Но не стоит считать, что достаточно большая база данных автоматически позволит исследователю обнаружить влияние практически любой переменной. Например, изначально Ролетт и Даймонд подозревали, что обезлесение может также зависеть от различий в четырех земледельческих практиках: ирригационном земледелии, суходольном земледелии, выращивании хлебного дерева и разведении (на Таити) каштанов и канариума. Однако после двух лет упорных попыток свести в таблицу эффект каждого из этих четырех методов на материале 81 острова Ролетт и Даймонд не нашли подтверждения своей догадки: ни одна из этих четырех практик не имела статистически значимого отношения к обезлесению.
Социологи имеют несчастье изучать менее четкие понятия, чем молекулярные биологи, физики, химики и астрономы. Те объясняют вещи, которые легко определить, легко измерить количественно и часто легко интуитивно понять, — такие как скорость, масса, скорость химической реакции и яркость света. Но нас, социологов, интересуют человеческое счастье, мотивация, успех, стабильность, процветание и экономическое развитие. Как соорудить прибор для измерения уровня счастья? Человеческое счастье труднее точно определить и измерить, чем атомный вес молибдена, но в то же время понять и объяснить его — задача куда более важная.
Большая часть практических затруднений при исследованиях в области социальных наук проистекает из необходимости «операционализировать» нечеткие, не поддающиеся измерению, но важные понятия вроде счастья. Задача ученого здесь состоит в том, чтобы выявить параметр, который можно измерить, и доказать, что он может служить отражением или приближенным выражением сущности не поддающейся определению концепции. Например, историкам, которые интересуются современным экономическим развитием, нужно всего лишь нажать одну кнопку на компьютере, чтобы скачать подробные и точные базы данных национального дохода разных стран. Но Аджемоглу и его соавторы (глава 7) хотят понять, положительно или отрицательно Наполеон повлиял на экономическое развитие Европы XIX века — периода, когда доходы еще никто не измерял и не сводил в таблицу. Что же им делать? Они прибегли к «операционализации» расплывчатой концепции экономического развития — то есть выявлению замещающей количественной величины, отражающей уровень экономического развития, но такой, данные для которой уже были доступны в начале XIX столетия. Подходящим заместителем оказывается уровень урбанизации: в частности, доля населения региона, проживающего в городах, каждый из которых насчитывает пять тысяч или более жителей. Ученые нашли эту переменную урбанизации полезным заместителем, поскольку так исторически сложилось, что урбанизацию способны были поддерживать только регионы с высокой продуктивностью сельского хозяйства и хорошо развитой транспортной системой, то есть участки, для которых уместно нечеткое определение «экономически развитых». Математики и физики, которые никогда не пытались измерить нечто столь важное, как уровень урбанизации или счастья, часто насмехаются над попытками социологов операционализировать эти понятия и цитируют вырванные из контекста примеры, чтобы оправдать свое пренебрежение[395].
А что же насчет важности количественных данных и измерений для исторических исследований?[396] В науке в целом роль квантификации часто как переоценивается, так и недооценивается. Что касается переоценки, количественные показатели имеют настолько привычно большое значение в физике, что физики ошибочно приняли их за необходимое условие для любой науки. Великий физик лорд Кельвин писал:
Когда вы можете измерить предмет, о котором говорите, и выразить его в цифрах, вы что-то да знаете о нем; но когда вы не можете измерить его, когда не можете выразить в цифрах, ваши сведения о нем скудны и неудовлетворительны: они, возможно, укажут вам путь к пониманию, но вы едва ли в мыслях своих подобрались к стадии науки.
А ведь в самом важном прорыве биологической науки — книге Дарвина «Происхождение видов» — квантификация не играла практически никакой роли. И все же, хотя еще существуют ветви естественных наук, такие как этология и культурная антропология, в которых исследователь часто начинает с качественного описания, но даже в этих областях стало обычной практикой следом подсчитывать частотность явления или описывать его с помощью числовых показателей. Да, выражать в цифрах масштаб воздействия предполагаемых причин до определенной степени полезно. Это не только открывает дорогу для математического анализа, но также заставляет ученого отбирать данные более тщательно и дает объективные показатели, которые другие ученые смогут проверить самостоятельно.
Однако когда ученые не могут выразить обнаруженные последствия и причины в цифрах, они все же могут провести анализы самого разного свойства, просто приблизительно обозначив эффект или причину как слабые, средние или сильные. Например, хотя Ролетт и Даймонд (глава 4) не сумели найти числовое выражение для уровня обезлесения тихоокеанских островов, они все же смогли разбить его по качественной пятибалльной шкале на незначительное, умеренное, серьезное, очень серьезное или полное, что позволило им обнаружить степень влияния девяти факторов или независимых переменных. Ученым во многих других дисциплинах помимо истории человечества приходится иметь дело с неквантитативными переменными, и многочисленные статистические тесты, разработанные для того, чтобы помочь этим ученым, могут быть полезны также и для историков.
Независимо от того, может ли исследователь выразить эффект и причины в цифрах или только приблизительно ранжировать их от слабых до сильных, он должен попытаться оценить потенциальные связи статистически. Это не только поможет защититься от вполне реальной возможности того, что ваши предположения о результатах исследования окажутся неверными, но может также пролить свет на новые выводы, о которых вы даже не подозревали (как, например, случилось, когда Ролетт и Даймонд с изумлением обнаружили влияние возраста острова, вулканического пепла и среднеазиатской пыли на степень обезлесения тихоокеанских островов).
* * *Такая напряженность между узконаправленными практическими исследованиями и более широкими синтетическими обобщениями присутствует в любой сфере науки, а не только в изучении истории. Сторонники метода практических исследований, как правило, отвергают обобщения как поверхностные, огрубленные и нелепо упрощенные; сторонники обобщений обычно скептически заявляют, что практические исследования носят только описательный характер, что они лишены объяснительной силы и не способны объяснить ничего, кроме одного конкретного примера. В конце концов,
