HAI Ý NGHĨA CỦA ĐÁNH GIÁ: NHỮNG THỬ NGHIỆM NGẪU NHIÊN[1]
Alain Desrosières
Làm thế nào kiến giải phong trào mới đây về việc đánh giá các chính sách công bằng những cuộc thử nghiệm ngẫu nhiên nhằm lượng hoá những hiệu ứng của chúng, theo một quan điểm kép, quan điểm của xã hội học về các khoa học và quan điểm của lịch sử những hình thái cai quản. Một mặt, ta có thể quan sát là có những phê phán, nhưng những phê phán này ít có tác động. Vì sao? Mặt khác, những cơ chế tân tự do khuyến khích mỗi người “đảm nhận trách nhiệm” bằng cách tự mình trở thành “doanh nhân về chính bản thân”. Làm thế nào tư duy những quan hệ giữa hai hình thái định lượng hoá, mà một hình thái khách quan hoá các cá nhân, trong khi hình thái kia dựa trên việc nội tâm hoá và khách thể hoá các kỉ lục được chỉ định?
Đặc biệt, các phê phán nhắm vào những quy giản và đơn giản hoá mà các thử nghiệm “hành động đơn giản” này kéo theo, được giả định là ở xa những nhận định lớn về các “hệ thống phức tạp”, vào những tương tác và feedback có thể vào những khó khăn để khái quát hoá những kết quả thu được trên những mẫu từng phần và địa phương, khi tìm cách tách biệt những “hiệu ứng thuần tuý của các biến, mọi điều khác là không đổi” (vấn đề “hợp thức bên ngoài”)[2]. Thế mà các phê phán này ít có tiếng vang. Vì sao? Đây mới là câu hỏi thú vị. Tất cả diễn ra như thể những kẻ tân tòng các thử nghiệm này ở đâu khác chứ không trong những vấn đề khoa học luận của các khoa học xã hội. Đây không phải là một lời trách, đúng hơn là một suy nghĩ về tư thế của người kĩ sư mà trong thực tế là tư thế của họ (Armate, 2010). Kiến thức của kĩ sư tiến từng bước một, những xấp xỉ liên tiếp, với những “kết quả thực nghiệm đơn giản” có tham vọng mở rộng cụ thể và khái quát hoá, và nhất là vì lợi ích và hiệu quả, mà không đặt lại vấn đề những nền tảng nhận thức và chính trị của hành động. Những giả thiết xuất phát bị chôn vùi: đó có thể là một điều kiện cần thiết cho việc theo dõi việc mở rộng này. Có lẽ cũng vì cùng những lí do đó mà các khoa học xã hội, ngoại trừ kinh tế học, đã không có mặt.
Những đặc thù của các khoa học vì hành động
Sự căng thẳng giữa hai tư thế khoa học vì tri thức và khoa học vì hành động nằm ở trung tâm của cuộc tranh luận. Tất nhiên, như xã hội học về khoa học đã cho thấy, có nhiều tương tác chặt chẽ giữa hai hình thức khoa học này, và việc phân biệt chúng có vẻ giả tạo. Tuy nhiên điều này tương ứng với những cách mà mà các tác nhân khoa học tư duy và thể hiện hoạt động của họ (đặc biệt khi phân biệt lí thuyết và ứng dụng), và với việc hội nhập xã hội của họ (đại học hay cơ quan hành chính). Chẳng hạn, ý tưởng tìm cách cô lập và lượng hoá những “hiệu ứng thuần tuý của một biến” có nhiều khả năng nổi lên trong một khoa học vì hành động hơn là trong một dự án để sản sinh tri thức thuần tuý. Thế mà, về mặt lịch sử, những kiến thức và kĩ thuật của kĩ sư thường đi trước những kiến trúc lí thuyết. Nói như vậy không phải để tước đi hiệu lực của nhiều phê phán xác đáng nói đến ở trên, cũng không để biện minh cho những thực hành đôi lúc quá đơn giản, thậm chí ngây thơ, nhưng đúng hơn để gắn chúng vào một xã hội học những kiến thức và thực hành của kĩ sư. Vì điều gây tổn thương là các “kiến thức cụ thể và khiêm tốn”, có thể chấp nhận và chính đáng lúc một khoa học còn ở những bước khởi đầu, trở thành có vấn đề hơn khi với thời gian, những kiến thức, kiến trúc khoa học khác đã xuất hiện và không được đề cập tới lẫn tính đến bởi những người chủ trương các kĩ thuật này.
Điều gây ấn tượng là, ngay từ khởi thuỷ của chúng, những kĩ thuật lượng hoá các xã hội con người đã là đối tượng của những phê phán đối với các quy ước tương đương mà chúng giả định. Có tính quy giản, đơn giản hoá nên các quy ước này chỉ được biện minh bằng việc sử dụng chúng. Khi các kĩ thuật này bắt đầu trở thành thống trị trong các khoa học xã hội, từ các năm 1930 đến 1960, chúng đã bị phê phán theo quan điểm trên (Cicourel, 1964). Tuy nhiên, các phê phán lặp đi lặp lại này đã không làm chậm lại việc sử dụng các phương pháp định lượng trong các khoa học xã hội[3] và nhất là trong các khoa học thực tiễn, đặc biệt trong khoa học thực tiễn nhất trong số đó là kinh tế học. Do đó ở đây thách thức của vấn đề được nêu lên là lịch sử hoá, xã hội hoá và trình bày lại, bằng những cách thích hợp hơn, sự căng thẳng giữa khoa học vì tri thức và khoa học vì hành động.
Các thử nghiệm ngẫu nhiên vào cuối thế kỉ XIX, do nhà triết học Charles Pierce tiến hành, có mục tiêu tri thức thuần tuý rõ ràng về thần giao cách cảm chứ không vì mục tiêu hành động (Hacking, 1988). Trên điểm này, chúng rất khác với các công trình sau này của Ronald Fisher về nông nghiệp, rồi với “y học bằng bằng chứng” (evidence based medicine) vốn có trước “chính sách bằng bằng chứng” (evidence based policy) ngày nay, các công trình này đều hướng đến hành động và việc ra quyết định. Cũng sự căng thẳng xuất hiện trong cuộc tranh luận nổi tiếng của những năm 1930 giữa một mặt, Ronald Fisher, và mặt khác, Jerry Neyman và Egon Pearson về cách trình bày và diễn giải các kiểm định suy luận (Gigerenzer và Murray, 1987). Đối với Fisher, một “kiểm định giả thiết không” là một công cụ bằng chứng, nhằm bác bỏ hay giữ lại một phát biểu khoa học. Ngược lại, đối với Neyman và Pearson, kiểm định là một công cụ để hành động và quyết định, đặc biệt để lượng hoá và so sánh chi phí của “hai loại mạo hiểm”: giữ lại giả thiết trong khí nó là sai, hay bác bỏ giả thiết khi nó đúng. Hai kiểu tu từ này về các kiểm định đối lập gay gắt các nhà thống kê trên. Rồi, sau năm 1945, một kiểu tổng hợp lai tạp đã được các sách giáo khoa thống kê phổ biến, quên đi sự dứt khoát của cuộc tranh cãi xa xưa này.
Điều này không phải là không liên quan đến các kĩ thuật thử nghiệm ngẫu nhiên, vì cuối cùng, các kĩ thuật này cũng tiến hành những kiểm định so sánh giữa các trung bình của những “hiệu ứng” được hình dung, trên mẫu được xử lí cũng như trên mẫu đối chứng. Trong bối cảnh thực nghiệm này – nông nghiệp, y tế, chính trị – các đối tượng người và không phải con người đều được đối xử như nhau, như là những đối tượng thụ động, phải nhận (hay không) những sự can thiệp tạo ra (hay không) các hiệu ứng. Cùng những kĩ thuật thống kê giống nhau, bắt nguồn xa xôi từ triết học chống nhân quả luận của nhà vật lí Áo Ernst Mach và môn đồ người Anh của ông là Karl Pearson (cha đẻ của sinh trắc học thống kê và cũng là thân phụ của Egon Pearson) đều được triển khai (Pearson, 1912). Theo họ, khoa học làm hiện lên những kết nối thống kê giữa các hiện tượng, những tương quan có khả năng được tái tạo, mà không tìm những “nguyên nhân tối hậu” vốn thuộc về siêu hình học chứ không về phương pháp khoa học (xem dưới đây, chương 8).
Phương pháp này, được Karl Pearson toán học hoá, sẽ là nguồn gốc của thống kê toán và của kinh trắc học (Armatte, 1995; và dưới đây, chương 11). Công trạng của nó là đáp ứng nhu cầu của kĩ sư và người ra quyết định cần biết “điều gì hoạt động ổn” trước khi biết các nguyên nhân sâu sắc của các tương quan và của những điều lặp lại quan sát được. Khác với quan điểm cực đoan được Mach và Karl Pearson ủng hộ, điều này không loại trừ việc tìm cách nhận diện những quan hệ nhân quả sâu hơn, trong một công đoạn ít có tính ứng dụng trực tiếp của nghiên cứu. Mặt khác, phương pháp thực nghiệm, cục bộ và từng bước, có thể (hay không) tích hợp trong một mô hình hoá phức tạp hơn tìm cách làm hiện lên những tương tác và tác động trở lại. Sự phân công xã hội và nhận thức này của lao động có nhiều chiều kích. Nó đáng được phân tích sâu hơn trong trường hợp các thử nghiệm ngẫu nhiên được tiến hành trong các nước thứ ba lẫn ở Pháp hay ở Hoa Kì. Ai tiến hành chúng? Ai tài trợ chúng? Chúng được công bố như thế nào? Các kết quả có công khai không? Chúng có tính cộng dồn không? Có chăng sự qua lại với những kiến thức xuất phát từ những bộ môn khác của các khoa học xã hội? Những hình thức cai quản nào tương thích với những cách tư duy này về hành động công?
Thử nghiệm ngẫu nhiên và chính sách động viên
Làm thế nào để định vị việc đánh giá các chính sách công bằng những thử nghiệm ngẫu nhiên trong lịch sử dài những cách sử dụng chính trị các thống kê? Ở điểm xuất phát, có ý tưởng của nhà thống kê Bỉ nổi tiếng Adolphe Quetelet (1796-1874) theo đó các hiện tượng xã hội vĩ mô, khác với các hành vi cá nhân, có những đều đặn, dự báo được về mặt xác suất. Hành động công có thể dựa trên những đều đặn này để tiến hành, ví dụ, những hành động nhằm giảm thiểu tội phạm hay tai nạn giao thông. Hành động công cũng có thể tìm cách giảm các bất bình đẳng bằng các chính sách thuế khoá. Trong các trường hợp đa dạng này, có những cơ chế động viên vận động, nhưng những hiệu ứng của chúng có tính tổng quát, thống kê theo nghĩa xác suất. Các cá nhân được giả định là nội tâm hoá các biện pháp động viên, nhưng hành động của họ được được quan sát và lượng hoá một cách tổng quát, từ bên ngoài giống như các đối tượng của các khoa học tự nhiên. Khi kéo xã hội học đến gần các khoa học này, Durkheim khẳng định: “Phải xử lí những sự kiện xã hội như những đồ vật”. Và để làm điều này ông viện đến thống kê theo cách của Quetelet.
Có thể xem những thử nghiệm ngẫu nhiên như là theo đuổi dự án trên, trong mức độ là những hiệu ứng của các chính sách được đánh giá một cách tổng quát. Chúng nối dài các công trình của Ronald Fisher trong về việc cải thiện các kĩ thuật công nghiệp, rồi các công trình của các nhà thống kê y tế ở đầu nguồn của “y học bằng bằng chứng” (Marks, 2000). Theo một cách khác, từ nay các cơ sở dữ liệu khổng lồ, do sự bùng nổ của tin học tạo ra, được xử lí và khám phá bằng các kĩ thuật thống kê data mining (khai phá dữ liệu) và profiling, nhằm mô hình hoá thống kê và dự báo hành vi người tiêu dùng hay để phát hiện những kẻ có thể phạm tội trong tương lai (Rouvroy và Berns, 2010). Dù là trong các thử nghiệm ngẫu nhiên hay trong các kĩ thuật profiling, công cụ thống kê xử lí cá thể như một quả cầu được rút ra từ một hộp Bernouilli[4] mà hành vi được ghi nhận theo xác suất, và trên đó có thể triển khai những kĩ thuật của nhà kĩ sư thống kê. Tâm lí học behaviorist (tiếng Anh trong nguyên tác có nghĩa là hành vi - ND) của thế kỉ trước được xây dựng trên mô hình “kích thích-phản ứng” này.
Nhưng nếu sự cai quản tân tự do vận dụng các công cụ này thì nó cũng sử dụng sự lượng hoá theo một cách rất khác. Nó hình dung một xã hội trong đó, như Peter Miller (1992) viết, các cá nhân hay tác nhân xã hội được tư duy như những “cái tôi tính toán” (calculating selves) được động viên để tự định vị đối với những không gian tính toán được” (calculable spaces). Những bảng xếp hạng (như của đại học Giao thông Thượng Hải), ranking và benchmarking đều đặt cơ sở trên cách tư duy này khi đặt các tác nhân xã hội ở thế cạnh tranh nhau bằng cách khuyến khích họ nội tâm hoá các mục tiêu về thành tích (Bruno, 2008). Ý tưởng động viên để đạt và vượt qua những mục tiêu số hoá và làm tốt hơn những tác nhân khác, được cảm nhận như là đối thủ, là xa lạ với một “kĩ sư thuần tuý” vốn lập luận theo cùng một cách cho dù đối tượng được xử lí liên quan đến con người hay không. Lập luận xã hội vĩ mô, bắt nguồn từ Quetelet và Durkheim, cho phép người kĩ sư “xử lí những sự kiện xã hội như những đồ vật”.
Điều này thay đổi một cách triệt để tầm quan trọng xã hội và chính trị của sự lượng hoá. Trong trường hợp đầu, cá nhân được xem như là người tiêu dùng, hay như có thể là kẻ phạm tội; động cơ của cả hai đều được xem là do những nhân tố quyết định chi phối (nếu không nói là do tất định luận) vượt lên cá nhân họ. Ngược lại, trong trường hợp thứ hai, cá nhân được xem như người sản xuất, tự mình chịu trách nhiệm, mà các thành tích được kiểm tra bằng những chỉ báo lượng hoá, nhưng chỉ cá nhân ấy mới cải thiện được chúng. Hai triết lí xã hội khá khác nhau nằm sau hai cách sử dụng này sự lượng hoá. Liệu có thể nói chăng là các thử nghiệm ngẫu nhiên nằm ở bản lề của hai triết lí trên trong mức độ mà chúng đánh giá tổng quát những hiệu ứng của những động viên cá thể?
Tư liệu dồi dào về những thử nghiệm ngẫu nhiên ít đề cập đến tính đặc thù có thể của các hành động công được đánh giá bằng các kĩ thuật này. Chúng có những điểm gì chung phân biệt chúng với những hình thức chính sách công khác? Trong chừng mực mà các thử nghiệm này nhằm vào những đối tượng (cá thể hay tập thể) được chọn ngẫu nhiên, có thể là khó kiểm định các chính sách có tính chất quy định hay bắt buộc[5]. Ngược lại, được nêu trong khối tư liệu này dường như nhằm vào chủ yếu các chính sách động viên, nhằm thay đổi hành vi của các tác nhân mà không bó buộc họ, bằng cách thưởng họ theo cách này hay cách khác, đặc biệt dưới hình thức tiền tệ (nhưng không chỉ độc nhất dưới hình thức này). Foucault gọi kiểu hành động này là “điều khiển các ứng xử” (conduite des conduites)[6].
Giả thiết này về những mối quan hệ giữa chính sách động viên và thử nghiệm ngẫu nhiên đáng được đào sâu và kiểm tra, đặc biệt bởi những chuyên gia nghiên cứu các chính sách công. Trong số các chính sách này, đâu là tính đặc thù, lịch sử, xã hội học và triết lí của các chính sách động viên, so với các chính sách được thể hiện bằng những quyền phổ cập, những quy định hay cấm đoán (như luật về thuốc lá)? Có chăng một tư liệu khoa học về chủ đề này? Câu trả lời cho các câu hỏi trên có thể bổ sung thuận lợi cho suy nghĩ về các thử nghiệm ngẫu nhiên, khi cho phép chú ý đến những tác động qua lại giữa các công cụ và kiểu hành động công, trong khi thường hai lĩnh vực này được tư duy và thảo luận giữa những nhà nghiên cứu có chuyên môn và mối quan tâm vô cùng khác nhau: một bên là các kĩ thuật viên và các nhà kinh tế, và bên kia là các nhà chính trị học, các nhà triết học và xã hội học.
Kĩ thuật kĩ sư và nguy cơ phi chính trị hoá
Trong bối cảnh của những chính sách tân tự do, từ đánh giá được sử dụng theo hai nghĩa[7] khác nhau. Theo nghĩa đầu, nghĩa của các thử nghiệm ngẫu nhiên, vấn đề là đánh giá một cách định lượng, trên quan điểm của kĩ sư, hiệu quả tổng quát của một hành động. Trái lại, theo nghĩa thứ hai, điều được đánh giá là công lao hay nỗ lực của các tác nhân có liên quan, thường là bằng những chỉ báo lượng hoá hay điểm số, trên một quan điểm quản lí về “công trạng”. Những cải cách gần đây của việc theo dõi và kiểm tra các chính sách công, như Luật tổ chức liên quan đến các luật ngân sách (LOLF) cũng dựa trên những chỉ báo lượng hoá nhằm đánh giá các kết quả theo nghĩa thứ hai này. Việc những sự lượng hoá được sử dụng trong hai bối cảnh trên (tuy theo những cách khác nhau) có thể gây bối rối cho các chuyên gia cho các chuyên gia về thống kê và kinh trắc học, trong chừng mực là, như cách nói ngắn gọn của qui luật Goodhart, “khi một độ đo trở thành một mục tiêu, nó không còn là một độ đo tốt nữa” (Chrystal và Mizen, 2001 và trên đây chương 1). Bao giờ cũng phải cảnh giác với những con số được thu thập trong một bối cảnh đánh giá (theo nghĩa thứ hai). Vì lí do này mà các thống kê xô viết bị tiếng xấu vì chúng thường được xem là quá gắn chặt với việc thực hiện các kế hoạch năm năm.
Nếu vấn đề trên hiển nhiên được đặt ra đối với những đánh giá theo nghĩa thứ hai, không loại trừ là các đánh giá theo nghĩa thứ nhất, bằng cách thử nghiệm ngẫu nhiên cũng bị nhiễu, nếu các hệ thống mù kép và vô danh không được khoá chặt. Mặt khác, không gì cấm cản là, trong trường hợp của những hành động động viên, những đánh giá theo nghĩa thứ nhất bằng các thử nghiệm ngẫu nhiên, được tiến hành nhằm vào những cách thức quản lí khuyến khích nhân viên, và chính điều này dẫn đến việc các cá nhân được phán xét và tưởng thưởng từ những đánh giá (theo nghĩa thứ hai) được lượng hoá. (Đó còn có thể là một cách có vẻ phi chính trị để nhận định tính hiệu quả của cách quản lí “nguồn nhân lực”). Điểm chung của các chính sách động viên (hơn là quy định), được đánh giá bằng những thử nghiệm ngẫu nhiên, và việc quản lí theo “công trạng” (bản thân chúng cũng có tính khuyến khích) là không lập luận bằng những khái niệm chính trị về các quyền tập thể và nhắm đến các cá nhân (hơn là các nhóm) bằng những cơ chế tâm lí và bằng cách nội tâm hoá các ràng buộc và mục tiêu. Những ý tưởng về “điều khiển các ứng xử” và “doanh nhân của chính mình” do Foucault đề xuất ngay từ năm 1978 thể hiện đúng cấu hình này.
Sự trượt sang những hành động nhằm uốn nắn hành vi của các cá nhân nhằm tác động vào những động cơ tâm lí thể hiện một dạng phi chính trị hoá hành động công, từ nay dựa trên những thử nghiệm tản mạn và cục bộ sản sinh ra những kết quả “không thể bàn luận” hơn là trên những cuộc tranh luận và lựa chọn chính trị. Ý tưởng ngược đời theo đó quan sát thống kê có thể gắn với một sự phi chính trị hoá công cuộc cai quản các xã hội được một nhà triết học về luật pháp, Thomas Berns (2009), bảo vệ trong một cuốn sách nhỏ (cũng lấy cảm hứng từ Foucault) có tựa khó hiểu Cai quản không cai quản. Một khảo cổ học chính trị về thống kê. Trong tác phẩm này, tác giả trình bày những ý tưởng của triết gia và lí thuyết gia chính trị Jean Bodin viết trong Les six Livres de la République (1596) với sự xuất hiện của việc phân biệt giữa làm vua và cai quản. Bodin chủ trương thiết lập một phán quan (censeur) (vốn đã từng có trong chế độ của nền Cộng hoà La Mã) chịu trách nhiệm điều tra công dân bằng cách tiến hành một cuộc tổng điều tra dân số (recensement)[8]. Bằng một lối tắt táo bạo, Berns thấy ở đây tiền thân của các thống kê hiện đại. Nhưng, theo một trực giác lí thú, ông gợi ý một công thức khá hình tượng khi gọi điều này là chuyển từ việc “cai quản thực tại” sang việc “”cai quản từ thực tại”. Nói cách khác, thống kê và các thử nghiệm ngẫu nhiên tạo ra thực tại để từ đó một chính quyền “thực tế” tiến hành một hành động không thể né tránh và không có đối chọn[9].
Tất nhiên, rủi ro phi chính trị hoá không phải là đặc thù của những đánh giá bằng các thử nghiệm ngẫu nhiên. Rủi ro này ít nhiều tiềm tàng trong các cách sử dụng những khoa học vì hành động, đặc biệt là trong các khoa học kĩ sư – chẳng hạn, các kĩ sư trường Bách khoa (Pháp – ND) thường bị chế giễu vì có khuynh hướng tin rằng họ có thể ở trong một thế giới thuần tuý duy lí, “ở trên chính trị”. Sử học, dân tộc học, và cả tranh luận chính trị một cách dân chủ có thể cung cấp những đối trọng phản tư có ích cho những kĩ thuật kinh tế và thống kê đôi lúc quá tự tin.
Thư mục
Armate M., 1995, Histoire du modèle linéaire. Formes et usages en statistique et économétrie jusqu’en 1945, thèse de doctorat, EHESS, Paris.
Armate M., 2010, La science économique comme engénierie. Quantification et modélisation, Presses des mines, Paris.
Bardet F. et Cussó R., 2012, “Les essais randomisés contrôlés, révolution des politiques de développement? Une évaluation par la Banque mondiale de l’empowerment au Bangladesh”, Revue francaise de socio-économie, n010, p.175-198.
Berns T., 2009, Gouverner sans gouverner. Une archéologie politique de la statistique, PUF, Paris.
Boltanski L., 2009, De la critique, Précis de sociologie de l’émancipation, Gallimard, Paris.
Bruno L., 2008, À vos marques, prêts... cherchez! La statégie européenne de Lisbonne, vers un marché de la recherche, Editions du Croquant, Bellecombe-en-Bauges.
Chrystal K. A. et Mizen P. D., 2001, “Goodhart’s law, its origin, meaning and implications for monetary policy, Fetschrift in honour of Charles Goodhart”, Bank of England, London.
Cicourel A., 1964, Methods and Measurement in Sociology, The Free Press of Glencoe, New York.
Gigerenzer G. et Murray D. J., 1987, Cognition as Intuitive Statistics, Erlbaum, Hillsdale.
Hacking I., 1988, “Telepathy, origins of randomisation in experimental design”, Isis,vol. 79, n03, p. 427-451.
Labrousse A., 2010, “Nouvelle économie du développement et essais randomisés, une mise en perspective d’un outil de preuve et de gouvernement”, Revue de la régulation, n07.
Marks H., 1999, La médecine des preuves. Histoire et anthropologie des essais cliniques (1900-1990), Les empêcheurs de penser en rond, Le Plessis-Robinson.
Miller P., 1992, “Accounting and objectivity, the invention of calculating selves and calculable spaces”, trong Amin and Thrift (chủ biên), The Balckwell Economy Reader, Blackwell, Malden, trang 179-190.
Pearson K., 1912, La grammaire de la science, Alcan, Paris.
Rouvroy A. et Berns T., 2010, “Le nouveau pouvoir statistique. Ou quand le contrôle s’exerce sur un réel normé, docile et sans évènement car constitué de corps numériques”, Multitudes, n040, p. 88-103.
Vatin F. (chủ biên), 2009, Évaluer et valoriser. Une sociologie économique de la mesure, Presses universitaires du Mirail, Toulouse.
Nguyễn Đôn Phước dịch
Nguồn: “Deux sens d’évaluation: Les expérimentations aléatoires”, chương 2 cuốn Prouver et gouverner. Une analyse politique des statistiques publiques của Alain Desrosières, Paris, La découverte, 2014, trang 60-69.
Chú
thích: [1] Chương này bắt nguồn từ một
bài trình bày cho ngày “Le retour à la société de l’expérimentation?
Perspectives historiques et interdisciplinaires” được tổ chức bởi F. Bardet, đại
học Lyon-EVS (ENTPE), R. Cusso, đại học Paris-8-LaDéHIS (CRH-EHESS), Alain
Desrosières, Centre Koyré d’histoire des sciences, Alain Labrousse, đại học
Picardie-CRIISEA, CEMI-EHESS, George Pollet, đại học Lyon, Triangle
(Sciences-Po-Lyon), F. Azimont, EMLYON Ecole de management (OCE Research
Center), Lyon, 25-26 tháng 11 2011. [2] Văn bản của Agnès Labrousse
(2010) cung cấp một tổng hợp tốt các phê phán này. Văn bản của Fabrice Barder
và Roser Cussó (2012) tái hiện lại cách mà các tranh luận trong nội bộ Ngân
hàng thế giới đã là nguồn gốc của việc quay trở lại các nước đang phát triển
vào đầu những năm 2000. [3] Ngoại trừ có thể trong sử học,
khi kể từ những năm 1980, cái gọi là lịch sử “chuỗi” (histoire “sérielle”)
không còn là thời trang nữa, có lẽ chính vì nó không phải là một khoa học vì
hành động. [4] Theo tên của nhà toán học Thuỵ
Sĩ Jacques Bernouilli (1654-1705, người trong tác phẩm Ars Conjectandis (xuất bản năm 1713) đặt nền móng cho phép tính xác
suất, đặc biệt bằng việc nghiên cứu rút ngẫu nhiên trong một hộp có những quả cầu
màu trắng có tỷ lệ p và những quả cầu màu đen có tỉ lệ q (xem dưới đây, chương 8). [5] Ngoại trừ giả định rằng, ví dụ
việc đối tượng chọn mẫu là các đơn vị hành chính, và tính bắt buộc chỉ liên
quan đến một số đơn vị này, một điều dường như khó quan niệm được về mặt hiến
pháp. Xin cảm ơn Pauline Givord đã lưu ý tôi rằng các thử nghiệm ngẫu nhiên là
thích hợp về mặt kĩ thuật để đánh giá các chính sách động viên (hơn là các quy
định), vì chúng được tiến hành trên các mẫu (chứ không trên các tổng thể thống
kê đầy đủ). [6] Phương pháp phối hợp mở (MOC)
do Liên minh châu Âu sử dụng để thúc đẩy các chính sách xã hội không thuộc về
các hiệp ước và quy định vận dụng một kĩ thuật tranh đua giữa các Nhà nước, gọi
là benchmarking, theo cùng một nguyên tắc động viên không bó buộc (Bruno,
2004). Tuy nhiên khó mà tưởng tượng chọn mẫu các Nhà nước để kiểm định hiệu quả
của phương pháp này. [7] Xã hội học kinh tế cũng sử dụng
động từ évaluer (đánh giá) để chỉ những
thao tác gán một giá trị cho một sản phẩm ngay chính trong doanh nghiệp, đối lập
với valoriser (nâng giá trị) vốn kéo
theo thử thách của việc đưa ra thị trường (Vatin, 2009). [8] Xem Sự cất cánh của những
cách sử dụng có tính quy phạm sự lượng hoá (ND). [9] Ý tưởng này gần với ý tưởng
do Luc Boltanski (2009) đề xuất phân biệt thế giới (monde) bao gồm tất cả những gì xảy ra hay có thể xảy ra với thực tại
(réalité), tập hợp những hình thức và
thể hiện của thế giới, tiếp cận được và sẵn có trong một nước nhất định và một
thời kì nhất định. Thống kê là một thể thức, trong số những thể thức khác, của
những cách tạo ra thực tại.
