2015年的11月底,我應上海大學社會學系的邀請,赴該系短期講學。講學完畢后,接著參加了由該系主辦之有關社會理論的研討會。在研討會結束當天的晚宴上,我有機會與來自北京大學社會學系的渠敬東教授同桌進餐。在餐敘中,我們天南地北地聊著天,不知何故,我談到美國社會學之主流傳統——經驗實征研究的發展歷史,特別是有關當時任教于芝加哥大學社會學系的Samuel Stouffer受美國陸軍部委托所主持之《美國大兵》(The American Soldier)研究對社會學之貢獻的故事。這引來渠教授的興趣,當時,就力邀我找個機會到北京大學社會學系,就這個主題做短期的演講。在旁邊一些教授們七嘴八舌的幫腔下,我實在拗不過,也就因此被渠教授綁了架——答應了!
次年,轉入心理學系就讀,更使得我變本加厲地對實證主義的說辭著了迷,視之為治學的不二法則。當時的臺灣大學心理學系是一個視實驗為唯一正統研究方法的學系,實驗心理學可以說是主流。系內的老師個個都是J. B. Watson所主張之行為主義的忠實信徒,崇拜的是當時在美國心理學界尚屬叱咤風云的人物,諸如B. F. Skinner、Clark Hull、R. Duncan Luce或Ernest R. Hilgard等極度傾向“自然科學”認知取向的行為主義者。在大學二年級轉入心理學系就讀后,我就跟著當時剛升任講師的楊國樞老師閱讀心理物理學方面的文獻,同時,也修習剛從美國獲得博士學位回來任教之劉英茂老師的“統計學”。劉老師是一位典型的學者,更是接受過嚴格量化訓練的不折不扣的實證主義者,學問的底子相當扎實。我在心理學系念了五年(包含兩年的碩士班)所獲得之有關經驗實征研究方面的知識底子,可以說是由劉老師一手打造出來的,他給了我們相當嚴謹又扎實的“扎根”功夫。后來我到了美國修習博士學位,更是確切地證實了這樣的“事實”。總之,在1968年我到美國就讀之前,無論就統計學(當時在心理學系修習的是數理統計)還是心理學的研究方法來說,可以說都有了相當不錯的基本訓練,對一些相關的基本文獻自認都有一定程度的掌握。
到了美國密蘇里大學社會學系修習博士學位時,可以說是在Parsons的結構功能論結合著經驗實征研究的聯合陣線下接受訓練的,只是,系內的老師在這方面的學術素養似乎并沒有我預期的好。對當時的我來說,這倒是給了我一個優勢的位置,可以順勢把在臺灣大學心理學系所習得之有關統計和研究方法的知識全用上了。很自然的,除了因為我跟從的導師的關系,我需要以創新傳散社會學(sociology of diffusion of innovation)作為主修之外,經驗研究方法是我的另一個主修,并且以此作為獲取博士學位的筆試學門。為此,我還特地到統計學系修習了三門基礎課程作為輔修:“數理統計”“非參數方法”以及“回歸與相關分析”,只差“變異量分析”。在這樣的情況下,當時我依循著“統計與研究方法”所可能涵蓋的所有重要次領域(如實驗法、調查法、測量的問題、抽樣、參與觀察、統計顯著水準檢定等等),花了相當長的時間系統地閱讀了近三十年相關的重要文獻。這樣細密的系統性閱讀奠定了我在研究方法與統計運用方面知識上的根底,但是,也讓我有機會注意到了其中所隱藏的許多根本(尤其是哲學層次的)問題。不過,當是時,這個認識并沒有導使我選擇“揚棄”與“背離”,我還是相信,社會學若要成為所謂的“科學”,數學化是絕對必要的要件,而且,也只有如此,社會學才有生機。
在1970—1971年間,也是James Coleman的《數理社會學導論》(Introduction to Mathematical Sociology)問世約六七年后,我有機會仔細地閱讀,深為他以概率理論(特別是運用隨機過程[stochastic process])來處理社會現象的做法所折服,深以為,至少從測量的角度來看,他恰切地掌握了整個社會與行為現象的基本特質。所以有如此的感覺,乃立基于底下的知識基礎所累積的經驗體會。
心理學家Stanley S. Stevens在1946年寫了一篇有關四種測量尺度的論文,對后來之量化行為與社會學科的發展影響甚巨,可以說是為量化研究奠基的最重要,也是最關鍵的一篇曠世作品。早在臺灣大學心理學系就讀時,我即讀過這篇論文,知道了由于人類之行為與社會現象的特殊性,我們幾乎難以找到具“等比”(ratio)性質的測量尺度,因此,欲想模仿物理學的操作方式來“數學化”社會現象與人的行為,有著根本性的困難,甚至可以說是不可行的。后來,我有機會閱讀了收錄在R. Duncan Luce、R. R. Bush與E. Galanter三人于1963年所編之《數理心理學手冊》(Handbook of Mathematical Psychology)第一卷中的Patrick Suppes與J. Zinnes撰寫的論文《基本測量理論》(Basic measurement theory),使得我更加堅信,若要使得對社會現象與人的行為的探討“數學化”,運用概率理論來處理恐怕是唯一可行的一條路,只是當時學習的東西不夠多,經驗不足,還不很清楚應當采取什么樣的方式來處理。直到閱讀了Coleman的書后,我才頓然領悟到,運用概率理論來處理是一條可行的道路,也因此才會感到找到了知音,佩服Coleman的處理手法。但是,我發現Coleman所能處理之“數學化”的社會現象相對來說有其局限性,特別局限在諸如人口遷移或社會流動過程等現象。若要讓整個“數學化”(尤指通過概率理論)可以處理的社會現象更加擴展,除了開拓特別適用于社會現象與人之行為的全新測量尺度(而這正是Suppes與Zinnes合寫一文的要旨之一)之外,勢必需要對概率理論本身有更具深度的了解,而這個了解的基礎即在于概率哲學,特別是比Stevens所提到的測量尺度理論更為深層的所謂測量理論(theory of measurement)。
至少從1940年代以來,在Parsons之“結構功能論”的理論架構的加持與庇護下,Lazarsfeld的量化研究操作技術結合著Merton的“中距理論”(the theory of middle range)主張,可以說是主導著美國經驗實征社會學的基本認知模式與從事實際研究的操作依據。這樣的研究操作恰恰是與Durkheim的“平均類型”說(連帶Quetelet的“均值人”)相互呼應的。在此狀況下,通過第五章把Weber的“理念類型”說提出來作為對照觀點(或分離點),我個人認為,有幫助社會學的學子們進一步加以反省的益處,也可以帶來更多的啟發與想象空間。