この頁には、佐藤俊樹『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』読書会（2019年3月～8月） における担当者の配布資料を掲載しています。
 読書会第五回（最終回）の開催日は2019年8月4日（日）、会場は東京大学本郷キャンパス、担当者は 瀧川裕貴さん（社会学）、小野裕亮さん（統計学）、高田敦史さん（美学）の三名でした。

このページ：第五章「社会の観察と因果分析」 ［第一五回］ 法則論的知識と因果推論 ［第一六回］ 社会科学と反事実的因果 ［第一七回］ 因果効果と比較研究 【コラム４】 三月革命の適合的因果と期待値演算 ［第一八回］ 事例研究への意義 ［第一九回］ ウェーバーの方法論の位置 ［第二〇回］ 社会科学の現在　閉じることと開くこと

※全資料 第一章　社会科学とは何か 第二章　百年の螺旋 第三章　適合的因果の方法 第四章　歴史と比較 第五章　社会の観察と因果分析 講　演：清水雄也「Johannes von Kriesの適合的因果論」 コメント：小野裕亮「「文化科学」論文の参照指示について」 論考：清水雄也・小林佑太「Kriesの適合的因果論をめぐる誤解」 ※読書会案内

評者注

発表では、最後にだけ大まかな疑問点を述べる。これまでの読書会にて誤りであろうとされた点も含め、個々の誤りや疑問点は発表では触れない。

17.1（pp.318－319） 文化科学論文と現在の統計的因果推論の関係性

• (pp.318-319) 文化科学論文第2節での因果同定手続きは、現在の統計的因果推論へと繋がる。欧米の社会学では、こうした関連性はすでに知られている。「例えばすでに［本書p.50（やp.251）で］述べたように、J・ゴールドソープは『社会学について』（二〇〇〇年）のなかで、統計的因果推論だけではなく、ウェーバーの方法論と確率論との関連性についてもとりあげている」。しかし、Goldthorpeは「重要な点で誤解している」。
• (p.319) 現代の社会科学では、統計的因果推論という形で因果を同定できる。「完全な測定」は無理だが、経験的な因果同定において、「統計的因果推論はその［= 完全な形での測定に近付けていくうえでの］「明晰なklar」基準になる」。

17.2（pp.319－321） 独立性条件の紹介＆大塚史学批判

• (p.319) どうやったら完全な形での測定に近付くか？ → （17.2 &そして、個人レベルでの因果関係の確定に固執すると 17.3）独立性条件を基準にすればいい。
• (p.320) 平均因果効果を推定する際に共変量の影響をまったく考慮しないでよい条件は、「統計的因果推論では「独立性条件」」と呼ばれている。「独立性条件」とは、{Y(0),Y(1)}と処置Zが独立であるという条件である。ここでY(1)は、ある個人がプロ倫をもっていたら、合理的経営をするかどうかであり、Y(0)は、ある個人がプロ倫をもっていなかったら、合理的経営をするかどうか、である。
• (p.320-1) なお、無作為割当をしない限り、独立性条件を満たすのは難しい。
• (p321) 大塚史学では、プロ倫をもつ人が「禁欲的な事業運営や合理的な経営をした事例を探し求めた」。大塚史学のこのアプローチでは、プロ倫をもつ人が「合理的な経営をした事例は見つけやすい」が、プロ倫をもたない人が「合理的な経営をした例を見落としやすい」。
• (p.321) また、大塚史学では、個人レベルでのプロ倫と経営との因果関係を確定しようとしたが、それは不可能。
• (p.321) そして、個人レベルでの因果関係の確定に固執すると、「ありうる共変量に対して鈍感になりやすい」。
• (p.321) 大塚史学はプロ倫と合理的経営の適合的因果を判定する研究としては不適切。

17.3（pp.321－323） 独立性条件に基づく大塚史学批判

• (p.322) 歴史的な事例研究では、重回帰もできないし、独立性条件に基づく統計的因果推論も行えない。
• (p.322) しかし、独立性条件に注目すれば、「大塚史学のように、アプローチ自体が因果検証には不向きだということは示せる」。また、データを集める上で「独立性条件が守られやすい工夫をすることもできる。」
• (p.322) 独立性条件に近付ける例1：特定の指標の測定に関して、形式的な基準を予め決めておき、できるだけ機械的に適用する。そうすれば認知バイアスは減る。
• (p.323) 独立性条件に近付ける例2：意識的に視野を幅広くする。共変量に気を付ける。
  • どちらの例も従来から事例研究で行われてきたことだが、それらの理論的根拠を統計的因果推論は明らかにした。

17.4（pp.323－326） 単一事例研究・計量分析・統計的因果推論の共通性

• (p.323) 「量と質」の区別は必要ない。
• (p.324) 「実験データに比べて調査観察データが必ずしも劣るわけではない」。なぜなら、調査データのほうが、「より低いコストで、より広い範囲の個体を調べ」ることができる。
• (p.324) 調査データでも実験データでも共変量に関する何らかの仮定、つまり法則論的知識にあたる命題をもちこまざるをえない。
• (p.324) 「統計的因果推論と従来の計量手法のちがいも、最終的には「程度の差」」
• (p.325) それゆえ（=統計的因果推論と従来の計量手法のちがいは、「程度の差」なのだから）、「反省的な事例研究も、反省的な計量分析も」科学的な方法だ。
• (p.325) 1つの事例でも因果同定はできる。
• (p.325) そして、1つの事例を集中的に調べる研究でも、大量観察データもしくは思考実験によって、「集まり単位の因果同定と同じような作業が求められる」。
• (p.325) 「文化科学論文でウェーバーが定式化した二つの課題、［I：特定の原因候補の働き方をあらかじめ決めずに因果関係を同定する］と［II：無数の原因候補のなかで特定の因果を識別する］は、現在ではこのような形［=統計的因果推論という形］で解決する途が見出だされている。」
• (p.326) 統計的因果推論も単一事例研究も両方とも、データに基づくという点では客観的であるが、仮定を必要とするという点で主観的でもある。
• (p.326) 適合的因果はあくまでも「価値解釈」の下での経験的な「客観的可能性判断」である。

17.5（pp.326－330）佐藤流適合的因果同定の総まとめ

• (p.326) 抽象度を上げれば、単一事例も、重回帰も、統計的因果推論も、「すべて反事実的な因果の不完全な推論としては等価」。
• 次表は、pp.326-328の佐藤流適合的因果同定をまとめたもの

(1) 定義によって一回きり＝リッカートの「個性的因果関係」
(2) 複数回観察可能	(2.1) 実際の観察が1回＝因果を経験的には観察不能
	(2.2) 実際の観察が2回以上	(2.2.1) 2回だけ観察（差異法）
		(2.2.2) 3回以上観察（集団単位での判定可能）

• (p.328) Weberもvon Kriesも (2.1), (2.2.1), (2.2.2) の3つすべてを扱っている。
• (p.329)「したがって、適合的因果の枠組みの解説も、「法則論的知識」や「経験則」、「適合的／偶然的」などの定義の明確化も、 三つ［(2.1), (2.2.1), (2.2.2)］に共通したものであることが望ましい。」
• (p.330) 通常の統計的因果推論では (2.2.2) だけを扱う。分析哲学の反事実的な因果定義では (2.1) を扱う。適合的因果では、(2.2.2) だけでなく、(2.1) も (2.2.1) も扱っている。
• (p.330) 乱暴に言えば、「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」
• (p.330) 「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［？von KriesとWeberは？］定式化」した。
  • それにより、必要な仮定やどこまで経験的に結論付けられるのかを明確化。

17.6（pp.330－333）グローバル・ヒストリーにおける因果同定

• (p.330) 世界システム論などの「歴史学や経済史では「法則定立的／個性記述的」が、しばしば二つの方法として位置づけられている」。そこでの議論は (1) と (2.1) を区別していない。
• (p.331) 現代の歴史学でも、「いくつかの論点がまだ十分に区別されていないようだ」。
• (p.331) 例えば「あらゆる因果論的説明は物語を含意し、あらゆる物語は因果論的解釈を含意する」といわれたりする（Lynn Hung 長谷川貴彦訳『グローバル時代の歴史学』）。
• (p.331) しかし、物語が目的論的な［=因果的な？］説明になっていることと、因果同定には何かしらの前提が必要なことは別のこと。また、一回的な事象に対する因果同定が同義反復になることと、因果を構築主義的に考えることも別のこと。

• (pp.331-332) Werner（ヴェルネール） and Zimmermann（ツィンメルマン） 小田中（おだなか）直樹訳「交差する歴史を考える」で指摘されているように、分析単位を必要とするならば、時空に区切りを入れざるをえない。
• (p.332) また、反証可能性ができる形での因果同定には、複数の単位が必要である（佐藤俊樹「世界システムという物語」）。それは、Weberが比較分析を使ったことと深く関連。
• (p.332) Weberは「古代における農地関係（第三版）」そのII，第7章にて、古代地中海世界と、中世以降のアルプス以北の西欧をそれぞれ1つの単位とみなす。これは、現代でいう世界システム論とグローバル・ヒストリー。
• (p.332) グローバルな単位を設定すれば、空間的な比較はできない。よって時間で分割するしかない。
• (p.332) Weberの結論：「地中海的－ヨーロッパ的な文化発展の連続体は、現在までのところ、完結した『循環』にも、一義的に方向づけられた『直線的』発展にもならなかった」（弓削・渡部訳p.502）
• (p.332-333) Weberの結論は妥当だろう。グローバル・ヒストリーでは反証可能な形で因果を同定しようとしたら、循環的な因果関係を想定するしかない。
• (p.333) Weberの「世界宗教の経済倫理」という比較歴史社会学は、［このような］グローバル・ヒストリー／世界システム論のあとに行われた。

17.7（pp.333－336）文化科学論文第2節の佐藤流解釈とグローバル・ヒストリーへの応用

• (p.333) 文化科学論文第2節は、反省的形式化の第1歩だった。
• (p.334) 引用箇所は、「構成要素」を「原因候補」、「他の諸条件」を「共変量」と読み替えれば、読みやすくなる。
• (p.334) 引用箇所における「すなわち」の後は、共変量（「他の諸条件」）の組み合わせの多くにおいて、原因があるときには結果が生じると述べている。
• (p.334) 「これはそのまま、共変量の値がとりうる範囲の多くで、原因の有無による出現確率の差が0より大きくなる、と言い換えられる。第十六回で紹介した平均因果効果の考え方と同じだ」。
• (p.334) 「したがって、その前の部分「ある構成要素が遊離させて考えられて…… 一般的経験諸規則に従えば…… 一般的に」は、統計的因果推論の「独立性条件の下での特定の集まり単位の期待値では」にあたる。」
• (p.334) Weberがここで行っている操作は、傾向スコアによるマッチングに近い。
• (p.334) 「文化科学論文での「適合的因果構成[die] adäquate Verursachung」と、基礎概念論文での因果定義＝「『因果的に適合的 kausal adäquat』」（第一二回）は同じ。どちらも反事実的な因果定義になっている。

• (p.335) グローバル・ヒストリーが、一国史と違うのは、原因候補や共変量に国外の変数を含めているという点だけ。つまり、仮定S＜仮定されていない変数はすべて結果に影響していない＞の範囲が違うだけ。
• (p.335) 「グローバル・ヒストリーでは比較ができない、という根本的な問題もそれで［仮定Sをもとに共変量を考慮することで？］解決できる」。

17.8（pp.336－337）ウェーバー論文からの引用

• (p.336) Weberの方法論は、現在の歴史学でも役立つ。→ 2つの引用。
  • 最初の引用は、クニース2論文からのもの（松井訳では pp.231-2）
  • 2つ目の引用は、基礎概念論文からのもの（清水訳では p.20）
• (p.336) 一読すると複雑だが、何が考えられているかが分かれば、一気に明晰になる。それが、Weberだ。

担当者疑問点

1. （ランダム化実験ぐらいでしか実現できないであろう）独立性条件を基準にして、歴史学の方法論を評価するというのは無理があるのでは？（佐藤流適合的因果の分類での (2.1) に対して、(2.2.2) の基準で批判していると思われるが、それは無理があるのでは？）。
2. 大雑把に言うと、佐藤流適合的因果理論は、(2.1) 単一事例研究での反実仮想, (2.2.1) 比較研究での差異法、(2.2.2) 統計的分析に分け、3つそれぞれにおいて、その仮定や限界を明示しながら経験的な分析を行うといった枠組みだと思う。社会科学での因果分析の指針としてこの3分類は役立つか？
   （本書では、統計的因果推論については、Pearlのバックドア基準さえも触れられておらず、Rubinの傾向スコア法も言葉しか登場しない。本書を読んでも、統計分析に関しては、研究者は何もできないように思う。しかし、より広い視点では因果分析の指針にはなりうるか？）

評者注

本書と佐藤俊樹（2017）「データを計量する 社会を推論する」『社会学評論』, 68(3)では、記号の表記が間違えていると思われる（この間違いは第1回読書会の食事会での立ち話で小田さんによって指摘された）。P(E│C)は正しくはP(E│C,U)であり、P(E│¬C)は正しくはP(E│¬C,U)だろう。話が混乱するかもしれないが、以下では本書に書いてある表記をそのまま用いた。

IV.1（pp.340－342） 文化科学論文第2節に対する佐藤流解釈

• (p.340) ウェーバーの文化科学論文第2節の1/4（森岡訳 p.200～）は、混乱や矛盾はない。
• (p.340) 文化科学論文第2節の1/4で述べられているのは、以下のこと。
  • (a)原因候補C、結果E、共変量Uという3変数で因果関係を捉え、
  • (b)「（CからEが生じる因果法則の強弱という形ではなく）共変量Uに関する期待値の形で、「cである／でない」によるEの出現確率の差を定式化している（→第十七回七節）」
• (pp.340-341) これは「第十六回で解説した統計的因果推論と同じ考え方だ。因果を反事実的に定義した確率的因果論を、経験的なデータにあてはめようとすれば、こう考えるのが自然なのである。」

• (p.341) Weberは、用語のうえでも原因候補と共変量とを区別している。
• (p.341) 原因候補を指す場合には「『諸条件』」»Bedingungen«」と引用符で囲んでおり、共変量を指す場合には引用符なしになっている。
• (pp.341-342) 森岡訳pp.202-203, p.206の引用
• (p.342)Weberは v・クリースの枠組を引き継いで、原因候補Cと共変量Uという組み合わせで考えていた。そのように読めば、「この部分はすっきり読める」。

IV.2（pp.342－345）平均因果効果の数式

• (p.342) 簡単のために、共変量が1つで、u₁, u₂,….と離散的な値をとるものとして説明。
• (pp.342-343) P(E│C)-P(E|¬C)はUの値によって変化する。
• (p.343) 平均因果効果はE_U (P(E│C)-P(E│¬C))である。
• (pp343-342) 無作為割当の比較実験では、Uの値を観測しなくても、平均因果効果 E_U(P(E│C)-P(E│¬C))を妥当に推定できる。
• (p.344) しかし、調査観察データでは無作為割当は行えないので、「全ての共変量が既知である」と仮定する。
• (p.344) v・クリースは、「全ての共変量が既知で、その値が全て特定できた状態を仮想的に想定する」ことで、「「促進的」原因と「阻害的」原因とを、実体化せずに」定義できることを示した。
• (p.344) 〔I：特定の原因候補の働き方をあらかじめ決めずに因果関係を同定する〕、〔II：無数の原因候補のなかで特定の因果を識別する〕という問題に対する解き方を、v・クリースは見出だした。そして、統計的因果推論はその具体的な求め方を提示した。
• (p.344) CやUは、原因候補にもなりうるし、共変量にもなりうる。つまり E_C (P(E│C,U_i ) - P(E│C,¬U_i )) も求められる。

IV.3（pp.345－347） von Kries論文における期待値

• (p.345) 文化科学論文第2節の 1/4 は、「（b）因果の「適合的／偶然的」は、最終的には確率の差の期待値の形で考えるべきだ、と述べている」。
• (p.346) 文化科学論文の訳書p.208の注45では、von Kriesの『確率計算の諸原理』の原著p.108が参照されているが、そこでは期待値演算について解説されている。「期待値演算のことをv・クリースは「総－可能性 Total-Möglichkeit」と呼んで」いて、それを α _ と表している。
• (p.346)「また、この段落は原著では一〇九頁までつづくが、そこでは、特定の確率で0か1をとる「観測値の平均 Durchschnittsresultat」は（多数回観察できた場合）「その期待される偏差 die zu erwartende Dispersion」が、すなわち現代の術語系でいえば、その分散の期待値がほぼ0になることを解説している（→第七回七節、第一〇回注3）。」

IV.4（pp.347－350）von Kriesにおける平均因果効果

• (pp.347-348)「客観的可能性の概念」論文からの2つの引用
• (p.348) 1つ目の引用に対する解釈：「普遍的条件」が原因候補C、「諸特定」が共変量Uであり、「ある特定の可能性」がP(E│C)-P(E│¬C)である。
• (p.348) 2つ目の引用に対する解釈：共変量 U によって P(E│C)-P(E│¬C) はさまざまな値をとるが、その期待値 E_U (P(E│C)-P(E│¬C)) は一定の値をとる、と述べている。
• (p.349) von Kries は、共変量Uによってさまざまな値をとるP(E│C)-P(E│¬C)を一般化する具体的な方法までは提案できなかった。しかし、現在の統計的因果推論ではその見通しがついている。
• (p.349) 現在の統計的因果推論の立場から見ると、適合的因果の「客観的可能性」（＝「一般的可能性」「行為…の結果との一般的連関」）は平均的因果である。

• (p.349) Weber の「遊離と一般化」に関する議論も von Kries のこれらの定義と対応して書かれている。
• (p.349) von Kries も、Weber も (2.2.2) を基本形と考えていた。
• (p.349) von Kries の適合的因果を説明するときには馬車の例がよく使われているが、「「適合的／偶発的」を判断する基準は、量的データを用いてより厳密に定義されている。」
• (p.349) 金子榮一は『確率計算の諸原理』を読んでいたが、「適合的／偶然的」が P(E|C)=P(E|¬C) を基準にしていることに気付いていない。そこで、適合的因果理論を、因果法則の確率化と混同している。
• (p.350) これらの勘違いは、「ウェーバーの適合的因果は因果法則の法則科学だ」と思い込んでいたから。
• (p.350)「因果法則の確率化のような考え方には、ウェーバーは少なくとも批判的だった。そのことは文化科学論文の、まさにここの文章からも読み取れる」。

IV.5（pp.350－354）Mill-Binding批判部分の佐藤流解釈

• (pp.350-351)森岡訳 pp.209-210 からの引用。
• (p.351) 森岡訳 pp.209-210「なによりもまずさっぱりと把握しておかなければならないのは、一つの具体的な結果を、若干のそれに向って進んでいく諸原因と他のそれを押しとどめている諸原因との間の一つの争いの結果としてみることはできないということ、」という部分は、因果法則の考え方を否定している。
• (p.351)「因果法則では、特定の原因と結果の関係性は固定的になる。その程度が変化することはあっても、他の条件次第で、全く反対の結果になったり、どちらにもならないことになったりはしない。もしそうなるのであれば、そもそも「法則」とはいえない。」
• (p.351) Weber は、プラスの要因とマイナスの要因の均衡で結果が生じる確率が決まるという見方を「擬人化」と述べて非難した。「ウェーバーの社会学は、因果法則の法則科学ではない。」

• (pp.351-352) 森岡訳 p.210「むしろある具体的結果をこのようにであり他のようにではなく成り立たせるには、一つの "結果" から原因をたどっていく因果的遡源が次々に出会うあらゆる条件全体がまた、このようにであり他のようにではなく "協働して" いなければならなかったということ」という部分は、複数の原因の相互作用で結果が出現するということを指している。
• (p.353) 森岡訳 p.210「そして因果的研究を行なうあらゆる経験科学にとってある結果の出現ということは、決してある特定の時点で初めて定まるのではなく、"永遠の昔から"確定していたということである」では、「もし完全な情報があれば、全ての因果経路は決定論的に確定できる」とWeberは主張している。ただし、これは法則科学ではない。
• (p.353) これは、Planck（1902）のエネルギー量子仮説と同じ立場である。
• (p.353)「なおクニース2論文でもほぼ同じ内容が、現実には不確定さが残ることを強調した形で、述べられている（→第一〇回六節）」。
• (p.353)「だから、ウェーバーは別に量子力学の出現を先取りしていたわけではない。社会科学における確率的因果論の導入は、量子力学に影響されたものではなく、それとは独立に、時間的にも先行してなされた（→第一〇回二節）」
• (p.354)Weber の決定論的な見方は、von Kries の「客観的可能性の概念」論文の第一節「確率と可能性」とほぼ重なる。
• (p.354)「ウェーバーの参照指示通りにv・クリースの著作と論文を読んで」いれば、文化科学論文第2節の1/4は理解できる。「十分に明快かつ親切な文章である」。

IV.6（pp.354－357）ベルリン三月革命の例に対する佐藤流解釈

• (p.354) 三月革命の例では、原因候補が「二回の射撃」、結果が「革命」、共変量が「社会的・政治的情勢」となっている。
• (p.355) Weber は次の2点を念頭において三月革命の例を書いている。
  • 「(1) ある条件が結果とどんな因果関係にあるかは、他の条件の値次第で変わってくる。だから、他の条件のあり方に関して期待値をとる形で、とらえる必要がある。」
  • 「(2) それぞれの条件が原因候補であるか共変量であるかは、相互に交代しうる。」
• (p.355)「因果法則ならば「適合的」の程度は変化するとしても「偶然的」になることはない」から、「適合的因果における因果は因果法則ではない」。
• (p.355) E_U [Pr⁡(E│C)-Pr(E│¬C)) は、期待値を計算するUの範囲によって、「適合的」になったり、「偶然的」になったりする。
• (pp.355-356) 第1節で引用した「構成要素が『可能的』結果を引き起こすのに『適する』ことになっただろう、全ての付随する諸条件の広がり」と「構成要素がその結果を『おそらくは』引き起こさなかっただろう、全ての附随する諸条件の広がり」という部分はWeberが期待値演算をしていることを示している。
• (p.356)「適合的因果の法則論的知識を因果法則」と誤解したり、ウェーバーの社会学を法則科学と誤解したりすると、「三月革命の事例は意味不明になる」。
• (p.356) 向井守による三月革命の例に対する解釈：「ウェーバーの議論は混乱し、矛盾している」
• (p.356) この部分のウェーバーの議論は「混乱」や「矛盾」はなく、「驚くほど明晰に書かれている」。
• (p.356)共変量や交絡などの計量分析の知識があれば Weber の書いていることは分かりやすい。「二節のようにモデル化すれば、因果を反事実的に定義するかどうかは、C や U の値がどんな範囲をどのように動くと想定するかに（→第十七回七節）、v・クリースとウェーバーの立場のちがいは、そうした想定によってどれほど良く近似していけるかの見積もりに」（→第一〇回六～七節）、回収できるからだ。それ以外の、期待値を求める計算手続きなどは同じ」。
• (pp.356-357) S. Turnerは、"The Search for a Methodology of Social Science", pp.169-170にて、「他の諸条件によって結果Eの出現確率が0～1の間を動くことを指摘している」。
• (p.357)「共変量のあり方次第で、原因候補と結果の間が「適合的」になったり、「偶然的」になったりする。それは適合的因果が法則科学ではなく、法則論的知識が法則ではないことを示す、最も良い証拠の一つだ。」
• (p.357)「適合的因果の枠組みを理解しているかどうか」は、ベルリン三月革命の例を理解しているかどうかで判定できる。

18.1. pp. 363-366

• 「量と質」「計量研究と事例研究」の対立図式は虚偽問題にすぎない。
• 程度の差を反省的にあつかえさえすれどれも科学的手法になりえる。
  1. 最も妥当な因果同定手続きを明確にした上で
  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
  という三段階を踏めば、因果同定の妥当性を見積もることができる。
• こうした反省的形式が重要な理由
  1. 因果的説明の信頼性を理論的に確認できる
  2. 二重規準をさけることができる
• とりわけ歴史的な研究の場合因果の特定は道徳に左右されやすい。道徳を介在させたければその場合の認定規準を反省的に形式化して明示する必要がある。 因果の特定にはデータと法則論的知識の両方が関わってくる。因果の特定には主観的な部分と客観的な部分が併存している。

1. 因果同定の位置づけについて
   • 話の流れを確認すると
     1. 計量研究と事例研究で用いられる因果の同定手続きは理論的には連続したものとして扱える
     2. 〔隠れた前提〕計量研究も事例研究も、もっぱら因果の同定が中心的な作業となる
     3. 〔結論〕よって両者には程度の差しかない。
     (1)から(3)を出してくるためには、(2)の前提が隠れているように思う。
   • この前提が成り立たないとどうなるか。例えば因果の同定は事例研究にとって周辺的な作業だということになるなら、仮に因果の同定作業が両者の間でよく似ているとしても、「両者はどうでもいい部分で似ている」という帰結しか引き出せないだろう。
   • 一方、「計量研究も事例研究も、もっぱら因果の同定が中心的な作業となる」という前提は、私にはかなり論争的な主張に見える(というかほとんど同意できない)のだが、どこかでこの主張を擁護する議論はあっただろうか。
     • 一般的に、事例研究や歴史研究の大半は、それほど因果の特定にかかわっていないように見える。因果関係の特定がメインの目的である歴史研究というのはそれほど多くないのではないか。例えば、中世の農民の生活を可能なかぎり再現するという研究には因果関係も多少は出てくるだろうが、特にメインの目的ではないだろう。
     • また社会科学のうちの大きな部分は規範的研究で、これも因果の特定にかかわる必要はそれほどないように見える。
   • また、「科学的手法はどれも因果の同定にかかわる」と言っているようにも見えるが、これもかなり論争的な主張ではないか。
2. 法則論的知識の位置づけについて
   • 「法則論的知識は「主観的」だ」と言っているように見えるが、なぜそうなるのか。
   • 私の理解では、法則論的知識というのは、「事象タイプAは事象タイプBの確率を高める」というタイプの知識だったはずだが、これは主観的なのか? どういう意味で主観的なのか?
   • 他の部分を確認すると、どうも以下の2つの「前提仮説への依拠」が「主観的」と呼ばれている(p.371, p.390など)。
     • 「事象タイプAは事象タイプBの確率を高める」という知識
     • 考慮する変数を限定せざるをえないというタイプの仮定
   • なぜこれが「主観的」なのか解釈に迷うが、おそらく気持ちとしては、「仮説」と「事実」(データ)を鋭く区別していて、「仮説」は主観的ということではないか。

18.2

• 社会科学の因果分析の科学性を決めるのは、
  • 自然科学にどれだけ近いかではない。
  • 自然科学との距離をどれだけ反省的にあつかえているかである。
• 社会科学にとって二重規準をさけることは最も基本的な要件となる。
  • 社会科学の場合、当事者も社会科学者であり、認識の能力の決定的な差は見込めない。
  • 反証可能を確保することすら容易ではない。そのなかで圧倒的に広く認められるのが二重規準。二重規準になっていれば、議論の妥当でなさを論証できる。
  • だから規準の反省的形式化が重要だ。規準が明確であれば二重規準を判定しやすい。統計的因果推論はそのために使える。

• 二重規準をさけることはそんなに重要なのか? 二重規準かどうかの判定はそれほど明確なのか?
• 二重規準をさけることが社会科学にとっても最も基本的な要件だという説ははじめて聞いた。そもそも二重規準が問題だという発想自体、ネットの揉め事以外ではほとんど見かけないように思うが……。
• 「何と何との間で」「何に関する」二重規準を避けるべきだと言っているのかはかなりわかりにくい。他の箇所を見ると、対抗仮説同士の間で、妥当性の判断に関する二重規準は避けるべきだと言っているように見える(p.392など)。

18.3

• 因果的説明の信頼性は程度によってまちまちである。
• 単一事例を扱う研究に関して、このことから何がいえるだろうか。ただ一つの事例をあつかう研究でも、因果を特定する際には比較対照や経験的一般化をしている。単一事例で因果の同定をするためには、原因や結果にあたる変数をうまく一般的に定義する必要がある。これが研究の成否を決める大きな要因になる。
• 経験的一般化は「常識」に基づいてなされる。
• ウェーバーの子どもを叩いた母親の例。母親は自分の主張する因果同定を父親が受け入れるかどうかを愛情や家父長としての適格性に結びつけている。人間関係を利用して「常識」の共有がなされている。

18.4

• 子どもを叩いた若い母親の事例と大量データを用いた重回帰分析はともに「言及されている変数群だけが結果と原因候補に関する共変量でありうる」という仮定を天下り的に置いている。その点で等価である。差があるとすれば、仮定に対してどれだけ反省的か。
• 単一事例を扱う研究の大きな意義もそこにある。新たな因果関係の発見ではなく、法則論的知識の再検討をし、新しい共変量を見つけやすくする働きがある。
• ウェーバーの基礎概念論文
  社会科学の因果的な解明は以下の2つの両方を要件とする。
  1. 統計的な規則性
  2. 意味連関
  意味連関は法則論的知識のことなので、実は(a)は(b)を含んでいる。

• 意味連関が法則的知識のことだという主張は「そうなの?」という感じだが、一般的なウェーバー理解なのか。

18.5

• 質的研究で用いられる「過程追跡」や「質的比較分析(QCA)」などはこうした枠組みのなかに位置づけた方がよい。
• どちらの手法もそれだけでは因果を特定できない。独立性条件を確保する操作が欠けている。 これらはどんな法則論的知識が前提されているかを明示するために役立つ。
• 二つ以上原因がある場合、両者が適合的原因であるならば、両者が確率1ということはありえない。ウェーバーが適合的因果の枠組を用いて、どんな法則論的知識が使われているかを反省的に明示化するまでこのことは気づかれていなかった。

18.6.

• 因果の特定が特定の知識に依存するという事態は計量分析の内部にも見出される。 統計的因果推論が出てくる以前は重回帰分析の結果を因果関係と見なすという「常識」に依存していた。
• エスノメソドロジーなどの質的データを扱う学派を理解する上でも統計的因果推論の知識は役に立つ。エスノメソドロジーも因果を記述しており、それゆえ必ず何らかの法則論的知識を前提にして因果を同定している。
• 個人を対象にした方が「ありのまま」をとらえられるという主張がなされることもある。しかし実は一長一短である。共変量の範囲の設定では集団を対象とした方が類型的になるが、共変量の影響の統制では個人を対象とした観察の方がより類型的になる。

19.1

• ウェーバーの方法論は当たり前のことを難しく書いているだけではないか。答えは肯定でもあり、否定でもある。

19.2

• なぜ肯定か: その1。
  ウェーバーは百年以上前の人だから。むしろ百年以上前の人が現在社会科学に通じる方法論を書いているのがすごい。 経済学での「厳密でない法則」もウェーバーの方法論に似ている。

19.3

• なぜ肯定か: その2。
  計量や数理にかかわる。ウェーバーの時代に比べて現在の社会科学では計量や数理の方法がよく用いられる。ウェーバーは同時代の社会科学者の中では例外的に統計学や論理学の知識をもっていた。
• ただし、ウェーバーの方法は、計量や数理を直接用いるというより、その考え方の明確さを活かすものだった。

19.4

• ウェーバーの適合的因果の考え方は、量的研究と質的研究に分岐していった現在では忘れられがちな中間的な事柄を教えてくれる。
  • 適合的因果には「価値解釈」の面がある。現代の計量的研究でも同じ。
    • 質問文の解釈。
    • 変数の範囲の限定や関連性は前提仮説に依拠せざるをえない。
  • 事例研究や質的研究であっても、計量手法の論理は重要な手がかかりとなる。前提を明示すると使われている法則論的知識を明示しやすくなる。

19.5

• なぜ否定か。
  ウェーバー研究は、ウェーバーの文献に特化してきた。しかしそれによって失なわれるものがあった。ウェーバーがフォン・クリースを参照している以上は、フォン・クリースを読まないとだめ。よって、ウェーバー研究は閉じているのでだめ。
• ウェーバー自身はそういう閉じ方はしていなかった。

• 社会科学とは何かという最初の問いに戻ってくる。
• 社会科学は、(1)社会にかかわる因果の仕組みを解明する、(2)それを他人に伝える。
• (1)の方向をつきつめていくと閉じる方向へ、(2)の方向は開く方向へ向かう。

• テキストの前半と後半で「開く」「閉じる」の意味がちがうので話がつながっていない。前半では、ウェーバー研究者がウェーバーしか読まないので「閉じている」という話になっている。後半では、他人に伝えることが「開く」という話になっている。
• ウェーバーを理解するためにフォン・クリースを読む必要があるという話ならなおさら、それは専門家としてそこまでフォローする必要があるという話であって、他人に研究を伝えるという話と関係ないように思う。そもそもウェーバー研究者はフォン・クリースを読んでいないという話は本当か。

20.1

• 閉じることと開くこと: その1
  • 社会科学は、(1)社会にかかわる因果の仕組みを解明する(閉じる)、(2)それを他人に伝える(開く)。
  • 社会科学が科学として制度化されればされるほど二つの力はともに強まる。
  • 社会科学の枠組みは、主観的(前提仮説のへの依存)かつ、客観的(データの修正効果)。
  • データの妥当性と仮説の妥当性の相互作用も働く。「なぜ証拠がないかというと、ものすごい支配者が証拠を抹消させたからだ」といった仮説を立てることもできる。

20.2

• 社会科学では、データの妥当性と仮説の妥当性の相互作用が働きやすい。 どうすれば相互作用を限定できるか。その一つが二重規準を避けること。すべての仮説に対して同じ操作を認めるべきだ。
• 論客という言葉がきらい。

20.3

• 閉じることと開くこと: その2
  • 専門化が進むと閉じるが、反省的な形式化が進むと別の面で開く力が生まれる。 →これがもう一つの閉じる、開く。
  • ウェーバーの2つの大きな軸
    • (1)価値解釈、(2)客観的可能性
      
    →前提仮説への依拠と、データによる修正効果
  • ウェーバーが文化科学の個性的因果ではなく、フォン・クリースの適合的因果を使いつづけたことは大きな意味をもつ。

20.4

• ウェーバーの方法論は文化科学の閉じた円環を開いた螺旋に変えた。
• ルーマンはこの閉じる力と開く力の共在自体を主題にしている。
• ただしウェーバーの学説研究も、ルーマンの学説研究も閉じている。

20.5

• 閉じることと開くこと: その3
  1. 意味の同定手続きと因果の同定手続きの関連
  2. 理解することの意味

• (1)について。行為や言葉の意味に関しても、前提仮説とデータによる修正効果を考えられる。
  ウェーバーがそこまで考えていたかはわからないが、基礎概念論文では、理解と因果的な説明を一体化して捉えている。
• 行為の意味連関は行為の因果的説明の一部であるというウェーバーの捉え方で、大きな問題は生じないだろう。
• 有限の観察のもとでは、どうしても他人に対する決めつけを含んでしまう。

20.6

• (2)はそこに関わる。他人による観察から「暴力」性を消しさることはできないので、「役に立つ」が大事。
• こうした「暴力」を許容しつつ、「役に立つ」ことを捨てないことが大事ではないか。