并因此构成我们认识各种形成机制的一个取之不尽的宝库。
然而，心理学的最大困难是缺乏计量单位。当然，测验法和多种多样的“心理物理”方法能提供无数的所谓测量数据，因为这些数据只侧重于行为的当前可测量的方面，也就是说，侧重于反应的结果，或者如果人们愿意这样说的话，侧重于“性能”。但是，就以这些结果而言，还谈不上是计量单位：譬如说，如果一个人记住了十五个词中的八个，在记忆力的测验中，记住了空间轨道六个区中的四个，那么人们既不知道这些词或这些区彼此是否相同，也不知道如何把词的记忆和轨道的记忆来相比。批外，尤其重要的是，对结果的测量还不能告诉我们所观察的反应的内部机制，而要测量的正是这些内部机制。当然，人们通过二次方的相关能作出所谓“因素”的分析，但对这样发现的“因素”，人们既不知其性质，也不了解其活动方式。事实上它们仍然完全与所采用的测验有关，与结果或性能有关，而不直接属于形成机制。总之，心理学的测量方法提供了一些数据，这些数据对细节的比较并从各种智力运算的结果这个观点来说都是有用的，但它们达不到智力运算本身，因为缺乏能够由果溯因的任何单位制。
尽管如此，情况也不是毫无希望的，甚至也不是令人忧虑的，因为数字或测量结构丝毫不是逻辑－数学结构的全部。同时，虽说数字的使用比较来看极为方便，但在数字的对应之外，还有许多其他同形的东西。因此建立单位制的困难可能来自生物性或精神性（或二者兼而有之）的总体的结构本身，这些总体倒是更多属于拓扑学或质量代数学，而不属于数字的“群”，“环”或“集合”。哲学家常常就心理学对度量的这些抵制进行思辨。谨慎一些的心理学家则首先拒绝相信问题已经得到解决。在问题解决之前，他们使用分列在由多种概率论模式和多种代数逻辑模式、当然还有控制论模式构成的两极之间的，更大更灵活的逻辑－数学结构和工具。正是这样，在智力领域里，质量代数结构可以描述运算本身的运转，而不仅是唯一可以度量（目前来讲）的运算的产品或结果。此外，人们还可以分析这些运算结构，把它们当作属于控制论模式（包括决策论或博奕论的模式）先前发生的多种调节完全达到平衡后的形式来分析。至少在目前，在一切有关发展的问题中，凡是严格的度量不能成功的地方仍然有可能应用等级顺序排列（如古特曼等级表）。萨泼斯曾描述了一整套从名称分类到数字等级之间的等级。尤其是，当一个值与下一个值的间距不能还原为单位的组合（彼此相等），但已经能被过高或过低评价时，它可以说是“超顺序”等级。
借助这些不同的模式，心理学尽管还没有控制度量的问题，即全部化为数字和单位制的问题，但却已具有许多统计数据和质量逻辑－数学结构，它们在许多情况下足以对现象作出某种预见（例如在知觉和智力领域里），尤其是某种解释（请阅后面第7节）。
（c）经济科学差不多处于人口学和心理学所构成的两个极端状况的中途。这就是说，它的度量要比心理学容易，但实验却比心理学困难，其困难程度与人口学的不相上下，除了在某些情况下国家或私人对经济的种种操纵相当于实验（做得比较好或很糟糕的实验）。
度量在经济学中要比在心理学中容易做到，因为经济领域里的价值交换同标志着伦理性的、政治性的或一般情感性的社会关系的质的交换相反，其本质就在于被量化。例如，有两个大学生很乐意或很高兴彼此自由看望，一个谈数学，另一个谈语言学，我们就不能说这是经济交换。但如果他们商定将这种交换定期化，规定每次用一个小时谈数学，一个小时谈语言学，那么这种交换就变成经济交换了，尽管交换的内容没有丝毫变化，而且这一交换还含有计量（此处是时间的计量，因缺少对提供的信息或主意的计量）。价格、货币等等就是这样构成并不仅仅是顺序的或“内涵的”，而且还是外延的或度量的量化整体。因此在经济科学领域内很容易找到各种真正的度量机会，并使其具有与各分领域相应的专门度量单位（如在社会…经济形成比较中的人均产品）。但是，我们距离一个象物理学那样各单位之间可以取得等值的完整的单位制还遥远得很。
相反，在经济学中，狭义的实验，即分解要素和系统地变化要素是无法进行的。人们给经济学实验下的定义是：从非常广泛的意义上讲，实验是为了引起或收集可观察的结果而对特定现实施加的直接行动或间接行动（索拉利）。实际上，如此设想的实验首先就是在一大套抽象概念的指导下所进行的观察，而这些抽象概念本身受到新选择的作为假设的理论模式的启示。因此，实验就是理论模式与实验图式的结合，事实上也就是指引观察与应采取的度量的一种图式。它构成经济计量学的基本方法论。在这种
推理与实验的相互作用中，在这种方法论抽象的作用中，人们立即看到了一切科学——无论是自然科学还是人文科学——的普遍特性。
然而，由于缺少狭义的实验以及总是存在着同时性和历时性要素的超乎寻常的复杂性，经济学所特有的困难在于如何使理论模式与实验图式相配合，后者有可能过于概括，分化不足，以致无法从分析中作出决策。的确，一个理论模式如果达不到实际上可检验的具体解释时，只不过是一个逻辑图式；反过来说，一大堆可观察之物没有相当深入的结构时，只是一种简单的描述。
可是，经济学运用的理论模式越来越精细了。数理逻辑、机械和随机模式、博奕理论、运算方法（带有线性和非线性程序）、控制论模式等等都相继被使用，必要时还和历史分析、制度参数分析相配合。但是另一方面，要把这一切方法应用于实验数据，经常遇到的困难是无法划分观察的范围和确定适当的抽象程度，因为除了一般规律和虽非一般但却适用于一个以上经济组织的规律之外，还有一个经济组织独有的规律，这样就不断地提出了按价值等级而定的类型学问题。
（d）语言学提供了一门其中几乎无法进行实验（实验语音学与心理语言学除外），但对可观察材料的系统分析又足以构成严格方法——其严格程度堪称其他人文科学的典范——的学科的一个极好范例。尽管如此，在这一领域同在心理学中一样，除了可以称之为局部的单位，即在一个限定情况内部任意选择的单位之外，无法制定计量单位制度。
语言学中对规则性的研究（为了不引起与物理学规律的混同，语言学家越来越不谈“规律”了）主要集中在逻辑因子，尤其是蕴涵的模式之上。我们知道，X蕴涵Y这句话意味着：一、每当给出X时就会观察到Y；二、可以观察到Y，而没有X，以及既无X也无Y，但绝不会有X时而没有Y。例如在音位学中，音素P和b都是爆破音，但却只有b要运用声带，这一情况就使得能预测它们的共同机制和它们的对立的规则性。
但从这样的逻辑形式和质量形式的规则性出发，人们自然能够进入到两个既对立又相互补充的方向中去：一个方向是有关语言机制的外部结果的统计规则性，另一个是对机制为其表现的内部结构的分析。作为第一个倾向的例子，我们可以举出齐普夫“规律”，它阐明了动词分类中种与属之间多少带有规则性的关系。这些确认的或然性于是提出了一个从语言所指的对象或语言主体或二者兼而有之出发去解释它们的问题。
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