Кратко и по существу.
Основные гносеологические проблемы при изучении социальных наук (в сравнении с естественными):
- Субъективность и смысл: социальные явления зависят от значений, намерений и интерпретаций акторов; нельзя свести всё к независимым «фактам» без учёта смысла.
- Рефлексивность: исследуемые субъекты способны менять своё поведение в ответ на знания о себе и исследования, что искажает наблюдение.
- Открытые, многопричинные и контингентные системы: сильная контекстуальность, историческая изменчивость и множественность причин затрудняют строгую изоляцию причинно‑следственных связей.
- Ограниченность эксперимента: часто невозможно или неэтично провести контролируемый эксперимент; контроль переменных слабее, чем в лабораторных условиях.
- Проблемы операционализации и измеримости: концепты (например, власть, доверие, идентичность) трудно надёжно и валидно измерить; риск конструирования показателей, искажающих явление.
- Нестабильность обобщений и внешняя валидность: закономерности зависят от времени, культуры и институционального контекста; переносимы не всегда.
- Ценностная загруженность: нормы и политические установки исследователей и субъектов влияют на формулировки вопросов и интерпретации данных.
Какие методы оправданы и как их применять (принципы выбора):
- Методологический плюрализм: сочетание методов (качественных и количественных) даёт более обоснованные выводы; выбор метода определяется исследовательским вопросом и ограничениями контекста.
- Качественные методы: этнография, глубинные интервью, дискурсивный анализ, кейс‑стади, grounded theory — оправданы для понимания смыслов, механизмов и контекстов; важны прозрачность кодирования и рефлексивность исследователя.
- Качественные методы для причинного анализа: process tracing, историко‑сравнительный анализ — хороши для установления механистических объяснений в конкретных случаях.
- Квантификационные методы и каузальная инференция: статистические модели, регрессии, инструментальные переменные, разница в разницах, регрессионный разрыв, естественные эксперименты и рандомизированные контролируемые испытания там, где это допустимо — оправданы для тестирования гипотез и оценки эффектов при явном признании ограничений и допущений.
- Формальные и моделирующие подходы: агент‑базирующие модели, сетевой анализ, формальные теории помогают исследовать вытекающие механизмы и генерализируемые последствия в сложных системах.
- Триангуляция и репликация: сопоставление разных методов и источников данных повышает надёжность выводов; проверка устойчивости результатов к альтернативным спецификациям обязательна.
- Прозрачность и явное описание допущений: описывать операционализацию, источники смещения, границы выводов, процедуры верификации; по возможности предрегистрация и открытые данные.
- Этическая и контекстуальная чувствительность: учитывать влияние исследования на субъекты и интерпретацию результатов в контексте норм и власти.
Критерии оправданности метода: адекватность ответу на исследовательский вопрос, явное и проверяемое допущение о механизмах, прозрачность процедур, триангуляция, учёт контекстуальной валидности и этики.
Краткое резюме: социальные науки требуют методологической гибкости и внимательности к смыслам, контексту и рефлексивности; оправданы как качественные, так и количественные подходы, а также моделирование — при строгой прозрачности допущений, проверке устойчивости и комбинировании методов для компенсирования слабостей каждого из них.