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3.人文学及び社会科学の特性について

(1)総論

  • 人文学及び社会科学は、短期的な研究成果を求めるべきではなく、中・長期的な視点から研究成果を捉えていくべきである。

(2)研究方法の観点からの学問的特性

総論

  • 研究の対象となるリアリティの性質に応じて、意味解釈法(主に人文学)、統計帰納法(主に社会科学、自然科学)、数理演繹法(主に自然科学、社会科学)という研究方法に関する3つの類型が存在しており、それぞれの方法が相互に補い合って初めて、全体としてのリアリティーを明らかにすることができる。この意味で、人文学、社会科学、自然科学の3つの学問が補って、全体としてのリアリティーを把握することができる。
  • 伝統的な学問観によれば、人文学及び社会科学の学問としての特性は、1(数学ではなく)自然言語により記述する学問であること、2(外形的、客観的な事実を明らかにするのみならず)解釈を通じた意味づけの学問であること、3(研究対象に再現可能性がないという意味で)非実験系の学問であることということになる。
  • 伝統的な学問観の一方で、人文学及び社会科学においても、自然科学類似の研究方法を活用すべきという考え方がある。この観点からは、自然科学と人文学及び社会科学との差異は質的なものではなく、量的なものであり、人文学及び社会科学において、1計量的な手法、2実験的な手法、3フィールド研究等々のいわゆる科学的なアプローチに基づいてなされるべきものと解される。

フィールド研究(臨地研究)

1.現場主義

  • 臨地研究は、生活現場における人間を対象とした研究であり、現場での観察及び取材を基本とする。
  • 記述、解釈、価値判断というステップを踏む。

2.事例研究

  • ミクロな視点で個別の事例を参与観察し、全体の把握は、推論あるいは統計的方法など、別の方法により行う。
  • 個別事例の観察であることから、全体を把握するという観点からは、サンプル数についての量的な制約や、観察範囲の限界がある。

数理的研究手法(社会科学の場合)

1.統計的帰納法(社会現象のデータ分析(統計的検証))

  • 観察によって認識されたリアリティを、帰納法によって検証可能な存在(経験)に接続する方法である。対象とするリアリティーは、客観的な観察が可能な具体性と一般可能性を備えたものであることが必要。
  • 統計帰納法とは、体系的データを収集し、分析することにより、社会の具体的な状態や経験則を取り出すリアリティ認識の方法である。
    社会調査データを集計したり、統計解析することにより、リアリティーを検証可能なものとして捉える。データを図表に表したり、グロス表分析、相関分析、多変量解析などを行う計量分析がこの方法を代表する。

2.数理演繹法(社会現象の数理モデル(演繹的推論))

  • 仮説認識から数理(演繹)によって導かれた命題が経験をよく説明し、他の経験的事実によって反証されない限り受容される方法である。数理社会学や数理経済学の方法。
  • 数学的論理を用いることにより、時間・空間を超えて成り立つ普遍的なリアリティを認識しようとする方法である。この方法はリアリティ把握に際し、抽象的な仮説を設定し、そこから命題を導出することで、事象の純粋認識に至ろうとする方法である。数理モデル解析やシュミレーション分析がこの方法を代表する。
  • 人文学及び社会科学は、経済学や自然科学のように、理想のモデルをいまだ手にしているとはいえない。それは、社会科学が遅れた学問だからではなく、対象が容易に測定できないためである。
  • 社会科学では、計量分析・統計分析が独立した重要な分野である。

実験的研究手法(社会科学の場合)

1.社会科学における「実験」

  • 実験社会科学が最近の新しい流れとしてある。コンピュータ・サイエンスの計算機科学の飛躍的な発展を背景に、「実験」という問題意識を社会科学者も改めてもつようになっている。
  • 社会科学というのは人間集団(社会)に関する科学であり、社会を実験の場とするということは、生身の人間を対象に実験を行うということになる。このため、社会科学における実験的な研究手法に対する支援を行うに当たっては、倫理的な問題に留意する必要がある。
  • 社会科学は、社会の構成主体である人間や人間集団の「行動」のみならず、行動の背後にある「意図」(思想や価値の問題)について、その形成過程や、構成主体間の相互作用を明らかにするものである。しかし、倫理的な問題から社会の場において実験を行うことは困難であるし、仮にそのような問題をクリアしたとしても、諸条件をコントロールすること自体が困難であり、このような意味で、実験によるデータ収集という研究方法がそもそも成り立ちにくい。
    また、大量のサンプルデータがある場合でも、それは「意図の部分はブラックボックスに入れた上での」外形的類似性のあると思われるデータという程度の意味であり、自然科学で採られているような、諸条件をコントロールされた実験によるデータ収集とは基本的に異なっている。
  • 社会科学においても、実験的な手法はありうる。例えば、アメリカでは、犯罪学研究の一環として、刑務所における受刑者の処遇と、釈放後の再犯率との関係などを調べるために、何年にもわたる実験的な研究が行われている。このような取組みには、多大の研究費と大規模な研究体制の整備が必要であり、我が国において実施することはなかなか困難であろう。

2.コンピュータ・シュミレーション

  • 近年盛んになっている、コンピュータによるシミュレーションも広い意味で実験と考えていいのではないか。コンピュータのネットワークを使ったり、シミュレーションしたりといった形での実験は、非常に今後の期待が持てる。
  • 「コンピュータ・シュミレーション」とは、対象となる手段や組織体の構造や機能に関する操作的な模型を作成し、それをコンピュータ上のプログラムなどの方法で動かし、その挙動を観察して解を導き出したり、特徴を知ったりしようとする一連の行為(思考実験)である。
  • 特に、社会科学の場合、コンピュータの中で、主体的な個人同士の相互作用が、組織などマクロ状態を変化させ、逆にマクロなレベルがミクロなレベルに影響を及ぼす現象をモデル化した「マルチエージェント・シュミレーション」(「人工社会」)による実験が、今後、重要な研究手法となる可能性がある。
  • 行為主体と場についての単純な前提から出発して、複雑な相互作用がコンピュータの中で自立的に展開し、予想していなかった全体像が出現することがあり、このように、数理モデルとか調査データでは出てこなかったような、思いがけない結果が出てきた場合には、社会科学のブレークスルーをもたらすこともありうる。

(3)研究成果の観点からの学問的特性

  • 人文学であれ、社会科学であれ、エビデンスに基づいた研究が求められているが、人文学及び社会科学は、自然科学のように客観的な証拠に基づき「真実」を明らかにするのではなく、説得的な論拠により「真実らしさ」を明らかにすることを目指すものである。
     説得的な論拠を構築するためには、1大量のデータを統計処理したり、少数事例について厚い記述を行うケース分析などの観察結果法、2数理モデルや概念モデルを用いる演繹論理法があるが、実際には、1と2の適切な組合せ、すなわち、少数のデータ、多少のケース、それらを繋ぐ論理により、総体として意味のある全体像を描き出すことになる。
  • 社会科学においては、一見科学的に見える方法でも、結局は、その証拠の信頼性は、どれだけ多くの人がそれを真実らしいと考えてよいと納得するかに依存している。
  • 人々の主観に依拠せざるをえない社会科学においては、一見科学的に見える方法により集められたエビデンスをもってしても、現実の社会現象の理解には不十分であることが多く、多くの研究者が、現実の解釈、現実への適用という「結論」の段階で「ジャンプ」することは避けられない。
  • 研究方法の精密度に限界のある社会科学においては、一定の「ジャンプ」は必要である。ただし、「ジャンプ」後の立言は、あくまで個人の解釈であることを明言する必要がある。なお、科学的に見える精密な方法を用いる研究者ほど、最後の「ジャンプ」が大きい傾向があるように思われる。

(4)「人文学」の特性について

  • 人文学は人の心を扱う学問であることから、価値それ自体が研究対象となり、その点で、ひとつの価値基準の下で研究を進めることのできる自然科学とは性質を異にするのではないか。
  • 哲学、文学、歴史学など伝統的な人文学と、文学部に置かれることの多い心理学、社会学のような実験的な手法や数理的な手法を用いる学問を、同一に論じてよいか。心理学や社会学は社会科学として位置付けてもよいのではないか。
  • 人間の行動の背後にある「意図」の形成に関する因果関係の解明のためには、価値や思想の問題を扱う人文学の存在が重要である。

(5)「社会科学」の特性について

  • 社会科学は人間の行動を扱う学問であり、自然科学的な研究手法をベースにできる部分が大きいのではないか。また、社会への直接的な影響力が大きいという特徴もある。
  • 社会科学が研究の対象としている社会現象は、その構成主体である人間の意思によって、現象自体が変化するという性質を持っている(法則破り、予言の自己成就、アナウンス効果)。このため、人間の行動のみならず、行動の背後にある意思、価値判断等について研究の対象としなければならない。このような意味で、社会現象を取扱うには、自然現象を取扱うよりも複雑な問題を抱えている。
  • 社会科学の研究対象である社会現象と、自然科学の研究対象である自然現象との最大の違いは、当該現象の構成主体あるいは構成物の「意図的行動」によって現象の流れが変化するかどうかにある。
     このため、社会科学では、構成主体の行動の相互作用に関する因果関係のみならず、行動の背後にある「意図」の形成に関する因果関係の解明が必要であり、それだけ複雑になる傾向にある。
  • 数理的な手法に依拠することの多い経済学と、政治学、法学とを同一に論じてよいか。

(6)自然科学と融合した人文学及び社会科学の特性について

  • そもそも「文理融合」とは何か。
  • 「文理融合」を考えるに当たって、まずは、人文学、社会科学及び自然科学の諸学の研究者が一体となって研究に取組まざるをえない具体的なテーマを設定してみてはどうか。
  • 「文理融合」を前提とした具体的な研究テーマとしては、「リスク分析」がある。「リスク分析」に当たっては、人文学、社会科学及び自然科学を通じて全体を統括できるような視点が必要である。
  • 地球環境問題、生命操作の問題、技術移転と文化摩擦、大規模災害など科学技術の発展が人間社会にもたらす諸問題に対し、高度な価値判断に基づいた速やかな意思決定を行うための文理融合型の学問(社会理工学)の果たす役割が重要である。
  • 「文理融合」とは、研究対象としている問題を明らかにするためには、研究方法について常にオープンであることを意味するのではないか。すなわち、「まるまる学だから専らまるまるの方法のみによる」といった研究姿勢ではなく、あらゆる方法を駆使して問題解決を図る研究姿勢が重要である。この結果、ある課題の解決に、人文学の研究者も関われば、社会科学の研究者も自然科学の研究者も関わるということになるのではないか。
  • 「人文学」、「社会科学」、「自然科学」という学問の分化は、歴史的に形成されてきたものである。近代以前の偉大な学者は、現在で言うところの「人文学」、「社会科学」、「自然科学」の全ての分野を研究対象としてきた。近代以前と近代以後とで、研究対象である「人間」、「社会」、「自然」が変わったわけではない。
    「人文学」、「社会科学」、「自然科学」の研究方法にそれぞれ独自性があるというのではなく、様々な研究方法が存在しているにすぎない。研究者の方で、それらの様々な研究方法を、選択的に、あるいは恣意的に使用してきた結果、歪んだ形で「人文学」、「社会科学」あるいは「自然科学」が成立してしまっただけである。
    要は、問題、課題が存在し、これを解決するにはどのようにすればよいかを素直に考えればよいということである。このためには、研究方法に関してオープンであればよい。また、専門分化してしまった学問の偏りにとらわれないよう、人間、歴史、生命、芸術、哲学といった横断的、全体的な視点に立った学問を若い段階でしっかりと学んでおくことが必要である。
  • 人文学、社会科学、自然科学には、それぞれ相違があるが、それは、スペクトラムとしての連続的な相違である。それぞれの学問の振興に当たっては、新しい研究方法だけでなく、伝統的な研究方法も視野に含めておくことが必要である。
  • 「文理融合」に関し、例えば、一つの事象について、ある側面から見れば「化学」、ある側面から見れば「物理」であるという見方ができるようになることが重要である。教育制度が「文科系」、「理科系」の区別を前提としてしまっているが、本来は、学問全体を通して考えることができなければならない。

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