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。
 読書会第三回の開催日は2019年5月19日（日）、会場は東京大学本郷キャンパス工学部、担当者は 大賀 哲さん（政治学）、清水雄也さん（社会科学の哲学）、高艸 賢さん（社会学）の三名でした。

このページ：第三章「適合的因果の方法」 ［第六回］歴史の一回性と因果――リッカートからフォン・クリースへ(1) ［第七回］適合的因果と反実仮想――リッカートからフォン・クリースへ(2) ［第八回］「法則論的／存在論的」――「客観的可能性」の考察(1) ［第九回］「事実」と知識――「客観的可能性」の考察(2) ［第一〇回］量子力学と経験論――「客観的可能性」の考察(3) 【コラム２】骰子の目の法則論（ノモロジー）と存在論（オントロジー）

※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

Kries の適合的因果論については，現在，清水雄也（一橋大学大学院）と小林佑太（北海道大学大学院）による共著論文を準備している．講演資料と第3章配布資料（第8&9回：本ページ）で述べる Kries解釈に関して，詳しい説明はそちらの論文を参照されたい．

8.1.「客観性」論文におけるKries的術語群の理解（pp. 141-2）

• 「客観性」論文に現れるKries由来の術語群を当時のWeberがどう理解していたかは見極めがたい．
  • 用語系が完全には一致しておらず，説明もされていない．
  • たとえば，「法則論的」も「因果連関の規則性の認識」と言い換えられているだけで，法則科学の法則と同じに読めてしまい，文化科学論文の「法則論的」と同じに読めてしまう．

• 「客観性」論文の「法則論的」が法則科学の法則や文化科学論文の「法則論的」と同じものと読めて何が問題なのか？
• 「法則論的」が「因果連関の規則性の認識」と言い換えられているという書き方はカテゴリー混乱に見える． 「法則論的X」のXを明示しない書き方は以下でも頻出．

• 「客観性」論文（1904）には具体例がないので，文化科学論文（1906）と同じ意味であり，Kriesの概念と同じ意味である可能性も完全には否定できない．
  • しかし，1904年のWeberは適合的因果を十分に理解していなかったことは確かである．
  • なぜなら，本来Kriesにおいて「法則論的／存在論的」は対概念であるにもかかわらず，片方の「法則論的」しか出てこないから（1905年でも対概念として使われていない）．

• 概念の意味が1904と1906で変化したことの根拠としては弱い．

• 「法則論的／存在論的」が対概念として登場するのは文化科学論文のみ．
  • そこでは，Kriesの名前や「適合的因果構成」「促進的」といった概念も多用される．

8.2. 客観的可能性と適合的因果構成（pp. 142-4）

• Kriesの「法則論的」の（広い）意味：
  • その時点の知識において，或る事態や対象に関して成立していると考えられている，一般的に定義できる性質．

• 「一般的に定義できる性質」とは何か？ （なぜ「法則論的『性質』の意味」と書かないのか？）
  Kriesのいう法則論的知識は，系の一般的（普遍的）な法則的振る舞いに関する知識なので合致しないように見える．

• 「存在論的」は「法則論的」以外：
  • その時点の知識において，その事態や対象でのみ成立していると考えられている性質．

• 「その事態や対象でのみ成立していると考えられている性質」とは何か？
  やはりKriesが論じた存在論的知識の内容と合致しないように見える．

• 因果関係に関する「法則論的／存在論的」の意味．
  • 法則論的：特定の事象で成立していると考えられる，一般的に定義された因果に関わる面．
  • 存在論的：特定の事象におけるそれ以外の面．

• なぜ「因果関係に関する」と形容して新たに特徴づけるのか？
  「法則論的／存在論的」に，一般的な意味と特殊ケースとしての因果関係関連的な意味があると考えるのは誤り．

• Heidelbergerは"nomological / ontological" features of realityと訳しており適切である．

• 何をもって「適切」だと褒めているのか？ どう訳すと不適切なのか？（なお，p. 253ではなくp. 255が正しい）

• 適合的因果構成という手続きは「法則論的／存在論的」の概念を基軸にする．
  • 「客観的可能性」は，この関係性に関する法則論的知識に基づく．
  • 「客観的可能性」は，一般的に定義できる因果関係に関する仮定に基づいて，成立するだろうと考えられる因果関係を指す．

• 適合的因果（構成）は「手続き」ではない．客観的可能性は因果関係ではない（カテゴリー混乱）．

• 法則論的知識に基づいて，事象Aが別の事象Bの生起確率を増加させると判断されるとき，それを「促進的」と呼び，AをBの「適合的」原因，BをAの「適合的」結果と呼ぶ．
  • AがBの生起確率を変化させないと判断されるとき「偶然的」と呼ぶ．

• 「事象A」や「事象B」はトークンかタイプか．この区別を入れないと何が促進的／偶然的なのか明確にならない．

• Weberは，この適合的因果構成という手続きを文化科学論文で全面的に採用した．
  • これは基礎概念論文（1921）の「因果的に適合的」まで引き継がれる．

• 1921の「因果（的）適合性」まで同じ理解を維持したという根拠は何か？ 本当にそうなのか？

• この枠組みは，現代では確率的因果論と呼ばれるものである．
  • 19世紀末に，Weberが行為論に，Radbruchが責任論に，それぞれ導入していた．

• 適合的因果論と確率的因果論は，一般的に主題が異なる議論または理論であり，同一視するのは不適切．

• [註6] 確率的因果論における「擬似原因」．
  • (1) 「一応の原因」Cは，結果Eに対して以下の条件を満たすものである；
    P(E|C) > P(E|∼C)．（ただし，CはEに時間的に先行する）
  • (2) 「擬似原因」Aは，CとEに関連して以下の条件を満たすものである；
    P(E|C∩A) = P(E|C)．（ただし，CはAとEに，AはEに時間的に先行する）
  • (3) 「一応の原因」のうち「擬似原因」でないものが「真の原因」である．
  • 要するに，「擬似原因」は「擬似相関」や「先行変数による交絡」と同じものである．

• この定式化は適切ではない．確率的に関連する変数のうち上流の変数で条件づけると関連の消えるものだと書きたい？
• 擬似原因と擬似相関と交絡を同一視するのはカテゴリー混乱．

8.3. 法則論的知識／存在論的知識の可変性（pp. 144-6）

• 特定の事象 ＝「法則論的」側面 ＋「存在論的」側面：（A）
  • 法則的／存在論的について（とりあえず）上のように図式的に表現できる．
  • 『諸原理』第2版（1927）で，「存在論的」は微分方程式における定積分だとされている．

• 以下で修正されるとはいえ（A）は不適切（少なくとも不明瞭）．
• 「定積分」ではなく「積分定数」で，法則論的知識（の内容）を系の挙動を表現する微分方程式とすることと対応．
  つまり，存在論的知識が積分定数だというのは，それが初期条件（境界条件）の知識だということ．

• すべての対象や事実に「法則論的／存在的」という2つの側面が必ずある．
  • Weberも文化科学論文などでは，こうした区別を想定していたと考えられる．

• 対象や事実に法則論的側面があるとはどういう意味なのか？ Weberがそう考えていたという根拠は何か？

• 「法則論的／存在論的」の対概念に関して重要なのは以下のこと．
  • 両者の組み合わせは個々の事実や対象によって違ってくるだけではなく，区別の線引き自体が現在時点の知識に応じて時間的に変化するということ．

• 「両者の組み合わせは……違ってくる」の意味が不明瞭．
• 法則論的知識と存在論的知識は，その内容のカテゴリーが異なるので線引きが時間的に変化することはない．

• 法則論的知識：①因果に関わる変数群に関する命題，②具体的な同定で前提となる仮定．
  • だからデータによって反証され得る（反証されると法則論的知識でなくなる）．
  • 他の法則論的知識と矛盾せず，データで反証されない限り，法則論的知識として通用する．

• ①と②は具体的には何を意味しているのか？ いずれにせよKriesのいう法則論的知識とは異なるように見える．

• そこにKriesの独自性があった．

• 「そこ」とはどこのことなのか？

• 区別の可変性ゆえに，特定の事態や対象ごとに個別的なものが残り続ける．
  • さらに，各時点で法則論的知識の内容が変わるたびに一般的／個別的の区別が書き換えられる．
  • そうしたかたちで法則論的知識が「進む」ごとに，それぞれの事態や対象の個別性も「深まる」．
    （※コラム2でサイコロの例を用いて解説）

• 「特定の事態や……残り続ける」とはどういう意味なのか？ 一般的／個別的の区別が書き換えられるとは？

• 対概念だと考えないと「法則論的」と法則科学の法則が同じ意味になりかねない．
  • そうなると，区別の可変性という最も重要な論点を見落としてしまう．

• なぜ対概念と考えないとそうなるのか？ 法則科学の法則と同じ意味だと何が問題なのか？

• 区別の可変性は適合的因果構成とのつながりにとっても重要．
  • 法則論的知識は可変性ゆえに仮説であり続け，だからこそ反実仮想の論拠になり得る．

• 可変的であるから仮説であり続けるとは？ 仮説だから反実仮想の論拠になるとは？

8.4. 存在論的知識の二重性（pp. 147-50）

• 「存在論的」は日本語圏の方法論研究では「史実的」「事実の」と訳される．
  • 文化科学論文の中にも一見そういう意味だと見える箇所があるため以下のように解釈されたきた．
  • 「存在論的」＝「法則論的」＋ それ以外：（B）

• 本当に（B）の式で理解されてきたのか？ 文献的根拠が挙げられていない．

• しかし，Kriesの枠組みから見れば（A）も（B）も適切ではない．
  • 「法則論的／存在論的」の区別は現在の知識に応じて時間的に変化する．
  • いったん存在論的とされた特性も新たな法則論的知識が受容されればそれによって説明され得る．
  • 以下のような動的なプロセスが想定されている．
  • 「（t1時点で）存在論的」＝「（t2時点で）法則論的」＋「（t2時点で）存在論的」
       ↑
    「（t2時点で）存在論的」＝「（t3時点で）法則論的」＋「（t3時点で）存在論的」：（C）

• 上述のとおり誤った理解．文献的根拠も挙げられていない．

• 特定時点では「存在論的知識」は二重の意味で出てき得る．
  • [1] 法則論的知識を適用される（その時点より前の）存在論的知識．
  • [2] 適用し上でまだ説明できない「残り」にあたる（その時点より後の）存在論的知識．
  • 後者（[2]）の方が（次の時点までは）真の存在論的知識になる．

• この「存在論的知識の二重性」「真の存在論的知識」という発想はどこから来たのか？

• (C)を各項の時点を省略したかたちで書き換えれば以下のようになる．
  • 特定の事象 ＝（…（「法則論的」＋（「法則論的」＋（…＋「存在論的」））…）：（D）
  • 文化科学論文での「法則論的／存在論的」の用法も（C）や（D）のかたちになっている．

• 文化科学論文のどこに（C）や（D）が読み取れる記述があるのか？

• （C）のようなプロセスで考えていくことをKriesは「遊隙の原理」と呼んでいる．

• そもそもKriesは（C）のようなことを述べておらず，遊隙の原理の内容もまったく異なる．

• Rickertにおける「個性」は意味ある事象が必ず持つ特性であり，最初に出てくる．
  • その値を知らなければ対象そのものをとらえられない．（カント的超越論を利用した立場）
• Kriesにおける「個性」は一般的に定義できる性質が解明された後の「残り」で，最後に出てくる．
  • 本当にその対象に固有のものは何かを，現在の知識で厳密に同定する方法論になる．
• 現在の学術では，多くの場合，Kries的に「個性」をとらえている．
  • だとすれば，それを「文化科学的」と呼ぶのは適切でない．
  • 「個性記述的」や「存在論的科学」も適切な呼び方ではない．
  • 適切には，「社会科学は自然科学に比べて対象の存在論的性質により強く関心を向ける」．

• 現在のどの文献がそうとらえているのか？ 1つも事例が挙げられていない．

9.1. 文化科学論文における法則論的知識／存在論的知識（pp. 153-6）

• Weberの例示や研究では，（D）の「特定の事象」にあたるのは以下のような「事実」．
  • [例1] 古代ギリシアで神政的−宗教的文化が成立した（成立しなかった）．
  • [例2] ベルリンで三月革命が起きた（起きなかった）．
  • [例3] 伝統中国社会で近代資本主義が発生しなかった（発生した）．
  • 特定の観点から抽象化されたものだと強調されているので，日本語ではむしろ「事態」に近い．

• 「事象」はevent（出来事）のことではないのか？「事象／事実／事態」の使い分けの根拠が不明瞭．

9.2. 文化科学論文におけるKriesの参照（pp. 156-8）

• 文化科学論文では『確率計算の諸原理』と「客観的可能性の概念」を参照指示している．
  • 主には『確率計算の諸原理』に言及している．
  • クニース2論文では文化科学論文を何度も参照指示している．
  • したがって，2つの論文ではKriesの枠組みが引き継がれている．

• 主に参照されているのは明らかに『諸原理』ではなく「概念」．（詳細は 別の資料で小野さんが適切にまとめている）
• 何度も言及しているということから「枠組みが引き継がれている」と帰結を引き出すのは無理がある．

• 文化科学論文では術語系の厳密な定義はKriesの著作に任せている．
  • そのためKriesの議論を知らなければWeberの使う術語も理解しにくい．
  • Kriesの著作と読み比べれば対応関係がわかるように書いてある．
• nomologisch / ontologischは「法則論的／存在論的」と訳さざるを得ない．
  • 「-logos」がつくことには方法論的な意味がある．
  • 現代の言い方では「観察の理論負荷性」を踏まえた表現になっている．
  • 「法則の知識／事実の知識」「法則的知識／史実的知識」という訳し方では，区別の可変性が消えてしまい，動的プロセスが想定できなくなるので適切ではない．
  • 「法則論的／存在論的」の区別の可変性が消えると，法則科学と適合的因果も区別できなくなる．

• 「-logos（論）」がつくことが，どのように関わるのかを明確に説明していない．
• 「観察の理論負荷性」との関係も説明されておらず不明瞭．実際，無関係だと思われる．
• 「法則科学と適合的因果が区別できない」というのは，カテゴリー混乱である上，そこを好意的に読んだとしても，それになんの問題があるのか明確に説明されておらず不明瞭．
• 本書全体をとおして「法則科学」が明確に規定されないまま批判されている．

9.3. 法則論的知識の不完全性と遊隙の原理（pp. 158-60）

• 「法則論的／存在論的」の区別は観察者の知識状態に相関的に成立する．
  • その意味で，法則論的知識には必ず経験則の部分が含まれる．（法則論的経験知）
  • だから2つの区別は可変的になる．

• 「法則論的知識に経験則の部分が含まれる」と強調するとき，何との対比を念頭にそう述べているのか不明瞭．
  経験則が含まれないような類似する対応物が何かあるのか？

• 具体的な対象に法則論的知識をあてはめる作業は，つねに仮定的な性格を持たざるを得ない．
  • だからこそ，「どうなったであろうか」という反事実的な命題にも適用できる．

• 仮定的な性格を持つとして，そのことは明らかにKriesの議論における主眼でない．文献的根拠があるのか？
• 仮定的な性格を持つことと反事実的な命題に適用できることの間に「だからこそ」という関係はない．

• 法則論的知識は不完全なもの，というより完全だとはいえないものである．
  • しかし，因果関係は主観的で疑わしいわけではなく，既知の知識をより正確にしていけばよい．

• 主観的であることと疑わしいものであることは区別すべき．その前に「疑わしい」の明確な特徴づけが必要．
• 法則論的知識が完全だとはいえないという理由で，それを用いた因果同定が主観的だという批判が実際にあるのか？

• Kriesはこうした考え方を「遊隙の原理」と呼んでいる．
  • これは区別の可変性から帰結する「存在論的」な性質の非決定性（不定性）に基づく．
  • 正確には，この非決定性には対象の個別性と性質自体の不確定性の両方があるが，どちらも確率論の枠組みでとらえられるとKriesは考えていた（と思われる）．

• ここで論じられている内容は，少なくともKriesの遊隙の原理とは異なる．
  遊隙の原理は，客観的可能性（確率）を特徴づけるために導入された原理であり，むしろ，ここで述べられているような認識論的な問題から切り離して可能性（確率）を論じるためのものである．
• 遊隙の原理に関わる存在論的知識の不完全性は，法則論的／存在論的の可変性から帰結するものではない．
• 「対象の個別性」「性質自体の不確定性」とは，それぞれ厳密には何のことか？

• Kamlahはこれを以下のように要約している．
  • Bi：事象iの生起，A：境界条件，T：所与のAとBiに対する確率pの値を計算する科学理論．
  • 完全に先験的な考察によって確率P(Bi|A∩T)がBi，A，Tと遊隙の原理から獲得されるとする；
    それが観察された相対頻度と一致しない場合，AかTが間違っているかもしれないと考え，別の説明A'またはT'を追求すべきである，とKriesは考える；
    こうしてKriesの客観的論理的確率は経験と一致する．
  • これがベイズ更新と同じ考え方である．
  • Kriesは特定の事象が出現する確率を，現時点での知識（科学理論）と相関的に定義した．

• この箇所は遊隙の原理それ自体の説明ではない．
• Kriesが特定の事象の出現確率を「現時点での知識」と相関的に定義したという文献的根拠が挙げられていない．

9.4. 法則論的知識と因果法則（pp. 160-3）

• こうして，適合的因果の枠組みでは「不完全」や「不充分」が鍵概念になる．
  • このことをRingerは以下のように整理している．
    • KriesはWeberと異なり，世界の状態は先行変数群全体によって完全に決定されると主張した；
      しかし，Weberと同様に，現実を完全には記述し得ないとも考えていた；
      したがって，先行条件についての言明は典型的には不完全で概念的に一般化されたものである；
      望めるのは，言及された先行変数に基づいて特定の結果の尤もらしさを見積もることである．
  • 先行変数によって状態が決定されるという点はWeberも同様（Ringerに反対）．
  • 変数間関連の仮定を置いた上で観察データから因果推論するしかない．
  • その仮定をKriesは法則論的知識と呼んだ．

• 「先行条件の記述が不完全であること」と「変数間関連の仮定を置いて因果推論するしかないこと」は対応しない．
  実際には，先行条件についての存在論的知識が不完全である場合には，完全な法則論的知識があったとしても，その帰結は厳密には確定しない（「遊び」が出る）という議論．よって，法則論的知識の理解も混乱している．

• 適合的因果という手続きは上のような考えに基づく．
  • したがって，法則論的知識は具体的な因果関係についての結論ではなく，その前提条件にあたる．
  • ただし，情報が集まるにつれて，仮定は少しずつ確定的な知識に置き換わる．
  • 法則論的知識にはそういう意味も含まれている．

• 仮定が確定的な知識になるという意味が法則論的知識に含まれているというのはどういう意味か？

• なお，完全な情報があれば事象間の継起をすべて具体的に特定できるとはいえ，それを少数の因果法則とその組み合わせに還元できるわけではない．
  • 仮にすべての事象を観察できたとしても，原因候補Cや結果Eにあたる具体的な事象は複数ある．
  • Cにあたる個々の事象の後にEにあたる個々の事象がどの程度生じるかは様々であり得る．
  • よって，それらすべてを集計できたとしても，集計した値はたとえば以下のどれでもあり得る．

    　　(1) 	P(E|C) = 1	P(E|∼C) = 0
    　　(2) 	P(E|C) = 0.4	P(E|∼C) = 0
    　　(3) 	P(E|C) = 0.6	P(E|∼C) = 0.2
    　　(4) 	P(E|C) = 0.8	P(E|∼C) = 0.2

  • (1)なら因果法則がある，(2)と(3)は同程度に適合的だが(2)は因果法則で(3)は因果法則ではない，(4)は(2)より適合的だが(2)は因果法則で(4)は因果法則ではない．（必然性を重視する場合）
  • 適合的因果の考え方から見れば，因果法則概念の方が曖昧で自明でない．
  • その面でも，適合的因果と法則科学はまったく違う．
  • P(E|C) – P(E|∼C)もプラス1とマイナス1の間を動き得るのであり，その点でも「因果法則」概念の方が曖昧で自明でない．（これを「因果推論の根本問題」と呼ぶ）．

• 「因果法則である／ない」というときの法則とはどんなものか？ 法則概念が曖昧とはどういう意味か

9.5. Weberの論述と現代の計量分析（pp. 163-4）

• 実際の観察では，個々の具体的な事象がどの程度CやEにあてはまるかということも程度が生じる．
  • [例1] 宗教：どの程度まで禁欲的であるか．
  • [例2] 経営：その程度まで近代資本主義的であるか．
  • 現実にはつねに程度がある．

• ここでの議論は，KriesやWeberの議論のどの部分に対応しているのか？

• 現在の社会科学では，こうした課題を厳密に扱う場合，確率モデルを用いた計量手法を使う．
  • 『諸原理』（pp. 107-8）で解説されている比率の差の検定が最も原始的なものにあたる．
  • 工業労働論文や「社会心理学的アンケート」の論文では，現代なら重回帰やログリニア分析などの多変量解析手法を使うケースだと判断できる程度に，原因識別の課題が詳しく定式化されている．

• 「こうした課題」を確率モデルと計量手法で扱うというのは具体的にはどのようなことか？
• 文化科学論文で言及されていたのが『諸原理』（pp. 107-8）ではないことを踏まえると，ここでの関連性も疑わしい．
• 工業労働論文や「社会心理学的アンケート」論文についての論述は適切か？

• 現代なら統計学的に表現できる内容をWeberはそれなしで書いている，
  • それを「混乱」「晦渋」と決めつけず，現代の知識を補助線に論理的に読み解くのが読者の責任．
  • Weberが統計学の数理を理解できていたとは考えにくいが，現代の日本語圏の社会学者の少なくとも平均程度には統計学の知識を持ち，議論に活かしていた．
  • たとえば，Radbruchに比べてもKriesの概念枠組みをよく理解していた．

• Weberが，現代の日本語圏の社会科学者の平均程度には統計学を理解していたという判断は妥当か？

10.1.

• M. プランクのエネルギー量子仮説論文におけるクリース
  • 量子力学の始まりを告げるものとして、どんな物理学史にも出てくる有名な論文。この論文の、エネルギー量子仮説を導入する部分で、v. クリースの「遊隙」が引用されている。（166）
  • v. クリースに言及している箇所でプランクが言わんとしていることは、「エネルギー量子仮説を法則論的知識として導入することで、実験などによって、もし経験的な裏づけが今後さらにえられれば、現在は存在論的な性質である「共鳴振動子¹の特別な性質」（＝量子性）を、さらに解明できる可能性がある」ということである（168）
• (168)　【→疑問点1】

（t1時点で）存在論的	＝	（t2時点で）法則論的	＋	（t2時点で）存在論的
黒体放射のスペクトル		エネルギー量子仮説		共鳴振動子（の量子性）
（ウィーンの公式からの数値のずれ）

10.2.

• プランクによるv. クリースの「遊隙」の引用について
  • プランクの論文（→p.167）の中で「この仮説」で直接指示されているのは、熱力学の第二法則へのボルツマンの原理（気体分子運動論）の適用であるが、この論文の結論を考えると、これはエネルギー量子仮説の導入と同義になる。（169）
  • 実験による検証というきわめて慎重な仮定つきだが、プランクはその先に何かがある、と考えていたのだろう。それが「量子」性を、何らかの非確率的なしくみによって解消してくれることを願いながら。（169）
    →法則論的知識の可変性が（結果的かもしれないが）うまく活かされた研究上の実例といえる（169） 【→疑問点2】
• 確率的因果論と諸科学
  • 現在の科学論では、確率的因果論は量子力学に影響されて成立した、とされている（170）
  • しかし、v. クリースという先行変数を考慮すると、その関係は疑似原因だと考えられる。（170） →図10-1 【→疑問点3】
    （注2：量子力学の影響が考えられるのは、因果そのものが確率的に働くことを認めるかどうかだろう。v. クリースもウェーバーも、この点は明確に否定した。（180-181））

10.3.

• 1906年当時のウェーバーがプランクの論文や「量子」を知っていたとは考えにくいが、物理学にはかなり関心があったようだ（171）
• 歴史の本源的な一回性を主張し、それをあつかう科学として文化科学を定義したリッカートにとって、エントロピー増大の法則は、世界の一回性を証明するように見えたからだ。そうなると、熱力学は文化科学になってしまう。→リッカートは躍起になって、熱力学の第二法則自体の妥当性を否定しようとした。（171-2）
• v. クリースの「等確率の原理」
  • 不充分な理由の原理：ある事象が他の事象よりもありえるとする根拠を知らない場合には等確率だと仮定する（171）
    →［等確率性は］現在時点の知識状態にもとづく。＝「法則論的／存在論的」の対概念の延長上。（171）
    →抽象的な概念定義を展開しながら経験論的に考えていくという点で、v. クリースはカント哲学とは全く逆の方向性をもっていた（171-2）

10.4.

• ウェーバーの「クニース２論文」における因果同定（173-4）
  ①世界は因果的には完全に決定されているが、
  ②人間の知識は不完全なので、現実の因果同定は必ず不完全なものにとどまる　　←①②はv. クリースの枠組みを踏襲
  ③因果に関わる変数の範囲と状態を、経験則という形で仮定することによって、具体的な因果は特定される
  （＝適合的因果構成の最も重要な点の１つ）
  → ウェーバーは完全な情報があれば、因果の経路は確定しうるが、現実には、完全な情報がえられることはないので、具体的な因果の特定には不確定な部分が残りつづける、と考えていた（175）　【→コメント2】

10.5.

• v. クリースとウェーバーとの立場の異同
  • v. クリースもウェーバーも、①②を前提として適合的因果の方法論を考えていた。
  • しかし、③の具体的な因果同定の位置づけでは、違う立場をとっていた。v. クリースは③の積み重ねによって②は将来的に解消されていく、と考えていた。それに対してウェーバーは、③によって②には必ずしも解消されない、と考えていた。（175）
  • ウェーバーは一貫して「価値解釈」の人であった。（176）
  • v. クリースは複数の「遊隙」がある場合は、相互に無関連だと考える、としている。こうした仮定を天下り的に置くと、「存在論的」性質は大幅に扱いやすくなる。その点でもv. クリースの考え方は、ウェーバーに比べて法則科学により近い。（177）

10.6.

• ウェーバーの「客観性」の捉え方の変化（cf. p.137）　【→コメント1】
  • リッカート：観念論的な立場
  • v. クリース：経験論的な立場
    →ウェーバーの方法論での「客観性」の転換は、一言でいえば、カント哲学からの、つまりドイツ観念論からの離脱でもある（178）
    →やや乱暴に要約すれば、ウェーバーの方法論は「価値解釈」という形で主観性を、「客観的可能性判断」という形で客観性をともに取り入れた。その意味で、観察者側の前提仮説と観察されたデータをともに取り込める枠組みになっていった。「法則論的／存在論的」の区別の可変性が、両者を両立可能にした。（179）
    →主観性と客観性を二者択一にする文化科学／法則科学という地平を、ウェーバーはそういう形で超えていった ²のである（179）

文献

Boltanski, Luc & Laurent Thévenot, 1991, De la justification: Les économies de la grandeur, Paris: Gallimard.（三浦直希訳，2007，『正当化の理論——偉大さのエコノミー』新曜社．）

Camic, Charles, Neil Gross & Michèle Lamont eds., 2011, Social Knowledge in the Making, Chicago: The University of Chicago Press.

Lynch, Michael, 1988, "Alfred Schutz and the Sociology of Science," Lester Embree ed., Worldly Phenomenology: The Continuing Influence of Alfred Schutz on North American Human Science, Washington, D.C.: University Press of America, 71–100.

森川剛光，2000，「理念型の再解釈」『三田学会雑誌』93(1): 189–217．

向井守，1997，『マックス・ウェーバーの科学論——ディルタイからウェーバーへの精神史的考察』ミネルヴァ書房．

Thévenot, Laurent, 2016, "From Social Coding to Economics of Convention: A Thirty-Year Perspective on the Analysis of Qualification and Quantification Investments," Historical Social Research, 41(2): 96-117.

＊本コラムで言及されている、サイコロの目に関する法則論的知識

①全くの経験則（それぞれの目は大体1/6の割合で出てくる）

②中心極限定理

③サイコロの物理的な転がり方についての知識

④ずれの総和はカイ２乗分布に従う

⑤逆正弦法則

1.

A社製のサイコロを買ってきて、転がして出た目の数字を36回観察してみたところ、「１」が４回、「２」が７回、「３」が８回、「４」が７回、「５」が６回、「６」が４回出た。

• この事象にあてはめられる法則論的知識は、まず、①それぞれの目は大体1/6の割合で出てくる、というもの（＝全く経験的な知識、完全に経験則）（185）
  →①だけであれば、「５」以外の目の出方は、厳密には存在論的知識にとどまる（185）
• もしそれぞれの目が偶然に出現してくるとすれば、それぞれが実際に出る回数がどのくらい６回からずれやすいのか、そのずれやすさも、②観察回数が十分に多ければ、中心極限定理から理論的に求められる（185）
  →それぞれの目が実際に出た回数を全回数で割った値は、期待値0.1666、分散0.00386..（標準偏差0.062..）の正規分布にしたがう。
• 中心極限定理（＠『確率計算の諸原理』S.104-109：ド・モアブル－ラプラスの定理）（185） 観察回数が十分に多ければ、二項分布の観測値の平均（この事例では「それぞれの目が実際に出た回数を全回数で割った値」）はほぼ正規分布にしたがい、その分散の期待値はほぼ0になる。

2.

• 「法則論的／存在論的」の区別を使えば、「中心極限定理という知識②を法則論的知識としてあてはめることで、「６回ぴったりではない」のなかにも、法則論的な部分が見出されるようになった」と表現できる。（186）
  →②を法則論的知識として踏まえると、「２」「４」の７回は、ありえない事態とまではいえない。これに対し「１」「６」の４回や「３」の８回はかなりありえない事態であり、これらは「存在論的」性質にとどまる。（186）
• 中心極限定理を法則論的知識としてあてはめる前提として、「もしそれぞれの目が偶然に出現してくるとすれば」という仮定がある。これは、サイコロの転がり方に関わるさまざまな物理的要因が、（1）極端な状態をとる確率が一定程度未満におさえられ、（2）相互に独立な、（3）多数の、確率変数の形で近似できるということである。（187）
• ウェーバー：「この因果［＝私が骰子を投げる前の、筒の握り方や振り方］は絶対的に「偶然的」因果である。すなわち、骰子を投じる物理的なやり方は特定の目を出す機会Chanceには「一般的」には影響しない」（187）
  ＝骰子を投じる物理的なやり方と、出てきた目の間には、明らかに物理的な因果がある。けれども、その因果は（中心極限定理で想定されるような、誤差の一要因にくりこまれて）特定の目を出す機会、すなわち特定の目が出る確率を「一般的に」高めることはない（＝P(E|C) > P(E|¬C)が成り立たない）。（188）
    ↓↓
  無数の変数の影響を経験的にあつかう方法を示すことで、リッカートの「価値関係づけ」のような、新カント派の超越論とはちがう形で、Ⅱ（無数の原因候補のなかで特定の因果を識別する p.131）に答える途を具体的に見せるとともに、存在論的知識が抽象化された「事実＝事態」の「構成要素」であることも確認できる。（188）

3.

• 統計学は不確実な事象に対して数理的な知識、つまり高度に反省的に形式化された知識をあてはめる。
  →（a）明確な知識で説明される部分とそうでない部分の区別を、その区別がどのくらい明確かの見積もりまでふくめて、より明確にできる。
  （b）数理的な知識を実際の事象にあてはめる上で、どんな経験的な知識や仮定が必要になるかも、より明確にできる。
  （c）数理的な知識自体もふえていきつつあり、それによって（a）と（b）がどう変化してきたかも、明確にかつ具体的に再構成できる。
• そういう意味で、v. クリースの考え方は経験論に近い。逆にいえば、不明確さのなかに絶対的な明確さを確立しようとしたカント哲学からは遠い（189-90）
• ウェーバーとv. クリースとの関連が見過ごれてきた理由の一つは、率直にいえば、従来の学説研究が当時のドイツ語圏の統計学に関する知識を欠いていたからだと思う（191）

4.

• 21世紀初めの現在では、「法則論的／存在論的」の区別はさらに変動している。
  ＝中心極限定理はそれぞれの目の出方のずれ一つ一つに関する知識であるが、現在では、それぞれの出方のずれの総和がどんな出現のし方をするか、についても定理の形でわかっている。
  ＝④ずれの総和はカイ２乗分布という確率分布にしたがう（192） ・各目の実際に出た回数と回数の期待値（＝6）の差の２乗を回数の期待値で割ったものの総和の値は、自由度５のカイ２乗分布という確率分布にしたがって出現する。
  →「１」が４回、「２」が７回、「３」が８回、「４」が７回、「５」が６回、「６」が４回出た場合、ずれの総和は になる。自由度５のカイ２乗分布の片側0.90点の値は1.610、片側0.85*点の値は2.343だから、ずれ方全体はありうる範囲におさまっている。（192）

5.

• ⑤逆正弦法則：観察される回数の如何にかかわらず、実際の結果の集計は確率の期待値（1/6）にぴったり一致することは稀である
  （日常的な表現でいえば「ツキがある／ない」にあたる。確率1/2で勝ち負けが決まるゲームでも、勝ち続けたり負け続けたりするという事態は起きないほうが珍しい）　（194）
  →①「サイコロのそれぞれの目は大体1/6の割合で出てくる」の「大体」というのも、⑤逆正弦法則にしたがえば法則論的性質であると言える（194）

6.

• 本当は③があてはまらないのかもしれない。「もしそれぞれの目が偶然に出現してくるとすれば」という仮定が、本当は外れているかもしれない。（196）
• 同じ骰子をもっと多くの回数投げてみて、②や④から予測される回数から大きく外れれば、この骰子は「それぞれの目が偶然には出現しない」、つまり不良品だと考えられる。（196）
• あてはめられる法則論的知識がふえてくれば、個別的性質を原因としてより特定することもできる。（196）

7.

• 統計学史の上では、v. クリースは19世紀後半の、旧いベイズ統計学の最後の世代［※頻度説の前の時代、の意か］にあたる(197)
• 法則論的知識はベイズ統計学の事前分布に近いものだと考えた方がよい。
  ＝何らかの法則論的知識から、事前分布を具体的に特定する。あるいはもし十分な知識がないようであれば、「不十分な理由の原理」という別の法則論的知識を使って、一様分布をとりあえず事前分布にしておく。その上で、えられたデータの情報を取り込んで、事後分布を求める。もしさらに新たなデータが加われば、その事後分布を新たな事前分布にして、加わったデータの情報を取り込んで、事後分布をさらに更新していく。（198）
  →こうしたベイズ更新の過程に近いものを、v. クリースは「遊隙の原理」として考えていた(198)
  →近年のベイズ統計学の復活が、事前分布という概念を消し去った頻度主義の統計学の不自然さへの対応だとすれば、適合的因果の考え方にも通じる（198）。因果分析の方法論だけでなく、ウェーバーの社会学全体がベイズ統計学に近い発想に貫かれていた（199）。